Vom technischen Detail zum strategischen Erfolgsfaktor In 4 Schritten zu AI-ready Data – und warum sich das für Unternehmen lohnt

Generative KI (GenAI) verspricht enorme Produktivitätsgewinne. Doch viele Unternehmen verharren trotz hoher Investitionen im „Tal der Tränen“. Der Engpass liegt nicht in der Technologie, sondern in fehlender Datenbasis. Erst ein KI-basiertes Wissensmanagementsystem, das Informationen intelligent vernetzt, kontextbezogen auswertet und zentral verfügbar macht, schafft AI-ready Data – und damit die Grundlage für Effizienz, Verlässlichkeit und Compliance.

Die Ära der Generativen KI hat in Unternehmen hohe Erwartungen an Produktivität und Innovation geweckt. Doch vielerorts wich die anfängliche Euphorie der Ernüchterung. Trotz erheblicher Investitionen – im Jahr 2024 gaben Unternehmen durchschnittlich 1,9 Millionen US-Dollar für GenAI-Projekte aus – sind weniger als 30 Prozent der CEOs mit dem erzielten ROI zufrieden.

Die Ursache liegt häufig nicht in der KI selbst, sondern in ihrer fehlenden Basis: Rund 57 Prozent der Unternehmen verfügen nicht über AI-ready Data. Um den Nutzen von KI-Initiativen voll auszuschöpfen, müssen Organisationen ihr Datenmanagement professionalisieren und die Grundlage für AI-ready Data legen. Nur so lassen sich Geschäftsanforderungen zuverlässig erfüllen, Vertrauen sichern und Risiken begrenzen.

Ein intelligentes Datenmanagementsystem liefert dafür die technologische Voraussetzung. Es stellt sicher, dass Daten kontextbezogen für den jeweiligen KI-Anwendungsfall und die eingesetzte Technologie verfügbar sind. Doch wie gelingt Unternehmen der Weg zu AI-ready Data in einer schnellen und gleichzeitig verlässlichen Weise?

1. Überwindung von Datensilos und Aufbau einer zentralen Wissensbasis

Die größte Hürde für Digitalisierung und KI-Nutzung ist oft das Datenchaos in Form isolierter Systeme. Informationen liegen über Abteilungen und historisch gewachsene Anwendungen verteilt, was den Zugriff erschwert und die Zusammenarbeit behindert. Dadurch fehlt der ganzheitliche Blick auf relevante Inhalte – ein Kernproblem im Wissensmanagement. Manuelle Datenzusammenführungen, etwa für Risikobewertungen, kosten Zeit und erhöhen die Fehleranfälligkeit.

AI-ready Data entsteht nicht durch das physische Verschieben aller Informationen in ein neues System, was technisch aufwendig und riskant wäre. Stattdessen setzt modernes Datenmanagement auf intelligente Vernetzung.

So funktioniert es: Mithilfe von Konnektoren integriert ein KI-gestütztes System zahlreiche Datenquellen, darunter sowohl strukturierte wie ERP, CRM und Datenbanken als auch unstrukturierte wie Wikis, Dateisysteme oder Dokumentenmanagement-Plattformen. Die Informationen werden indexiert, semantisch analysiert und in einer einheitlichen Zugriffsebene verfügbar gemacht. Die Daten verbleiben in ihren Ursprungssystemen, sind jedoch zentral auffindbar und kontextbezogen nutzbar.

Der Mehrwert: Diese konsolidierte Wissensbasis bildet den Nährboden für alle KI-Anwendungen. Sie stellt qualitativ hochwertige, relevante und kontextualisierte Daten bereit, beschleunigt die Modellentwicklung und reduziert redundante Arbeitsschritte.

2. Verlässlichkeit und Vertrauen: Minimierung von „Halluzinationen“

Eine zentrale Herausforderung beim Einsatz generativer KI ist die Gefahr sogenannter „Halluzinationen“, also die Erzeugung falscher oder unsinniger Antworten. Selbst leistungsfähige Reasoning-Modelle zeigen bei komplexen Aufgaben Ausfälle bis hin zum völligen Leistungsabbruch. Für den Einsatz in geschäftskritischen Workflows sind deshalb Verlässlichkeit, Nachvollziehbarkeit und Datensicherheit unverzichtbar.

So funktioniert es: AI-ready Data wird durch den Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit GenAI kombiniert. RAG stellt sicher, dass generierte Antworten auf überprüfbaren Fakten aus internen, verifizierten Datenquellen basieren.

Konkret bedeutet das: Jede Antwort ist mit den zugrunde liegenden Dokumenten verknüpft. Das schafft maximale Transparenz und ermöglicht fundierte Entscheidungen auf Basis nachvollziehbarer Fakten. Das System signalisiert außerdem eindeutig, wenn keine valide Antwort vorliegt. So lässt sich das Risiko von Fehlinterpretationen und Halluzinationen vermeiden.

Der Mehrwert: Die genannten Maßnahmen erhöhen das Vertrauen der Mitarbeitenden in KI-Systeme. Gleichzeitig stellen Datenvalidierung und Governance sicher, dass ausschließlich präzise, überprüfbare und kontextuell relevante Informationen bereitgestellt werden.

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3. Effizienzsteigerung durch prozessintegrierte Workflows

Der wahre Wert von KI im Unternehmen zeigt sich nicht allein in punktuellen Automatisierungen, sondern in der Neugestaltung ganzer Abläufe. Besonders die Optimierung von Workflows hat den größten Einfluss auf den EBIT-Impact durch GenAI. Viele aktuelle Systeme scheitern jedoch genau hier: Sie berücksichtigen kein Feedback, passen sich nicht an wechselnde Kontexte an und bleiben in missionskritischen Prozessen unzuverlässig.

So funktioniert es: AI-ready Data schafft die Grundlage, um geschäftskritische Prozesse als durchgängige „Insight-Journeys“ abzubilden. Diese „Datenreisen“ begleiten Mitarbeitende entlang einer logisch aufeinander aufbauenden Kette von Interaktionen, beispielsweise bei der Vorbereitung komplexer Kundengespräche, in der Bearbeitung regulatorischer Anfragen oder beim Onboarding neuer Techniker.

Entlang dieser Journeys kommen kontextsensitive „Insight-Touchpoints“ zum Einsatz. Diese modularen Zugriffspunkte greifen direkt auf die zentralisierte Wissensbasis zu und spielen relevante Inhalte dynamisch aus. Mitarbeitende müssen nicht mehr zwischen unterschiedlichen Anwendungen wechseln, sondern erhalten die benötigten Informationen genau dann, wenn sie sie brauchen.

Der Mehrwert: Das System agiert nicht nur reaktiv, sondern „proaktiv“. Es kann ganze Aufgabenketten von der Recherche über die Aufbereitung bis hin zur Ausführung automatisieren. Die Bereitstellung von Informationen erfolgt unmittelbar, präzise und im richtigen Kontext. Das reduziert Suchzeiten, steigert die Produktivität und entlastet die Mitarbeitenden von Routinearbeiten.

Ein weiterer Vorteil liegt in der universellen Einsatzfähigkeit der Touchpoints. Sie lassen sich über Abteilungen hinweg wiederverwenden, ob im Vertrieb, in der Rechtsabteilung, im Kundenservice oder in der Technik. Dadurch entstehen Synergieeffekte, Doppelarbeiten werden vermieden, und die Effizienz steigt über die gesamte Organisation hinweg.

4. Bessere Entscheidungsfindung und Compliance-Sicherheit

In datengetriebenen und hochregulierten Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitssektor oder Industrie hängt der Geschäftserfolg unmittelbar von der Qualität, Verfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Informationen ab. Risikobewertungen, regulatorische Prüfungen und interne Audits verlangen nicht nur verlässliche Daten, sondern auch volle Transparenz über deren Herkunft und Nutzung.

So funktioniert es: AI-ready Data, ergänzt durch semantische Analyse, liefert die Basis für fundierte Entscheidungen und ermöglicht es, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen. Gleichzeitig stärkt es die Compliance-Fähigkeit von Unternehmen, da alle relevanten Informationen zentral verfügbar und prüfbar sind.

Der Mehrwert: Durch AI-ready Data verbessern Unternehmen die Qualität ihrer Entscheidungen erheblich. Intelligente Vernetzung stellt sicher, dass alle relevanten Informationen jederzeit verfügbar sind, während strenge Sicherheits- und Governance-Mechanismen Cyberrisiken und Datenschutzverletzungen minimieren.

Da sensible Unternehmensdaten in die KI-Prozesse einfließen, gewährleistet das KI-gestützte Datenmanagementsystem höchste Sicherheitsstandards. Dazu gehören AES-256-Verschlüsselung für ruhende Daten, TLS 1.2+ für Datenübertragungen sowie rollenbasierte Zugriffskontrollen.

Fazit: AI-ready Data als strategischer Erfolgsfaktor

Der Schritt von experimentellen KI-Anwendungen hin zu echtem, messbarem Mehrwert entscheidet sich an der Datenbasis. Solange 57 Prozent der Unternehmen keine AI-ready Data bereitstellen, drohen GenAI-Projekte hinter den Erwartungen zurückzubleiben.

Unternehmen müssen jetzt handeln, um ihre Daten intelligent zu vernetzen, kontextbezogen auszuwerten und im entscheidenden Moment verfügbar zu machen. Wer diesen Grundstein legt, schafft die Voraussetzung für zuverlässige KI-Anwendungen, beschleunigt Innovationen und reduziert Risiken.

AI-ready Data entwickelt sich damit vom technischen Detail zum strategischen Erfolgsfaktor – und entscheidet, welche Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern und welche ins Hintertreffen geraten.

* Der Autor: Mario Matuschek ist AI Solution Manager bei Mindbreeze. Als Wirtschaftsinformatiker und KI-Experte bringt er umfassende Erfahrung aus Forschung, Produktentwicklung und Kundenberatung mit.

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