Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) verspricht bahnbrechende Innovationen und Effizienzgewinne – doch in der Praxis scheitern viele Unternehmen. Warum? Die Antwort liegt in der Datenbasis.
Ohne eine solide Dateninfrastruktur kann Generative KI sein volles Potenzial nicht entfalten. Unternehmen, die in ihre Datenqualität und -integration investieren, werden langfristig profitieren.
Schlechte Datenqualität – Das größte Hindernis für Generative KI
Viele Unternehmen wollen KI-gestützte Use Cases implementieren, doch oft reicht die Datenqualität nicht aus. Veraltete, unstrukturierte oder unvollständige Daten führen dazu, dass KI-Modelle fehlerhafte oder unbrauchbare Ergebnisse liefern. Die Folge: Verzögerte Einführung, Frustration und ausbleibender Mehrwert.
Generative KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert und gefüttert werden. Typische Probleme sind:
Unstrukturierte oder veraltete Daten: Viele Unternehmen arbeiten mit historisch gewachsenen Systemen, die nicht optimal für KI-Anwendungen sind. Technische und organisatorische Hürden beim Datenzugriff erschweren den Einsatz von GenAI.
Fehlende Standardisierung: Ohne klare Datenstrukturen und konsistente Formate wird es schwer, GenAI sinnvoll zu nutzen. Inkonsistente Daten erschweren die Modellanpassung und reduzieren die Qualität der Ergebnisse.
Mangelnde Integration: Daten liegen oft isoliert in Silos. Ohne eine nahtlose Integration bleibt der Mehrwert von GenAI begrenzt. Eine einheitliche Datenplattform und durchdachte Schnittstellen sind essenziell.
Datenschutz und Compliance-Hürden: Regulierungen wie die DSGVO machen den Zugriff auf relevante Daten oft kompliziert. Unternehmen müssen Lösungen finden, um Datenschutzanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig ihre Daten effizient für KI zu nutzen.
Unternehmen verschenken wertvolle Chancen, wenn sie keine solide Datenstrategie verfolgen. Sie verlieren den Anschluss an die Wettbewerber, die bereits mit GenAI arbeiten und ihre Prozesse optimieren. Dadurch entstehen ineffiziente Prozesse, höheren Kosten und weniger personalisierte Kundenerlebnisse. KI kann gezielt dabei unterstützen, auf Kundenbedürfnisse einzugehen und bessere, individuelle Angebote zu erstellen. Zudem bleiben neue Geschäftsmodelle und datenbasierte Monetarisierungsmöglichkeiten ungenutzt.
So bereiten Unternehmen ihre Daten für KI-Modelle optimal vor
Bestandsaufnahme der Daten
Um ihre Datenbasis für KI-Anwendungen zu verbessern, sollten Unternehmen zunächst eine umfassende Bestandsaufnahme ihrer bestehenden Datenlandschaft durchführen. Es ist wichtig zu analysieren, welche Daten vorhanden sind, wo sie gespeichert und wie sie strukturiert sind. Veraltete oder fehlerhafte Daten sollten bereinigt und aktualisiert werden, sowie Standards für die Erfassung und Pflege neuer Daten etabliert werden.
Datensilos aufbrechen und Integration verbessern
Eine zentrale Herausforderung ist die Integration der Daten. Unternehmen sollten Datensilos aufbrechen und eine einheitliche, zugängliche Plattform schaffen, auf die alle relevanten Systeme zugreifen können. Ein effektives Metadaten-Management hilft dabei, die Verwaltung und Verarbeitung dieser Daten effizient zu gestalten.
Datenschutz und Compliance sicherstellen
Der sichere und effiziente Zugriff auf Daten ist ein weiteres zentrales Thema. Unternehmen sollten sicherstellen, dass Mechanismen etabliert sind, die sowohl den Datenschutz- und Compliance-Vorgaben entsprechen als auch den Datenfluss für KI-Anwendungen optimieren. Hierbei spielen moderne Cloud-Technologien und skalierbare Datenplattformen eine Schlüsselrolle, da sie eine flexible und zukunftssichere Datenstrategie ermöglichen.
Datenkompetenz im Unternehmen stärken
Neben den technischen Aspekten ist auch die Unternehmenskultur entscheidend. Unternehmen sollten in die Schulung ihrer Mitarbeitenden investieren, um eine datengetriebene Denkweise zu fördern. Je besser das Verständnis für Daten im gesamten Unternehmen ist, desto effektiver können KI-Anwendungen implementiert und genutzt werden.
Strukturierte Datenbasis als Fundament – Ein Praxisbeispiel
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Datenbasis so aufzubereiten, dass sie effektiv für KI-Anwendungen genutzt werden kann. Ein Beispiel aus unserer eigenen Praxis zeigt, wie eine strukturierte Herangehensweise diesen Prozess erleichtert.
In einem unserer Projekte haben wir zunächst mit unserem Kunden im Rahmen eines Data Assessment Workshops konkrete Use Cases definiert. Diese strukturierte Vorgehensweise hat nicht nur Klarheit über die Anforderungen geschaffen, sondern auch eine langfristige Datenstrategie ermöglicht.
Ein weiteres zentrales Thema war die Datenintegration. In vielen Unternehmen sind Daten über verschiedene Systeme verteilt – ein Problem, das den Einsatz von Generativer KI erschwert. Durch die Entwicklung einer einheitlichen Plattform wurde der Zugriff auf aktuelle und konsistente Daten erleichtert. Dadurch konnten technische und organisatorische Hürden abgebaut und datenbasierte Entscheidungen beschleunigt werden.
Auf dieser Basis haben wir schließlich eine automatisierte Datenaufbereitung umgesetzt. Nach einer umfassenden Analyse der bestehenden Datenlandschaft – Welche Daten sind vorhanden? Wie sind sie strukturiert? Wo gibt es Lücken oder Inkonsistenzen? – haben wir verteilte Datenquellen integriert und in einheitlichen Formaten bereitgestellt. So entstand eine solide Datenbasis, die KI-Modelle zuverlässig mit hochwertigen Informationen versorgt.
Das Ergebnis: Eine verbesserte Datenqualität, aufgebrochene Datensilos und eine stabile Architektur als Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von Generativer KI.
Fazit: Nur mit hochwertiger Datenbasis entfaltet KI ihr volles Potenzial
Unternehmen, die in eine qualitativ hochwertige Datenbasis investieren, profitieren in vielerlei Hinsicht. Eine optimierte Datenstrategie ermöglicht präzisere Analysen und fundierte Entscheidungen auf Basis verlässlicher Informationen. Das verbessert nicht nur interne Prozesse, sondern steigert auch die Innovationskraft, da datengetriebene Geschäftsmodelle schneller und effizienter umgesetzt werden können.
Darüber hinaus sorgt eine saubere und gut integrierte Datenarchitektur für eine höhere Effizienz in der Automatisierung von Geschäftsprozessen. KI kann ohne Hindernisse auf strukturierte und konsistente Daten zugreifen, wodurch sich Fehlerquoten verringern und Prozesse beschleunigen. Das führt zu Kosteneinsparungen und steigert die Wettbewerbsfähigkeit.
Ein weiterer zentraler Vorteil ist die verbesserte Kundenerfahrung. Mit einer hochwertigen Datenbasis lassen sich KI-gestützte Personalisierungen und maßgeschneiderte Angebote in Echtzeit umsetzen. Unternehmen können ihre Kunden besser verstehen und gezielt auf deren Bedürfnisse eingehen, was die Kundenbindung stärkt und langfristige Geschäftsbeziehungen fördert.
Letztlich erhöht eine gut verwaltete Datenbasis auch die Skalierbarkeit von KI-Lösungen. Unternehmen sind in der Lage, neue Technologien schneller zu implementieren und flexibel auf Marktveränderungen zu reagieren. Wer jetzt in die Qualität seiner Daten investiert, schafft eine zukunftssichere Grundlage für den nachhaltigen Erfolg durch Generative KI.
Nutze das Potenzial deiner Daten für den Erfolg mit Generativer KI. Starte jetzt mit uns in deine datengetriebene Zukunft.
Der Beitrag Erfolgsfaktor Datenbasis: Warum Generative KI ohne sie nicht funktioniert erschien zuerst auf Business -Software- und IT-Blog – Wir gestalten digitale Wertschöpfung.
