Warum scheitern geplante KI-Projekte meist an ihrer Datengrundlage?

Warum scheitern KI-Projekte? (Teil 2)

Das Meeting kann nicht fortgeführt werden, weil die erforderlichen Daten fehlen, unvollständig vorliegen oder nicht in der benötigten Qualität bereitgestellt wurden. Was passiert? Das Meeting steht still. Keine Entscheidungen, kein Fortschritt, nur verlorene Zeit.

Genauso geht es vielen KI-Projekten: Die Technologie ist da, die Erwartungen sind hoch, aber die Datenbasis fehlt. Ohne saubere, vollständige und verlässliche Daten kann selbst das beste KI-Modell oder Big Data Methoden nichts liefern. 

Effizienzsteigerung durch Datenmanagement. Der wahre Engpass liegt tiefer

Viele glauben, KI-Projekte scheitern an der Wahl des richtigen Modells oder an technischer Komplexität. Doch die Realität ist ernüchternd: In über 80 % der Fälle liegt der Fehler nicht im Code, sondern im Fundament. Fragmentierte Excel-Tabellen, verteilte Datentöpfe, manuelle Prozesse, fehlende Standards, das ist, als würden Sie versuchen, ein Haus ohne Fundament und auf Sand zu errichten. Was dann passiert, ist absehbar: Das Projekt kippt, leise, langsam, aber unausweichlich.

Das Datenproblem lösen

Bevor Ihre Data Scientists und AI Engineers voller Euphorie an neuen Use Cases arbeiten,
muss eine unbequeme Frage gestellt werden: „Ist unsere Datenbasis überhaupt bereit für KI?“ Denn KI ist kein digitales Pflaster für digitale Wunden. Wenn Systeme dezentral, unstrukturiert oder widersprüchlich sind, dann wird jede noch so schlaue KI daraus nur eines lernen: Unlogik.

Digitalisierung & KI ist kein Entweder-oder

Viele Unternehmen verwechseln Geschwindigkeit mit Fortschritt. Sie wollen „endlich KI machen“, bevor sie ihre digitale Infrastruktur im Griff haben. Eine saubere Datengrundlage ist kein Zufallsprodukt, sie ist das Ergebnis von Struktur, Verantwortung und Ehrlichkeit im Unternehmen.

Dateninventur statt Datenillusion

Jede „Dateninventur“ läuft völlig unterschiedlich ab. Der Reifegrad ist entscheidend:

• Wie viele Personen sind verantwortlich
• Wie werden die Daten gespeichert
• Wie werden sie zur Sichtung übermittelt (Verschlüsselt, Physisch, Cloud)
• Wie oft werden Daten wirklich gepflegt und von wem?
• Wie konsequent werden Systeme wirklich genutzt?

Qualität schlägt Quantität

• Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse
• Was zählt, ist Relevanz, Aktualität und Konsistenz
• Fehlende Werte, Dubletten oder veraltete Informationen sind wie Rauschen in einem Gespräch, die KI hört zu, versteht aber nichts

Datenverantwortung ist Führungsaufgabe

• Datenqualität lässt sich nicht an die IT „delegieren“.
• Datenqualität ist ein Managementthema, das in der Verantwortung der Führung liegt
• Wenn Fachbereiche, IT und Management gemeinsam Prioritäten setzen, entsteht eine Kultur, in der Daten als strategisches Asset behandelt werden, nicht als lästige Pflicht.