Ohne Daten keine KI – so einfach lässt sich die Erfahrung beschreiben, die viele Unternehmen derzeit machen. Eigentlich würden sie gerne datengetrieben arbeiten und mit KI-Anwendungen Themen wie dem Fachkräftemangel, gestörten Lieferketten oder anderen drängenden Problemen entgegenwirken. Doch sobald es an die Umsetzung konkreter Initiativen oder Projekte geht, stellen viele fest, dass ihnen die benötigten Daten fehlen. Da geht es dem schwäbischen Mittelständler genauso wie dem Global Player mit Hunderten von Standorten.
KI braucht Daten – und eine durchdachte Strategie
KI ist auf Trainingsdaten angewiesen, auch das ausgefeilteste KI-Modell kann keine Ergebnisse ohne solide Datenbasis liefern. Hätten Unternehmen frühzeitig begonnen, eine klare Datenstrategie zu entwickeln und Daten gezielt zu sammeln und aufzubereiten, könnten sie jetzt mit klassischer oder generativer KI durchstarten. Da sie das oft nicht getan haben, fehlt ihnen nun die notwendige Datenbasis – und sie legen entsprechende Projekte auf Eis. Leider vertagen sie dann häufig auch die Entscheidung, welche Daten gesammelt und wie diese verarbeitet werden sollen. Das hat fatale Folgen.
Warum Unternehmen jetzt handeln müssen
Derzeit sind nämlich Technologien wie GenAI dabei, zahlreiche Märkte von Grund auf umzukrempeln – ganz so, wie es vor Jahren das Internet, Mobile Business und die Cloud getan haben. Auch sie haben die Wirtschaft nachhaltig verändert und viele Unternehmen erfolgreich gemacht, aber auch so manche etablierte Firma in Bedrängnis gebracht. So wie wir jetzt auf die Anfangszeit dieser Technologien zurückblicken, werden wir in einigen Jahre auf die aktuelle Phase mit KI und GenAI schauen. Deshalb ist es entscheidend, dass Unternehmen spätestens jetzt die Weichen für eine erfolgreiche datengetriebene Zukunft stellen und in eine umfassende Datenstrategie für KI investieren.
Investitionen in eine Datenstrategie für KI: Ein langfristiger Ansatz
Investitionen in das eigene Datenmanagement unterscheiden sich jedoch in einem zentralen Punkt von anderen Investitionsentscheidungen: Ein Unternehmen, das eine neue Maschine kauft oder eine neue Niederlassung eröffnet, kann den Return on Investment in der Regel aufgrund von Erfahrungswerten gut kalkulieren. Wer dagegen mit dem Sammeln, Bereinigen, Aggregieren und Bereitstellen von Daten beginnt, kann das Potenzial oft nur erahnen – der wahre Wert der Daten zeigt sich erst später. Erst wenn die Daten vorliegen und analysiert werden, zeigt sich, was in ihnen steckt. Zum Beispiel, ob Telefondaten aus dem Call Center tatsächlich die Leistung des Servicepersonals verbessern können. Oder ob die Trackingdaten einer Landingpage wirklich Ansätze für die Optimierung einer Kampagne liefern.
Mut zur Datenstrategie – die Grundlage für KI-Erfolge
Dennoch ist mein Rat an Unternehmen einfach: Mut haben und – unter Berücksichtigung aller Datenschutzbestimmungen und regulatorischen Anforderungen – ab sofort sammeln, sammeln, sammeln. Und zwar sowohl Daten als auch Erfahrungen. Gleichzeitig müssen sie die organisatorischen Voraussetzungen schaffen, um einen reibungslosen Datenfluss im Unternehmen zu gewährleisten, da eine stockende Datenbereitstellung künftige KI-Projekte ausbremsen könnte.
Fazit: Jetzt die Weichen für die Zukunft stellen
Und wenn Bedenkenträger einwenden, man wisse noch gar nicht, wofür die vielen Daten nützlich seien, ist die beste Antwort: „Aber ich weiß, was passiert, wenn wir jetzt nicht endlich anfangen, Daten zu sammeln.“ Nur wer jetzt handelt, kann die Grundlage für zukünftige KI-Erfolge legen.
