In fünf Schritten zu datengesteuerter KI

KI-Hype führt in Unternehmen oft zur Einführung sogenannter Company GPTs: Unausgereifte Chatbots, die interne Fragen beantworten, aber keinen substanziellen geschäftlichen Mehrwert erzeugen, Effizienzgewinn oder Business Value liefern.​Das Ergebnis sind Pilotprojekte ohne Skaleneffekt, Vertrauensverlust in KI-Lösungen und fehlender Return on Investment (ROI) trotz hoher Lizenzkosten.

Ohne verknüpfte, unternehmensweite Daten ist beim KI-Einsatz nicht mehr als ein eloquenter Chatbot möglich – aber kein Business-Hebel.​

Daten sind der zentrale Treibstoff für wertschöpfende KI-Use-Cases – liegen jedoch häufig fragmentiert und über Systeme verteilt und verhindern so eine sogenannte Single Source of Truth, also eine konsolidierte, verlässliche Datenbasis, auf die alle Bereiche zugreifen können. Datensilos, uneinheitliche Stammdaten und fehlende Datenqualität führen zu widersprüchlichen Ergebnissen. Zusätzlich erschweren unklare Verantwortlichkeiten und mangelnde Data Governance die Einhaltung von Datenschutzanforderungen.

Das Company GPT eines Produktionsunternehmens kann beispielsweise keine faktenbasierten Aussagen zu Vertriebschancen treffen, weil vertriebsrelevante Daten über mehrere ERP-Systeme und Cloudumgebungen verstreut sind. Eine datengesteuerte Lösung hingegen verknüpft KI-Agenten,  CRM-Daten (Customer Relations Management), zum Beispiel Opportunities oder Kundeninteraktionen, ERP-Daten (Aufträge, Lagerbestände) und externe Signale, um präzise Echtzeit-Absatzprognosen zu erstellen und vertriebliche Maßnahmen autonom umzusetzen.

Eine zukunftsfähige Datenplattform – wie die SAP Business Data Cloud – verbindet Datenmanagement und KI nahtlos und schafft ein belastbares Fundament für datengetriebene Entscheidungen. Sie konsolidiert Daten aus verschiedenen Systemen (ERP, Cloud, Legacy) und folgt dem Data-Mesh-Ansatz: Fachbereiche erstellen standardisierte, wiederverwendbare Datenprodukte, die über einen zentralen Katalog orchestriert werden.

Als Data-Fabric-Architektur integriert sie Umgebungen verschiedener Hyperscaler und Drittanbieter und ermöglicht virtuellen, bidirektionalen Datenzugriff ohne kostspielige Replikation. Die Daten werden schließlich semantisch vernetzt und KI-tauglich aufbereitet. So entstehen kontextreiche Analysen. Mit einer solchen Plattform wird KI skalierbar, präzise und unternehmensspezifisch – statt generisch und isoliert.

1. Dateninventur starten

Erfassen Sie alle relevanten Datenquellen – von ERP- und CRM-Systemen über Cloud-Dienste bis zu Sensordaten – und identifizieren Sie bestehende Silos. Ohne diesen Überblick bleiben Sie im KI-Blindflug.

2. Datenqualität sichern

Stellen Sie Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität Ihrer Daten sicher. Fehlende Qualität verhindert zuverlässige KI-Ergebnisse. Definieren Sie klare Qualitätsmetriken und etablieren Sie Prozesse zur kontinuierlichen Verbesserung.

3. Governance definieren

Legen Sie Rollen, Verantwortlichkeiten, Sicherheitsstandards und Compliance-Regeln (für beispielsweise DSGVO, AI Act) fest. Data‑Mesh‑Prinzipien unterstützen eine dezentrale, aber klar gesteuerte Datenverantwortung.

4. Datenplattform evaluieren

Prüfen Sie geeignete Plattformen und Anbieter – mit offener, skalierbarer Architektur, die Systeme verbinden und Daten flexibel zugänglich machen. Eine solche Plattform bildet das Fundament für erweiterbare, vertrauenswürdige KI.

5. Use Cases priorisieren

Bewerten Sie Projekte nach ROI, Datenverfügbarkeit und -reife. Priorisieren Sie Szenarien mit starker Datenbasis. So entsteht messbarer Nutzen.

Ohne eine robuste Datenplattform bleibt KI auf das Niveau generischer Chatbots beschränkt. Datenplattformen schaffen die Voraussetzungen für zuverlässige Datenqualität, beseitigen Silos und ermöglichen wertschöpfende, skalierbare KI‑Anwendungen. Wer KI produktiv einsetzen will, muss mit dem Datenfundament beginnen. Der erste Schritt ist eine strukturierte Dateninventur – und eine Plattform, die diesen Anspruch trägt.