„If you can measure it, you can improve it."
Künstliche Intelligenz (KI) ist zwar in aller Munde, doch viele Unternehmen scheitern bereits an den Grundlagen, um diese Technologie erfolgreich zu nutzen. Der Grund? Daten! In zahlreichen Unternehmen finden sich riesige Datenmengen, die jedoch oft unstrukturiert und verstreut sind – von lokal isolierten Datensilos bis hin zu inkohärenten Excels. Der Wunsch nach datenbasierten, KI-gestützten Entscheidungen ist groß, doch ohne eine saubere, zusammenhängende Datenbasis bleibt dieser unerreichbar. Dabei gilt generell: „KI – Data is the key“! Genau hier beginnt der Weg in eine datengetriebene Zukunft.
Die Grundlage für den Einsatz von KI: Eine saubere Datenbasis
Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Inkonsistente, veraltete oder unstrukturierte Daten behindern KI-Anwendungen und führen oft zu falschen Schlussfolgerungen. Um Machine-Learning-Modelle und Algorithmen erfolgreich einsetzen zu können, müssen Unternehmen ihre Daten bereinigen und standardisieren. Nur mit verlässlichen Daten wird es möglich, Prozesse messbar zu machen – denn ohne klare Messwerte bleibt eine nachhaltige Verbesserung schwierig.
Datensilos: Die versteckten Bremsen der Innovation
Eines der größten Hindernisse auf dem Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung sind isolierte Datensilos. In vielen Unternehmen sind Daten in verschiedenen Abteilungen oder Systemen gespeichert und häufig nicht miteinander vernetzt. Diese Fragmentierung verhindert eine ganzheitliche Sicht auf das Unternehmen. KI-Lösungen brauchen jedoch den Zugriff auf umfassende und integrierte Daten, um präzise Analysen zu ermöglichen. Der Abbau von Datensilos ist daher ein entscheidender Schritt, um das volle Potenzial der Unternehmensdaten auszuschöpfen.
Klare Definitionen und Datenstrukturen: Der Schlüssel zu besseren Entscheidungen
Um datenbasierte und KI-gestützte Entscheidungen zu ermöglichen, müssen Unternehmen klare Definitionen und Standards für ihre Daten entwickeln. Nur wenn alle Beteiligten auf die gleichen Kennzahlen und Definitionen zugreifen, lassen sich aussagekräftige Analysen erstellen. Dies beginnt bei der Definition von Schlüsselindikatoren (KPIs) und reicht bis zur Festlegung, wie Daten erfasst, gespeichert und gepflegt werden.
Datengold heben: Der wahre Wert von gut strukturierten Daten
Sauber aufbereitete und klar definierte Daten sind das „Gold“, das Unternehmen für strategische Vorteile nutzen können. Sie ermöglichen präzisere Prognosen, bessere Prozesse und fundierte Entscheidungen. Ein Beispiel: Ein Unternehmen, das Daten zur Kundenzufriedenheit lückenlos erfasst und abteilungsübergreifend analysiert, kann frühzeitig Trends und Verbesserungspotenziale erkennen und seine Servicequalität gezielt steigern. Erst dann kann KI wirklich ihr volles Potenzial entfalten – von der Automatisierung über die Kundenanalyse bis zur Optimierung von Geschäftsstrategien.
Fazit: KI benötigt ein solides und messbares Datenfundament
Der Einsatz von KI kann Unternehmen enorme Wettbewerbsvorteile bringen – aber nur, wenn die Datenbasis stimmt. Bevor Unternehmen in KI investieren, sollten sie ihre Daten bereinigen, Datensilos abbauen und klare Strukturen schaffen. Prozesse lassen sich nur dann nachhaltig verbessern, wenn sie messbar sind – unabhängig vom Einsatz von KI. Mit einem gut strukturierten und messbaren Datenfundament lassen sich sowohl KI-gestützte als auch herkömmliche Prozessoptimierungen vorantreiben. So lässt sich das wertvolle Datengold heben, das die Grundlage für effiziente, automatisierte und datenbasierte Entscheidungen bildet – ein entscheidender Schritt in Richtung einer wirklich digitalisierten und innovativen Zukunft.
