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KI als Wachstumsmotor – aber nur mit verlässlichen Daten
KI entfaltet nur mit verlässlichen Daten ihr Potenzial. Der Text zeigt, warum Datenqualität, APIs und Governance zur Basis verantwortungsvoller KI werden.
Generative KI – und zunehmend auch agentische KI – verändern die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und Werte schaffen, in einem Ausmaß, wie es seit den Anfängen der Digitalisierung nicht mehr gesehen wurde. In ganz Europa suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, diese Technologien zur Steigerung ihrer Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen. Doch während neue KI-Tools Innovationen ermöglichen, machen sie auch die zunehmende Komplexität der zugrunde liegenden IT-Infrastrukturen deutlich – insbesondere in Bezug auf Datenqualität, Governance und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Laut einer aktuellen Studie der Boston Consulting Group (BCG) betrachten zwar mehr als 83 Prozent der Unternehmen Innovation als eine der drei wichtigsten Prioritäten, aber nur drei Prozent sind derzeit als „innovationsbereit“ einzustufen. Gründe dafür sind:
- Unzuverlässige Daten: Fragmentierte, isolierte und nicht synchronisierte Daten untergraben das Potenzial jeder KI-Initiative.
- Veraltete Systeme und manuelle Prozesse: Offline-Abhängigkeiten und starre Architekturen können moderne KI-Workloads nicht bewältigen.
- Sicherheits- und Compliance-Risiken: Datenschutz, Zugriffskontrolle und Überprüfbarkeit sind von entscheidender Bedeutung, wenn Systeme miteinander verbunden sind und Daten grenzüberschreitend fließen.
- Komplexität der Governance: Die Frage, wer welche Daten für welchen Zweck und unter welchen rechtlichen Rahmenbedingungen nutzen darf, muss von Anfang an geklärt werden – insbesondere in Ländern wie Deutschland, wo Datenschutz und Datenhoheit nicht verhandelbar sind.
Gute Daten schaffen Mehrwert, schlechte Daten bergen Risiken
Daten sind die Grundlage aller modernen Technologien und ein Multiplikator für Innovationen. Doch da Unternehmen immer mehr KI-Agenten, SaaS-Anwendungen und Data Fabrics einsetzen, nehmen das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten dramatisch zu. Wer noch immer mit Altsystemen, manuellen Workflows oder technischen Schulden zu kämpfen hat, läuft Gefahr, von der Komplexität überwältigt zu werden.
Selbst wenn die Datenqualität derzeit hoch ist, führt eine Skalierung ohne angemessene Orchestrierung zu neuen Schwachstellen. Systeme, die sich nicht schnell anpassen oder wiederherstellen lassen, können unter Druck versagen – was sowohl das Vertrauen der Kunden als auch die Compliance-Sicherheit untergräbt.
Nehmen wir zum Beispiel einen europäischen Einzelhändler, der KI-Agenten für die Bestandsprognose einsetzt. Wenn die Agenten keinen einheitlichen Echtzeit-Zugriff auf POS-Daten, Lieferantenverfügbarkeit und Logistikinformationen haben, kann dies zu ungenauen Nachschubempfehlungen oder unnötigen Bestellungen führen. Dies führt nicht nur zu Ineffizienz, sondern auch zu finanziellen Verlusten, Reputationsschäden und einer Verschlechterung des Vertrauens in den Betrieb.
Prozesse, die Daten sammeln, transformieren, verwalten und bereitstellen, müssen daher weiterentwickelt werden, um wachsende Datenmengen sicher, transparent und mit überprüfbarer Genauigkeit zu verarbeiten. Wenn Daten in KI-Modelle einfließen, bestimmt ihre Qualität direkt die Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Schlechte Daten führen nicht nur zu Halluzinationen und Fehlern, sondern schaffen auch Compliance-Risiken in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, der Fertigung oder dem öffentlichen Sektor.
Aufbau der richtigen Infrastruktur für verantwortungsvolle KI
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Unternehmen sichere, flexible und interoperable Systeme, die Daten über Anwendungen, Geräte und Clouds hinweg verbinden. Low-Code- und KI-gestützte Integrationsstrategien können den Aufwand für den Aufbau und die Pflege dieser Verbindungen erheblich reduzieren. Durch die Orchestrierung der Automatisierung über Cloud-native Workflows können Unternehmen Updates zentralisieren, die Datenhygiene verbessern und die Governance vereinfachen.
Mit der Weiterentwicklung agentenbasierter Frameworks werden dezentrale Workloads zur Norm werden – was eine starke Governance und zentrale Überwachung unerlässlich macht. Der Erfolg von KI-Initiativen hängt daher vom Vertrauen in die Daten ab: der Fähigkeit, sie über mehrere Systeme und Frequenzen hinweg zu aggregieren, zu erfassen, zu deduplizieren, zu validieren und zu verwalten, um einen zuverlässigen Golden Record zu erstellen.
Eine solche Grundlage ermöglicht es Unternehmen,
- Echtzeit-Betriebserkenntnisse zu generieren, um Ineffizienzen zu identifizieren oder die Leistung zu verbessern.
- KI-Agenten und -Anwendungen durch Low-Code-Umgebungen unter Verwendung kontextbezogener, validierter Daten schneller zu entwickeln.
- Workflows über eine einheitliche Schnittstelle mit klarer Governance sicher zu skalieren und zu optimieren.
Gerade in der DACH-Region, wo Datenschutz und Rechenschaftspflicht eng mit dem Ruf einer Marke verbunden sind, sind diese Fähigkeiten nicht nur technische Prioritäten, sondern strategische Notwendigkeiten.
APIs: Das Rückgrat der agentenbasierten KI
KI-Agenten nehmen ihre Umgebung wahr, verarbeiten Informationen und führen Aufgaben aus, um definierte Ziele zu erreichen. Fortgeschrittene Agenten können denken, lernen und sich anpassen. Um effektiv zu agieren, sind sie auf robuste und gut gesicherte APIs angewiesen.
Obwohl die meisten Unternehmen APIs intensiv nutzen, sorgen nur wenige für umfassende Sicherheit in ihrer gesamten API-Landschaft. APIs sind zum führenden Angriffsvektor für Software geworden, wobei sogenannte Schatten-APIs eine besondere Bedrohung darstellen.
„Obwohl die meisten Unternehmen APIs intensiv nutzen, sorgen nur wenige für umfassende Sicherheit in ihrer gesamten API-Landschaft. APIs sind zum führenden Angriffsvektor für Software geworden, wobei sogenannte Schatten-APIs eine besondere Bedrohung darstellen.“
Ann Maya, Boomi
Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen starke Authentifizierungs- und Autorisierungsprotokolle, verschlüsselte Kommunikation und strenge Eingabevalidierung einsetzen. Rate Limiting, Zugriffsüberwachung und minimierte Datenfreigabe sind ebenso wichtig wie kontinuierliche Tests.
Sicherheit und Governance sollten dezentral, aber koordiniert in den gesamten API-Lebenszyklus eingebettet sein. Dieser föderierte Ansatz schützt Innovationen und verhindert gleichzeitig Engpässe. Moderne API-Management-Plattformen – mit zentraler Überwachung interner und externer APIs – ermöglichen sowohl Agilität als auch Compliance.
Agentische Transformation ohne Reibungsverluste
Viele digitale Transformationsprogramme in Europa wurden unter sehr unterschiedlichen Bedingungen gestartet. Angesichts immer schnellerer Innovationszyklen können es sich Unternehmen nicht mehr leisten, durch fragmentierte Systeme oder veraltete Datenpraktiken ausgebremst zu werden. Anpassungsfähigkeit, Kombinierbarkeit und Verantwortlichkeit sind heute die entscheidenden Erfolgsfaktoren.
Moderne Integrations- und Automatisierungsplattformen haben langjährige Herausforderungen deutlich entschärft. Der Aufbau einer einheitlichen, skalierbaren und sicheren Datenbasis ermöglicht es Unternehmen, Daten in ein strategisches Echtzeit-Kapital zu verwandeln, welches heute Innovationen vorantreibt und gleichzeitig Compliance und Resilienz für die Zukunft gewährleistet.
Über die Autorin:
Ann Maya ist CTO für die EMEA-Region bei Boomi.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
