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Künstliche Intelligenz als Fundament des eigenen Erfolgs
KI scheitert oft an mangelhafter Datenbasis. Moderne Ansätze nutzen KI selbst zur Datenkonsolidierung, kombiniert mit AI Reasoning und souveränen Infrastrukturen als Erfolgsfaktoren.
KI-Anwendungen gelten heute meist als reine Datenkonsumenten – der Erfolg von KI-Projekten hängt wesentlich von der Informationsbasis ab. Diese bereitzustellen beziehungsweise nutzbar aufzubereiten, zählt zu den größten Hürden der KI-Implementierung. Doch ausgerechnet KI selbst kann dabei helfen, diese Grundlage zu schaffen.
Nur mit aktuellen, konsistenten und qualitativ hochwertigen Daten lässt sich das volle Potenzial von KI ausschöpfen. Deshalb gewinnt eine datengetriebene Unternehmenskultur immer mehr an Bedeutung und wird zum zentralen Erfolgsfaktor. Dazu gehören verbindliche Richtlinien für den Umgang mit Daten ebenso wie deren kontinuierliche Pflege und Aktualisierung. Gleichzeitig gilt es, bestehende Silos zwischen Abteilungen und Standorten abzubauen, um einen umfassenden Zugang zu relevanten Informationen in der gesamten Organisation zu schaffen. Darüber hinaus lernen Mitarbeitende, neue Technologien aktiv zu nutzen. Low-Code-/No-Code-Systeme unterstützen Fachbereiche dabei, ihre Prozesse eigenständig zu entwickeln, anzupassen und fortlaufend zu optimieren.
Soweit die Idealvorstellung – eine Fivetran-Studie zeigt allerdings, dass die Realität oft noch anders aussieht. 42 Prozent der befragten Unternehmen geben an, dass mehr als die Hälfte ihrer KI-Projekte aufgrund von Problemen mit der Data Readiness scheitern.
KI hilft bei der Datenkonsolidierung
Seit Jahren versuchen Betriebe bereits, die sogenannten Datensilos aufzubrechen und Informationen sinnvoll zusammenzuführen. Heute verteilen sich diese oft noch auf E-Mail-Postfächer, Microsoft Excel-Tabellen oder isolierte Abteilungssysteme. Das erhöht nicht nur den Abstimmungsaufwand und führt zu redundanten Arbeitsschritten, sondern schränkt auch die Transparenz entlang der gesamten Lieferkette ein.
KI-unterstützte Software im Dokumenten- und Qualitätsmanagement setzt genau hier an: Sie bündelt alle projektrelevanten Unterlagen in einer gemeinsamen Datenumgebung und speichert sie Cloud-basiert. So erhalten alle Beteiligten jederzeit Zugriff auf konsistente und aktuelle Informationen – unabhängig von Standort oder Zeitzone. Über Schnittstellen lassen sich zudem externe Systeme wie ERP-Tools oder Lieferantenportale nahtlos integrieren. So entsteht eine durchgängige Datenbasis, die Silos aufbricht und einen reibungslosen Informationsfluss über Unternehmensgrenzen hinweg ermöglicht. Die KI-Integration automatisiert Prozesse und erstellt eine 360-Grad-Sicht, die einen schnellen Überblick über alle relevanten Informationen bietet. Durch diese Konsolidierung bereitet künstliche Intelligenz in einem ersten Schritt Daten für weitere Analysen und Auswertungen auf.
Von der Mustererkennung zum strukturierten Denken
AI Reasoning simuliert menschenähnliche kognitive Prozesse, um Probleme zu lösen, Daten zu interpretieren und mithilfe von Logik Entscheidungen zu treffen. Zu den Techniken gehören deduktives (regelbasiertes), induktives (musterbasiertes), abduktives (plausible Erklärungen) sowie auf gesundem Menschenverstand basierendes Ableiten. Moderne Systeme, insbesondere KI-Schlussfolgerungsmodelle, nutzen mehrstufige Gedankengänge, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern – eine sogenannte Chain of Thought (CoT). Statt eine Antwort in einem einzigen Schritt zu liefern, geht das Modell bei der CoT-Methode strukturiert vor: Es filtert zunächst relevante Informationen, ordnet diese im jeweiligen Kontext ein und führt sie anschließend schrittweise zu einem konsistenten Ergebnis zusammen. Die einzelnen Denkschritte legt das Modell dabei explizit offen und macht damit ersichtlich, wie es zu seinem Resultat gelangt.
„Nur mit aktuellen, konsistenten und qualitativ hochwertigen Daten lässt sich das volle Potenzial von KI ausschöpfen. Deshalb gewinnt eine datengetriebene Unternehmenskultur immer mehr an Bedeutung und wird zum zentralen Erfolgsfaktor.“
Andreas Dangl, Fabasoft Approve
Dieser Ansatz unterscheidet sich deutlich von klassischer KI, die meist auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basiert, ohne den Entscheidungsprozess offenzulegen. AI Reasoning ermöglicht es dagegen, die Argumentation der KI gezielt nachzuvollziehen und fachlich zu überprüfen – eine entscheidende Voraussetzung für den Einsatz in sensiblen Bereichen wie Qualitätsmanagement oder technischer Dokumentation. Im Kern geht es darum, aus unstrukturierten oder schwer zugänglichen Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist heute besonders wichtig, da Unternehmen täglich große Datenmengen erzeugen, die sich über unterschiedliche Systeme, Formate und Dokumente verteilen. Deren Zusammenführung und Analyse erforderte bislang oft einen hohen manuellen Aufwand. KI-gestützte Verfahren eröffnen hier neue Möglichkeiten, indem sie Informationen effizient verknüpfen und nutzbar machen.
Auf diese Weise trägt künstliche Intelligenz wiederum zur Verbesserung ihrer eigenen Datenbasis bei. Betriebe, die ihre Wissensbestände mithilfe transparenter KI-Prozesse strukturieren, schaffen damit eine solide Grundlage für weiterführende strategische KI-Projekte.
Souveräne Infrastrukturen aufbauen
Zusätzlich zur Datenqualität rückt aktuell ein weiterer Aspekt in den Vordergrund: Kontrolle. Organisationen wollen jederzeit nachvollziehen können, wo ihre Daten liegen, wer darauf zugreift und wie sie verarbeitet werden. Daher beginnen viele Organisationen aktuell damit, ihre Datenbestände gezielt zu konsolidieren, zu überprüfen und schrittweise in kontrollierbare sowie vertrauenswürdige Umgebungen zu überführen. Das Ziel dabei ist keine vollständige Abschottung, sondern die Sicherung der eigenen Handlungsfähigkeit. Digitale Souveränität bedeutet, sensible Informationen zu schützen und gleichzeitig ihre Verfügbarkeit sicherzustellen. So setzen inzwischen immer mehr Unternehmen auf europäische IT-Anbieter und Cloud-Infrastrukturen mit Betrieb innerhalb der EU.
Der Cloud-Report von Bitkom zeigt, dass 78 Prozent der Betriebe in Deutschland eine zu starke Abhängigkeit von US-Anbietern sehen. Lange galten vor allem die Leistungsfähigkeit der großen Hyperscaler und ihre Effizienz als Geschäftsvorteil. Vor dem Hintergrund geopolitischer Entwicklungen, regulatorischer Anforderungen und steigender Compliance-Vorgaben bewerten Organisationen entstandene Abhängigkeiten inzwischen allerdings kritisch.
Ausblick
Für eine nachhaltige und zukunftsfähige KI-Implementierung bildet der Dreiklang aus Datenkonsolidierung, AI Reasoning und souveränen Infrastrukturen zukünftig ein zentrales Fundament. Dem strategischen Management der Datengrundlage kommt in den nächsten Jahren eine ähnlich hohe Bedeutung zu wie der eigentlichen KI-Technologie selbst. Anstatt sich möglichst schnell in Pilotversuche zu stürzen, lohnt es sich für Unternehmen, heute damit zu beginnen, diese Grundlagen aufzubauen.
Über den Autor:
Andreas Dangl ist Entrepreneur und Geschäftsführer der Fabasoft Approve GmbH. In seiner Funktion unterstützt er Unternehmen aus der Industrie bei der Einführung von KI-gestütztem Dokumenten- und Qualitätsmanagement.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
