Das KI-Paradox in Unternehmen: Jeder will den schnellen Wandel, keiner die Fleißarbeit

Künstliche Intelligenz war 2025 und wird 2026 das Zukunftsthema sein – gerade für KMU und den Mittelstand, die sich Effizienzsteigerung, Automatisierung und bessere Entscheidungen davon versprechen. Die Vision ist verlockend, egal ob es um Large Language Models, klassisches Machine Learning oder spezialisierte KI-Systeme wie Computer Vision oder Predictive Analytics geht. Viele LLMs können heute bereits ohne große kundenspezifische Datenbasis sinnvolle Aufgaben lösen, etwa bei Wissensabfragen, Textentwürfen oder allgemeinen Analysen.

Die Krux zeigt sich im Detail: Die wirklich geschäftskritischen, datenbasierten KI-Projekte in Unternehmen scheitern selten an der Technologie, sondern an der Datenbasis. Gerade in kleinen und mittelständischen Unternehmen, in denen Ressourcen knapp und IT-Landschaften historisch gewachsen sind, wird dieser Engpass oft unterschätzt. Für alle KI-Initiativen, die auf Unternehmensdaten fußen – von Prognosen über Automatisierung bis hin zu Entscheidungsunterstützung – wird Datenqualität zum limitierenden Faktor. Schlechte, unvollständige oder verzerrte Daten machen solche Lösungen nutzlos, egal wie leistungsfähig das Modell ist. Das ist das gut gehütete Geheimnis, das viele Unternehmen erst nach ihrer ersten gescheiterten KI-Initiative lernen.

Warum Daten entscheidend sind: Garbage in, Garbage out

KI braucht ein Element: hochwertige Trainingsdaten. Punkt.
Schlechte Daten führen zu unzuverlässigen Modellen, falschen Empfehlungen und gescheiterten Projekten [1] [2].

Data Scientists verbringen über 80 % ihrer Zeit mit Datenbereinigung, nicht mit Machine Learning [3] [4] [5]. Der Aufwand ist versteckt, wird aber zum Bumerang. Selbst brillante Algorithmen können keine hochwertigen Ergebnisse liefern, wenn die Eingangsdaten fehlerhaft sind – bekannt als „Garbage in, Garbage out“.

Die Qualität der Trainingsdaten ist fundamental für performante Machine-Learning-Modelle mit hoher Verallgemeinerbarkeit [1].

Aktuelle Forschung zeigt: Datenqualität ist entscheidend für Sicherheit, Fairness und Robustheit von KI-Systemen [8] [9] [10]. Das gilt gleichermaßen für Large Language Models, klassische ML-Systeme und alle anderen KI-Ansätze.

Die unbequeme Wahrheit: Deutsche Unternehmen sind nicht KI-ready

Das ist das zentrale Problem: Etwa 70 % der deutschen Unternehmen verfügen über kein einheitliches Datenmanagement [22]. Sie kämpfen mit fragmentierten Datenstrukturen, Silos zwischen Abteilungen und einer IT-Landschaft, die über Jahrzehnte historisch gewachsen ist. Das ERP-System hier, das CRM dort, die Sensordaten woanders. Niemand schafft es, das zusammenzubringen.

Weltweit berichten Unternehmen konsistent: Datenqualität ist das Haupthindernis für KI-Readiness [7]. Es steht in den Top-3-zentralen Hürden, direkt neben fehlenden Ressourcen und unrealistischen Erwartungen. Eine aktuelle Metaanalyse von Data-Readiness-Metriken zeigt, dass mangelnde Datenqualität zu ungenauen und ineffektiven AI-Modellen führt, die zu falschen oder unsicheren Anwendungen führen können [7].

Wo es schiefgeht: Die typischen Verdächtigen

• Daten-Silos: Jede Abteilung verwaltet ihre Daten isoliert. Vertrieb, Produktion, HR, jeder hat sein eigenes System, eigene Standards. Zusammenführung? Nicht vorgesehen. Excel-Tabellen als Schattenprozesse ergänzen das Chaos
• Legacy-Systeme ohne Schnittstellen: Alte ERP- und CRM-Systeme haben oft keine modernen APIs. Daten zu extrahieren, ohne das System zu gefährden? Technisch aufwändig, teuer und riskant
• Fehlende Governance: Wem „gehören" die Daten? Wer ist für ihre Qualität verantwortlich? Zu viele Unternehmen haben auf diese Fragen keine Antwort. Das Resultat: Probleme werden ignoriert, Standards existieren nicht, Chaos breitet sich aus [11]
• Unvollständige und widersprüchliche Daten: Fehlende Werte, Duplikate, Fehler, die niemand bemerkt hat. Weil die Daten vor KI-Projekten einfach nie so intensiv analysiert wurden [7]

In der Arbeit mit Dutzenden von Projekten zeigt sich ein konsistentes Muster: So gut wie jedes Projekt kämpft mit Datenqualitätsproblemen. Nicht immer sind es dieselben – bei dem einen mangelt es an historischen Daten, bei dem anderen sind die Daten unstrukturiert oder fehlerhaft. Manche Unternehmen haben redundante Daten, andere arbeiten mit unsauberen Datensätzen. Selten tritt nur ein Problem auf; meist sind es mehrere gleichzeitig. Das ist keine Ausnahme – das ist die Regel.

Aus der Praxis

Das Desaster: KI starten ohne Datenbasis

Das klassische Szenario: Ein Mittelständler startet sein erstes KI-Projekt mit großem Optimismus. Nach wenigen Wochen ist klar: Die Modelle sind nutzlos. Warum? Weil die Trainingsdaten nicht aussagekräftig sind [2]. Was passiert dann?

• Die KI wird als „Hype ohne Nutzen" diskreditiert
• Manueller Aufwand zur Datenbereinigung explodiert – Zeit und Budget sind weg
• Projekte werden 2–5x teurer und länger als geplant
• Sie werden abgebrochen oder landen als „Proof of Concept without impact"

Aus der Beratungspraxis: Das typischste Szenario sieht so aus: Ein Fertigungsunternehmen plant ein Predictive-Maintenance-Projekt mit Sensordaten. Die Hoffnung ist groß. Dann beginnt die Datenanalyse: Die Sensoren liefern lückenhafte Daten, die Strukturierung ist inkonsistent, historische Fehler sind nicht dokumentiert. Was gedacht war als 6-Monats-Projekt wird zur unbegrenzten Datenaufräum-Mission. Das Projekt wird gestoppt oder massiv reduziert. Das Potenzial bleibt ungenutzt.

Der richtige Weg: Erst Datenbasis, dann KI

Schrittweises Vorgehen

1. Status quo verstehen. Welche Datenquellen existieren? Wie sind die Flüsse? Das schafft Klarheit über die echte Größe des Problems.
2. Silos und Schnittstellenprobleme identifizieren. Wo können Daten nicht kommunizieren? Wo liegt das größte Integrationspotenzial?
3. Daten bereinigen und harmonisieren. Fehler beheben, Standards setzen, Duplikate rauswerfen [6]. Studien zeigen: Die richtige Behandlung fehlender Werte führt zu bis zu 20% Verbesserung bei Klassifikationsaufgaben [7]. Ein strukturiertes Data-Quality-Assessment ist essentiell vor jedem ML-Projekt [12].
4. Zentrales Datenmodell aufbauen. Ein Data Lake, Data Warehouse oder moderne Cloud-Data Layer – als Sammelpunkt für bereinigte, standardisierte Daten.
5. Data Governance einführen. Klare Verantwortlichkeiten, Standards, Qualitätsmetriken. Governance ist der Schlüssel zu Nachhaltigkeit [7] [11]. Automatisierte Governance-Frameworks reduzieren Fehler und beschleunigen die Implementierung [13].
6. Systeme integrieren. ERP, CRM, IoT, MES über standardisierte Schnittstellen verbinden.
7. KI-Infrastruktur aufbauen. Erst jetzt: Cloud-Plattformen, ML-Tools, Analytics und LLM-Plattformen.

Das klingt aufwendig, und ist es auch. Aber es ist die einzige Grundlage für echten KI-Erfolg, unabhängig davon, welche KI-Technologie eingesetzt wird.

Der pragmatische Start für den Mittelstand

Nicht alles auf einmal:

• Data-Value-Workshop: Intern klären: Wo liegen die echten Daten-Potenziale? Welche Use-Cases lösen echte Geschäftsprobleme?
• Discovery-Workshop: Konkrete KI-Anwendungen skizzieren: Predictive Maintenance? Betrugserkennung? Nachfragevorhersage? Automatisierung mit LLMs?
• KI-Readiness-Workshop: Ehrlich evaluieren: Wie KI-ready sind unsere Daten wirklich? Was braucht es? Dies sollte auf Basis standardisierter Metriken erfolgen [7]. Ein strukturiertes Maturity-Framework für ML-Qualität hilft, realistische Erwartungen zu setzen.
• Pilotprojekt: Klein anfangen, z.B. ein Analytics-Projekt, das gleichzeitig die Datenqualität verbessert. Quick Wins schaffen Momentum.
• Skalierung: Mit messbaren Erfolgen (z.B. „40% Zeitersparnis beim Reporting”) die größeren Investitionen in die Datenbasis rechtfertigen.

Der Vorteil: Einstieg ist niedrigschwellig, pragmatisch und messbar. Die Datenbasis verbessert sich parallel.

Wie sieht das in der Realität aus?

Viele Mittelständler wissen genau, dass ihre Datenbasis ein Problem ist – wissen aber nicht, wie sie konkret vorgehen sollen. Das Spektrum reicht von der initialen Bestandsaufnahme über die technische Konsolidierung bis zur Etablierung von Governance-Strukturen. Das erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch Erfahrung mit Mittelstands-Kontexten: begrenzte Ressourcen, parallel laufende Geschäfte, organisatorische Widerstände.

Der Schlüssel ist ein strukturiertes, bewährtes Vorgehen, kombiniert mit pragmatischen Lösungen, die zum Unternehmen passen. Unternehmen, die diesen Weg systematisch gehen, berichten von:

• 20–40% Effizienzgewinnen bei Datenintegration und -verwaltung
• Deutlich schnellerer Time-to-Value bei nachfolgenden KI-Projekten
• Höherer Akzeptanz von KI-Lösungen, weil die Datenqualität stimmt
• Langfristiger Vorteil durch stabile, wartbare Datenstrukturen

Die regulatorische Realität: EU AI Act

Ein zusätzlicher Druck von oben: Der EU AI Act stellt höhere Anforderungen an Datenqualität und -dokumentation. Unternehmen, die KI mit hohem Risiko einsetzen (Personalbeschaffung, Kreditvergabe, Sicherheit), müssen nachweisen, dass ihre Daten repräsentativ, vollständig und frei von Bias sind [23] [24]. Das ist ohne stabile Datenbasis unmöglich.

Der EU AI Act, der im Juni 2024 in Kraft getreten ist, verpflichtet Anbieter von High-Risk-AI-Systemen zur Etablierung eines Quality Management Systems (QMS) [21]. Konkret regelt Artikel 10 des EU AI Act strenge Anforderungen an Trainingsdaten, Validierungs- und Testdatensätze: Sie müssen relevant, repräsentativ, fehler- und diskriminierungsfrei sowie so vollständig wie möglich für ihren Zweck sein [23]. Darüber hinaus müssen Unternehmen eine umfassende Untersuchung und Mitigation von Bias in ihren Datensätzen durchführen und dokumentieren – speziell im Hinblick auf mögliche Diskriminierung und Auswirkungen auf fundamentale Rechte [23].

Für Unternehmen mit hohem Risiko gilt: Ohne nachweisbar hochwertige Trainingsdaten sind die KI-Systeme rechtlich nicht konform – und damit nicht einsatzfähig. Die bloße Einhaltung von Compliance-Anforderungen wird zum wirtschaftlichen Faktor. Unternehmen, die heute bereits ihre Datenbasis professionalisieren, profitieren doppelt: Sie erfüllen die regulatorischen Anforderungen des EU AI Act und sind gleichzeitig technisch besser vorbereitet [24].

Fazit: Das Fenster ist jetzt

Der Wettbewerbsdruck steigt. Unternehmen, die jetzt ihre Datenbasis modernisieren, haben in 2–3 Jahren einen massiven Vorsprung. Sie können KI schnell und erfolgreich skalieren, während Konkurrenten immer noch mit Silos kämpfen.

Daten werden zum strategischen Asset. Wie Technologie, Talent und Kapital. Wer gute Daten hat, profitiert – nicht nur bei KI, sondern bei allen digitalen Initiativen.

Das Problem ist vermeidbar. Viele KI-Investitionen scheitern nicht an Technik oder Geld, sondern an schlechtem Datenmanagement. Wer das adressiert, erhöht die Erfolgschance dramatisch [2].

Ohne robuste Infrastruktur, klare Governance und konsequent gemanagte Datenqualität bleibt jede KI-Strategie Theorie:

• Infrastruktur: Ohne skalierbare, integrierte Daten- und KI-Infrastruktur – von Datenplattform über Schnittstellen bis zu Bereitstellungsprozessen, bleibt KI Stückwerk und lässt sich nicht in den operativen Betrieb überführen [21].
• Governance: Klare Rollen, Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Kontrollmechanismen für den Umgang mit Daten und KI sind notwendig, um Qualität, Compliance und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen, insbesondere im Kontext des EU AI Act [23].
• Data Quality: Datenqualität ist die operative Übersetzung aller Ambitionen: Nur wenn Daten korrekt, vollständig, konsistent, aktuell und weitgehend frei von systematischen Verzerrungen sind, können ML-Modelle und LLM-basierte Lösungen im Unternehmenskontext verlässlich Nutzen stiften [24].

Die zentrale Erkenntnis ist simpel: KI ist nicht primär ein Tech-Problem. Es ist ein Datenproblem. Alle unternehmensrelevanten KI-Systeme, ob LLM, ML-Modell oder spezialisierte KI, sind nur so gut wie die Daten, die sie nutzen. Wer jetzt die Datenbasis stabilisiert, statt auf KI-Hype zu setzen, wird profitieren. Wer wartet, wird zurückfallen.

Die Zeit zum Handeln ist nicht morgen. Sie ist heute!

Der erste Schritt ist kein Tool, sondern Klarheit. Der kostenlose KMU‑Blueprint als KI‑Readiness‑Self‑Check hilft in wenigen Minuten dabei, Datenqualität, Infrastruktur und Governance einzuordnen und die nächsten Schritte strukturiert zu priorisieren.
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Autor: Denis Appelganz, IT-Consultant bei WaveAccess