„AI-ready Data“ als Schlüssel für erfolgreiche KI

Daten sind die Grundlage für Innovation, gleichzeitig schreitet die Künstliche Intelligenz schneller voran, als wir es je für möglich gehalten haben. Unternehmen, die ihre Daten nicht gezielt auf Künstliche Intelligenz vorbereiten, werden vor diesem Hintergrund den Anschluss verlieren: Ein durchdachtes Datenmanagement bildet die Grundlage für leistungsstarke KI.

Wer heute auf Datenprodukte setzt, wird damit den entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen.

Künstliche Intelligenz braucht strukturierte, verwaltete und „produktisierte“ Daten

Die Realität in vielen Unternehmen sieht derzeit anders aus: Trotz massiver Investitionen in Künstliche Intelligenz verlaufen Implementierungen oft schleppend oder scheitern gänzlich. Die Ursache liegt meist in der Datenbasis. Fehlende Governance, mangelhafte Datenqualität und ineffiziente Datenverarbeitung behindern die Entwicklung von KI-Lösungen und verzögern den produktiven Einsatz.

Laut Gartner verursachen schlechte Datenqualität und unzureichende Prozesse in Unternehmen jährliche Kosten von durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar. Zudem werden bis 2026 rund 30 Prozent aller generativen KI-Projekte scheitern, weil sie nicht auf einer soliden Datenstrategie basieren. Diese Herausforderungen betreffen alle Branchen gleichermaßen und machen eine strukturelle Neuausrichtung im Datenmanagement erforderlich.

Datenprodukte: Der strategische Hebel für wertstiftende Künstliche Intelligenz

Die Lösung liegt in Datenprodukten. Sie sind weit mehr als einfache Datensätze – sie sind kuratierte, wiederverwendbare und qualifizierte Datenbausteine, die von Anfang an für den KI-Einsatz optimiert sind. Ein Datenprodukt zeichnet sich durch folgende Eigenschaften aus:

• Struktur & Standardisierung: Es ist von Beginn an AI-ready und erspart aufwendige Vorbereitungen.
• Governance & Sicherheit: Klare Verantwortlichkeiten und Zugriffskontrollen garantieren Compliance und Vertrauen.
• Wiederverwendbarkeit & Skalierbarkeit: Einmal aufgesetzt, können Datenprodukte flexibel in verschiedenen KI-Anwendungen genutzt werden.
• Optimierung für Künstliche Intelligenz: Sie beinhalten Metadaten, Versionierungen und Monitoring-Mechanismen für eine langfristige Qualitätssicherung.

McKinsey-Studien zeigen, dass Unternehmen mit einer datenproduktbasierten Strategie KI-Anwendungen bis zu 90 Prozent schneller und mit 30 Prozent weniger Kosten implementieren können.

Der Daten-KI-Flywheel-Effekt

Der wahre Gamechanger liegt in der Wechselwirkung zwischen Datenprodukten und Künstlicher Intelligenz. Hochwertige Daten steigern die Effizienz und Genauigkeit von KI-Modellen – und umgekehrt kann KI zur Verbesserung der Datenqualität beitragen, indem sie automatisch Daten bereinigt, Metadaten generiert oder Bias in Datensätzen erkennt.

• Künstliche Intelligenz verbessert Datenprodukte durch automatisierte Bereinigung, Labeling und Qualitätssicherung.
• Datenprodukte optimieren Künstliche Intelligenz durch höhere Genauigkeit, Skalierbarkeit und eine verbesserte Governance.

Unternehmen, die dieses Zusammenspiel beherrschen, entwickeln eine sich selbst verstärkende Innovationsdynamik: Je besser die Datenprodukte, desto leistungsfähiger die Künstliche Intelligenz, desto wertvoller die Erkenntnisse für das Unternehmen.

Fazit: Datenstrategie entscheidet über KI-Erfolg

Daten werden nicht mehr nur analysiert, sie werden selbst zu Produkten – skalierbar, wiederverwendbar und darauf ausgelegt, Entscheidungen in allen Branchen zu treiben. Gleichzeitig erzielen Unternehmen, die Künstliche Intelligenz erfolgreich einsetzen, bereits heute bis zu 20 % höhere Gewinnmargen als ihre Mitbewerber und können ihre Betriebskosten um mindestens 20 % senken. Doch der Schlüssel dazu ist AI-ready Data: 64 % der Unternehmen kämpfen mit petabyteweise isolierten Daten, die ihre Skalierungsbemühungen ausbremsen.

Wer das Potenzial von Künstlicher Intelligenz voll ausschöpfen will, muss diese Hürden überwinden. Die Zukunft gehört den Unternehmen, die ihre Daten als wertvolles Produkt behandeln und in eine strukturierte, produktisierte Datenstrategie investieren. Ohne diese Grundlage bleibt Künstliche Intelligenz ein Flickenteppich aus ineffizienten Pilotprojekten. Wer jedoch heute auf Datenprodukte setzt, wird in der KI-getriebenen Wirtschaft von morgen die Führungsrolle übernehmen.

Weitere Informationen:

Wer noch tiefer in das Thema einsteigen will, findet hier das entsprechende Whitepaper.