Datenstrategie für KI-Projekte?

Eine Datenstrategie ist kein abstraktes Dokument, sondern ein konkreter Handlungsleitfaden. Sie beantwortet die grundlegenden Fragen, bevor teure technische Entscheidungen getroffen werden. Ihr Ziel ist es, aus vorhandenen oder zu beschaffenden Daten einen messbaren Geschäftswert zu erzeugen.

Im Kern besteht die Strategie aus mehreren Bausteinen, die aufeinander aufbauen. Jeder dieser Punkte muss für den spezifischen Anwendungsfall durchdacht werden — zum Beispiel für die Automatisierung der Rechnungsprüfung oder die Erstellung von Angeboten.

Der Erfolg eines KI-Projekts hängt direkt von der Qualität seiner Datengrundlage ab. Eine KI, die mit fehlerhaften, unvollständigen oder veralteten Daten trainiert wird, liefert unzuverlässige oder falsche Ergebnisse. Das Prinzip lautet: „Müll rein, Müll raus“.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten die Eingangsrechnungsprüfung mit KI unterstützen. Dafür benötigen Sie keine Marketingdaten oder Produktionsstatistiken, sondern primär die Rechnungsdokumente, Lieferantendaten und Bestelldetails. Wenn in Ihren Lieferantendaten aber ein Kreditor unter drei verschiedenen Schreibweisen existiert, führt das unweigerlich zu Fehlern im automatisierten Prozess.

Eine gute Strategie konzentriert sich daher auf die Bereinigung und Standardisierung der relevanten Datensätze für diesen einen Prozess. Oft reichen dafür schon wenige tausend saubere Datensätze aus, um einen erheblichen Mehrwert zu stiften.

In fast jedem gewachsenen Unternehmen sind die Daten über verschiedene Systeme, Ordner und Abteilungen verteilt. Diese „Datensilos“ sind die größte praktische Herausforderung für KI-Vorhaben. Oft liegen die gleichen Informationen an mehreren Orten in unterschiedlicher Qualität vor.

Typische Probleme in Mittelstandsbetrieben sind zum Beispiel uneinheitliche Kunden- oder Artikelbezeichnungen, fehlende Pflichtfelder in der Datenbank, veraltete Kontaktadressen im CRM oder wichtige Vertragsdetails, die nur in unstrukturierten E-Mail-Anhängen existieren.

Eine Datenstrategie deckt diese Schwachstellen auf. Die Einführung eines KI-Projekts wird so oft zum Treiber für eine nachhaltige Verbesserung der Datenhygiene im gesamten Unternehmen. Der Aufwand kann sich also doppelt lohnen.

Die Sorge vor Datenschutzverstößen nach der DSGVO hält viele Unternehmen davon ab, das Potenzial ihrer Daten zu nutzen. Diese Sorge ist berechtigt, aber handhabbar. Eine professionelle Datenstrategie ist kein Risiko, sondern ein wesentlicher Baustein für einen datenschutzgerechten KI-Einsatz.

Sie legt von Anfang an fest, welche personenbezogenen Daten für den Zweck wirklich notwendig sind und wie diese geschützt werden sollen. Technische und organisatorische Maßnahmen wie Datenminimierung, Pseudonymisierung und klare Zugriffskontrollen sind fester Bestandteil des Plans. Die rechtliche Prüfung dieser Maßnahmen im Einzelfall ist unerlässlich.

So wird darauf hingewirkt, dass ein KI-System nur auf die Informationen zugreifen kann, die es für seine Aufgabe zwingend benötigt. Ein KI-Mitarbeiter im Einkauf muss beispielsweise keine Gehaltsdaten der Personalabteilung sehen können.

Sie müssen nicht das ganze Unternehmen auf einmal umkrempeln. Ein bewährter Weg ist, klein und fokussiert zu starten. Wählen Sie einen einzelnen, klar abgrenzbaren Prozess, der wiederkehrend, regelbasiert und arbeitsintensiv ist.

Gehen Sie diesen Prozess schrittweise durch und dokumentieren Sie den Datenfluss. Dieser pragmatische Ansatz liefert schnell erste Erkenntnisse und schafft eine solide Grundlage für eine Entscheidung, ohne vorab enorme Ressourcen zu binden.

Die Datenstrategie wird besonders greifbar, wenn man sie auf den Einsatz eines KI-Mitarbeiters bezieht. Ein KI-Mitarbeiter ist keine isolierte Software, sondern ein digitaler Kollege, der in Ihre bestehenden Abläufe und Systeme integriert wird. Dafür benötigt er, genau wie ein Mensch, Zugang zu den richtigen Informationen.

Soll ein KI-Mitarbeiter beispielsweise das Mahnwesen unterstützen, muss er auf offene Posten, Kundendaten und Zahlungseingänge zugreifen können. Die Datenstrategie hilft sicherzustellen, dass dieser Zugriff zuverlässig funktioniert und die Datenbasis stimmt. Sie ist die Grundlage für seine Einarbeitung.

Anders als eine starre Automatisierung, die nur festen Regeln folgt, kann ein KI-Mitarbeiter einen Aufgabenbereich betreuen. Seine Leistungsfähigkeit hängt direkt von der Qualität der Daten ab, mit denen er arbeitet. Mehr zur Funktionsweise erfahren Sie auf unserer Übersichtsseite zum Thema KI-Mitarbeiter.