Der blinde Fleck der KI-Strategie: Datengrundlagen

Unternehmen träumen von KI-gestützter Personalisierung, vorausschauendem Kundenservice und automatisierter Produktentwicklung. Aber die Grundlage dafür fehlt – ein durchgängiger, sauberer Datensatz.

Woran liegt das? Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung leben oft in getrennten Datenwelten. Das Marketing pflegt Kontakte im CRM, der Vertrieb führt Excel-Listen, die Produktentwicklung sammelt Nutzungsdaten in einem eigenen System. Das Ergebnis: doppelte Datensätze, widersprüchliche Informationen und Kommunikationsbrüche.

Warum KI ohne gemeinsamen Datensatz zum Scheitern verurteilt ist

Eine KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Wenn eure Systeme nicht miteinander sprechen, trainiert ihr im besten Fall drei mittelmässige KIs – im schlimmsten Fall widersprechen sich die KI-Empfehlungen gegenseitig.

Erst wenn alle Bereiche auf denselben Datensatz zugreifen, kann KI ihr volles Potenzial entfalten: Muster erkennen, Zusammenhänge aufdecken und Vorhersagen treffen, die einzelne Abteilungen nie sehen würden.

Meine drei Tipps für KI-bereite Datenstrukturen:

1. Bereichsübergreifender KI-Use-Case-Workshop Bringt Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung und Kundenservice an einen Tisch. Fragt nicht "Welche KI-Tools wollen wir?", sondern "Welche Entscheidungen würden wir besser treffen, wenn wir das Gesamtbild hätten?" 

2. Gemeinsamer Datenraum als KI-Grundlage Ein zentraler Datenpool, auf den alle Bereiche zugreifen – strukturiert, gepflegt und mit einheitlichen Standards.

3. Einen KI-Quick-Win auf gemeinsamer Datenbasis starten Beginnt mit einem konkreten Anwendungsfall: Eine KI, die aus allen Kundenkontaktpunkten (Website, Vertriebsgespräche, Support-Anfragen, Produktnutzung) automatisch Kundenbedürfnisse identifiziert. Sobald Teams erleben, wie KI auf gemeinsamen Daten funktioniert, entsteht der Wille zur Zusammenarbeit.

Die unbequeme Wahrheit: Die meisten Unternehmen scheitern nicht an fehlender KI-Technologie. Sie scheitern an Silodenken und fragmentierten Daten. KI kann keine Wunder vollbringen – sie kann nur sichtbar machen, was in euren Daten bereits vorhanden ist. Und wenn diese Daten über fünf Systeme verstreut sind, sieht die KI nur Bruchstücke.

Der entscheidende erste Schritt ist also nicht die KI-Tool-Auswahl, sondern die Frage: Haben wir die Datengrundlage, damit KI uns wirklich weiterbringt?