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KI ohne Datenqualität wird zum Risiko

Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einführen, bevor sie ihre Daten und Prozesse im Detail kennen, handeln sich ein teures Problem ein. Intelligente Systeme ohne Kontrolle werden schnell zu einer Risiko- und Haftungsfrage.

Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz
Quelle: ©Igor Omilaev | unsplash.com

Die deutschsprachigen Länder leisten sich gerade ein bemerkenswertes Kunststück: Wir unterzeichnen Milliarden-Commitments für die Transformation mit Künstlicher Intelligenz (KI) und schicken gleichzeitig täglich Millionen von Faxen. Das wäre noch erträglich, wenn es zwei verschiedene Welten wären. Aber oft ist es dieselbe Welt: dasselbe Unternehmen, dieselbe IT-Abteilung, dasselbe Budget-Meeting, in dem beides beschlossen wird.

Das Fax ist dabei kein Kuriosum, sondern eine Diagnose. Laut einer Untersuchung des Branchenverbands Bitkom nutzten 2025 noch 18 Prozent der deutschen Unternehmen regelmäßig ein Faxgerät. Wer das als Erfolg feiert, der übersieht den entscheidenden Punkt: Das Fax hält sich nicht, weil niemand Besseres weiß. Es hält sich, weil die Prozesse drum herum nie grundlegend hinterfragt wurden. Es ist das sichtbarste Symptom eines analogen Ökosystems, das sich darunter verbirgt: proprietäre Legacy-Systeme, häufig Microsoft Excel als Herzstück operativer Kernprozesse, papierbasierte Genehmigungswege.

Was passiert, wenn diese Unternehmen Künstliche Intelligenz einführen? Die ehrliche Antwort: Sie erkaufen sich ein teureres Problem. Künstliche Intelligenz ist kein Reparaturbetrieb. KI ohne Datenqualität wirkt wie ein Verstärker für bestehende Probleme. Sie trägt mehr, aber sie trägt auch mehr von dem, was schon da ist. Unsaubere Daten, undokumentierte Prozesse und Schatten-IT: Wer diese Strukturen mit KI beschleunigt, der verschärft sein Problem.

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Legacy Fraktion und Innovations-Fraktion

Ich sehe in vielen Unternehmen heute zwei Fraktionen, die aneinander vorbeiarbeiten: die Legacy-Fraktion in IT und Operations, die um stabile Basisprozesse und Datenhygiene kämpft, und die Innovations-Fraktion aus den Digital- und Transformations-Teams, die Use-Cases für Künstliche Intelligenz vorantreiben, ohne auf das Fundament zu schauen. Beide haben Recht. Beide verlieren aber, solange sie nicht dieselbe Sprache sprechen.

Dazu kommt eine Frage, die viel zu selten gestellt wird: Wer darf eigentlich auf diese Daten zugreifen? Künstliche Intelligenz beschleunigt nicht nur Prozesse, sie beschleunigt auch Datenpannen. Ein Sprachmodell, das auf unstrukturierten, unkontrollierten Unternehmensdaten arbeitet, weiß nicht, was vertraulich ist und was nicht. Es gibt weiter, was es findet. Die Folge sind Compliance-Risiken: falsche Empfänger, unkontrollierte Datenabflüsse, Verstöße gegen die Datenschutz-Grundverordnung und gegen interne Richtlinien. Laut dem IBM Cost of a Data Breach Report 2025 verfügen 97 Prozent der Unternehmen, die einen KI-bezogenen Sicherheitsvorfall meldeten, über keinerlei ordnungsgemäße Zugriffskontrollen rund um Künstliche Intelligenz. Ein strukturelles Versagen, das sich mit wachsendem KI-Einsatz exponentiell verschärft.

Wer heute nicht weiß, welche Daten er hat, wo sie liegen und wie sauber sie sind, der hat ein Basisproblem. Und das löst keine Künstliche Intelligenz dieser Welt. KI ohne Datenqualität wird damit zum Verstärker organisatorischer Schwächen. Wer dann seine Prozesse dennoch von Künstlicher Intelligenz steuern lässt, riskiert nicht nur Ineffizienz. Er riskiert Kontrollverlust. jf

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