13. März 2026

AI Ready Data

Warum die Datenstrategie über den Erfolg von Künstlicher Intelligenz entscheidet.

Viele Südtiroler Unternehmen sehen in Künstlicher Intelligenz den nächsten Wachstumstreiber. Doch während Chatbots und Automatisierungslösungen fleißig pilotiert werden, bleibt der große Durchbruch oft aus. Der Grund liegt meist nicht in der Technik, sondern an der Herangehensweise: „Die meisten Unternehmen investieren in Modelle, bevor sie ihre Daten im Griff haben“, unterstreicht Johannes Erschbamer, Solution Manager in Konverto Lab.

Die Illusion der schnellen Ergebnisse

Laut einer Befragung unter CDOs (Chief Data Officers) sind 93 Prozent der Unternehmen überzeugt, dass eine solide Datenstrategie entscheidend für den wirtschaftlichen Nutzen generativer KI ist. Gleichzeitig zeichnen aktuelle Prognosen von Gartner ein ernüchterndes Bild: Bis 2026 könnten rund 60 Prozent aller KI-Projekte vorzeitig aufgegeben werden, nicht wegen unzureichender Algorithmen, sondern weil die zugrunde liegenden Daten nicht „AI Ready“ sind.

In einigen KI-Projekten zeigt sich nach wenigen Wochen Ernüchterung: Die Vertriebsdaten liegen im CRM, Produktionsdaten im ERP, und niemand kann mit Sicherheit sagen, welche Zahl eigentlich stimmt, und am Ende diskutiert man länger über die richtige Zahl als über das Problem, das man lösen wollten. Wer KI auf einer solchen Basis aufbaut, baut sprichwörtlich ein Haus auf Treibsand.

Was bedeutet „AI Ready Data“ wirklich?

Es geht nicht um die schiere Menge an Informationen, sondern um deren Beschaffenheit. Damit Daten KI-Tauglich sind müssen mehrere Kriterien erfüllt werden:

Qualität und Konsistenz: Ein Modell kann nur so präzise sein wie seine Eingabe. Doppelte Einträge, die nicht mehr aktuell sind oder falsche Sensordaten führen zu falschen Prognosen, fehlerhaften Entscheidungen und letztlich zu Vertrauensverlust im Management.

Kontext durch Metadaten: KI-Systeme müssen verstehen, was ein Datenpunkt bedeutet. Ohne klare Dokumentation (Metadaten) fehlt der Kontext für die Skalierung.

Governance und Sicherheit: In Zeiten von Compliance-Vorgaben – allen voran der EU AI Act – ist Datenmanagement keine rein technische Übung mehr, sondern eine rechtliche Notwendigkeit. Eine moderne Strategie stellt sicher, dass die Data Lineage (die lückenlose Rückverfolgbarkeit der Datenherkunft) sowie präzise Zugriffskontrollen gewährleistet sind. Nur wer weiß, woher seine Daten stammen und wer sie verarbeitet, minimiert Haftungsrisiken und schafft jene digitale Souveränität, die für das Vertrauen von Kunden und Partnern unerlässlich ist.

Zugänglichkeit: Daten müssen dort verfügbar sein, wo sie gebraucht werden: kontrolliert, sicher und ohne organisatorische Hürden.

„Der Erfolg von KI entscheidet sich selten am Modell, sondern meist an der Qualität, Verfügbarkeit und Governance der zugrunde liegenden Daten“.

Johannes Erschbamer,
Solution Manager

Die Bausteine einer modernen Datenstrategie

Damit KI-Initiativen nicht im Pilotstadium stecken bleiben, müssen Unternehmen ihrer Datenstrategie höchste Priorität einräumen. Damit KI-Initiativen skalieren, stoßen Unternehmen in der Regel auf dieselben vier Baustellen.

Erstens braucht es eine konsequente Integration der Daten und den Abbau bestehender Silos. Eine moderne Architektur überwindet starre Strukturen und schafft einen zentralisierten, zugleich aber kontrollierten Zugriff. Ziel ist eine verlässliche „Single Source of Truth“, auf die alle KI-Anwendungen zugreifen können.
Zweitens ist der Aufbau von Datenkompetenz im gesamten Unternehmen entscheidend. Wer KI weiter als IT-Projekt behandelt, wird kaum über Pilotversuche hinauskommen. Auch die Fachbereiche müssen verstehen, warum eine saubere und strukturierte Datenerfassung direkt an der Quelle unverzichtbar ist. Datenpflege wird damit zur Grundlage der digitalen Wertschöpfung.
Drittens erfordert eine zukunftsfähige Datenstrategie klare Governance-Regeln, die Verantwortlichkeiten definieren, Qualität sichern und Compliance gewährleisten.
Viertens bildet eine skalierbare Infrastruktur das Fundament – ob in der Cloud oder On-Premise. Sie muss mit wachsenden Datenmengen flexibel Schritt halten, ohne dass Performance leidet oder Kosten aus dem Ruder laufen.

Priorisierung: Wo anfangen?

Wie priorisiert man diese Bausteine? Starten Sie nicht mit einem technischen Konzept, sondern mit dem wertvollsten Anwendungsfall. Definieren Sie zuerst, welche Entscheidung oder welcher Prozess messbar besser werden soll und welche Daten dafür wirklich nötig sind und beginnen Sie genau dort!

Der Übergang zu einer KI-getriebenen Organisation ist ein Marathon, kein Sprint. Doch die Unternehmen, die jetzt ihre Hausaufgaben im Bereich AI Ready Data machen, werden 2026 nicht zu den 60 % gehören, die aufgeben müssen. Sie werden diejenigen sein, die den technologischen Vorsprung in echte Marktanteile verwandeln.