Ohne belastbare Datenbasis keine skalierbare KI

Written by Marc Karl in Uncategorized

In vielen KI-Projekten sind die Erwartungen hoch – die Ergebnisse jedoch ernüchternd. Die Modelle gelten als ausgereift, Tools sind einsatzbereit, erste Use Cases sind identifiziert. Und trotzdem liefern KI-Systeme im Unternehmenskontext oft nur eingeschränkten Nutzen. Die Ursache liegt selten im Modell, sondern fast immer in der Datenlage.

Denn ein KI-Modell – sei es GPT-4, Claude oder ein branchenspezifisches Fine-Tuned-Modell – ist immer nur so gut wie die Daten, mit denen es arbeitet. Wenn die Daten unsauber, unvollständig oder schwer zugänglich sind, entsteht kein belastbarer Kontext für die Modellantworten. Genau deshalb wird die Datenbasis zur kritischen Infrastruktur für jede KI-Anwendung.

Inhaltsverzeichnis

Die Datenlage bestimmt den Reifegrad des Systems

Was in vielen Unternehmen als vermeintlich ausreichende Datenverfügbarkeit bezeichnet wird, entpuppt sich bei genauerem Hinsehen als fragmentierter Flickenteppich. E-Mails, PDF-Protokolle, Excel-Listen, Legacy-Datenbanken – alles vorhanden, aber unverbunden, unkommentiert und ohne technische Zugänglichkeit. Für Menschen oft noch interpretierbar, für Maschinen hingegen kaum verwertbar.

Ein KI-Modell benötigt eine strukturierte Datenlage, um kontextbezogene Antworten geben zu können. Ohne saubere Entitäten, Felddefinitionen und Metainformationen kann weder eine effektive Suche über Retrieval-Augmented Generation (RAG) aufgebaut werden, noch lassen sich Prompts systematisch kontextualisieren. Das Ergebnis: hohe Varianz im Output, keine Skalierbarkeit, sinkende Akzeptanz.

Datenkompetenz heißt: auffindbar, interpretierbar, abfragbar

Datenarbeit endet nicht bei der Datensammlung – sie beginnt dort. Wer KI nicht nur testen, sondern produktiv einsetzen möchte, muss Daten operationalisieren: Sie müssen maschinenlesbar strukturiert, in semantische Felder überführt und über Schnittstellen verfügbar gemacht werden. Das ist keine reine IT-Aufgabe, sondern ein Zusammenspiel aus Fachbereich, Datenverantwortlichen und technischen Enablern.

Viele Organisationen verfügen bereits über wertvolle Daten – allerdings fehlt oft die systematische Strukturierung. Produktanfragen, Auftragsdaten, Service-Reports oder interne FAQs: All diese Quellen lassen sich mit vertretbarem Aufwand so aufbereiten, dass sie KI-kompatibel werden. Das bedeutet konkret: Extraktion von Schlüsselwerten, Zuordnung von Kontextfeldern, Anreicherung mit Metadaten (z. B. Erstelldatum, Quelle, Kunden-ID).

Woran Datenprojekte in der Praxis scheitern

Oft beginnen Teams mit dem Prompt – statt mit den Daten. Das rächt sich spätestens beim dritten Iterationszyklus. Denn wenn ein Modell keine validierte Ground Truth zur Verfügung hat, wird jeder Output zur Schätzung – und das Prompt Engineering zur Schadensbegrenzung.

Typische Stolpersteine:

  • Kontext wird manuell hinzugefügt, statt automatisch eingebunden.
  • Datenquellen sind vorhanden, aber nicht zugänglich (z. B. kein API-Zugriff, kein Export).
  • Verantwortlichkeiten sind unklar – niemand fühlt sich zuständig für Datenqualität oder Strukturvorgaben.
  • Projekte scheitern an zu ambitionierten Datenarchitekturen, die nie live gehen, während der Use Case längst wartet.

Erfolgreiche KI-Teams denken anders: Sie starten Use-Case-spezifisch, mit konkreten Anforderungen an Datenstruktur, Format und Zugriff. Die Infrastruktur wächst entlang der praktischen Anwendung, nicht im luftleeren Raum.

Der Weg zur Datenreife: iterativ, domänenspezifisch, nutzungsorientiert

Bereits für einfache KI-Anwendungen – etwa die automatisierte Beantwortung von Anfragen oder die Textverdichtung von Gesprächsnotizen – reicht oft eine Basiskombination aus strukturierten Feldern und semantisch vorverarbeiteten Inhalten. Es braucht nicht gleich eine Vektordatenbank oder ein Data Lakehouse.

Wichtiger ist, dass klar ist, welche Daten für welchen Use Case relevant sind. Dazu gehört:

  • Welche Entitäten und Felder benötigt das Modell?
  • In welchem Format liegen diese vor – und wie können sie in ein LLM-kompatibles Format gebracht werden (z. B. JSON, Markdown, Tabellenstruktur)?
  • Wie erfolgt der Zugriff – manuell per Copy/Paste oder automatisiert per RAG oder API?
  • Wer ist für Pflege, Aktualisierung und Datenpflege verantwortlich?

Diese Fragen lassen sich nicht zentral für das ganze Unternehmen lösen, sondern entlang einzelner Use Cases. Genau deshalb ist der domänenspezifische Aufbau von Datenstrukturen der schnellste Weg zu produktiver KI.

Fazit: Datenarbeit ist kein Vorprojekt – sie ist Teil der KI-Architektur

Wer heute KI skalieren möchte, muss die Datenbasis nicht als Vorbedingung betrachten, sondern als integralen Bestandteil der Lösung. Kein Modell liefert valide, belastbare Ergebnisse ohne eine saubere, strukturierte und zugängliche Datenbasis. Es ist nicht entscheidend, ob die Daten vollständig sind – sondern ob sie relevant, kontextfähig und technisch ansprechbar sind.

Der produktive Unterschied entsteht nicht im Prompt – sondern im Input. Oder wie es ein Kollege formulierte: „Ohne Kontext kein K.I.“

Recent Posts