{"id":32342,"date":"2026-09-09T20:33:46","date_gmt":"2026-09-09T20:33:46","guid":{"rendered":"https:\/\/thecloud.group\/?p=32342"},"modified":"2026-09-29T15:36:03","modified_gmt":"2026-09-29T15:36:03","slug":"datenqualitat-kunstliche-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecloud.group\/de\/calidad-datos-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Ihre Daten werden nicht automatisch gut, nur weil Sie KI damit verbinden."},"content":{"rendered":"
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Ihre Daten werden nicht automatisch gut, nur weil Sie KI damit verbinden.\n<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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9. September 2026<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t
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Die Verkn\u00fcpfung eines KI-Modells mit fehlerhaften Daten verbessert nicht die Daten selbst, sondern lediglich die Darstellung ihrer Fehler. Das System liefert eine wohlformulierte, koh\u00e4rente und selbstsichere Antwort, die auf unvollst\u00e4ndigen oder widerspr\u00fcchlichen Informationen basiert. Genau diese Selbstsicherheit macht das Problem jedoch gef\u00e4hrlicher als zuvor.<\/span><\/p>

Wenn ein Bericht aus einer Tabellenkalkulation stammte, wurde er misstrauisch be\u00e4ugt. Stammt er von einem KI-System, wird er in einer Besprechung diskutiert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Das Problem ist nicht der Mangel an Daten, sondern der Widerspruch.\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fast keinem mittelst\u00e4ndischen Unternehmen mangelt es an Daten. Was fast alle jedoch haben, ist, dass dieselben Informationen an mehreren Stellen mit unterschiedlichen Werten vorliegen: der Kunde im CRM und im ERP mit verschiedenen Adressen, die Marge, die je nach Abteilung auf zwei verschiedene Arten berechnet wird, der Status einer Bestellung, der davon abh\u00e4ngt, wen man fragt.<\/span><\/p>

Ein Modell l\u00f6st diesen Widerspruch nicht auf. Es w\u00e4hlt eine der Versionen aus \u2013 abh\u00e4ngig davon, wie die Anfrage formuliert ist und welches Dokument zuerst abgerufen wird \u2013 und antwortet, ohne zu erkennen, dass es noch eine weitere Version gab.<\/span><\/p>

Die drei Symptome, die bei einer Diagnose immer auftreten:<\/span><\/p>

Die Daten haben keinen Eigent\u00fcmer.<\/b> Niemand ist daf\u00fcr verantwortlich, dass das Feld \u00abaktiver Client\u00bb in allen Systemen die gleiche Bedeutung hat.<\/span><\/p>

Es gibt keine einheitliche Definition.<\/b> \u00abVerkauf\u00bb kann Bestellung, Rechnung oder Zahlung bedeuten. Drei korrekte Zahlen und drei unterschiedliche Schlussfolgerungen.<\/span><\/p>

Es gibt keine verl\u00e4sslichen historischen Daten.<\/b> Die \u00c4nderungen wurden \u00fcberschrieben, daher ist es unm\u00f6glich, den Zustand vom M\u00e4rz wiederherzustellen.<\/span><\/p>

Wenn diese drei Punkte nicht ber\u00fccksichtigt werden, wird jede darauf aufbauende Analyse- oder KI-Ebene das Problem erben und es noch verst\u00e4rken.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Hierarchie, die Investitionen ordnet\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ebene<\/b><\/p><\/th>

Welches Problem wird damit gel\u00f6st?<\/b><\/p><\/th>

Ohne dies funktioniert der n\u00e4chste Schritt nicht.<\/b><\/p><\/th><\/tr><\/thead>

1. Dateneigenschaft<\/b><\/p><\/td>

Wer ist f\u00fcr die einzelnen Daten verantwortlich?<\/span><\/p><\/td>

Niemand korrigiert irgendetwas.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

2. Gemeinsame Definition<\/b><\/p><\/td>

Was bedeuten die einzelnen Kennzahlen?<\/span><\/p><\/td>

Die Zahlen werden diskutiert, anstatt sie zu nutzen.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

3. Eine einzige Quelle der Wahrheit<\/b><\/p><\/td>

Welches System regiert<\/span><\/p><\/td>

Die Antworten h\u00e4ngen davon ab, wo man sucht.<\/span><\/p><\/td><\/tr>

4. Geschichte und R\u00fcckverfolgbarkeit<\/b><\/p><\/td>

Was war wahr und wann?<\/span><\/p><\/td>

Es gibt keine Pr\u00fcfung oder Zeitvergleichs<\/span><\/p><\/td><\/tr>

5. Analytik und KI<\/b><\/p><\/td>

Interpretation und Vorhersage<\/span><\/p><\/td>

Es ist auf Sand gebaut<\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die g\u00e4ngige Versuchung besteht darin, mit Ebene 5 zu beginnen, da sie am sichtbarsten ist und sich am besten pr\u00e4sentieren l\u00e4sst. Das Ergebnis ist ein ansprechend gestaltetes Panel, dessen Zahlen jedoch niemand f\u00fcr Entscheidungen nutzt, da jede Abteilung Gr\u00fcnde hat, ihnen zu misstrauen.<\/span><\/p>

Die umgekehrte Reihenfolge ist weniger spektakul\u00e4r und schafft bereits auf der ersten Ebene einen Mehrwert: Wenn jemand die Daten besitzt und deren Definition schriftlich festgehalten ist, verschwinden Diskussionen \u00fcber Zahlen, selbst wenn kein Modell damit verbunden wurde.<\/span><\/p>

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Warum ist dies dringlich geworden?\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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W\u00e4hrend die Daten in Berichte eingespeist wurden, wurde im Meeting ein Fehler festgestellt. Wenn sie in Systeme eingespeist werden, <\/span>Sie f\u00fchren Aktionen aus<\/b>, Aus dem Fehler wird eine ausgef\u00fchrte Aktion: eine Bestellung wird erstellt, ein Kunde wird kontaktiert, ein Betrag wird angewendet.<\/span><\/p>

McKinsey stellte 2025 fest, dass der Faktor mit dem gr\u00f6\u00dften Einfluss auf das EBIT nicht das gew\u00e4hlte Modell ist, sondern die grundlegende Neugestaltung der Arbeitsabl\u00e4ufe \u2013 etwas, das nur 211 von 3 Anwendern umgesetzt hatten. Die Neugestaltung eines Arbeitsablaufs erfordert die Definition der zugrunde liegenden Daten, und genau hier setzt die Arbeit an, die fast niemand gerne \u00fcbernimmt.<\/span><\/p>

Es ist dieselbe Schlussfolgerung, aus einem anderen Blickwinkel betrachtet, die wir in <\/span>KI wird ein schlecht konzipiertes Unternehmen nicht retten.<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was bedeutet \"KI-f\u00e4hig\" konkret?\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Ausdruck *KI-f\u00e4hig* wird sehr ungenau verwendet. In der Praxis bedeutet er f\u00fcnf \u00fcberpr\u00fcfbare Dinge:<\/span><\/p>

Jedem kritischen Datenelement ist ein deklariertes Quellsystem zugeordnet.<\/b> Die anderen konsultieren es, sie schreiben es nicht um.<\/span><\/p>

Die Definitionen sind ausgeschrieben und leicht zug\u00e4nglich.<\/b> Ein kurzes Glossar, das erkl\u00e4rt, was ein Kunde, ein Verkauf und ein abgeschlossener, vom Unternehmen genehmigter Fall sind.<\/span><\/p>

Die Daten haben eine Geschichte.<\/b> Es wird nicht \u00fcberschrieben, sondern versioniert. Dies erm\u00f6glicht die Rekonstruktion und \u00dcberpr\u00fcfung.<\/span><\/p>

Die Berechtigungen sind in den Daten, nicht in der Anwendung, hinterlegt.<\/b> Wenn die Zugriffskontrolle auf dem Bildschirm stattfindet, wird sie von jedem System, das sie von unten abfragt, umgangen. Genau das tut ein Agent.<\/span><\/p>

Es gibt eine M\u00f6glichkeit, Qualit\u00e4t zu messen.<\/b> Prozentsatz unvollst\u00e4ndiger Datens\u00e4tze, erkannte Duplikate, Diskrepanzen zwischen Systemen. Ohne Kennzahlen gibt es keine Verbesserung. Ein KI-Projekt, das auf einer Grundlage basiert, die diese f\u00fcnf Bedingungen erf\u00fcllt, hat eine radikal andere Erfolgswahrscheinlichkeit als eines, das dies nicht tut. Wir haben es entwickelt in Was bedeutet es, ein KI-f\u00e4higes Unternehmen zu sein?<\/a><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der Fehler, alles reparieren zu wollen\n\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die \u00fcbliche Reaktion auf diese Diagnose ist die Anregung eines unternehmensweiten Datengovernance-Projekts. Dieses dauert in der Regel achtzehn Monate, m\u00fcndet in einem Dokument und \u00e4ndert nichts am operativen Gesch\u00e4ft.<\/span><\/p>

Der Ansatz, der funktioniert, ist der gegenteilige: <\/span>Beginnen Sie mit den Daten, die den Prozess am besten st\u00fctzen und am meisten erkl\u00e4ren.<\/b>. Bestelle das eine Teil, miss es und verwende es. Dann das n\u00e4chste. Jede Iteration liefert ein brauchbares Ergebnis und finanziert das n\u00e4chste.<\/span><\/p>

Ein Datenprojekt, das innerhalb von weniger als drei Monaten keine Verbesserung einer konkreten Entscheidung bewirkt, wird wahrscheinlich keine Entscheidungen verbessern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die \u00dcberpr\u00fcfungsfrage\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Bevor eine Investition in Analytik oder KI genehmigt wird, gibt es einen Test, der eine halbe Stunde dauert: <\/span>fordert denselben Betrag von drei verschiedenen Abteilungen an.<\/b>.<\/span><\/p>

Stimmen sie \u00fcberein, ist die Grundlage besser als \u00fcblich und kann weiter ausgebaut werden. Stimmen sie nicht \u00fcberein \u2013 und das tun sie meistens nicht \u2013, wissen Sie bereits, was das erste Projekt ist, und es hat nichts mit k\u00fcnstlicher Intelligenz zu tun.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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H\u00e4ufig gestellte Fragen\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Kann KI eine schlechte Datenqualit\u00e4t ausgleichen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Nein. Ein Modell, das mit widerspr\u00fcchlichen Daten arbeitet, w\u00e4hlt eine der verf\u00fcgbaren Versionen aus und reagiert darauf, ohne die Existenz einer anderen Version zu ber\u00fccksichtigen. Das Ergebnis ist ein Fehler, der besser dargestellt und daher schwerer zu erkennen ist als bei einem Fehler in einer Tabellenkalkulation.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Was bedeutet es f\u00fcr ein Unternehmen, in Bezug auf Daten \"KI-bereit\" zu sein? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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F\u00fcnf \u00fcberpr\u00fcfbare Bedingungen: Jedes kritische Datenelement hat ein deklariertes Quellsystem, Gesch\u00e4ftsdefinitionen werden geschrieben und geteilt, es gibt eine Versionshistorie anstelle von \u00dcberschreiben, Berechtigungen befinden sich in den Daten und nicht in der Anwendung, und es gibt Datenqualit\u00e4tsmetriken.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Wo f\u00e4ngt man an, die Daten zu organisieren? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Die Daten, die dem Prozess zugrunde liegen und den gr\u00f6\u00dften Teil der Gewinnspanne erkl\u00e4ren, sind entscheidend \u2013 nicht etwa ein unternehmensweites Daten-Governance-Projekt. Die Organisation, Messung und Nutzung eines Bereichs f\u00fchrt innerhalb weniger Wochen zu Ergebnissen und finanziert die n\u00e4chste Iteration; globale Projekte enden meist in der Dokumentation.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Warum bleiben Instrumententafeln am Ende ungenutzt? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Weil sie erstellt werden, bevor Datenhoheit, gemeinsame Definitionen und eine einheitliche Datenquelle gekl\u00e4rt sind. Wenn jede Abteilung eine andere Zahl begr\u00fcnden kann, werden Besprechungen mit Streitereien \u00fcber die Zahlen verbracht, anstatt auf deren Grundlage Entscheidungen zu treffen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Welches Risiko birgt KI, wenn die Daten mangelhaft sind? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Der Fehler wird nicht l\u00e4nger ein fehlerhafter Bericht, sondern eine ausgel\u00f6ste Aktion: eine Bestellung wird erstellt, ein Kunde kontaktiert oder ein Betrag verbucht. Automatisierung wandelt ein Informationsproblem in ein operatives Problem um.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Wie kann man den Status der Daten eines Unternehmens schnell \u00fcberpr\u00fcfen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Wenn man drei verschiedene Abteilungen nach derselben Zahl fragt und die Antworten nicht \u00fcbereinstimmen, ist das erste notwendige Projekt nicht im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz angesiedelt, sondern befasst sich mit der Datendefinition und -verantwortung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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K\u00f6nnten Ihre Daten einer zus\u00e4tzlichen KI-Schicht standhalten?<\/b> Wir pr\u00fcfen Eigentumsverh\u00e4ltnisse, Definitionen, verl\u00e4ssliche Quellen und Qualit\u00e4t, bevor wir Ihnen Vorschl\u00e4ge unterbreiten. Zweist\u00fcndige Analyse, unverbindlich. <\/span>Lass uns reden \u2192<\/span><\/a><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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In der riesigen digitalen Landschaft des 21. Jahrhunderts ist Sicherheit der Grundstein jedes Unternehmens. Cybersicherheitsl\u00fccken machen keinen Unterschied zwischen Gro\u00dfkonzernen und vielversprechenden Startups.<\/p>","protected":false},"author":20,"featured_media":32964,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_header_footer","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[859],"tags":[896,883],"class_list":["post-32342","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia","tag-producto-digital","tag-sistemas-empresariales"],"yoast_head":"\nTus datos no se vuelven buenos porque les conectes IA The Cloud Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"C\u00f3mo digitalizamos el archivo del Parlamentode Guinea Ecuatorial: alcance, retost\u00e9cnicos, soluci\u00f3n y resultado. 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