Monatliche Kolumne by Maximilian Vallo & Regina Mühlbauer, EY
Die Rolle der KI unterliegt einem grundlegenden Wandel: KI ist schon lange kein Zukunftsversprechen mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor, der die IT-Landschaft ganzer Branchen neugestaltet. Während der Druck zum Einsatz von KI steigt, stehen viele Unternehmen vor einem Paradoxon: Die Einführung von KI-Lösungen löst bestehende Datenprobleme nicht – sie wirkt vielmehr wie eine Lupe, die Schwächen in der Datengrundlage sichtbar macht und oft sogar verstärkt.
Viele Unternehmen glorifizieren den Einsatz von KI, merken jedoch schnell, dass ihr Datenfundament den KI-Anforderungen nicht standhält. Das Problem ist vielschichtig:
- Historisch gewachsene Datensilos und inkompatible Formate führen dazu, dass viel Aufwand nötig ist, bevor eine KI verlässlich arbeiten kann.
- Schlechte Datenqualität wirkt wie ein Brandbeschleuniger. Das Ergebnis sind unpräzise Outputs, die nicht nur die Effizienz senken, sondern durch Fehlentscheidungen die Akzeptanz von KI im gesamten Unternehmen gefährden.
- KI-Projekte scheitern nicht am Code, sondern an Menschen. Wenn Mitarbeitende merken, dass Ergebnisse unzuverlässig sind, weil die Datenbasis nicht stimmt, kippt die Akzeptanz. Ohne gelebte Datenkultur bleibt KI ein Fremdkörper.
Dieses Zusammenspiel aus mangelhafter Datengrundlage, operativen Risiken und fehlendem Vertrauen zeigt: AI‑Readiness ist keine reine IT-Aufgabe. Sie ist ein strategisches Thema, das über Zukunftsfähigkeit entscheidet. Wer in 2026 bestehen will, muss Daten nicht nur nutzen – sondern in Wert übersetzen können. Das gelingt nur, wenn Strategie, Organisation, Governance und Technologie gemeinsam gedacht werden.
Um dieses Ziel zu erreichen, führt der Weg zur KI-Readiness über viert Erfolgsfaktoren:
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1. Unternehmensstrategie: Daten als Kernwert
Daten dürfen nicht länger Nebenprodukt operativer Prozesse sein. Eine datenzentrierte Strategie behandelt sie als Wirtschaftsgut – eines, das direkt mit Wachstum und Innovation verknüpft ist. Erst wenn die Unternehmensführung diesen Wert anerkennt, entsteht die notwendige Investitionsbereitschaft in ein stabiles Fundament.
2. Governance: Die Leitplanken für Qualität
Governance ist keine Bürokratie, sondern Qualitätssicherung. Sie schafft klare Verantwortlichkeiten, definiert Regeln und sorgt dafür, dass Datenqualität verlässlich gesichert wird – von der Quelle bis zur Analyse.
3. Target Operating Model: Struktur für den Datenfluss
Technologie nützt nichts, wenn Organisationen in Silos arbeiten. Ein modernes Betriebsmodell sorgt dafür, dass Daten ungehindert fließen können. Das gelingt nur, wenn Datateams eng am Business arbeiten – und über Bereichsgrenzen hinweg.
4. Technologische Anpassung: Die Architektur der Zukunft
AI‑Readiness braucht moderne, skalierbare Datenplattformen. Hierbei geht es nicht nur um Speicherkapazität; sondern um die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu kontextualisieren und zu validieren.
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Praxisbeispiel: Vom Datensilo zum präzisen Forecasting
Wie diese vier Faktoren zusammenwirken, zeigt ein aktuelles Kundenprojekt. Der Kunde benötigte ein unternehmensweites Kosten‑ und Einnahmenforecasting. Erste Ansätze scheiterten jedoch – die Daten aus verschiedenen Abteilungen und Ländern passten nicht zusammen. Ein typisches Problem bei Datensilos. Dieses Scheitern machte klar: Die Datenbasis musste neu gedacht werden. Hierzu wurden vier Schritte unternommen:
- Zuerst wurde die Notwendigkeit einer KI-tauglichen Datenbasis in der Unternehmensstrategie verankert.
- Es wurden klare Regeln und neue Prozesse für den Umgang mit Daten definiert und etabliert (Governance). Dies sorgt für Transparenz und legt Verantwortlichkeiten fest.
- Anhand der Use Cases wurde abgeleitet, welche Fähigkeiten im Unternehmen noch fehlen. Die Mitarbeitenden wurden gezielt geschult, um die neue Struktur lebendig zu machen.
- Zudem wurden neue technische Werkzeuge wie Datenkataloge eingeführt, um Daten effektiv zu finden und für KI-Modelle bereitzustellen.
Diese Kombination aus Strategie, klaren Regeln, geschulten Mitarbeitenden und passenden Technologie führte zu einer transformierten Datenbasis – und damit zu AI‑Ready‑Data, die heute präzise Forecasts ermöglicht.
Warum 2026 das Jahr der Entscheidungen wird
KI ist heute nicht mehr nur eine Option für Unternehmen, sondern eine Notwendigkeit um am Markt bestehen zu bleiben. Doch die eigentliche Differenzierung entsteht nicht durch den Kauf neuer Modelle, sondern durch den Zustand des Datenmotors. Unternehmen, die 2026 ihre Datenstrategie neu denken, legen den Grundstein dafür, KI nicht nur einzusetzen – sondern Wert daraus zu schaffen.
Am Ende ist die Rechnung einfach:
AI‑Ready‑Data minimieren Risiken, verhindern teure Fehlinvestitionen und maximieren den Return on AI.
Nur wer bereit ist, nicht nur seine Technologie, sondern sein gesamtes Unternehmen auf „AI‑Ready“ auszurichten, wird die PS der KI wirklich auf die Straße bringen.