Künstliche Intelligenz ist überall. Von Marketingkampagnen über Sales-Forecasting bis zum Kundenservice – Unternehmen investieren massiv in generative KI und smarte Assistenten.
Doch in der Praxis zeigt sich: Viele dieser Initiativen enttäuschen. Nicht, weil die Technologie versagt, sondern weil die Grundlage fehlt: saubere, verlässliche Daten.
KI ist kein Selbstläufer, der automatisch Mehrwert schafft. Sie ist mächtig, aber empfindlich. Selbst die fortschrittlichsten Modelle scheitern, wenn sie mit unvollständigen, veralteten oder widersprüchlichen Daten gefüttert werden.
Eine Forrester-Studie zeigt: Datenqualität ist derzeit der wichtigste limitierende Faktor für die Einführung von generativer KI im B2B-Bereich. Das alte Prinzip „Garbage in, garbage out“ gilt heute stärker denn je.
Die harten Folgen schlechter Datenqualität
Der finanzielle Schaden
Laut MIT Sloan/Redman verlieren Unternehmen jährlich zwischen 15 % und 25 % ihres Umsatzes durch schlechte Datenqualität. Doppelte Datensätze, fehlende Felder oder inkonsistente Einträge führen zu Fehlern, Ineffizienzen und endlosem Korrekturaufwand.
Bei einem Unternehmen mit 10 Millionen € Umsatz bedeutet das: 1,5 bis 2,5 Millionen € gehen einfach verloren.
Datenqualität ist also kein Luxusprojekt, sondern eine betriebliche Notwendigkeit. Ohne saubere Datengrundlage scheitern KI-Anwendungen – und erzeugen Frust statt Mehrwert.
Erfolgreiche Unternehmen gehen deshalb proaktiv vor: Sie verhindern Fehler bereits an der Quelle und verbessern Prozesse strukturell.
Denn eines ist sicher: Ohne saubere Daten liefert KI falsche Ergebnisse, untergräbt Vertrauen und kann sogar zu Fehlentscheidungen führen.
Fehlende Governance ist stiller Killer jeder KI-Strategie
Governance ist kein Luxus. Sie ist der Sauerstoff der KI.
Dennoch bleibt sie in vielen Unternehmen Nebensache. Jeder fühlt sich für Daten verantwortlich, aber niemand ist wirklich zuständig.
Das führt zu fragmentierten Initiativen und Diskussionen darüber, wer eigentlich „den richtigen Datensatz“ besitzt.
Ohne klare Verantwortlichkeiten keine Datenqualität – und ohne Datenqualität kein KI-Erfolg.
Die Folgen:
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Teams arbeiten nebeneinanderher, ohne Richtung oder Koordination.
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Es gibt kein einheitliches „Golden Record“, sondern mehrere widersprüchliche Kundendatensätze.
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Governance wird als „nice to have“ statt als Voraussetzung verstanden.
Gerade in Zeiten, in denen KI Vertrauen braucht, ist das fatal.
Der ROI kleiner KI-Agents: bereits heute spürbar
Der Irrglaube, dass KI nur in großen, komplexen Projekten Wirkung entfaltet, hält sich hartnäckig. In Wahrheit liefern kleine, gezielte KI-Anwendungen schon heute messbare Ergebnisse – vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt.
Beispiele:
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Prospecting: Durch Automatisierung von 50 % der wiederkehrenden Rechercheaufgaben sparen Unternehmen im Schnitt 40 000 € pro BDR und Jahr.
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Kundenservice: Wenn 25 % der Tickets automatisch über intelligente Ticket-Deflection gelöst werden, spart das rund 45 000 € pro Servicemitarbeiter jährlich.
Diese Zahlen sind real – sie stammen aus tatsächlichen Projekten.
Der gemeinsame Nenner: verlässliche, strukturierte und konsistente Daten.
Nur wenn KI-Agenten auf einer sauberen Datengrundlage arbeiten, können sie bereichsübergreifend eingesetzt werden. So entsteht der Übergang von punktuellen Verbesserungen zu skalierbaren Effekten über das gesamte Unternehmen hinweg.
Was Führungskräfte sich fragen sollten
Die zentrale Frage lautet nicht, ob du KI einsetzen wirst, sondern ob dein Unternehmen bereit dafür ist.
Und das beginnt mit ehrlichen Fragen zu Daten, Ownership und Prozessen:
| Thema | Leitfrage |
|---|---|
| Data Discipline | Wie stellen wir Einheitlichkeit sicher, ohne Nutzer zu frustrieren? |
| Mandatory Fields | Welche Felder sind wirklich verpflichtend – und wie schaffen wir Akzeptanz? |
| Ownership | Wer trägt die Verantwortung für Datenqualität – eine Person oder eine Funktion? |
| Product Owner | Wenn HubSpot unsere Business-Plattform ist: Wie kann ein Product Owner die Nutzung und Datenqualität konkret verbessern? |
| Superadmins | Welche Aufgaben gehören in die IT – und welche ins Business? |
| KPIs | Mit welchen Kennzahlen überwachen wir Datenqualität langfristig? |
| Process Changes | Welche Freigabeprozesse gelten bei Änderungen? |
| Onboarding | Wie stellen wir sicher, dass neue Mitarbeitende von Tag 1 an saubere CRM-Gewohnheiten lernen? |
| AI & Data | Wo hilft KI wirklich – und wo braucht es zunächst stabile Strukturen? |
| Adoption vs. Data | Wie erreichen wir sowohl breite Nutzung als auch verlässliche Datenqualität? |
| Single Source of Truth | Wie realistisch ist das für uns – und wie gehen wir mit ERP- oder externen Daten um? |
| Dashboards | Wie balancieren wir Nutzerfreiheit mit einer einheitlichen Datenbasis? |
| Continuous Improvement | Wie verhindern wir Wildwuchs und sichern kontinuierliche Weiterentwicklung? |
Diese Fragen sind kein Prüfzettel, sondern ein Startpunkt für echte Diskussionen. Nur wer sie stellt, schafft die Grundlage für verlässliche Daten und erfolgreiche KI-Prozesse.
Rollen und Mechanismen, die funktionieren
Erfolgreiche Organisationen investieren bewusst in Data Governance.
Mit klaren Rollen, Verantwortlichkeiten und einem funktionierenden Entscheidungsmechanismus:
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Executive Sponsor: trägt die strategische Vision, verknüpft Stakeholder und sichert Management-Support.
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Product Owner: übersetzt die Vision in konkrete Maßnahmen, priorisiert und vertritt Nutzerinteressen.
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Process Owner: überwacht Prozesseinhaltung und Feedback.
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Data Stewards: sorgen für Datenqualität, führen Audits durch und sichern Konsistenz.
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IT/Admin: garantiert Systemintegrität, Zugriffsrechte und technische Compliance.
Fehlen klare Zuständigkeiten, entstehen Lücken: Entscheidungen verzögern sich, Datenqualität leidet – und Governance verliert Wirkung.
Erfolgsfaktoren für Data Governance (am Beispiel HubSpot)
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Nicht jeder muss Superadmin sein – Rechte gezielt einschränken.
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Einen dedizierten Data Owner ernennen.
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Weniger ist oft mehr: lieber wenige, saubere Felder als zu viele ungenutzte.
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Ohne Rückhalt der Führung bleibt Governance ein „nice to have“.
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Product Owner können als Bindeglied zwischen Strategie und Praxis agieren.
Zusätzlich wichtig:
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Change Management: klare Abläufe für Vorschläge, Tests, Kommunikation und Rollout.
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Training & Enablement: regelmäßige Schulungen und strukturiertes Onboarding.
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Monitoring & Auditing: kontinuierliche Überprüfung der Datenqualität.
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Risk & Compliance: Datenschutz und Sicherheit immer mitdenken (z. B. DSGVO).
Die strategische Entscheidung für Wachstum
KI darf nicht als Zusatzfunktion verstanden werden, sondern als strategischer Weg zur Effizienzsteigerung und Personalisierung.
Wie Forrester bestätigt, ist operative Datenqualität der wichtigste Faktor für den Erfolg von generativer KI im Bereich Umsatz und Wachstum.
Ohne gute Governance:
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sind KI-Ergebnisse fehleranfällig,
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bleibt die Akzeptanz gering,
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stagniert Wachstum.
Mit stabiler Datenbasis und sauberer Governance hingegen:
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sind 8 – 25 % zusätzlicher Umsatz durch effizientere Prozesse möglich,
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lassen sich KI-Projekte sicher skalieren,
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und Marketing, Sales sowie Service profitieren gleichermaßen.
Fazit: Saubere Daten sind die Basis intelligenter KI
KI wird darüber entscheiden, welche Unternehmen in den nächsten Jahren vorne liegen. Nicht, weil sie ein Hype ist, sondern weil sie Geschäftsprozesse grundlegend verändert.
Doch sie ist nur so stark wie ihre Datenbasis.
Saubere, einheitliche und zugängliche Daten sind der Schlüssel zu echter Customer Experience und zu nachhaltigem Wachstum.
Oder wie wir es formulieren würden: "CRM ist der Hafen. KI ist die Power." Nur gemeinsam entfalten sie ihr volles Potenzial.
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