KI ist kein Fortschritt – sie ist die Abrechnung für Jahre schlechter Datenarbeit – Teil 1
Künstliche Intelligenz wird derzeit als nächster Evolutionssprung verkauft. Als technologische Revolution, die Unternehmen schneller, effizienter und klüger macht. Wie bei jedem Hype und Unsicherheiten auf „Business-Seite“ sprießen nun die „KI Experten“ und Agenturen wie die Pilze aus dem Boden und verbreiten ohne tiefere Kenntnisse über individuelle Datenstrukturen und organisatorische Gegebenheiten in den Unternehmen heilbringende Prophezeiungen. Goldgräberstimmung, die sich im Übrigen auch an den Börsen analog widerspiegelt.
Das ist jedoch leider nur die halbe Wahrheit.
Die andere Hälfte lautet:
KI ist kein Innovationsmotor. Sie ist ein Schonungslosigkeitsverstärker.
Sie zeigt also oft nicht, was möglich ist – sie zeigt, was man jahrelang ignoriert hat.
Die unbequeme Wahrheit: KI scheitert nicht an Modellen, sondern an Realität
Fast jedes KI-Projekt beginnt mit Euphorie:
-
inspirierende Use Cases
-
generische Schaubilder
-
Pilotprojekte mit beeindruckenden Demos
- „KI ist in aller Munde“
Und fast jedes zweite endet leise:
-
„Die Daten sind leider noch nicht so weit“
-
„Die Integration ist komplexer als gedacht“
-
„Der fachliche Nutzen ist schwer messbar“
Das Problem ist nicht überraschend.
Es ist vorhersehbar.
Denn KI wird auf eine Realität losgelassen, die nie für Automatisierung gebaut wurde:
-
historisch gewachsene Systeme
-
inkonsistente Begriffe
-
doppelte Wahrheiten
-
ungeklärte Verantwortung
- veraltete Technologien und Strukturen
- fehlende Schnittstellen und Integrationen der relevanaten Systeme
- Silo-Denken
KI legt das offen. Ohne Rücksicht. Ohne Diplomatie.
Warum Datenqualität früher „reichte“ – und heute nicht mehr
Unternehmen haben jahrzehntelang gelernt, mit schlechten Daten zu leben.
Man kompensierte sie durch:
-
manuelle Korrekturen
-
fachliche Interpretation
-
implizites Wissen einzelner Personen
-
„Das wissen wir doch, wie das gemeint ist“
Menschen sind exzellente Fehlerkorrektoren.
KI ist das nicht.
KI nimmt Daten wörtlich. Sie versteht keine impliziten Kontexte.
Sie erkennt keine stillschweigenden Ausnahmen.
Was früher mühsam, aber machbar war, wird mit KI gefährlich.
Das eigentliche Problem: KI zwingt zu Klarheit
KI stellt Fragen, denen man lange ausgewichen ist:
-
Was ist ein Kunde? Wirklich?
-
Welche Zahl ist korrekt, wenn Systeme widersprechen?
-
Wer entscheidet bei Konflikten?
-
Welche Information ist verbindlich?
- Haben wir alle relevanten Daten in ausreichender Qualität und im Zugriff?
- „Wer hat den Hut auf?“
Diese Fragen sind nicht neu.
Man hat sie nur nie final beantwortet.KI akzeptiert keine „kommt drauf an“-Antworten.
Warum das niemand so offen sagt
Weil es das Narrativ zerstört.
KI verkauft sich als:
-
Abkürzung
-
Effizienzbooster
-
Innovationsbeschleuniger
Die Realität ist:
KI ist ein Organisationsprojekt mit technischer Oberfläche.
Und genau deshalb redet man lieber über Modelle als über:
-
Datenverantwortung und Datenqualität
-
Informationsarchitektur
-
Systemlandschaften
-
Governance
Denn dort wird es unangenehm.
Was schließen wir daraus?
KI ist nicht zu früh gekommen.
Die Unternehmen sind zu spät dran.Nicht bei KI, sondern bei den Grundlagen, die sie voraussetzt.
=> wer jetzt noch dabei ist, kann hier zum Teil 2 der Story „KI hilft uns nicht!
Mehr zu diesem Thema