Ohne gute Daten keine gute KI: Warum Datenqualität der Schlüssel zum Erfolg ist

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Künstliche Intelligenz kann nur so gut arbeiten wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Schlechte Daten führen zu falschen Entscheidungen, fehlerhaften Prozessen und einem Verlust an Vertrauen. Datenqualität ist daher das Fundament jedes erfolgreichen KI-Projekts.

Was bedeutet gute Datenqualität?

Gute Daten sind:

• Vollständig

• Richtig

• Konsistent

• Aktuell

• Eindeutig

Fehlt eine dieser Eigenschaften, leidet das Ergebnis der KI – durch ungenaue Vorhersagen oder Fehlentscheidungen.

Die Folgen schlechter Datenqualität

Unternehmen riskieren:

• Fehlentscheidungen durch ungenaue Modelle

• Automatisierte Fehler in Prozessen

• Umsatzverluste und Vertrauensschäden

• Probleme bei Datenschutz und Compliance

Studien zeigen: Bis zu 15 % Umsatzverlust entstehen durch schlechte Daten.

Woher kommen die Probleme?

Häufige Ursachen sind:

• Manuelle Eingabefehler

• Veraltete oder uneinheitliche Systeme

• Fehlende Standards und Prozesse

• Unstrukturierte Daten (z. B. Freitexte, PDFs)

Was tun? So verbessert man Datenqualität

• Klare Datenstrategie entwickeln

• Standards und Regeln einführen

• Automatisierung nutzen, wo möglich

• Verantwortlichkeiten definieren

• Data Governance etablieren

Fazit: Erst Datenqualität, dann KI-Erfolg

Wer in Datenqualität investiert, schafft die Grundlage für leistungsfähige, vertrauenswürdige KI-Lösungen. Der Aufwand lohnt sich – technisch, wirtschaftlich und strategisch.