Beitrag von minubo, welchen wir mit freundlicher Genehmigung publizieren.
Alle reden über KI – aber was braucht es eigentlich, um KI-Cases im Unternehmen erfolgreich zu etablieren? Eine der wichtigsten Grundlagen sind Daten, die KI-ready sind. Was das bedeutet, zeigen wir dir in diesem Beitrag.
Die neue KI-Checkliste zeigt, wie Unternehmen ihre Daten so strukturieren und vorbereiten, dass LLMs wie ChatGPT oder Gemini verlässliche, aussagekräftige Ergebnisse liefern. Anhand eines realen Beispiels und eines klaren Drei-Schritte-Plans der KI-Checkliste können Sie prüfen, ob Ihre Daten KI-ready sind und welche Defizite es noch gibt. Die KI-Checkliste gliedert sich dabei in drei Schritte mit Unterpunkten:
Schritt 1: Daten zusammenbringen | Das vollständige Bild
Im ersten Schritt müssen die für den jeweiligen Analyse- oder Automatisierungs-Case relevanten Daten aus den verschiedenen Systemen wie ERP, Shop, PIM, CRM und diversen Marketingtools zusammengeführt werden. Dabei geht es nicht um pauschale Vollständigkeit, sondern um die gezielte Auswahl und Konsolidierung der relevanten Daten. Nur so kann die KI die relevanten Zusammenhänge erkennen und verlässliche Analysen liefern. Dabei gilt: So wenig Daten wie möglich (um die Selektionssicherheit und -geschwindigkeit der KI zu erhöhen), aber so viel wie nötig (um die jeweiligen Fragestellungen auch tatsächlich beantworten zu können).
Schritt 2: Daten strukturieren | Eine saubere Arbeitsgrundlage schaffen
Die KI benötigt eine konsistente, sauber strukturierte Datenbasis. Das meint im Wesentlichen die grundlegende Hygienearbeit, die schon immer entscheidend war, um datengetrieben arbeiten zu können: Datenqualität sicherstellen, Formate vereinheitlichen, korrekte Verknüpfungen gewährleisten und zentrale Kennzahlen vorberechnen – idealerweise im Rahmen eines durchdachten Datenmodells, sauber aufgesetzt in Logik, Systematik und Terminologie. Wer schon Datenprojekte begleitet oder selber umgesetzt hat, weiß: Der Teufel steckt hier sowohl im Detail als auch in der schieren Menge der aufzubereitenden Daten – und nicht zuletzt in der Konsistenz, die erforderlich ist, um eine zielführende Modellierung zu erreichen.
Schritt 3: Daten interpretierbar machen | Die KI anleiten
Last but not least müssen wir die Daten interpretierbar machen – dafür braucht die KI Anleitung jenseits der Daten selbst. Was wir dafür gewährleisten wollen, ist:
Lesbarkeit: Die KI muss den Daten-Input verstehen
Eine Tabelle, die einem Menschen im konkreten Businesskontext verständlich ist, muss das für eine KI noch lange nicht sein. Die Bedeutung von Spaltennamen wie cst_nm oder ord_dt kann eine KI sich im Zweifel vielleicht erschließen – doch wie sieht es mit weniger selbsterklärenden Kürzeln aus? Und: Möchten wir uns auf solche Ratespiele überhaupt verlassen? Besser ist: Gib der KI Anleitung, damit deine Daten unmissverständlich lesbar werden. Klare Spaltennamen oder Übersetzungstabellen, Beschreibung der Spalteninhalte, Infos zu Formaten und Einheiten, Anleitung zur Verknüpfung einzelner Tabellen sowie Definitionen zu generischen oder nicht allgemeingültig definierten Begrifflichkeiten wie Umsatz, Gebühren oder Marketingkosten. All diese Informationen stecken in Metadaten, die du deiner Datenbasis zur Seite stellst.
DAS FAZIT: SO WIRD DEINE KI ENTSCHEIDUNGSFÄHIG
Wenn wir all das zusammenbringen, gelangen wir zu einer klaren Schlussfolgerung: Erst wenn deine Daten zusammengeführt und sauber strukturiert sind; erst, wenn sie um anleitende Informationen ergänzt wurden, die ihre Lesbarkeit, Analysierbarkeit und Bewertbarkeit sicherstellen – erst dann ist KI nachhaltig entscheidungsfähig.
Wer das Thema zudem vertiefen möchte, hat dazu miti dem on-demand Webinar „Wenn LLMs zu Analysten werden“ die Gelegenheit dazu. Dort zeigt minubo CEO Andreas Fischer in einer Live Demo, wie aus generativen Modellen echte KI-gestützte Entscheidungsprozesse werden – wenn Daten, Kontext und Business-Verständnis zusammenkommen – und auch welche Leitplanken man Gemini und Co. mitgeben muss, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten.
Link zum on-demand Webinar “Wenn LLMs zu Analysten werden”
Spannender Beitrag. Mir greift der Begriff „KI-ready Daten“ allerdings etwas zu kurz. In der Praxis entsteht Wirkung nicht nur durch saubere Daten, sondern erst dann, wenn daraus eine belastbare Entscheidungslogik wird.
Die zentrale Frage ist also weniger: Sind die Daten strukturiert?
Sondern: Können wir damit in Echtzeit bessere Entscheidungen treffen, etwa bei Sortierung, Suche, Kampagnen-Synchronisation, Reaktivierung oder Mobile Experience. Genau dort entsteht im Commerce der Hebel.
Ohne integrierte Datenbasis, Benchmark-Kontext, klare Business-Regeln und tieferes Verhaltens-Tracking bleibt „KI-ready“ schnell ein Schlagwort. Wirklich stark wird es erst, wenn KI nicht nur analysiert, sondern die relevanten nächsten Aktionen im Shop mitsteuert.
Vielen Dank für diesen Input.