Kleve (ots) -
Künstliche Intelligenz gilt als Produktivitätsmotor der nächsten Jahre. Doch während Unternehmen immer neue KI-Tools implementieren, bleibt der messbare Nutzen häufig hinter den Erwartungen zurück. Nach Einschätzung von IT- und Datenexperte Dennis Scheufler liegt der Grund dafür nicht in der Technologie - sondern in der Datenbasis.
"Viele Unternehmen überschätzen die Bedeutung des nächsten KI-Tools und unterschätzen systematisch die Qualität ihrer eigenen Daten", erklärt Scheufler. "KI ist heute verfügbar, leistungsfähig und vergleichsweise günstig. Der eigentliche Engpass liegt woanders."
KI scheitert selten am Algorithmus - sondern an den Daten
Aus Sicht von Scheufler wird sich der Wettbewerbsvorteil in den kommenden Jahren deutlich verschieben. Während KI-Modelle zunehmend standardisiert und austauschbar werden, entscheidet die interne Datenreife über den tatsächlichen Mehrwert.
"Spätestens 2026 wird nicht das Unternehmen vorne liegen, das die meisten KI-Anwendungen eingeführt hat", sagt Scheufler. "Sondern dasjenige, das seine Daten konsistent, nachvollziehbar und unternehmensweit einheitlich organisiert hat."
In der Praxis zeigt sich laut Scheufler immer wieder das gleiche Muster: Unterschiedliche Datenstände in Fachbereichen, manuelle Übergaben, fehlende Definitionen und intransparente Datenpipelines. Das Ergebnis seien KI-gestützte Analysen, denen Entscheider nicht vertrauen können.
Datenqualität wird zum strategischen Managementthema
Was früher als technisches Detail galt, wird zunehmend zur Managementfrage. Denn KI-gestützte Forecasts, Risikoanalysen oder Entscheidungsmodelle entfalten nur dann Wirkung, wenn die zugrunde liegenden Daten verlässlich sind.
"KI verstärkt bestehende Strukturen", so Scheufler. "Sind die Daten sauber, skaliert Qualität. Sind sie inkonsistent, skaliert das Chaos - nur schneller."
Gerade in datengetriebenen Bereichen wie Finance, Controlling, IT-Security oder Risikomanagement sei dies besonders kritisch. Fehlerhafte Daten führten dort nicht nur zu ineffizienten Prozessen, sondern zu realen unternehmerischen Risiken.
Menschliche Verantwortung bleibt unverzichtbar
Ein weiterer Aspekt, den Scheufler betont, ist die Rolle des Menschen im KI-Zeitalter. Trotz zunehmender Automatisierung dürfe Verantwortung nicht an Systeme delegiert werden.
"KI kann Entscheidungen vorbereiten, bewerten und priorisieren - aber sie darf Verantwortung nicht ersetzen", sagt Scheufler. "Unternehmen brauchen klare Zuständigkeiten dafür, wer Daten verantwortet, wer Modelle freigibt und wer Entscheidungen letztlich trägt."
Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Governance seien daher keine regulatorischen Pflichtübungen, sondern zentrale Erfolgsfaktoren für produktive KI-Nutzung.
Neue Prioritäten für IT- und Datenstrategien
Aus Scheuflers Sicht müssen Unternehmen ihre Investitionslogik überdenken. Statt weitere isolierte KI-Tools einzuführen, sollten IT- und Datenverantwortliche zuerst die Grundlagen schaffen.
"Die entscheidende Frage lautet nicht: Welches KI-Tool fehlt uns noch?", so Scheufler. "Sondern: Wie verlässlich sind unsere Daten - wirklich?"
Dazu gehören klare Datenmodelle, automatisierte Qualitätsprüfungen, transparente Datenflüsse und eine Data Governance, die Fachbereiche und IT verbindet. Erst auf dieser Basis könne KI ihr volles Potenzial entfalten.
Fazit: KI-Erfolg beginnt vor der Technologie
Künstliche Intelligenz wird weiter an Bedeutung gewinnen - daran besteht kein Zweifel. Doch nach Einschätzung von Dennis Scheufler wird sich der Erfolg weniger an innovativen Tools entscheiden, sondern an der Qualität der internen Datenlandschaft.
"Unternehmen, die heute in Datenqualität investieren, investieren nicht nur in KI", fasst Scheufler zusammen. "Sie investieren in bessere Entscheidungen, geringere Risiken und langfristige Wettbewerbsfähigkeit."
Mehr Informationen unter: www.scheufler.it
Pressekontakt:
Dennis Scheufler
info@scheufler.it
Original-Content von: scheufler.it GmbH, übermittelt durch news aktuell
Originalmeldung: https://www.presseportal.de/pm/181876/6199514
Künstliche Intelligenz gilt als Produktivitätsmotor der nächsten Jahre. Doch während Unternehmen immer neue KI-Tools implementieren, bleibt der messbare Nutzen häufig hinter den Erwartungen zurück. Nach Einschätzung von IT- und Datenexperte Dennis Scheufler liegt der Grund dafür nicht in der Technologie - sondern in der Datenbasis.
"Viele Unternehmen überschätzen die Bedeutung des nächsten KI-Tools und unterschätzen systematisch die Qualität ihrer eigenen Daten", erklärt Scheufler. "KI ist heute verfügbar, leistungsfähig und vergleichsweise günstig. Der eigentliche Engpass liegt woanders."
KI scheitert selten am Algorithmus - sondern an den Daten
Aus Sicht von Scheufler wird sich der Wettbewerbsvorteil in den kommenden Jahren deutlich verschieben. Während KI-Modelle zunehmend standardisiert und austauschbar werden, entscheidet die interne Datenreife über den tatsächlichen Mehrwert.
"Spätestens 2026 wird nicht das Unternehmen vorne liegen, das die meisten KI-Anwendungen eingeführt hat", sagt Scheufler. "Sondern dasjenige, das seine Daten konsistent, nachvollziehbar und unternehmensweit einheitlich organisiert hat."
In der Praxis zeigt sich laut Scheufler immer wieder das gleiche Muster: Unterschiedliche Datenstände in Fachbereichen, manuelle Übergaben, fehlende Definitionen und intransparente Datenpipelines. Das Ergebnis seien KI-gestützte Analysen, denen Entscheider nicht vertrauen können.
Datenqualität wird zum strategischen Managementthema
Was früher als technisches Detail galt, wird zunehmend zur Managementfrage. Denn KI-gestützte Forecasts, Risikoanalysen oder Entscheidungsmodelle entfalten nur dann Wirkung, wenn die zugrunde liegenden Daten verlässlich sind.
"KI verstärkt bestehende Strukturen", so Scheufler. "Sind die Daten sauber, skaliert Qualität. Sind sie inkonsistent, skaliert das Chaos - nur schneller."
Gerade in datengetriebenen Bereichen wie Finance, Controlling, IT-Security oder Risikomanagement sei dies besonders kritisch. Fehlerhafte Daten führten dort nicht nur zu ineffizienten Prozessen, sondern zu realen unternehmerischen Risiken.
Menschliche Verantwortung bleibt unverzichtbar
Ein weiterer Aspekt, den Scheufler betont, ist die Rolle des Menschen im KI-Zeitalter. Trotz zunehmender Automatisierung dürfe Verantwortung nicht an Systeme delegiert werden.
"KI kann Entscheidungen vorbereiten, bewerten und priorisieren - aber sie darf Verantwortung nicht ersetzen", sagt Scheufler. "Unternehmen brauchen klare Zuständigkeiten dafür, wer Daten verantwortet, wer Modelle freigibt und wer Entscheidungen letztlich trägt."
Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Governance seien daher keine regulatorischen Pflichtübungen, sondern zentrale Erfolgsfaktoren für produktive KI-Nutzung.
Neue Prioritäten für IT- und Datenstrategien
Aus Scheuflers Sicht müssen Unternehmen ihre Investitionslogik überdenken. Statt weitere isolierte KI-Tools einzuführen, sollten IT- und Datenverantwortliche zuerst die Grundlagen schaffen.
"Die entscheidende Frage lautet nicht: Welches KI-Tool fehlt uns noch?", so Scheufler. "Sondern: Wie verlässlich sind unsere Daten - wirklich?"
Dazu gehören klare Datenmodelle, automatisierte Qualitätsprüfungen, transparente Datenflüsse und eine Data Governance, die Fachbereiche und IT verbindet. Erst auf dieser Basis könne KI ihr volles Potenzial entfalten.
Fazit: KI-Erfolg beginnt vor der Technologie
Künstliche Intelligenz wird weiter an Bedeutung gewinnen - daran besteht kein Zweifel. Doch nach Einschätzung von Dennis Scheufler wird sich der Erfolg weniger an innovativen Tools entscheiden, sondern an der Qualität der internen Datenlandschaft.
"Unternehmen, die heute in Datenqualität investieren, investieren nicht nur in KI", fasst Scheufler zusammen. "Sie investieren in bessere Entscheidungen, geringere Risiken und langfristige Wettbewerbsfähigkeit."
Mehr Informationen unter: www.scheufler.it
Pressekontakt:
Dennis Scheufler
info@scheufler.it
Original-Content von: scheufler.it GmbH, übermittelt durch news aktuell
Originalmeldung: https://www.presseportal.de/pm/181876/6199514
© 2026 news aktuell
