WERTGESCHÄTZT! – Datengetriebene Entscheidungen im Mittelstand

ChatGPT, Claude und Copilot können heute Unternehmensdaten auswerten, Berichte erstellen und Zusammenhänge erklären.

Aber was passiert, wenn die entscheidende Information in einem anderen System steckt?

Genau darüber sprechen Swen und Michael in dieser Folge von WERTGESCHÄTZT!.

Denn ein LLM kann nur mit dem arbeiten, was es kennt. Fehlt der Zusammenhang zwischen CRM, Finanzsystem, Marketingdaten oder Produktion, kann eine Antwort logisch klingen und trotzdem falsch sein.

Ein Beispiel aus der Folge zeigt das ziemlich deutlich: Eine Facebook-Kampagne hat schlechte Kennzahlen. Die KI empfiehlt, sie abzuschalten. Was ihr fehlt: Die tatsächlichen Verkäufe liegen im CRM. Dort zeigt sich, dass die Kampagne weiterhin funktioniert.

Das Problem sind also nicht unbedingt falsche Daten. Das Problem ist fehlender Kontext.

Genau deshalb ersetzt ChatGPT kein Data Warehouse.

Wir sprechen darüber, warum viele Unternehmen aktuell zu schnell auf neue KI-Tools springen, weshalb Geschwindigkeit bei der Datenanalyse nicht automatisch Qualität bedeutet und warum Themen wie Datenschutz, Governance und IT-Architektur nicht erst dann geklärt werden dürfen, wenn die Lösung bereits produktiv läuft.

Vor allem geht es aber um eine Frage:

Wie schaffst Du eine Datenbasis, auf der KI tatsächlich verlässlich arbeiten kann?

Denn wenn Du bessere Entscheidungen treffen willst, reicht es nicht, Deine Daten einfach nur an ein LLM anzuschließen. Die Systeme, Zusammenhänge und Geschäftslogiken müssen ebenfalls berücksichtigt werden.

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Buch: 33 Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand (Swen Göllner)

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Welches KI-Modell ist das beste?

Eigentlich ist das die falsche Frage.

Denn ob Du OpenAI, Claude oder Gemini nutzt, ist für eine funktionierende Unternehmens-KI nur ein Teil der Architektur. Viel wichtiger ist, was darum herum passiert: Welche Daten darf die KI sehen? Welche Regeln gelten? Wer hat Zugriff? Wie wird Unternehmenswissen eingebunden? Und wie stellst Du sicher, dass nicht jeder Mitarbeiter seine eigene KI-Insel baut?

Genau darum geht es in dieser Folge.

Swen und Michael erklären, was hinter dem Begriff "AI Harness" steckt und warum Unternehmen mehr brauchen als ein gutes Sprachmodell.

Dabei geht es unter anderem um Rollen- und Berechtigungskonzepte, Governance, strukturierte und unstrukturierte Daten, Agenten, SQL-Abfragen und die Frage, wie sich Unternehmenswissen so bereitstellen lässt, dass KI damit kontrolliert arbeiten kann.

Ein wichtiger Punkt dabei: Das KI-Modell sollte austauschbar bleiben. Deine Datenarchitektur, Deine Regeln und Dein Unternehmenskontext sollten nicht davon abhängen, welcher Anbieter gerade das stärkste Modell hat.

Denn am Ende entscheidet nicht das Modell allein darüber, ob KI im Unternehmen funktioniert.

Sondern die Architektur dahinter.

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KI braucht Kontext. Sonst liefert sie Dir Antworten, aber keine verlässliche Entscheidungsgrundlage.

Unternehmen investieren gerade massiv in KI. Gleichzeitig wird oft unterschätzt, was passieren kann, wenn ein LLM direkt auf Excel-Dateien, Quellsysteme oder schlecht strukturierte Daten zugreift.

Die KI liefert ein Ergebnis. Aber kannst Du nachvollziehen, wie es entstanden ist? Welche Daten wurden verwendet? Welche Kennzahl wurde wie berechnet? Und bekommt Dein Kollege morgen auf dieselbe Frage auch dieselbe fachliche Antwort?

Genau darum geht es in dieser Folge von WERTGESCHÄTZT!.

Swen und Michael sprechen darüber, warum klassische Business Intelligence durch KI nicht überflüssig wird. Im Gegenteil: Eine saubere, zentrale und nachvollziehbare Datenbasis wird noch wichtiger.

Denn bevor KI sinnvoll mit Unternehmensdaten arbeiten kann, braucht sie Kontext.

Welche Daten gehören zusammen? Welche Beziehungen bestehen zwischen ihnen? Wie werden Kennzahlen berechnet? Welche Informationen darf ein Nutzer sehen? Und was passiert, wenn für eine belastbare Antwort wichtige Daten fehlen?

Genau hier setzt Contextual Intelligence an.

Eine zusätzliche semantische und fachliche Schicht sorgt dafür, dass KI nicht einfach Daten interpretiert, sondern innerhalb klar definierter Strukturen arbeitet. So lassen sich bestehende BI-Logiken mit neuen Möglichkeiten durch LLMs verbinden.

Das verändert auch die Art, wie wir zukünftig mit Unternehmensdaten arbeiten. Nicht jede neue Frage braucht sofort ein neues Dashboard. Stattdessen können sich Fachbereiche über natürliche Sprache an Analysen herantasten, Zusammenhänge prüfen und schneller erkennen, welche Informationen wirklich relevant sind.

Die entscheidende Frage ist deshalb nicht, ob Unternehmen KI auf ihre Daten loslassen.

Die entscheidende Frage ist, ob diese KI den Kontext versteht, in dem diese Daten entstanden sind.

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bimanu hat das Zukunftssiegel Neuss bekommen. Schön – aber spannender ist eigentlich die Frage dahinter: Was ist an einer Datenplattform heute überhaupt noch innovativ?

Genau darüber sprechen Swen und Michael in dieser Folge.

Denn noch ein Dashboard, noch ein Bericht oder noch ein weiteres Tool löst im Unternehmen erstmal wenig. Entscheidend ist, was mit den vorhandenen Daten tatsächlich möglich wird.

Bei bimanu geht es deshalb inzwischen um mehr als klassische Auswertungen. Daten aus unterschiedlichen Systemen werden zusammengeführt, konsolidiert und so aufbereitet, dass Anwender direkt damit arbeiten können. Perspektivisch heißt das: Fragen an die eigenen Unternehmensdaten stellen und Antworten bekommen, die zum eigenen Unternehmen passen – inklusive konkreter Handlungsempfehlungen.

Dabei wird die Technologie im Hintergrund immer komplexer. Datenplattform, Automatisierung und KI müssen zusammenspielen. Für den Anwender sollte davon aber möglichst wenig Komplexität übrigbleiben.

Swen und Michael sprechen darüber, warum genau darin die eigentliche Innovation liegt, weshalb Insellösungen irgendwann an ihre Grenzen kommen und warum eine saubere Datenbasis weiterhin die Voraussetzung für alles ist, was danach kommt.

Und natürlich geht es auch darum, wie Swen überhaupt an das Zukunftssiegel gekommen ist – und warum Michael von der ganzen Sache offenbar erst im Podcast so richtig erfahren hat.

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