Es gibt eine Zahl, die das Kernproblem der Automatisierung im Mittelstand auf den Punkt bringt: Laut der KI-Studie 2025 ließen sich 84 Prozent der Prozesse in KMU durch Technologie optimieren. Gleichzeitig kämpfen 76 Prozent dieser Unternehmen mit unzureichender Datenqualität und Datensilos. Die Technologie ist bereit – die Daten sind es nicht.

Warum Automatisierung an Daten scheitert

Jeder Workflow – ob regelbasiert oder KI-gestützt – braucht Daten als Grundlage. Ein automatisierter Rechnungsprozess greift auf Kundendaten, Artikelnummern, Preise und Zahlungsbedingungen zu. Ein Workflow, der Projektstatusmeldungen verschickt, braucht aktuelle Meilensteine, Zuständigkeiten und Fristen. Ein System, das Kundenanfragen automatisch kategorisiert, benötigt eine eindeutige Zuordnung von Themen zu Abteilungen.

Wenn diese Daten in verschiedenen Systemen liegen, unterschiedlich formatiert sind oder sich widersprechen, scheitert die Automatisierung – nicht an der Technologie, sondern an der Datengrundlage. Ein CRM, das Kundennamen anders schreibt als die Buchhaltungssoftware, macht jede automatische Synchronisation fehleranfällig. Ein Leistungskatalog, der in drei verschiedenen Versionen existiert, führt dazu, dass automatisch generierte Angebote falsche Informationen enthalten.

Das Problem ist nicht neu, aber Automatisierung verschärft es. Was bei manueller Bearbeitung durch menschliche Interpretation aufgefangen wird – ein Mitarbeiter erkennt, dass „Meier GmbH“ und „Meier Gmbh“ dasselbe Unternehmen sind –, wird für eine Maschine zum unlösbaren Widerspruch.

Datenstruktur als Automatisierungsvoraussetzung

Strukturierte Daten bedeutet: Jede Information hat einen eindeutigen Ort, ein definiertes Format und eine klare Zugehörigkeit. Ein Kunde ist nicht nur ein Name in einer Tabelle, sondern ein Datensatz mit Adresse, Ansprechpartner, Branche, Vertragsstatus und Kommunikationshistorie – und diese Informationen liegen an genau einer Stelle, nicht verteilt über fünf Systeme.

Für regelbasierte Workflows heißt das konkret: Wenn der Trigger „neue Bestellung“ einen Workflow auslöst, müssen alle benötigten Informationen – Kundenadresse, Artikeldaten, Preise, Lieferbedingungen – in einem konsistenten Format abrufbar sein. Ein einziges fehlendes Feld kann den gesamten Workflow unterbrechen.

Für KI-gestützte Automatisierung gilt dasselbe Prinzip in verstärkter Form. Ein Sprachmodell, das auf widersprüchliche Daten zugreift, produziert nicht nur fehlerhafte, sondern potenziell überzeugend klingende fehlerhafte Ergebnisse. Die sprachliche Sicherheit der Antwort verdeckt die inhaltliche Unzuverlässigkeit – ein Risiko, das bei regelbasierten Systemen so nicht besteht.

Der Digitale Zwilling als gemeinsames Fundament

Die Trennung zwischen regelbasierter und KI-gestützter Automatisierung ist technisch relevant, aber auf der Datenebene irrelevant. Beide Formen greifen auf dieselbe Grundlage zu: strukturierte, aktuelle und widerspruchsfreie Unternehmensdaten. Genau das ist die Funktion des Digitalen Zwillings.

Wer seine Leistungen eindeutig beschrieben, seine Prozesse dokumentiert und seine Zuständigkeiten zugeordnet hat, schafft eine Datenbasis, die sowohl regelbasierte Workflows als auch KI-Agenten bedienen kann. Der Digitale Zwilling unterscheidet nicht zwischen den beiden Welten – er liefert die Single Source of Truth, auf die beide zugreifen.

Damit wird die Datenstruktur zum strategischen Hebel: Wer einmal investiert, ermöglicht sowohl sofort wirksame Workflow-Automatisierung als auch den späteren Einsatz von KI-Agenten – ohne die Daten neu aufbereiten zu müssen.

Struktur schaffen heißt Handlungsfähigkeit gewinnen

Die KI-Studie 2025 zeigt auch: 83 Prozent der KMU haben keine umfassende Datenstrategie. Das erklärt, warum trotz verfügbarer Technologie und hohem Automatisierungspotenzial so wenig passiert. Es fehlt nicht am Werkzeug, sondern an der strukturierten Grundlage, auf der das Werkzeug arbeiten kann.

Der erste Schritt ist deshalb kein technischer, sondern ein organisatorischer: Welche Daten existieren? Wo liegen sie? In welchem Zustand sind sie? Und welche Prozesse sollen sie künftig bedienen? Die Antworten auf diese Fragen bestimmen, welche Automatisierungen sofort möglich sind – und welche Vorarbeit noch nötig ist.

Wer diesen Weg geht, gewinnt doppelt: Strukturierte Daten verbessern nicht nur die Automatisierung, sondern auch die tägliche Zusammenarbeit im Team, die Qualität von Entscheidungen und die Konsistenz der Kundenkommunikation. Die Investition in Datenstruktur zahlt sich aus – unabhängig davon, ob am Ende ein regelbasierter Workflow oder ein KI-Agent darauf zugreift.