Stellen Sie sich vor: Ein mittelständisches Unternehmen investiert sechsstellig in ein KI-System zur Prozessautomation. Drei Monate später steht das Projekt still. Nicht weil die Technologie versagt hätte – sondern weil die Daten, mit denen die KI arbeiten sollte, schlicht nicht nutzbar waren.
Das ist kein Einzelfall. Studien zeigen, dass bis zu 88 % aller KI-Projekte bereits in der Pilotphase scheitern. Und der Grund ist fast immer derselbe: keine Strategie, keine Struktur, keine belastbare Datenbasis.
Die Technologie ist längst da. Große Sprachmodelle, Automationsplattformen, KI-Agenten – leistungsfähig und bezahlbar. Was fehlt, ist die Grundlage, auf der sie wirken können.
KI-First-Denken kehrt die Reihenfolge um.
Statt erst ein Tool einzuführen und dann zu hoffen, dass Ihre Daten hineinpassen, beginnt der Prozess dort, wo er hingehört: bei Ihrem Unternehmen. Bei Ihren Leistungen, Prozessen, Produkten und Markenwerten. Diese Informationen werden so aufbereitet, dass sie maschinenlesbar werden – und gleichzeitig für Ihre Mitarbeiter klarer als je zuvor.
Denn das ist der oft übersehene Effekt: Was eine KI versteht, verstehen auch Menschen besser. Klare Strukturen verbessern nicht nur die Automation – sie verbessern Ihre gesamte Kommunikation.
Wenn Sie wissen möchten, warum so viele KI-Projekte scheitern, was Datenstruktur konkret bedeutet und wie Struktur Ihr Unternehmen über die KI hinaus verändert – dann finden Sie in den folgenden Beiträgen die Hintergründe.
