KI steht ganz oben auf der Agenda vieler Organisationen. Von Chatbots und Copiloten über intelligente Suchlösungen bis hin zu automatisierten Analysen scheinen die Möglichkeiten endlos. Dennoch sind die Ergebnisse in der Praxis oft unterschiedlich. Einige Organisationen erzielen schnelle Erfolge, während andere Schwierigkeiten haben, KI tatsächlich Wertschöpfung erzielen zu lassen.

Die Ursache liegt oft nicht in der Technologie selbst. Erfolgreiche KI beginnt nämlich nicht mit einem Modell, einem Prompt oder einem Chatbot. Sie beginnt mit der Qualität der Informationen, auf denen die KI basiert.

KI braucht Kontext

Viele KI-Anwendungen sind hervorragend in der Lage, Informationen zu verarbeiten, Verbindungen herzustellen und Antworten zu formulieren. Aber dafür benötigen sie Kontext.

Wenn ein Mitarbeiter eine Frage an einen KI-Assistenten stellt, erwartet er eine Antwort, die korrekt, relevant und situationsgerecht ist. Dafür muss die KI Zugriff auf die richtigen Daten haben und verstehen, wie verschiedene Datenquellen miteinander zusammenhängen.

Ohne Kontext bleibt KI von Annahmen und Wahrscheinlichkeiten abhängig. Das Ergebnis kann überzeugend klingen, muss aber nicht per Definition richtig sein. Daher gilt für KI dasselbe Prinzip, das seit Jahren innerhalb der Datenanalyse bekannt ist: Die Qualität der Auskunft wird von der Qualität der zugrunde liegenden Information bestimmt.

Das Problem der zersplitterten Informationen

In vielen Organisationen befinden sich Informationen an Dutzenden von verschiedenen Orten. Dokumente werden in SharePoint gespeichert. Kundeninformationen befinden sich in CRM-Systemen. Operative Daten stammen aus ERP-Systemen. Logdateien werden in Monitoring-Plattformen gespeichert und zusätzliches Wissen ist über E-Mails, Ticketsysteme und interne Dokumentation verteilt.

Für Mitarbeiter ist es oft schon schwierig, alle relevanten Informationen wiederzufinden. Für KI wird sich das nicht ändern. Wenn Informationen über verschiedene Systeme verteilt sind, entsteht ein Kontextproblem. Das benötigte Wissen ist vorhanden, aber nicht als zusammenhängendes Ganzes verfügbar.

Genau dort laufen viele KI-Projekte gegen eine Wand. Das Modell funktioniert prima, hat aber unzureichenden Zugang zum richtigen Kontext, um vertrauenswürdige Antworten zu geben.

Warum mehr Daten nicht automatisch besser ist

Eine weit verbreitete Fehlannahme ist, dass KI besser wird, je mehr Daten verfügbar sind. Tatsächlich geht es nicht nur um die Menge der Daten, sondern vor allem um deren Qualität, Zugänglichkeit und Kohärenz. Ein Unternehmen kann über riesige Datenmengen verfügen, während wichtige Informationen dennoch in isolierten Systemen, veralteten Dokumenten oder schlecht definierten Prozessen verborgen bleiben.

KI braucht nicht nur Daten. KI braucht bedeutungsvolle Daten. Das bedeutet, dass Informationen auffindbar, aktuell und miteinander verbunden sein müssen.

Die Rolle von Such KI

Gerade deshalb wächst das Interesse an Suche KI. Viele Organisationen nutzen bereits Enterprise Search, um Informationen besser auffindbar zu machen. Search AI baut darauf auf, indem es Informationen aus verschiedenen Systemen zugänglich macht, interpretiert und in Kontext setzt, ohne alles in eine zentrale Umgebung verschieben zu müssen. Ein Nutzer muss nicht mehr selbst mehrere Systeme durchsuchen und Zusammenhänge herstellen. Search AI hilft dabei, relevante Informationen schneller zu finden, zusammenzufassen und in brauchbare Antworten zu übersetzen.

Aber auch KI-Suche ist abhängig von der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Ohne Kontext bleibt auch die klügste KI in ihren Möglichkeiten beschränkt.

Einblick in Daten und Prozesse

Neben dem Zugang zu Informationen ist das Verständnis von Prozessen mindestens ebenso wichtig. Viele Organisationen wissen, welche Systeme sie nutzen, haben aber nur begrenzte Einblicke in deren gegenseitige Abhängigkeiten. Welche Prozesse sind voneinander abhängig? Welche Datenquellen sind entscheidend? Wo entstehen Fehler oder Verzögerungen?

Hier kommt Beobachtbarkeit im Bild. Beobachtbarkeit (Observability) hilft Organisationen, Einblicke in Systeme, Prozesse und Datenflüsse zu gewinnen. Nicht nur, um Probleme schneller zu lösen, sondern auch, um besser zu verstehen, wie sich Informationen durch die Organisation bewegen. Dieser Einblick bildet einen wichtigen Baustein für zuverlässige KI-Anwendungen.

KI als Teil einer umfassenderen Datenstrategie

Erfolgreiche KI steht selten für sich allein. Organisationen, die den größten Nutzen aus KI ziehen, investieren normalerweise zuerst in ihre Datenstrategie. Sie bieten eine solide Grundlage, auf der Daten zugänglich, zuverlässig und gut organisiert sind. Erst danach wird KI eingesetzt, um Prozesse zu beschleunigen, Wissen zugänglicher zu machen oder die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Damit verschiebt sich die Frage von:
“Welche KI-Lösung benötigen wir?”
nach
“Haben wir die richtige Grundlage, um KI erfolgreich anzuwenden?”

KI beginnt bei Einsicht

KI bietet enorme Chancen. Aber ohne Kontext bleibt das Risiko bestehen, dass Antworten unvollständig, ungenau oder unzureichend untermauert sind. Erfolgreiche KI beginnt daher nicht bei Technologie, sondern bei Einsicht. Einsicht in Daten. Einsicht in Prozesse. Und Einsicht in den Zusammenhang zwischen Systemen und Informationen.

Ohne Kontext bleibt KI ein Ratespiel. Mit den richtigen Daten, Erkenntnissen und Zusammenhängen entsteht die Grundlage für zuverlässige und wertvolle KI-Anwendungen.

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