Diese Stille deutet selten auf ein Datenproblem hin. Die Organisation hat nicht entschieden, wie ihre Daten für KI genutzt werden dürfen, wer den Zugriff autorisiert und welche Governance gilt. Das ist kein Datenproblem. Das ist ein Readiness-Problem.
Die falsche Diagnose kostet Millionen
Woran scheitern KI-Projekte? Die reflexhafte Antwort: an schlechten Daten. Cloudflights Studie unter 150 deutschen C-Level-Führungskräften (Januar 2026) zeigt ein anderes Bild. Von denjenigen, die bereits an KI-Use-Cases gearbeitet hatten, nennen 49 Prozent fehlende Abstimmung zwischen IT, Business und Compliance als größtes Problem. Mit Abstand das am häufigsten genannte Problem. Daten sind ein realer und zentraler Faktor – aber bei Weitem nicht der größte.
Dabei werden drei Dinge unter „Datenproblem“ zusammengeworfen: Datenqualität – die Daten sind fehlerhaft oder inkonsistent. Datenverfügbarkeit – die richtigen Daten existieren nicht. Und Data Governance für KI – die Daten existieren, aber niemand hat entschieden, wer sie für KI nutzen darf. Die meisten Unternehmen haben es mit der dritten Kategorie zu tun. Sie behandeln sie wie die erste.
Deine Daten sind nicht katastrophal kaputt. Sie sind unvollständig, dupliziert, inkonsistent formatiert. Das ist normal. Die Frage ist, ob deine Organisation die Prozesse, Verantwortlichkeiten und Architektur hat, um imperfekte Daten für KI nutzbar zu machen. Laut einer Cloudera/HBR-Studie (2025) betrachten nur 7 Prozent der Unternehmen ihre Daten als vollständig KI-ready. Liegt das an der Qualität – oder daran, dass niemand entschieden hat, wie die vorhandenen Daten für KI genutzt werden sollen?
