Nichts davon schließt eine Organisation aus, KI einzusetzen. Es ist die Arbeit, die zuerst erledigt werden muss. Stammdaten-Governance, Datenherkunftsnachverfolgung, die Reduzierung von Datenlatenz zwischen ERP und FP&A sowie die Standardisierung von Eingabeprozessen sind keine besonders attraktiven Projekte. Aber sie sind das Fundament, das darüber entscheidet, ob KI echten Mehrwert schafft oder Verwirrung im großen Stil beschleunigt.
Die Reihenfolge entscheidet. Datenqualität ist kein paralleler Arbeitsschritt zur KI-Einführung, sondern die Grundvoraussetzung. Unternehmen, die diesen Schritt überspringen und direkt mit KI-Tools starten, erhalten Ergebnisse, denen niemand vertraut, Prozesse, die manuell korrigiert werden müssen, und ein Team, das zu Tabellenkalkulationen zurückkehrt, weil die KI-generierten Zahlen unzuverlässig sind. Die technischen Altlasten, die durch fehlende Grundlagenarbeit entstehen, nehmen mit der Zeit nicht ab. Sie wachsen.
Starten Sie mit einer Bewertung der Datenqualität, bevor Sie ein KI-Projekt aufsetzen. Reduzieren Sie die Latenz zwischen Quellsystemen und der Planungsebene. Definieren Sie klare Verantwortlichkeiten für Stammdaten. Diese Investitionen zahlen sich unmittelbar aus, denn sie bilden die Grundlage für die Zuverlässigkeit aller nachfolgenden Prozesse.
