Die aktuell stattfindenden IT-Transformationen sind von einem klaren Trend geprägt: dem Einsatz künstlicher Intelligenz (KI). Diese ist nicht länger Zukunftsmusik, sondern inzwischen ein wichtiger Treiber digitaler Veränderung.
Im Rahmen einer von Natuvion und NTT Data Business Solutions umgesetzten Studie zur IT-Transformation, nennen knapp 57 Prozent der Unternehmen die Einführung moderner Technologien, wie beispielsweise KI, als Hauptmotiv für ihr Transformationsvorhaben – ein Rekordwert, der die Richtung vorgibt.
Wer langfristig wettbewerbsfähig bleiben will, investiert besser heute als morgen in KI-basierte Systeme und Prozesse.
Doch je stärker KI zur strategischen Zielsetzung wird, desto deutlicher zeigt sich eine zentrale Schwäche: Die Leistungsfähigkeit von KI ist unmittelbar abhängig von der Qualität der verfügbaren Daten. Genau hier klafft eine gefährliche Lücke.
Ohne saubere Daten keine intelligente Entscheidung
KI lebt von Daten – nicht nur hinsichtlich der Quantität, sondern vor allem in Bezug auf deren Qualität. Damit sich die Wirkungskraft von KI voll entfalten kann, braucht es strukturierte, konsistente und zugängliche Informationen. Nur so lassen sich fundierte Analysen durchführen, Automatisierungspotenziale ausschöpfen oder realistische Prognosen treffen. Doch die Realität ist in vielen Unternehmen eine andere. Sie ist geprägt von unvollständigen, inkonsistenten, oder redundanten Daten, Dubletten, Medienbrüchen und fragmentierten Systemlandschaften, die das Potenzial von KI bestenfalls begrenzen, schlimmstenfalls aber sogar in die falsche Richtung lenken.
47 Prozent der im Rahmen der IT-Transformationsstudie 2025 befragten Unternehmen sehen die mangelhafte Datenqualität als größte Hürde ihrer Transformationsprojekte. Damit steht dieses Thema zum vierten Mal in Folge unter den Top drei der größten Herausforderungen – dieses Jahr sogar auf Platz eins. Vor allem größere Unternehmen oder Konzerne haben hier strukturelle Defizite, denn ihre komplexen Systemlandschaften und historisch gewachsenen Datenbestände erschweren die nachhaltige Bereinigung der Ausgangsdaten.
Die Unvereinbarkeit dieser Aspekte und das sich daraus ergebende Spannungsfeld ist offensichtlich: Unternehmen setzen zwar auf KI und investieren in diese Technologie, liefern den Systemen aber keine verlässliche Datenbasis. So wird aus einem ambitioniert gestarteten Digitalisierungsprojekt oft nur eine digitalisierte Ineffizienz.
KI-Investitionen setzen Data Readiness voraus
Wer die Möglichkeiten von KI wirklich nutzen will, muss deshalb zuerst die Grundlage schaffen. Das bedeutet, Datenbestände müssen geprüft, bereinigt, vereinheitlicht und so aufbereitet werden, dass sie sich strategisch managen lassen. Genau an dieser Stelle verbirgt sich ein Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Umsetzung eines Transformationsprojekts: In der Studie gaben 43 Prozent der Unternehmen an, dass Housekeeping-Aktivitäten, wie etwa Bestandsanalysen und Readiness-Checks, entscheidend für den Erfolg ihrer Transformation waren.
Den vollständigen Artikel lesen Sie auf it-daily.net
Im Rahmen einer von Natuvion und NTT Data Business Solutions umgesetzten Studie zur IT-Transformation, nennen knapp 57 Prozent der Unternehmen die Einführung moderner Technologien, wie beispielsweise KI, als Hauptmotiv für ihr Transformationsvorhaben – ein Rekordwert, der die Richtung vorgibt.
Wer langfristig wettbewerbsfähig bleiben will, investiert besser heute als morgen in KI-basierte Systeme und Prozesse.
Doch je stärker KI zur strategischen Zielsetzung wird, desto deutlicher zeigt sich eine zentrale Schwäche: Die Leistungsfähigkeit von KI ist unmittelbar abhängig von der Qualität der verfügbaren Daten. Genau hier klafft eine gefährliche Lücke.
Ohne saubere Daten keine intelligente Entscheidung
KI lebt von Daten – nicht nur hinsichtlich der Quantität, sondern vor allem in Bezug auf deren Qualität. Damit sich die Wirkungskraft von KI voll entfalten kann, braucht es strukturierte, konsistente und zugängliche Informationen. Nur so lassen sich fundierte Analysen durchführen, Automatisierungspotenziale ausschöpfen oder realistische Prognosen treffen. Doch die Realität ist in vielen Unternehmen eine andere. Sie ist geprägt von unvollständigen, inkonsistenten, oder redundanten Daten, Dubletten, Medienbrüchen und fragmentierten Systemlandschaften, die das Potenzial von KI bestenfalls begrenzen, schlimmstenfalls aber sogar in die falsche Richtung lenken.
47 Prozent der im Rahmen der IT-Transformationsstudie 2025 befragten Unternehmen sehen die mangelhafte Datenqualität als größte Hürde ihrer Transformationsprojekte. Damit steht dieses Thema zum vierten Mal in Folge unter den Top drei der größten Herausforderungen – dieses Jahr sogar auf Platz eins. Vor allem größere Unternehmen oder Konzerne haben hier strukturelle Defizite, denn ihre komplexen Systemlandschaften und historisch gewachsenen Datenbestände erschweren die nachhaltige Bereinigung der Ausgangsdaten.
Die Unvereinbarkeit dieser Aspekte und das sich daraus ergebende Spannungsfeld ist offensichtlich: Unternehmen setzen zwar auf KI und investieren in diese Technologie, liefern den Systemen aber keine verlässliche Datenbasis. So wird aus einem ambitioniert gestarteten Digitalisierungsprojekt oft nur eine digitalisierte Ineffizienz.
KI-Investitionen setzen Data Readiness voraus
Wer die Möglichkeiten von KI wirklich nutzen will, muss deshalb zuerst die Grundlage schaffen. Das bedeutet, Datenbestände müssen geprüft, bereinigt, vereinheitlicht und so aufbereitet werden, dass sie sich strategisch managen lassen. Genau an dieser Stelle verbirgt sich ein Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Umsetzung eines Transformationsprojekts: In der Studie gaben 43 Prozent der Unternehmen an, dass Housekeeping-Aktivitäten, wie etwa Bestandsanalysen und Readiness-Checks, entscheidend für den Erfolg ihrer Transformation waren.
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