Wie Sie verhindern, dass KI ein Datensilo wird

Viele Unternehmen starten ihr erstes KI-Projekt als eigenständiges Experiment. Ein Team sammelt Dokumente, baut eine eigene Datenbank auf und verbindet sie mit einer KI-Anwendung. Die ersten Ergebnisse sehen vielversprechend aus und man hat das Gefühl, wirklich etwas in der Hand zu halten. Nach einigen Monaten stellen Sie fest, dass dieselben Informationen auch im ERP, im CRM, in gemeinsam genutzten Ordnern und in einer Handvoll Excel-Dateien liegen. Niemand weiß mehr, welche Version stimmt. Die KI, die Informationen zugänglicher machen sollte, hat inzwischen ein neues Datensilo aufgebaut.

Kurz gesagt: Ein KI-Projekt wird zum Datensilo, sobald es mit eigenen Kopien von Unternehmensdaten arbeitet. Nach ein paar Monaten weiß niemand mehr, welche Version stimmt. Das verhindern Sie, indem Sie die KI an die bestehenden Quellen wie ERP und CRM anschließen, statt Dokumente in eine separate Datenbank zu übertragen. Legen Sie pro Angabe fest, welches System die Wahrheit ist. Die KI liest dann genau dort. So macht das Projekt Informationen zugänglicher, statt eine weitere Version danebenzustellen.

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Was ein Datensilo eigentlich ist

Ein Datensilo ist eine Ansammlung von Daten, die Sie innerhalb einer Anwendung, einer Abteilung oder eines Teams speichern, ohne echte Verbindung zum Rest der Organisation. Diese Daten stehen anderen Prozessen nicht zur Verfügung und hängen nicht an einer klaren Quelle. Sie verwenden häufig eigene Definitionen und lassen sich schwer aktuell halten. Meist hat nur eine kleine Gruppe Zugriff und das Silo liegt außerhalb Ihrer allgemeinen Richtlinie für Datenmanagement.

KI verstärkt dieses Risiko. Pilotprojekte entstehen schnell und stützen sich auf Kopien und separate Plattformen neben Ihren bestehenden Systemen.

Warum KI-Datensilos so leicht entstehen

1. Tempo. Experimente müssen etwas Greifbares zeigen, also exportiert das Team die notwendigen Daten aus den bestehenden Systemen in eine separate Arbeitsumgebung. Was als temporäre Kopie für einen Piloten beginnt, wächst unbemerkt zu einer dauerhaften Quelle heran, auf die sich das gesamte Projekt stützt.
2. Die Anbieter selbst. Viele KI-Lösungen verlangen, dass Sie Dokumente und Daten auf ihre Plattform hochladen. Dort entsteht eine separate Umgebung mit eigenem Zugriffsmanagement, eigener Versionierung und einer eigenen Sicht darauf, was die Wahrheit ist.
3. Der Aufwand, an Quelldaten heranzukommen. Eine direkte Anbindung an das ERP oder das CRM wirkt komplex und zeitraubend. Eine Kopie sieht einfacher aus. Einige Monate später weichen Kopie und Quelle voneinander ab und niemand weiß, welche zählt.
4. Unklare Verantwortlichkeit. Solange niemand formell für die Daten in der KI-Anwendung zuständig ist, geschehen Korrekturen nur dort und die Quelle bleibt falsch. So wächst nach und nach ein Parallelsystem, das nie mehr mit den Originaldaten abgeglichen wird.

Beginnen Sie mit der Frage, wo die Wahrheit liegt

Bevor Sie mit dem Bauen beginnen, legen Sie für jede Art von Information fest, welches System die Quelle ist. Kundendaten gehören ins CRM, Produktdaten ins ERP oder PIM, Transaktionen in die Buchhaltung, Verträge ins Dokumentenmanagement und Personaldaten ins HR-System. Sobald diese Entscheidungen stehen, darf eine KI-Anwendung diese Informationen nutzen, ohne heimlich eine alternative Wahrheit zu erzeugen.

Kopieren Sie nur mit klarem Ziel

Manchmal haben Sie keine andere Wahl und müssen Daten temporär oder aus technischen Gründen kopieren. Halten Sie dann ausdrücklich fest:

• was Sie kopieren und warum;
• wie oft Sie die Kopie aktualisieren und wie lange Sie sie aufbewahren;
• wer Zugriff bekommt;
• wie Korrekturen zur Quelle zurückfließen;
• was mit der Kopie geschieht, wenn Sie das Projekt beenden.

Eine Kopie ohne Vereinbarungen wächst fast immer zu einem Risiko heran.

Lassen Sie Korrekturen zur Quelle zurückfließen

Angenommen, ein Mitarbeiter bemerkt über die KI, dass eine Produktbeschreibung nicht stimmt. Wenn Sie diese Korrektur nur in der KI-Umgebung vornehmen, bleiben alle anderen Systeme falsch. Entwerfen Sie deshalb einen Prozess, bei dem Korrekturen im Quellsystem geschehen, dort genehmigt werden und von dort zurück in die KI-Anwendung fließen. So bleibt Ihre KI ein Nutzer der Daten und keine eigenständige Quelle daneben.

Verwenden Sie bestehende Definitionen

Ein neues KI-Projekt darf nicht selbst festlegen, was Umsatz, aktiver Kunde, Lieferdatum oder Produktgruppe bedeuten. Zeigt sich, dass diese Definitionen nicht klar sind, legt das KI-Projekt ein Governance-Problem offen, das Sie zentral lösen müssen. Tun Sie das nicht, liefert Ihre KI saubere Analysen auf Basis der falschen Definition. Das Vertrauen in die Ergebnisse ist dann schnell verloren.

Denken Sie früh an die Integration

Ein Pilotprojekt können Sie noch mit manuellen Uploads laufen lassen, um eine Hypothese zu prüfen. Für den regulären Einsatz brauchen Sie eine verwaltete Integration. Legen Sie fest, welche Systeme Daten liefern, wie oft diese aktualisiert werden, wie Sie Fehler melden, was die KI zurückschreiben darf, welche Kontrollen Sie vorschalten und wie Sie den Datenfluss überwachen. So bleibt die KI-Anwendung ein kontrollierter Teil Ihrer Systemlandschaft.

Vermeiden Sie ein eigenes Zugriffsmodell

Eine KI-Plattform enthält häufig sensible Informationen. Nutzen Sie Ihr bestehendes Identity- und Access-Management und richten Sie keine separate Rechtestruktur ein. Mitarbeitende sollen über die KI nur sehen, was sie auch ohne KI sehen dürften. Wer keinen Zugriff auf den Vertragsordner hat, darf auch über einen Chatbot den Inhalt dieser Verträge nicht einsehen.

Legen Sie die Verantwortung für Daten fest

Für jede wichtige Datenquelle brauchen Sie jemanden, der für Qualität, Definitionen, Rechte, Korrekturen, Aufbewahrungsfristen und Verfügbarkeit verantwortlich ist. Die IT betreibt die Infrastruktur. Sie ist nicht automatisch Eigentümerin der Bedeutung oder der Qualität kommerzieller oder finanzieller Daten. Diese Verantwortung siedeln Sie auf der Fachseite an, noch bevor Sie die erste Kopie erstellen.

Planen Sie einen Ausstieg

Ein Datensilo ist besonders problematisch, wenn Ihre Daten nur auf der Plattform des Anbieters existieren. Legen Sie vorab fest:

• in welchem Format Sie alles exportieren können;
• ob Konfigurationen und Metadaten mitkommen;
• wie Sie Ihre Unternehmensdaten löschen lassen;
• wie lange Backups bestehen bleiben;
• welche Dokumentation zur Verfügung steht;
• wie ein anderer Anbieter die Lösung übernehmen kann.

Wie Sie sich darauf vorbereiten, lesen Sie in Was, wenn Ihr KI-Anbieter morgen verschwindet?.

Prüfen Sie die Architektur vor der Skalierung

Für einen Piloten muss nicht alles perfekt sein. Für die Skalierung schon. Halten Sie dann mindestens fest, wo die Originaldaten liegen, welche Daten Sie kopiert haben, wie Aktualisierungen ablaufen, wer Zugriff hat, wo die Ergebnisse gespeichert sind, wie Korrekturen funktionieren und was geschieht, wenn Sie aufhören. Ohne diesen Überblick skalieren Sie ein verborgenes Silo einfach mit.

Zum Abschluss

Ein KI-Projekt schafft ein neues Datensilo in dem Moment, in dem Geschwindigkeit wichtiger wird als Zusammenhang. Behandeln Sie Ihre KI-Lösung als Teil Ihrer bestehenden Informationslandschaft: zuverlässige Quellen, zurückfließende Korrekturen und Zugriffsregeln, die an Ihre bestehende Richtlinie andocken. Dann stärkt KI Ihr Informationsmanagement, statt daneben ein Parallelsystem aufzubauen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Datensilo und wie erkennen Sie es in einem KI-Projekt? Ein Datensilo entsteht, wenn eine KI-Anwendung eigene Kopien, eigene Definitionen oder eigene Zugriffsrechte neben den bestehenden Systemen aufbaut. Sie erkennen es an Korrekturen, die nur innerhalb der KI-Umgebung stattfinden. Weitere Zeichen sind Berichte mit anderen Zahlen als im ERP und ein Anbieter, der immer wieder um neue Uploads bittet.

Dürfen Sie Daten auf eine KI-Plattform kopieren? Manchmal ist eine technische Kopie unumgänglich. Halten Sie dann ausdrücklich fest, was Sie kopieren, wie oft, wie lange Sie es aufbewahren, wer Zugriff hat und was bei einem Projektende geschieht. Ohne diese Vereinbarungen wächst die Kopie fast immer zu einem Risiko heran.

Wer ist Eigentümer der Daten in einem KI-Projekt? Jede wichtige Datenquelle hat eine verantwortliche Person für Qualität, Definitionen, Rechte und Aufbewahrungsfristen. Die IT betreibt die Infrastruktur, ist aber nicht automatisch für die kommerzielle oder finanzielle Bedeutung zuständig. Diese Verantwortung müssen Sie vorab festlegen.

Was gehört in einen Ausstiegsplan für einen KI-Anbieter? Das Exportformat Ihrer Daten und ob Konfigurationen und Metadaten mitkommen. Dazu kommen die Aufbewahrung von Backups, die Löschung der Unternehmensdaten und die verfügbare Dokumentation, damit ein anderer Anbieter die Lösung übernehmen kann.