Das Wichtigste in Kürze
Die KI-Bereitschaft deutscher, österreichischer und Schweizer Unternehmen ist eine Illusion. Während 40 Prozent sich für „KI-ready" halten, zeigt die Realität massive Lücken in der Dateninfrastruktur. Ohne saubere, integrierte Datenarchitektur bleiben KI-Investitionen wirkungslos.
- Die Diskrepanz: 77 % übertragen Kundendaten weiterhin manuell, obwohl 40 % sich für KI-ready halten
- Das Kernproblem: 46 % bewerten ihre Dateninfrastruktur nur als „bedingt vorbereitet" für KI-Einsatz
- Die Auswirkung: 82 % der Datensilos stören laut IBM kritische Workflows in Organisationen
- Die Lösung: KI-Readiness erfordert einheitliche Datenarchitektur und synchronisiertes Datenmanagement
Lesezeit: 7 Minuten
Künstliche Intelligenz ist das Tool für produktivere Teams und intelligentere Entscheidungen. Sie verarbeiten Daten schneller als das menschliche Gehirn, erkennen schnell Muster und fügen Informationen effizient zu einem gewinnbringenden Gesamtbild zusammen.
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Doch die Realität in deutschen, österreichischen und Schweizer Unternehmen sieht anders aus: Viele unterschätzen, wie wichtig saubere, strukturierte Daten für den Erfolg von KI-Projekten sind.
Inhaltsverzeichnis
Vom Bauchgefühl zu datenbasierten Entscheidungen
Die aktuelle HubSpot EMEA Survey 2025 unter 328 Führungskräften im DACH-Raum zeigt eine Diskrepanz: Während 40 Prozent der Unternehmen sich für „KI-ready" halten, geben 77 Prozent an, Kundendaten weiterhin manuell zu übertragen. Diese Kluft zwischen Zielsetzung und tatsächlichen Prozessen offenbart, wie groß der Nachholbedarf bei der Integration ist.
Noch deutlicher wird das Problem bei der Dateninfrastruktur: 46 Prozent der Führungskräfte sehen ihre Systeme nur als „bedingt vorbereitet" für den Einsatz von KI. Lediglich ein Drittel fühlt sich wirklich gut aufgestellt, wenn es um eine vernetzte, KI-fähige Datenarchitektur geht.
Die Konsequenzen dieser fragmentierten Datenlandschaft sind groß. Wenn Daten nicht integriert sind, fehlt der Kontext für belastbare Analysen. Entscheidungen basieren dann auf unvollständigen Informationen oder – wie viele Führungskräfte selbst formulieren – „auf einem Mix aus Erfahrung und Intuition". Dieses Verhalten entsteht nicht aus Misstrauen, sondern aus Unsicherheit und kostet täglich Produktivität.
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Warum Datensilos den Erfolg ausbremsen
Datensilos entstehen, wenn Informationen in voneinander getrennten Systemen liegen – etwa im CRM, im ERP oder im Marketing-Tool – und nicht miteinander verknüpft sind. Jeder Bereich sieht nur seinen eigenen Ausschnitt der Realität. Das Resultat: inkonsistente Informationen, fehlender Überblick und Entscheidungsprozesse, die auf unterschiedlichen Grundlagen beruhen.
Wie IBM in der Studie „Data Differentiator" belegt, stören 82 Prozent der Datensilos die kritischen Workflows ihrer Organisationen. In der Praxis bedeutet das: KI-Modelle können keine konsistenten Vorhersagen treffen, weil sie auf fragmentierten Datensätzen basieren.
Typische Ursachen von Datensilos
- Komplexe Tool-Landschaften: Marketing, Vertrieb und Service nutzen jeweils eigene Systeme. Integration wird zur Ausnahme, Schnittstellen sind lückenhaft oder manuell gepflegt.
- Mangelnde Agilität: Wenn Datenquellen isoliert sind, dauern Abstimmungen länger und Innovationen kommen langsamer voran.
- Schlechte Datenqualität: Doppelte, fehlerhafte oder widersprüchliche Einträge untergraben das Vertrauen in Reports und damit in Entscheidungen.
- Ausgebremste KI: Ohne eine zentrale Datenstruktur fehlt Algorithmen der Kontext. Sie erkennen zwar Muster, aber nicht das Gesamtbild.
Datenmanagement und KI müssen synchronisiert werden
Ein häufiger Fehler: KI-Initiativen werden isoliert gestartet, während das Datenmanagement unverändert bleibt. Doch ohne einheitliche Datenarchitektur – etwa in Form eines Data Fabric oder einer integrierten CRM-Plattform – bleibt die vielzitierte KI-Readiness eine Illusion.
Gerade CRM-Plattformen wie HubSpot zeigen, wie sich Datenmanagement und KI kombinieren lassen. Durch die Verbindung von CRM-Daten mit intelligenten Analysefunktionen entsteht ein nahtloses System, das fundierte Entscheidungen unterstützt und Silos langfristig auflöst.
Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 75 Prozent der Führungskräfte glauben, dass visualisierte Daten in Meetings zu präziseren Entscheidungen führen. Ein deutliches Zeichen dafür, wie stark Transparenz über Datensilos entscheidet. Wer Daten integriert und sichtbar macht, beschleunigt nicht nur Entscheidungen, sondern reduziert auch Reibungsverluste im Alltag.
Unsere Empfehlung:
Beginnen Sie mit einem Daten-Realitätscheck. Bewerten Sie den Reifegrad Ihres Datenmanagements und der KI-Integration systematisch. So erkennen Sie, wo Lücken bestehen und welche Maßnahmen Priorität haben. Integrierte Analyse-Tools können dabei helfen, sowohl CRM-Daten als auch KI-Anwendungen einheitlich abzubilden und zu optimieren.
Fazit: KI-Readiness ist kein Status, sondern ein Ergebnis integrierter Datenarbeit
Die Folgen von fragmentiertem Datenmanagement sind gravierend: 41,2 Prozent der Unternehmen haben bereits Chancen aufgrund unzusammenhängender Daten verpasst, und nur 36,3 Prozent haben Kundendaten so verfügbar, dass KI sie nutzen kann.
Ein weiteres Risiko: Unternehmen, die externe KI-Tools wie ChatGPT unkontrolliert einsetzen, schaffen ungewollt Datenlecks. Eine eigene, intern eingebettete KI-Lösung auf einer konsistenten Datenbasis bietet hier nicht nur Sicherheit, sondern auch Kontrolle und Transparenz.
Unternehmen wollen datengetrieben handeln, doch sie treffen Entscheidungen oft mit unvollständigen Puzzleteilen. Die gute Nachricht: Diese strukturellen Schwächen sind lösbar – mit der richtigen Strategie und den passenden Werkzeugen.
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