Erst die Inhalte, dann die KI: Warum 90 % eures Datenbestands
nicht KI-reif sind
95 % der KI-Piloten in Unternehmen bringen keine messbare Wirkung
auf die Gewinn- und Verlustrechnung — und schuld ist fast nie das
Modell.
Das Versprechen klingt verführerisch — die KI liest einfach eure
Verträge, Akten und Handbücher, und ihr fragt in normaler
Sprache. Zwischen „im Prinzip" und „im Betrieb" steckt aber genau
die Arbeit, über die auf den Hochglanz-Folien niemand spricht:
Ein Großteil eurer Informationen liegen unstrukturiert vor,
verstreut über Silos, in Dubletten und veralteten Fassungen, mit
Querverweisen, die sich für einen Menschen auflösen lassen, für
eine Maschine aber ein Labyrinth sind. Wir zeigen, wann selbst
dokumentengestützte KI weiter halluziniert, wie ihr in wenigen
Fragen erkennt, ob euer Bestand das Problem ist, und was
„aufbereiten" wirklich heißt — als Handwerk, nicht als
Knopfdruck.
Die Kernbotschaft der Folge: erst der Bestand, dann die KI. Wer
das umdreht, zahlt für einen Piloten, der nie in Produktion
geht.
Wenn ihr genau wissen wollt, wo es bei euren Projekten klemmen
könnte, hier geht es zu unserem kostenlosen Check:
https://neomo.link/check
Das nehmt ihr mit
Warum nicht das Modell der Engpass ist, sondern das, was
davor liegt.
Woran ihr in vier Fragen erkennt, ob euer Datenbestand euer
KI-Projekt ausbremst.
Was „aufbereiten" konkret bedeutet: OCR, Querverweise
auflösen, Strukturen und Entitäten, Dubletten raus, Herkunft
mitführen.
Warum ein einmal aufbereiteter Bestand ein Vermögenswert ist,
der viele Anwendungen trägt — und die Modelle überlebt.
Warum das Erfahrung braucht und selten nebenher und inhouse
gelingt.
Quellen
MIT NANDA, *The GenAI Divide: State of AI in Business 2025*
(via Fortune, 18.08.2025):
https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/Gartner,
Pressemitteilung, 29.07.2024:
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025IDC
White Paper *Untapped Value* (US51128223, Aug. 2023, via Box):
https://blog.box.com/90-your-data-unstructured-and-its-full-untapped-valueStanford
RegLab & HAI, *Hallucination-Free? Assessing the Reliability of
Leading AI Legal Research Tools* (Mai 2024):
https://hai.stanford.edu/news/ai-trial-legal-models-hallucinate-1-out-6-or-more-benchmarking-queries
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