Blog DQE: Das Geheimnis erfolgreicher KI-Anwendungsfälle

Mai 29, 2026

Data Quality: Das Geheimnis erfolgreicher KI-Anwendungsfälle

Datenqualität geht weit über technische Überlegungen hinaus. Sie steht im Zentrum von Erfolg oder Misserfolg von KI-Projekten und beeinflusst sowohl die Rentabilität als auch die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen – in einem Kontext beschleunigter digitaler Transformation.

Nach einer Phase des Experimentierens tritt die generative KI nun in die Phase der Bereitstellung in operativen Lösungen ein. Fortschrittliche Sprachmodelle stehen ausgereiften Technologieteams inzwischen breiter zur Verfügung, was die Eintrittsbarrieren senkt.

KI muss jedoch mit relevanten und zuverlässigen Daten trainiert werden, um in ihren Anwendungen überzeugende Ergebnisse zu liefern. Deshalb besteht der erste Schritt, sobald Kundendaten ins Spiel kommen, darin, die Elemente ihrer Grundlage zu qualifizieren – also die Kontaktdaten der Kunden. Auf dem Spiel stehen die Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse, das Vertrauen der Nutzer und erfolgreiche Anwendungsfälle. Werfen wir einen genaueren Blick darauf.

KI und das Ziel zuverlässiger Daten

Generative KI verarbeitet Daten in einem Umfang und Tempo, das es zuvor nicht gab: Sie greift massiv auf riesige Datenbestände zurück, um Nutzeranfragen zu beantworten – und macht Datenzuverlässigkeit damit wichtiger denn je.

Das stellt Data-Teams vor eine grundlegende Herausforderung: Welche Anfragen Nutzer an die KI-Engine stellen, lässt sich weder vorhersehen noch vorab filtern – also auch nicht, welche Datensätze vorher aufbereitet und bereinigt werden müssten. Ohne qualifizierte Daten enthalten KI-Ergebnisse dann Fehler und wirken unzuverlässig, was bei Fachleuten Zweifel an der Eignung der Technologie für ihre Anwendungsfälle weckt.

Kurz gesagt: KI verstärkt die Folgen mangelhafter Datenqualität. Enthalten Kundenkontaktdaten Fehler – doppelte E-Mail-Adressen, falsche Namen, fehlerhafte Postanschriften –, bleiben Kundenwissen und 360-Grad-Sicht lückenhaft, und die KI vergrößert genau diese Lücken. Ein Datenregister mit fehlerhaften Adressen oder Duplikaten aus unterschiedlichen E-Mail-Adressen desselben Kunden kann Vertriebsmitarbeitenden keine fein granulierten Informationen liefern – etwa zum Einzugsgebiet oder Kundenprofil.

KI ohne Datenqualität: ein Risiko

Ohne qualifizierte Daten steigt das Risiko verzerrter Antworten – und Nutzer zögern, die entsprechenden Anwendungsfälle einzuführen. Eine McKinsey-Studie bestätigt das Ausmaß: 70 % der KI-Initiativen scheitern, hauptsächlich an Daten mangelnder Qualität, die die Zuverlässigkeit der Ergebnisse untergraben.

Arbeitet die KI mit unqualifizierten Daten, ist der gesamte Prozess – von der Nutzeranfrage bis zur generierten Antwort – zahlreichen Fehlerquellen ausgesetzt: Verwischen Unvollkommenheiten in den Kontaktdaten die Grenzen der Erreichbarkeit, fällt es der KI schwer, Kundendatenelemente korrekt zu verknüpfen.

Sind die Trainingsdaten erst in der Engine, lässt sich zudem kaum noch kontrollieren, welche Nutzer auf welche Datenelemente zugreifen – neue Unsicherheiten und Datenschutzrisiken entstehen. Unqualifizierte Kundenkontaktdaten öffnen dabei potenziellen Angreifern Einfallstore: Bei Identitätsbetrug etwa werden Namen und Kontaktdaten missbraucht, die nie mit einem leistungsstarken Datenqualitätswerkzeug auf Richtigkeit geprüft wurden – sei es bei einer falschen Adresse, um Zahlungserinnerungen zu entgehen, oder bei SIM-Swapping, um eine Transaktion fälschlich zu bestätigen.

Datenqualität rückt heute ins Zentrum

„Garbage in, garbage out“ zeigt sich bei KI-Projekten besonders deutlich: 67 % der Führungskräfte sind über KI-bezogene operative Risiken besorgt – vor allem wegen Data Governance und Datenqualität*. Damit die Ergebnisse generativer KI nicht die Einführung neuer Anwendungsfälle und das Vertrauen der Nutzer untergraben, braucht es heute proaktive statt reaktive Ansätze für Datenqualität – ein Kurswechsel, der überfällig war.

Ein weiterer Grund, Datenqualität vor der Verarbeitung sicherzustellen: die KI-Investition selbst zu rechtfertigen. Schlecht qualifizierte Daten mindern Rentabilität und Vertriebswert von Projekten – und ein einzelner Dateneingabefehler kostet schätzungsweise 10 bis 100 US-Dollar**, wenn man Reputationsschäden, regulatorische Nichtkonformität und verpasste Chancen mitrechnet. Datenqualität ist damit zur Grundvoraussetzung geworden, um KI-Projekte mit konsistenten, unternehmensweiten Daten rentabel zu machen.

Nicht zuletzt treiben die enormen Datenmengen in KI-Modellen den Energieverbrauch – und damit den CO₂-Fußabdruck – digitaler Technologie in die Höhe. Datenbereinigung wirkt dem entgegen, indem sie unnötige Daten aus der Verarbeitung entfernt und so Emissionen senkt, wie DQEs Öko-Rechner zeigt. Bemerkenswert: Unternehmen, die ihre Nachhaltigkeitsdaten mit fortschrittlichen Fähigkeiten steuern, erzielen laut einer Studie aus 2023 mit 43 % höherer Wahrscheinlichkeit eine bessere Rentabilität als ihre Wettbewerber* – ein Aspekt, der sich zu berücksichtigen lohnt.

Beim letzten Treffen des DQE Users‘ Club berichteten zahlreiche Unternehmen von ihren Erfahrungen mit qualifizierten Daten und den Herausforderungen ihrer KI-Projekte. Ein paar Auszüge:

Byredo: „Die Absicherung von Daten ist ein entscheidendes Thema, um allen Bereichen, die an der internationalen Expansion unseres Unternehmens beteiligt sind, leistungsstarke KI-Lösungen zu bieten.“
SFR Business: „Wir brauchen einen echten ‚augmented agent‘, der mit KI-basierten Werkzeugen ausgestattet ist, um eine optimale Kontrolle unserer Datenqualität sicherzustellen – und das bei gleichzeitig zunehmender Komplexität unseres Produktangebots und der Kundentypen, die wir bedienen.“
Belambra: „Mit Hilfe von Werkzeugen, die auf unsere Arbeit zugeschnitten sind, können sich unsere Kundenserviceteams auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren, etwa die Umsatzsteigerung, und zugleich den Zeitaufwand für Aufgaben im After-Sales-Service reduzieren.“
Rossel Advertising France: „Datenqualität in den Kern unserer digitalen Transformation zu integrieren, ist nicht nur eine IT-Frage. Es ist eine gemeinsame Herausforderung, die das ganze Unternehmen betrifft, wenn wir wollen, dass unsere KI-Projekte gelingen.“

Die 3 Erfolgsfaktoren für qualifizierte Daten im KI-Einsatz

Um die Erfolgschancen neuer Anwendungsfälle zu erhöhen, müssen Unternehmen angesichts der KI-inhärenten Datenqualitätsherausforderungen auf drei Ebenen die richtigen Grundlagen schaffen:

Der Mensch: In einem KI-Projekt zählt vor allem eines: alle relevanten Fachbereiche zusammenzubringen und ihre operative Sicht mit technischem Fachwissen zu bündeln. Bei Kundenkontaktdaten hilft dieser kollektive Ansatz, Datennutzung und die damit verbundenen Probleme zu verstehen, bevor KI überhaupt zum Einsatz kommt. Ebenso wichtig: eine stärkere Datenkultur, die für schlechte Praktiken sensibilisiert – manuelle Importe schlecht qualifizierter Excel-Dateien, unpassende Datenbankänderungen, unvollständige oder unsinnige Eingaben.
Governance: KI bedeutet, Daten und ihre Qualität im großen Maßstab zu verwalten. Eine solide Data Governance ist deshalb unerlässlich, um die Datenflüsse zu optimieren, die die KI speisen – Datenqualität ist dabei fester Bestandteil der Gleichung.
Technologie: Unerlässlich ist zudem ein Datenqualitätswerkzeug, das riesige Mengen an Kundendaten erfassen, abgleichen und zu einheitlichen, präzisen, aktuellen Profilen zusammenführen kann – die Grundlage für zuverlässige und wirksame KI-Modelle. Ebenso wichtig: Es muss große Datenmengen so kuratieren können, dass die KI qualifizierte Daten ohne Verzögerung aufnimmt.

Damit ist klar: Datenqualität ist längst mehr als eine technische Frage. Sie entscheidet über Erfolg oder Misserfolg von KI-Projekten – und damit über Rentabilität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in einer Zeit beschleunigter digitaler Transformation.

*Quelle: DataTrails, October 2023*
**Quelle: *Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset*, Thomas C. Redman, 2008**

Über DQE

Datenqualität ist essenziell für ein umfassendes Kundenbild und den Aufbau einer langfristigen
Kundenbeziehung. DQE stellt seinen Kunden seit 2008 innovative und umfassende Lösungen zur
Verfügung, die das Erfassen vollständiger, verlässlicher Daten erleichtern.