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Kommentar von Bettina Vier Warum Unternehmen ohne Datenkompetenz in KI-Entscheidungen unsichtbar werden

Von Bettina Vier 3 min Lesedauer

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Der direkte Kundenkontakt bildete bisher das Kernelement der Customer Journey und der Channel-Strategie. Aber genau hier verändert sich gerade der Prozess der Kaufentscheidung signifikant: Sie entsteht zunehmend nicht mehr im direkten Kontakt zwischen Kunde und Unternehmen, sondern in KI-Systemen, Plattformen und datengetriebenen Entscheidungsprozessen. Unternehmen müssen sich daher verstärkt die Frage stellen, wie sie in diesen KI-Systemen sichtbar bleiben.

Die Autorin: Bettina Vier ist Transformations- und Change-Managerin für Digitalisierung und E-Commerce. Sie begleitet Unternehmen dabei, strategische Zielbilder in wirksame Transformationsprogramme zu übersetzen – von der Entwicklung klarer Roadmaps über den Aufbau von Governance-Strukturen bis zur nachhaltigen Umsetzung in Organisation, Prozessen und Systemen.(Bild: Picture People)
Die Autorin: Bettina Vier ist Transformations- und Change-Managerin für Digitalisierung und E-Commerce. Sie begleitet Unternehmen dabei, strategische Zielbilder in wirksame Transformationsprogramme zu übersetzen – von der Entwicklung klarer Roadmaps über den Aufbau von Governance-Strukturen bis zur nachhaltigen Umsetzung in Organisation, Prozessen und Systemen.
(Bild: Picture People)

Datengetrieben zu sein, reicht heute nicht mehr aus, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Entscheidend ist nicht, wie gut Daten analysiert werden, sondern ob sie in den Systemen wirksam sind, die Entscheidungen vorbereiten.

Mit der Verlagerung von Kaufentscheidungen in KI-gestützte Entscheidungsprozesse verändert sich die Funktion von Daten grundlegend. Daten dienen nicht mehr nur der internen Optimierung, sondern wirken direkt auf die Auswahl von Optionen, die einem Kunden überhaupt angezeigt werden.

Damit verschiebt sich der Anspruch an Unternehmen: Daten müssen so strukturiert sein, dass sie von diesen Systemen verarbeitet, eingeordnet und bewertet werden können. Das KI-System wird zum KI-Kunden mit eigener Entscheidungslogik und damit zum aktiven Mitspieler in der Customer Journey, der die Auswahl der relevanten Optionen vorgibt. Wer diese Anschlussfähigkeit nicht herstellt, verliert nicht nur Effizienz, sondern Sichtbarkeit im Entscheidungsprozess.

Daten sind vorhanden – aber nicht wirksam

Die größte Herausforderung liegt nicht im Zugang zu Daten, sondern in ihrer Struktur. In vielen Unternehmen sind Daten entlang von Funktionen organisiert – Marketing, Vertrieb, Service und IT – und genau diese Struktur verhindert ihre wirksame Nutzung.

Solange Produkt-, Kunden- und Interaktionsdaten nicht zusammengeführt werden, entsteht kein konsistentes Bild. KI-Systeme arbeiten jedoch genau mit diesen Zusammenhängen. Fehlen sie, entstehen inhaltliche und logische Lücken, die dazu führen, dass Unternehmen in Empfehlungen nicht auftauchen oder falsch eingeordnet werden. Daten werden damit nicht knapp, sondern fragmentiert – und genau das macht sie zum Engpass.

Von Systemlandschaften zur Entscheidungsinfrastruktur

Entscheidend ist nicht die Einführung neuer Tools, sondern die Entwicklung einer belastbaren Datenarchitektur. Systeme wie CDP, CRM oder Analytics-Plattformen sind nur Bausteine. Ihre Wirkung entfalten sie erst dann, wenn Daten konsolidiert, kontextualisiert und in Echtzeit verfügbar gemacht werden.

  • Konsolidierung bedeutet, Datenquellen zusammenzuführen.
  • Kontextualisierung bedeutet, Daten in einen fachlichen Zusammenhang zu stellen.
  • Echtzeitfähigkeit bedeutet, Entscheidungen im Moment der Interaktion zu ermöglichen.

Erst wenn diese Ebenen zusammenspielen, entsteht eine Entscheidungsinfrastruktur, die KI sinnvoll nutzbar macht.

Datenkompetenz ist eine Führungsaufgabe

Die eigentliche Veränderung findet auf Managementebene statt. Datenkompetenz ist keine technische Fähigkeit mehr, die in IT-Abteilungen verortet werden kann, sondern eine unternehmerische Kernkompetenz mit direkter strategischer Relevanz.

Führungskräfte müssen verstehen, welche Daten entscheidungsrelevant sind, wie sie entstehen und welche Konsequenzen sich aus ihrer Nutzung ergeben. Ohne dieses Verständnis bleibt Datenarbeit operativ – und verliert ihren strategischen Hebel.

Governance schafft Steuerbarkeit

Mit der wachsenden Bedeutung von Daten steigen die Anforderungen an Governance. Unternehmen müssen klären, wer Datenqualität verantwortet, wie Datenmodelle definiert werden und wie Transparenz in KI-gestützten Entscheidungen sichergestellt wird.

Gerade im Kontext von KI ist diese Transparenz entscheidend. Wenn Systeme Empfehlungen aussprechen, muss nachvollziehbar sein, auf welcher Grundlage dies geschieht. Governance wird damit zur Voraussetzung für Vertrauen und Steuerbarkeit.

Umsetzung entscheidet über den Erfolg

In der Praxis scheitern viele Unternehmen nicht an der Strategie, sondern an der Umsetzung. Daten sind vorhanden, aber nicht integriert. Prozesse sind definiert, aber nicht durchgängig gedacht.

Der Hebel liegt daher in der Verbindung bestehender Elemente. End-to-End-Prozesse müssen datenbasiert ausgerichtet, Daten- und Contentstrategien verzahnt und die Organisation auf gemeinsame Steuerungslogiken ausgerichtet werden.

Die eigentliche Herausforderung liegt dabei weniger in der Technologie als in der Zusammenarbeit der Bereiche. Marketing, Vertrieb und Service arbeiten in vielen Unternehmen weiterhin mit eigenen Daten, eigenen Zielsystemen und eigenen Logiken. Für KI-Systeme entsteht dadurch kein konsistentes Gesamtbild.

Damit Unternehmen in diesen Entscheidungsprozessen relevant bleiben, müssen Informationen bereichsübergreifend gedacht und bereitgestellt werden. Produktdaten, Content und Serviceinformationen müssen zusammengeführt und so strukturiert werden, dass sie von KI-Systemen eingeordnet werden können.

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Das erfordert eine organisatorische Neujustierung: weg von funktionalen Silos hin zu integrierten Verantwortlichkeiten für Daten, Inhalte und Kundenerlebnisse entlang der gesamten Customer Journey.

Fazit: Daten bestimmen die Wettbewerbsfähigkeit

Die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen entscheidet sich zunehmend in Systemen, die außerhalb ihrer direkten Kontrolle liegen. Plattformen und KI-Systeme definieren, welche Optionen sichtbar werden.

Unternehmen können diese Systeme nicht kontrollieren, aber sie können beeinflussen, wie sie in ihnen erscheinen. Dafür braucht es strukturierte Daten, konsistente Inhalte und eine klare Datenstrategie.

Datenkompetenz ist damit keine Ergänzung zur Strategie, sondern ihr Fundament.

Artikelfiles und Artikellinks

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