Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der KI. Sie scheitern an allem, was davor kommt.
Das Muster
Ein Unternehmen will KI einsetzen. Es gibt ein Budget, ein Team und einen Anwendungsfall. Klingt gut. Dann beginnt die Arbeit — und plötzlich reden alle über Datenqualität, Schnittstellen und Zugriffsrechte. Nicht über Modelle und Algorithmen.
Das ist kein Zufall. Das ist die Regel.
Was wirklich fehlt
KI braucht Daten. Daten liegen in Systemen. Diese Systeme sind über Jahre gewachsen — oft ohne klare Schnittstellenstrategie, oft ohne saubere Dokumentation. Wenn Sie ein Large Language Model an Ihre Kundendaten anbinden wollen, ist die erste Frage nicht "Welches Modell?", sondern "Wie kommen die Daten sauber raus?"
Das sind keine KI-Probleme. Das sind Enterprise-Probleme, die durch KI sichtbar werden.
Die unbequeme Wahrheit
Bevor Sie über Prompt Engineering nachdenken, brauchen Sie:
- Eine ehrliche Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft
- Schnittstellen, die nicht nur auf dem Papier existieren
- Zugriffskonzepte, die zu den neuen Anforderungen passen
- Teams, die wissen, was in den Legacy-Systemen passiert
Keiner dieser Punkte ist glamourös. Keiner davon taugt für eine Keynote. Aber ohne sie wird Ihr KI-Projekt eine teure Demo bleiben.
Was das bedeutet
Wer KI produktiv einsetzen will, muss zuerst die Basis in Ordnung bringen. Das ist weniger aufregend als ein Chatbot-Prototyp. Aber es ist der Unterschied zwischen einem Projekt, das in der Pilotphase stecken bleibt, und einem, das tatsächlich Wert schafft.