Als Customer Success Engineer habe ich Engineering-Teams begleitet, die KI auf ihren Daten einsetzen wollten. Fast jedes ist an derselben Stelle gescheitert. Nicht am Modell.
Nicht weil das Budget fehlte. Nicht weil die Ingenieure es nicht konnten. Sondern weil niemand vorher die Daten angeschaut hat.
Sie kaufen ein Tool. Wollen es auf ihre Prüfstandsdaten loslassen. Dann stellt sich heraus: Die Daten liegen in vier Formaten, auf drei Laufwerken, uneinheitlich benannt. Niemand findet zuverlässig die Version, die wirklich gilt.
Das Problem ist nie die KI. Das Problem ist, dass Engineering-Daten über Jahre für Menschen abgelegt wurden, nicht für Maschinen. Und das fällt erst auf, wenn man die Maschine draufsetzen will.
Der erste Schritt zu sicherer, produktiver KI ist kein Tool-Kauf. Es ist eine ehrliche Bestandsaufnahme: Welche Daten habt ihr, wo liegen sie, wie sensibel und wie strukturiert sind sie. Erst danach lohnt sich überhaupt ein Modell.
Kein Data-Science-Team nötig für diesen Schritt. Keine neue Plattform. Nur ein klarer Blick auf den Ist-Zustand.
Bei einem Projekt umgehst du das Daten-Chaos noch von Hand. Bei zwanzig wird es die Wand, gegen die jede KI-Initiative läuft.
Die meisten denken, ihnen fehlt die richtige KI.
Ihnen fehlen KI-fähige Daten.
Wie strukturiert sind eure Engineering-Daten wirklich — ehrlich?