KI und Datenqualität sind entscheidend für KMU – nicht nur Unternehmen, sondern auch Schüler, Studierende und staatliche Institutionen wie das Bundesamt für Statistik sammeln kontinuierlich Daten. Diese Informationen bilden die Basis für Entscheidungen, Forschungsergebnisse – und zunehmend für KI-Modelle, die darauf trainiert werden.
Die zentrale Frage lautet: Was passiert, wenn Daten fehlerhaft, unvollständig oder verzerrt sind? Fehlerhafte Daten können KI-Entscheidungen gefährden und langfristig den Geschäftserfolg beeinträchtigen.
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In diesem Beitrag beantworten wir zwei zentrale Fragen:
- Wie können KMU zuverlässige und genaue Daten generieren?
- Welche Trends in der Datenqualität sind 2026 für KMU entscheidend?
Warum Datenqualität für KI entscheidend ist
KI-Systeme liefern nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten sauber, vollständig und korrekt sind. Mangelhafte Daten führen zu unzuverlässigen Resultaten, Fehlinterpretationen und im schlimmsten Fall zu diskriminierenden Entscheidungen.
Zwei zentrale Begriffe spielen dabei eine Rolle:
- Reliabilität (Zuverlässigkeit): Wie stabil und reproduzierbar sind die Daten?
- Validität (Genauigkeit): Messen die Daten wirklich das, was sie messen sollen?
Ob in Statistik, Physik, Marketing oder HRM – die Begriffe mögen variieren, die Herausforderung bleibt dieselbe: Datenqualität sicherstellen (siehe Grafik unten).
„What most providers are grappling with now is eliminating hallucinations, which is definitely part of reliability.“
— Marian Croak, VP Engineering bei Google (CACM, August 2025)
Quelle: Embracing Her Critics to Refine VoIP, Communications of the ACM
Croaks Beobachtung zeigt:: Zuverlässigkeit (Reliability) ist nicht nur ein technischer Aspekt, sondern ein Vertrauensanker (siehe Social Trust / soziales Vertrauen).
Wenn KI-Modelle beginnen, „Halluzinationen“ zu produzieren – also Inhalte, die faktisch falsch sind –, liegt das häufig an mangelhafter Datenqualität oder fehlenden Validierungsschritten im Trainingsprozess.
Folie: KI & Datenqualität – Begriffe im Vergleich. 📊 Statistische Unsicherheit, Reliabilität, Validität, Bias & Genauigkeit 💬 Terminologie in HRM, Marketing, Physik und Statistik 🔄 Unterschiedliche Terminologie – gleiche Herausforderungen
Ein Praxisbeispiel aus Schottland
Ein aktueller Fall aus Schottland zeigt, was passieren kann, wenn Daten nicht korrekt erhoben werden:
Bei einer Volkszählung kreuzten italienische Teilnehmende versehentlich die Minderheit „Roma“ an, da sie dachten, es sei ein Herkunftsort. Mehr als 3.000 Personen wurden dadurch fälschlich den Roma-Fahrenden zugeordnet – ein Fehler, den die Statistikbehörde später korrigierte.
Tages-Anzeiger: „Panne bei Volkszählung: Italiener in Schottland verwechseln Rom mit Roma“
(Bildquelle: Tages-Anzeiger, 2025)
Zeitungsartikel im Tages-Anzeiger: Panne bei Volkszählung. Italiener in Schottland verwechseln Rom mit Roma
3 KI Herausforderungen für 2025
Drei zentrale KI-Herausforderungen für 2026 und darüber hinaus sind:
- Genauigkeit (Accuracy) – Vergleichbar mit einem GPS: Nur präzise Daten führen ans Ziel. Datenqualität
- Echte vs. synthetische Daten – Viele KI-Modelle lernen bereits aus KI-generierten Inhalten. Das führt zu einem Kreislauf, in dem Systeme mit ihrer eigenen Projektion der Realität trainiert werden. Nature (2025) warnt: Wenn KI mit KI-generierten Daten gefüttert wird, entsteht eine „verzerrte Selbstreferenz“, die nach einigen Trainingszyklen unbrauchbare Ergebnisse liefert.
Quelle: Nature, August 2024 - Zuverlässigkeit (Reliabilität) – Wie bei einem Fallschirm: Nur wenn er zuverlässig funktioniert, ist Vertrauen möglich.
Folie – 2025 bestätigt: Drei zentrale KI-Herausforderungen – Datenqualität, Zuverlässigkeit und Genauigkeit.
Zuer Erinnerung: Wenn ein KI-Modell mit KI-generierten Inhalten trainiert wird, wird es „mit seiner eigenen Projektion der Realität vergiftet“ und produziert nach einigen Trainingszyklen Kauderwelsch.
KMU, die jetzt handeln, sichern sich Wettbewerbsvorteile – nicht durch Hype, sondern durch klare Umsetzung. KI muss sich lohnen.
Auch das KMU-Portal der Bundesverwaltung in Bern bietet Informationen zum Thema Künstliche Intelligenz. Doch die Inhalte bleiben allgemein – zentrale Themen wie Datenqualität, Reliabilität und Validität werden kaum behandelt.
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Fazit: Datenqualität ist die neue Unternehmenswährung
Für KMU, die KI einsetzen möchten, ist Datenqualität kein Luxus, sondern Grundvoraussetzung. Nur wer Reliabilität, Validität und Bias versteht, kann langfristig von KI profitieren.
Das Jahr 2026 wird zeigen, welche Unternehmen ihre Datengrundlage sichern – und welche auf verzerrte Modelle und fehlerhafte Entscheidungen setzen.
👉 Fortsetzung folgt: Von Daten zu Entscheidungen – wie Organisationen Datenqualität messen, sichern und verbessern.
Praxisnah zeigen wir, wie Sie die Verlässlichkeit Ihrer Daten prüfen, sichern und effektiv für KI nutzen.
📜 DrKPI CyTRAP AI-Verantwortlichkeitserklärung
Dieser Beitrag wurde mit KI-Unterstützung erstellt. Eigene Recherchen, Erfahrungen und Entwürfe bildeten die Grundlage.
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Die Autorin hat alle Inhalte geprüft und verantwortet die Aussagen. Das ist für uns: ethisch und transparent mit KI arbeiten.
