Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Tools wie Microsoft Copilot versprechen enorme Produktivitätsgewinne. Doch die Realität sieht oft anders aus: Viele Unternehmen investieren in KI, ohne den erhofften Mehrwert zu erzielen. Warum? Weil KI ohne eine solide Datenbasis und klaren Kontext nicht funktioniert.

Das Problem:

Microsoft 365 ist für viele Organisationen ein zentraler Arbeitsplatz – aber auch ein chaotisches Datenmeer.

• Unstrukturierte Informationen in Teams, SharePoint und OneDrive.
• Informationssilos und fehlende Metadaten.
• Ständige Änderungen durch neue Inhalte und Tools.

Die Folge: KI kann die Daten nicht richtig interpretieren. Statt präziser Antworten gibt es unvollständige oder falsche Ergebnisse.

Die Lösung:

KI braucht mehr als nur Daten – sie braucht semantischen Kontext.

Das bedeutet:

• Indexierung aller relevanten Datenquellen.
• Metadaten und Beziehungen definieren (Wer ist verantwortlich? Ist die Info aktuell?).
• Struktur schaffen durch Tagging und logische Organisation.
• Automatische Aktualisierung, damit die Datenbasis immer aktuell bleibt.

Erst dann kann KI wie Copilot wirklich Mehrwert liefern: präzise Antworten, weniger Suchaufwand, bessere Entscheidungen.

Warum das wichtig ist:

Laut Gartner kostet „schlechte Daten“ Unternehmen durchschnittlich 12,9 Mio. USD pro Jahr. McKinsey bestätigt: Schlechte Datenqualität senkt die Produktivität um bis zu 20 %. KI ist also kein Selbstläufer – sie ist nur so gut wie die Daten, die sie nutzt.