Wenn KI handeln soll: Warum Datenqualität und Struktur jetzt entscheidend werden

Ich habe einer KI eine einfache Frage gestellt. Die Antwort kam in Sekunden, klang kompetent und war falsch. Mit genau diesem Experiment habe ich meinen Vortrag auf dem 52. Infotag von SL innovativ am 27. Oktober 2026 begonnen. Hier sind die wichtigsten Gedanken zum Nachlesen.

Das Experiment: 186 Seiten, eine Frage

Stellen Sie sich vor, Sie müssen an einer Verpackungsmaschine das Messer wechseln. Ganz alltäglich. Sie sind unsicher, mit welchem Anzugsmoment die Messerwelle angezogen wird, laden die Betriebsanleitung in Ihre KI und fragen. 186 Seiten PDF. Die KI antwortet mit voller Überzeugung: 45 Newtonmeter. Richtig wären 25.

Die KI hat nicht gelogen. Sie hat gelesen, was sie lesen konnte. Die Tabelle bricht über zwei Seiten um, und der gültige Wert steht erst auf der nächsten Seite. Der Warnhinweis daneben ist ein Bild. Im Ordner liegen zwei Revisionen der Anleitung, und ein Teil der Seiten ist eingescannt.

Digital vorhanden ≠ agentenfähig.

Ein PDF ist für Menschen lesbar. Für eine KI ist es ein Bild mit Buchstaben.

Ein Chatbot antwortet. Ein Agent handelt.

Solange eine KI nur antwortet, sitzt ein Mensch dazwischen. Er liest, prüft und bemerkt im besten Fall den Fehler. Die nächste Stufe sind aber KI-Agenten. Sie bestellen Ersatzteile, beantworten Kundenmails und bereiten Vergaben vor. Dann wird ein Datenfehler nicht mehr nur gelesen, er wird ausgeführt. Deshalb wird Datenqualität mit Agenten zur Chefsache.

Im Vortrag habe ich drei Orte durchleuchtet, an denen in fast jedem mittelständischen Unternehmen das Wissen liegt: Dokumente, das Postfach und Tabellen.

Ort 1: Dokumente. Was nur im Bild steht, findet keine Suche.

Fragen Sie eine KI nach Baujahr und Spannung einer Maschine, antwortet sie ehrlich: „Im Dokument finde ich dazu keine Angabe.“ Die Information ist da. Sie steckt nur im Foto des Typenschilds.

Die Lösung ist kein besseres KI-Modell, sondern bessere Dokumentation. Bevor eine KI mit Unterlagen arbeiten darf, durchlaufen sie vier Stationen:

1. Lesbar machen: Scans, Fotos und Typenschilder werden zu echtem Text.
2. Aufräumen: Doppeltes und Veraltetes fliegt raus, eine Fassung gilt.
3. Zuordnen: Jede Angabe weiß, zu welcher Maschine sie gehört und ab welcher Seriennummer sie gilt.
4. Freigeben: Ein Mensch prüft. Erst dann arbeitet die KI damit.

Danach liefert dieselbe KI auf dieselbe Frage die richtige Antwort, und zwar mit Quelle: 25 Nm, Modul 4.3, Revision C. Im Kern ist das genau das, was gute Technische Dokumentation schon immer leistet. Mit KI wird es zur Voraussetzung.

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt unser Retrofit-Cockpit. Ein Teamleiter aus der Retrofit-Abteilung eines großen Automatisierungskonzerns hat mir sein Problem in einem Satz beschrieben: „Hundert Entwickler, hundert Vorgehensweisen.“ Die Unterlagen lagen verstreut an sieben Orten, das Wissen in Köpfen und Postfächern. Im Retrofit-Cockpit hängt deshalb alles an der Anlage, an Station und Schaltschrank. Fehlende Fotos oder Prüfungen werden sichtbar, und Ist-Aufnahme, Risikobeurteilung und CE-Vorprüfung entstehen per Knopfdruck.

Ort 2: Das Postfach. 15 Jahre Kundenwissen.

Viele träumen davon, die E-Mails der letzten 15 Jahre mit KI auszuwerten. Das Marketing verspricht Wunder. In der Praxis scheitert es fast immer an drei Stellen:

• Datenhoheit: Wer sein Postfach einem US-Dienst übergibt, gibt sein wertvollstes Wissen aus der Hand. US-Anbieter unterliegen dem CLOUD Act, egal wo der Server steht.
• Rauschen: Signaturen, Disclaimer, Zitatverläufe und Dubletten. Die eigentliche Information ist nur ein Bruchteil.
• Zugriff: Die üblichen KI-Werkzeuge lesen nur, was gerade im Postfach liegt. Ältere Mails sind archiviert, und an das Archiv kommen sie nicht heran.

Wir haben es bei GLAESS selbst gemacht: alle Mails seit 2008, eingelesen, bereinigt und verknüpft. Das sind rund 277.000 Mails, 78.000 Anhänge, 1.600 Firmen und 5.900 Ansprechpartner. Alles läuft auf eigenen Servern, und das revisionssichere Archiv bleibt unangetastet. Unser Grundsatz dabei: erst Regeln, dann KI.

Eine meiner Lieblingsfragen an diese Datenbank lautet: Mit wem hatten wir früher viel zu tun und seit Jahren nichts mehr? Einen ehemaligen Kunden zu reaktivieren ist deutlich einfacher, als einen neuen zu gewinnen.

Was wir bei uns gemacht haben, setzen wir auch für Kunden um. Telematik Partner aus Berg betreut über 11.000 Fahrzeuge mit GPS-Trackern, und fast 20 Jahre lief der komplette Support über ein einziges Postfach. Heute nimmt ein Agent die Anfragen per Mail oder Telefon an, gleicht sie mit der Datenbank ab und schreibt einen Antwortentwurf. Abgeschickt wird erst, wenn ein Mitarbeiter die Antwort geprüft hat, und zwar jede einzelne.

Ort 3: Tabellen. Excel ist keine Digitalisierung.

Bevor jemand protestiert: Ich mag Excel. Aber Excel ist digitales Papier. Jeder füllt es anders aus, und niemand merkt, wenn eine Spalte fehlt. Ein Agent kann damit nicht verlässlich arbeiten.

Verallia schreibt für vier Glashütten in Deutschland jedes Jahr 35.000 bis 40.000 Touren aus. Früher lief das über Excel und Outlook. Heute geben die Spediteure ihre Preise direkt in einem Portal ab, und der Einkauf sieht das Ranking live, auch am Smartphone.

Erst auf dieser Struktur wird KI wirksam. Der Assistent erstellt eine wöchentliche Presseschau zu jeder Spedition, einschließlich Insolvenzmeldungen. Er meldet Unstimmigkeiten, liest in E-Mails zwischen den Zeilen und schlägt Vergaben vor. Fällt ein Spediteur mit Jahreskontingent aus, liegen Alternativen in Minuten auf dem Tisch. Entscheiden tut er nicht. Er schlägt vor.

Wer behält die Kontrolle?

An allen drei Orten gilt dasselbe Prinzip, und es ist der Satz, den ich jedem Unternehmen mitgeben möchte:

Der Assistent schlägt vor.
Der Mensch entscheidet.
Das System protokolliert.

Eine Kette ist nur so stark wie ihr schwächstes Glied. Bei KI-Agenten hat sie drei Glieder: Daten, Prozesse und Kontrolle. Sie können Prozesse und Kontrolle vergolden. Wenn die Daten nicht stimmen, handelt der Agent trotzdem falsch.

Drei Fragen für Ihren Montagmorgen

1. Welcher Prozess läuft bei Ihnen noch über Excel und Outlook?
2. Wo liegt das Wissen: im System oder im Kopf eines Mitarbeiters?
3. Wer gibt frei, und wo wird es protokolliert?

Wenn Sie eine dieser Fragen nicht sofort beantworten können, haben Sie Ihren ersten Kandidaten für einen KI-Agenten gefunden.

KI-Quick-Check: 3 Stunden bei Ihnen vor Ort. Ergebnis ist Ihre Liste mit Agenten-Kandidaten.
KI-Navigator: 1-Tages-Workshop für Führungskräfte. Ergebnis ist Ihr Fahrplan mit Startprojekt.

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Herzlichen Dank an SL innovativ für die Einladung zum 52. Infotag. Die Beispieldaten im Vortrag sind anonymisiert.