B2B Solutions: Keine AI ohne Daten

Künstliche Intelligenz (KI/AI) gilt als Schlüsseltechnologie für die nächste Stufe der Digitalisierung im B2B. Unternehmen versprechen sich von ihrem Einsatz effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen und personalisierte Kundenerlebnisse. Doch trotz steigender Investitionen bleibt der tatsächliche Nutzen vieler AI-Projekte hinter den Erwartungen zurück. Der Grund dafür liegt häufig nicht in der Technologie selbst, sondern in der Datenbasis: AI braucht qualitativ hochwertige, strukturierte und zugängliche Daten.
Besonders im B2B-Bereich stellen aber komplexe Produktstrukturen, große Sortimente, lange Entscheidungsprozesse und viele unterschiedliche Systeme eine große Herausforderung dar. Ohne ein durchdachtes, strategisch aufgesetztes Data Management lassen sich innovative AI-Anwendungen kaum realisieren. Wer also von intelligenten AI-gestützten Systemen und AI-Agenten profitieren will, muss seine Daten zunächst in Ordnung bringen. In diesem Beitrag zeigen wir, warum Data Management das Fundament jeder AI-Strategie bildet und welche Schritte Unternehmen gehen müssen, um ihre Daten zukunftsfähig zu machen.

• AI-Anwendungen im B2B brauchen eine gute Datenbasis (Qualität, Struktur, Zugänglichkeit).
• Data Management (PIM/MDM, Systemintegration, Datenharmonisierung) ist das unverzichtbare Fundament für den erfolgreichen Einsatz von AI-Anwendungen.
• Zentrale Datenhaltung (Single Source of Truth) und die Harmonisierung unterschiedlicher Datenquellen sind essenziell, um Daten AI-tauglich zu machen.
• Datenqualität & Data Governance sichern die Verlässlichkeit der Daten für valide Ergebnisse von AI-Modellen und Agenten.
  
  

Die Herausforderung: AI braucht strukturierte Daten

Künstliche Intelligenz ist nur so gut, wie die Daten, auf denen sie basiert. Doch viele B2B-Unternehmen kämpfen mit einer zersplitterten Datenlandschaft: Produktinformationen werden in Excel-Tabellen gepflegt, Kundendaten liegen verstreut in verschiedenen CRM- und ERP-Systemen, Mediendaten fehlen oder sind veraltet. Diese Datensilos erschweren nicht nur die interne Zusammenarbeit, sondern machen auch den Einsatz von AI-Anwendungen ineffektiv oder sogar unmöglich.
Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von AI ist die Datenqualität: Fehlerhafte, unvollständige oder uneinheitliche Daten führen zu schlechten Ergebnissen. Für AI-Modelle und Agenten, die auf Mustererkennung und Datenanalyse beruhen, sind strukturierte, aktuelle und konsistente Informationen eine zwingende Voraussetzung. Nur so können sie valide Prognosen treffen, Empfehlungen aussprechen oder Prozesse automatisieren. Die Herausforderung besteht also darin, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren, zu harmonisieren und so aufzubereiten, dass sie für AI-Anwendungen nutzbar sind. Dafür braucht es ein professionelles Data Management.

Data Management als Enabler für AI

Zentrale Datenhaltung mit PIM & MDM

Ein zentrales Produktinformationsmanagement (PIM) oder Master Data Management (MDM) schafft die Basis für eine einheitliche und strukturierte Datenhaltung. Statt Daten manuell in mehreren Systemen zu pflegen, werden sie an einem zentralen Ort als „Single Source of Truth“ verwaltet.
Produktdaten, Kundendaten, Mediendateien oder technische Spezifikationen können so systematisch gepflegt, klassifiziert und angereichert werden. Das ermöglicht nicht nur eine konsistente Ausspielung über alle Kanäle, sondern erleichtert auch die Nutzung dieser Daten durch AI-Systeme. Klassifikationen, semantische Beziehungen oder Metadaten lassen sich gezielt nutzen, um z. B. Produktempfehlungen zu generieren oder Chatbots mit validen Antworten zu versorgen. 

Systemintegration & Datenharmonisierung

Data Management endet nicht bei der zentralen Speicherung – ebenso wichtig ist die Integration aller relevanten Systeme. ERP, CRM, CMS, E-Commerce-Plattformen und weitere Anwendungen müssen miteinander kommunizieren können. Nur wenn Daten über Schnittstellen (APIs) oder Middleware-Lösungen ausgetauscht werden, entsteht ein vernetztes digitales Ökosystem.
Diese technische Grundlage ermöglicht automatisierte Datenflüsse, sorgt für Aktualität und Konsistenz und eröffnet erst das Potenzial für Echtzeitanalysen, automatisierte Entscheidungsprozesse oder AI-gestützte Services. Auch komplexe Use Cases wie Dynamic Pricing oder Predictive Maintenance setzen diese Vernetzung voraus.

Datenqualität & Governance

Ein oft unterschätzter, aber essenzieller Aspekt des Data Managements ist die Datenqualität. Ohne klare Regeln für die Pflege, Verantwortlichkeiten und regelmäßige Kontrollen schleichen sich schnell Fehler ein. Data Governance definiert deshalb Prozesse, Rollen und Standards für den Umgang mit Daten im Unternehmen.
Regelmäßiges Data Cleansing, Monitoring und automatisierte Prüfmechanismen sichern die Qualität und Verlässlichkeit der Datenbasis. Das ist nicht nur für die operative Nutzung entscheidend, sondern auch für den strategischen Einsatz von AI. Denn nur wenn die zugrunde liegenden Daten korrekt und vertrauenswürdig sind, kann auch die AI verlässliche Ergebnisse liefern.

Fazit

Künstliche Intelligenz bietet viele Vorteile – aber sie funktioniert nur mit der richtigen Grundlage. Ohne ein durchdachtes und konsequent umgesetztes Data Management bleibt ihr Potenzial ungenutzt. Wer in AI investieren will, muss zunächst in seine Daten investieren, sie strukturieren, konsolidieren und systematisch pflegen. Data Management ist keine optionale IT-Maßnahme, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor für den digitalen Vertrieb und die Zukunftsfähigkeit von B2B-Unternehmen.

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