Bei einer Reihe von Roundtables mit CIOs und CDOs aus verschiedenen Branchen zeichnete sich ein Muster ab.
Jeder steht unter Druck, die Versprechen von KI einzulösen, insbesondere von generativer KI. Führungskräfte sind eifrig dabei. Die Budgets wachsen. Ideen für Anwendungsfälle gibt es im Überfluss. Doch auf unsere Frage „Was steht Ihnen im Weg?“ war die einhellige Antwort: „Es sind nicht die Modelle, sondern die Tatsache, dass wir den Daten, mit denen wir sie füttern, nicht trauen.“ Manche drückten es noch unverblümter aus: „Wir setzen auf GenAI, aber unsere Governance ist nicht bereit, und das macht es zu einem Risiko.“
Damit wurde deutlich, dass das KI-Rennen nicht durch Algorithmen gewonnen oder verloren wird. Es sind die Qualität und Bereitschaft der Daten, die über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Die Datenlücke, die niemand ignorieren kann
Obwohl Unternehmen ihre GenAI-Investitionen erhöhen, fühlt sich weniger als die Hälfte wirklich bereit, die Technologie unternehmensweit zu skalieren. Die Kluft zwischen Anspruch und Wirklichkeit wird immer größer. Tatsächlich ergab eine kürzlich von McKinsey durchgeführte Studie, dass fast 80 % der Unternehmen GenAI in irgendeiner Form einsetzen, doch etwa der gleiche Prozentsatz berichtet, dass sich dies nicht wesentlich auf ihr Geschäftsergebnis auswirkt – ein „GenAI-Paradoxon“ mit breiter Akzeptanz, aber begrenztem ROI.
Und das nicht, weil es Unternehmen an Use Cases oder Begeisterung mangelt. Es liegt an folgenden Aspekten der Daten, die die KI speisen:
- Sie sind in Silos fragmentiert.
- Es fehlt wichtiger Geschäftskontext.
- Sie sind schlecht oder gar nicht verwaltet.
- Sie sind nicht erklärbar und schwer zu prüfen.
- Ihre Aufbereitung und Validierung ist kostspielig.
KI-Tools können diese Probleme nicht lösen. Sie gehen davon aus, dass die Daten bereit sind. Sie nutzen sie, aber sie bereiten sie nicht vor, sichern sie nicht und überprüfen ihre Vertrauenswürdigkeit nicht. An dieser Stelle bleiben die meisten Unternehmen stecken. Und genau das ist die Lücke, die Alteryx ihnen zu schließen hilft.
Die Erfahrung zeigt, dass versteckte Hürden wie Kontextmanagement, Tool-Integration und Compliance leicht 30–50 % der GenAI-Projektzeit in Anspruch nehmen können. Viele vielversprechende Pilotprojekte erreichen nie die Produktion, da Risiko- und Kostenbedenken die Skalierung behindern.
Der Aufstieg des AI Data Clearinghouse
Um voranzukommen, verfolgen viele Unternehmen einen neuen Ansatz: das AI Data Clearinghouse.
Es handelt sich nicht um ein Produkt oder ein neues System, das man kaufen kann. Es handelt sich um eine Fähigkeit, die sicherstellt, dass jedes Dataset, das Ihre GenAI-Initiativen speist, bereinigt, erklärbar, verwaltet und mit Geschäftslogik angereichert ist, bevor es jemals ein Modell erreicht. Wir bei Alteryx helfen Unternehmen, diese Fähigkeit aufzubauen.
Mit zunehmender Verbreitung von Agentic AI steigen die Anforderungen. Diese Systeme reagieren nicht nur, sondern leiten eigenständig Maßnahmen ein. Das macht Erklärbarkeit, Überprüfbarkeit und Governance unerlässlich, nicht nur optional.
Das AI Data Clearinghouse stellt sicher, dass KI-Systeme nicht nur mit sauberen Daten gespeist werden, sondern auch, dass sie auf sichere, kontrollierte und nachvollziehbare Weise mit diesen Daten arbeiten. Wie McKinsey feststellt, haben KI-Agenten das Potenzial, GenAI von einem reaktiven Tool zu einem proaktiven, zielorientierten Partner zu machen – aber nur, wenn sie mit vertrauenswürdigen, gut verwalteten Daten arbeiten.
Mit Alteryx als Clearinghouse können Unternehmen:
- Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten einfach anzubinden
- Datasets systemübergreifend bereinigen und vereinheitlichen
- Zugriffskontrollen, Prüfpfade und Verzerrungsprüfungen anwenden
- Daten mit menschlichem Urteilsvermögen und Fachwissen anreichern
- LLMs und neue KI-Agenten mit KI-bereiten Daten versorgen – einschließlich automatischer Aufbereitung der Kontextfenster, Abruf relevanter Informationen und Validierung der Ergebnisse, sodass autonome Agenten stets innerhalb genehmigter Leitplanken agieren
- verwaltete Datasets nahtlos in KI/ML-Plattformen wie Databricks, Snowflake, Azure ML und LLM-Stacks für Unternehmen integrieren und so die Umsetzung innerhalb bestehender Cloud-Investitionen beschleunigen
All dies zu tun, ohne Code zu schreiben, während die IT-Abteilung die volle Kontrolle behält, führt zu einer geregelten Datengrundlage, die verantwortungsvolle, erklärbare KI ermöglicht.
Governance ist der Dealbreaker
Bei jedem Roundtable kam diese Botschaft klar zum Ausdruck: CIOs und CDOs haben genug von „Blackbox“-KI. Wenn sie nicht erklärt werden kann, kann man ihr nicht trauen. Wenn sie nicht gesteuert werden kann, lässt sie sich nicht skalieren.
Deshalb setzen Unternehmen auf Plattformen wie Alteryx. Unser Ansatz gibt Unternehmen die Kontrolle: Data Analysts und Fachleute können Workflows erstellen und ausführen, während die IT-Abteilung dafür sorgt, dass Datensicherheit, Datenherkunft und Compliance gewahrt bleiben.
Dieses Gleichgewicht zwischen Agilität und Kontrolle ist es, was das AI-Clearinghouse-Modell so überzeugend macht, insbesondere da sich die KI von einer assistiven zu einer agentenbasierten Lösung entwickelt, die sowohl Vertrauen als auch Nachvollziehbarkeit in großem Umfang erfordert. Mit dem neuen Alteryx AI Copilot können Data Analysts beispielsweise natürliche Sprache verwenden, um analytische Workflows und Erkenntnisse zu generieren, was die Entwicklung erheblich beschleunigt. Aber jeder von Copilot generierte Workflow verfügt über eine integrierte Dokumentation und Erläuterungen zu jedem Schritt, sodass nichts ein Geheimnis bleibt.
Mit Blick auf autonomere Systeme führt Alteryx als Teil der Clearinghouse-Architektur MCP-Server (Model Context Protocol) ein. Man kann sich diese Server wie sichere Übersetzer zwischen KI-Agenten und den Unternehmenssystemen vorstellen. Sie ermöglichen es KI-Agenten, über standardisierte Konnektoren sicher auf Geschäftsdaten zuzugreifen und stellen gleichzeitig strenge Sicherheits- und Compliance-Kontrollen sicher.
Von Pilotprojekten zu bewährten Ergebnissen
Das ist nicht nur Theorie. Kunden und Partner von Alteryx nutzen dieses Modell bereits, um messbare Ergebnisse zu erzielen:
- Ein globales Einzelhandelsunternehmen sparte mehr als 90.000 US-Dollar pro Monat ein, indem es die Steuererklärung für Kunststoffe mithilfe von KI-fähigen Produktdaten automatisierte.
- Ein multinationales Fertigungsunternehmen reduzierte den Zeitaufwand für die Verarbeitung und Vorbereitung unstrukturierter Finanzdaten um 90 %.
- Ein Unternehmen automatisierte die Rechnungsextraktion aus 60.000 monatlichen Datensätzen und sparte so über 500.000 Euro an Verarbeitungs- und Lizenzkosten ein.
- Ein Energieversorger hat einen geopolitischen Risikoanalysator entwickelt, der mithilfe von LLMs täglich Tausende von Nachrichtenartikeln überwacht, die alle von verwalteten, kuratierten Datenpipelines gespeist werden.
Dabei handelt es sich nicht um Machbarkeitsnachweise, sondern um GenAI-Initiativen in Produktionsqualität, die durch vertrauenswürdige, verwaltete Daten mit Alteryx ermöglicht werden.
Was wir aus der Praxis gelernt haben
In Gesprächen mit Führungskräften aus dem Bereich Unternehmensdaten kristallisierten sich immer wieder sechs Kernaussagen heraus:
- KI hat höchste Priorität, aber der Mehrheit der Unternehmen mangelt es an Vertrauen in ihre Datenqualität und Governance.
- Governance ist nicht länger optional – ohne sie kann KI einfach nicht skalieren. Mit der Zunahme autonomer Agenten wird dieser Bedarf noch verstärkt: Starke Governance-Rahmen sind unerlässlich, um unkontrollierbare Risiken oder einen ungebremsten „Agenten-Wildwuchs“ zu vermeiden.
- Führungskräfte fordern Transparenz und Blackbox-KI ist nicht akzeptabel.
- Das AI-Clearinghouse-Modell, das auf kuratierten und verwalteten Datenebenen aufbaut, ist von entscheidender Bedeutung.
- Transparente, erklärbare GenAI-Lösungen sind diejenigen, die über Pilotprojekte hinausgehen.
- Verantwortungsvolle KI erfordert, dass Menschen in den Kreislauf eingebunden werden – Alteryx macht dies durch sichere, überprüfbare Workflows möglich.
Fazit
KI scheitert nicht an Modellen. Sie scheitert ohne vertrauenswürdige, kontrollierte und kontextreiche Daten.
Genau diese Lücke hilft Alteryx Unternehmen zu schließen - mit Geschwindigkeit, Einfachheit und Skalierung. Wir haben aus erster Hand gesehen, wie die richtige Datengrundlage GenAI von einem Risiko in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt. Zuverlässige KI senkt nicht nur die Kosten, sondern erschließt auch neue Umsatzmodelle, stärkt die Risikominderung und beschleunigt die Wertschöpfung in allen Funktionen, von der Finanzabteilung über die Lieferkette bis hin zum Kundendienst.
Lassen Sie uns eine individuelle Executive Session vereinbaren, um Ihre KI-Readiness zu bewerten und Ihre wichtigsten Initiativen mit einer strategisch gesteuerten Datenstrategie für KI zu verknüpfen. Ob Agentic AI, LLM-gesteuerte Automatisierung oder domänenspezifische Co-Piloten – Ihre Daten können den Weg weisen. Alteryx kann Ihnen dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen. Sie können sich auch dieses Demo-Video ansehen, um mehr zu erfahren.