Warum liefert KI auf meinen Firmendaten so schlechte Ergebnisse?
Meist liegt es nicht am Modell, sondern daran, dass die Daten für die KI gar nicht sichtbar sind. Gescannte PDFs, Info in PowerPoint-Grafiken, Tool-Silos ohne Export — was die KI nicht lesen kann, füllt sie mit Wahrscheinlichkeiten. Der Hebel ist Datenaufbereitung, nicht das bessere Modell.
Die Erwartung in vielen Unternehmen: „Wir werfen der KI unser Wissen hin und sie macht was daraus." Die Realität: Die KI bekommt gar nicht mit, was alles da ist. Drei typische Muster.
Format-Engpass
PDFs sind oft Bilder, keine Texte — gescannt, nicht OCR-verarbeitet. PowerPoints transportieren die Kernbotschaft über Grafiken, nicht über Fließtext. Für die KI ist das schlicht unsichtbar oder sie „sieht" nur den Rand. Ergebnis: oberflächliche Antworten oder halluzinierte Details.
Silo-Engpass
Deine Daten liegen im CRM, im SharePoint, im Ticket-System, im ERP. Jedes Tool hält sein Wissen in seinem eigenen Silo. Die KI sieht nur, was du ihr manuell gibst — der Rest existiert für sie nicht. Plausibel klingende Antworten kommen trotzdem. Nur basieren sie auf dem öffentlichen Trainingswissen des Modells, nicht auf deinem Unternehmen.
Gedächtnis-Engpass
Das entscheidende Wissen steht nirgendwo dokumentiert — es sitzt im Kopf erfahrener Kolleg:innen. Beim Ausscheiden geht es verloren. Die KI hatte es nie.
Was dagegen hilft
Nicht das bessere Modell, sondern Context-Arbeit:
- Aufbereiten: Scan-PDFs mit OCR durchsuchbar machen, Grafiken in Textnotizen überführen
- Strukturieren: lange Dokumente mit Überschriften, Summaries, Metadaten anreichern
- Kuratieren: pro Aufgabe die wirklich relevanten Ausschnitte auswählen
- Verbinden (mittelfristig): Schnittstellen zwischen Tools und KI bauen (oft RAG-Setups)
Die Prüffrage
„Hätte ein neuer Mitarbeiter mit den Informationen, die ich der KI gebe, eine Chance, diese Aufgabe gut zu lösen?" Wenn nein, liegt es nicht am Modell.