Wie baut man ein erfolgreiches KI-Fundament auf?

In künstliche Intelligenz fließen derzeit enorm viel Zeit, Geld und Energie. Das wissen Sie bereits, denn ebenso viel Aufwand fließt in Artikel über KI, in Diskussionen und in Spekulationen über ihre Zukunft. Genau das möchte ich hier nicht tun. Stattdessen geht es um 3 Dinge, die über Erfolg oder Misserfolg all dieser KI-Investitionen entscheiden. 3 Dinge, die längst nicht die Aufmerksamkeit erhalten, die sie verdienen.

Worum geht es? Um Daten, Richtlinien und Governance. Lassen Sie es mich erläutern.

Warum Datenqualität über den Erfolg jeder KI entscheidet

Daten sind der Treibstoff jeder KI. Ohne Daten können Tools ihr Umfeld nicht erlernen und keine belastbaren Empfehlungen, Analysen, Lösungen oder Maßnahmen liefern. Dennoch fehlt es vielen Organisationen an vollständigen und korrekten Daten. Uneinheitliche Tools und inkonsistent angewandte Prozesse haben über Jahre zu getrennten Datenbeständen und zu widersprüchlichen, oft inkompatiblen Datenstrukturen geführt.

Schwache Audit- und Kontrollfunktionen haben fehlende und fehlerhafte Daten in diesen Beständen hinterlassen. Zudem lässt sich hochwertige Information kaum von minderwertiger unterscheiden. Speist man solche Daten in ein KI-Tool ein, liegen die Ergebnisse weit von dem entfernt, was erwartet oder benötigt wird.

Damit KI-Investitionen echten geschäftlichen Mehrwert liefern, müssen Organisationen ihre Datendefizite mit hoher Priorität angehen. Nicht alle historischen Lücken und Fehler lassen sich beheben. Dennoch braucht es ein konsistentes Datenmodell über das gesamte Unternehmen hinweg, ergänzt durch robuste Prozesse, die künftige Daten vollständig und korrekt halten. Wo möglich, sollten Unternehmen Daten gezielt bereinigen und neu aufbauen.

Schließlich müssen die Grenzen der heutigen Datenbasis anerkannt und beim Training von KI-Tools berücksichtigt werden. Andernfalls verschärft sich das Problem mit wachsender KI-Nutzung. Fehler und Lücken geraten aus dem Blick, und Teams wie Unternehmen verlassen sich auf Entscheidungen, die auf fehlerhaften Daten beruhen.

Klare KI-Richtlinien: Nutzung steuern, Risiken begrenzen

KI ist disruptiv. Sie unterscheidet sich von jeder bisherigen Technologie und muss anders gesteuert werden. Zusätzlich zu den üblichen Richtlinien für Beschaffung, Betrieb und Nutzung von Technologie brauchen Organisationen daher eigene, KI-spezifische Richtlinien.

An erster Stelle steht der Schutz von Unternehmens- und Kundendaten. In manchen Szenarien kann es nötig sein, KI-Lösungen den Zugriff darauf vollständig zu verwehren. Wird ein Zugriff erwogen, müssen Verträge und Vereinbarungen oft angepasst werden, damit die Nutzung dieser Informationen in KI-Anwendungen ausdrücklich erlaubt ist. Das gilt besonders für Kundendaten.

Richtlinien müssen zudem eine einheitliche Anwendung von KI über alle Geschäftsbereiche hinweg sicherstellen und die zulässigen Anwendungsfälle definieren. Dazu gehört, wer die Tools nutzen darf, in welchen Situationen dies angemessen ist und wie diese Nutzung transparent dokumentiert wird.

Am wichtigsten aber: Solche Richtlinien müssen regelmäßig überprüft werden und sich weiterentwickeln. Der Grund liegt im rasanten Tempo der KI-Entwicklung und im sich ständig wandelnden regulatorischen Umfeld.

Governance: Richtlinien wirksam durchsetzen und weiterentwickeln

So wichtig Richtlinien sind: Für sich allein genügen sie nicht. Organisationen müssen eine passende Governance etablieren, die diese Richtlinien steuert und durchsetzt. Diese Verantwortung muss bei einer erfahrenen Führungskraft liegen und darf nicht allein einer Technologie überlassen werden.

Kurzfristig wird sich Governance rund um KI stärker auf Aufklärung als auf Kontrolle konzentrieren. Sie hilft Fachbereichen, KI angemessen und einheitlich einzusetzen. Mit der Zeit muss sie jedoch sicherstellen, dass die Organisation nicht nur ihre eigenen Richtlinien einhält, sondern auch geltende Vorschriften und Gesetze.

Governance muss sich fortlaufend weiterentwickeln, um neue KI-Fähigkeiten und deren Einsatz abzubilden: im internen Betrieb ebenso wie in den Produkten und Dienstleistungen des Unternehmens. Ebenso muss sie dem sich schnell verändernden regulatorischen Umfeld folgen, wenn die Gesetzgebung zur Technologie aufschließt.

Fazit: Ohne solides Fundament bleibt KI-Potenzial ungenutzt

KI bietet Organisationen erhebliche Chancen. Sie kann Abläufe schon heute verschlanken und verspricht bessere Entscheidungen, mehr Innovation und höheren geschäftlichen Wert. Doch wie jede Technologie muss sie richtig eingesetzt werden. Und wie jedes Projekt verlangt ihre Einführung ein geplantes, strukturiertes Vorgehen.

Dazu gehört die Vorarbeit, die KI-Initiativen überhaupt erst gelingen lässt. Genau hier werden Daten, Richtlinien und Governance zu den entscheidenden Faktoren. Unternehmen, die diese Bereiche vernachlässigen, werden das Potenzial von KI nie voll ausschöpfen.

Wer Datenqualität, Richtlinien und Governance von Anfang an zusammendenkt, schafft die Grundlage für belastbare, KI-gestützte Entscheidungen. Wie eine governance-fähige Plattform diese Bausteine im Projekt- und Portfoliomanagement zusammenführt, zeigt Planisware auf seiner KI-gestützten Plattform.

Häufig gestellte Fragen

Welche Ressourcen kann ich zum Thema KI-Fundament und KI im Projektportfoliomanagement konsultieren?

• Verbesserung der Projekt-Compliance durch Datenqualitätsprüfung (DQA) in Planisware: Zeigt, wie eine systematische Datenqualitätsprüfung Standards durchsetzt und die Datenbasis für verlässliche KI schafft.
• Transformieren Sie Ihr Projektportfolio mithilfe unserer KI-gestützten Plattform: Überblick über KI-Funktionen im Portfoliomanagement, von prädiktiver Analyse bis zur Erkennung von Datenfehlern.
• Planisware Prisma: Vision und Umsetzung vereint in einer einzigen Konversation: Vorstellung der KI-nativen Operating Layer, die governance-konform und vollständig auditierbar auf Live-Daten arbeitet.
• 5 Projektportfoliomanagement-Trends für 2026: Warum sich PMOs zu Governance- und Steuerungseinheiten entwickeln und Projekte an übergeordneten Zielen ausrichten.
• Gesteigerte Performance im PPM mithilfe künstlicher Intelligenz: Erläutert, warum Datenqualität die Genauigkeit von KI-Modellen bestimmt und wie KI Prozesse unterstützt.
• Leitfaden 2026: Projektressourcen Schritt für Schritt erfolgreich managen: Praxisleitfaden für datengetriebenes Ressourcenmanagement mit belastbarer Governance und sicheren Integrationen.
• Willkommen im Planisware Ressourcen-Center: Zentrale Sammlung von Artikeln, Leitfäden und Whitepapers zu KI, Governance und Portfoliomanagement.
• Produktfunktionalitäten im Ressourcen-Center: Bündelt Demos und Beiträge zu KI-Funktionen, Datenqualitätsprüfung und assistierten Workflows.

Was ist ein KI-Fundament und warum ist es entscheidend?

Ein KI-Fundament ist das Zusammenspiel aus verlässlichen Daten, klaren Richtlinien und wirksamer Governance, auf dem erfolgreiche KI-Initiativen aufbauen. Fehlt dieses Fundament, scheitern Investitionen selten an der Technologie, sondern an den Voraussetzungen dahinter.

Die 3 Bausteine greifen ineinander:

• Daten: Ohne saubere, konsistente Daten liefert selbst das beste Modell fehlerhafte Ergebnisse.
• Richtlinien: Ohne klare Vorgaben wird die Nutzung uneinheitlich und riskant.
• Governance: Ohne verantwortliche Steuerung werden weder Daten- noch Richtlinienstandards durchgesetzt.

Der regulatorische Kontext verstärkt diese Dringlichkeit. Vorgaben wie die europäische KI-Verordnung (EU AI Act) und die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangen nachvollziehbare, kontrollierte KI-Nutzung. Ein tragfähiges Fundament ist damit zugleich die Grundlage für Compliance. Planisware fasst diese Bausteine auf seiner KI-gestützten Plattform zusammen und zeigt am Beispiel der Datenqualitätsprüfung, wie sich eine belastbare Datenbasis systematisch sichern lässt.

Wie verbessern Unternehmen die Datenqualität für KI?

Höhere Datenqualität entsteht nicht durch ein einzelnes Werkzeug, sondern durch ein konsistentes Modell und wiederkehrende Prüfungen. Da die Genauigkeit jedes KI-Modells unmittelbar von der Datenbasis abhängt, ist dieser Schritt die wichtigste Vorarbeit.

Bewährt hat sich ein Vorgehen in 4 Schritten:

1. Ein unternehmensweites, konsistentes Datenmodell definieren.
2. Audit- und Kontrollfunktionen etablieren, die Lücken und Fehler früh sichtbar machen.
3. Wo möglich, historische Daten gezielt bereinigen und neu aufbauen.
4. Die Grenzen der aktuellen Datenbasis anerkennen und beim Training berücksichtigen.

Etablierte Prüfkataloge geben dabei Orientierung: Im Projektumfeld nutzen viele Organisationen die Kriterien der Defense Contract Management Agency (DCMA), um Terminpläne systematisch zu bewerten. Eine automatisierte Datenqualitätsprüfung setzt solche Standards durch und macht Risiken früh sichtbar. Wie Datenqualität die Ergebnisse von KI beeinflusst, vertieft der Beitrag Gesteigerte Performance im PPM mithilfe künstlicher Intelligenz.

Welche Bestandteile gehören in eine KI-Richtlinie?

Eine wirksame KI-Richtlinie ergänzt die üblichen Technologie-Richtlinien um Vorgaben, die speziell auf die Besonderheiten von KI zugeschnitten sind. Sie schafft Klarheit darüber, wer KI wie und wofür einsetzen darf.

Rechtsrahmen wie die DSGVO und die europäische KI-Verordnung geben den äußeren Rahmen vor, besonders beim Umgang mit Kundendaten. Damit Richtlinien nicht nur auf dem Papier bestehen, hilft eine auditierbare Plattform: Planisware Prisma etwa arbeitet governance-konform und protokolliert jede Änderung nachvollziehbar.

Wie unterscheidet sich KI-Governance von klassischer IT-Governance?

KI-Governance baut auf klassischer IT-Governance auf, geht aber deutlich darüber hinaus. Sie verankert die Verantwortung bei einer erfahrenen Führungskraft und lässt sich nicht allein durch Technologie abbilden.

Diese Verschiebung spiegelt einen breiteren Trend: PMOs entwickeln sich von reiner Termin- und Budgetkontrolle zu strategischen Governance-Einheiten, wie der Beitrag 5 Projektportfoliomanagement-Trends für 2026 zeigt. Eine Plattform wie Planisware Prisma unterstützt diese Rolle durch vollständige Auditierbarkeit.

Wie starten Organisationen mit dem Aufbau eines KI-Fundaments?

Der Aufbau gelingt am besten geplant und strukturiert, wie bei jedem größeren Projekt. Statt mit der Technologie zu beginnen, sollten Organisationen zuerst die Voraussetzungen schaffen.

1. Datenbestände bewerten und ein konsistentes Datenmodell aufsetzen.
2. KI-spezifische Richtlinien für Sicherheit, zulässige Nutzung und Transparenz verabschieden.
3. Governance mit klarer Verantwortung etablieren, zunächst mit Fokus auf Aufklärung.
4. Fortschritt regelmäßig überprüfen und an neue Fähigkeiten und Vorschriften anpassen.

Orientierung bieten strukturierte Leitfäden wie der Leitfaden 2026 zum Projektressourcenmanagement sowie das kuratierte Planisware Ressourcen-Center. Wer sehen möchte, wie Daten, Richtlinien und Governance in einer Plattform zusammenlaufen, findet einen Einstieg über die KI-gestützte Plattform von Planisware.