The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"

Daten gelten als eines der wichtigsten Assets moderner Unternehmen, tauchen in den meisten Bilanzen aber kaum auf. Die provokante These lautet: Wer darauf hofft, dass eine neue Bilanzierungsregel das Datenproblem löst, verwechselt Buchhaltung mit Strategie. Eine Datenbilanz kann Transparenz schaffen, aber sie ersetzt nicht das Verständnis für den ökonomischen Wert von Daten und schon gar nicht die Fähigkeit, diesen Wert systematisch zu heben.

Wie iterative Lernzyklen Datenstrategien lebendig machen

Wenn technologische Versprechen die Realität überholen, ist der Spott oft nicht weit. So auch im Fall des Haushaltsroboters NEO des Start-ups 1X. In sozialen Medien wird er zum Sinnbild übertriebener Erwartungen an Künstliche Intelligenz. Denn anstatt autonom zu agieren, wird NEO derzeit noch per Virtual-Reality-Brille von Menschen ferngesteuert. Doch wer darüber nur lächelt, verkennt den eigentlichen Innovationsansatz. Hier entsteht ein Paradebeispiel für eine „Dynamic Data Strategy“, ein iteratives Lernsystem, das durch reale Anwendungssituationen wertvolle Daten generiert, die künftige Generationen intelligenter machen.

Das strategische Gleichgewicht: Wie KI nur dann Wert entfaltet, wenn Verantwortung mitgedacht wird

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) steht an einem Wendepunkt. Früher dominierten Fragen der technischen Machbarkeit, heute verschiebt sich der Fokus hin zu strategischem Nutzen, regulatorischer Tragfähigkeit und gesellschaftlicher Verantwortung. Mit dem EU AI Act entsteht erstmals ein verbindlicher Rahmen, der Unternehmen fordert, jede Initiative doppelt zu prüfen: Schafft sie echten Wert und hält sie regulatorischer und ethischer Prüfung stand?

Künstliche Intelligenz verspricht Effizienz und Innovation. Doch ob Unternehmen profitieren oder nur Google, ChatGPT & Co. reicher werden, hängt von klaren strategischen Entscheidungen ab.

Wo KI an ihre Grenzen stößt

Die große Versuchung bei Künstlicher Intelligenz liegt darin, sie überall einzusetzen, auch dort, wo sie nicht hingehört. Nehmen wir ein einfaches Beispiel: Ein Restaurant bestellt seit Jahren weiße Tischdecken. Eine KI, trainiert auf Bestellmustern, würde auch diesmal automatisch Weiß wählen. Doch durch eine Fehllieferung kommen plötzlich grüne Tischdecken an. Die logische Reaktion wäre, sie zurückzusenden. Aber der Mensch schaut hin, spürt die Wirkung und erkennt, dass die grünen Decken viel besser ins Ambiente passen. Auch die Gäste sind begeistert. Genau dieser kreative Perspektivwechsel entsteht nicht aus Algorithmen, sondern aus Empathie und situativem Urteilsvermögen. KI glänzt dort, wo es um Wiederholbarkeit und Muster geht, aber in Momenten, in denen Emotionalität und Kreativität den Unterschied machen, bleibt der Mensch überlegen.

Neue Forschungsergebnisse zeigen: Juniorpositionen brechen weg, Seniorrollen bleiben stabil. Unternehmen und Hochschulen müssen Karrierestufen neu gestalten, um Talente nicht zu verlieren.

Es ist provokant, aber notwendig: Wir Unternehmen wie auch Hochschulen haben die ersten Karriereschritte akademischer Berufseinsteiger über Jahre falsch designt. Wir haben sie auf einfache, kognitiv-routinierte Tätigkeiten „geparkt“, die heute in atemberaubendem Tempo durch generative KI substituiert werden. Die neue Evidenz aus den USA zeigt dies schmerzhaft deutlich: Generative KI wirkt senioritätsverzerrend, sie drückt vor allem auf Juniorrollen, während die Nachfrage nach Seniorprofilen stabil bleibt oder sogar wächst. Genau das ist die Quittung für eine Entwicklung, in der wir Einstiegsjobs als Schonraum statt als Wertschöpfungsraum verstanden haben. Für Deutschland verschärft sich das Dilemma, weil unser duales Ausbildungssystem die Messlatte für unmittelbare Produktivität früh sehr hoch legt und damit die Schwächen klassisch-akademischer Einstiege noch sichtbarer macht. 

Milliarden fließen in Tools und Plattformen – doch ohne klare Verantwortung, Kultur und Integration bleiben die Ergebnisse aus.

Der Irrglaube: Data & AI sind IT-Aufgaben

Die gängige Überzeugung, dass Data & AI Strategien primär technische Initiativen sind, greift zu kurz und ist in Wahrheit eine der größten Ursachen für das Scheitern vieler Transformationsprogramme. Daten sind kein Nebenprodukt der IT, sondern das Fundament aller Geschäftsprozesse. Sie entstehen im Business, sie spiegeln das Business wider, und sie entfalten ihren Wert nur dann, wenn sie von den Menschen im Business verstanden, akzeptiert und integriert genutzt werden. Wer diese Verantwortung allein bei der IT verortet, schafft ein gefährliches Vakuum ein blinder Fleck, der Unternehmen teuer zu stehen kommt.