Warum braucht KI saubere Daten aus unseren Systemen?

Das Problem

Sie fragen Ihre KI nach der Adresse eines Kunden, und sie nennt zwei verschiedene. Oder sie behauptet, ein Artikel sei lieferbar, obwohl er seit Monaten ausgelaufen ist. Man vermutet dann schnell, die KI sei «schlecht». Oft liegt der Fehler aber gar nicht bei ihr.

Die KI liest, was in Ihren Programmen steht: Kundenliste, Artikelstamm, Offerten, Ablage. Steht dort derselbe Kunde dreimal mit leicht anderer Schreibweise, kann die KI nicht wissen, welcher Eintrag stimmt. Sie wählt einen aus oder mischt die Angaben. Das Ergebnis klingt überzeugend, ist aber falsch.

Das ist lästig und kann teuer werden: Eine Rechnung geht an die alte Adresse, eine Zusage beruht auf falschen Lagerzahlen, eine Auswertung stimmt nicht. Das Gute daran: Datenpflege ist keine Hexerei. Sie brauchen Ordnung, eine klare Zuständigkeit und etwas Geduld, kein Informatikstudium.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Den Fehler eingrenzen: Notieren Sie drei konkrete Fälle, in denen die KI Falsches oder Widersprüchliches geliefert hat. Schreiben Sie auf, welche Frage Sie gestellt haben und was Sie erwartet hätten.
2. Die Quelle finden: Suchen Sie in dem Programm, aus dem die KI ihre Angaben bezieht, genau diese Einträge. Stehen sie doppelt da? Sind sie veraltet? Fehlen Angaben? So sehen Sie, ob der Fehler in den Daten liegt.
3. Die wichtigsten Felder bestimmen: Nicht alles muss sauber sein. Wählen Sie die Felder, auf die sich die KI stützt, etwa Name, Adresse, Artikelnummer, Preis, Status. Das sind Ihre Stammdaten, also die Grunddaten, die in vielen Abläufen immer wieder gebraucht werden.
4. Auffälligkeiten sammeln: Exportieren Sie die Liste als Tabelle (in den meisten Programmen unter «Export» oder «Als Excel speichern») und lassen Sie sich von einer KI Auffälligkeiten anzeigen. Nutzen Sie dafür nur erfundene oder anonymisierte Beispieldaten, wenn Ihr Betrieb nichts anderes erlaubt hat.
5. Bereinigen und Regeln festlegen: Führen Sie doppelte Einträge zusammen und korrigieren Sie veraltete. Legen Sie fest, wie künftig geschrieben wird, zum Beispiel «Strasse» immer ausgeschrieben und Telefonnummern einheitlich.
6. Zuständigkeit klären: Bestimmen Sie pro Datenbereich eine Person, die Änderungen prüft. Mehr dazu unter Wer kümmert sich im Fachbereich um die Datenqualität?.
7. Nochmals testen: Stellen Sie der KI dieselben drei Fragen wie am Anfang. Notieren Sie, was sich verbessert hat.
8. Regelmässig wiederholen: Planen Sie einmal pro Quartal eine kurze Stichprobe von zwanzig Einträgen ein.

Woran Sie schlechte Datenqualität erkennen

Die folgende Übersicht zeigt typische Probleme und was sie in der KI-Nutzung bewirken.

Mehr zum Hintergrund finden Sie unter Warum braucht KI gute Daten? und Wie geht KI mit widersprüchlichen Unterlagen um?.

Vorlage zum Kopieren

Mit diesem Auftrag lassen Sie eine KI eine Tabelle mit erfundenen oder anonymisierten Beispieldaten auf Auffälligkeiten prüfen. Die KI bereinigt nichts selbst, sie zeigt nur, wo Sie hinschauen sollten.

Ich füge unten eine Tabelle mit [Art der Daten, z. B. 30 Beispiel-Kundeneinträge] ein.
Prüfe die Tabelle auf folgende Probleme:
1. mögliche doppelte Einträge (auch bei leicht anderer Schreibweise)
2. fehlende Angaben in den Spalten [Spaltennamen]
3. uneinheitliche Schreibweisen bei [z. B. Datum, Telefonnummer, Strasse]
Gib das Ergebnis als Tabelle aus mit den Spalten: Zeile, Problem, Vorschlag.
Ändere nichts selbst und erfinde keine fehlenden Angaben.
[Tabelle hier einfügen]

Ersetzen Sie die Angaben in eckigen Klammern durch Ihre eigenen. Alle Vorschläge prüfen Sie anschliessend am Original, bevor Sie etwas ändern.

Worauf Sie achten müssen

• Datenschutz: Echte Kundendaten gehören nur in ein KI-Programm, das Ihr Betrieb dafür freigegeben hat. Entfernen Sie Namen und Adressen oder arbeiten Sie mit Beispieldaten. Hilfe bietet Wie bereite ich eine einfache Tabelle für KI vor?.
• Keine Massenänderung ohne Kontrolle: Lassen Sie die KI keine Einträge in Ihren Systemen ändern. Zusammenführen und Löschen entscheidet ein Mensch, am besten nach einer Sicherung.
• Sicherung zuerst: Erstellen Sie vor dem Aufräumen eine Kopie der Daten. Dann können Sie Fehler rückgängig machen.
• Grenzen der KI: Sie erkennt Ähnlichkeiten, aber nicht, welcher Eintrag «richtig» ist. Das wissen nur Sie, etwa durch einen Blick in die Rechnung.
• Ursache beheben: Entstehen Doppelte durch ein Formular oder eine Schnittstelle (eine Verbindung zwischen zwei Programmen), müssen Sie dort ansetzen, sonst kehrt das Problem zurück.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Frau Brunner leitet das Sekretariat eines Elektrobetriebs in Zofingen. Sie testet einen KI-Assistenten, der Fragen zu Kundenaufträgen beantwortet. Vorher nennt er für eine Kundin zwei Adressen und zwei Telefonnummern, weil sie nach einem Umzug neu erfasst wurde, ohne den alten Eintrag zu löschen.

Nachher hat Frau Brunner die Kundenliste exportiert, rund 200 Einträge durchgesehen und etwa ein Dutzend Dubletten zusammengeführt. Sie hat festgelegt, dass Adressänderungen nur sie selbst im Hauptprogramm erfasst. Danach liefert der Assistent bei denselben Fragen einheitliche Antworten. Neue Auffälligkeiten meldet sie ihrem Chef einmal im Quartal.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie nicht allein klären möchten, wo in Ihren Systemen die Daten schlecht sind und was zuerst aufgeräumt werden sollte, unterstützt Sie die KI-Beratung und digitale Transformation von Alpasana. Dort werden Prozesse aufgenommen, KI-Potenziale analysiert, Vorhaben priorisiert und ein Umsetzungsplan erstellt. Auch das Verbinden von Systemen ist Teil der beschriebenen Leistungen.

Das Vorgehen ist individuell. Umfang und Kosten klären Sie in einem Gespräch, ohne dass daraus eine Verpflichtung entsteht.

Häufige Fragen

Muss ich alle Daten bereinigen, bevor ich KI nutze?

Nein. Beginnen Sie mit den Feldern, auf die sich die KI bei Ihrer konkreten Aufgabe stützt. Ein kleiner, sauberer Datenbestand bringt mehr als ein grosser, halb gepflegter.

Kann die KI selbst die Daten aufräumen?

Sie kann Auffälligkeiten zeigen und Vorschläge machen. Die Entscheidung und die Änderung im System sollten Menschen treffen, weil die KI nicht sicher weiss, welcher Eintrag stimmt.

Wie oft muss ich Daten prüfen?

Das hängt davon ab, wie schnell sich Ihre Angaben ändern. Für viele kleine Betriebe genügt eine Stichprobe pro Quartal. Bei Preisen oder Lagerbeständen, die sich täglich ändern, braucht es eine engere Kontrolle.

Woran merke ich, ob die Daten oder die KI schuld sind?

Suchen Sie die falsche Angabe im Quellprogramm. Steht sie dort schon falsch oder doppelt, liegt es an den Daten. Stimmt dort alles und die KI liefert trotzdem Falsches, liegt es eher an der Anfrage oder an der KI selbst.