Schluss mit Bauchgefühl: Wie KI aus Daten Strategie macht

Es gibt keine fixe Untergrenze. Bereits Betriebe mit fünf bis zehn Mitarbeitenden können von Self-Service-BI-Tools wie Power BI profitieren, sofern sie digitale Datenquellen nutzen (CRM, Buchhaltungssoftware, Webshop). Entscheidend ist nicht die Unternehmensgröße, sondern ob wiederkehrende Entscheidungen getroffen werden, die von besseren Daten profitieren würden.

Im Minimum strukturierte Geschäftsdaten: Umsatzzahlen, Kundenstammdaten, Bestellhistorie oder Produktionsdaten. Je konsistenter und vollständiger die Daten, desto aussagekräftiger die Analyse. Ein erster Schritt ist oft eine Dateninventur – also eine Bestandsaufnahme aller vorhandenen digitalen Datenquellen im Unternehmen.

Ein Pilotprojekt – etwa eine automatisierte Umsatzprognose oder Kundenfeedback-Analyse – kann je nach Komplexität zwischen 5.000 und 25.000 Euro kosten, inklusive Beratung und Tool-Einrichtung. Cloud-basierte Tools reduzieren die Einstiegshürde, da keine eigene IT-Infrastruktur nötig ist. Förderprogramme wie KMU.DIGITAL können einen Teil der Kosten abdecken.

Für den Einstieg nicht zwingend. Moderne Self-Service-Tools erlauben es, Analysen ohne Programmierkenntnisse durchzuführen. Für komplexere Projekte wie Predictive-Analytics-Modelle empfiehlt sich externe Beratung oder eine Zusammenarbeit mit spezialisierten Dienstleistern. Langfristig ist es sinnvoll, zumindest eine Person im Unternehmen aufzubauen, die die Datenkultur vorantreibt.

Personenbezogene Daten dürfen nur auf einer gültigen Rechtsgrundlage verarbeitet werden. Bei KI-Analysen ist besonders auf Zweckbindung und Datenminimierung zu achten. Cloud-Tools sollten idealerweise Daten in der EU hosten. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung ist bei umfangreicherer Verarbeitung personenbezogener Daten empfehlenswert. Im Zweifel sollte die Datenschutzbeauftragte oder ein spezialisierter Berater einbezogen werden.