Während Unternehmen Milliarden in KI-Projekte investieren, kämpfen viele noch mit analogen Prozessen, Datensilos und gewachsenen Legacy-Strukturen. Warum künstliche Intelligenz ohne saubere Datenbasis und klare Prozesse mehr Risiken als Nutzen bringen kann und weshalb Digitalisierung vor KI beginnen muss, erläutert Ari Albertini, CEO von FTAPI.

Foto: FTAPI Software Ari Albertini, CEO von FTAPI Der DACH-Raum leistet sich gerade ein bemerkenswertes Kunststück: Wir unterzeichnen Milliarden-Commitments für KI-Transformation und schicken gleichzeitig täglich Millionen Faxe. Das wäre noch erträglich, wenn es zwei verschiedene Welten wären. Aber oft ist es dieselbe Welt: dasselbe Unternehmen, dieselbe IT-Abteilung, dasselbe Budget-Meeting, in dem beides beschlossen wird. 

KI verstärkt bestehende Probleme statt sie zu lösen

Das Fax ist dabei kein Kuriosum, es ist eine Diagnose. Laut Bitkom nutzten 2025 noch 18 Prozent der deutschen Unternehmen regelmäßig ein Faxgerät. Wer das als Erfolg feiert, übersieht den entscheidenden Punkt: Das Fax hält sich nicht, weil niemand Besseres weiß. Es hält sich, weil die Prozesse drum herum nie grundlegend hinterfragt wurden. Es ist das sichtbarste Symptom eines analogen Ökosystems, das sich darunter verbirgt: proprietäre Legacy-Systeme, häufig Excel als Herzstück operativer Kernprozesse, papierbasierte Genehmigungswege. 

Was passiert nun, wenn genau diese Unternehmen KI einführen? Die ehrliche Antwort: Sie kaufen sich ein teureres Problem. 

Denn KI ist kein Reparaturbetrieb. Sie ist ein Verstärker. Sie trägt mehr, aber sie trägt auch mehr von dem, was schon da ist. Unsaubere Daten, undokumentierte Prozesse, Schatten-IT: Wer diese Strukturen mit KI beschleunigt, beschleunigt das Problem. 

Ohne Datenhygiene und Governance wird KI zum Compliance-Risiko

Ich sehe in vielen Unternehmen heute zwei Fraktionen, die aneinander vorbei arbeiten: die Legacy-Fraktion in IT und Operations, die um stabile Basisprozesse und Datenhygiene kämpft, und die Innovation-Fraktion aus den Digital- und Transformations-Teams, die KI-Use-Cases pusht, ohne auf das Fundament zu schauen. Beide haben Recht. Beide verlieren, solange sie nicht dieselbe Sprache sprechen. 

Dazu kommt eine Frage, die noch zu selten gestellt wird: Wer darf auf diese Daten eigentlich zugreifen? Denn KI beschleunigt nicht nur Prozesse, sie beschleunigt auch Datenpannen. Ein Sprachmodell, das auf unstrukturierten, unkontrollierten Unternehmensdaten arbeitet, weiß nicht, was vertraulich ist und was nicht. Es kann weitergeben, was es findet. Die Folge sind Compliance-Risiken: falsche Empfänger, unkontrollierte Datenabflüsse, Verstöße gegen DSGVO und interne Richtlinien. Laut dem IBM Cost of a Data Breach Report 2025 verfügten 97 Prozent der Unternehmen, die einen KI-bezogenen Sicherheitsvorfall meldeten, über keinerlei ordnungsgemäße KI-Zugriffskontrollen. Ein strukturelles Versagen, das sich mit wachsendem KI-Einsatz exponentiell verschärft. 

Wer heute noch nicht weiß, welche Daten er hat, wo sie liegen und wie sauber sie sind, hat kein KI-Problem. Er hat ein Basisproblem. Und das löst keine KI-Strategie der Welt. KI wird damit zur Risiko- und Haftungsfrage. Wer das heute nicht weiß und seine Prozesse dennoch in die KI übergeben will, riskiert nicht nur Ineffizienz. Er riskiert Kontrollverlust.