Isolierte KI-Lösungen: Das Problem von KI-Silos in Unternehmen

Wenn Menschen in getrennten Gruppen aufwachsen, ohne je miteinander zu sprechen, entwickeln sie nicht nur unterschiedliche Sprachen, sondern auch vollkommen verschiedene Weltbilder.

Dieses Phänomen ist in der Soziologie als Gruppendenken bekannt: Gemeinschaften, die keinen Austausch mit anderen haben, verfestigen ihre eigenen Überzeugungen und Routinen, ohne von externem Wissen zu profitieren. 

Genau das passiert in der heutigen Unternehmenswelt mit künstlicher Intelligenz. Immer mehr Organisationen setzen KI gezielt ein – allerdings getrennt nach Geschäftsbereichen. Eine Abteilung setzt ein System für den IT-Support ein, während eine andere eine KI für automatisierte Marketing-Kampagnen nutzt. In der Produktion läuft eine KI für die Qualitätssicherung – doch keine dieser Lösungen spricht mit der anderen. Die Systeme bleiben isoliert, kommunizieren nicht miteinander und teilen keine Erkenntnisse. 

Das Ergebnis? KI-Silos.

Diese entstehen, wenn einzelne Geschäftsbereiche KI-Lösungen implementieren, ohne sie untereinander zu vernetzen. Was zunächst als innovative Digitalisierungsstrategie erscheint, kann sich schnell als Hindernis für Skalierbarkeit, Effizienz und strategische Wertschöpfung entpuppen.

Warum sind KI-Silos für Unternehmen problematisch?

Unternehmen, die KI isoliert in einzelnen Abteilungen betreiben, stoßen schnell an Grenzen. Ohne eine übergreifende Integration bleibt das Potenzial ungenutzt.

Fehlende Integration – keine Skalierbarkeit

Ein isoliertes System bleibt auf seinen Bereich beschränkt. Das sieht man oft im Kundenservice: Eine KI bearbeitet Support-Tickets effizient, aber die Erkenntnisse aus wiederkehrenden Problemen fließen nicht ins Produktmanagement ein. Die IT erkennt also, dass Kunden regelmäßig über eine bestimmte Softwarefunktion stolpern – doch die Entwickler erfahren davon nicht. Das erinnert an die Medizin, in der verschiedene Fachärzte oft isoliert Diagnosen stellen, ohne interdisziplinär zusammenzuarbeiten. Erst der Austausch zwischen Disziplinen ermöglicht eine präzise Diagnose. Genauso braucht KI übergreifende Verknüpfungen, um das große Ganze zu erkennen und damit bestmöglich operieren zu können.

Ineffiziente Nutzung von Daten

Daten sind der Treibstoff von KI. Doch wenn sie in Abteilungssilos stecken bleiben, entstehen blinde Flecken. Eine Vertriebs-KI könnte aus Produktionsdaten lernen, wann Engpässe drohen, um Kundenanfragen besser zu steuern. Doch ohne Vernetzung läuft die Planung ins Leere – das Marketing bewirbt Produkte, die gar nicht verfügbar sind.

Das erinnert an Stadtplanung. Wenn die Verkehrsbehörde Straßen baut, ohne den öffentlichen Nahverkehr einzubeziehen, entstehen Engpässe. Nur wenn alle Verkehrssysteme verknüpft sind, läuft alles reibungslos. Unternehmen müssen KI genauso denken: als ein Netzwerk, nicht als Insellösung.

Doppelte Entwicklung – hohe Kosten

Ohne Koordination entwickeln Abteilungen oft ähnliche KI-Modelle parallel. Die Personalabteilung nutzt eine KI für Bewerberanalysen, während das Controlling eine eigene für interne Kompetenzbewertungen baut – obwohl beide auf den gleichen NLP-Methoden beruhen könnten. Das kostet nicht nur Zeit, sondern auch Geld. Unternehmen unterschätzen oft die finanziellen Auswirkungen von isolierten KI-Lösungen. Jedes eigenständige Modell verbraucht Ressourcen, aber ohne zentrale Kostenkontrolle entstehen ineffiziente Ausgaben. Besonders problematisch ist, dass viele Unternehmen keine klare Budgetierung für KI haben – die Kosten laufen dezentral und sind schwer nachzuvollziehen.

Auch in der Architektur führt mangelnde Abstimmung zu ineffizienten Strukturen. Wenn jedes Gebäude einer Firma separat entworfen wird, entstehen unnötige Kosten. Eine zentrale Planung hingegen sorgt für eine nachhaltige und ressourcenschonende Infrastruktur. Unternehmen sollten ihre KI-Strategie genauso durchdacht aufsetzen.

Fehlende Transparenz und Kontrolle

Wer nicht weiß, welche KI-Modelle im Unternehmen überhaupt laufen, kann sie nicht steuern. Das betrifft nicht nur strategische Entscheidungen, sondern auch Datenschutz und Compliance. Während eine Abteilung bereits eine DSGVO-konforme Lösung nutzt, könnte eine andere mit sensiblen Daten arbeiten – ohne klare Governance bleibt das oft unbemerkt.

Das gleiche Problem hatte die Wissenschaft lange Zeit: Vor der Einführung von Journals wurden Forschungsergebnisse kaum dokumentiert oder geteilt. So gab es unzählige parallele Entdeckungen, die nie zusammengeführt wurden. Erst durch eine transparente Publikation wurde Wissen über Disziplinen hinweg nutzbar – ein Prinzip, das Unternehmen auch auf KI anwenden sollten.

Hindernis für Weiterentwicklung und Innovation

KI lernt aus Daten. Doch wenn diese fragmentiert bleiben, bleibt auch das System in seiner Entwicklung begrenzt. Die Produktion könnte von Markttrends profitieren, das Marketing von Echtzeit-Einblicken in Lieferketten. Doch ohne Vernetzung bleiben diese Potenziale ungenutzt.

Warum setzen viele Unternehmen dennoch auf isolierte KI-Lösungen?

Trotz der offensichtlichen Nachteile von KI-Silos setzen viele Unternehmen weiterhin auf isolierte Lösungen. Doch warum?

Der Hauptgrund liegt oft in der schnellen und unkomplizierten Implementierung. 

Eine Marketing-Abteilung, die von einer KI-gestützten Werbeanalyse profitieren will, kann nicht darauf warten, bis das gesamte Unternehmen eine durchdachte KI-Strategie entwickelt hat. Ähnlich verhält es sich in der IT, wo automatisierte Support-Systeme kurzfristig für Effizienzgewinne sorgen, ohne dass eine abteilungsübergreifende Anbindung erfolgt.

Dazu kommen unterschiedliche Anforderungen: Die IT braucht Sicherheits- und Wartungs-KI, die Produktion setzt auf prädiktive Analysen für Maschinenwartung, während das Marketing kreative Text- und Bildgeneratoren nutzt. Diese Systeme verfolgen eigene Ziele und haben spezifische Bedürfnisse – eine einheitliche Lösung scheint auf den ersten Blick wenig praktikabel.

Ein weiteres zentrales Problem ist das Fehlen einer unternehmensweiten KI-Strategie. Viele Firmen haben keinen klaren Plan, wie künstliche Intelligenz langfristig in alle Geschäftsprozesse integriert werden soll.

Karl-Heinz Land, Gründer von neuland.ai, spricht in diesem Zusammenhang von der „Tücke der Einfachheit“ – ein oft übersehener Faktor. Was auf den ersten Blick unkompliziert wirkt, entpuppt sich in der Praxis als komplexe Herausforderung. Viele Unternehmen unterschätzen die Anforderungen und stellen erst spät fest, dass KI weit mehr ist als eine einzelne Anwendung wie ChatGPT.

Für eine erfolgreiche KI-Implementierung braucht es nicht nur leistungsfähige Modelle, sondern auch Standardisierung und klare Richtlinien – idealerweise von erfahrenen Akteuren mit fundierter Expertise. Zudem zeigt sich zunehmend, dass nachhaltige KI-Lösungen auf einer soliden Architektur basieren müssen, die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Rechtskonformität gewährleistet.

Ohne eine übergreifende Strategie entstehen zwangsläufig isolierte Insellösungen. Diese mögen kurzfristig funktionieren, doch auf lange Sicht führen sie zu ineffizienten Prozessen, unnötigen Kosten und verpassten Synergien.

Auch technische Herausforderungen bei der Integration sind nicht zu unterschätzen. KI-Modelle beruhen auf unterschiedlichen Datenformaten, Algorithmen und Architekturen, die nicht immer kompatibel sind. Während ein Produktions-KI-System beispielsweise Sensordaten in Echtzeit verarbeitet, arbeitet eine HR-KI mit strukturierten Textdaten aus Bewerbungen. Diese heterogenen Datenstrukturen zu vereinen, erfordert erheblichen technischen Aufwand, den viele Unternehmen scheuen.

Zudem gibt es die Sorge vor zu starker Zentralisierung und Abhängigkeit von einem zentralen KI-System. Abteilungen möchten flexibel bleiben und ihre eigenen, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Lösungen verwalten, statt sich einer zentralen Plattform unterzuordnen. Diese Angst vor Kontrollverlust führt oft dazu, dass Unternehmen bewusst auf eigenständige KI-Systeme setzen – selbst wenn das langfristig mehr Kosten und Ineffizienzen bedeutet.

Doch während diese Argumente verständlich sind, bleibt die Frage:

Wie können Unternehmen den Schritt von isolierten KI-Inseln hin zu einer vernetzten, strategischen KI-Nutzung schaffen?

Wie können Unternehmen KI-Silos auflösen?

Die Lösung liegt in einem klaren, strukturierten Ansatz, der schrittweise umgesetzt wird. Der erste und wichtigste Schritt ist die Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie. Unternehmen müssen sich bewusst machen, welche KI-Anwendungen sie bereits nutzen und wo eine Integration sinnvoll wäre. Klare Ziele und Governance-Strukturen helfen dabei, eine koordinierte KI-Entwicklung zu fördern und zu verhindern, dass Abteilungen unabhängig voneinander isolierte Systeme aufbauen.

Zudem braucht es eine einheitliche Datenplattform, die alle relevanten Informationen aus den verschiedenen Abteilungen zusammenführt. KI kann nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sie auf eine breite Datenbasis zugreifen kann. Einheitliche Schnittstellen und APIs erleichtern den abteilungsübergreifenden Austausch und verhindern, dass wertvolle Erkenntnisse in Datensilos verloren gehen.

Ein weiterer zentraler Punkt ist die kollaborative Nutzung von KI. KI-Systeme sollten nicht exklusiv einer Abteilung gehören, sondern so gestaltet sein, dass sie flexibel in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt werden können. Das setzt voraus, dass Teams enger zusammenarbeiten und gemeinsam an der Optimierung von KI-gestützten Prozessen arbeiten.

Parallel dazu sollten Unternehmen ihre KI-Modelle unternehmensweit trainieren und optimieren. Statt dass jede Abteilung ihre eigene Lösung von Grund auf neu entwickelt, können bestehende Modelle mit zusätzlichen Daten angereichert und iterativ verbessert werden. Branchen-Know-how kann in gemeinsame KI-Datenbanken einfließen, sodass nicht jede Abteilung bei null anfangen muss.

Schließlich ist es essenziell, zentrale Kontrolle und Compliance sicherzustellen. Datenschutz, ethische KI-Nutzung und Sicherheitsmaßnahmen müssen unternehmensweit einheitlich geregelt werden. Klare Richtlinien sorgen dafür, dass alle KI-Anwendungen den gleichen Standards entsprechen und keine unkontrollierten Risiken entstehen.

Hier sind Ontologien entscheidend – sie schaffen eine gemeinsame Wissensstruktur und ermöglichen echte KI-Interoperabilität. Was genau dahintersteckt? Hier erfahren Sie mehr.

Fazit

Unternehmen, die Künstliche Intelligenz isoliert in verschiedenen Abteilungen einsetzen, verschenken wertvolle Potenziale. Fehlende Vernetzung führt zu ineffizienten Prozessen, doppelten Entwicklungsaufwänden und mangelnder Transparenz. KI-Silos bremsen nicht nur die Effizienz, sondern auch die Innovationskraft – in einer Zeit, in der Daten und KI-gestützte Entscheidungsfindung über den Unternehmenserfolg entscheiden.

Die Lösung liegt in einer zentralen und vernetzten KI-Strategie. Anstatt Insellösungen zu betreiben, die weder miteinander kommunizieren noch Synergien schaffen, benötigen Unternehmen eine Plattform, die alle KI-Prozesse miteinander verbindet.

Mit dem neuland.ai Hub durchbrechen Unternehmen diese Silos und erschließen das volle Potenzial ihrer KI-Anwendungen.

Die zentrale Plattform ermöglicht eine unternehmensweite Steuerung, Transparenz und Sicherheit, ohne dass einzelne Abteilungen ihre Autonomie verlieren. Jede Abteilung kann weiterhin spezialisierte KI-Modelle nutzen – doch statt isoliert zu agieren, fließen Erkenntnisse abteilungsübergreifend zusammen.