Die Dynamik rund um künstliche Intelligenz wächst rasant, und viele Unternehmen in der Schweiz stehen vor der gleichen Ausgangslage: Der Wunsch nach produktiven KI-Anwendungen ist vorhanden, doch die operative Grundlage fehlt häufig. Studien zeigen, dass nur ein kleiner Teil der Firmen über eine konsistente, hochwertige Dateninfrastruktur verfügt, obwohl diese als Fundament für jede KI-Strategie gilt. Die Einführung von Large-Language-Modellen, automatisierten Analysefunktionen oder intelligenten Geschäftsprozessen gelingt nur, wenn Datenqualität, Schnittstellen und Sicherheitsarchitektur zuverlässig zusammenspielen.

Eine moderne Dateninfrastruktur entwickelt sich damit zur zentralen Voraussetzung für innovative Technologien. Während internationale Märkte bereits stark in Data-Governance und Cloud-Integration investieren, holen Schweizer Unternehmen zunehmend auf. Gleichzeitig steigt der Druck, da immer mehr Geschäftsbereiche datengetrieben arbeiten und KI-gestützte Auswertungen nicht mehr als Zukunftsvision gelten, sondern als operatives Werkzeug.

Der aktuelle Status in der Schweiz

Viele Unternehmen befinden sich mitten in Transformationsprozessen, die oft historisch gewachsene IT-Systeme und isolierte Datenquellen berücksichtigen müssen. Legacy-Anwendungen, fehlende Standards oder lokale Insellösungen erschweren die Einführung KI-gestützter Prozesse. In zahlreichen Fällen existiert zwar bereits eine Vielzahl an Daten, doch deren Struktur, Aktualität oder Zugänglichkeit entspricht nicht den Anforderungen moderner KI-Modelle.

Hinzu kommt, dass Datenschutz und Datenhoheit in der Schweiz besonders hohe Priorität haben. Diese Bedingungen führen dazu, dass KI-Einführungen nicht allein unter technologischen Aspekten betrachtet werden, sondern auch regulatorische und sicherheitsrelevante Abwägungen eine Rolle spielen. Die Qualität der Dateninfrastruktur entscheidet dadurch unmittelbar darüber, wie zuverlässig eine KI-Anwendung arbeiten kann, wie transparent Prozesse bleiben und wie hoch das Vertrauen in automatisierte Ergebnisse ausfällt.

Die Bedeutung einer soliden Datenbasis für KI-Projekte

Künstliche Intelligenz ist nur so leistungsfähig wie die Daten, die sie verarbeitet. Hohe Datenqualität beeinflusst Lernprozesse, Genauigkeit und Stabilität der Systeme. Schlechte Daten oder unklare Strukturen dagegen führen zu fehlerhaften Resultaten, erhöhtem Risiko und ineffizienten Workflows. Eine robuste Dateninfrastruktur übernimmt deshalb mehrere zentrale Funktionen.

• Sie verbindet operative Systeme, Datenbanken und Schnittstellen, damit Informationen konsistent verfügbar sind.
• Sie schafft klare Governance-Regeln zu Zugriff, Berechtigung und Datenorganisation.
• Sie ermöglicht eine Skalierbarkeit, welche die Einführung neuer KI-Modelle oder Analysefunktionen unterstützt.

In Unternehmen, die bereits datengetrieben arbeiten, zeigt sich häufig, dass Investitionen in strukturelle Grundlagen einen deutlich grösseren Nutzen erzeugen als kurzfristige KI-Pilotprojekte. Die Leistungsfähigkeit von Machine-Learning-Modellen etwa hängt wesentlich von der Aktualität und der Standardisierung der Datensätze ab. Auch im Umfeld grosser Sprachmodelle oder generativer KI spielt die Konsistenz der Wissensbasis eine zentrale Rolle, etwa wenn interne Dokumente, Kommunikation oder Fachsysteme in Wissensmodelle integriert werden.

Herausforderungen im Zusammenhang mit Dateninfrastruktur

Die Modernisierung der IT-Landschaft stellt viele Organisationen vor komplexe Aufgaben. Migrationsprozesse in hybride Cloud-Umgebungen, die Harmonisierung verschiedener Datenquellen oder die Überführung lokaler Systeme in zentrale Plattformen benötigen Planung, technisches Know-how und strategische Entscheidungen. Zusätzlich müssen Aspekte wie Cybersicherheit, Compliance und Kostenkontrolle berücksichtigt werden.

Zudem zeigt sich in der Praxis, dass KI-Projekte oftmals an fehlenden einheitlichen Standards scheitern. Unterschiedliche Datenformate, unklare Verantwortlichkeiten oder unzureichende Dokumentation erschweren die Automatisierung. In einigen Fällen werden sogar manuelle Prozesse digitalisiert, ohne die dahinterliegende Datenarchitektur zu überarbeiten, was das System langfristig belastet. Die Einführung von KI verschärft diese Schwachstellen sichtbar und zeigt auf, wo Strukturierungsbedarf besteht.

Unterstützung durch IT-Dienstleister

Professionelle IT-Dienstleister übernehmen zunehmend eine strategische Rolle beim Aufbau moderner Dateninfrastrukturen. Der Fokus liegt auf der Harmonisierung der vorhandenen Datenlandschaft, der Modernisierung bestehender IT-Systeme und der Definition klarer Governance-Modelle. Eine zentrale Kompetenz besteht darin, heterogene Systeme so zu verbinden, dass ein konsistentes und belastbares Datenfundament entsteht, das für KI-Anwendungen genutzt werden kann.

Ein wichtiger Bestandteil solcher Modernisierungen ist die Bewertung von Cloud-Modellen. Viele Unternehmen setzen auf hybride Strukturen, um sowohl Flexibilität als auch Datensouveränität zu wahren. Dabei werden lokale Systeme, Schweizer Rechenzentren und internationale Cloud-Services miteinander kombiniert. Diese Kombination unterstützt KI-Workloads, ohne sicherheitsrelevante Anforderungen zu vernachlässigen.

IT-Dienstleister begleiten Firmen ebenfalls bei der langfristigen Architekturplanung, bei Sicherheitskonzepten und bei der Überführung in automatisierte Datenpipelines. Darüber hinaus führen sie Schulungen ein, die den internen Umgang mit Daten und KI transparenter machen. Gerade im Schweizer Umfeld, in dem Vertrauen und Compliance eine hohe Stellung einnehmen, gewinnt diese ganzheitliche Betrachtung an Bedeutung.

Ausblick und Relevanz für die kommenden Jahre

Die Entwicklung zeigt klar, dass KI-Anwendungen die Arbeitswelt und Geschäftsprozesse nachhaltig verändern. Schweizer Unternehmen befinden sich in einer Phase der Neuorientierung, in der Datenqualität und Infrastruktur entscheidende Erfolgsfaktoren darstellen. Die Bedeutung einer robusten Datenbasis wird weiter steigen, da sowohl interne als auch externe Anforderungen komplexer werden.

Durch die Verbindung aus verlässlicher Infrastruktur, klaren Governance-Modellen und technologischer Innovation entsteht ein Umfeld, in dem KI-Projekte nicht nur möglich, sondern wirtschaftlich sinnvoll werden. Vor diesem Hintergrund lohnt sich die frühzeitige Investition in die Grundlagen, denn sie bildet den Ausgangspunkt für nachhaltige digitale Transformation.

Dieser Beitrag basiert auf von IT-Experten geprüften Fakten. Für die kreative Ausgestaltung wurde ein KI-Tool herangezogen.