Podcast
Mit Claudia Pohlink, Director Data & AI (Chief Data Officer), FIEGE
Claudia Pohlink zeigt, warum KI-Projekte meist nicht an den Modellen scheitern, sondern an Daten, Governance und sauberer Handarbeit. Für den Mittelstand ist das gerade kein Nachteil, sondern oft ein Vorsprung: Wer seine Grundlagen ordentlich baut, kann schneller, souveräner und nachhaltiger mit KI arbeiten.
Claudia sagt sehr klar: KI ist am Ende Statistik. Damit sie im Unternehmen etwas leistet, musst Du die physische Welt in Daten übersetzen. In der Logistik heißt das zum Beispiel: Lager, Standort, Transport, Laufzeiten und Zustände so digital abbilden, dass daraus Vorhersagen und Auswertungen werden können. Excel allein reicht dafür nicht.
Das Anschließen von Datenquellen, das Prüfen von Berechtigungen, das Einordnen von Formaten und das Aufräumen von Stammdaten sind die Arbeiten, an denen viele Projekte hängen bleiben. Claudia nennt das digitale Handwerksarbeit oder Monkey-Arbeit. Ohne diese Basis wird aus KI schnell nur ein teures Experiment.
Nicht jedes Unternehmen braucht sofort die große Plattform oder 50 Datenprodukte. Claudia plädiert für Reifegrad statt Aktionismus: Erst verstehen, was Du wirklich lösen willst, dann den passenden Stack und die passende Architektur wählen. Sonst sammelst Du eher Abhängigkeiten als Nutzen.
Claudia hält die Debatte angenehm nüchtern: 80 Prozent eines KI-Projekts sind weiterhin Datenaufbereitung. Neue Tools können das beschleunigen, aber nicht wegzaubern. Der Kern bleibt gleich: Du brauchst saubere Daten, verständliche Daten und jemanden, der die Realität vor Ort wirklich kennt.
Gerade im Mittelstand ist das kein Nachteil. Wer nicht schon 30 Data Lakes und 100 Sonderwege aufgebaut hat, kann heute bewusster starten: mit einer klaren Governance, einem nachvollziehbaren Datenkatalog und einer Architektur, die nicht sofort wieder festfährt.
Claudia trennt sauber zwischen Plattform, Architektur und Datenmodell. Historische Daten, Eventdaten und Realtime-Daten haben unterschiedliche Anforderungen und gehören deshalb nicht einfach blind in denselben Topf. Dazu kommt die Frage nach Souveränität: Nutzt Du bewusst nur einen Tech-Stack oder bleibst Du breiter aufgestellt? Beides hat Folgen.
Ihr Bild dafür ist sehr praktisch: Datenfundamente sind wie Hausbau. Wenn Du sie falsch setzt, verbaust Du Dir die Zukunft. Deshalb braucht es Architekten, IT und Fachbereiche gemeinsam, aber keine endlosen Debatten. Entscheiden, starten, weiterbauen.
Bei Microsoft zeigt Claudia, worauf es aus ihrer Sicht zuerst ankommt: nicht auf das neueste Modell, sondern auf klare Leitplanken. Nutzer sollen im geschützten Unternehmensumfeld arbeiten können, ohne gleich Daten oder Sicherheit zu gefährden. Copilot, Agenten und interne Chatfunktionen helfen nur dann, wenn Policies, Berechtigungen und Sicherheitsregeln mitlaufen.
Auch ein Datenkatalog ist für sie kein schönes Nebenprojekt, sondern eine Pflichtaufgabe. Er beschreibt, welche Daten es gibt, ohne sie automatisch jedem freizugeben. Händisch ist das kaum dauerhaft zu stemmen, deshalb wird Automatisierung wichtig, etwa beim Auslesen von Metadaten.
Für den enthusiastischen Mittelständler empfiehlt Claudia Reifegrad statt Hype. Erst schauen: Welche Probleme habe ich überhaupt? Dann prüfen: Löst das Datenanalyse oder KI wirklich besser? Und schließlich: Lohnt sich das wirtschaftlich auch im Betrieb, nicht nur im Prototypen?
Ein gutes Beispiel aus FIEGE ist das Carrier Claims Management, also die automatisierte Bearbeitung von beschädigten oder verlorenen Paketen. Dort ließ sich ein klar abgegrenzter Prozess stark automatisieren. Bei den Gabelstaplerfahrten schaut das Team auf Leerfahrten und setzt einen Schwellwert, ab dem sich die Investition erst lohnt. Genau so denkt Claudia: mit messbarem Nutzen statt Bauchgefühl.
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