12. Mai 2026

Resumé der Big Data & AI World: KI braucht mehr als Modelle

Wir waren für Euch auf der Big Data & AI World in Frankfurt. Klare Erkenntnis: Der Weg zu produktionsreifer KI führt nicht allein über bessere Modelle. Entscheidend sind Datensouveränität, Governance, semantischer Kontext und Plattformen, die Daten zuverlässig, sicher und wiederverwendbar bereitstellen.

KI wird erwachsen – und damit steigen die Anforderungen

Die Vorträge auf der Big Data & AI World Frankfurt zeigten ein klares Muster. KI-Projekte scheitern selten nur am Modell. Häufig liegen die Ursachen in fragmentierten Datenlandschaften, unklarer Ownership, fehlender Governance, mangelnder Datenqualität oder fehlendem fachlichem Kontext.
Damit rückt eine zentrale Frage in den Fokus: Sind die eigenen Daten, Prozesse und Plattformen wirklich bereit für produktionsreife KI?

Datensouveränität wird strategisch

Ein zentrales Thema war Datensouveränität. Sie ist längst nicht mehr nur eine Frage von Datenschutz oder Compliance. Unternehmen beschäftigen sich zunehmend damit, wer Kontrolle über Daten, digitale Prozesse, Technologien und KI-Plattformen hat.

Dazu gehören Fragen wie:

Wo liegen Daten?
Wer hat Zugriff?
Welche Abhängigkeiten bestehen hinsichtlich der Anbieter?
Wie lassen sich Vendor Lock-in und API-Abhängigkeiten reduzieren und damit Kostenfallen vermeiden?
Wie bleibt KI nachvollziehbar, sicher und steuerbar?

Besonders deutlich wurde: Datensouveränität erfordert nicht nur Technologie, sondern auch internes Know-how. Data Literacy, AI-Kompetenz, Governance-Wissen und Cloud-Verständnis werden zu entscheidenden Fähigkeiten.

Ohne semantischen Kontext bleibt KI unscharf
Mehrere Vorträge machten deutlich, dass moderne Datenplattformen zwar den Zugriff auf Daten erleichtert haben, aber nicht automatisch ein gemeinsames Verständnis schaffen. Wenn Kennzahlen in BI-Tools, SQL-Abfragen, Notebooks und Dashboards unterschiedlich definiert werden, entstehen widersprüchliche Ergebnisse. Das untergräbt Vertrauen – bei Menschen ebenso wie bei KI-Systemen. Eine zentrale semantische Schicht kann hier helfen. Sie macht Businesslogik, Metriken und Definitionen wiederverwendbar und sorgt dafür, dass Datenprodukte, Dashboards, Apps und AI Agents auf derselben fachlichen Grundlage arbeiten. Gerade für generative KI und agentische Systeme ist das entscheidend. Denn ohne konsistente Semantik verstärkt KI bestehende Unschärfen, statt sie zu lösen.

Governance ist kein Bremsklotz, sondern Enabler
Auch organisatorisch wurde eine klare Botschaft sichtbar: Erfolgreiche KI braucht Ownership. Wer besitzt ein Modell? Wer ist für Betrieb, Monitoring und Erfolg verantwortlich? Wer priorisiert Use Cases? Und wie wird Business Impact gemessen? Die Beispiele aus der Praxis zeigen: Governance muss Innovation nicht verlangsamen. Richtig umgesetzt schafft sie klare Rollen, bessere Entscheidungen und mehr Skalierbarkeit. Dazu gehören gemeinsame Frameworks, RACI-Strukturen, Data Contracts, Review-Prozesse und ein klares Verständnis davon, welche Use Cases wirklich Wert schaffen.

Von Experimenten zu produktionsreifen KI-Systemen
Ein weiteres wiederkehrendes Thema war der Übergang vom Proof of Concept in den produktiven Betrieb. Viele KI-Initiativen starten mit viel Dynamik, bleiben aber in der Experimentierphase stecken. Gründe sind häufig unklarer ROI, fehlende Datenbasis, Compliance-Risiken, steigende Kosten oder mangelnde Integration in bestehende Prozesse. Die diskutierten Praxisbeispiele zeigten, dass produktionsreife KI ein Zusammenspiel aus Technologie, Organisation und Prozessen braucht. Modelle sind nur ein Teil davon. Mindestens ebenso wichtig sind Datenqualität, Monitoring, Human-in-the-loop-Konzepte, Auditierbarkeit und klare Business-KPIs.

Moderne Plattformen schaffen die Grundlage
Ob Lakehouse, Data Mesh, Semantic Layer, Vector Database oder Agentic AI Suite: Die vorgestellten Architekturen hatten ein gemeinsames Ziel. Daten sollen zentral auffindbar, fachlich verständlich, sicher nutzbar und für verschiedene Anwendungsfälle wiederverwendbar werden. Dabei geht es nicht nur um klassische Analytics. Künftig werden auch AI Agents zu wichtigen Datenkonsumenten. Sie benötigen Echtzeit-Kontext, semantische Informationen, kontrollierten Systemzugriff und governte Datenprodukte. Für Unternehmen bedeutet das: Wer KI produktiv nutzen möchte, sollte die eigene Datenplattform gezielt auf AI Readiness ausrichten.

Auf einen Blick

KI-Projekte brauchen klare Business-Ziele statt reiner Technologieexperimente.
Datensouveränität wird zum strategischen Thema.
Semantik und Kontext sind entscheidend für vertrauenswürdige KI.
Governance schafft Skalierbarkeit und klare Verantwortlichkeiten.
Moderne Lakehouse- und Data-Mesh-Architekturen bilden die Basis für AI-ready Daten.
AI Agents verändern die Anforderungen an Datenplattformen.
Produktive KI entsteht durch das Zusammenspiel von Daten, Organisation, Prozessen und Technologie.

Quintessenz: Enterprise-KI beginnt bei den Daten
Die Big Data & AI World Frankfurt hat gezeigt: Der nächste Reifegrad von KI entsteht nicht durch isolierte Modelle, sondern durch belastbare Datenplattformen, klare Governance und ein gemeinsames fachliches Verständnis. Unternehmen, die ihre Datenlandschaft AI-ready aufstellen, schaffen die Grundlage für vertrauenswürdige, skalierbare und wertschöpfende KI-Anwendungen.