KI-Fahrplan: Daten, Plattform und Rolle in vier Wochen geklärt

Ausgangslage

Ein Projektierer mit rund 100 Mitarbeitenden hat sich viel vorgenommen: In drei bis vier Jahren will er doppelt so groß sein, ohne doppelt so viele Leute einzustellen. KI soll dabei im Alltag mitarbeiten. Copilot war schon im Einsatz, dazu einzelne Lösungen für Berichte, Rechtsfragen und Automationen.

Die Projektdaten liegen aber in einer eigenen Fachanwendung, im Projektmanagement-Tool, in der Dateiablage und im Chat. Eigentümerdaten stehen in zwei Systemen. Die KI im Haus sieht davon nur einen kleinen Teil. Digitalisierung, IT und KI hängen an sehr wenigen Personen, und die kleine interne IT verantwortet zusätzlich die Informationssicherheit. Eine KI-Richtlinie und Schulungen gab es. Wer das Thema insgesamt verantwortet, war aber offen: Laut IT-Leitung hatte niemand „den Hut auf“.

Wie es ohne gemeinsame Datenbasis aussieht, kennt der Geschäftsführer aus der Zeit vor der eigenen Fachanwendung: Nach vier Jahren gab es zu einem einzigen Projekt 48 Excel-Tabellen, und welcher Stand der letzte war, wusste niemand mehr.

Die Geschäftsführung wollte deshalb zuerst ein klares Bild: Wie sollen Daten und Systeme zusammenspielen, was kostet das, und welche Use Cases folgen danach?

Was wir gemacht haben

Wir haben die Lage mit der Geschäftsführung, der IT und den Fachbereichen aufgenommen. IT und Prozessseite haben wir dabei bewusst getrennt befragt. Wo beide etwas anderes erzählen, steckt oft der eigentliche Befund.

Was dabei herausgekommen ist

Vier Befunde haben sich durch alle Gespräche gezogen:

• Keine gemeinsame Kennung zwischen den Systemen. Flächenstände und Meilensteine werden doppelt gepflegt. Vertrag, Flurstück, Eigentümer und Projekt lassen sich nicht sicher einander zuordnen.
• Kein zentraler Ort für Projektwissen. Protokolle und Erfahrungen liegen verteilt in Kommentaren, Dokumenten und Chats und sind nicht gemeinsam durchsuchbar.
• Abhängigkeit vom Dienstleister der Fachanwendung. Geodaten kann nur der Dienstleister einspielen. Das Datenmodell ist intern kaum dokumentiert.
• Datenstrategie ohne Wirkung im Alltag. Leitplanken sind festgelegt, im Team aber kaum bekannt.

IT und Fachbereich haben dieselben Systeme unterschiedlich beschrieben. Erst im Vergleich beider Gespräche wurde sichtbar, dass eine gemeinsame Kennung fehlt. In der Ergebnispräsentation hat das Team des Kunden die Befunde in vielen Punkten wiedererkannt.

Ein neues Zentralsystem haben wir nicht empfohlen. Die vier Schritte bauen auf den Systemen auf, die der Projektierer schon hat:

1. Daten-Audit: festhalten, wo welche Daten liegen und welche Quelle gilt, wenn Daten doppelt gepflegt werden. Am Ende steht eine Datenlandkarte, die auch KI-Agenten lesen können.
2. Anbindung: KI-Agenten bekommen lesenden Zugriff auf Standardwerkzeuge und Fachanwendung, mit den bestehenden Zugriffsrechten. Für die Fachanwendung braucht es dafür eine neue Anbindung.
3. Meeting-Ablage: Besprechungen landen automatisch an einem Ort und sind durchsuchbar.
4. Gemeinsame Kennung: eine einheitliche Nummer für Projekte, Eigentümer und Flächen über alle Systeme.

Dazu kamen eine Empfehlung für eine KI-Plattform für alle Mitarbeitenden, mit Kostenrahmen pro Arbeitsplatz, und ein Profil für die fehlende Rolle: eine interne technische Person mit tiefem KI-Wissen, eher Head of Data als klassische IT.

Ob sich das rechnet, zeigt erst die Umsetzung, und die ist noch nicht beauftragt. Reihenfolge und Kostenrahmen stehen aber fest. Und die Stelle für die fehlende Rolle hat die Bereichsleitung noch am Tag der Ergebnispräsentation ausgeschrieben.

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