KI-Bereitschaft: Ihre Daten wurden für Menschen erstellt. KI-Agenten können nicht zwischen den Zeilen lesen

Datenplattformen wurden unter einer grundlegenden Annahme entwickelt: Ein Mensch wird die Ausgabe lesen. Wenn eine Spalte falsch beschriftet ist, wenn sich ein Schema verändert hat oder wenn die Datenherkunft fehlt, kann eine Person die Inkonsistenz oft erkennen, eine Frage stellen oder eine Umgehungslösung finden. Wir sind darauf konditioniert, Daten als ein Werkzeug zu betrachten, das einer Interpretation bedarf, doch agentische KI interpretiert nicht, sie handelt. Die KI-Bereitschaft beginnt mit der Datenbereitschaft. Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen möchten, stellen oft fest, dass ihre Datenplattformen eher für die menschliche Interpretation als für die autonome Ausführung konzipiert wurden.

Autonome KI-Agenten verarbeiten Informationen genau so, wie sie dargestellt werden. Sie erkennen bei einer Tabellenkalkulation nicht intuitiv, dass die Spalte „Q2_Revenue“ eigentlich die Zahlen des Vorjahres enthält oder dass ein fehlendes Feld in einer Pipeline keine große Rolle spielt, da die Daten lediglich für einen Wochenbericht verwendet werden. Für einen autonomen Agenten sind nicht zugeordnete Spalten, lückenhafte Datenherkunft und Schema-Inkonsistenzen keine geringfügigen Probleme; es handelt sich um kritische Fehler, die die Ausführung unterbrechen.

Dies ist das Kernproblem, für dessen Lösung „Xebia Axis for Readiness“ entwickelt wurde. Im Folgenden werden wir erläutern, was „Bereitschaft“ für KI-Agenten konkret bedeutet, die Funktionsweise des Moduls „Xebia Axis for Readiness“ näher betrachten und anhand von Daten untersuchen, warum es so kostspielig ist, diese Lücke zu ignorieren.

Die Lücke bei der KI-Bereitschaft und der Datenbereitschaft

Xebia Axis ist eine neue End-to-End-Lösung von Xebia, die proprietäre KI-Agenten mit menschlichen Ingenieurteams kombiniert, um Unternehmensdatenplattformen zu bewerten, zu migrieren, zu überwachen und zu betreiben. Sie wurde entwickelt, um Unternehmensdaten für den Einsatz von KI vorzubereiten, und ist kein einfaches Migrationswerkzeug.

Das Modul „Axis for Readiness“ ist der Ausgangspunkt dieser Reise. Es handelt sich um einen automatisierten Scanner, der Ihre gesamte Datenlandschaft abbildet – von ETL-Code-Repositorien und DDL-Schemas bis hin zu Pipeline-Abhängigkeiten und Datenherkunft. Es liefert mehr als nur eine einfache Datenbestandsaufnahme: einen vollständigen, nach Prioritäten geordneten Migrationsplan, der Risiken und Abhängigkeiten aufzeigt, die herkömmliche Erkennungstools oft übersehen. Das Modul scannt Repository-Dateien und generiert strukturierte Ergebnisse für alle Dimensionen der Codebasis.

Was „Datenbereitschaft“ für KI-Agenten tatsächlich bedeutet

Für einen Menschen könnte „bereit“ bedeuten, dass die Daten zugänglich sind. Für einen Agenten erfordert dieser Zustand jedoch Steuerung, Konsistenz und lückenlose Rückverfolgbarkeit. Das Modul „Readiness“ geht dieses Problem an, indem es vier Dimensionen analysiert:

Das Modul bietet zudem zwei integrierte Ansichten: den Lineage-Visualizer und das Übersichts-Dashboard. Mit dem Visualizer können Sie dank automatischer Zuordnung sofort alle Dateiverbindungen im gesamten Repository einsehen. Das Dashboard bietet einen allgemeinen Überblick über die Scan-Details, wobei Sie Pipelines öffnen können, um Code einzusehen oder Ergebnisse hinsichtlich von Problemen oder der Datenqualität zu überprüfen.

Das Ergebnis ist kein weiterer Bericht, der in einem Regal landet. Der Migrationsplaner stellt Architekten ein schrittweises Migrations-Runbook zur Verfügung, mit dem sie Migrationschargen planen und erstellen können. Dies ermöglicht die Migration von jeder bestehenden Plattform auf alle modernen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure, Google Cloud, Databricks und Snowflake.

Auf Kompetenzen aufgebaut, nicht auf einem festen Werkzeug

„Xebia Axis for Readiness“ ist kein vorgefertigtes Tool, das nur für einen einzigen Migrationspfad geeignet ist. Es basiert auf einem kompetenzorientierten Rahmenkonzept mit vier Komponenten:

Darunter befindet sich der Agentenspeicher: Was der Agent bei einer Migration lernt, fließt in die Fähigkeiten und Hooks für die nächste Migration ein.

Die Daten belegen das Problem: Warum die KI-Datenbereitschaft ins Hintertreffen gerät

Die Dateninfrastruktur, auf der die meisten Unternehmen basieren, ist ein Flickenteppich aus instabilen Datenpipelines und fehlenden Datenherkunftsangaben – Systeme, die nie für Autonomie konzipiert wurden. Wenn Unternehmen auf dieser Grundlage agentenbasierte KI in die Produktion überführen, tritt der Fehler bereits vor der Bereitstellung auf, da er von Anfang an systemimmanent ist.

Der „Data & AI Monitor“ von Xebia, eine jährliche Studie von Xebia und Data Expo mit über 600 Befragten weltweit, verdeutlicht, wie entscheidend diese Grundlage ist.

Das Vertrauen ist ins Stocken geraten. Nur 26 % der Befragten vertrauen den Ergebnissen eines KI-Modells ebenso sehr wie dem Urteilsvermögen eines menschlichen Kollegen. Dies ist kein Problem, das durch ein Jahr rascher Einführung gelöst worden wäre. Das Vertrauen scheint von strukturellen Faktoren abhängig zu sein, wie beispielsweise der Zuverlässigkeit der Modelle, den Validierungsverfahren oder schlichtweg der Unkenntnis darüber, wie diese Systeme versagen können.

Auch im Bereich der Unternehmensführung hinkt die Praxis hinter den Erwartungen hinterher. Während 63 % der Befragten der Ansicht sind, dass Datenmanagement für die Skalierung von KI-Projekten unerlässlich ist, verfügen nur 52 % über klare, durchgesetzte Richtlinien zur Datenorganisation. Die Kluft zwischen dem, was Unternehmen für notwendig erachten, und dem, was sie tatsächlich umgesetzt haben, vergrößert sich zunehmend.

Die Datenqualität bleibt das größte Hindernis. 36 % der Unternehmen nennen die Datenqualität als das größte Hindernis bei der Einführung KI-gestützter Lösungen, gefolgt von Sicherheit/Compliance (32 %) und der Suche nach Anwendungsfällen (31 %). Dabei handelt es sich nicht um technische Probleme, sondern um grundlegende Defizite. Unternehmen müssen sich für die Zukunft aufstellen.

Weg vom Rätselraten

Der traditionelle Ansatz zur KI-Bereitschaft beginnt oft mit Spekulationen. Ohne Einblick in den Zustand, den Speicherort oder die Bereitschaft der Datenbestände stellen die Teams Vermutungen an. Ohne eine semantische Ebene, die den Daten geschäftliche Bedeutung verleiht, arbeiten die Mitarbeiter mit unzusammenhängenden Tabellen statt mit aussagekräftigen Ressourcen.

Der „Data & AI Monitor 2026“ von Xebia hat aufgezeigt, dass in den meisten Unternehmen der Mehrwert nicht mit der Einführung Schritt hält. Zwar arbeiten 71 % aktiv mit generativen KI-Assistenten und wissen 62 % mittlerweile, wo und wie KI eingesetzt werden kann, doch glauben nur 33 % der Unternehmen, dass sie den durch KI geschaffenen Mehrwert vollständig ausschöpfen und nachverfolgen. Die strategische Klarheit hat sich verbessert, während der realisierte Mehrwert schlichtweg auf dem gleichen Stand geblieben ist.

Das Modul ersetzt Spekulationen durch eine fundierte Strategie. Es liefert einen Datenbereitschafts-Score sowie eine Bestandsaufnahme Ihrer IT-Infrastruktur, sodass Sie priorisieren können, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, und die tatsächlichen Kosten sowie die Komplexität der Umwandlung in ein „Agentic Enterprise“ nachvollziehen können.

Fazit: Warum die Vorbereitung der Daten für KI keinen Aufschub duldet

Ihre Daten wurden für Menschen erstellt. Sie wurden dazu konzipiert, interpretiert zu werden – nicht, um ihnen blind zu vertrauen. Wenn Sie autonome Agenten einsetzen möchten, die auf der Grundlage Ihrer Daten sicher handeln können, müssen Sie diese Grundlage neu schaffen. Und der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, womit Sie es zu tun haben, bevor Ihre Agenten dies auf die harte Tour lernen müssen.

Das erste Modul von Xebia Axis verschafft Ihnen einen umfassenden Überblick über Ihr Repository. Durch die Kombination von Python-Analysen mit LLM-basierten Schlussfolgerungen deckt „Xebia Axis for Readiness“ Hardcodings, Anti-Muster, Optimierungsmöglichkeiten und systemübergreifende Abhängigkeiten auf, die herkömmliche Erkennungstools möglicherweise gänzlich übersehen würden.

Machen Sie den ersten Schritt, um den Mehrwert, den KI Ihrem Unternehmen bieten kann, voll auszuschöpfen. Erfahren Sie mehr über „Xebia Axis for Readiness“ und vereinbaren Sie ein 30-minütiges Einführungsgespräch.