BENE & FABIAN

Data is kAI

Warum eure KI nur so gut ist wie eure Daten.
Und was ihr dagegen tun könnt.

Bene eröffnet. Locker, keine Folien-Vorstellung. "Wir sind Bene und Fabian. Wir arbeiten jeden Tag mit Unternehmen die KI einführen wollen. Und fast immer scheitert es am gleichen Punkt."
BENE

Alle reden über KI.

Keiner redet über das, was darunter liegt.

"Wir wollen KI machen."

— Jedes zweite Meeting seit 2023

Bene: "Jeder will KI. CEO liest was bei LinkedIn, kommt Montag rein: 'Wir brauchen KI.' Kennt ihr? Gut. Das Problem ist nicht die KI. Das Problem ist: Eure Daten sind nicht bereit."
FABIAN
87%

aller KI-Projekte scheitern vor dem Modell.

Nicht am Algorithmus. Am Datenzugang, an Silos, an Qualität.

Fabian übernimmt: "Ich zeig euch gleich was passiert wenn man es richtig macht. Aber erstmal: Warum scheitern die meisten? Nicht weil das Modell schlecht ist. Sondern weil die Daten in 17 verschiedenen Excel-Sheets liegen, niemand weiß was die Spalte 'Status_v3_final_FINAL' bedeutet, und der eine Kollege der das versteht ist seit 2019 im Ruhestand."
FABIAN

Die drei Killer eurer KI-Projekte

🗄️ Daten-Silos

Sales hat CRM, Produktion hat SAP, Marketing hat Excel. Keiner redet miteinander. Euer AI-Modell auch nicht.

🗑️ Daten-Qualität

Garbage in, garbage out. Wenn 30% eurer Kundendaten veraltet sind, halluziniert eure KI nicht — sie lügt mit Überzeugung.

🔒 Governance

Wer darf was sehen? DSGVO? Keiner weiß es. Also macht keiner was. Stillstand durch Angst.

💡 Die Lösung

Erst die Daten. Dann die KI. Klingt langweilig? Ist der Unterschied zwischen Proof of Concept und Produktion.

Fabian: Jedes Bild kurz mit einem echten Beispiel untermauern. Kein Unternehmen nennen, aber: "Ein Automobilzulieferer hatte 4 verschiedene Wahrheiten über den gleichen Kunden."
BENE

Was wir in der Praxis sehen

"Können wir nicht einfach ChatGPT auf unsere Daten loslassen?"

Erst wenn eure Daten auffindbar, verständlich und vertrauenswürdig sind, kann KI liefern.

Bene: Locker erzählen, Publikum einbeziehen. "Wer hat schon mal ein KI-Projekt gestartet und dann gemerkt: die Daten sind nicht da? Genau."
FABIAN LIVE DEMO

Von Chaos zu Antworten
in 5 Minuten

🎬 Demo: Daten → Fragen → Antworten

1. Rohe CSV-Datei hochladen (echte Verkaufsdaten, anonymisiert)
2. Unity Catalog: Sofort Struktur, Beschreibung, Governance
3. AI/BI Dashboard: Natürliche Sprache → "Zeig mir den Umsatz nach Region"
4. Genie: "Warum ist der Umsatz in Q3 eingebrochen?" → KI antwortet aus den Daten

Fabian macht die Demo live. VORBEREITUNG: CSV mit ~1000 Zeilen Verkaufsdaten, vorher Unity Catalog Workspace vorbereiten. Demo-Flow: Upload → Auto-Schema → Catalog → AI/BI Genie fragen. Pointe: "Das hat 5 Minuten gedauert. Euer letztes BI-Projekt?"
FABIAN

Was gerade passiert ist

Die KI war nicht die Magie. Die Datenplattform war es.

Fabian: "Das Modell dahinter ist Standard. GPT, Claude, Llama — egal. Was den Unterschied macht: Die Daten waren sauber, strukturiert und zugreifbar. DAS ist die eigentliche Arbeit."
BENE LIVE DEMO

Euer eigener KI-Agent
in 10 Zeilen

🤖 Demo: RAG auf eure Dokumente

1. PDF-Handbuch hochladen (z.B. Maschinenhandbuch, Compliance-Doc)
2. Vector Search: Dokument wird in Embeddings zerlegt
3. Chat-Interface: "Was ist die maximale Betriebstemperatur?"
4. Agent antwortet mit Quellenangabe aus dem Dokument

Bene: Zeigt wie RAG funktioniert — Dokument rein, Fragen stellen, Antworten mit Quelle. Wichtig: KEIN Halluzinieren weil die Daten als Grundlage dienen. "Das ist der Unterschied: ChatGPT erfindet. Das hier antwortet aus EUREN Daten."
BENE

Wann braucht ihr was?

JETZT STARTEN
  • Daten liegen in Silos
  • Ihr wollt KI, wisst aber nicht wo
  • Compliance / DSGVO ist Thema
  • Ihr habt >5 Datenquellen
  • BI-Reports dauern Wochen
⟷
NOCH NICHT
  • Eine Excel-Tabelle reicht euch
  • Unter 10 Mitarbeiter, ein System
  • Kein Datenproblem, sondern Prozessproblem
  • Ihr wollt nur ChatGPT-Wrapper
  • Kein interner Champion vorhanden
Bene: Ehrlich sein. "Nicht jeder braucht eine Datenplattform. Wenn eure Buchhaltung in einer Excel läuft und das reicht — lasst es. Aber wenn ihr merkt, dass ihr Entscheidungen auf Basis von Bauchgefühl trefft, weil die Daten nicht da sind — dann ist es Zeit."
FABIAN

Der Weg — ehrlich

Woche 1-2

Daten verstehen. Was habt ihr? Wo liegt es? Wer braucht was? Kein Tool, kein Code — nur Klarheit.

Woche 3-4

Erste Daten zusammenführen. Ein Use Case. Ein Dashboard. Ein Ergebnis das der CEO versteht.

Monat 2-3

Governance aufsetzen. Wer darf was? Automatisierung. Datenqualität messen. Jetzt wird es nachhaltig.

Ab Monat 3

KI draufsetzen. Jetzt. Nicht vorher. RAG, Agents, Predictions — alles auf sauberem Fundament.

Fabian: "Die meisten wollen bei Monat 3 anfangen. Das ist wie ein Haus ohne Fundament bauen. Geht schnell, hält nicht."
BENE

Was wir euch nicht erzählen

Was wir euch sagen: Fangt bei den Daten an. Der Rest kommt von allein.

Bene: Bewusst Anti-Sales. "Wir verkaufen euch heute nichts. Wir zeigen euch was funktioniert. Ob ihr das mit uns macht, mit jemand anderem, oder alleine — egal. Hauptsache ihr macht es richtig."
BENE & FABIAN

Drei Dinge zum Mitnehmen

1. Daten vor KI. Immer.

2. Ein Use Case. Nicht zehn.

3. Lieber klein und richtig als groß und kaputt.

Beide zusammen zum Abschluss. Bene sagt 1, Fabian sagt 2, zusammen sagen sie 3.
BENE & FABIAN

Data is kAI

Aber mit den richtigen Daten
ist KI alles.

Fragen? Kaffee? Beides gern.

Locker rausgehen. Keine Visitenkarten-Slide. Kein QR-Code. Einfach: "Danke. Wir sind da. Sprecht uns an."