Dark Data: Warum Ihre Meetings ein schwarzes Loch für KI sind
Subline: Jeder redet von Künstlicher Intelligenz. Aber die wertvollsten Daten Ihres Unternehmens – Ihre strategischen Entscheidungen – sind für die KI unsichtbar. So ändern Sie das.
Unternehmen investieren Millionen in Data Lakes, Dashboards und KI-Piloten – aber das Warum hinter ihren wichtigsten Entscheidungen verschwindet im Äther der Meetings. Dieser Artikel zeigt, wie das Decision-OS aus Gesprächs-Prosa strukturierte Trainingsdaten macht.
Wir haben ein Daten-Problem, über das niemand spricht
Unternehmen speichern heute alles: Klicks, Transaktionen, Maschinenlaufzeiten. In Präsentationen steht dann „Wir wollen AI-Ready werden“ – mit Screenshots von Data Lakes und BI-Dashboards.
Aber wenn Sie fragen:
- „Warum haben wir vor drei Jahren die Strategie geändert?“
- „Auf welcher Datenbasis haben wir das Budget für Bereich X gekürzt?“
dann schweigt die Datenbank. Die Antwort liegt irgendwo im Protokoll eines Meetings von 2022 – oder in den Köpfen von Menschen, die die Firma längst verlassen haben.
Genau hier beginnt Dark Data. Es sind nicht die fehlenden Tabellen, sondern die fehlende Entscheidungslogik, die Ihre KI blind macht.
Das Problem: Audio verpufft
Meetings sind die Orte, an denen die wichtigsten Weichen gestellt werden. Aber für eine KI sind sie häufig schwarze Löcher.
Selbst wenn Sie Meetings transkribieren (Speech-to-Text), entsteht meist nur Textbrei: lose Statements, unklare Verantwortlichkeiten, kein sauberer Kontext. Eine KI kann daraus schwer lernen, warum eine Entscheidung getroffen wurde. Sie sieht allenfalls das Ergebnis („Wir machen X“), aber nicht die Herleitung.
Wenn Sie Ihre Führungsprozesse nicht strukturieren, bleibt Ihre künftige Unternehmens-KI dumm. Sie kann Ihnen nicht wirklich assistieren, weil ihr das Entscheidungs-Gedächtnis fehlt.
Decision-OS als ETL-Layer für Governance
Damit KI funktioniert, braucht sie strukturierte Trainingsdaten – nicht nur mehr Text.
Das Decision-OS fungiert hier als ETL-Layer (Extract, Transform, Load) für Governance. Es zwingt Führungskräfte dazu, ihr implizites Wissen in explizite Datenfelder zu übersetzen.
Ein sauberer Eintrag im Decision-Log ist der perfekte Trainingsdatensatz für morgen. Er enthält fünf Dimensionen, mit denen eine KI arbeiten kann:
- Input (Prompt): Was war das Problem oder die Frage?
- Constraints (Kontext): Welche Dokumente, Zahlen und Rahmenbedingungen lagen zum Zeitpunkt der Entscheidung vor?
- Processing (Logik): Wer hat entschieden (DRI)? Wer wurde konsultiert? Welche Optionen standen im Raum?
- Output (Result): Was wurde konkret beschlossen – in einem Satz, auditierbar und testbar?
- Feedback (Review): War die Entscheidung rückblickend gut? Wurde sie angepasst, gestoppt oder bestätigt?
Damit wird aus einem Meeting kein einmaliges Ereignis, sondern ein Datensatz, der in Zukunft von einer KI ausgewertet, durchsucht und als Referenz genutzt werden kann.
Die strategische Wette: Wissen konservieren
Warum sollten Sie sich den Aufwand heute machen?
Weil Sie Wissen konservieren wollen. Wenn ein erfahrener Manager das Unternehmen verlässt, nimmt er seine Intuition sonst mit. Ohne Decision-OS bleibt vielleicht ein Ordner „Präsentationen_final_v7“, aber keine nachvollziehbare Entscheidungslogik.
Wenn dieser Manager konsequent mit Decision-OS gearbeitet hat, bleibt seine Denkweise in der Datenbank:
- Welche Hypothesen er gebildet hat,
- welche Risiken er wie gewichtet hat,
- wo er bewusst „gegen den Bauch“ entschieden hat.
Sie bauen heute das Gedächtnis, mit dem Ihre KI in drei Jahren arbeitet. Das können Sie nicht rückwirkend nachholen. Entweder Sie beginnen jetzt – oder Sie verlieren Jahre an Lernkurve.
Fazit: Vom Flurfunk zum Datensatz
Hören Sie auf, Entscheidungen als flüchtige Momente zu behandeln. Behandeln Sie sie als Assets.
Solange strategische Diskussionen im Flurfunk, in privaten Notizen oder in nicht durchsuchbaren Protokollen versickern, bleiben Ihre Meetings für KI ein schwarzes Loch. Wer dagegen seine Governance strukturiert, kann sie später auch partiell automatisieren – oder von KI-Systemen sinnvoll unterstützen lassen.
AI-Readiness bedeutet nicht, dass alle ChatGPT-Prompts beherrschen. Es bedeutet, dass Ihre Organisation ihre entscheidenden Fragen und Antworten in einer Form speichert, mit der Maschinen arbeiten können.
Call to Action
Sie wollen wissen, wie ein Datenschema aussehen muss, damit Ihre Entscheidungsprozesse maschinenlesbar werden – ohne Ihre Menschen auf „Auto-Pilot“ zu stellen?
Im Decision-OS Handbuch finden Sie in Kapitel 8 und 21 die technischen Spezifikationen für ein KI-taugliches Decision-Log – inklusive Beispiel-Feldern, Governance-Regeln und ersten Ideen für KI-Assistenz auf Basis Ihrer eigenen Daten.
AI-Readiness beginnt nicht im Data Lake, sondern im Decision-Log
Viele Unternehmen definieren AI-Readiness über Infrastruktur: Cloud, Data Warehouse, Streaming-Pipelines. Was oft fehlt, ist die Einsicht, dass die wertvollsten Trainingsdaten nicht aus Sensoren kommen, sondern aus Governance – aus der Art, wie Führung entscheidet, priorisiert und stoppt.
Das Decision-OS verknüpft genau diese Ebenen:
- Decision-Log als strukturierter Speicher für Ihre Führungssignale,
- Decision Hygiene Scorecard zur Qualitätskontrolle Ihrer Datenbasis,
- Time-to-Decision (TtD), Cost of Delay & Re-Open Rate als Telemetrie für Ihre Governance.
Erst wenn Sie diese Signale sauber erfassen, lohnt es sich, über KI-Assistenz nachzudenken – etwa Systeme, die Sie bei Priorisierung, Risikoabwägung oder Szenario-Analysen unterstützen. Ohne sauberes Entscheidungs-Backlog bleibt KI eine teure Spielerei auf Marketing-Folien.