Warum KI-Daten-Governance der Schlüssel zur Skalierung von KI im Jahr 2026 ist

Im vergangenen Jahr habe ich mehr Gespräche über KI geführt als je zuvor in meiner beruflichen Laufbahn. Zunehmend drehten sich diese Gespräche um KI-Daten-Governance – also darum, wie Unternehmen schnell mit KI vorankommen können und gleichzeitig sicherstellen, dass die zugrunde liegenden Daten vertrauenswürdig sind.

KI hat sich von Experimenten zu operativer Umsetzung entwickelt, von Nebenprojekten zu Gesprächen auf Vorstandsebene. Was viele Unternehmen jedoch überrascht hat, ist, wie schnell KI langjährige Lücken in der Daten-Governance, Datenqualität und organisatorischen Bereitschaft offengelegt hat.

In einem aktuellen Gespräch mit Nicola Askham, der Data Governance Coach, reflektierten wir über die wichtigsten Erkenntnisse des vergangenen Jahres, über das, was sich unter der Oberfläche verändert, und darüber, was Datenverantwortliche jetzt tun müssen, um 2026 erfolgreich zu sein. Eine Botschaft war dabei besonders klar: KI-Innovation und vertrauenswürdige Daten-Governance sind untrennbar miteinander verbunden – keine konkurrierenden Prioritäten.

Nicola betonte diesen Gedanken früh in unserem Austausch: KI erhöht nicht nur die Anforderungen an Governance – sie macht Governance unvermeidbar.

Nachfolgend finden Sie einige der wichtigsten Erkenntnisse aus unserem Gespräch, formuliert für Fachleute im Bereich Daten-Governance, die schneller handeln, breiter denken und mit größerem Selbstvertrauen in einer KI-gesteuerten Welt führen müssen.

Von „Nice to Have“ zu unverzichtbar: Wie sich Governance 2025 weiterentwickelte

Wenn wir ein oder zwei Jahre zurückblicken, wurde Daten-Governance oft noch als Compliance-Pflicht oder als defensive Funktion betrachtet. Viele Organisationen investierten in Governance, weil sie mussten – nicht, weil sie darin einen unmittelbaren Wert sahen.

Diese Denkweise hat sich drastisch geändert. Was wir im vergangenen Jahr gesehen haben, ist die wachsende Erkenntnis, dass KI alles verstärkt – das Gute wie das Schlechte.

Frühe KI-Implementierungen und sehr öffentliche Fehlschläge machten eines klar: Schlechte Data Governance bremst Innovation nicht nur – sie untergräbt sie aktiv. Wenn Modelle auf inkonsistenten, verzerrten oder schlecht verstandenen Daten trainiert werden, können die Ergebnisse bestenfalls ungenau und schlimmstenfalls schädlich sein.

Daher formalisieren oder überarbeiten immer mehr Unternehmen ihre Governance Programme. Die Mehrheit berichtet inzwischen von strukturierten Data Governance Initiativen – ein deutlicher Anstieg im Vergleich zu früher. Doch es geht nicht mehr nur um Governance der Governance wegen. Die Motivation hat sich verändert.

Heute wird Governance von geschäftlichem Nutzen getrieben:

• Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen: Führungskräfte fragen sich, ob sie ihren Daten ausreichend vertrauen, um KI- Entscheidungen treffen oder automatisieren zu lassen.
• Operationale Skalierung: KI, tief eingebettet in geschäftskritische Prozesse, erfordert Konsistenz, Klarheit und Kontrolle.
• Ethischer und regulatorischer Druck: Da KI in regulierte und hochwirksame Bereiche vordringt, wird Governance zu einer Voraussetzung für verantwortungsvolle Nutzung.

Wir sehen zudem, dass sich Rollen in der Governance weiterentwickeln. Klassische Data Stewardship-Modelle erweitern sich um Metadaten-Verantwortung, ethische Datennutzung und KI-Bereitschaft. Governance-Teams dokumentieren Daten nicht mehr nur – sie gestalten aktiv, wie Daten genutzt, interpretiert und im gesamten Unternehmen vertrauenswürdig gemacht werden.

Metadaten, Vertrauen und die Realität der KI-Einführung

Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus dem vergangenen Jahr: KI-Bereitschaft ist im Kern ein Metadatenproblem.

Unternehmen sprechen viel über Architekturen – Data Mesh, Data Fabric, Cloud-Plattformen – doch unabhängig vom Ansatz hängt Erfolg von Metadatenreife ab. Ohne klare Definitionen, nachvollziehbare Herkunft, Qualitätsindikatoren und Nutzungskontext können Daten nicht zuverlässig wiederverwendet oder skaliert werden. KI erhöht lediglich den Druck und verstärkt die Konsequenzen.

Die Realität:

• Viele Führungskräfte vertrauen ihren Daten für Entscheidungen noch immer nicht vollständig.
• Noch weniger glauben, dass ihre Daten wirklich KI-fähig sind.

Diese Lücke zwischen Ambition und Realität erklärt, warum viele KI-Initiativen nie in die nachhaltige Produktion gelangen. Hier liegt eine große Chance für Governance Teams, ihren Wert neu zu definieren – nicht als Gatekeeper, sondern als Enabler für vertrauenswürdige, skalierbare KI.

Trotz des Hypes erreichen nur wenige KI-Projekte den operativen Dauerbetrieb. Die meisten scheitern an unklaren Daten, versteckten Verzerrungen oder Governance Rahmenwerken, die nicht für KI-Skalen geschaffen wurden.

Im Kontext von KI Data Governance wird Governance zur Grundlage für Innovation, Skalierung und Vertrauen, anstatt als Kontrollmechanismus wahrgenommen zu werden. Die Diskussion verschiebt sich von „Wir brauchen bessere Daten“ zu „Wir brauchen Daten, denen wir autonome oder halbautonome Systeme anvertrauen können“. Das ist ein fundamentaler und überzeugenderer Ansatz.

Wenn KI in Kernprozesse eingebettet ist, wird Vertrauen in Daten zu Vertrauen in Ergebnisse. Governance ist keine Back-Office-Aktivität mehr – sie ist ein strategischer Erfolgsfaktor

Blick auf 2026: Agentenfähige Daten und KI-Kompetenz

Mit Blick auf 2026 sticht ein Trend besonders hervor: der Übergang zu autonomen und agentischen KI-Systemen.

Nicola und ich waren uns in diesem Bereich besonders einig – denn je autonomer KI wird, desto geringer wird die Toleranz für Unklarheiten in Daten und Metadaten.

Agentische KI – Systeme, die Entscheidungen eigenständig treffen und ausführen können – wird völlig neue Anforderungen an Data Governance stellen. Die Art und Weise, wie wir Daten organisieren, beschreiben und kontrollieren, muss sich weiterentwickeln – nicht nur für Menschen, sondern auch für maschinelle Agenten.

Das bedeutet, Metadaten neu zu denken:

• Von personenbezogen zu agentenzentriert: Bisher wurden Metadaten dafür gestaltet, wie Menschen Daten suchen und verwenden. KI-Agenten benötigen jedoch reichere, explizitere Kontexte.
• Stärkere Betonung von Herkunft und Datenfluss: Agenten müssen wissen, woher Daten stammen, wie sie transformiert wurden und ob sie für bestimmte Entscheidungen geeignet sind.
• Höhere Erwartungen an Konsistenz und Integrität: Autonome Systeme vervielfachen die Wirkung kleiner Fehler.

Gleichzeitig nimmt der regulatorische Druck zu. Gesetze wie der EU-AI-Act entwickeln sich rasant weiter. Und sie alle haben eines gemeinsam: Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Datenqualität und Verantwortung.

Hinzu kommt der steigende Bedarf an KI- und Datenkompetenz.

Viele Unternehmen führen Programme zur KI-Literacy ein, doch die effektivsten erkennen: Datenkompetenz und KI-Kompetenz sind untrennbar. Wer Modelle verstehen will, muss auch deren Daten verstehen – deren Grenzen, Risiken und Kontexte.

Unternehmen, die in beides investieren, können KI verantwortungsvoll skalieren, statt ständig auf Probleme reagieren zu müssen.

Wo KI hilft – und wo sie schadet

Während KI-Fähigkeiten wachsen, ist die Versuchung groß, sie überall einzusetzen. Doch eines der wichtigsten Learnings war: Kontext zählt.

KI ist hervorragend geeignet für:

• Automatisierung repetitiver Aufgaben
• Mustererkennung in großem Maßstab
• Beschleunigung technischer Artefakte wie Qualitätsregeln oder Metadaten

Bei umsichtigem Einsatz können diese Funktionen die Einstiegshürden für Governance-Aufgaben erheblich senken und Teams entlasten, sodass sie sich auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren können.

Allerdings hat KI Schwierigkeiten, wenn der Kontext eine wichtige Rolle spielt.

Aufgaben wie die Definition von Geschäftsbegriffen, die Klärung semantischer Unstimmigkeiten oder die Sicherung der Zustimmung von Stakeholdern erfordern nach wie vor menschliches Urteilsvermögen und Zusammenarbeit. KI kann als Ausgangspunkt dienen, aber sie kann die Gespräche, die zu einem gemeinsamen Verständnis führen, nicht ersetzen.

Doch KI versagt dort, wo menschliches Urteilsvermögen zentral ist:

• Überlassen Sie KI die Schwerarbeit, wenn es auf Umfang und Geschwindigkeit ankommt.
• Setzen Sie menschliches Fachwissen ein, wenn Nuancen, Verantwortlichkeit und Vertrauen entscheidend sind.

Diese Balance ermöglicht es Governance-Teams, schneller voranzukommen, ohne die Kontrolle oder Glaubwürdigkeit aufzugeben.

Der notwendige Mindset-Shift, den Datenverantwortliche vollziehen müssen

Der wichtigste Wandel für Datenverantwortliche ist nicht technischer, sondern philosophischer Natur.

Zunächst müssen wir aufhören, Data-Governance, KI-Governance und Geschäftsstrategie als separate Initiativen zu behandeln. Sie sind Teil desselben Systems. Entscheidungen über KI werfen unweigerlich Fragen zur Datenqualität, Ethik, Verantwortlichkeit und organisatorischen Bereitschaft auf. Diese Herausforderungen isoliert anzugehen, führt zu vermeidbaren Reibungen.

Zweitens muss Governance als Befähigung und nicht als Durchsetzung verstanden werden.

Wie Nicola in unserer Diskussion hervorhob, arbeitet sie mit einigen Organisationen zusammen, die diesen Wandel bereits widerspiegeln, indem sie Teams von „Data Governance“ in „Data Enablement“ umbenannt haben. Dabei geht es nicht um die Bezeichnung an sich, sondern um die Absicht dahinter. Governance dient dazu, den Erfolg des Unternehmens zu fördern – um Innovationen sicherer, schneller und nachhaltiger zu machen.

Und schließlich: Menschen bleiben entscheidend.

KI braucht mehr menschliche Kompetenz, nicht weniger. Weiterbildung, Change Management und Literacy-Programme sind zentrale Erfolgsfaktoren.

Unternehmen, die diese Bereiche vernachlässigen, können KI zwar schnell implementieren – aber sie werden sie nicht gut einsetzen, und es ist unwahrscheinlich, dass sie skalierbar ist und einen nachhaltigen Mehrwert liefert.

Governance als Wettbewerbsvorteil

Der Weg nach vorne ist klar, auch wenn er nicht einfach ist.

Die Unternehmen, die KI in 2026 und darüber hinaus erfolgreich nutzen, werden jene sein, die:

• Governance in KI-Initiativen einbetten
• Metadatenreife für agentische Anwendungsfälle aufbauen
• In KI- und Datenkompetenz investieren
• Geschwindigkeit und Verantwortung in Balance halten

KI ist nicht mehr experimentell. Sie ist operativ, einflussreich und zunehmend autonom. Das erfordert ein neues Verständnis von Governance – eines, das Innovation ermöglicht und zugleich Vertrauen schafft. Vertrauenswürdige Data-Governance bremst KI nicht – sie macht sie möglich.

Wenn sie richtig umgesetzt wird, bremst eine vertrauenswürdige Datenverwaltung die KI nicht aus. Sie ist vielmehr das, was die KI funktionieren lässt.

Was sind Ihre KI-Prioritäten für 2026? Wie wollen Sie sicherstellen, dass Governance weiterhin im Vordergrund steht? Weitere Einblicke von Nicola und mir finden Sie im vollständigen Webinar „2026 Readiness: Balancing AI Innovation with Trusted Data Governance”. Dieses Webinar sollten sich Führungskräfte im Bereich Data-Governance nicht entgehen lassen.