Das Analyse-Paradox

Die Herausforderung besteht nicht darin, Daten zu sammeln, sondern sie sinnvoll zu analysieren. Das sagen alle. Und es klingt vernünftig. Es klingt sogar weise. Das Problem ist, dass es nur die halbe Wahrheit ist.

Es fehlt ein Schritt. Der dritte. Daten sammeln. Daten analysieren. Und dann etwas tun, das vorher nicht getan wurde. Dieser dritte Schritt kommt in der Diskussion fast nie vor. Nicht einmal als Fußnote.

Ich habe genug Firmen von innen gesehen, um zu wissen, wie es tatsächlich läuft. Die Daten sind da. Die Dashboards sind da. Die Analysen sind da. Jeden Montagmorgen sitzt jemand vor einer Powerpoint mit zwölf Slides, auf denen Zahlen stehen, die alle kennen. Die Churn-Rate steigt. Die Kundenzufriedenheit fällt. Der Trend zeigt nach unten. Alle nicken. Alle wissen es. Niemand ändert etwas.

Das ist nicht ein Problem der Analyse. Das ist ein Problem der Kultur.

Die gängige Erzählung behandelt Datenanalyse wie einen Flaschenhals. Wenn wir nur bessere Werkzeuge hätten, könnten wir die Daten endlich nutzen. KI als Beschleuniger, als Verstärker, als Brille, die sichtbar macht, was vorher verborgen war. Das klingt gut. Aber es setzt voraus, dass die Organisation handelt, sobald sie sieht.

Die meisten Organisationen sehen längst. Sie handeln nicht.

Der Grund ist nicht fehlende Information. Der Grund ist, dass Handeln Konsequenzen hat. Wer die Analyse ernst nimmt, muss Dinge ändern. Prozesse, Strukturen, manchmal Menschen. Das ist unbequem. Das erzeugt Widerstand. Das kostet politisches Kapital. Also wird stattdessen die nächste Analyse beauftragt. Noch mehr Daten. Noch feinere Segmentierung. Noch ein Dashboard. Die Analyse wird zur Vermeidung, verkleidet als Fortschritt.

Ich kenne ein Unternehmen, das drei verschiedene KI-Tools für Customer Analytics einsetzt. Die Ergebnisse liegen quartalsweise vor. Sie sind detailliert, segmentiert, visualisiert. Das Unternehmen hat in zwei Jahren keine einzige strukturelle Änderung vorgenommen, die auf diesen Analysen basiert. Die Tools funktionieren perfekt. Der Entscheidungsprozess funktioniert gar nicht.

Mehr Daten in eine Organisation zu pumpen, die nicht entscheiden kann, ist wie lauter zu sprechen zu jemandem, der nicht zuhören will. Das Problem ist nicht die Lautstärke. Das Problem ist die Bereitschaft.

Was in dieser Diskussion fast immer fehlt, ist die politische Dimension von Daten. In jeder Organisation sind Daten Waffen. Wer die richtigen Zahlen hat, gewinnt Budgets. Wer die falschen vorlegt, verliert Einfluss. Analysen werden nicht durchgeführt, um die Wahrheit zu finden. Sie werden durchgeführt, um Positionen zu stützen. KI ändert daran nichts. Sie macht die Waffen nur präziser.

Ich habe erlebt, wie eine Abteilung eine KI-basierte Analyse in Auftrag gab und das Ergebnis ignorierte, weil es nicht passte. Stattdessen wurde ein anderer Zeitraum gewählt, ein anderes Modell, ein anderer Datensatz. Bis die Zahlen das sagten, was vorher schon feststand. Das Tool hat einwandfrei funktioniert. Es wurde nur rückwärts benutzt.

Die ehrliche Frage wäre: Nicht wie analysieren wir besser, sondern warum tun wir nicht, was wir bereits wissen. Diese Frage wird fast nie gestellt. Weil die Antwort kein Produkt ist. Die Antwort ist Führung, Mut und die Bereitschaft, unpopuläre Entscheidungen zu treffen. Das lässt sich nicht implementieren. Das lässt sich nicht skalieren. Das muss jemand tun.

Solange Analyse ein Ersatz für Entscheidung ist, ändern bessere Werkzeuge nichts. Sie machen den Ersatz nur überzeugender.