Während die Schlagzeilen voll von generativer KI sind, liegt der stille Erfolg oft woanders. Wer in diesen Monaten mit Unternehmen spricht, merkt schnell: Nicht die neueste Version von ChatGPT entscheidet über den Fortschritt, sondern die Frage, ob Daten überhaupt verlässlich sind.

Zu viele Firmen sammeln Datenmengen, ohne sich um deren Qualität zu kümmern. Ein falsch gesetztes Attribut in einer Warengruppe kann jede Prognose verzerren. Unvollständige Kundenakten lassen Vertriebsmodelle ins Leere laufen. Schlechte Stammdaten ziehen sich wie ein roter Faden durch alle Prozesse. Wer das ignoriert, zahlt doppelt – in Geld und in verlorenen Chancen.

Gerade deshalb erlebt klassisches Machine Learning eine Renaissance. Während alle von generativer KI reden, liefern Modelle wie Random Forest oder Gradient Boosting in Bereichen wie Lead-Scoring, Preisprognosen oder Risikoanalysen zuverlässig Mehrwert. Sie sind schnell trainiert, leichter zu erklären und für viele Szenarien völlig ausreichend.

Interessant ist, dass die Unternehmen, die zuerst ihre Datenqualität verbessern, am Ende die besten Ergebnisse erzielen – unabhängig davon, ob sie auf einfache ML-Modelle oder moderne KI-Agenten setzen. Es ist die unscheinbare Arbeit an der Basis, die später die größten Hebel ermöglicht.

2025 könnte also das Jahr werden, in dem zwei Welten zusammenfinden: Auf der einen Seite die Agenten, die komplexe Aufgaben automatisieren. Auf der anderen Seite das klassische Machine Learning, das in stabilen, gut strukturierten Datenumgebungen verlässliche Antworten liefert. Wer beides intelligent kombiniert, hat einen klaren Vorteil – nicht nur technologisch, sondern vor allem wirtschaftlich.