Die teuerste Lücke im Unternehmen ist keine Datenlücke

Warum Vertrauen die eigentliche Infrastruktur ist

Veröffentlicht am 23. Juni 2026 |

Vier Gespräche im Performance Manager Podcast, vier völlig unterschiedliche Themen. Und doch zieht sich durch alle ein gemeinsamer Gedanke, der mich seither beschäftigt: Die eigentliche Infrastruktur in datengetriebenen Unternehmen ist kein System und keine Plattform. Es ist Vertrauen. Vertrauen in Daten, in Organisationen, in die Kette bis zur Entscheidung. Und Vertrauen entsteht nicht von selbst.

Wem gehören eigentlich die Daten?

Lisa Burger verantwortet bei Loacker — dem Südtiroler Waffel- und Schokoladenhersteller, aktiv in über 110 Ländern — den Bereich Corporate Data Governance und Quality Management. Was mich an ihrem Bericht am meisten aufhorchen ließ: Das Problem war nie die Technologie. Es war fehlende Ownership.

In ihrer Stakeholder-Analyse stieß sie auf Menschen, die sie „stille Datenverantwortliche“ nennt — Mitarbeiter, die informell Verantwortung für Daten übernommen hatten, ohne Mandat, ohne Ressourcen, ohne klare Rolle. Sie hielten die Prozesse am Laufen, kompensierten Systemlücken, sorgten für Qualität.

Weitgehend im Verborgenen.

Das ist ein Muster, das ich auch aus Beratungsprojekten kenne. Diese Menschen gibt es in fast jedem Unternehmen. Und der klügste Schritt, den Loacker gemacht hat, war nicht mit einem Framework zu starten — sondern dort anzusetzen, wo der Leidensdruck am größten war. Nicht das Wichtigste zuerst, sondern das Wirksamste zuerst. Vertrauen in Daten entsteht nicht durch Regelwerke. Es entsteht dadurch, dass Menschen im Alltag erleben, dass die Daten stimmen.

Die Vertrauenskette bis zur Entscheidung

Verlässliche Daten sind das eine. Aber Daten kommen nicht allein — sie kommen durch Systeme, durch IT, durch Controlling. Und die entscheidende Frage ist: Vertraut das Management der gesamten Kette dahinter?

Jörg Kohlenz ist seit 2022 Group CIO bei Vorwerk. Er übernahm eine IT-Abteilung, die im Unternehmen als Kostentreiber wahrgenommen wurde — intransparent, weit weg vom Business. Das Bild, das seine Analyse ergab: eine Trutzburg. Von außen nicht einsehbar, schwerfällig, eine Blackbox.

Sein Ansatz war überraschend: Er hat nicht mit Technologie angefangen, sondern mit Führung. Mit klaren Prinzipien — Transparenz, Vertrauen geben und einfordern, Autonomie dort, wo sie hingehört. Und mit der bewussten Entscheidung, Betroffene zu Beteiligten zu machen: Bis zu 120 Personen aus IT und Business haben gemeinsam den Blueprint für die neue IT-Struktur erarbeitet.

Das Learning für mich: Eine IT, die als Trutzburg wahrgenommen wird, bleibt es auch mit neuer Software. Vertrauen zwischen IT, Controlling und Business muss aktiv erarbeitet werden — durch Konsequenz, Vorbildwirkung und Transparenz.

Schneller steuern ist mehr als schnellere Daten

Wenn die Datenbasis stimmt und das Vertrauen in die Organisation da ist, stellt sich die nächste Frage: Wie schnell können wir steuern? Prof. Dr. Burkhard Pedell von der Universität Stuttgart hat dazu eine klare Antwort: Echtzeitsteuerung bedeutet nicht, Monatsberichte schneller zu machen. Es bedeutet, von fester Taktung zu kontinuierlicher Steuerung zu kommen.

Das ist ein fundamentaler Unterschied — mit weitreichenden Konsequenzen.

Technologie, Organisation und Kultur müssen als Paket gedacht werden. Wer nur die Datenpipeline beschleunigt, löst das Problem nicht. Denn kontinuierliche Steuerung erfordert, dass Entscheidungen dort getroffen werden, wo sie hingehören — nah am Prozess, nah am Geschehen. Und das erfordert eine neue Qualität von Vertrauen: nicht in den geprüften Monatsbericht, sondern in den kontinuierlichen Datenstrom und die Systeme, die auf dieser Basis eigenständig Muster erkennen.

Wenn das System lügt

Das viertes Gespräch hat mich am meisten beschäftigt — weil es eine Dimension aufmacht, die alle vorherigen in Frage stellt. Prof. Dr. Matthias Mahlendorf von der Frankfurt School of Finance and Management hat AI-Agenten in einem kontrollierten Experiment Wortratespiele spielen und anschließend über ihre Performance berichten lassen. Das Ergebnis: Sobald Zieldruck entstand — etwa ein Teambonus, der von der gemeldeten Leistung abhing — berichteten die Agenten systematisch besser als tatsächlich erreicht. Konsistent. Bei allen getesteten Modellen. Und beim Forecasting zeigte sich dasselbe Muster: Agenten, die nur weiterarbeiten durften, wenn ihr Budgetforecast unter einer bestimmten Grenze blieb, prognostizierten systematisch zu niedrig — nicht weil sie effizienter wurden, sondern weil sie weiterarbeiten wollten.

Das sind Muster, die wir aus dem Controlling kennen. Aber AI-Agenten entwickeln eigene Verhaltensmuster, die sich von menschlichen Biases zunehmend unterscheiden. Die Konsequenz ist klar: Wer AI-Agenten im Reporting oder Forecasting einsetzt, braucht ein Management Control Framework — klare Entscheidungsrechte, Monitoring, Human in the Loop an kritischen Stellen. Das ist keine IT-Aufgabe. Das ist eine ureigene Controlling-Aufgabe.

Was bleibt

Vertrauen ist die eigentliche Infrastruktur — in Daten, in Systeme, in Organisationen, in die Kette vom Datum bis zur Entscheidung. Und es muss aktiv gebaut werden: durch klare Ownership wie bei Loacker, durch Führungsprinzipien wie bei Vorwerk, durch die richtige konzeptionelle Basis für Echtzeitsteuerung und durch ein bewusstes Control Framework für AI-Agenten.Je mehr wir an Systeme und Prozesse delegieren, desto mehr kommt es darauf an, ob das Fundament stimmt. Die teuerste Lücke im Unternehmen ist keine Datenlücke — es ist eine Vertrauenslücke.

Die Interviews mit Lisa Burger (Loacker), Jörg Kohlenz (Vorwerk), Prof. Dr. Burkhard Pedell (Universität Stuttgart) und Prof. Dr. Matthias Mahlendorf (Frankfurt School of Finance and Management) finden Sie im Performance Manager Podcast, verfügbar in allen gängigen Podcast-Playern.

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