„Daten sind das neue Öl” – aber wie gut ist der Rohstoff wirklich? Rückblick auf die BERD@NFDI-Paneldiskussion „Die Rolle von Daten im Zeitalter von KI”, 29. April 2026, LMU München
ChatGPT, Gemini, Grok – generative KI ist längst aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken. Doch so sehr die Sprachmodelle das öffentliche Interesse auf sich ziehen, so sehr rückt eine fundamentale Frage in den Hintergrund: Was taugen die Daten, auf denen diese Systeme basieren? Und wem gehören sie eigentlich?
Genau dieser Leerstelle widmete sich die Podiumsdiskussion von BERD@NFDI, der nationalen Forschungsdateninfrastruktur für Business and Economics Research Data, am 29. April 2026 im Hauptgebäude der Ludwig-Maximilians-Universität München. Rund 90 Minuten lang diskutierten fünf Expert:innen aus Wissenschaft, Tech-Industrie, Beratung und Zivilgesellschaft – vor Publikum und im Anschluss bei einem Empfang weiter.
Worum es ging
Die Kernthese der Veranstaltung war so einfach wie unbequem: Mit dem rasanten Fortschritt der KI-Algorithmen treten die zugrunde liegenden Daten scheinbar in den Hintergrund – zu Unrecht. Denn auch das überzeugendste Foundation Model ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wurde. Während rechtliche Fragen rund um Urheberrecht und Datenschutz inzwischen intensiv diskutiert werden, fristen Themen wie Datenqualität, Datenverfügbarkeit und der strategische Wert von Daten noch immer ein Schattendasein.
Die Diskussion beleuchtete diese Fragen aus bewusst unterschiedlichen Perspektiven: Wo entstehen Datenlücken – und wer füllt sie? Welchen strategischen Wert haben Datenschätze aus Unternehmen, Forschung und dem öffentlichen Sektor? Wie lässt sich Datenqualität überhaupt messen und sichern? Und welche Rolle spielen Diversität und Repräsentation in den Trainingsdaten moderner KI-Systeme?
Die Panelist:innen
Özlem Doger-Herter ist Gründerin und Geschäftsführerin von ASK-A-WOMAN.COM, einem Startup zur Modellierung und Entwicklung datenbasierter Projekte sowie zur Förderung der Diversität in der Technologiebranche. Als Ambassador der Stanford-Initiative „Women in Data Science” setzt sie sich gezielt für die Förderung von Frauen in der Datenwissenschaft ein. In die Diskussion brachte sie die Perspektive ein, dass Daten niemals neutral sind – Lücken in den Trainingsdaten spiegeln gesellschaftliche Ungleichheiten wider und reproduzieren sie im schlimmsten Fall.
Michael Giangrande ist Head of AI Go-to-Market bei Google und vertrat die Sicht eines der weltweit größten Datenkonzerne auf die Frage, wie KI-Produkte entstehen und welche Datenstrategien hinter ihnen stehen. Mit seiner Industrie-Perspektive beleuchtete er, wie Unternehmen Datenverfügbarkeit und -qualität als Wettbewerbsvorteil begreifen und einsetzen.
Andreas Gillhuber ist CCO der &act – andact GmbH sowie Senior Advisor bei Deloitte und brachte den unternehmerischen Blick auf die Runde: Wie gehen Firmen strategisch mit ihren Datenschätzen um? Welche organisatorischen Voraussetzungen braucht es, um Daten wirklich nutzbar zu machen – jenseits der technischen Infrastruktur?
Prof. Dr. Göran Kauermann ist Statistikprofessor an der LMU München und Vorsitzender der German Data Science Society. Als Gastgeber der Veranstaltung an seiner Universität steht er für die wissenschaftliche Perspektive: Was sagen statistische Methoden darüber aus, wann Daten gut genug sind? Und welche Verantwortung trägt die Forschung bei der Entwicklung von Qualitätsstandards?
Dr. Katharina Schüller ist Gründerin und Geschäftsführerin von STAT-UP. Sie leitet seit 20 Jahren das Beratungsunternehmen STAT-UP mit Fokus auf Datenstrategien, Data Science und KI, ist akkreditierte Statistikerin und Vorstandsmitglied der Deutschen Statistischen Gesellschaft. Sie berät das BMBF zur „Initiative Digitale Bildung” sowie zur „Roadmap Datenkultur und Datenkompetenz” und ist festes Mitglied des Digital-Gipfels der Bundesregierung. Ihr Thema: Data Literacy als gesellschaftliche Schlüsselkompetenz – wer Daten nicht lesen kann, kann KI nicht kritisch beurteilen.
Die Moderatorin
Durch den Abend führte Larissa Holzki vom Handelsblatt. Die Journalistin leitete das KI-Team der Wirtschaftszeitung und übernahm anschließend die redaktionelle Leitung von TECH by Handelsblatt, der Plattform des Handelsblatts für die technologische Zukunft Europas. Als eine der profiliertesten KI-Journalistinnen im deutschsprachigen Raum brachte sie die nötige Schärfe mit, um technische Expertise und gesellschaftliche Relevanz miteinander zu verknüpfen.
Einordnung
Die Veranstaltung war Teil des BERD All Hands Meeting und wurde gemeinsam mit der German Data Science Society sowie mit Unterstützung des AI-HUB@LMU und des Munich Center for Machine Learning (MCML) organisiert. Die Zusammensetzung des Podiums – Industrie, Beratung, Wissenschaft, Zivilgesellschaft und Medien – spiegelte den Anspruch wider, das Thema Datenqualität nicht als rein technisches Problem zu behandeln, sondern als strategische und gesellschaftliche Frage, die alle angeht.
Denn am Ende gilt: Die KI ist nicht besser als ihre Daten. Und wer die Datenfrage ignoriert, verlässt sich auf Systeme, deren Grundlage er nicht versteht.
Die Veranstaltung wurde von BERD@NFDI organisiert, gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur.