Sind strukturierte Daten mit der AI Revolution gestorben?

Mit der AI Revolution geraten viele Dinge ins Rutschen. Gewissheiten, die über Jahrzehnte unser Denken und die Arbeitswelten geprägt haben, zerbrechen vor unseren Augen. Dass wir uns in der Frühphase dieses Umbruchs befinden, sieht man meiner Meinung nach unter anderem daran, dass es uns nicht mal klar ist, welche Aufgaben und Systeme unwiderruflich durch AI abgelöst werden – und welche nicht.

LLMs sind sehr stark darin, mit unstrukturierten Daten umzugehen – wie das weit verbreitete Wissen im Internet und in Texten. In dieser Domäne war die klassische Informatik nie gut, weil diese auf strukturierten Daten beruht. Diese werden typischerweise gespeichert z.B. in SQL-Tabellen und Spalten, mit Verknüpfungen zu anderen SQL-Tabelle in einer relationalen Struktur, also z.B. «Fluglinie Hamburg - Zürich» > «an einem bestimmten Tag» > «ein bestimmter Sitz» – und das Weltwissen lässt sich sehr schlecht in der Art und Weise speichern.

Nachdem AI unseren Umgang mit und unsere Wahrnehmung von unstrukturierten Daten schon jetzt grundlegend verändert hat, stelle ich mir die Frage: Passiert das auch mit strukturierten Daten?

Ich denke: ja, ohne jeden Zweifel. Aber nicht in der gleichen Weise wie bei unstrukturierten Daten. Im Folgenden möchte ich meine diesbezüglichen Gedanken etwas ausführen.

Strukturierte Daten und Systeme, die darauf aufbauen (Webshops, Airline Reservationssysteme, ERPs, etc.) wird es immer geben. Der grosse Vorteil ist: Diese Systeme können auf ziemlich simple Fragen (wie z.B. «ist Sitz 9C im Flug LX 1051 von Hamburg nach Zürich am 10. Juni 2026 noch frei?») Antworten geben, die frei sind von jedem Zweifel und Interpretationsspielraum.

Was sich aber ändern wird, ist unser Zugang zu diesen Daten, oder genauer gesagt: AI ermöglicht neben klassischen UIs, anders mit den Daten zu interagieren. Die obige Frage nach dem Sitz 3C wird in Zukunft genau so an SWISS geschickt werden können, und man wird direkt Tickets buchen können («Super, dann buch mir doch gleich diesen Platz, und einen Rückflug brauche ich auch noch»). Möglich macht dies ein LLM, welches die Frage überhaupt versteht, und ein MCP Server, (hier von SWISS) welcher Anfragen vom LLM (genauer: vom benutzten AI Client) annehmen kann, um diese Fragen zu beantworten. Dahinter wird das Reservationssystem aber die nötigen Änderungen in den SQL-Tabellen vornehmen, wie wenn die Buchung über ein klassisches Web-UI gemacht worden wäre.

Das Konzept der MCP Server ist also die Antwort der AI-Welt auf die Frage, wie AI-Systeme mit strukturierten Daten interagieren können. Und diese Entwicklung steht erst am Anfang, ich denke, in Zukunft wird es zu fast jedem System, das strukturierte Daten vorhält, einen MCP Server geben.

Wir bei Vertec sind seit einiger Zeit daran, einen solchen generischen MCP Server zu entwickeln und releasen diesen in den nächsten Monaten. Es gibt schon ein Video, welches die Möglichkeiten zeigt.

How to use Vertec with an MCP server

Ich sehe folgende Anwendungsfälle im Vertec Kontext:

• Automatisierung von einmalig (oder selten durchgeführten) Transaktionen, bei denen Daten von A genommen werden und nach Vertec übertragen werden (oder umgekehrt). Die Anbieter von Workflow Systemen wie Zapier müssen sich warm anziehen, denke ich. Für häufig verwendete Schnittstellen (im Vertec Kontext z.B. Verbuchung von Rechnungen in einer Finanzbuchhaltung) sind AI-Systeme aber wohl auf absehbare Zeit zu langsam und zu teuer, mit nicht zu 100% reproduzierbaren Resultaten.
• Kleinere alltägliche Arbeiten und Auswertungen («Wann habe ich das letzte Mal auf dem Projekt TRASTA gearbeitet?»).
• Auswertungen, die man einmalig (oder selten) macht und für die es nicht schon eine vorgefertigte Auswertung in Vertec selber gibt: «Mach mir bitte eine Liste meiner Teammitglieder mit den geplanten Ferien in den nächsten Monaten». CFOs werden wohl auf absehbare Zeit für ihr standardisiertes Controlling auf vorgefertigte Listen und Auswertungen in Vertec zugreifen wollen, aber auch sie werden für ad-hoc Auswertungen wohl gerne einen AI Chat nutzen.
• Mehrsprachiger Zugriff auf die Vertec Daten. Das LLM kann Inhalt on-the-fly übersetzen und damit z.B. deutsche Besuchsberichte in Aktivitäten auch englischsprachigen Usern zur Verfügung stellen.

Zur Eingangsfrage, «Sind strukturierte Daten mit der AI Revolution gestorben? » ist meine Antwort also: Nein, strukturierte Daten bleiben das Fundament von transaktionalen Systemen, aber der Zugang zu diesen Daten ändert sich fundamental mit der AI Revolution.