Die häufigsten Herausforderungen:

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1) Technology-First Mindset

Statt Geschäftsziele zu formulieren und Business Case-basiert mögliche Technologien für die Zielerreichung zu evaluieren, wird KI um der Technologie willen eingeführt. Die Folge: Unklare Anwendungsfälle, kaum oder keine Adoption im Unternehmen.

 

2) Die Prototyp-Falle

Technische Lösungen erbringen in POCs die gewünschten Ergebnisse, aber die Dateninfrastruktur, Data Governance und Daten-Kultur sind noch nicht ausgereift genug, um einen effektiven Nährboden zu bilden, auf dem KI-Lösungen skaliert werden können. Die Folge: Der jeweils nächste Prototyp verspricht den Durchbruch. Nachhaltige, industrialisierte Lösungen bleiben aus.

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3) Völlig neue Economics

Bei klassischen IT-Projekten wird das initiale Invest abgeschrieben. KI-Lösungen erfordern laufend Rechenkapazität für sowohl das Nutzen, als auch für das weitere Trainieren der Modelle. Nach der Skalierung von KI-Lösungen stellt es sich als schwierig heraus, dauerhaft positiven ROI zu erzielen.

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4) Organisations- und Prozess-Flaschenhälse

Organisation und Führung passen nicht zu technologiegetriebenen Arbeitsmodellen. Die KI-Lösungen arbeiten technisch gesehen effizient, aber Kommunikations- und Arbeitsaufwände "um die Lösung herum" steigen signifikant an. Die Folge: Kosten werden nicht reduziert, sondern verlagern sich lediglich.

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Die Lösung

Um mit KI und Daten nachhaltig zur Wertschöpfung beizutragen ist ein strukturierter Ansatz ein kritischer Erfolgsfaktor. Die Schritte:

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1) Evaluieren des Ist-Standes (Maturity Assessment), der Potentiale und Definition des Zielbilds

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2) Entwickeln der Geschäftsmodelle, zielgerichtetes Entwickeln und Validieren von skalierfähigen POCs und MVPs

 

3) Anpassen von Organisations- und Führungsstrukturen in relevanten Teams und Bereichen

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Wir, das Gueth.com Team, unterstützen Unternehmen über diese drei Phasen hinweg. Business-orientiert. Hands-on. Pragmatisch.