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Advisory Journal
All unsere Beiträge spiegeln ausschließlich die Ansichten und Meinungen wieder, die auf unseren eigenen Erfahrungen, Überlegungen und Forschungen basieren, wenn dies nicht explizit anders gekennzeichnet ist. Es bestehen keine Verbindungen zu externen Organisationen, Softwareanbietern oder anderen Unternehmen. Wir werden nicht gesponsored.
Unser Ziel ist es, Ihnen authentische und unabhängige Einsichten zu bieten, die Ihnen wirklich weiter helfen.
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Der entscheidende Unterschied: KI-Projekt vs. datengetriebenes Unternehmen
Ein KI-Projekt und ein datengetriebenes Unternehmen unterscheiden sich grundlegend in ihrem Umfang, Ansatz und ihren langfristigen Zielen. Während ein KI-Projekt auf die Lösung spezifischer Probleme abzielt, strebt ein datengetriebenes Unternehmen danach, Daten in allen Geschäftsentscheidungen zu integrieren und eine umfassende Transformation der Unternehmenskultur zu erreichen.
Erfolgreiche KI-Projekte liefern spezifische Lösungen oder Systeme, die produktiv genutzt werden oder zur Entscheidungsunterstützung dienen. Der Erfolg wird an der Erreichung der Projektziele und dem Nutzen für das Unternehmen gemessen. Für die Umsetzung sind spezialisierte Ressourcen wie Datenwissenschaftler, KI-Experten und entsprechende IT-Infrastruktur nötig.
Im Gegensatz dazu erstreckt sich der Ansatz eines datengetriebenen Unternehmens über einzelne Projekte hinaus und umfasst das gesamte Unternehmen, alle Abteilungen und Funktionen. Ein datengetriebenes Unternehmen integriert datenmotivierte Entscheidungen und Prozesse in die strategische Planung, das tägliche Management und die operativen Abläufe. Es erfordert eine breite Palette an Fähigkeiten und Technologien, einschließlich Data Governance, Datenanalyse, Business Intelligence und Change Management. Ein Unternehmen das data-driven ist benötigt kontinuierliche Investitionen in Organisation, Dateninfrastruktur und die Entwicklung datenkompetenter Mitarbeiter. Der Erfolg wird an der Fähigkeit gemessen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Geschäftsziele zu erreichen, Marktchancen zu nutzen und Risiken zu minimieren, was zu einer langfristigen Wettbewerbs- und Innovationsfähigkeit führt.
Ein Unternehmen kann also nicht data-driven indem es Use Cases für KI-Projekte durch externe Berater entwickeln lässt. Es muss die Kompetenz zur Problemlösung mit Hilfe von Daten selbst entwickeln.
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