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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.