[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"node-by-slug-\u002Fde\u002Finsights\u002Fwie-weit-sind-sie-auf-ihrem-weg-zum-datengetriebenen-unternehmen-fortgeschritten-de":3,"related-content-view":502},["Reactive",4],{"entity":5,"errors":-1},{"__typename":6,"status":7,"metatag":8,"id":206,"path":207,"title":208,"translations":209,"sharedHeaderRefMedia":217,"sharedTeaserTitle":208,"sharedTeaserText":245,"sharedTeaserRefMedia":247,"sharedParagraphs":249,"sharedTaxrefIndustries":480,"sharedTaxrefExpertises":484,"sharedIntroText":219,"sharedCtaLink":219,"sharedDate":219,"sharedAuthor":491},"NodeInsight",true,[9,14,18,21,25,30,34,38,42,46,50,54,58,62,66,69,73,76,79,81,84,87,91,95,99,103,107,111,115,119,123,127,131,135,139,142,145,148,151,154,157,160,163,166,170,174,177,181,185,189,193,196,200,204],{"tag":10,"attributes":11},"meta",{"name":12,"content":13},"title","Wie weit ist ihr Weg zum datengetriebenen Unternehmen?",{"tag":10,"attributes":15},{"name":16,"content":17},"description","Viele Unternehmen streben danach, durch den Einsatz von Daten- und KI-Technologie einen kontinuierlichen Mehrwert und Wettbewerbsvorteil zu erzielen. 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Wie sieht die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen konkret aus? Und welche Hürden gilt es, auf dem Weg dorthin zu meistern?\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"id":218,"sharedMediaLegend":219,"mediaImage":248,"name":244},{"url":221,"width":222,"height":223,"alt":224,"title":219,"size":225,"mime":226,"variations":219},[250,257,262,268,273,278,283,312,339,345,351,356,361,366,371],{"__typename":251,"id":252,"ctaLink":219,"pgSharedText":253,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"ParagraphPgText","23921",{"value":254,"processed":255,"format":256},"\u003Cul>\r\n\t\u003Cli>\r\n\t\u003Cp class=\"text-lead\">Viele Unternehmen streben danach, durch den Einsatz von Daten- und KI-Technologie einen kontinuierlichen Mehrwert und Wettbewerbsvorteil zu erzielen.\u003C\u002Fp>\r\n\t\u003C\u002Fli>\r\n\t\u003Cli>\r\n\t\u003Cp class=\"text-lead\">Wie sieht die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen konkret aus? 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USD zur Weltwirtschaft beitragen.\u003C\u002Fa> Obwohl die meisten Unternehmen in Daten- und KI-Projekte investieren, geben viele von ihnen an, sich das damit einhergehende Potenzial nicht in vollem Umfang zunutze zu machen. \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>Wir haben eine Umfrage unter mehr als 110 internationalen Unternehmen durchgeführt, um besser zu verstehen, wie Entscheidungsträger zum Potenzial von Daten und KI stehen, wie weit Unternehmen bei der Transformation zum datengetriebenen Unternehmen fortgeschritten sind und welchen Hindernissen sie sich dabei gegenübersehen.\u003Cbr \u002F>\r\n \u003C\u002Fp>\r\n","\u003Cp>Das Potenzial von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) ist enorm und unbestritten. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.pwc.com\u002Fgx\u002Fen\u002Fissues\u002Fdata-and-analytics\u002Fpublications\u002Fartificial-intelligence-study.html\">Schätzungen zufolge werden KI-Technologien bis 2030 rund 15,7 Bio. USD zur Weltwirtschaft beitragen.\u003C\u002Fa> Obwohl die meisten Unternehmen in Daten- und KI-Projekte investieren, geben viele von ihnen an, sich das damit einhergehende Potenzial nicht in vollem Umfang zunutze zu machen. \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Wir haben eine Umfrage unter mehr als 110 internationalen Unternehmen durchgeführt, um besser zu verstehen, wie Entscheidungsträger zum Potenzial von Daten und KI stehen, wie weit Unternehmen bei der Transformation zum datengetriebenen Unternehmen fortgeschritten sind und welchen Hindernissen sie sich dabei gegenübersehen.\u003Cbr>\n \u003C\u002Fp>",{"__typename":251,"id":263,"ctaLink":219,"pgSharedText":264,"pgSharedTitle":267,"pgSharedCtaLink":219},"16464",{"value":265,"processed":266,"format":256},"\u003Ch4>1. Eine inaktive Dateninnovations-Pipeline  \u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Ein entscheidendes Merkmal eines datengetriebenen Unternehmens ist eine aktive Dateninnovations-Pipeline. Dies meint die kontinuierliche Planung und Umsetzung von Daten- und KI-Projekten, die einen Mehrwert für das Unternehmen generieren. In vielen Unternehmen ist diese Pipeline jedoch inaktiv, weil Geschäftsziele und Technologie nicht miteinander in Einklang stehen oder eine klar definierte Strategie fehlt.  \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\n\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>43,6 % der teilnehmenden Unternehmen waren der Ansicht, dass das Scheitern von KI-Initiativen auf eine unzureichende Berücksichtigung des Geschäftserfolgs oder eine zu starke Gewichtung der Technologie zurückzuführen sei. Der am zweithäufigsten genannte Faktor (33,6 %) war das Fehlen einer unternehmensweiten Daten- und KI-Strategie.  \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>1. Eine inaktive Dateninnovations-Pipeline  \u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Ein entscheidendes Merkmal eines datengetriebenen Unternehmens ist eine aktive Dateninnovations-Pipeline. Dies meint die kontinuierliche Planung und Umsetzung von Daten- und KI-Projekten, die einen Mehrwert für das Unternehmen generieren. 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Proof-of-Concepts, die auf der Strecke bleiben\u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>Proof-of-Concept-Studien (PoC-Studien) dienen der Überprüfung der Umsetzbarkeit von Projekten. Viele Projekte bleiben aufgrund eines eng gefassten PoC oder unzureichenden Know-hows bezüglich der Operationalisierung von Anwendungsfällen in dieser Phase stecken. \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\n32,7 % der teilnehmenden Unternehmen gaben an, im Zuge ihrer KI-Initiativen Probleme im Zusammenhang mit PoCs gehabt zu haben. Der am häufigsten genannte Grund (40,9 %) war die schlechte Qualität von Daten und Modellen.  \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\nAls Beispiel sei an dieser Stelle ein Anlagenbauer genannt, dem eine geeignete Infrastruktur für die Operationalisierung fehlte. Obwohl das Projektteam gute Modelle entwickelt hatte, kam es nicht über den PoC hinaus, da es keinen direkten Zugriff auf die Kundensysteme hatte. Das Schaffen einer entsprechenden Zugriffsmöglichkeit würde die Integration einer Reihe weltweit verteilter Systeme erfordern und Kosten in Millionenhöhe verursachen.\u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>2. Proof-of-Concepts, die auf der Strecke bleiben\u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>Proof-of-Concept-Studien (PoC-Studien) dienen der Überprüfung der Umsetzbarkeit von Projekten. Viele Projekte bleiben aufgrund eines eng gefassten PoC oder unzureichenden Know-hows bezüglich der Operationalisierung von Anwendungsfällen in dieser Phase stecken. \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cbr>\n32,7 % der teilnehmenden Unternehmen gaben an, im Zuge ihrer KI-Initiativen Probleme im Zusammenhang mit PoCs gehabt zu haben. Der am häufigsten genannte Grund (40,9 %) war die schlechte Qualität von Daten und Modellen.  \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cbr>\nAls Beispiel sei an dieser Stelle ein Anlagenbauer genannt, dem eine geeignete Infrastruktur für die Operationalisierung fehlte. Obwohl das Projektteam gute Modelle entwickelt hatte, kam es nicht über den PoC hinaus, da es keinen direkten Zugriff auf die Kundensysteme hatte. Das Schaffen einer entsprechenden Zugriffsmöglichkeit würde die Integration einer Reihe weltweit verteilter Systeme erfordern und Kosten in Millionenhöhe verursachen.\u003C\u002Fp>",{"__typename":251,"id":274,"ctaLink":219,"pgSharedText":275,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"16473",{"value":276,"processed":277,"format":256},"\u003Ch4>3. Technisch perfekte Lösungen, die nicht wie geplant genutzt werden\u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>In einigen Fällen werden Anwendungen von der beabsichtigten Benutzergruppe nicht wie geplant genutzt. Mögliche Gründe dafür können beispielsweise mangelnde Praxistauglichkeit der Lösung, allgemeine Vorurteile gegenüber KI-Lösungen oder fehlende Benutzerfreundlichkeit sein.  \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\nDie mangelnde Integration von KI-Lösungen war der am häufigsten genannte Grund (52,7 %) für die Nicht-Akzeptanz einer Lösung seitens der Benutzer. Als weitere Gründe wurden eine unzureichende Schulung der Endbenutzer sowie Misstrauen gegenüber KI-Lösungen genannt. \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\nIm Rahmen eines Projekts bei einem Fahrzeughersteller wurde eine MVP-KI-Pilotlösung entwickelt, um den Bedarf an Ersatzteilen zu prognostizieren. Es zeigte sich jedoch, dass die prognostizierten Teile entweder so klein waren, dass sie ohnehin stets vorrätig waren, oder aber so groß, dass sie extra bestellt werden mussten. Entsprechend bot die Lösung keinen Mehrwert für ihre Benutzer. \u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>3. Technisch perfekte Lösungen, die nicht wie geplant genutzt werden\u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>In einigen Fällen werden Anwendungen von der beabsichtigten Benutzergruppe nicht wie geplant genutzt. Mögliche Gründe dafür können beispielsweise mangelnde Praxistauglichkeit der Lösung, allgemeine Vorurteile gegenüber KI-Lösungen oder fehlende Benutzerfreundlichkeit sein.  \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cbr>\nDie mangelnde Integration von KI-Lösungen war der am häufigsten genannte Grund (52,7 %) für die Nicht-Akzeptanz einer Lösung seitens der Benutzer. Als weitere Gründe wurden eine unzureichende Schulung der Endbenutzer sowie Misstrauen gegenüber KI-Lösungen genannt. \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cbr>\nIm Rahmen eines Projekts bei einem Fahrzeughersteller wurde eine MVP-KI-Pilotlösung entwickelt, um den Bedarf an Ersatzteilen zu prognostizieren. Es zeigte sich jedoch, dass die prognostizierten Teile entweder so klein waren, dass sie ohnehin stets vorrätig waren, oder aber so groß, dass sie extra bestellt werden mussten. Entsprechend bot die Lösung keinen Mehrwert für ihre Benutzer. \u003C\u002Fp>",{"__typename":251,"id":279,"ctaLink":219,"pgSharedText":280,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"16474",{"value":281,"processed":282,"format":256},"\u003Ch4>4. Mangelnde technische Kompetenzen\u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>Mangelnde technische Kompetenzen stellen ein großes Hindernis für die erfolgreiche Umsetzung von Daten- und KI-Projekten dar. Einige Unternehmen sind sich nicht darüber im Klaren, welche Fähigkeiten erforderlich sind.  Andere wiederum verfügen zwar über die richtigen Tätigkeitsprofile, aber nicht über die geeigneten Strukturen, die es ihren Mitarbeitenden ermöglichen, ihr Know-how auch anzuwenden.  \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>55,5 % der teilnehmenden Unternehmen bezeichneten die fehlende Zusammenarbeit als großes Problem. Dies zeigt, wie wichtig der Einsatz interner Datenberater ist, die entsprechende Erfahrung in Bezug auf die Projektimplementierung mitbringen und die Zusammenarbeit zwischen den Teams fördern können.  \u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>4. Mangelnde technische Kompetenzen\u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>Mangelnde technische Kompetenzen stellen ein großes Hindernis für die erfolgreiche Umsetzung von Daten- und KI-Projekten dar. Einige Unternehmen sind sich nicht darüber im Klaren, welche Fähigkeiten erforderlich sind.  Andere wiederum verfügen zwar über die richtigen Tätigkeitsprofile, aber nicht über die geeigneten Strukturen, die es ihren Mitarbeitenden ermöglichen, ihr Know-how auch anzuwenden.  \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>55,5 % der teilnehmenden Unternehmen bezeichneten die fehlende Zusammenarbeit als großes Problem. Dies zeigt, wie wichtig der Einsatz interner Datenberater ist, die entsprechende Erfahrung in Bezug auf die Projektimplementierung mitbringen und die Zusammenarbeit zwischen den Teams fördern können.  \u003C\u002Fp>",{"__typename":284,"id":285,"caption":219,"imageRight":7,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219,"textMedia":286,"pgSharedText":309},"ParagraphPgTextMedia","16475",{"id":287,"sharedMediaLegend":219,"mediaImage":288,"name":308},"6292",{"url":289,"width":290,"height":291,"alt":292,"title":219,"size":293,"mime":294,"variations":219,"textMediaVariations":295},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002Fzuhlke-data-driven-company-results.png",1749,528,"data-driven company results",58910,"image\u002Fpng",[296,301,302,303,307],{"name":297,"url":298,"width":299,"height":300},"FIXED_WIDTH_SMALL","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fzuhlke-data-driven-company-results.png.webp?itok=NzZNbt04",900,272,{"name":297,"url":298,"width":299,"height":300},{"name":297,"url":298,"width":299,"height":300},{"name":304,"url":305,"width":237,"height":306},"FIXED_WIDTH_MEDIUM","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fzuhlke-data-driven-company-results.png.webp?itok=DzRa3ih4",362,{"name":304,"url":305,"width":237,"height":306},"zuhlke-data-driven-company-results.png",{"value":310,"processed":311,"format":256},"\u003Ch4>5. Die eigentlichen Daten  \u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>Viele Unternehmen verfügen bereits über wertvolle Daten, scheitern aber bei der strukturierten Bereitstellung. Sowohl die Verfügbarkeit von Daten als auch die Datenqualität wird häufig als Hindernis genannt. \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>49,1 % der teilnehmenden Unternehmen gaben an, die erforderlichen Daten seien zwar erfasst worden, jedoch nicht ohne Weiteres verfügbar. Ebenfalls sehr häufig wurde die schlechte Datenqualität bemängelt (45,5 %).  \u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>5. Die eigentlichen Daten  \u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>Viele Unternehmen verfügen bereits über wertvolle Daten, scheitern aber bei der strukturierten Bereitstellung. Sowohl die Verfügbarkeit von Daten als auch die Datenqualität wird häufig als Hindernis genannt. \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>49,1 % der teilnehmenden Unternehmen gaben an, die erforderlichen Daten seien zwar erfasst worden, jedoch nicht ohne Weiteres verfügbar. 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Lesen Sie unsere Fallstudie, um mehr zu erfahren.",{"title":318,"url":319,"internal":320},"Mehr erfahren","https:\u002F\u002Fwww.zuehlke.com\u002Fen\u002Fdata-driven-company",false,"right",{"id":323,"sharedMediaLegend":219,"mediaImage":324,"name":338},"4888",{"url":325,"width":237,"height":231,"alt":326,"title":219,"size":327,"mime":226,"variations":219,"teaserVariations":328},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002Fdata-driven-companies-ai.jpeg","Data Driven Companies 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Reifegrade identifiziert, die Aufschluss darüber geben, wie weit die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen jeweils fortgeschritten ist. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003Cstrong>1. „Innovation“: Unternehmen, die alle fünf Hürden als Herausforderung erleben  \u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Diese Unternehmen sind sich des Potenzials und der Bedeutung von Daten und KI bewusst, jedoch fehlen ihnen ganzheitliche Konzepte für die Umsetzung.  \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003Cbr \u002F>\r\n\u003Cstrong>2. „Grundlage“: Unternehmen, die die letzten beiden Hürden als Herausforderung erleben \u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Diese Unternehmen sind auf ihrem Weg zum datengetriebenen Unternehmen bereits weiter fortgeschritten, müssen sich jedoch Herausforderungen bezüglich der Schaffung bestimmter Grundlagen, die für ein datengetriebenes Unternehmen wichtig sind, stellen. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003Cbr \u002F>\r\n\u003Cstrong>3. „Datengetrieben“: Unternehmen, die diese Bezeichnung bereits verdienen  \u003C\u002Fstrong> \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Diese Unternehmen sind auf ihrem Weg zum datengetriebenen Unternehmen am weitesten fortgeschritten und erwarten für die nahe Zukunft eine weitere Intensivierung des Einsatzes von Datenanalysen und KI.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n","\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Im Rahmen einer Clusteranalyse haben wir drei verschiedene Reifegrade identifiziert, die Aufschluss darüber geben, wie weit die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen jeweils fortgeschritten ist. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003Cstrong>1. „Innovation“: Unternehmen, die alle fünf Hürden als Herausforderung erleben  \u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan 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stellen. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003Cbr>\n\u003Cstrong>3. „Datengetrieben“: Unternehmen, die diese Bezeichnung bereits verdienen  \u003C\u002Fstrong> \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Diese Unternehmen sind auf ihrem Weg zum datengetriebenen Unternehmen am weitesten fortgeschritten und erwarten für die nahe Zukunft eine weitere Intensivierung des Einsatzes von Datenanalysen und KI.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>","Wie weit sind Unternehmen auf ihrem Weg fortgeschritten?",{"__typename":251,"id":346,"ctaLink":219,"pgSharedText":347,"pgSharedTitle":350,"pgSharedCtaLink":219},"16469",{"value":348,"processed":349,"format":256},"\u003Cp>Aus den ermittelten Hürden lassen sich die folgenden Erfolgsgrundsätze für Daten- und KI-Projekte ableiten: \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cul>\r\n\t\u003Cli>Unternehmensweite Planung und Orchestrierung \u003C\u002Fli>\r\n\t\u003Cli>Geschäftsorientierung \u003C\u002Fli>\r\n\t\u003Cli>Frühe Einbeziehung der Benutzer in KI-Lösungen \u003C\u002Fli>\r\n\t\u003Cli>Schnelle und agile Umsetzung sowie die Bereitschaft, als Unternehmen dazuzulernen \u003C\u002Fli>\r\n\u003C\u002Ful>\r\n\r\n\u003Cp>Diese Grundsätze lassen sich in drei einfachen Schritten in das Rahmenkonzept eines datengetriebenen Unternehmens integrieren:  \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\n \u003Cbr \u002F>\r\n\u003Cbr \u002F>\r\n \u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp> \u003C\u002Fp>\r\n","\u003Cp>Aus den ermittelten Hürden lassen sich die folgenden Erfolgsgrundsätze für Daten- und KI-Projekte ableiten: \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\t\u003Cli>Unternehmensweite Planung und Orchestrierung \u003C\u002Fli>\n\t\u003Cli>Geschäftsorientierung \u003C\u002Fli>\n\t\u003Cli>Frühe Einbeziehung der Benutzer in KI-Lösungen \u003C\u002Fli>\n\t\u003Cli>Schnelle und agile Umsetzung sowie die Bereitschaft, als Unternehmen dazuzulernen \u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Diese Grundsätze lassen sich in drei einfachen Schritten in das Rahmenkonzept eines datengetriebenen Unternehmens integrieren:  \u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cbr>\n \u003Cbr>\n\u003Cbr>\n \u003C\u002Fp>\n\n","So wird die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen ein voller Erfolg",{"__typename":251,"id":352,"ctaLink":219,"pgSharedText":353,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"16476",{"value":354,"processed":355,"format":256},"\u003Ch4>1. Ausformulieren der Ziele auf der obersten Führungsebene  \u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Betrauen Sie ein Kernteam, das sich aus Mitgliedern der Managementebene zusammensetzt, damit, eine überzeugende Vision zu entwickeln und die Ergebnisse, die das Unternehmen erreichen soll, auszuformulieren. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass alle Unternehmensmitglieder auf dieselben Ziele hinarbeiten. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>1. Ausformulieren der Ziele auf der obersten Führungsebene  \u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Betrauen Sie ein Kernteam, das sich aus Mitgliedern der Managementebene zusammensetzt, damit, eine überzeugende Vision zu entwickeln und die Ergebnisse, die das Unternehmen erreichen soll, auszuformulieren. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass alle Unternehmensmitglieder auf dieselben Ziele hinarbeiten. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":251,"id":357,"ctaLink":219,"pgSharedText":358,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"16477",{"value":359,"processed":360,"format":256},"\u003Ch4>2. Festlegen der Datenstrategie und Verwaltung des KI-Portfolios  \u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Entwickeln Sie aufbauend auf der Unternehmensstrategie eine Datenstrategie und operationalisieren Sie diese mithilfe eines Portfolios aus konkreten Projekten und Initiativen. Darüber hinaus kann ein Portfolioprozess als Impulsgeber für die Projekt-Pipeline fungieren. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>2. Festlegen der Datenstrategie und Verwaltung des KI-Portfolios  \u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Entwickeln Sie aufbauend auf der Unternehmensstrategie eine Datenstrategie und operationalisieren Sie diese mithilfe eines Portfolios aus konkreten Projekten und Initiativen. Darüber hinaus kann ein Portfolioprozess als Impulsgeber für die Projekt-Pipeline fungieren. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>",{"__typename":251,"id":362,"ctaLink":219,"pgSharedText":363,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"16478",{"value":364,"processed":365,"format":256},"\u003Ch4>3. Kontinuierliche, schrittweise Schaffung der Grundlagen bei gleichzeitiger Implementierung wertschöpfender Lösungen  \u003C\u002Fh4>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Legen Sie Schritt für Schritt die Grundlagen, während Sie parallel dazu Projekte implementieren. Zu den Grundlagen zählen Datenplattformen, Strukturen und Prozesse, die auf konkreten Anwendungsfällen basieren und für den praktischen Einsatz geeignet sind. Wählen Sie für die Erstumsetzung Anwendungsfälle mit soliden Erfolgsaussichten. Diese Projekte dienen als eine Art Leuchtfeuer und stärken die interne Akzeptanz für die Unternehmenstransformation.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003Cbr \u002F>\r\n„Die Zeit für Experimente im Bereich KI ist vorbei. Investitionen in KI müssen greifbare Ergebnisse liefern. Wir sind davon überzeugt, dass ein integrierter, ganzheitlicher Ansatz der Weg zum Ziel ist.“ \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\n\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Indem sie die richtigen Grundlagen legen und eine Kultur der Offenheit fördern, können Unternehmen beachtliche Fortschritte im Hinblick auf die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen erzielen. Das Ergebnis sind Effizienzsteigerungen, erhöhte Wettbewerbsfähigkeit sowie eine erfolgreiche digitale Zukunft.  \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003Cbr \u002F>\r\n \u003C\u002Fp>\r\n","\u003Ch4>3. Kontinuierliche, schrittweise Schaffung der Grundlagen bei gleichzeitiger Implementierung wertschöpfender Lösungen  \u003C\u002Fh4>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Legen Sie Schritt für Schritt die Grundlagen, während Sie parallel dazu Projekte implementieren. Zu den Grundlagen zählen Datenplattformen, Strukturen und Prozesse, die auf konkreten Anwendungsfällen basieren und für den praktischen Einsatz geeignet sind. Wählen Sie für die Erstumsetzung Anwendungsfälle mit soliden Erfolgsaussichten. Diese Projekte dienen als eine Art Leuchtfeuer und stärken die interne Akzeptanz für die Unternehmenstransformation.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan> \u003Cbr>\n„Die Zeit für Experimente im Bereich KI ist vorbei. Investitionen in KI müssen greifbare Ergebnisse liefern. Wir sind davon überzeugt, dass ein integrierter, ganzheitlicher Ansatz der Weg zum Ziel ist.“ \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cbr>\n\u003Cspan>\u003Cspan>\u003Cspan lang=\"EN-US\">\u003Cspan>Indem sie die richtigen Grundlagen legen und eine Kultur der Offenheit fördern, können Unternehmen beachtliche Fortschritte im Hinblick auf die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen erzielen. Das Ergebnis sind Effizienzsteigerungen, erhöhte Wettbewerbsfähigkeit sowie eine erfolgreiche digitale Zukunft.  \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003Cbr>\n \u003C\u002Fp>",{"__typename":251,"id":367,"ctaLink":219,"pgSharedText":368,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"16471",{"value":369,"processed":370,"format":256},"\u003Cp>Dieser Artikel wurde ursprünglich in \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fissuu.com\u002Forient_magazine\u002Fdocs\u002Forient_issue_90\u002F49\">Ausgabe 90\u003C\u002Fa> des \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Forient-magazine.com\u002F\">Orient Magazine\u003C\u002Fa>, der offiziellen Zeitschrift der britischen Handelskammer in Singapur, veröffentlicht.\u003C\u002Fp>\r\n","\u003Cp>Dieser Artikel wurde ursprünglich in \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fissuu.com\u002Forient_magazine\u002Fdocs\u002Forient_issue_90\u002F49\">Ausgabe 90\u003C\u002Fa> des \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Forient-magazine.com\u002F\">Orient Magazine\u003C\u002Fa>, der offiziellen Zeitschrift der britischen Handelskammer in Singapur, veröffentlicht.\u003C\u002Fp>",{"__typename":372,"id":373,"title":219,"pgContactRefContacts":374,"showEmail":219,"showPhone":219},"ParagraphPgContact","16472",[375,399,423,435,458],{"contactName":376,"contactProfession":219,"contactDesc":377,"contactLinkedinUrl":379,"sharedEmail":219,"sharedPhone":219,"sharedRefMedia":382},"Steve Nunez",{"value":378},"\u003Cp>Steve Nunez ist Head of Data & Artificial Intelligence bei Zühlke Asia. 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In seiner Funktion berät er Führungskräfte hinsichtlich der praktischen Anwendung von künstlicher Intelligenz im Zu-sammenhang mit der Geschäfts- und KI-Strategie sowie der Transformation zum datengetriebenen Unternehmen.\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp>\u003Cbr \u002F>\r\nVor seiner Zeit bei Zühlke leitete Steve das Professional-Services-Team und das technische Pre-Sales-Team eines großen Datenanbieters, der intelligente Lösungen für die Finanz- und Versicherungsbranche sowie den öffentlichen Sektor bereitstellt.\u003Cbr \u002F>\r\n \u003C\u002Fp>\r\n",{"title":380,"url":381,"internal":320},"","https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fstevenknunez",{"id":383,"sharedMediaLegend":219,"mediaImage":384,"name":398},"6142",{"url":385,"width":386,"height":231,"alt":376,"title":219,"size":387,"mime":294,"variations":219,"personVariations":388},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002Fsteve-nunez.png",611,468005,[389,392,393,396,397],{"name":390,"url":391,"width":386,"height":386},"FOCAL_POINT11_SMALL","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_1_1_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fsteve-nunez.png.webp?itok=qj9bcPFx",{"name":390,"url":391,"width":386,"height":386},{"name":394,"url":395,"width":386,"height":386},"FOCAL_POINT11_MEDIUM","https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffocal_point_1_1_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fsteve-nunez.png.webp?itok=mUB63nFG",{"name":394,"url":395,"width":386,"height":386},{"name":394,"url":395,"width":386,"height":386},"steve-nunez.png",{"contactName":400,"contactProfession":401,"contactDesc":402,"contactLinkedinUrl":404,"sharedEmail":406,"sharedPhone":407,"sharedRefMedia":408},"Philipp Morf","Head of Data & AI Switzerland & Partner",{"value":403},"\u003Cp>Dr. Philipp Morf ist promovierter Ingenieur ETH und leitet seit 2015 Bereich Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) Lösungen bei Zühlke. 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