AI Transformation
Die Implementierung von Artificial Intelligence (AI) Lösungen im Rahmen eines AI Transformationsprogramm ist heute keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Die Transformation des Unternehmens durch AI erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Diese Reise beginnt mit einem umfassenden AI Assessment einschliesslich einer Bewertung der verfügbarer Datenbasis, gefolgt von der Definition einer klaren AI Strategie, geht dann über in die Implementierung geschäftsrelevanter AI Use Cases und führt letztlich über eine Befähigung des gesamten Unternehmens zu vollständiger „AI-Readiness“. Das AI-Transformationsprogramms führt im Zielbild zu einer zukunftsorientierten Organisation, die anpassungsfähig bleibt.
Phase 1: AI Assessment, AI Data Foundation und AI Strategie
Die erste Phase mit einem detaillierten AI Assessment zielt darauf ab, den aktuellen Reifegrad des Unternehmens in Bezug auf AI zu bestimmen und die Bereiche oder Business Cases zu identifizieren, in denen AI den größten Mehrwert bieten kann. Dabei werden auch bestehende Dateninfrastrukturen, verfügbare Datenprodukte, Datenqualität, Datenprozesse und die technologische Landschaft des Unternehmens analysiert.
Nach Abschluss des AI Assessments wird eine maßgeschneiderte AI Strategie definiert. Diese Strategie dient als Fahrplan für die nächsten Jahre und legt die Prioritäten, Ziele und Meilensteine fest, die das Unternehmen auf seinem Weg zur „AI-Readiness“ erreichen muss. Die Strategie beinhaltet auch eine Roadmap für die Implementierung von AI Use Cases und die Integration von KI in die Kernprozesse des Unternehmens.
Phase 2: Umsetzung geschäftsrelevanter AI Use Cases
In der zweiten Phase der Transformation liegt der Fokus auf der Umsetzung von AI Use Cases, die für das Geschäft des Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind. Diese Use Cases werden auf Basis der im AI Assessment gewonnenen Erkenntnisse ausgewählt und priorisiert.
Einige Beispiele für geschäftsrelevante AI Use Cases könnten sein:
Automatisierung: Implementierung von AI-Lösungen zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und Prozesse, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
Vorhersagemodelle: Entwicklung von Modellen zur Vorhersage von Kundenverhalten, Verkaufszahlen oder Marktentwicklungen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Personalisierung: Einsatz von AI zur Personalisierung von Kundeninteraktionen, was zu einer verbesserten Kundenerfahrung und höheren Zufriedenheit führt.
Qualitätskontrolle: Verwendung von AI für die Echtzeit-Überwachung und Qualitätssicherung in der Produktion.
Die Umsetzung dieser Use Cases sollte iterativ erfolgen, wobei kontinuierlich Feedback eingeholt und die Lösungen angepasst werden, um den maximalen Nutzen zu erzielen. Speed , Time-to-market und relevante Minimum Viable Products (MVPs) sind dabei wichtiger als die vollkommene Perfektion einzelner Lösungen. Ziel ist es, alle diese Business- und Use Cases über die Proof-of-Concept Phase hinaus zu skalieren und in Produktion zu bringen. Erst dort können sie ihre volle Wirkung entfalten.
Phase 3: "AI-Readiness" des gesamten Unternehmens
Die dritte und letzte Phase der Transformation zielt darauf ab, das gesamte Unternehmen „AI-ready“ zu machen. Dies bedeutet, dass AI Lösungen vollständig in alle relevanten Geschäftsbereiche integriert sind und die Mitarbeiter über die notwendigen Fähigkeiten und das Wissen verfügen, um effektiv mit AI-Technologien zu arbeiten.
Ein wesentlicher Schritt in dieser Phase ist die Schulung und Weiterbildung der Mitarbeiter. Dies kann durch Workshops, Schulungen und E-Learning-Plattformen erfolgen, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Ziel ist es, eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu fördern, in der Innovation und der Einsatz neuer Technologien als wesentlicher Bestandteil des Geschäfts betrachtet werden. Die ständige und zielgruppengerechte Kommunikation zu Themen rund um die AI Transformation ist ein weiteres Element um das notwendige Change Management im Unternehmen zu bewerkstelligen.
Darüber hinaus ist es wichtig, eine robuste Dateninfrastruktur aufzubauen, die den sicheren und effizienten Umgang mit großen Datenmengen ermöglicht. Dies umfasst die Implementierung von Datenmanagement- und Governance-Strategien, um die Qualität und Integrität der Daten zu gewährleisten.
Zielbild
Die Reise zu „AI-Readiness“ ist eine umfassende Transformation: durch ein gründliches AI Assessment, die Bereitstellung der notwendigen Daten, die Definition einer klaren AI Strategie, die Umsetzung geschäftsrelevanter AI Use Cases und die Integration von AI in alle Geschäftsbereiche kann ein Unternehmen seine Wettbewerbsfähigkeit sichern und die Chancen einer weitgehend digitalen Zukunft nutzen.
Wir begleiten Sie auf jedem Schritt Ihrer AI Transformationsreise und stellen sicher, dass alle Vorteile der implementierten AI Lösungen nachhaltig im täglichen Betrieb nutzbar sind. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft gestalten und Ihr Unternehmen auf das nächste Level heben.
drp. driving real performance.