Der rasche technologische Fortschritt, das wachsende Bewusstsein für KI und der geopolitische Druck verändern die Art und Weise, wie Unternehmen KI aufbauen und skalieren.
Der rasche technologische Fortschritt, das wachsende Bewusstsein für KI und der geopolitische Druck verändern die Art und Weise, wie Unternehmen KI aufbauen und skalieren.
Viele Unternehmen haben eine klare Daten- und KI-Strategie, tun sich aber schwer, diese in einen echten Geschäftswert umzusetzen. Der Grund dafür ist oft strukturell: Das Betriebsmodell hat mit dem Tempo der Veränderungen nicht Schritt gehalten. Neue Technologien, neue Rollen und steigende Erwartungen an die Unternehmensführung erfordern ein Umdenken in der Zusammenarbeit zwischen Daten, KI, Geschäftsteams und IT.
Warum sich die Betriebsmodelle für Daten und KI ändern müssen
Unternehmen sehen sich heute mit einer Kombination aus Druck konfrontiert: generative KI, agentenbasierte KI, Self-Service-Analysen, neue Governance-Anforderungen und sich entwickelnde Fähigkeiten.
Gleichzeitig wurden traditionelle Betriebsmodelle für zentralisierte Datenteams und hochgradig nischenorientierte Fachkenntnisse entwickelt.
Diese Lücke ist der Grund dafür, dass Unternehmen die Kontrolle über ihre KI-Initiativen verlieren und es ihnen nicht gelingt, eine greifbare Investitionsrendite zu erzielen.
Die nachstehende Infografik hebt 10 wichtige Kräfte hervor, die derzeit die Betriebsmodelle für Daten und KI umgestalten und Unternehmen dazu zwingen, die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen, Datenteams und IT zu überdenken.
Die Herausforderungen für das Betriebsmodell, die Führungskräfte lösen müssen
Da die Nachfrage nach KI steigt, stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, einen messbaren ROI zu erzielen.
Geschäftsanwender erwarten Autonomie, aber Governance und Aufsicht müssen damit Schritt halten.
KI hängt von vertrauenswürdigen, gut verwalteten und hochwertigen Daten im gesamten Unternehmen ab.
Neue Tools und Technologien verändern die Rollen und die erforderlichen Fähigkeiten.
Die Skalierung von KI erfordert neue Arbeitsweisen und neue Fähigkeiten in den Teams.
KI kann die Leistung steigern, aber nur, wenn Prozesse und Betriebsmodelle angepasst werden.
Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI sicher, gesetzeskonform und ethisch korrekt verwaltet wird.
KI-Lösungen müssen sich nahtlos in die bestehende Unternehmensarchitektur einfügen.
Die Einführung hängt von der Vorbereitung der Teams und der Unterstützung des organisatorischen Wandels ab.
Unternehmen müssen Cloud-Strategien und Datenkontrolle in einer sich verändernden Landschaft neu überdenken.
Die Aktualisierung Ihres Daten- und KI-Betriebsmodells hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem es klärt, wie Daten, KI, Geschäftsteams und IT zusammenarbeiten. So können Unternehmen KI verantwortungsvoll skalieren und gleichzeitig die Kontrolle behalten und einen messbaren Wert liefern.
Führende Unternehmen gestalten ihre Daten- und KI-Betriebsmodelle neu - sie führen föderierte Teams, klarere Eigentumsverhältnisse bei Daten und KI-Produkten und eine stärkere Governance ein, um KI verantwortungsvoll zu skalieren.
In unserem Webinar mit Zilveren Kruis erfahren Sie, wie ein großes Unternehmen sein Betriebsmodell weiterentwickelt, um ein Gleichgewicht zwischen Innovation, Governance und Unternehmenskontrolle herzustellen.
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Wir werden untersuchen, ob Ihr Betriebsmodell bereit ist, KI in großem Umfang zu unterstützen, wo Governance, Eigentumsverhältnisse oder Architektur den Fortschritt verlangsamen, wie führende Unternehmen ihre Daten- und KI-Teams strukturieren und welche praktischen Schritte dazu beitragen können, Ihr Betriebsmodell mit Ihrer breiteren Daten- und KI-Strategie in Einklang zu bringen.
Leiter Daten & KI Strategie, Xebia
Unsere Ideen
Entdecken Sie, warum traditionelle Daten- und KI-Betriebsmodelle nicht mehr ausreichen. Und was Unternehmen ändern müssen, um KI erfolgreich zu skalieren.
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Erfahren Sie, wie KI die Grundlagen der alten agilen Modelle in Frage stellt und ein neu konzipiertes Betriebsmodell vorschlägt - eines, das fließend, datengesteuert und authentisch KI-fähig ist.
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