Der Analytik-Übersetzer Teil 1: Geschäftswert mit Daten und KI liefern

In den letzten Jahren haben zahlreiche Unternehmen viel Zeit und Geld in die Entwicklung ihrer Daten- und KI-Fähigkeiten investiert. Mit dem Versprechen, das Umsatzwachstum zu beschleunigen oder den Gewinn zu steigern, legten die meisten Unternehmen einen Blitzstart hin. Jetzt, ein paar Jahre später, sind einige Unternehmen ernüchtert. Sie haben sich mit einmaligen Analysen und Proof-of-Concepts begnügt, die keinen Mehrwert bringen, und sehen noch keine Rendite für ihre Investitionen.

Glücklicherweise gilt dies nicht für alle Unternehmen. Wir von GoDataDriven haben mehreren Unternehmen dabei geholfen, erfolgreich starke KI-Praktiken aufzubauen, die sowohl für ihr Unternehmen als auch für ihre Kunden einen erheblichen Wert darstellen. Diese Blogserie basiert auf einigen der dabei gewonnenen Erkenntnisse und beschreibt, wie Sie die häufigsten Schwierigkeiten beim Aufbau von KI-Lösungen überwinden können. Der Analytics Translator spielt eine Schlüsselrolle auf dem Weg zum Erfolg mit Daten und KI. Wir werden beschreiben, was diese Rolle ist und warum KI für Unternehmen unverzichtbar ist.

Vorbei an einmaligen Übungen - hin zur Wertschöpfung

Für viele Unternehmen beginnt die KI-Reise mit einmaligen Analysen und Proof-of-Concepts. Diese einmaligen Übungen bieten eine billige und schnelle Möglichkeit, den Anfang zu machen. Ein auffälliges Proof-of-Concept kann das Unternehmen inspirieren und "beeindrucken". Außerdem können Sie damit testen, was mit Ihren eigenen Daten möglich ist. Indem sie zeigen, wozu KI in der Lage ist, gewinnen die meisten Unternehmen ihre anfängliche geschäftliche Unterstützung und manchmal werden sogar Finanzmittel freigesetzt.

Diese einmaligen Projekte sind zwar ein guter Ausgangspunkt, aber man muss sich darüber im Klaren sein, dass sie nur ein Mittel zum Zweck sind, nicht das Ziel selbst. Der Weg zur Wertschöpfung ist lang und kurvenreich. Ideen müssen validiert werden, der Wert muss gemessen werden, Proof-of-Concepts müssen in produktionsreife Anwendungen umgewandelt werden und schließlich muss das Unternehmen die Lösung annehmen. Sie können nur dann eine positive Kapitalrendite erzielen, wenn Sie den ganzen Weg bis zum Ende gehen. Glücklicherweise gibt es ein System, das Ihnen dabei helfen kann: das AI Solution Framework.

Der KI-Lösungsrahmen

Um eine wertvolle KI-Lösung zu entwickeln, müssen Sie zwei Dinge richtig machen. Erstens: Stellen Sie sicher, dass das Geschäftsproblem, das Sie angehen, das richtige ist. Zweitens: Stellen Sie sicher, dass die Lösung die Bedürfnisse Ihres Endbenutzers erfüllt und richtig aufgebaut ist. Diese wichtigen Schlüssel zum Erfolg sind fest in den KI-Lösungsrahmen eingebettet.

Der KI-Lösungsrahmen besteht aus drei Phasen. Jede Phase orientiert sich an einer gängigen Methode. Ideation basiert auf den Grundsätzen des Design Thinking, bei dem Geschäftsprobleme untersucht und in Anwendungsfälle umgesetzt werden. In der Experimentierphase wird ein Anwendungsfall schnell in einen Prototyp umgewandelt, um herauszufinden, ob das Geschäftsmodell tragfähig ist, ganz nach der Philosophie des Lean Startup. In der Industrialisierungsphase wird ein validierter Prototyp in eine Lösung umgewandelt. Die agile Methodik konzentriert sich auf die iterative Entwicklung von Produkten zusammen mit dem Endbenutzer, um sicherzustellen, dass die Lösung richtig entwickelt wird. Um eine Lösung erfolgreich zu entwickeln, müssen Sie diese drei Phasen durchlaufen und sich mit jeder dieser Methoden auskennen.

Wenn es darum geht, wertvolle KI-Lösungen zu entwickeln, ist die Übernahme dieses Rahmens die Grundlage für den Erfolg Ihres Unternehmens. Es gibt jedoch einen Haken: Es funktioniert nur, wenn das Unternehmen von Anfang an einbezogen wird.

Die Beteiligung der Wirtschaft ist entscheidend

Selbst wenn Datenteams KI-Lösungen entwickeln können, die nahezu perfekte Vorhersageergebnisse erzielen, werden sie niemals einen Mehrwert schaffen können, wenn das Unternehmen nicht richtig eingebunden wird. Oft beginnen Teams mit Experimenten, ohne die wichtigsten Interessengruppen einzubeziehen, um den Anwendungsfall zu definieren, oder sie entwickeln eine Lösung, ohne den Endnutzer im Blick zu haben. Das Ergebnis ist, dass das Unternehmen entweder die gelieferte Lösung nicht annimmt oder sie nicht in seine Arbeitsabläufe einbauen kann.

Um wertvolle KI-Lösungen zu entwickeln, muss das Unternehmen das Sagen haben. Hier stehen Unternehmen jedoch vor einem Dilemma: Wie können Sie das Unternehmen die Entwicklung hochtechnischer Lösungen vorantreiben lassen, wenn Sie nicht über das technische Fachwissen zu einem Thema verfügen, das sich so sehr von der traditionellen IT unterscheidet? An dieser Stelle kommt der Analytics Translator ins Spiel.

Im Rest der Blogserie werden wir zeigen, wie der Analytics Translator Ihnen helfen kann, KI-Lösungen zu entwickeln, die tatsächlich einen Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen.

Fragen, die Sie sich selbst stellen sollten

• Was sind die größten Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Lösungen in Ihrem Unternehmen?
• Wie ist Ihr Arbeitsablauf auf die Phasen des KI-Lösungsrahmens abgestimmt?
• Wer ist in Ihrer Organisation für alle oder eine dieser Phasen verantwortlich?

Dieser Blog ist Teil einer Serie. Die nächsten Blogs finden Sie hier und hier.

Dieser Blog wurde auch in dem kostenlosen Magazin "The Analytics Translator" veröffentlicht - Download hier!

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