Der Analytik-Übersetzer Teil 3: Merkmale eines Analytik-Übersetzers

Der Analytik-Übersetzer ist das Bindeglied zwischen dem Senior Management, dem Unternehmen und den Datenexperten. An einem Tag kann der Übersetzer sowohl als Gatekeeper als auch als Gastgeber für KI-Projekte fungieren, Ideen mit Führungskräften brainstormen und mit den Datenexperten zusammenarbeiten, um den Bestand an realisierbaren Anwendungsfällen zu priorisieren. Welche Eigenschaften machen sie für diese Rolle geeignet?

Merkmal #1: Verständnis für Ihr Geschäft

In erster Linie müssen Analytik-Übersetzer Ihr Geschäft verstehen. Sie sind Experten in ihrem Fachgebiet. Sie kennen die wichtigen KPIs, sind mit den gängigen KI-Anwendungsfällen in ihrem Bereich vertraut und können die resultierende Lösung in den Geschäftsprozess einbetten.

Für ein Transportunternehmen beispielsweise, das die Routen seiner LKW-Fahrer optimieren möchte, reicht ein perfektes Vorhersagemodell nicht aus, um Wirkung zu erzielen. Sie müssen ein tiefes Verständnis für den Alltag eines Fahrers haben, um ihm mit einer KI-Lösung wirklich helfen zu können. Übersetzer können das größte Potenzial erkennen, wissen, wen sie einbeziehen müssen, und helfen, einen Anwendungsfall in einen Erfolg zu verwandeln.

Merkmal #2: Übernimmt von Natur aus die Verantwortung

Das Starten und Durchführen innovativer Projekte erfordert eine unternehmerische Denkweise. Der Translator muss wie ein Unternehmer denken und handeln, um vielversprechende Ideen zu erkennen und neue Initiativen in Gang zu setzen. Das bedeutet, dass Analytics Translators zum Teil Product Owner und zum Teil Product Manager sind. Sie entwickeln Roadmaps, berichten der Geschäftsleitung über den Status und sorgen für eine pünktliche Lieferung.

Analytics Translators destillieren die besten Elemente von Design Thinking, Lean Startup und Agile in ein für Advanced Analytics optimiertes Framework. Mit ihren Projektmanagement-Fähigkeiten helfen sie dabei, eine Idee in einen Prototyp und schließlich in eine KI-Lösung zu verwandeln.

Merkmal Nr. 3: AI essen, schlafen und atmen

Analytics Translators haben eine Leidenschaft für Daten und KI. Ihr solider technischer Hintergrund unterscheidet sie von ähnlichen Funktionen wie Produktmanager und Produktverantwortliche. Als gebürtige Digital Natives verstehen sie, dass diese Technologien ein zentraler Bestandteil des modernen Lebens sind.

Sie sind vielleicht nicht in der Lage, selbst Modelle zu implementieren, aber sie haben ein gutes Gespür dafür, was in der KI möglich ist und was bald möglich sein wird. Sie wissen, dass maschinelles Lernen für viele Probleme nützlich ist, wissen aber auch, wann ein heuristisches Modell besser geeignet ist. Letztlich wissen sie, dass Daten und Modelle nicht ausreichen: Diese Komponenten müssen auf das Geschäft und die Strategie ihres Unternehmens zurückgeführt werden.

Dieser Blog ist der letzte einer Serie. Die vorherigen Blogs finden Sie hier und hier.

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