AI-Strategieberatung

AI-Strategieentwicklung

• Zielsetzung:
  Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, eine klare Richtung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu definieren. Eine AI-Strategie dient als Leitfaden, um Technologie, Geschäftsziele und Mitarbeiterressourcen effektiv aufeinander abzustimmen.

• Kernfragen:

  • Welche Geschäftsbereiche profitieren am meisten von AI?

  • Welche KPIs sollen durch den Einsatz von AI verbessert werden?

  • Wie wird AI in die bestehende IT- und Unternehmensstrategie integriert?

• Typische Maßnahmen:

  • Durchführung von Workshops mit Stakeholdern, um Ziele und Visionen zu klären.

  • Erstellung einer Roadmap mit kurz-, mittel- und langfristigen Zielen.

  • Evaluierung bestehender Technologien und Ressourcen.

  • Identifikation und Priorisierung von Use Cases mit einem klaren ROI..

• Zielsetzung:
  Daten sind die Grundlage für erfolgreiche AI-Lösungen. Eine klare Datenstrategie hilft Unternehmen, Daten effizient zu sammeln, zu strukturieren und zu nutzen.

• Kernfragen:

  • Welche Daten werden benötigt, um AI-Use Cases zu realisieren?

  • Wie kann die Datenqualität sichergestellt werden?

  • Sind die Datensilos im Unternehmen auflösbar, und wie können Datenquellen integriert werden?

• Typische Maßnahmen:

  • Analyse der bestehenden Datenlandschaft (Systeme, Datenquellen, Qualität).

  • Entwicklung einer Datenarchitektur, die skalierbar und AI-ready ist.

  • Einführung von Daten-Governance-Regeln und Rollen (z. B. Data Stewards).

  • Beratung zu Technologien wie Data Lakes, Data Warehouses und Echtzeit-Datenpipelines.

Ethik und Compliance in AI

• Zielsetzung:
  Der Erfolg einer AI-Strategie hängt stark von der Akzeptanz bei den Mitarbeitern ab. Change Management ist entscheidend, um die Einführung von AI-Lösungen nahtlos in bestehende Arbeitsweisen zu integrieren.

• Kernfragen:

  • Wie können Ängste und Widerstände gegenüber AI abgebaut werden?

  • Wie verändert AI die Arbeitsweise und welche Skills werden benötigt?

  • Wie wird die Belegschaft auf den Wandel vorbereitet?

• Typische Maßnahmen:

  • Schulungen und Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter auf allen Ebenen.

  • Kommunikation einer klaren Vision und der Vorteile von AI für die Belegschaft.

  • Schaffung von internen „AI-Botschaftern“, die als Multiplikatoren agieren.

  • Entwicklung eines Plans zur schrittweisen Einführung von AI-Lösungen.

Change Management für AI

Datenstrategie

• Zielsetzung:
  AI-Lösungen müssen nicht nur leistungsstark, sondern auch fair, transparent und gesetzeskonform sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre AI-Anwendungen ethische Grundsätze einhalten und regulatorischen Anforderungen entsprechen.

• Kernfragen:

  • Werden ethische Risiken durch die AI-Lösung minimiert (z. B. Diskriminierung, Verzerrungen)?

  • Wie transparent ist die Entscheidungsfindung der AI-Modelle?

  • Sind die Daten DSGVO-konform und sicher verarbeitet?

• Typische Maßnahmen:

  • Durchführung einer Ethik-Risikoanalyse für AI-Anwendungen.

  • Entwicklung von Richtlinien für den ethischen Umgang mit AI und Daten.

  • Einführung von „Explainable AI“-Mechanismen, um Entscheidungsprozesse nachvollziehbar zu machen.

  • Sicherstellung der Einhaltung von Standards wie dem EU AI Act oder branchenspezifischen Vorschriften.

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