Marco Geuer spricht mit Tim darüber, wie Unternehmen Data- und AI-Strategien systematisch aufbauen sollten. Statt blindem Aktionismus geht es um Business Cases, Datenqualität und cross-funktionale Teams.

Einführung ins Thema

Tim spricht mit Marco Geuer über die Frage, wie Unternehmen Data und AI strategisch und ganzheitlich angehen können. Der Fokus liegt dabei auf Struktur statt blindem Hype.

Wer ist Marco Geuer?

Marco ist seit über 25 Jahren im Bereich Data und AI aktiv. Zuletzt war er als Global Head of Data Strategy & AI Solutions bei Fiege tätig. Heute ist er Partner bei Blueforte und berät Unternehmen in Fragen der Datenstrategie.

Lerne Marco Geuer kennen: http://linkedin.com/in/marco-geuer-the-data-economist/

AI in der Praxis: Von Aktionismus bis Governance-Risiken

Auf den Hype um AI reagieren viele Unternehmen mit Aktionismus. Marco sieht die Gefahr, dass die Themen Datenschutz und Governance ohne eine entsprechende Strategie übergangen werden.

GenAI auf „Microsoft-Office-Level“

Zwischen Begeisterung und Überforderung: GenAI wird wie Microsoft Office genutzt und das mal auf gute, mal auf schlechte Art und Weise. Dadurch bleibt die Differenzierung zwischen Unternehmen gering.

Auch spannend: Warum du für ChatGPT optimieren solltest: https://youtu.be/EP_S8__LoJM?si=qLrQjV1KmNPZdD0U

Datenschutz und Governance beim Einsatz von Agenten

Wenn sensible Daten ohne Kontrolle weitergegeben werden, bergen automatisierte Agenten Risiken. Marco plädiert deshalb für klare Governance-Strukturen.

AI ist kein Feature, sondern ein Prinzip

Laut Jörg Hirt, Chief Innovation Manager bei der REWE Digital GmbH, darf AI nicht als isoliertes Tool verstanden werden. Unternehmen benötigen Baukästen und Plattformen.

„Wer bei KI immer noch an Use Cases denkt, hat den Schuss nicht gehört.”

Mehr dazu unter: https://www.linkedin.com/posts/joerg-hirt_ai-kifirst-innovation-activity-7332450400505110528-c9Ny

Unternehmensstrategie als Basis für AI-Strategie

Marco betont, dass die Planung von Data und AI im Kern die Planung der Unternehmensstrategie bedeutet, deren Grundlage Vision, Mission und langfristige Ziele sind:

„Wenn du dich mit Data und AI Strategie beschäftigst, dann beschäftigst du dich ja eigentlich mit Unternehmensstrategie.“

Datenproduktion vs. klassische Produktion

Im Vergleich zur industriellen Fertigung fehlt es in Datenprojekten oft an Standardisierung. Ohne Standardisierung lassen sich jedoch keine skalierbaren Lösungen entwickeln.

So standardisierst Du im ersten Schritt Deine Dashboards: https://www.youtube.com/watch?v=qA3B5o0Zvuo

Cross-funktionale Teams statt Kunden-Lieferanten-Denken

Silos bremsen die Transformation. Erst wenn Business und IT gemeinsam an Prozessen arbeiten, entstehen funktionierende Lösungen.

Kultur, Hierarchie und internationale Unterschiede

In asiatischen Ländern wird kollektivistischer gearbeitet und schneller umgesetzt. Im Westen stehen dagegen oft individuelle Ziele und Hierarchien im Weg.

OKRs und multidimensionale Ziele

OKRs sollen Silos aufbrechen. In vielen Unternehmen fehlt jedoch die richtige Umsetzung dieses Ansatzes, um Ziele tatsächlich zu erreichen.

„Cross-funktionale Arbeit erfordert multidimensionale Denkweise. Wenn du alleine bleibst, bleibst du eindimensional. Wenn du viele unterschiedliche Köpfe zusammenbringst, fängst du an, multidimensional zu denken.”

Tesla und Amazon: systemische Transformation statt Use Cases

Beide Unternehmen zeigen: Transformation gelingt nicht durch kleine Einzelprojekte, sondern wenn ganze Systeme neu gedacht werden.

Bausteine einer Data- und AI-Strategie

Eine tragfähige Strategie muss sich auf zentrale Elemente stützen. Dazu gehören Business Cases als Startpunkt, kulturelle Anpassungen, IT-Infrastruktur und Datenqualität.

Hier geht’s zum Simon-Sinek-Video: https://youtu.be/u4ZoJKF_VuA?si=ZadotBlcFIn-DNNq

So verbesserst Du Deine Datenqualität: https://www.youtube.com/watch?v=8SqRzgfzJh8

Advanced Rapid Data Performance Simulation (ARDPS)

Mithilfe von ARDPS lassen sich Datenquellen schnell auf ihre Leistungsfähigkeit hin überprüfen. So wird frühzeitig deutlich, ob ein Business Case realisierbar ist.

Von Use Cases zu Business Cases

Erfolgreiche Unternehmen orientieren sich an klaren Business Cases statt an isolierten Use Cases. Entscheidend sind cross-funktionale Teams und Fokus.

„Arbeite dich Business Case für Business Case ab und verteile die Ressourcen nicht auf viele Projekte, da dies alle Projekte verlangsamt.”

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