Harald Scheerer: Havard Business Review (#HRB) Highlights & More ; AI künstliche Intelligenz

The Discipline of Business Experimentation 📢Harvard Business Review (HRB): “Die Disziplin des Business Experimentierens” 🤖🧠 Increase your chances of success with innovation test-drives. by Stefan Thomke Jim Manzi In dem Podcast⚗️🧪 “Die Disziplin des Business Experimentierens”  geht es unter anderem um:    Viele unserer Fehlentscheidungen beruhen auf unseren Annahmen. In den wenigsten Fällen überprüfen wir unsere Annahmen, Bilder, Hypothesen und machen⚗️🧪 Experimente.    Viele Manager wissen nicht einmal, wie man eine Hypothese formuliert.    Immer und überall gilt: “Wenn Voraussetzung X vorliegt, dann folgt daraus Y und Z”.    Das ist ein Satz in einer Hypothesenform.  In Zeiten von Artificial Itelligence, Deep Learning und Maschine Learning wird es immer wichtiger zu überlegen, ob das, was wir annehmen, richtig ist und ob man das überprüfen kann, denn diese neuen Technologien bieten uns viele Vorteile, um genau dieses zu tun.  Genau deshalb ist es wichtig, dass wir uns damit beschäftigen.  Es geht darum, wie wichtig es ist, zu experimentieren.  Rohn Jonson hatte Apple verlassen. Und ist zu. J.P Penney gegangen, um dort modernste Technologie einzusetzen. 17 Monate danach war er seinen Job wieder los, weil die Verkäufe gnadenlos einbrachen. Er hatte nicht den Geschmack der Kunden nicht getroffen.    In dem Artikel wird darauf eingegangen, wie er das hätte vermeiden werden können. Es geht um strenge Tests, von Geschäftsmodellen und Produkten. Das Rauschen fälschlicher Kausalität. Von vermuteten Ursachen. Eine Einstellung sich an die Ergebnisse zu halten.  Stell Dir eine hypothetische Einzelhandelskette vor mit 10.000 Stores. Ein Store heißt QuickMart mit 8000 Einheiten. Und ein Store heißt FastMart. Mit 2000 Einheiten. Die QuickMart Filialen haben einen durchschnittlichen Umsatz von einer 1 MIO USDollar und die FastMart einen durchschnittlichen Umsatz von 1,1 Millionen Dollar. Führt nun die Umbenennung von QuickMart in  FastMart dazu, dass die Filialen auch so viel Umsatz machen, führt die Umbenennung der Namen zu 800 MIO US $ zusätzlichem Umsatz?  Um solche Fragen geht es.  💡Wie kann man ein solches Experiment durchführen?  💡Was sind gute Experimente?  💡Wie kann man verlässliche Experimente durchführen?  💡Was sind randomisierte Feldversuche und wofür sind sie gut?  💡Wie wählt man eine Testgruppe aus?    📌Es geht um solche Fragen natürlich nicht in allen Details, aber es ist ein sehr guter Überblickartikel.  📌Es sind solche Fragen, die Manager erfolgreicher machen. Und es sind solche Fragen, die Manager teilweise überhaupt nicht fragen, weil sie ihre eigenen Annahmen nicht hinterfragen.  📌Es werden so viele Fehler gemacht, weil wir unsere Annahmen nicht überprüfen. Viele Fehler könnten vermieden werden.  📌Nicht nur den Beweisen zu folgen, die unsere Annahmen stützen.    📌Statistisches Rauschen nicht als fälschliche “Kausalität” zu verstehen.    📌Was ein “rigoroses Experiment” ist.    📌Was es heißt, sich einem Experiment “zu verpflichten”.    📌Was “Randomisierte Feldversuche” sind.    📌Wie wichtig es ist, “konventionelle Weisheiten” infrage zu stellen.    📌Warum man ein Fladenbrot nicht einführt, obwohl es tolle Ergebnisse in Kundentests hat.  .  📌Warum Wiederholbarkeit ein “Goldstandard” ist.    📌Was ist “Value Engineering”?    Und um vieles mehr...    Dieser Podcast wird dich erfolgreicher machen.   Auch wenn du nur einen Tipp umsetzt. Er wird deine Wettbewerbsposition stärken und dich vor Fehlern bewahren.  Viel 🚀Erfolg Harald   Home – dublin-tax-company strategy_finance_ai | Twitter, Instagram, Facebook, TikTok | Linktree    

⁠⁠⚗️🧪💉Building a Culture of Experimentation⁠⁠ - It takes more than good tools. It takes a complete change of attitude. Stefan Thomke    Wir leben in einer Zeit von Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning und so weiter und das eröffnet Unternehmen riesige Chancen.  Insbesondere eröffnet es Chancen Experimente durchzuführen.  Und diese Chancen bestehen nicht nur für die großen Unternehmen, sondern auch für die mittelständischen und kleinen Unternehmen.  Ich habe mehrere Podcast gemacht, die sich mit dem Thema beschäftigen und die sich sinnvoll ergänzen, alle aus der Haward Business Review HRB.  ⚗️🧪 Aus diesem Podcast:  Booking.com plante ein radikales Experiment. Dieses radikale Experimente sah vor, dass die homepage, landingpage, der Plattform an der Brookings viele Jahre gearbeitet hatte, umgestellt wurde und viele Elemente, insbesondere aus dem Design Bereich, verschwanden.  Übrig blieb nur noch das Reiseziel und wie viele Personen reisen mit 3 Wahlmöglichkeiten: Hotel Flug und Auto.  Die damalige CEO Gillian Tans war davon überzeugt, dass das Experiment scheitert. Er nannte es “Tanken geht” und meinte damit, dass die Conversionraten sinken.  Sie war sogar bereit, darauf eine Flasche Champagner zu wetten.  Das Experiment wurde durchgeführt.  Was ist daran so bemerkenswert?  Das folgende: Bei booking.com darf jeder, ohne die Geschäftsführung zu fragen, jederzeit alle Experimente durchführen.  Buchungs.com mauserte sich von einem kleinen niederländischen Startup innerhalb von 10 Jahren zu einem Weltmarktführer.  ⚗️🧪 “Wenn man in einer zunehmend digitalen Welt keine großangelegten Experimente durchführt, ist man langfristig – und in vielen Branchen kurzfristig – tot.  Wir führen zu jederzeit hunderte, wenn nicht Tausende von gleichzeitigen Experimenten durch, an denen Millionen von Besucher beteiligt sind. Aus diesem Grund müssen wir nicht raten, was die Kunden wollen, wir sind in der Lage die umfangreichsten Kundenumfragen, die es gibt, immer wieder durchzuführen, damit sie uns sagen, was Sie wollen.”  ⚗️🧪 Wir neigen dazu, gute Ergebnisse, die unsere Vorurteile bestätigen, gerne zu akzeptieren, aber schlechte Ergebnisse, die unseren Annahmen widersprechen, in Frage zu stellen und gründlich zu untersuchen.  Es wird aufgezeigt, wie wichtig eine Kultur der Neugierde ist.  In dem Podcast geht es darum, wie wichtig Anomalien sind. Unter anderem wird ein Beispiel von Amazon aufgeführt.     ⚗️🧪 “Die Menschen, die hier arbeiten sind, neugierig, aufgeschlossen, begierig darauf komme, Dinge zu lernen und herauszufinden. Und es ist in Ordnung, wenn es sich als falsch erweist.”  Wenn der Test ihm sagt, dass der Header der Webseite Rosa sein sollte Komma, dann sollte er rosa sein. Du folgst immer den Test.”    ⚗️🧪 “Stellen sie sich eine große Herausforderung, die überprüfbaren Hypothesen und wichtige Leistungskennzahlen unterteilt werden.”  Richten Sie Systeme, Ressourcen, organisationsdesign ein, die großangelegte Experimente ermöglichen.  ⚗️🧪 Der Chef als Vorbild?: “Wenn ich als CEO zu jemandem sage? Das ist es, was ich möchte, dass Sie das tun, weil ich denke, dass es gut für unser Geschäft ist. Würden die mich buchstäblich ansehen und sagen, ok, das ist in Ordnung, wir werden es testen und sehen, ob sie recht haben. Chefs sollten intellektuelle Demut an den Tag legen und keine Angst davor haben, zuzugeben. Ich weiß es nicht. Sie sollten den Rat von Francis Bacon mit dem Vater der wissenschaftlichen Methode beherzigen, wenn ein Mensch mit Gewissheiten beginnt, wird er in Zweifel enden, wenn er sich damit begnügt, mit Zweifeln zu beginnen, wird er in Gewissheiten enden.”  ⚗️🧪 Dieser Podcast, der auf einen wirklich sehr guten Artikel aus der Harvard Business Review HRB basiert enthält so viele Tipps,   dass er dein Business nach vorne bringt, selbst wenn du nur einen Tipp umsetzt.  Viel Erfolg, Harald.  strategy_finance_ai | Twitter, Instagram, Facebook, TikTok | LinktreeHome – dublin-tax-company  

"Act Like a ⚗️🧪Scientist" "Great leaders challenge assumptions, run experiments, and follow the evidence" ⚗️🧪  Stefan Thomke  Gary W. Loveman  Dieser Artikel macht dein Business erfolgreicher: Harvard Business Review HRB Mai Juni 2022.  📢Es ist ein #Podcast über einen älteren Artikel aus dem Jahr 2022?   Warum ist dieser Artikel so wichtig: Ist es wirklich wahr, was wir voraussetzen?  Sind unsere Annahmen wirklich wahr?  In Zeiten von 🤖🧠Deep Learning, Artificial 🤖🧠Intelligence, Machine Learning wird es immer wichtiger zu verstehen was es heißt, wissenschaftlich zu arbeiten. ⚗️🧪 Hypothesen.In dem Artikel geht es unter anderem darum, wie wichtig es ist, prüfbare Hypothesen zu bilden.⚗️🧪 Hypothesen haben die Form.: “Immer und überall gilt, wenn............ dann” “Wenn Voraussetzung XY vorliegt, folgt daraus Z”Es geht darum, wie wir unsere Annahmen oft nicht überprüfen und solche Hypothesen nicht aufstellen und schon gar nicht überprüfen.⚗️🧪 Es geht darum, wie viele Fehler von Managern genau daraus resultieren.⚗️🧪 Es geht zum Beispiel um die Ätherhypothese. Das ist ein Beispiel in dem Artikel. Jahrhundertelang gingen Wissenschaftler davon aus, dass ist ein Stoff, der Äther genannt wurde im Weltall existiert, weil Licht ein Medium benötigt, um durch den Raum zu gelangen.⚗️🧪 Nach Jahrhunderten wurde das widerlegt. Und die Wissenschaft hatte wieder Raum für neue Hypothesen. Die Relativitätshypothese von Einstein. In Zeiten von 🤖🧠Deep Learning, Artificial 🤖🧠Intelligence, Machine Learning wird es immer wichtiger zu verstehen was es heißt, wissenschaftlich zu arbeiten. Es kommt immer mehr darauf an zu verstehen, wie Experimente funktionieren und vor allem auch, wie wichtig Experimente sind. Es geht darum, dass Manager 💡Entscheidungen treffen ohne wirklich darüber nachzudenken, welche 💡Annahmen sie voraussetzen. Sind diese Annahmen wirklich wahr? Ist das wirklich wahr, was du denkst? In dem Artikel wird unter anderem gezeigt, wie einfache 🔬Experimente Grundannahmen widerlegt haben, die über viele Jahre in Unternehmen vorausgesetzt wurden. So wurde zum Beispiel in Las Vegas vorausgesetzt, dass Kunden lieber in einer physischen Schlange als in einer digitalen Schlange zum Restaurant für "all you can eat" anstehen. Was aber nicht stimmte. Es geht darum, ein "sachkundiger 🔬Skeptiker" zu sein. Und Dinge in Frage zu stellen, die man als vorausgesetzt unterstellt, ohne sie zu hinterfragen. Es geht um einfache Experimente.⚗️🧪💉 Und das ist in Zeiten von 🤖🧠Artificial Intelligence, Deep Learning, 📀💻⚙️Machine Learning immens wichtig. In Zeiten von 🤖🧠Deep Learning, Artificial 🤖🧠Intelligence, Machine Learning wird es immer wichtiger zu verstehen was es heißt, wissenschaftlich zu arbeiten.    ⚗️🧪💉Anomalien In dem Artikel geht es unter anderem um Anomalien. Warum sind Anomalien so wichtig und wertvoll?  Louis Pastuer stellte fest , dass ein Wissenschaftler Hühner Cholera Bakterien verabreichte, die ihre Virulenz verloren hatten. ⚗️🧪💉Er stellte dann fest, dass die Hühner diese Krankheit natürlich überlebten. Und wenn sie dann mit Bakterien infiziert wurden, die virulent waren brach die Krankheit nicht mehr aus. Sie blieben gesund. Das war die Entdeckung der abgeschwächten Lebenimpfstoffe. Halte Ausschau nach Anomalien.   Es geht um vieles mehr ..... 💡💡💡💡💡5 TOP- Management Tipps für dein business ! Dieser Artikel macht dein Business erfolgreicher: Harvard Business Review HRB Mai Juni 2022.  Viel Erfolg ! Harald Scheerer dublin-tax-company.com strategy_finance_ai | Twitter, Instagram, Facebook, TikTok | Linktree

W. Chan Kim, Renée A. Mauborgne haben ein neues Buch veröffentlicht:  “Beyond Disruption: Innovate and Achieve Growth without Displacing Industries, Companies, or Jobs.”  Auf deutsch: “Beyond Disruption: Innovation und Wachstum ohne Verdrängung von Branchen, Unternehmen oder Arbeitsplätzen.”  W. Chan Kim, Renée A. Mauborgne sind durch ein Buch weltbekannt geworden:  “Der Blaue Ozean als Strategie: Wie man neue Märkte schafft, wo es keine Konkurrenz gibt.”   Sie haben die Blue Ocean Strategie erfunden. Im Anschluss an dieses Buch und diesen großartigen Erfolg erschien ein zweites Buch:  “Blue Ocean Shift: Jenseits des Wettbewerbs”  Ebenfalls ein großer Erfolg. Aus meiner Sicht Sogar das noch bessere Buch.  Jetzt ist ihr drittes Buch erschienen: “Beyond Disruption: Innovate and Achieve Growth without Displacing Industries, Companies, or Jobs.”  Dieses gibt es zunächst nur in englischer Sprache. Zeitgleich mit der Veröffentlichung ist ein Titel in der Harvard Business Review erschienen:    “Innovation doesn’t Have to Be Disruptive.”  “Create new markets for growth without destroying existing companies or jobs”    Ich habe mir das Buch durchgelesen und auch den Artikel in der Harvard Business Review (HRB) und über den Artikel in der Harvard Business Review (HRB) habe ich diesen Podcast verfasst.  Ich empfehle dir das Buch und auch den Artikel, allerdings ist beides in Englisch verfügbar.  Wenn du möglicherweise nicht so gerne englische Texte liest, bietet dir dieser Podcast eine gute Zusammenfassung der wesentlichen Punkte.  Bevor ich auf den Text eingehe, erkläre ich im Podcast kurz den Begriff Disruption und dessen Herkunft.  Die Theorie der disruptiven Technologie wurde von Clayton M. Christensen entwickelt, der an der Harvard Business School lehrte; er hat den Begriff „disruptive Technologie“ als erster benutzt.   Innovation wird häufig mit Disruption gleichgesetzt. In dem Text wird gezeigt, dass dies nicht der Fall ist. Disruption und das Gegenteil davon, die sogenannte “unterbrechungsfreie Schöpfung”, gehören beide ins Spektrum der Innovation. Es ist falsch Disruption und Innovation gleichzusetzen. Disruption wird oft mit dem Silicon Valley in Verbindung gebracht. Uber, Amazon, Air bnb und CO.   Ein Beispiel dafür, dass Innovation, unterbrechungsfreie Schöpfung sein kann und statt zu zerstören neue Markträume öffnen kann, ist zum Beispiel SpaceX. SpaceX wurde geschaffen, damit die Menschheit zum Mars fliegen kann. Starling Satelliten Internet wurde geschaffen, damit SpaceX mit Raketenstarts Geld verdient werden kann. Dieses sind beides Beispiele dafür, dass Markträume auf eine innovative Weise eröffnet werden können, ohne andere Märkte zu stören oder zu zerstören.  In Zeiten von chat GTP , OpenAI, Google Barth und Co ist absehbar, dass Millionen von Jobs wegfallen oder sich radikal ändern werden.   Es wird dringend geboten sein, neue Markträume zu öffnen und auf die destruptive Wirkung von artificial Itelligence mit nicht destruptiver, unterbrechungsfreier Innovation zu reagieren, auch wenn Disruption eine effiziente Faktorallokation in einer Volkswirtschaft bewirkt. Uber, Amazon und Co sind sehr effizient, aber es gibt Gegenbeispiele unterbrechungsfreier Innovation, die auch sehr effizient sind: z.B: Mikrofinanzierung oder das Unternehmen Kickstarter.  Wir werden in Zukunft beides benötigen. Dann müssen wir auch beides kennen.  Der Text und das Buch erweitern den strategischen Blick. Eine Bereicherung für jeden der sich mit Unternehmensstrategie beschäftigt.  Viel Erfolg ! Harald Creator Strategie AI & Fianace AI II Dipl.-Kfm. I Steuerberater-Examen I Int.-Tax Advisor I Microsoft solution architect https://dublin-tax-company.com  

Der Text in der  Harvard Business Review HRB :  “How to lead your organization into the age of data, algorithms, and AI”  Basiert auf dem Buch:  “Developing a Digital Mindset”  -Tsedal Neeley , Paul Leonardi  Der Druck „digital zu sein“ ist größer denn jemals zuvor, aber müssen sich der Herausforderung stellen.  Die digitale Revolution verändert, wie Arbeit erledigt wird, wie Branchen strukturiert sind und wie Menschen aus allen Lebensbereichen arbeiten. Um in einer von Daten angetriebenen und Algorithmen angetriebenen Welt bestehen zu können, müssen wir umlernen. Wir müssen ein digitales Mindset entwickeln.  In dem text der Harvard Business Review, basiert auf dem Buch “Developing a Digital Mindset”   der gleichen Autoren Tsedal Neeley , Paul Leonardi versuchen die Autoren die Antwort zu geben, wie ein digitales Mindset entwickelt werden kann.  Ich habe den Artikel gelesen und ich habe das Buch gelesen und ich fasse in dem Podcast die wesentliche Punkte aus dem Artikel zusammen. ich halte den Artikel für einen guten Artikel und das Buch auch. Deine Take aways: digitale Fähigkeiten: Unerlässlich, aber nicht hinreichend, Was ist ein “digitales Mindset”?, Was bedeutet: “Kultur des kontinuierlichen Lernens”?, Auswirkungen einer digitalen Denkweise auf Erfolg und Zufriedenheit, Erfolgsfaktor: Identifizierung mit Unternehmer, Erfolgsfaktor: Tools mit überlegenen Leistungen, Change Prozess: Bedeutung des “mutigen Schlages”, Change Prozess: “Signal der neuen Ordnung” Change Prozess: “langer Marsch” Change Prozess: was bewirken “Buy-ins” , Entwicklung digitales Mindset: Influencer, Entwicklung digitales Mindset:  Storytelling, Moderna: Covid 19 Impfstoff: Die Erfolgsfaktoren   📬: Kostenlos: linkedIN newsletter ! Abbo? https://linktr.ee/strategy_finance_ai?utm_source=linktree_profile_share&ltsid=db29749b-b6d5-47f8-98f3-31db5511f3c1 Schau dich bei uns um: 💻 https://dublin-tax-company.com/home 🧠Weniger Zeitaufwand / Personalaufwand 🧠maxinmale Automatisierung - - weinger Kosten💸 🧠intelligentere Entscheidungen -💸 mehr Profit 🧠zukunftssicher 🚀Weltklasseprodukt 🔐mehr Daten-Sicherheit Viel Erfolg🚀 Harald 🤩  

Ich habe den Artikel in der Harvard Business Review gelesen:  From Prediction to Transformation   Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb   To realize their potential, AI technologies need new systems that leverage them.    Der Artikel beruht auf dem Buch Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence  der gleichen Autoren.  Der Text zeigt auf wie KI die Welt nach und nach verändert - so wie es der Strom und die Dampfkraft tat. Er ist von den gleichen Autoren des Bestsellers Prediction Machines.  Ich finde das Buch sehr gut und auch den Artikel sehr gut und ich habe das was ich besonders wichtig finde in meinem Podcast zusammengefasst.  Künstliche Intelligenz (KI) hat Branchen auf der ganzen Welt verändert Aber es hat gerade erst seine Transformationsleistung zu besseren und schnelleren Vorhersagen begonnen, die strategische Entscheidungen bestimmen werden. Wenn die Möglichkeiten für Vorhersagen ausgeschöpft werden, verändern sich Wertschöpfungsketten aller Branchen: Disruptionen quer über alle Kontingente.  Der Text zeigt auf wie KI die Welt verändert - so wie es der Strom und die Dampfkraft tat. Es geht mir vor allem um die folgenden Inhalte:  KI: Nicht Erkenntnisse sind der entscheidende Vorteil.  Der Wert von KI liegt in der Qualität der Entscheidungen.  “Wir wissen nicht, was wir mit den Vorhersagen unserer KI anfangen sollen”  “Wie KI den America's Cup gewann...”  KI kann Segeln lernen Und Segeln.  KI kann Boote bauen.  KI kann beides 24 Stunden am Tag. 365 Tage.  KI kann das mit mehreren Booten parallel.  2 Jahrzehnte nachdem Edison die Glühbirne eingeschaltet hatte, verbrauchten nur 3% der US Unternehmen Strom.  KI funktioniert in komplexen Umgebungen und segelt besser als Menschen.  KI hat systemische Auswirkungen, die noch nicht wirken.  Wie bei Strom und Dampfkraft:  Zögerliche Verbreitung    Entscheidungsfindungen  werden sich ändern:  Wer? Wo? Wie?  KI wird in Wertschöpfungsketten wirken: Unsicherheit verlagern.  Wie ein Steinwurf in den Teich.  Wie ein Dominoeffekt.  KI wird die Wirtschaft verändern wie Elektrizität und Dampfkraft.  Synchronisation und Ressourcenmanagement als Herausforderung.  Koordination und Modularität verbinden.  Beispiel Amazon:  Modularität und Koordination   Viel Erfolg🚀 Harald 🤩 📬: Kostenlos: linkedIN newsletter ! Abbo? https://linktr.ee/strategy_finance_ai?utm_source=linktree_profile_share&ltsid=db29749b-b6d5-47f8-98f3-31db5511f3c1 Schau dich bei uns um: 💻 https://dublin-tax-company.com/home 🧠Weniger Zeitaufwand / Personalaufwand 🧠maxinmale Automatisierung - - weinger Kosten💸 🧠intelligentere Entscheidungen -💸 mehr Profit 🧠zukunftssicher 🚀Weltklasseprodukt 🔐mehr Daten-Sicherheit Viel Erfolg🚀 Harald 🤩  

Ich habe den Artikel   Stop Tinkering with AI     Thomas H. Davenport Nitin Mittal   It’s time to go all in.  in der Harvard Business Review HRB gelesen. Er basiert auf dem Buch der gleichen Autoren:  All-in On AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence    Ich finde das Buch und den Artikel sehr gut und fasse den Artikel in meinem Podcast zusammen beziehungsweise ich habe das, was ich für besonders bemerkenswert halte in meinem Podcast für dich zusammengestellt:  Ein Wall Street Journal- Bestseller  Ein faszinierender Blick auf die bahnbrechenden Unternehmen, die künstliche Intelligenz einsetzen, vom Autor des Business-Klassikers Competing on Analytics.   Obwohl die meisten Unternehmen im geringen Umfang auf künstliche Intelligenz setzen, gibt es eine Weltklasse-Gruppe von Unternehmen, die voll auf die künstliche Intelligenz setzen, ihre Produkte, Prozesse, Strategien,  Kultur maximal radikal verändern.  In meinem Podcast geht es unter anderem um die folgenden Inhalte:  Analyse: 30 erfolgreiche Unternehmen mit KI-Initiative und deren 10 Maßnahmen erfolgreicher KI-Initiativen ... unter anderem: Aggressiver Einsatz, Jeder Teil des Unternehmens, Das Ziel von KI-Initiativen definieren   Die Bedeutung des Partnernetzwerkes, Verpflichtung zu “datengetriebenen Entscheidungen”, Master Analytics, Bedeutung einzigartiger Daten  “Daten Harvesting” als dauerhafter Prozess, Modulare Struktur  Agiles Modell mit digitalen Rollen, Aggressive KI  Unflexible Geschäftsprozesse & unflexible IT Strukturen beseitigen  Focus: KI fähige Prozesse, Fokus: Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, Focus: Automatisierung  Aggressive KI als Unternehmenslösung, “Kultur der datengesteuerten Entscheidungen”  “Kultur der Begeisterung für KI”, Beispiel: Cleveland Clinic, USA  KI Government Führungskultur, “KI als dauerhaftes Investment”  “KI kommt um zu bleiben”  Technologischer Change in der Personalentwicklung , Beispiel: DBS Bank  DBS Bank: 2018 - 2021 weltbeste Bank, mehr Ingenieure als Banker  Was sind “Daten” ?, Beispiel: CCC Intelligent Solution  Was sind “einzigartige” Daten?, Beispiel: CCC Intelligent Solution  Was ist ein “datengetriebenes Unternehmen” ?, Beispiel: CCC Intelligent Solution  Integration: Aggressive KI in Strategie, Aggressiv KI in “großen Dosen” ist teuer  “ ...mit Einführung der KI bleibt die KI”