AI-Readiness folgt strategischer Klarheit

„AI-ready“ zu werden, steht auf der Agenda vieler Executives.

Aber Technologie einzukaufen, Piloten zu starten oder die Strategie von Daten- und AI-Teams (Deine Daten- bzw. AI-Strategie) zu designen, sollte nicht Dein erster Schritt sein.

Ohne strategische Klarheit – damit meine ich die Business-Strategie – skalierst Du nur Rauschen.

Wenn Du CEO oder Business Leader bist, benötigst Du zuerst Antworten auf vier Ebenen, bevor „AI-ready“ wirklich Sinn ergibt:

1. Business-Strategie Wo genau werden Daten, Analytics und AI Dir helfen, im Markt zu gewinnen? Wird Deine Organisation ein analytischer Wettbewerber sein, der die Möglichkeiten von Daten nutzt, um sich gegenüber Wettbewerbern zu differenzieren, oder ist AI „lediglich“ ein operatives Muss?

Eine entscheidende Frage, denn Ansätze für die Umsetzung unterscheiden sich fundamental.

Diese Frage muss Deine Business-Strategie beantworten. Sie liegt in Deiner Verantwortung als Unternehmer. Kein CDO, CIO, Head of BI oder Data Scientist kann Dir diese Antwort abnehmen. Aber genau diese Talente sollten Dich dabei unterstützen, strategische Möglichkeiten mit Daten und AI zu erkunden und zu bewerten.

2. Funktionsstrategien Jede Funktion – Sales, Marketing, Operations, Finance, HR, R&D – braucht eine klare Sicht darauf, ob und wie die bedachte Nutzung von Analytics & AI ihren Beitrag zur Wertschöpfung verändern wird.

Welche Entscheidungen wollen wir zukünftig dateninspiriert treffen? Wo liegt sinnvolles und wertstiftendes Automatisierungspotenzial?

Die Summe dieser Anforderungen an Daten & AI definiert die Anforderungen an Führung, Kompetenzen (Wissen und Können) und an die Organisation.

3. Data- & AI-Teamstrategie Erst dann ergibt die Frage Sinn: Was soll unser Data-&-AI-Team eigentlich tun? Deine „Data-&-AI-Strategie“ ist die Strategie dieses Teams: Welche internen Leistungsabnehmer bedienen wir, mit welchen Datenprodukten und Services, auf welchem Ambitionsniveau?

Technologieentscheidungen folgen erst hieraus. Sie sind Ergebnis, nicht Startpunkt.

4. Reifegrad und Roadmap Erst wenn die Bedarfe an Daten und AI klar sind (und damit die benötigten Unternehmenskompetenzen), kannst Du Lücken bei Daten, Governance, Plattformen, Skills etc. identifizieren und darauf aufbauend eine sinnvolle Roadmap entwickeln. Mit generischen Reifegradanalysen und Tools zu starten, statt mit strategischer Klarheit, ist meines Erachtens bequem, aber weitgehend sinnlos.

Frage: Wenn Deine Business-Strategie vage bleibt, wie Du mit Data & AI im Markt gewinnen willst, wie willst Du dann seriös beurteilen, ob Deine Organisation AI-ready ist oder nicht?

Wofür genau soll Deine Organisation AI-ready werden?