Ein Plan für die Identifikation von Geschäftszielen beim Aufbau einer Daten- und KI-Organisation kann in mehrere Schritte unterteilt werden:
Verständnis des Unternehmenskontexts: Der Aufbau einer Data- und KI-Organisation erfordert eine gut durchdachte Strategie, die sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Hier sind einige Schritte, die befolgt werden können, um eine solide Data- und KI-Organisation aufzubauen:
Das Verständnis des Unternehmenskontexts ist entscheidend für den erfolgreichen Aufbau einer Daten- und KI-Organisation. Dazu gehört die Untersuchung der Branche, des Marktes, der Wettbewerber und der aktuellen Trends, um ein solides Fundament für die Entwicklung von Geschäftszielen und Strategien zu schaffen.
Hier sind einige Aspekte, die beim Verständnis des Unternehmenskontexts wichtig sind:
- Branchenanalyse: Untersuchung der spezifischen Branche, in der das Unternehmen tätig ist, und Identifizierung der Besonderheiten, Chancen und Herausforderungen. Das unterstützt, relevante Geschäftsziele für die Daten– und KI-Organisation festzulegen.
- Wettbewerber: Identifizieren und analysieren der wichtigsten Wettbewerber und deren Strategien im Bereich Daten und KI. Dies hilft, Wettbewerbsvorteile zu erkennen und Best Practices für die eigene Organisation zu adaptieren.
- Markttrends: Auf dem Laufenden bleiben und aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Daten und Künstliche Intelligenz beobachten. Beachtung technologischer Fortschritte, regulatorische Änderungen und neue Anwendungsfälle, die für das Unternehmen relevant sein könnten.
- Unternehmensstrategie: Verstehen Sie die übergeordnete Strategie und Vision des Unternehmens, um sicherzustellen, dass die Daten- und KI-Organisation darauf ausgerichtet ist. Die Geschäftsziele der Daten- und KI-Organisation sollten die Unternehmensstrategie unterstützen und ergänzen.
- Unternehmenskultur: Berücksichtigen Sie die bestehende Unternehmenskultur und die Haltung gegenüber Daten und KI. Dies hilft Ihnen, die Akzeptanz der neuen Organisation zu fördern und mögliche Widerstände zu überwinden.
- Ressourcen und Fähigkeiten: Analysieren Sie die vorhandenen Ressourcen und Fähigkeiten des Unternehmens im Bereich Daten und KI, einschließlich der technologischen Infrastruktur, der Mitarbeiterkompetenzen und der organisatorischen Struktur. Dies gibt Ihnen einen Ausgangspunkt für die Identifikation von Lücken und Verbesserungspotenzialen.
Der Aufbau einer Data- und KI-Organisation erfordert eine gut durchdachte Strategie, die sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt.
Patrick Upmann
Stakeholder-Analyse:
Die Stakeholder-Analyse ist ein wichtiger Schritt beim Verständnis des Unternehmenskontexts und beim Aufbau einer Daten- und KI-Organisation. Sie ermöglicht die Identifikation der wichtigsten Beteiligten im Unternehmen, deren Bedürfnisse und Erwartungen bezüglich der Daten- und KI-Initiativen.
Hier sind einige Schritte, um eine effektive Stakeholder-Analyse durchzuführen:
Identifikation der Stakeholder: Erstellen Sie eine Liste der Personen oder Gruppen, die direkt oder indirekt von der Einführung einer Daten- und KI-Organisation betroffen sind. Dazu gehören interne Stakeholder wie Führungskräfte, Fachbereichsleiter, IT-Verantwortliche, Datenwissenschaftler und Analysten sowie externe Stakeholder wie Kunden, Lieferanten und Partner.
Priorisierung der Stakeholder: Bewerten Sie die Stakeholder hinsichtlich ihrer Bedeutung für den Erfolg der Daten- und KI-Organisation sowie ihrer Einflussmöglichkeiten und Interessen. Priorisieren Sie die Stakeholder, um die Kommunikation und Einbindung während des gesamten Prozesses effektiv zu gestalten.
Bedürfnis- und Erwartungsanalyse: Untersuchen Sie die Bedürfnisse, Erwartungen und möglichen Bedenken der Stakeholder in Bezug auf die Daten- und KI-Organisation. Dies kann durch persönliche Gespräche, Umfragen, Workshops oder Interviews erfolgen.
Interessenskonflikte identifizieren: Erkennen Sie mögliche Interessenskonflikte zwischen verschiedenen Stakeholdern und entwickeln Sie Strategien, um diese Konflikte zu bewältigen oder zu minimieren.
Stakeholder-Management-Plan: Erstellen Sie einen Stakeholder-Management-Plan, der die Kommunikationsstrategien, Verantwortlichkeiten und Aktivitäten zur Einbindung und Information der Stakeholder während des Aufbaus der Daten- und KI-Organisation festlegt.
Laufende Kommunikation und Einbindung: Halten Sie die Stakeholder während des gesamten Prozesses auf dem Laufenden über Fortschritte, Erfolge und Herausforderungen. Bitten Sie um Feedback und passen Sie die Strategie bei Bedarf an, um die Bedürfnisse der Stakeholder bestmöglich zu erfüllen.
Durch eine sorgfältige Stakeholder-Analyse können Sie die Bedürfnisse und Erwartungen der wichtigsten Beteiligten verstehen und sicherstellen, dass die Daten- und KI-Organisation auf die Unternehmensziele und -strategien ausgerichtet ist. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Aufbaus und einer effektiven Nutzung der Daten- und KI-Organisation im Unternehmen.
Tipp:
Organisieren Sie Workshops und führen Sie Interviews mit den identifizierten Stakeholdern durch, um ihre Perspektiven auf die Geschäftsziele und Erwartungen an die Daten- und KI-Organisation zu verstehen.
Analyse der Geschäftsprozesse:
Die Analyse der Geschäftsprozesse ist ein wichtiger Schritt, um den Unternehmenskontext besser zu verstehen und Bereiche zu identifizieren, in denen Daten und KI eine signifikante Verbesserung oder Transformation bewirken können.
Hier sind einige Schritte, um eine effektive Analyse der Geschäftsprozesse durchzuführen:
Prozessinventur: Identifizieren Sie die wichtigsten Geschäftsprozesse innerhalb des Unternehmens, die für den Erfolg und die Wertschöpfung entscheidend sind. Erfassen Sie alle relevanten Informationen wie Prozessabläufe, beteiligte Abteilungen, Systeme und Datenquellen.
Prozessleistung: Bewerten Sie die Leistung der identifizierten Geschäftsprozesse hinsichtlich Effizienz, Effektivität, Qualität und Kundenzufriedenheit. Identifizieren Sie Schwachstellen, Engpässe und Verbesserungspotenziale.
Datenanalyse: Untersuchen Sie die verfügbaren Daten, die für die verschiedenen Geschäftsprozesse relevant sind. Identifizieren Sie Datenlücken, Qualitätsprobleme und Möglichkeiten zur Verbesserung der Datennutzung.
Potenzial für Daten und KI: Identifizieren Sie die Geschäftsprozesse, die am meisten von der Anwendung von Daten und Künstlicher Intelligenz profitieren könnten. Dazu gehören Prozesse, die große Datenmengen erzeugen oder verarbeiten, repetitive oder manuelle Aufgaben beinhalten oder eine hohe Entscheidungsunterstützung erfordern.
Priorisierung: Priorisieren Sie die identifizierten Geschäftsprozesse basierend auf ihrem Potenzial für Verbesserungen durch Daten und KI. Berücksichtigen Sie Faktoren wie den erwarteten ROI, die Umsetzbarkeit und den Einfluss auf das Unternehmen.
Lösungsideen entwickeln: Generieren Sie Ideen für Daten- und KI-Lösungen, die die identifizierten Geschäftsprozesse verbessern oder transformieren können. Beispiele sind prädiktive Analysemodelle, Automatisierung von Routineaufgaben oder personalisierte Kundenempfehlungen.
Validierung und Tests: Validieren Sie die Lösungsideen durch Tests und Pilotprojekte, um deren Machbarkeit und Wirksamkeit zu überprüfen, bevor sie in größerem Umfang implementiert werden.
Implementierung und Skalierung: Entwickeln Sie einen Plan zur Implementierung und Skalierung der erfolgreichen Daten- und KI-Lösungen, um die Geschäftsprozesse kontinuierlich zu verbessern.
Durch eine gründliche Analyse der Geschäftsprozesse können Sie die Bereiche identifizieren, in denen Daten und KI den größten Wert für das Unternehmen schaffen können. Dies bildet die Grundlage für die Entwicklung von Geschäftszielen und Strategien für den Aufbau einer effektiven Daten- und KI-Organisation.
Identifikation der Geschäftsziele:
Basierend auf den Ergebnissen der vorherigen Schritte, identifizieren Sie die Geschäftsziele für die Daten- und KI-Organisation.
Achten Sie darauf, dass diese Ziele SMART (spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden) sind. Beispiele für Geschäftsziele können sein:
- Steigerung der Umsätze durch datengetriebene Entscheidungen
- Verbesserung der Kundenbindung durch personalisierte Angebote
- Senkung der Betriebskosten durch Optimierung von Geschäftsprozessen
Priorisierung der Ziele: Arbeiten Sie gemeinsam mit den Stakeholdern, um die identifizierten Geschäftsziele zu priorisieren. Berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie den erwarteten ROI, die Umsetzbarkeit und den potenziellen Einfluss auf das Unternehmen.
Roadmap-Entwicklung: Entwickeln Sie eine Roadmap, um die ausgewählten Geschäftsziele in Phasen umzusetzen. Die Roadmap sollte Meilensteine, Zeitpläne, Ressourcen und Verantwortlichkeiten enthalten.
KPIs und Erfolgskriterien: Definieren Sie Key Performance Indicators (KPIs) und Erfolgskriterien, um den Fortschritt und die Leistung der Daten- und KI-Organisation im Hinblick auf die festgelegten Geschäftsziele zu messen.
Kommunikation und Change Management: Kommunizieren Sie die Geschäftsziele, die Roadmap und die Erwartungen klar an alle Beteiligten im Unternehmen. Implementieren Sie Change-Management-Strategien, um die Akzeptanz und Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens zu fördern.