The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"

- AI & Agile Wayof Working-

Das AI-Zeitalter ist das Zeitalter der „Könner“ nicht mehr das der „Wissenden“!

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- AI &Sustainability-

Frisst AI die Sustainability zum Frühstück?

Berücksichtige beim Einsatz von AI nicht nur den ökonomischen Wert, sondern auch den ökologischen Impact!

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HAL 9000 aus Odyssee 2001 ist näher als wir denken!

Dialogbeispiel: Mensch und AI-Agent

AI-Agent:„Hallo, Lisa. Ich habe festgestellt, dass die Maschine in Produktionslinie 3 erhöhte Vibrationen zeigt. Die Daten deuten darauf hin, dass das Kugellager des Motors in den nächsten 48 Stunden ausfallen könnte.“

Lisa:„Danke für den Hinweis! Hast du Details zu den erforderlichen Maßnahmen?“

Automatisierung, KI und blinde Flecken: Warum Datenqualität heute wichtiger denn je ist

In einer Zeit, in der der Kunde mehr als nur ein Produkt oder eine Dienstleistung erwartet, steht der datengesteuerte Kundenservice im Mittelpunkt eines erfolgreichen Unternehmens. Hierbei spielt Data Governance eine entscheidende Rolle. Sie ist das Fundament, auf dem der 360-Grad-Kundenservice aufgebaut wird, und sorgt dafür, dass die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens – Vertrieb, Marketing, Kundendienst – auf dieselben qualitativ hochwertigen und konsistenten Daten zugreifen.

- Data Management & AI-

Feiert die versteckten Heldinnen und Helden, die für ein gutes Datenfundament sorgen, damit AI erfolgreich sein kann.  Feiert nicht nur die AI Heldinnen und Helden.

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Die Menge der Daten alleine ist kein entscheidender Wettbewerbsfaktor

Immer mehr Organisationen setzen auf datengestützte Analysen in ihrer Entscheidungsfindung und digitalisieren ihre Prozesse, Produkte und Services. Dabei wird verstärkt auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) gesetzt. Doch häufig bleibt der erhoffte Erfolg aus. 

Es ist eine sehr verbreitete Annahme, dass die Auswertung großer Mengen an Kundendaten der Organisation einen uneinholbaren Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Dies beruht auf der These: Je mehr Kunden eine Organisation hat, desto mehr Daten kann diese zur Produkt- und Serviceverbesserung nutzen und damit weitere Kunden anziehen, von denen noch mehr Daten gesammelt werden können. 

- Der Wert vongenAI-

Hör auf zu Spielen und mach endlich ernst!

Frag Deine genAI nach der Leistungsfähigkeit Deiner Daten und erforsche die Möglichkeiten der Wertschöpfung!

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Wie künstliche Intelligenz den Aufwand in der Datenaufbereitung drastisch senkt und neue Freiräume für strategische Entscheidungen schafft

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend alle Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI große Veränderungen bewirken wird, ist die Datenaufbereitung – ein oft unterschätzter, aber kritischer Prozess in der Arbeit von Data Engineers und Data Analysts.

Daten als Fundament: Warum der Erfolg von AI auf einer soliden Datenstrategie beruht

In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (AI), besonders GenAI (generative Artificial Intelligence),  enorm an Aufmerksamkeit gewonnen. Die Verheißungen von autonomen Fahrzeugen, intelligenten Assistenten und maschinellem Lernen haben eine Welle von Begeisterung und Interesse in der Geschäftswelt ausgelöst. Doch während AI oft als die Zukunft der Technologie gefeiert wird, gibt es einen entscheidenden Aspekt, der häufig übersehen wird: Die Daten, die diese Technologien antreiben.

Wie AI und menschliche Zusammenarbeit in Cross-funktionalen Teams praktisches Können und nachhaltiges Wissen fördert und sichert

In der heutigen Unternehmenswelt, in der AI immer mehr Einzug hält, hat sich die Art und Weise, wie Wissen verteilt und angewendet wird, stark verändert. Traditionell war die Dokumentation der zentrale Mechanismus zur Wissensverteilung. Sie bleibt wichtig, aber es zeigt sich zunehmend, dass sie nicht ausreicht, um das Können in einem Unternehmen zu sichern und weiterzuentwickeln.