Da Unternehmen den Einsatz von KI über die Experimentierphase hinaus ausweiten, hängt der Erfolg weniger von der Modellgenauigkeit als vielmehr von Eigentumsverhältnissen, Governance und Rechenschaftspflicht ab. In dieser Sitzung wird untersucht, wie Unternehmen den Übergang von isolierten Data-Science-Projekten zu strukturierten, ergebnisorientierten KI-Programmen mit klaren Zuständigkeiten, gemeinsamen Standards und messbaren Auswirkungen vollziehen.

 

Anhand von Fallstudien aus der Praxis – einschließlich Fehlschlägen und Kurskorrekturen – skizzieren Iris und Richa praktische Rahmenkonzepte für den verantwortungsvollen Ausbau der KI: die Festlegung von Zuständigkeiten mittels RACI-Modellen und Datenverträgen, die Abstimmung zwischen verschiedenen Stakeholder-Teams sowie die Entwicklung wiederverwendbarer Analyseprodukte anstelle von Einmal-Lösungen. Der Vortrag befasst sich zudem damit, wie sich Experimentierfreudigkeit und Rechenschaftspflicht mithilfe von „Fail-Fast“-Prinzipien, der Gestaltung von KPIs und einer ROI-orientierten Priorisierung in Einklang bringen lassen.

 

Die Teilnehmer erhalten konkrete Leitfäden für die Strukturierung von KI-Initiativen, die sich über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg skalieren lassen, Governance-Strukturen integrieren, ohne die Innovation zu bremsen, und KI von einer technischen Fähigkeit in strategische Wertschöpfung verwandeln.