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

Der Balanceakt, in dem datenbasierte Analysen, emotionale Intelligenz und schnelle Entscheidungen zusammenwirken

"Wir denken nicht auf der Grundlage dessen, wie wir Daten sehen – wir sehen Daten auf der Grundlage dessen, wie wir denken."

Diese Erkenntnis bildet den Ausgangspunkt für einen tiefgreifenden Diskurs darüber, wie Unternehmen den Sprung zu datenbasierten Entscheidungen schaffen können. Zwar behaupten viele Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, in der Realität ist dies für zahlreiche Organisationen noch ein erstrebenswertes Ziel. Der Aufbau einer dateninspirierten Kultur wird zunehmend als strategischer Wettbewerbsvorteil gesehen – ein Zustand, den es zu erreichen gilt, um in einem komplexen Marktumfeld nachhaltig erfolgreich zu sein.

Mit ChatGPT diskutieren – nicht nur befragen!

Die Nutzung von KI wie ChatGPT für kreative Ideenfindung ist keine Garantie für herausragende Ergebnisse. Eine Studie von Kian Gohar (GeoLab) und Jeremy Utley (Stanford University) zeigt, dass der Erfolg maßgeblich davon abhängt, wie Sie mit der KI interagieren. Statt ChatGPT lediglich als Orakel zu nutzen, sollten Sie es als Dialogpartner behandeln.

Warum wir ein Perspektivwechsel brauchen

Data Governance ist keine Selbstverständlichkeit. Was wäre, wenn wir sie nicht als Überwachungsinstrument, sondern als Befähiger betrachten?

Viele Unternehmen sehen Data Governance lediglich als notwendige Maßnahme zur Einhaltung von Vorschriften oder als technische Aufgabe. Dabei wird häufig übersehen, dass sie eine zentrale strategische Rolle spielt um wirklich sich zu einer dateninspirierten Kultur zu transformieren.

Wie zielgerichtetes Fragen Business Cases schärft und eine Data Inspired Culture vorantreibt

Die Entwicklung einer erfolgreichen Data & AI-Strategie beginnt nicht mit Daten, sondern mit der Unternehmensstrategie – und den richtigen Fragen. Zu oft wird der Fokus auf Technologien und Tools gelegt, während der tatsächliche Mehrwert durch die Identifikation relevanter Business Cases entsteht. Nur wenn diese Business Cases klar definiert und priorisiert sind, können Daten, KI-Modelle und Automatisierung den gewünschten Geschäftswert liefern.

Die Auswahl der richtigen Business Cases erfordert eine strukturierte Denkweise. Hierbei bietet die Methodik der guten Fragen einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglicht es, relevante Herausforderungen zu identifizieren, Innovationspotenziale zu erkennen und Handlungsfelder zu definieren. Unternehmen wie Nvidia, Citi oder Hermes setzen auf eine systematische Herangehensweise durch die richtigen Fragen – und diese Vorgehensweise ist auch auf die Entwicklung einer Data & AI-Strategie übertragbar.

Wie datenbasierte Entscheidungsfindung die Transparenz erhöht und Mitarbeitende ins Boot holt

In einem Zeitalter, in der Daten zunehmend als strategisches Kapital betrachtet werden, hat die dateninspirierte Entscheidungsfindung die Art und Weise stark beeinflusst, wie Organisationen ihre Geschäftsstrategien entwickeln. Doch wie wirkt sich dieser Ansatz auf die Transparenz der Entscheidungen und die Akzeptanz durch Mitarbeitende aus? Können Daten als Brücke zwischen Management und Belegschaft fungieren, um gemeinsame Ziele zu fördern?

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?“