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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Daten als Vermögenswert: Warum eine Bilanzierung zu kurz greift und trotzdem unvermeidlich wird

Daten gelten als eines der wichtigsten Assets moderner Unternehmen, tauchen in den meisten Bilanzen aber kaum auf. Die provokante These lautet: Wer darauf hofft, dass eine neue Bilanzierungsregel das Datenproblem löst, verwechselt Buchhaltung mit Strategie. Eine Datenbilanz kann Transparenz schaffen, aber sie ersetzt nicht das Verständnis für den ökonomischen Wert von Daten und schon gar nicht die Fähigkeit, diesen Wert systematisch zu heben.

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Dynamic Data Strategy: Warum Spott fehl am Platz ist und Adaption der wahre Fortschritt bleibt

Wie iterative Lernzyklen Datenstrategien lebendig machen

Wenn technologische Versprechen die Realität überholen, ist der Spott oft nicht weit. So auch im Fall des Haushaltsroboters NEO des Start-ups 1X. In sozialen Medien wird er zum Sinnbild übertriebener Erwartungen an Künstliche Intelligenz. Denn anstatt autonom zu agieren, wird NEO derzeit noch per Virtual-Reality-Brille von Menschen ferngesteuert. Doch wer darüber nur lächelt, verkennt den eigentlichen Innovationsansatz. Hier entsteht ein Paradebeispiel für eine „Dynamic Data Strategy“, ein iteratives Lernsystem, das durch reale Anwendungssituationen wertvolle Daten generiert, die künftige Generationen intelligenter machen.

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Im Spannungsfeld von Wert und Verantwortung: Wie Unternehmen KI strategisch, regulatorisch und ethisch meistern

Das strategische Gleichgewicht: Wie KI nur dann Wert entfaltet, wenn Verantwortung mitgedacht wird

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) steht an einem Wendepunkt. Früher dominierten Fragen der technischen Machbarkeit, heute verschiebt sich der Fokus hin zu strategischem Nutzen, regulatorischer Tragfähigkeit und gesellschaftlicher Verantwortung. Mit dem EU AI Act entsteht erstmals ein verbindlicher Rahmen, der Unternehmen fordert, jede Initiative doppelt zu prüfen: Schafft sie echten Wert und hält sie regulatorischer und ethischer Prüfung stand?

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

KI macht stark – aber vielleicht nicht dein Unternehmen

Künstliche Intelligenz verspricht Effizienz und Innovation. Doch ob Unternehmen profitieren oder nur Google, ChatGPT & Co. reicher werden, hängt von klaren strategischen Entscheidungen ab.

Wo KI an ihre Grenzen stößt

Die große Versuchung bei Künstlicher Intelligenz liegt darin, sie überall einzusetzen, auch dort, wo sie nicht hingehört. Nehmen wir ein einfaches Beispiel: Ein Restaurant bestellt seit Jahren weiße Tischdecken. Eine KI, trainiert auf Bestellmustern, würde auch diesmal automatisch Weiß wählen. Doch durch eine Fehllieferung kommen plötzlich grüne Tischdecken an. Die logische Reaktion wäre, sie zurückzusenden. Aber der Mensch schaut hin, spürt die Wirkung und erkennt, dass die grünen Decken viel besser ins Ambiente passen. Auch die Gäste sind begeistert. Genau dieser kreative Perspektivwechsel entsteht nicht aus Algorithmen, sondern aus Empathie und situativem Urteilsvermögen. KI glänzt dort, wo es um Wiederholbarkeit und Muster geht, aber in Momenten, in denen Emotionalität und Kreativität den Unterschied machen, bleibt der Mensch überlegen.

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Generative KI und die Zukunft der Einstiegsrollen: Eine Herausforderung für Wirtschaft und Bildung

Neue Forschungsergebnisse zeigen: Juniorpositionen brechen weg, Seniorrollen bleiben stabil. Unternehmen und Hochschulen müssen Karrierestufen neu gestalten, um Talente nicht zu verlieren.

Es ist provokant, aber notwendig: Wir Unternehmen wie auch Hochschulen haben die ersten Karriereschritte akademischer Berufseinsteiger über Jahre falsch designt. Wir haben sie auf einfache, kognitiv-routinierte Tätigkeiten „geparkt“, die heute in atemberaubendem Tempo durch generative KI substituiert werden. Die neue Evidenz aus den USA zeigt dies schmerzhaft deutlich: Generative KI wirkt senioritätsverzerrend, sie drückt vor allem auf Juniorrollen, während die Nachfrage nach Seniorprofilen stabil bleibt oder sogar wächst. Genau das ist die Quittung für eine Entwicklung, in der wir Einstiegsjobs als Schonraum statt als Wertschöpfungsraum verstanden haben. Für Deutschland verschärft sich das Dilemma, weil unser duales Ausbildungssystem die Messlatte für unmittelbare Produktivität früh sehr hoch legt und damit die Schwächen klassisch-akademischer Einstiege noch sichtbarer macht. 

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Interview zur MIT-Studie The GenAI Divide: Backoffice, GenAI und Data Strategy – warum Unternehmen zögern und wie es besser geht

Die MIT-Studie The GenAI Divide zeigt: Nur ein Bruchteil der GenAI-Pilotprogramme liefert echten wirtschaftlichen Impact – die Mehrheit stagniert.

Die Untersuchung der MIT-Initiative macht eine deutliche Kluft sichtbar: „About 5% of AI pilot programs achieve rapid revenue acceleration; the vast majority stall, delivering little to no measurable impact on P&L.“ Die größten Erfolge entstehen dabei nicht in Marketing und Sales, sondern im Backoffice. Zudem zeigen die Ergebnisse, dass zugekaufte Lösungen und Partnerschaften erfolgreicher sind als Eigenentwicklungen und dass Adoption besser gelingt, wenn Linienmanager die Einführung treiben. In diesem Interview werden die Befunde der Studie eingeordnet – und mit meinen eigenen Perspektiven zur modernen Data Strategy verknüpft, insbesondere zur Rolle von Governance und Data & AI Literacy als Enabler.

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Warum die meisten Dashboards scheitern und was wirklich dahintersteckt

Nicht die Visualisierung ist das Problem, sondern fehlender Kontext, Zusammenarbeit und Nutzerbeteiligung.

Dashboards: Viel Aufwand, wenig Wirkung

Unternehmen investieren massiv in Dashboards. Sie sollen Transparenz schaffen, Entscheidungen erleichtern und den Erfolg messbar machen. Doch in der Realität werden sie oft kaum genutzt oder schlicht nicht verstanden. Der Grund liegt selten in der Visualisierung selbst. Auch das beste Design, die schönste Farbwahl und der eleganteste Chart-Typ helfen nicht, wenn das Dashboard keinen Bezug zum tatsächlichen Arbeitsalltag der Nutzer hat.

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Architektur im Blindflug: Warum IT der Datenlogik folgen muss – und nicht umgekehrt

Wie ein fundamentales Missverständnis zwischen Daten- und Solution-Architektur digitale Transformation blockiert

Wer glaubt, Datenarchitektur sei lediglich ein Teilbereich der Solution-Architektur, verkennt die wahre Dynamik dateninspirierter Unternehmensführung. Die Technik darf nicht der Maßstab für die Organisation von Prozessen und Daten sein – sondern muss sich ihnen unterordnen. Nur wenn die Datenflüsse und Kernprozesse eines Unternehmens klar definiert sind, kann eine technische Infrastruktur entstehen, die echte Transformation ermöglicht. Das Dogma „Daten folgen der Technik“ hat mehr Digitalisierungs-, KI- und Dateninitiativen scheitern lassen als jede veraltete Software. Wer erfolgreich sein will, muss endlich umdenken: Nicht die Datenarchitektur folgt der IT-Strategie, sondern die IT-Strategie muss sich an der Datenstrategie orientieren – strategisch, strukturell und architektonisch.

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Warum Verantwortung alleine nichts bewirkt – Befähigung als Schlüssel für eine dateninspirierte Zukunft

Wie Unternehmen im KI-Zeitalter echte Handlungsfähigkeit schaffen und Verantwortung mit Befähigung verknüpfen

Die Illusion der reinen Verantwortungsübertragung

Verantwortung ohne Befähigung ist eine Illusion, die den Fortschritt hemmt. Unternehmen, die im KI-Zeitalter nachhaltig erfolgreich sein wollen, müssen diese unbequeme Wahrheit erkennen.

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Daten- und KI-Strategien: Warum Unternehmen ihre strategische Verantwortung nicht delegieren sollten

Wer seine Strategie outsourct, kauft Konzepte, aber keine Zukunft

Unternehmen, die ihre Daten- und KI-Strategie komplett an externe Berater auslagern, vergeben wichtige Chancen auf nachhaltigen Erfolg. Diese Aussage mag zunächst provokant wirken, trifft jedoch genau auf den Kern des Problems: Strategien, die nicht aus dem Unternehmen selbst heraus entstehen, scheitern oft in der praktischen Umsetzung.

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Radikal umdenken: Warum Unternehmen eine dateninspirierte Revolution brauchen

Nur wer radikal dateninspiriert handelt, wird künftig relevant bleiben

Die meisten Unternehmen unterschätzen immer noch das transformative Potenzial ihrer Daten – und gefährden damit ihre Zukunftsfähigkeit.

In vielen Unternehmen werden Daten bis heute vor allem als Nebenprodukt von Prozessen betrachtet, ein Mittel zur punktuellen Effizienzsteigerung oder Optimierung bestehender Abläufe. Traditionelle Denkmuster behandeln Daten oftmals als bloße Rohstoffe, deren Wert erst durch isolierte Analysen entsteht. Doch in einer vernetzten, dynamischen und zunehmend komplexen Welt reicht es nicht mehr aus, nur bestehende Prozesse zu optimieren oder kurzfristige Einsichten aus Daten zu gewinnen. Daten sind kein Nebenprodukt der Digitalisierung, sondern der entscheidende Hebel, um Unternehmen ganzheitlich und nachhaltig zu transformieren.

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So verändert der smarte Einsatz von KI den Umgang mit Wissen im Unternehmen

Schneller Zugriff auf relevantes Wissen entscheidet heute über Effizienz, Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Doch in vielen Unternehmen bleibt dieses Potenzial ungenutzt – Informationen sind verteilt, schwer auffindbar oder veraltet. Smarte KI-Anwendungen setzen genau hier an: Sie verbinden künstliche Intelligenz mit menschlicher Expertise und werden zur zentralen Schnittstelle für ein modernes, leistungsfähiges Wissensmanagement – inklusive automatisierter Lerninhalte, die Weiterbildung neu definieren.

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Hochglanzstrategien, Silodenken und KI-Hype – warum datenbasierter Fortschritt oft scheitert

Alle sprechen über Data Strategy, AI und Governance – doch kaum jemand über das Zusammenspiel. Dieser Artikel zeigt, warum der Weg zur erfolgreichen data driven oder AI First Company ganzheitlich gedacht werden muss – und warum der Mensch dabei im Mittelpunkt steht.

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Die große Denkfalle der Datenstrategie: Warum wir Datenprodukte am falschen Ort bauen

Viele Unternehmen setzen auf Datenprodukte – aber zu spät und in den falschen Teams. Ein Umdenken muss in den operativen Systemen beginnen, nicht erst bei der Analyse.

Vom Rohstoff zum Produkt – aber bitte richtig

Wer als Softwareunternehmen im Wettbewerb bestehen will, muss mehr bieten als funktionierende Software: Es geht darum, Daten in Produkte zu verwandeln. Nur so entsteht echter, nachhaltiger Kundennutzen – und damit eine Differenzierung im Markt. Datenprodukte bieten die Chance, komplexe Informationen verständlich, kombinierbar und skalierbar nutzbar zu machen.

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Data & AI richtig umsetzen: Warum die Technik nicht das Problem ist

Zehn strategische Schritte für Unternehmen, die den Kultur-, Struktur- und Architekturwandel meistern wollen

Die meisten Unternehmen überschätzen ihren Reifegrad bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Daten – und unterschätzen gleichzeitig die kulturellen und organisatorischen Hürden. Die wahre Herausforderung liegt nicht in der Technologie, sondern in der systematischen, strategischen Verankerung von dateninspirierten Denkweisen im gesamten Unternehmen.

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Messpunkte vs. KPIs – Ein entscheidender Unterschied

Vom Messen zum Steuern: Wie Unternehmen mit wenigen KPIs gezielt führen und echte Steuerungsfähigkeit erreichen

Viele Unternehmen steuern nicht – sie messen lediglich. Der Begriff KPI (Key Performance Indicator) wird dabei inflationär verwendet und verliert seine eigentliche Aussagekraft. Was meist tatsächlich gemeint ist, sind Messpunkte – Detaildaten, die für tiefergehende Analysen hilfreich sind. Der fundamentale Unterschied zwischen Steuerung und Analyse wird dadurch häufig nicht erkannt, was in der Praxis zu operativer Unschärfe, ineffizienter Ressourcenverteilung und fehlender strategischer Fokussierung führt.

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Warum Data & AI Initiativen scheitern – und wie Sie es besser machen

Der größte Fehler in der Digitalisierung: Unternehmen investieren in Daten- und AI-Initiativen – ohne strategischen Fokus.

Viele Unternehmen sammeln heute Data- und KI-Use-Cases wie Trophäen, in der Hoffnung, damit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Doch ohne strategische Priorisierung und C-Level-Verankerung bleibt der Großteil dieser Initiativen wirkungslos. Sie sind technisch machbar, aber geschäftlich irrelevant. Was fehlt, ist ein strukturierter Prozess, der sicherstellt, dass nur jene Vorhaben umgesetzt werden, die wirklich zur Unternehmensstrategie passen und messbaren Mehrwert liefern.

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