Künstliche Intelligenz respektive Artificial Intelligence (AI) ist eines der aktuell wichtigsten Themen im Rahmen der digitalen Transformation. Der erfolgreiche Einsatz von AI benötigt das Durchbrechen von technischen und organisatorischen Silos. Mit einem ganzheitlichen und interdisziplinären Ansatz sind innovative Lösungen möglich.
In dieser zweiteiligen Serie «Leading with AI – strategisch denken, wirksam umsetzen» stellen wir zwei wesentliche Elemente unseres diselva AI Excellence Frameworks vor. Der erste Teil fokussiert sich auf das Thema «Strategisch Denken», der zweite Teil widmet sich dann dem «Wirksam Umsetzen».
Wir als diselva haben eine hohe Begeisterung für technologische Innovationen und viel Erfahrung in der erfolgreichen Umsetzung neuer Lösungen. Gleichzeitig sind wir uns auch bewusst, dass gerade bei Trends meistens nicht die erstbeste Idee zum Erfolg führt.
Um unsere Kunden im Thema AI erfolgreich in die Zukunft begleiten zu können, haben wir daher das diselva AI Excellence Framework entwickelt. Dieses hilft, die strategischen top-down Komponenten mit den umsetzungsorientierten bottom-up Initiativen gesamtheitlich anzugehen.
Das diselva AI Excellence Framework orientiert sich an bewährten Modellen und integriert die Herausforderungen von AI in natürlicher Weise an den notwendigen Stellen. Im folgenden sind die Elemente des Frameworks kurz beschrieben.
AI Exploration & Strategy (Discover)
Ein wesentliches Element des strategischen Denkens ist das Entdecken. Wie funktionieren das Geschäft und die Geschäftsprozesse der Organisation im Detail und welche neuen Möglichkeiten ergeben sich daraus? Auf technischer Ebene spielen im Rahmen von AI bestehende Daten und Anwendungen eine wichtige Rolle. Enterprise Architecture Methoden helfen dabei, diese einzuordnen. Die ersten Ideen für den AI-Einsatz entstehen bereits.
AI Feasibility & Use Case Selection (Validate)
Motivierend und kreativ ist das Sammeln von AI-Anwendungsfällen. Welche innovativen Einsatzgebiete gibt es für AI in der Organisation? Anschliessend folgt der arbeitsintensive Teil der Validierung der Anwendungsfälle bezüglich Business-Fit, Data-Fit, AI-Fit und Governance-Fit bei dem auch die Risiken, Kosten und Nutzen analysiert werden. Das Ergebnis ist eine fundierte Entscheidungsgrundlage für den konkreten Einsatz von AI.
AI Prototyping & Experimentation (Prototype)
Um AI-Lösungen wirksam umsetzen zu können, verfahren wir agil und wissenschaftlich. Die Lösung wird so umfassend wie nötig umgesetzt, in der Praxis experimentell in einem definierten Rahmen eingesetzt und die daraus resultierenden Ergebnisse bewertet. Ist die Lösung erfolgreich, kann diese weiterentwickelt und ausgerollt werden.
AI Deployment & Integration (Scale)
Der Betrieb und die Integration von AI-Lösungen sind komplex und sollten nicht ausschliesslich organisch wachsen. Sie müssen Teil einer übergreifenden IT-Strategie sein. Die Definition einer einheitlichen Plattform ist elementar für die Integration von Daten und Anwendungen über Schnittstellen und einer belastbaren Sicherheits-Architektur. AI-Modelle haben hohen Hardware-Anforderungen. Ob in der Cloud oder im eigenen Data-Center ist eine gute Elastizität der Plattform ein wichtiger Erfolgsfaktor.
AI Governance & Continuous Optimization (Sustain)
Das diselva AI Excellence Framework ist mit gezieltem strategischem Denken trotzdem schnell in der wirksamen Umsetzung. Diese hohe Geschwindigkeit erfordert jedoch einen nachhaltigen Kern. Klare Vorgaben und Kontrollen für den Datenschutz und insbesondere den Umgang mit personenbezogenen Daten (PII, Personally Identifiable Information) müssen laufend berücksichtigt werden. Eingesetzte AI-Lösungen werden laufend verbessert, um den besten Nutzen zu bringen und die aktuellsten Entwicklungen praktisch anwendbar zu machen.
Mehr zum Thema «Leading with AI – strategisch denken, wirksam umsetzen» gibt es dann im zweiten Teil «Leading with AI – wirksam umsetzen».
Für weitere Informationen zu den diselva Angeboten freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.