Wir als diselva haben eine hohe Begeisterung f\u00fcr technologische Innovationen und viel Erfahrung in der erfolgreichen Umsetzung neuer L\u00f6sungen. Gleichzeitig sind wir uns auch bewusst, dass gerade bei Trends meistens nicht die erstbeste Idee zum Erfolg f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n
Um unsere Kunden im Thema AI erfolgreich in die Zukunft begleiten zu k\u00f6nnen, haben wir daher das diselva AI Excellence Framework<\/strong> entwickelt. Dieses hilft, die strategischen top-down Komponenten mit den umsetzungsorientierten bottom-up Initiativen gesamtheitlich anzugehen.<\/p>\n\n\n\n Das diselva AI Excellence Framework orientiert sich an bew\u00e4hrten Modellen und integriert die Herausforderungen von AI in nat\u00fcrlicher Weise an den notwendigen Stellen. Im folgenden sind die Elemente des Frameworks kurz beschrieben.<\/p>\n\n\n\n Ein wesentliches Element des strategischen Denkens ist das Entdecken. Wie funktionieren das Gesch\u00e4ft und die Gesch\u00e4ftsprozesse der Organisation im Detail und welche neuen M\u00f6glichkeiten 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 f\u00fcr den AI-Einsatz entstehen bereits.<\/p>\n\n\n\n Motivierend und kreativ ist das Sammeln von AI-Anwendungsf\u00e4llen. Welche innovativen Einsatzgebiete gibt es f\u00fcr AI in der Organisation? Anschliessend folgt der arbeitsintensive Teil der Validierung der Anwendungsf\u00e4lle bez\u00fcglich 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 f\u00fcr den konkreten Einsatz von AI.<\/p>\n\n\n\n Um AI-L\u00f6sungen wirksam umsetzen zu k\u00f6nnen, verfahren wir agil und wissenschaftlich. Die L\u00f6sung wird so umfassend wie n\u00f6tig umgesetzt, in der Praxis experimentell in einem definierten Rahmen eingesetzt und die daraus resultierenden Ergebnisse bewertet. Ist die L\u00f6sung erfolgreich, kann diese weiterentwickelt und ausgerollt werden.<\/p>\n\n\n\n Der Betrieb und die Integration von AI-L\u00f6sungen sind komplex und sollten nicht ausschliesslich organisch wachsen. Sie m\u00fcssen Teil einer \u00fcbergreifenden IT-Strategie sein. Die Definition einer einheitlichen Plattform ist elementar f\u00fcr die Integration von Daten und Anwendungen \u00fcber Schnittstellen und einer belastbaren Sicherheits-Architektur. AI-Modelle haben hohen Hardware-Anforderungen. Ob in der Cloud oder im eigenen Data-Center ist eine gute Elastizit\u00e4t der Plattform ein wichtiger Erfolgsfaktor.<\/p>\n\n\n\n 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 f\u00fcr den Datenschutz und insbesondere den Umgang mit personenbezogenen Daten (PII, Personally Identifiable Information) m\u00fcssen laufend ber\u00fccksichtigt werden. Eingesetzte AI-L\u00f6sungen werden laufend verbessert, um den besten Nutzen zu bringen und die aktuellsten Entwicklungen praktisch anwendbar zu machen.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/diselva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/diselva-ai-excellence-framework-neu.png?w=1360&quality=78&ssl=1\")
<\/figure>\n\n\n\nAI Exploration & Strategy (Discover)<\/h4>\n\n\n\n
AI Feasibility & Use Case Selection (Validate)<\/h4>\n\n\n\n
AI Prototyping & Experimentation (Prototype)<\/h4>\n\n\n\n
AI Deployment & Integration (Scale)<\/h4>\n\n\n\n
AI Governance & Continuous Optimization (Sustain)<\/h4>\n\n\n\n