Können Analytics & AI den Unternehmen helfen, ihre Resilienz in einer sich ständig verändernden Geschäftswelt zu stärken? Gut möglich. Erste Anzeichen dafür gibt es. Erfahren Sie, wie frühzeitige Risikoerkennung, Predictive Maintenance, robuste Cybersecurity, bias-freie Personalbeschaffung und kreativitätsfördernde Schulungen mit Analytics & AI Solutions dazu beitragen.
Wo früher ein 2.0 oder 4.0 als Symbol für innovative Veränderung und Disruption stand, wird heute ein X gesetzt. Manufacturing X, Industry X, Digital X. Alle Welt scheint sich darin einig zu sein, dass der Mehrwert aus vernetzten Daten besser heute als morgen abgeschöpft werden sollte. Prozesse neu zu denken, heißt: sie mithilfe datenbasierter End-to-End-Lösungen intelligent zu verzahnen, zu automatisieren und effizienter zu machen. Bei der Implementierung sollen Standards, wie sie etwa von der OI4 Alliance entwickelt und etabliert werden, helfen.
Ein Grund für den starken Drive Richtung Digital & Data Engineering, den wir aktuell industrieübergreifend wahrnehmen, ist zum einen die Marktdurchdringung der Artificial Intelligence inkl. GenAI, LLMs, Copilots, Machine Learning, Analytics usw. Doch eine Technologie an sich bedingt noch keinen Zweck. Weitaus auschlaggebender erscheint die Tatsache, dass Unternehmen, gefühlt stärker als früher, lernen müssen mit Unsicherheiten umzugehen. Globale Entwicklungen, strategische Prioritäten, ein volatiler Technologiemarkt, der Klimawandel – vieles ist ungewiss und wird es auf absehbare Zeit auch bleiben. Und hier erleben wir gerade einen Antagonismus: Auf der einen Seite werden unternehmerische Entscheidungen sehr sorgsam abgewogen, ob denn auch die richtigen Projekte und die richtigen Partner gewählt wurden. Zu groß ist die Angst vor versteckten Kosten und falschen Zukunftsakzenten. Auf der anderen Seite gilt gerade in High-Risk-Phasen: Keine Angst vor Fehlern haben. Besser ausprobieren und fortwährend anpassen.
Um die eigene Resilienz zu stärken, so die Empfehlung von Wirtschaftsweisen, müssen Unternehmen sich in fünf Bereichen gut aufstellen: Antizipation, Ausdauer, Robustheit, Diversität und Kreativität. Die Frage, die dabei viele umtreibt: Wie können Analytics & AI Solutions hierfür einen wertvollen Dienst leisten? Eine pauschale Antwort darauf gibt es nicht, zu spezifisch sind die Anwendungsfälle im Einzelnen. Doch es zeichnen einige Trends ab:
So vielseitig das technologische Potenzial von Analytics & AI Solutions ist, um Unternehmen zu helfen, schneller komplexe Probleme zu lösen, so sehr mangelt es häufig noch an grundlegenden Voraussetzungen, um den Dateninput sinnvoll zu nutzen. Im Vorfeld müssen die Firmen sicherstellen, dass die Datenerfassung komplett digitalisiert und strukturiert ist. Auch die Themen Datenspeicherung, Datenintegration, Datenmodellierung etc. müssen zukunftsfest aufgesetzt sein, damit Analytics-Lösungen wirksam zum Tragen kommen. Das haben die Führungskräfte in Deutschland auch unlängst erkannt, wie die steigende Investitionsbereitschaft in Data, Analytics & AI Solutions aufzeigt. Primus inter pares ist hier zweifellos Microsoft mit seiner Ankündigung, mehr als 3 Mrd. Euro in Datacenter, Weiterbildung und andere AI-Kapazitäten in Deutschland investieren zu wollen.
Wie Unternehmen ihre Daten operationalisieren, mit welchen Technologien und Tools sie den Mehrwert für ihr Geschäft ziehen, muss jeder für sich in einer eigenen Analytics & AI-Roadmap festlegen. Die meisten Tech-Führungskräfte arbeiten – gerade zu Beginn ihrer AI-Journey – mit externen Spezialisten zusammen, um von deren Best Practices und Umsetzungserfahrung zu profitieren. Vom ersten Digital & Data Assessment, über Architecture & Technology Reviews bis zur kompletten Entwicklung und dem Roll-out von Data- & Analytics-Anwendungen bieten wir bei Device Insight eine breit gefächerte Unterstützung für unsere Kunden und Partner an.
An welchem Punkt stehen Sie gerade? Wie ist Ihre Datenstrategie? Welche Ansätze möchten Sie besser verstehen, vergleichen oder auch testen? Woran hapert es? Wir freuen uns über einen Austausch.
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