Expert Chat: Effective Data Science & AI Use Case Identification, Evaluation & Realisation

Die meisten Unternehmen haben sich inzwischen mit den Themen Data Science & AI befasst. Sie haben erkannt, dass Data Science & AI dazu beitragen, Produkte und Dienstleistungen intelligenter zu machen sowie Prozesse zu optimieren und dadurch Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Die Anwendung und Implementierung von Data Science & AI sowie der daraus resultierende strategische und operative Nutzen variieren erheblich zwischen den Unternehmen.

Erste Gehversuche machen die Unternehmen oft mit GenAI (ChatGPT, Copilot etc.). Das greift jedoch zu kurz. Data Science & AI hat viel mehr zu bieten. Zudem kommen Unternehmen oft nicht über das Ausprobieren hinaus und es können keine wirtschaftlichen «Business Cases» identifiziert werden.

Durch die breit angelegte Erprobung werden die Ressourcen und finanziellen Mittel stark beansprucht. Zusätzlich basieren die wenigen realisierten Use Cases überwiegend auf individuellen und spezifischen «Technology Stacks». Dies verhindert die Skalierbarkeit der Realisierung und treibt Komplexität sowie Kosten.

Insgesamt führt dies zu einer fehlenden Durchschlagskraft für die wirtschaftliche Etablierung von Data Science & AI.

Unternehmen, welche die technologischen Voraussetzungen für die skalierbare Nutzung von Data Science & AI schaffen sowie Use Cases agil identifizieren, evaluieren und realisieren, erzielen substanzielle Wettbewerbsvorteile.

Im Expert Chat beantworten Patrick Zellweger und Philip Zellweger anhand konkreter Projektbeispiele die wichtigsten Fragen dazu:

• Wo stehen die Unternehmen in der digitalen Transformation und wo mit der Implementierung von Data Science & AI Lösungen?
• Wie werden nutzbringende, wirtschaftliche Data Science & AI Use Cases identifiziert, evaluiert und realisiert?
• Welche technologischen Voraussetzungen müssen geschaffen werden, um Data Science & AI Use Cases skalierbar realisieren zu können?

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