#23: KI-Strategie für Unternehmen: So führst du KI erfolgreich ein!

0:00 Was noch mal wichtig ist, wir wollen bei der KI Transformation nicht bestehende Prozesse mit KI besser machen. Soll eigentlich definieren, was ist das, was hinten rauskommen muss. Ja, also wenn

0:11 ich definiere, was hinten rauskommen muss, dann kann ich die KI darauf trainieren, aber ich muss nicht jeden bestehenden Prozess mit der KI verbessern.

0:22 Episode 23 vom Cointelligence Podcast, eurem KI Lern Podcast mit Morit Heiniger und mir Benjamin Wüstenhagen. Heute geht es um KI Strategie. Wie könnt ihr in eurem Unternehmen KI strategisch

0:35 einführen? Nachdem wir beim letzten Mal taktisch waren, geht's heute eine Ebene höher. So sieht's aus. Und fairerweise haben wir letztes Mal auch schon ein bisschen

0:46 angefangen über das ganze Thema ähm Strategie zu sprechen. Dann haben wir uns überlegt ähm Use Casases sind eine Sache, aber Use Casases an sich sind natürlich nicht

0:56 genug, ne? Ich muss das Ganze irgendwie einbinden in eine Gesamtstrategie und ähm in so eine Gesamtstrategie, da gibt's verschiedene Elemente, die irgendwie relevant sind, äh die wir uns

1:05 bedenken müssen. Ähm ich habe die erste Frage ist immer so ein bisschen, brauche ich eigentlich eine KI Strategie oder ist KI sollte es nicht Teil meiner Gesamtstrategie sein? Und ähm meiner

1:19 Meinung nach er gibt es, du brauchst eine Gesamtstrategie und KI ist ein wichtiges Element oder Teil der gesamten Gesamtstrategie. Wenn du aber so vorgehst und sagst, ich will mir eine KI

1:30 Strategie entwickeln, dann führt es natürlich dazu, dass du dich ganz intensiv eben mit diesem einen Thema auseinandersetzt und quasi durch alle Abteilungen einmal denkst, ähm wie kann

1:42 uns denn hier KI unterstützen, wie dann quasi die ganze Implementierung Unternehmen aussieht und äh wie wir das machen, was wir schon besprochen haben mit Lab und quasi Personen einzubinden,

1:53 klare Führung vorzugeben, kommen wir gleich noch mal im Detail dazu. Wichtig ist, glaube ich, egal, ob du ob du es KI Strategie nennst oder ob du es als Teil deiner Unternehmensstrategie siehst,

2:03 wichtig ist sich von oben von dem Leadership aus darüber Gedanken zu machen und sich zu bewusst zu sein, dass ich es für die nächsten 5 Jahre unbedingt brauche, weil KI nicht mehr

2:14 weggeht und das ist die Aufgabe von einem Leadership von ganz oben quasi diese Richtung vorzugeben. ist glaube ich so ein Plattform vergleich mal mit einem Plattformwechsel,

2:25 wie es vielleicht mit der Cloud war oder mit mobile. Das hat jetzt nicht alle Unternehmen betroffen, eher nur die digital Unternehmen, wobei KI jetzt wirklich alle Unternehmen betrifft als

2:35 großer Plattformwechsel und Unternehmen müssen eigentlich in Zukunft aus meiner Sicht KI ins Zentrum stellen und dürfen sich nicht nur als so ein kleinen Appendix verstehen. Du bist selbständig

2:46 und willst mit KI und digitalen Tools nicht den Anschluss verlieren, dann schau mal bei The Key Academy vorbei. Unsere Online Lehrgänge mit EAK Zertifikat sind verständlich, flexibel

2:57 und bringen dich wirklich weiter, auch ohne Vorwissen. Keypunacademy lernen, das zu deinem Alltag passt. Genau. Natürlich ist hast du irgendwie ein Geschäftsmodell, ne? musst irgendwie

3:06 deine Kunden und dein Produkt und so weiter ähm irgendwie mit beachten und nicht irgendwie so ähm ja, wie du sagst, so KI irgendwo am Rand versuchen irgendwo dranzustecken und hier und da

3:16 mal ein GPT irgendwie zu verwenden. Das sind alles super erste Schritte, weil es Leuten die Augen irgendwie öffnet. Aber natürlich musst du überlegen, nachdem du, ich sag mal, die ganzen

3:27 Effizienzchritte gegangen bist mit Automatisierung, den Leuten die Superpower gegeben hast, die Leute ausgebildet hast, auch überlegen, was heißt eigentlich KI für mein

3:36 Geschäftsmodell an sich? Wie muss ich mein ganzes Service Offering, wenn ich ein Dienstleistungsunternehmen bin, neu denken, wie muss ich meine ganze Produktstrategie

3:47 oder mein ganzes Produkt verändern, da ich das, dass ich eben Möglichkeiten habe ähm mit KI, die ich vorher nicht hatte und das sind dann nicht so Sachen wie viele Software Firmen machen, cool,

3:57 jetzt packe ich irgendwo noch ein Chatbot oben drauf. Also ja ganz grundsätzliche Gedanken, die ich mir eben als Geschäftsfung machen muss. Und wichtig dabei ist auch, dass der

4:04 Schlüssel nicht da drin liegt, wie du schon sagtest, in den Tools, sondern der Schlüssel zur effektiven Nutzung liegt im Lernen, im organisatorischen Lernen. Ich muss also eigentlich meine

4:14 Organisation so aufstellen, dass sie ständig sich weiterentwickeln kann, dass sie lernen kann und dafür brauche ich die Führung ähm und die entsprechenden Laborräume,

4:24 um das zu ermöglichen. Na, die erste Frage, die wir immer in so einem Discovery Call stellen, wenn sich Unternehmens bei Unternehmen bei uns melden, sagen und sagen, wir wollen

4:34 irgendwie ja AI Enablement, wir wollen nächsten Schritt gehen und in so einem Discovery Call versuche ich natürlich rauszinden, was ist die Motivation, ne? Wir hatten letzte Folge äh über die

4:45 Motivation der IT gesprochen, die Cover your ass ist. Wenn ich quasi in IT Head da verstehen habe sitzen, aber weiß ich relativ schön, okay, die wollen so ein Kompetenzschulung haben für die ganzen

4:56 Mitarbeitenden, aber für oft sind es dann Führungspersonen oder Head of Marketings. Ähm und es kommt häufig vor, dass die Personen motiviert sind. Aber wenn ich dann frage

5:09 und das ist die erste Frage, die stelle, wie denkt euer Leadership über das Thema KI nach? Und wenn dann zurückkommt, ja, das ist noch ein bisschen schwierig, da arbeiten wir noch dran. Die sind noch

5:20 nicht soweit. Da weiß ich sofort, das ist für uns kein Kunde. Weil ich kann dem Unternehmen nicht helfen, wenn von oben nicht das Mindset ist, dass ich was verändern muss. Und

5:31 umgedreht die erfolgreichsten Kunden, die wir haben, die schon zwei KI Führerscheine gemacht haben, Hackathons und so weiter, also wirklich das ins Unternehmen treiben, das sind die

5:40 Unternehmen, wo wirklich ganz oben die C Level, also CEO, CMO und so weiter verstanden haben. Sie machen, sie müssen was machen, sie müssen ihr Unternehmen transformieren

5:53 und die geben das quasi von oben in die Organisation rein und enabeln ihre Mitarbeitenden. Aber wenn oben nicht das Mindset da ist, dann sagen wir eigentlich: "Ja, good luck, hier ist

6:04 unsere Lernplattform, da könnt ihr euch im Marketing Team quasi selbst weiterbilden, Use Cases finden und so weiter, aber diesen Transformationsansatz, den können wir gar nicht gehen."

6:13 Das das heißt, ich meine sieht man ja auch in Deutschland schön bei Digitalisierung dort, wo es nicht von vorne oder von vorne mitgedacht wird und gesagt wird, die müssen die ganze Organisation

6:21 digital umkrempeln, schalt ja, wie man sehr schön sieht an Großteil der Verwaltung. Ja. Ja. Ähm, was noch mal wichtig ist, wir wollen bei der KI Transformation nicht bestehende Prozesse mit KI besser

6:36 machen. S wollen eigentlich definieren, was ist das, was hinten rauskommen muss. Ja, also wenn ich definiere, was hinten rauskommen muss, dann kann ich darauf trainieren, dann kann ich die KI darauf

6:46 trainieren, aber ich muss nicht jeden bestehenden Prozess mit der KI verbessern. Ich habe ganz interessante Ansatz, also was ich glaube ich jetzt noch so ein bisschen ergeben wird. Also

6:56 ich glaube, was grundsätzlich klar ist, wenn ich ein scheißprozess habe, wird den die KI nicht besser machen, ne? erstmal ähm das ist glaube ich ein grundsätzliches was einfach stimmt. Die

7:06 Frage ist aber so ein bisschen ähm glaube ich und darauf spielst du vielleicht auch an, kann ich einfach, wenn ich das Endziel definiere und die KI viel Rechenkraft hat und viel Tools

7:20 nutzen kann, kann die nicht einen Weg finden, der vielleicht mit den von uns optimierten Prozessen gar nicht so viel zu tun hat. Und im Prinzip dieses ähm dieses diese informellen Connections,

7:33 die irgendwo in dem Unternehmen ja stehen und Kommunikationswege, die irgendw bestehen, replizieren und so einen Lösung finden, die funktioniert und viel besser ist. Also es ist

7:44 entspannende Überlegung. Ja, kön gleich eingehen. Es gibt da interessante Forschung anhand von Schachcomputern, wenn man sowas sich mal angeschaut angeschaut hat. Können die

7:53 Schachcomputer besser lernen, wenn ich ih alle möglichen historischen Schachspiele und Strategien gebe oder es ist besser, wenn ich sag, ne, so so sieht Gewinn aus. Ja, hier ist ganz viel Compute.

8:05 Figur out. Figured out. Ja, genau. Ja, aber ich glaube, bis wir dahinkommen, also ich meine, das ist ja ist jetzt nicht so, dass ich mein Unternehmen an Stecker an die KI anschließe

8:16 und sage, hier guck mal, das Endziel ist, wir wollen viel Geld verdienen und unsere Kunden zufriedenstellen und jetzt mach mal. So funktioniert ja leider die Welt nicht. Das kann ich natürlich

8:27 irgendwie isoliert in bisschen Testszenarien machen. Ähm, aber allein durch die Abhängigkeiten oder nicht verbunden sein von x verschiedenen Systemen in dem Unternehmen ähm

8:41 was immer mehr vernetzt wird natürlich. Aber ich glaube heute muss für die meisten Unternehmen meiner Meinung nach noch der Ansatz zu sein. Wenn ich wirklich nachhaltig KI integrieren will,

8:51 muss ich mir eben auch Gedanken machen über meine Systeme, über meine Datenlandschaft, über Datenschutz, über Zugänge oder auch Nichtzugänge. ähm und einfach die Prozesse einmal sauber

9:04 aufzuziehen und dann eben ja dort zu überlegen, wie verwende ich jetzt hier KI, ob das jetzt eine Automatisierung ist mit KI, ob das ein Agentensystem ist oder whatever, um irgendwie besser zu

9:15 werden. Ähm das ist ein Task, den haben, glaube ich, viele Unternehmen viel zu lange vernachlässigt. Die sind auch heute im, also die Unternehmen, die jetzt schnell sind und schnell in die

9:22 Umsetzen kommen, sind die, die sich vor 5 Jahren Gedanken gemacht haben. Äh, wie sieht es eigentlich mit unseren Daten aus und wie sauber sind die? Wo werden die abgelegt und wie strukturiert sind

9:31 die und viele rennen jetzt glaube ich da gerade ein bisschen hinterher, um das irgendwie nachzuziehen. Ähm und ja, also sehr extrem wesentliche Komponenten. Es gibt ja so eine schöne Theorie, die

9:41 Garbage K Theorie, dass man sagt, in einigen oder in vielen Unternehmen ist es gar nicht so, dass alle Prozesse so schön ausdefiniert sind und du die ganzen Daten so wunderbar hinlegen

9:51 kannst, sonder im Prinzip Probleme, Lösung, Entscheidungsträger sind irgendwie in in dem Mülleimer und du schüttelst den und irgendwie treffen sie aufeinander und dann kommt eine Lösung raus. Ja,

10:00 und du kannst von außen gar nicht so richtig sehen, wie es eigentlich kommt. Und darauf zielt dieses Thema ab, äh ich muss den Output definieren und Computer aufschmeißen. Mm. Und dann kommt es

10:09 raus, weil ich gar nicht in der Lage bin bei so komplexen Organisationen das genau zu mappen. Ich vermute bei kleinen Organisationen so wie wir sie kennen, also ich glaube, ich würde mir

10:19 zugestehen, ich kriege die Prozesse noch ganz gut gemappt, die wir im Unternehmen haben, aber es ist auch ein einfaches äh bei dem kleinen Unternehmen, wenn das Faktor 1000 ist, wahrscheinlich

10:28 schwieriger. Ja. Ja, das ist ein spannender Ansatz äh dieser dieser Artikel von Ethan Monic Let. Ja, dann auch noch wichtig, Modelle sind austauschbar. Also die KI Strategie

10:40 hängt nicht an GPT 3 4 5 7 12, sondern sie hängt am Ende im Kontext. Also ich muss in der Lage sein, das in meinen Unternehmen in meine Unternehmenswelt zu integrieren, mein

10:52 Domainwissen zu haben, was du auch schon sagtest, ja, den Kontext zu geben, hängt nicht am Modell. Ja, und ich wäre dumm, wenn ich mich auf einen, also wenn ich mich auf ein Modell fokussieren würde,

11:04 die Modelle werden ja ständig bessern. So und ob ich jetzt irgendwie von dem GPT irgendwie 4 oder For wechsel, ist es könnte ich genauso gut von One auf irgendwie in das neue Cloud

11:20 Modell oder Crockmodell wechseln. Klar, gibt noch Infrastruktur dem dahinter mit API und wie die Sachen genau funktionieren, aber ähm ich glaube die grundsätzliche Entscheidung ist immer so

11:28 ein bisschen ja, nutze ich eins dieser großen Anbieter, nutze ich ein Open Source Modell, aber ich muss die und natürlich muss ich sobald ich das Modell austausche auch wieder ganz viele Tests

11:37 fahren, um zu gucken, ob die Ergebnisse noch die gleichen sind, ob die vielleicht eventuell sogar mit einem besseren Modell schlechter geworden sind, weil ich vorher irgendwelche

11:45 Sachen reingepromptet habe, musste, weil die Modelle vorher zu schlecht waren, die neuen es eigentlich können, aber ich verschlimme besser sozusagen und natürlich eine Herausforderung, aber ja,

11:53 wie du sagst, das müssen es kommt auf die Systeme an, auf den Kontext, die ich dem ganzen ähm gebe und äh muss mich da quasi mit den Modellen weiterentwickeln und äh da agil bleiben, was die Lösung

12:05 angeht. Na, die Innovation entsteht durch den nicht den Toolkauf, sondern am Ende durch den Kulturwandel. Ja, ich muss den Kulturwand hinbekommen, wie du schon sagtest, ne? Und das muss dann

12:14 irgendwie geführt werden. Ja, das ist ein Change, das ist wirklich ein Change Management Thema, ein Change Management Prozess, ne? Ich muss die Leute irgendwie abholen. Ich muss den

12:22 den Grundlagen beibringen. Ich muss den die Angst nehmen. Ich muss den zeigen, dass sie KI Superkräfte bekommen und nicht, dass die böse KI den Job wegnimmt. Und nur wenn ich das

12:31 hinbekomme, dass alle irgendwie anders denke im Unternehmen, dann schaffe ich es auch nachhaltig die Sachen irgendwie zu implementieren, die Ideen zu bekommen, die Offenheit zu bekommen.

12:40 Wenn alle dagegen sind, dann ist es egal, wie toll die KI ist und wie gut die Tech technischen Fähigkeiten sind. Und von den Piloten in der Skalierung kommst du halt nur also a musst du die

12:51 Pilot mal haben, logo, aber damit du skalieren kannst, brauchst du am Ende auch die richtige Governance. Du brauchst die richtigen Rollen und du brauchst auch die richtigen Kpi

13:00 dann schon diese strategische Steuerung. Absolut weg vom rein taktischen. Wir machen mal hier ein Custom GPT in Abteilung X. Egal ob KI Neuling oder bereits erfahrene Nutzerin aus Snipkey

13:11 Deutschlands umfangreichster KI Lernplattform findest du genau die richtigen Inhalte. Hunderte anwendungsbezogene Video Tutorials und klare Lernfalle mit Zertifikat warten

13:21 auf dich. Profitiere von einer riesigen aktiven Community, Ideal für Einzelpersonen und ganze Teams, die KI verstehen und nutzen wollen. Mitarbeiter von über 500 Unternehmen lernen bereits

13:32 mit uns. Entdecke mehr auf snipkey.de. Ja, die einzelnen Cases die helfen der individuellen Leistung von Mitarbeitern. Also, wenn ich meine Sachen automatisere, super für mich, aber damit

13:43 das Unternehmen da auch voll Ja. nutzend rausziehen kann, damit ich diese Invell Leistungssteigerung auch aufs Unternehmen ziehen kann, brauche ich halt der Organisation dahinter

13:53 und Strategie und quasi genau, ich muss es im Gesamtkontext des Unternehmens einfach pushen und motivieren. Das ist ja so ein bisschen die Diskanz. Du siehst, wenn du so ROI Cases, also

14:05 Returnal Investment Cases von KI siehst, da sind ganz viele CFOs einfach noch kritisch, weil sie es noch nicht so richtig sehen, während die Leute halt an sich massive Produktivitätsgewinne

14:15 berichten. Wie passt es zusammen? Passt halt zusammen, weil es halt einfach noch nicht die Strukturen und Prozesse gibt, sowas gesamtunternehmerisch zu denken und einzuführen. Natürlich ist halt die

14:26 Frage, was ich mache als Mitarbeiter, ne? Wilde ich jetzt noch halb so lang arbeite und dann Freitag immer im Homeoffice rumsitze und nichts tu und quasi mein mein Leben genieße, ja, dann

14:35 bin ich deutlich günst deutlich effizienter geworden. Aber was hat das Unternehmen dann davon? Ja, aber wenn das Unternehmen das nicht quasi mitdenkt und strategisch überlegt, wie man diese

14:45 Effizienzgewinne oder aber auch die Qualitätsgewinne im Output irgendwie im Unternehmen ähm ja verankert, plant, steuert, umsetzt ähm dann gewinnt ich auch uns als Unternehmen erstmal nicht, ne?

14:59 Und ich muss auch in der Strategiearbeit psychologische Barrieren abbauen. Ich glaube, wir haben schlechte Beispiele in letzter Zeit öfter gesehen, dass Unternehmensführer dann gesagt haben:

15:08 "Hey, wir wir stellen niemand mehr ein oder wir können 50% aller Jobs cutten." D wenn ich das kommuniziere, ist die Motivation der Mitarbeitenden da jetzt mitzuziehen jetzt nicht so krass

15:19 ausgeprägt, würde ich mal denken. Ja, also irgendwie den Leuten beizubringen wirklich dieses hey KI gibt dir Superpowers und du machst im Zweifel ist dein Job ein anderer, weil du die

15:29 Aufgaben nicht mehr machen musst, die dir keinen Spaß gemacht haben und einfach zu zeigen, was alles geht und möglich ist und den Leuten es beizubringen, das führt einfach

15:38 irgendwie zu der zu der Veränderung und dieser diese psychologische Barriere äh die du da ansprichst oder diese ähm ja dieses diese interne äh Blockade, die Leute hal oft haben. Und das sehen wir

15:50 total oft bei so, wenn wir mit Unternehmen sprechen und dann so KI Führerscheine machen, 50% hab Angst hab Angst vor der KI. Warum? Weil sie es nicht kennen. Weil ganz natürliches Phänomen.

16:02 Wenn du etwas nicht kennst, dann hast du Angst davor und wenn du natürlich die Angst auch so kommunizierst, also Ja, genau. Ja. Ja, genau. Wenn du dann als hier sagst, cool, wir machen jetzt

16:11 KI und ich kenne ein Unternehmen, ich erwähne das jetzt mal nicht. Da arbeitet ein guter Kumpel von mir, Grüße an Tobi nach Köln. Ähm da ähm ist der CEO quasi genauso und sagt so: "Leute äh wir

16:24 müssen jetzt überall Leute rausschmeißen, wir machen alles mit KI." Ähm und na ja, dann kriegst du halt auch äh glaube ich am Ende das Ergebnis, weil es halt die das Mindset gibt zu sagen,

16:34 wir machen das gleiche mit 50%. Ja, fair. Und das ist glaube ich oft so das erste die erste Idee, aber halt am Ende gewinnen die, die quasi natürlich gewisse Verschiebung haben in der in in

16:47 den Rollen in dem Unternehmen, aber die sagen cool, wir können jetzt sag machen, wir produzieren jetzt mehr schneller besseren Output und das sind am Ende die Unternehmen, die gewinnen und nicht die,

16:57 quasi sich hinsetzen und sagen so, wir machen jetzt alles nur noch genauso nur mit halb so viel Leuten. Und ich glaube eine wichtig ein wichtiger Aspekt an der Strategie ist

17:05 auch noch, dass er eine Weile Use Cases ähm oder dass die Strategie Us Casases zulassen muss, die bisher so ein bisschen im Schatten sind, ne? Das widerspricht sich auch manchmal mit dem

17:17 ganzen Thema IT-Stategie und alles muss einheitlich sein, aber gerade in dem in der schnell in der sich schnell entwickelnden KI Welt habe ich eben Kollegen und Kollegen, die irgendwo was

17:26 ausprobieren. Ja, und das muss das darf aber nicht dann verboten werden, gesetzt den Fall Datenschutz und so weiter passt, sondern es muss eigentlich ins Rampenlicht gestellt werden, damit

17:37 ich schöne Beispiele habe. Da beißt sich manchmal so ein sehr zentralistischer Ansatz äh mit der Schnelligkeit und der Agilität. Ja. Ja. Es braucht irgendwie die verschiedenen Elemente, das haben wir

17:49 angesprochen, ne? Es braucht irgendwie zentralistische Vorgabe und Strategie. Ähm, es braucht die Leute, die quasi für sich Anwendungsfälle entdecken und ausprobieren, auch die Möglichkeit

18:00 haben, sofern sie in der gewissen Struktur und gewissen Leitplanken agieren, eben die Sachen auszuprobieren. Und es braucht eben dieses ähm ja dieses diese Multiplikatoren, die du

18:13 angesprochen hast, die quasi ganz offiziell und in public an Projekten arbeiten, die auch mal scheitern können, die Ergebnisse kommun kommunizieren, ob das in irgendwelchen wöchentlichen

18:23 Calls, in Newslettern ist und so weiter und so fort. Also so eine eine Kombi zwischen dezentralem und quasi zentralem ähm ja Herangegensweise an die KI. Das NAumänglich. [Musik]

18:40 Ja und dann muss das Wissen intern aufbauen und aber auch verteilen. Also es darf jetzt nicht nur sein, dass es so irgendwie 17 KI Götter gibt, die da rum springen. Ja,

18:50 wenn die ihr wissen bei sich behalten, hilft mir auch nicht. Ja, ich brauche die, um es voranzutreiben, aber da muss das Wissen eben auch in die Crowd sozusagen gebracht werden.

18:57 Ja. Ähm und last but not least, glaube ich, ist wichtiger Bestandteil, dass die Skalierung auch gemessen wird. Also, dass ich halt sage, wenn ich KI in den in das Zentrum meiner Strategie stelle,

19:09 dann muss ich auch irgendwo messbar machen, ob es ob ich es schaffe, das skaliert äh zu haben, dass ich viele Menschen erreiche, viele Abteilungen erreiche, viele Unternehmensbereiche erreiche,

19:20 weil viel Prozesse setzt sich um. Ja, wirklich auch Dinge die was mache ich denn kann ich denn heute was ich vorher nicht konnte neb Netflix haben wir genannt auf einmal kann ich in der

19:28 lokalen Serie ein KI generierten Hochhauseinsturz machen, was ich mir vorher nie leisten konnte, ne? Das ist ja auch nicht alles ist total leicht zu messen. Das ist ja so ein bisschen die

19:38 Schwierigkeit auch und so ein bisschen die Spannung zwischen den CFOs, die natürlich ein Job haben, alles zu messen, ne? Die gucken halt Umsatz und Kosten. Genau. Und halt eben, ich sag mal

19:48 kleinere KPIs, wie viel Prozesse, wie viel Automatisierung haben wir, wie viel Leute nutzen irgendwie Kaiber ihrer Arbeit, welche Outputs erzählen wir, die wir vorher nicht erzielen konnten? Wie

19:58 viel Content haben wir erstellt? Wie viel, ne? Es kommt natürlich immer drauf an, ähm was ich überhaupt für ein Business habe, was für mich die relevanten KPIs sind, die ich messen

20:06 muss. Aber ich muss irgendwie messen und muss es auch in Beförderungsgesprächen, Mitarbeiterentwicklungsgesprächen irgendwie mit drin haben in meinem Bewertungsbogen und so quasi ja an

20:17 verschiedenen Stellen eben dieses Measurement ansetzen. Aber wie das genau aussieht, ist natürlich bei jedem Unternehmen grundlegendes. Wenn wir es wieder in drei schönen

20:25 denglischen Worten zusammenfassen wollen, dann brauchen wir Leadership, Lab und Crowd. die Führung, die das vorgibt, die die Vision aufmalt, ja, die das erlebbar

20:34 macht, dann das Lab, also eine mehrere experimentelle Einheiten, die Dinge ausprobieren können, die das dann aber eben auch in die Crowd tragen, also in die in die breite Masse, die es eben

20:45 dann Stück für Stück adoptiert. Genau. Und der Crowd, aber auch zuhören, weil die eben auch quasi direkt am Job sind und eben die Ideen haben. Äh die Crowd die Ideen müssen nicht nur aus dem Lab

20:55 kommen, sondern die sollen und können auch ganz viel aus der Crowdkurse kommen und die Kombination äh von allem. Es sollte dazu führen, dass ich eben nicht nur kleine Uscases haben und mini

21:06 kleine Pilotprojekte, die vielleicht nie irgendwo hinführen, sondern äh eben das gesamte Unternehmen in so ein KI first Mindset bekomme und halt so mich differenzier am Markt.

21:18 So viel von uns zur KI Strategie, wie ihr bei euch im Unternehmen alles darauf setzt und ansetzt, dass KI erfolgreich funktioniert. Bis zum nächsten Mal. Wenn es euch gefallen hat, gerne Daumen hoch,

21:34 kommentiert runter, schreibt doch gerne, wie ihr das ganze Thema KI Strategie bei euch im Unternehmen angeht, welche gute Erfahrung ihr gemacht habt, was funktioniert hat, aber auch was

21:42 vielleicht nicht funktioniert hat, weil davon können wir und andere Hörer und Hörerinnen auch lernen. Und damit sind wir am Ende der Folge. Bis zum nächsten Mal, bis nächste Woche.

21:54 Cointelligence ist eine Produktion von The Key Academy in Zusammenarbeit mit Snipkey. Produziert bei Studio Co in Berlin. Produktion und Regie. Christina Manuele, Fuat Sebadli und Elias Frobel.

22:07 Creative Director Lukas Schelter. Redaktion und Moderation Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger. Abonniere uns auf Spotify, Apple Podcasts oder YouTube. Danke fürs Zuhören.