IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-49638-8_2.html
   My bibliography  Save this book chapter

KI- und Datenstrategie

In: Performance Intelligence

Author

Listed:
  • Matthias Emler

    (Horváth & Partner GmbH)

  • Dominik Klehr

    (Horváth & Partner GmbH)

  • Markus Kirchmann

    (Horváth & Partner GmbH)

Abstract

Zusammenfassung In der heutigen digitalen Welt sind Künstliche Intelligenz (KI) und Daten zentrale Treiber für die Performance-Optimierung und das Management entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Unternehmen, die das volle Potenzial von KI und Daten ausschöpfen möchten, müssen eine klare KI- und Datenstrategie in Verbindung mit einer belastbaren Zielsetzung entwickeln. Dieses Kapitel bietet einen konzeptionellen Überblick über den ersten Teil des Horváth & Partner Frameworks „From AI to Performance“. Es beschreibt, wie eine KI- und Datenambition festgelegt wird und zeigt auf, wie die richtigen Anwendungsfälle identifiziert, bewertet und priorisiert werden können. Zur Erreichung der gesetzten Ambition, muss eine Roadmap erstellt werden. Diese Roadmap umfasst Maßnahmen zur Weiterentwicklung der Dimensionen des KI- und Daten-Strategierahmens in Richtung Zielzustand. Ein wichtiger Aspekt zur Sicherstellung des nachhaltigen Mehrwerts ist die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Anwendungsfälle in Bezug auf Priorisierung, Umsetzungsstand und Nachhaltung des Mehrwerts. Der vorliegende Überblick dient als praxisorientierte Anleitung für Unternehmen, die das Potenzial von KI und Daten voll ausschöpfen möchten. Er zeigt auf, wie eine durchdachte Strategie und eine klare Ambition den Weg zu nachhaltigem Erfolg mit KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette ebnen können.

Suggested Citation

  • Matthias Emler & Dominik Klehr & Markus Kirchmann, 2025. "KI- und Datenstrategie," Springer Books, in: Matthias Emler & Markus Kirchmann & Dominik Klehr (ed.), Performance Intelligence, chapter 2, pages 11-19, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-49638-8_2
    DOI: 10.1007/978-3-658-49638-8_2
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a
    for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-49638-8_2. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.