Vom nächsten großen LLM-Release wie ChatGPT 5 bis zu autonomen Agents, aktuell spricht jeder über Artificial Intelligence (AI). Bei der praktischen Adoption der Technologien bleibt der erhoffte Nutzen jedoch häufig aus. In vielen Unternehmen kommen Daten- und AI-Initiativen nicht über Pilotphasen hinaus, während andere gänzlich scheitern (Estrada 2025; Haefner et al. 2023).
Ein wichtiger Grund dafür ist, dass die derzeitige Begeisterung oft zu sehr auf Technologien fokussiert und grundlegende geschäftliche Problemstellungen ausblendet. Letztendlich sollte das Ziel jeder Daten- und AI-Initiative darin bestehen, strategischen Geschäftswert zu schaffen, der Unternehmen einen Wett-bewerbsvorteil verschaffen kann (Grover et al. 2018). Hierfür benötigt es einen Perspektivwechsel hinzu den grundlegenden Daten-Assets und dem Ausschöpfen ihres inhärenten Potenzials, unabhängig von den eingesetzten Analysetechnologien wie Business Analytics, traditioneller oder generativer AI, gemäss dem Grundsatz: AI als Mittel und Data Value Creation als Ziel.
Nick Kakuschke stellt in diesem Blogbeitrag den Forschungsbereich „Wertschöpfung aus Daten und AI“ des Competence Centers Future Financial Services vor, indem wir anwendbare Tools entwickeln, die Unternehmen helfen, strategischen Wert aus Daten und AI zu heben.
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