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Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht an der Technik – sondern am Vorgehen. Use Cases werden isoliert entwickelt, am Bedarf der Nutzer vorbei gebaut oder mit einem Planungsansatz bearbeitet, der zur eigentlichen Problemart schlicht nicht passt. Das Ergebnis: ungenutzte Dashboards, versandete Projekte, Datenfriedhöfe.

In diesem 45-minütigen Live-Webinar zeigen wir, wie es anders geht – und vor allem: wie man Use Cases findet, die von Anfang an auf tragfähigem Fundament stehen.

Was dich erwartet

Wir beginnen mit einer Einordnung, die oft fehlt: Use Cases sind kein Startpunkt einer AI Roadmap, sondern einer von mehreren Streams – neben Strategie, Kultur, Operating Model und Technologie. Wer das versteht, denkt Priorisierung und Ressourcen von Anfang an anders.

Anschließend führen wir den Data-Thinking-Ansatz ein: drei Perspektiven – Business, Nutzer und Daten – als systematisches Prüfraster für jeden Use-Case-Kandidaten. Und wir zeigen, warum die Unterscheidung zwischen komplizierten (planbaren) und komplexen (nicht planbaren) Problemen entscheidend ist – denn beide erfordern grundlegend unterschiedliche Vorgehensweisen.

Den Kern bildet die praktische Methodik: Wie leitet man tragfähige Use-Case-Kandidaten systematisch aus den eigenen Prozessen ab – entlang von Business Model, Wertschöpfungskette und Customer Journey?

Deine Take-Aways

  • Du verstehst, wo Use Cases in einer AI Roadmap stehen – und warum sie nur ein Stream von mehreren sind.
  • Du kennst die drei Perspektiven (Business, Nutzer, Daten) als Prüfraster für tragfähige Use Cases.
  • Du kannst komplizierte von komplexen Use Cases unterscheiden – und weißt, warum beide unterschiedliche Wege brauchen.
  • Du kannst Use-Case-Kandidaten systematisch aus deinen eigenen Prozessen ableiten.
  • Du bekommst einen konkreten Ausblick auf die Folge-Sessions der Reihe.

Für wen ist dieses Webinar geeignet?

Das Webinar richtet sich an alle, die KI-Initiativen in ihrem Unternehmen strukturiert voranbringen wollen: (angehende) CDOs und Data Leads, BI- und Analytics-Verantwortliche sowie Fachbereichs-, Projekt- und Digitalisierungsverantwortliche. Tiefes technisches Vorwissen ist nicht erforderlich.

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