AI Ideation: von der Kunst eine wirklich gute AI Idee zu entwickeln

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind die Zukunft, da scheinen sich alle einig. Nicht wenige prognostizieren, dass man spätestens in fünf Jahren ohne AI/ML keine Chance mehr haben wird, gegen seine Mitbewerber zu bestehen. FOMO – fear of missing out – macht sich breit und jeder möchte dabei sein. Je eher, desto besser! Aber wie findet man eine wirklich (r)evolutionäre Idee? Und wie bewertet man diese in Hinblick auf Chancen und Risiko? Die Antwort auf diese und viele weitere Fragen liefert eine Methodik namens AI Ideation.‍ Die Frage ist nicht, ob AI/ML im eigenen Unternehmenskontext eingesetzt werden sollte, sondern wo und wie? Lässt man einmal den Hype und die aktuell aufkommende Euphorie außer Acht, gilt es, die eigenen "Pain Points" zu identifizieren und zu analysieren und auf dieser Basis diejenigen Anwendungsfälle herauszukristallisieren, für die sich das beste Chancen-Risiko-Verhältnis ergibt? Genau das macht AI Ideation.

Im Rahmen der Session werden wir einen AI-Ideation-Prozess von Anfang bis Ende durchspielen und so vom Brainstorming zu bewerteten AI/M-Anwendungsfällen kommen.

Transcript

1. #WISSENTEILEN AI Ideation Lars Röwekamp | open knowledge GmbH Von der Kunst, eine gute AI Idee zu entwickeln
2. DAS bin ich ... Lars Röwekamp CIO New Technologies (Architecture, Cloud, AI & ML) @mobileLarson
3. DORT arbeite ich ...
4. WARUM AI Ideation
5. „Tons of strutured and unstructured data … with CAGR of 21% for the next five years.“ Source IDC Report 2022: http://idcdocserv.com/download/US49359722_WP.pdf
6. „Very small percentage of enterprises that are trying to unlock the value of their data.“ Source INC.: https://www.inc.com/jeff-barrett/misusing-data-could-be-costing-your-business-heres-how.html
7. Source Fortune Magazine.: https://fortune.com/2022/07/26/a-i-success-business-sense-aible-sengupta/ „Failure rate of AI projects has been between 83% to 92%.“
8. „Should I roll the dice on AI or should I go to Vegas?“
9. „I WANT A NEURAL NETWORK“ Unternehmen neigen dazu, Tools und Technologien in den Vordergrund zu stellen. Der Business-Mehrwert tritt dabei in den Hintergrund.
10. AI IDEATION Chance auf Erfolg durch gezieltes Vorgehen und ausgereifte Methodik deutlich erhöhen.
11. WANN AI Ideation
12. Daten Daten Daten Daten Daten Daten Daten Daten Daten ML Voodoo Wenn 42 die Lösung ist, was ist dann das Problem? 42
13. ML Project Pain Point Pain Point 42 Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
14. ML Project Lifecycle Exploration Ideation DAYs gute Idee! 42 Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
15. ML Project Lifecycle Exploration Ideation DAYs WEEKs gute Idee funktioniert! 42 Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
16. ML Project Lifecycle Professionalization Exploration Ideation DAYs WEEKs MONTHs gute Idee funktioniert nachhaltig! 42 Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
17. ML Project Lifecycle Professionalization Exploration Ideation DAYs WEEKs MONTHs gute Idee funktioniert nachhaltig! 42 83% propability Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
18. ML Project Lifecycle Professionalization Exploration Ideation DAYs WEEKs MONTHs well-founded Proof of Concept viable Product AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) gute Idee funktioniert nachhaltig! 42 Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
19. ML Project Lifecycle Professionalization Exploration Ideation DAYs WEEKs MONTHs well-founded Proof of Concept viable Product AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) Design Thinking Lean Startup Agile Development 42 Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
20. WIE AI Ideation
21. AI Ideation Ideation DAYs AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) 42 Collect & Prioritize Refine & Validate Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point
22. Exploration Ideation DAYs WEEKs* AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) 42 Explore & PoV PoC & MVP Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point Professionalization AI Ideation DAYs Collect & Prioritize Refine & Validate based on „Design Sprints“ by Jake Knapp (Google Venture)
23. Exploration DAYs WEEKs* AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) 42 Explore & PoV PoC & MVP Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point Professionalization AI Ideation DAYs Collect & Prioritize Refine & Validate Ideation based on „Design Sprints“ by Jake Knapp (Google Venture)
24. AI Ideation by Example „Wir wollen mit AI unser Geschäft verbessern!“ CEO, mySuperMarket
25. AI Ideation by Example MIT AI GESCHÄFT VERBESSERN!? „Häufig ist zu viel oder zu wenig Ware auf dem Lager.“ „Verderbliche Ware wird abends weggeschmissen.“ „Marketingkampagnen sind nicht effektiv (genug).“ „Umsatz ist ok, aber nicht wirklich planbar.“ „Mal ist zu viel und mal zu wenig Personal geplant.“ …
26. AI Ideation by Example MIT AI GESCHÄFT VERBESSERN!? Was ist die eigentliche Fragestellung? Und wie entwickle ich aus dieser einen validen und erfolgsversprechenden AI Use-Case? • Herausforderungen aka Pain Points sammeln • Chancenfelder ableiten und bewerten • Ziele definieren und Blocker identifizieren / Aufgaben ableiten • Inspirationen heranziehen
27. AI Ideation by Example STEP 0: VORBEREITUNG Für welches Epic / Thema und mit welcher Gruppe sollen AI Use-Cases erarbeitet werden? • geeignetes Thema identifizieren (Soft Boundary) • Teilnehmergruppe festlegen (Cross-Functional) Moderator:in mit Project Sponsor und/oder erfahrene/r MA
28. AI Ideation by Example STEP 0: VORBEREITUNG Moderator trifft sich mit dem Project Sponsor, dem Chief Sales Officer. Gemeinsam einigt man sich – wenig überraschend - auf das Themenfeld „Verkaufsoptimierung“. Als Teilnehmer für den AI Ideation Workshop werden Mitarbeiter:innen aus den Bereichen Sales, Marketing, IT, Finance und Warehouse eingeladen.
29. AI Ideation by Example STEP 1: HOW MIGHT WE … Was sind aktuell die größten Herausforderungen und wie können diese als Chancenfelder formuliert werden? • vorstellen von „geschäftlichen“ Herausforderungen • umformulieren der Herausforderungen in Chancen alle Teilnehmer im Wechsel* * (noch) keine Diskussion, um Gruppendenken zu vermeiden
30. HOW MIGHT WE
31. HOW MIGHT WE unbekannte Lösung offen für Innovationen weitere Exploration
32. HOW MIGHT WE unbekannte Lösung offen für Innovationen weitere Exploration „open minded“ mehrere Perspektiven mehrere Wege
33. HOW MIGHT WE Teamwork gemeinsames Verständnis gemeinsame Lösung „open minded“ mehrere Perspektiven mehrere Wege unbekannte Lösung offen für Innovationen weitere Exploration
35. AI Ideation by Example STEP 1: HOW MIGHT WE … „Die Kunden beschweren sich fast täglich bei mir, dass abends das Frischwarensortiment extrem ausgedünnt ist. Gleichzeitig schmeißen wir Unmengen an Obst & Gemüse weg!“ Store Managerin
36. AI Ideation by Example STEP 1: HOW MIGHT WE … „Die Kunden beschweren sich fast täglich bei mir, dass abends das Frischwarensortiment extrem ausgedünnt ist. Gleichzeitig schmeißen wir Unmengen an Obst & Gemüse weg!“ Store Managerin Sales How might we … do what: die Verkaufsplanung der Waren auf Basis einzelner Produkte verbessern for whom: damit unsere Kunden with benefit: jederzeit die von ihnen gewünschte Ware im Ladengeschäft vorfinden.
37. AI Ideation by Example STEP 1: HOW MIGHT WE … „Die Kunden beschweren sich fast täglich bei mir, dass abends das Frischwarensortiment extrem ausgedünnt ist. Gleichzeitig schmeißen wir Unmengen an Obst & Gemüse weg!“ Store Managerin Marketing How might we … do what: den benötigten* Bestand an Frischware so gering wie möglich halten for whom: damit wir als umweltbewusstes Unternehmen with benefit: am Ende wenig(er) Abfall produzieren. *Kunden sollen trotzdem zufrieden nach Hause gehen
38. AI Ideation by Example STEP 1: HOW MIGHT WE … „Die Kunden beschweren sich fast täglich bei mir, dass abends das Frischwarensortiment extrem ausgedünnt ist. Gleichzeitig schmeißen wir Unmengen an Obst & Gemüse weg!“ Store Managerin Finance How might we … do what: abends die Restbestände an unsere Kund:innen bringen for whom: damit wir als wirtschaftlich orientiertes Unternehmen with benefit: den Umsatz optimieren.
39. AI Ideation by Example STEP 1: HOW MIGHT WE … „Die Kunden beschweren sich fast täglich bei mir, dass abends das Frischwarensortiment extrem ausgedünnt ist. Gleichzeitig schmeißen wir Unmengen an Obst & Gemüse weg!“ HMW … die Verkaufsplanung der Waren auf Basis einzelner Produkte verbessern …? HMW … abends die Restbestände an die Kund:innen bringen …? HMW … weniger Abfall produzieren …? Store Managerin Sales Finance Marketing
40. AI Ideation by Example STEP 2: KATEGORISIEREN UND ABSTIMMEN Was sind die gemeinsamen Aufhänger der verschiedenen HMWs? Welche sollten weiter verfolgt werden? • gruppieren der vorgestellten HMWs • priorisieren via Abstimmung alle Teilnehmer:innen gemeinsam* * Gruppieren mit Diskussion, Abstimmung ohne Diskussion
41. AI Ideation by Example STEP 2: KATEGORISIEREN UND ABSTIMMEN KUNDENERLEBNIS UMSATZSTEIGERUNG LAGEROPTIMIERUNG HMW … immer ausreichend Personal im Markt präsent haben? HMW … dem Kunden mehr regionale / saisonale Ware anbieten? HMW … dem Kunden im Markt eine bessere Orientierung geben? HMW … die Verkaufsplanung auf Produktebene optimieren? HMW … den Verkauf von Ladenhütern ankurbeln? HMW … Einlagerungs- / Auslagerungszeit deutlich verbessern. HMW … begrenzte Flächen / Lagerkapazitäten besser nutzen? HMW … Saisongeschäft, wie z.B. X-mas, besser nutzen?
42. AI Ideation by Example STEP 2: KATEGORISIEREN UND ABSTIMMEN KUNDENERLEBNIS UMSATZSTEIGERUNG LAGEROPTIMIERUNG HMW … immer ausreichend Personal im Markt präsent haben? HMW … die Verkaufsplanung auf Produktebene optimieren? HMW … Einlagerungs- / Auslagerungszeit deutlich verbessern.
43. AI Ideation by Example STEP 2: KATEGORISIEREN UND ABSTIMMEN KUNDENERLEBNIS UMSATZSTEIGERUNG LAGEROPTIMIERUNG HMW … immer ausreichend Personal im Markt präsent haben? HMW … die Verkaufsplanung auf Produktebene optimieren? HMW … Einlagerungs- / Auslagerungszeit deutlich verbessern. POTENTIELLE KANDIDATEN FÜR AI USE-CASES
44. AI Ideation by Example STEP 3: ZIELE DEFINIEREN Wie sieht der Geschäftsbereich aus, wenn die identifizierten Herausforderungen gelöst sind? • formulieren von Zielen via „in 12 Monaten werden wir …!“ • priorisieren eines Hauptziels via Abstimmung alle Teilnehmer:innen gemeinsam* * Zielformulierung und Abstimmung je Person, mit Diskussion
45. AI Ideation by Example STEP 3: ZIELE DEFINIEREN In 12 Monaten werden wir … keine Beschwerden mehr von Kunden wegen fehlendem Personal im Marktbereich oder an den Kassen erhalten. In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss. In 12 Monaten werden wir … In der Lage sein, angelieferte Ware in weniger als 30 Minuten verkaufsfertig in den Markt eingebracht zu haben.
46. AI Ideation by Example STEP 3: ZIELE DEFINIEREN In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss. DAS Businessziel
47. AI Ideation by Example STEP 3: ZIELE DEFINIEREN analytisches Ziel In 12 Monaten wird eine KI … für unsere TOP 100 Produkte den Bedarf je Produkt für die folgenden zwei Wochen tages- aktuell mit einer Genauigkeit von [X] vorhersagen. DAS Businessziel In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss.
48. AI Ideation by Example STEP 3: ZIELE DEFINIEREN DAS Businessziel ACHTUNG: Hier ist ein konkreter X-Wert wichtig. „Möglichst genau“ hilft bei späterer Validierung und Qualitätsanalyse des Modells leider wenig! In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss. analytisches Ziel In 12 Monaten wird eine KI … für unsere TOP 100 Produkte den Bedarf je Produkt für die folgenden zwei Wochen tages- aktuell mit einer Genauigkeit von [X] vorhersagen.
49. AI Ideation by Example STEP 4: BLOCKER IDENTIFIZIEREN Können wir … die TOP 100 Produkte überhaupt benennen? Können wir … Kosten/Nutzen für die Lagerung berechnen? Können wir … Vorhersagen auf Produktebene treffen? Können wir … unser „legacy“ Produkt- planungstool ersetzen? In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss.
50. AI Ideation by Example STEP 4: BLOCKER IDENTIFIZIEREN Können wir … die TOP 100 Produkte überhaupt benennen? In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss. Können wir … Kosten/Nutzen für die Lagerung berechnen? Können wir … Vorhersagen auf Produktebene treffen? Können wir … unser „legacy“ Produkt- planungstool ersetzen?
51. AI Ideation by Example STEP 4: BLOCKER IDENTIFIZIEREN Präventive Maßnahmen des Managements, um so die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen KI-Projektes deutlich zu erhöhen. Können wir … Kosten/Nutzen für die Lagerung berechnen? Können wir … unser „legacy“ Produkt- planungstool ersetzen? Können wir … Vorhersagen auf Produktebene treffen?
52. AI Ideation by Example STEP 5: Aufgaben ableiten Aufgabe 1: Sales-Daten der letzten Jahre zielgerichtet aufbereiten In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss. Aufgabe 2: Saisonales Prognose- modell trainieren und validieren. Aufgabe 3: Trainiertes Modell als Service zur Inference bereitstellen. Aufgabe 4: Runtime QA aufsetzen via Monitoring von Data-/Model-Drift. Aufgabe 0: Datenquellen auf Verfügbarkeit, Quantität und Qualität validieren.
53. AI Ideation by Example STEP 6: NACH INSPIRATION SUCHEN Wie könnten mögliche Lösungen für die ausgewählte(n) Herausforderung(en) aussehen? • ähnliche Lösungen aus anderen Branchen suchen • Schlüsselidee der Lösung herausheben alle Teilnehmer:innen gemeinsam* * Inspiration suchen je Person, Vorstellung und Diskussion gemeinsam
54. AI Ideation by Example STEP 5: NACH INSPIRATION SUCHEN Key Idea von StockMag Optimierung des Lagerbestands auf der Basis historischer Lagerbewegungen. Key Idea von SaleUp Adaptive Plattform für Verkaufsprognosen, die aus dem Feedback der Manager lernt. StockMag
55. WIE NOCH AI Ideation
56. Exploration DAYs WEEKs* AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) 42 Explore & PoV PoC & MVP Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point Professionalization AI Ideation DAYs Collect & Prioritize Refine & Validate Ideation
57. Ideation DAYs WEEKs* AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) 42 Explore & PoV PoC & MVP Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point Professionalization DAYs Collect & Prioritize Refine & Validate Exploration VALIDATED AI Ideation PLUS
58. Sales Data (>1 Mio Datensätze) Store Data (ca. 1100 Datensätze) AI Ideation by Example
59. Sales Data (>1 Mio Data Records) OBJECT? Inconvenient for ML! DATETIME? For sorting the "Time Series". But is there any more info in there? > 1 MIO Data Records Lots of data! Very nice. INT64? Which values/ranges are possible? And what do they mean? SALES! Target Variable AI Ideation by Example
60. Store Data (ca. 1100 Data Records) OBJECT? Inconvenient for ML! PROMO2? What semantics? COMPETITION? What semantics? NULL? Why are there no values? > 1000 DATENSÄTZE ca 1 Mio of 1000 Stores STORE! Merge Reference AI Ideation by Example
61. AI Ideation by Example
62. AI Ideation by Example
63. AI Ideation by Example 150 100 50 0
64. Ideation DAYs WEEKs* AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) 42 Explore & PoV PoC & MVP Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point Professionalization DAYs Collect & Prioritize Refine & Validate Exploration VALIDATED AI Ideation PLUS Zielsetzung sollte erreichbar sein!
65. Ideation DAYs WEEKs* AI validated Use-Case(s) initial Idea(s) Explore & PoV PoC & MVP Pain Point Pain Point Pain Point Pain Point Professionalization DAYs Collect & Prioritize Refine & Validate Exploration VALIDATED AI Ideation PLUS Zielsetzung sollte erreichbar sein! 42 83% propability
66. WIE NICHT AI Ideation
67. „The first project that the CEO suggested is not the right one to invest in.“ Andrew Ng, Founder of DeepLearning.AI
68. AI Ideation typische Fehler ZU FRÜHER FOKUS AUF GRUPPENDENKEN Das volle Potenzial der KI wird nicht ausgeschöpft. Proaktive Meinungsmache durch „Chefs“ und extrovertierte Mitarbeiter:innen in Brainstorming-Session führt lediglich zu einer Liste von Ideen mit geringem Risiko und "gesundem Menschenverstand“.
69. AI Ideation typische Fehler SCHLECHTE TEAM-ZUSAMMENSETZUNG IN DER IDEATION Mangel an Unterstützung und Akzeptanz der KI-Lösung Teams mit unterschiedlichen Prioritäten werden keine Zeit und Mühe investieren, um ihre bestehenden Prozesse anzupassen. Die KI-Lösung stirbt dann einen natürlichen Tod.
70. AI Ideation typische Fehler KEINE MODERATOR:IN MIT KI-EXPERTISE Ausgewählte Use-Cases haben nichts mit AI zu tun Niemand in der Sitzung hat Fachwissen über KI. Die Gruppe ist somit nicht in der Lage zu entschlüsseln, ob die ausgewählten Anwendungsfälle für die KI-Entwicklung geeignet und realisierbar sind oder nicht.
71. FAZIT AI Ideation
72. AI Ideation WORKSHOP „Verkaufsoptimierung“
73. AI Ideation Verkaufsoptimierung WORKSHOP PHASE 1 Opportunity Areas identified HMW … die Verkaufsplanung auf Produktebene optimieren? HMW … immer ausreichen Personal im Markt präsent haben?
74. WORKSHOP PHASE 2 Opportunity Areas identified HMW … die Verkaufsplanung auf Produktebene optimieren? HMW … immer ausreichen Personal im Markt präsent haben? Goal & Blocker identified In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss. Können wir … Vorhersagen auf Produktebene treffen? Können wir … Kosten/Nutzen für die Lagerung berechnen? AI Ideation Verkaufsoptimierung
75. WORKSHOP PHASE 3 Opportunity Areas identified Goal & Blocker identified Key Ideas to explore HMW … die Verkaufsplanung auf Produktebene optimieren? In 12 Monaten werden wir … von allen TOP 100 Produkten immer hinreichend viele im Markt und auf Lager haben OHNE kostspieligen Überschuss. Können wir … Vorhersagen auf Produktebene treffen? Können wir … Kosten/Nutzen für die Lagerung berechnen? Key Idea von StockMag Optimierung des Lagerbestands auf der Basis historischer Lagerbewegungen. Key Idea von SaleUp Adaptive Plattform für Verkaufs- prognosen, die aus dem Feedback der Manager lernt. HMW … immer ausreichen Personal im Markt präsent haben? AI Ideation Verkaufsoptimierung
76. AI Ideation WORKSHOP ERGEBNIS Was haben wir gemeinsam erarbeitet / erreicht? • Liste identifizierter Chancen und potenzieller Lösungen • gemeinsam definiertes Ziel, das es via KI zu erreichen gilt • potentielle Blocker, die im Vorfeld ausgeräumt werden sollten EINHEITLICHES VERSTÄNDNIS & GEMEINSAME AUSRICHTUNG
77. 00. HOW MIGHT WE … summarize your „how might we“ statement here 01. CONCEPT NAME provide a name tha encapsulates the essence of your idea 04. VISUALIZE narrate a story from the point of view of key stakeholder 05. GUT CHECK jot down your initial thoughts and rank the potential of your idea (low to high) 02. BENEFIT what unmet need or want are we answering 03. WHO …? … and for which user VALUE CREATION TARGET GROUP CONTEXT MEANS What value do you want to create? For whom …? Where and when…? How, with what? What is it …? describe your idea in detail – keep it clear and concise NOTES … define the initial reaction / critique? VALUE TO END-USER SCALE & GROTH POTENTIAL INNOVATION & CREATIVITY low high
78. 00. HOW MIGHT WE … summarize your „how might we“ statement here 01. CONCEPT NAME provide a name tha encapsulates the essence of your idea 04. VISUALIZE narrate a story from the point of view of key stakeholder 05. GUT CHECK jot down your initial thoughts and rank the potential of your idea (low to high) 02. BENEFIT what unmet need or want are we answering 03. WHO …? … and for which user VALUE CREATION TARGET GROUP CONTEXT MEANS What value do you want to create? For whom …? Where and when…? How, with what? What is it …? describe your idea in detail – keep it clear and concise NOTES … define the initial reaction / critique? VALUE TO END-USER SCALE & GROTH POTENTIAL INNOVATION & CREATIVITY low high Lorem ipsum dolor sit amet, consetetur sadipscing elitr, sed diam nonumy eirmod tempor invidunt ut labore et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua. At vero eos et accusam et justo duo dolores et ea rebum. 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79. AI Ideation WORKSHOP ERGEBNIS Belastbare AI Use-Cases • sinnvoll aka bringen einen Business Mehrwert • machbar aka sind technologisch realisierbar • nachhaltig aka sind stabil und zukunftssicher
80. EFFIZIENZ Wie bewerte ich das KNV* *KNV = Kosten-Nutzen-Verhältnis
81. Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI * Qualität Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
82. Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI schneller werden automatisieren * Qualität Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
83. * Qualität 0 .. 1 Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI * Qualität schneller werden automatisieren Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
84. für N Einsätze aka skalieren * Qualität 0 .. 1 Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI schneller werden automatisieren Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
85. > 1? * Qualität 0 .. 1 Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
86. „Roll the dice on AI and forget about Vegas!“
87. Zeit für Fragen? Immer gerne! #WISSENTEILEN by open knowledge GmbH
88. Vielen Dank! @_openKnowledge | @mobileLarson Lars Röwekamp, CIO New Technologies
89. EFFIZIENZ Wie bewerte ich das KNV* *KNV = Kosten-Nutzen-Verhältnis
90. Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI * Qualität Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
91. Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI schneller werden automatisieren * Qualität Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
92. * Qualität 0 .. 1 Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI * Qualität schneller werden automatisieren Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
93. für N Einsätze aka skalieren * Qualität 0 .. 1 Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI schneller werden automatisieren Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
94. > 1? * Qualität 0 .. 1 Effizienz = (Zeit + Ressource) Kosten für KI Welchen EFFIZIENZHEBEL haben wir?
95. CHANGE Die KI-Transformation *KNV = Kosten-Nutzen-Verhältnis
96. CHANGE PROCESS 1 2 3 4 5 6 7 8 VERANKERN MOBILISIEREN SENSIBILISIEREN KI-Transformation
97. 1 2 3 4 5 6 7 8 Sensibilisieren: • Dringlichkeit aufzeigen • Führungskoalition aufbauen • Vision und Strategie entwickeln • „von Pain Points zu Opportunities“ > UNFREEZING
98. 1 2 3 4 5 6 7 8 Mobilisieren: • Vision in der Breite kommunizieren • Hindernisse aus dem Weg räumen • Kurzfristige Erfolge anstreben • Erfolge sichtbar machen / „feiern“ • „Low Hanging Fruits“ im Fokus > CHANGING
99. 1 2 3 4 5 6 7 8 Verankern: • Veränderung weiter antreiben • Veränderung in der Kultur verankern • Rückfall in alte Muster verhindern • „Das machen wir hier so.“ > REFREEZING
100. Bildnachweis Folie 01: © MicroStockHub, iStockphoto.com Folie 20: © abc, iStockphoto.com All other pictures, drawings and icons originate from • pexels.com, unsplash.com, flaticon.com or were made by my own.