10 Gründe für ein Portfolio Management von Data & AI Use Cases

In diesem Beitrag erfährst du, warum das Portfolio-Management für Use Cases unerlässlich ist, um Innovation und operative Exzellenz im Bereich Daten und KI voranzutreiben. Die 10 wichtigsten Gründe dafür haben wir für dich zusammengefasst. Außerdem zeigen wir dir, welche besondere Rolle Use Cases für Umsetzung deiner KI-Strategie spielen und was dir konkret hilft, das Beste aus deinen KI-Initiativen herauszuholen.

Lesedauer: 3-4 min.

Portfolio Management for Data & AI Use Cases

Schau dich um

Vieles hat sich verändert.

Der Einsatz von Data Analytics und KI ist unbestreitbar ein Schlüsselfaktor für den zukünftigen Erfolg von Unternehmen. Benutzerfreundliche Cloud-Architekturmodelle der großen Anbieter und Founddation Modelle wie die GPT, haben in diesem Kontext nochmals für einen massiven Schub gesorgt. Denn aus technologischer Sicht war die Entwicklung von innovativen Daten- und KI-Produkten noch nie so zugänglich und einfach wie heute. Mit der zunehmenden Bedeutung von Daten und KI wächst aber auch die Zahl der Daten & KI Use Cases, die gepflegt, verwaltet und überwacht werden müssen.

Gleichzeitig steigen aber auch die Ansprüche an diese Technologie und deren Anwendungen. Kunden erwarten maßgeschneiderte Lösungen für ihre individuellen Probleme und ein hohes Maß an Datenschutz. Am Arbeitsplatz fordern die Mitarbeiter den reibungslosen Betrieb der Produkte und Services, sowie mehr Teilhabemöglichkeiten und Transparenz. Und Manager interessieren sich vor allem für den versprochenen Return on Investment.

Gleichzeitig bremst die anfängliche Euphorie aus der Experimentier- und Testphase und stellt viele Unternehmen vor neue Herausforderungen:
Die Kosten für die Implementierung und Skalierung von KI-Produkten erscheinen oft zu hoch, dem Risikoprofil von KI und Daten muss mit gezielten Maßnahmen begegnet werden, und die wachsende Komplexität von Entwicklungsprojekten erfordert klar definierte Prozesse. Zudem geht bei diesen schnellen Veränderungen die Transparenz über Initiativen und deren Fortschritte verloren.

Vor diesem Hintergrund ist eine effektive und effiziente Verwaltung aller einzelnen Daten- und KI-Anwendungsfälle von großer Bedeutung. Hier setzt das Portfoliomanagement an. Ein solches Portfolio ermöglicht es Unternehmen, den Überblick zu behalten und alle Aspekte von der Ideenfindung bis zur Umsetzung und Skalierung systematisch zu steuern. So können sie die Komplexität meistern und die Grundlage für eine nachhaltige Daten- und KI-Strategie schaffen.

Unternehmen, die diese strategische Komponente vernachlässigen, riskieren nicht nur finanzielle Einbußen, sondern auch den Verlust von Kunden und qualifizierten Mitarbeitern an Wettbewerber, die in ein proaktives Management ihrer Data & AI-Projekte investieren. Ein effizientes Portfolio ist also kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit, um in der heutigen, schnelllebigen Geschäftswelt konkurrenzfähig zu bleiben.

AI Use Cases Portfolio als zentraler Bestandteil einer AI-Strategie

Data Analytics & KI Use Cases

Im Zentrum des Wandels.

Eine umfassende KI-Strategie besteht aus drei zentralen Säulen: einer klar definierten Vision, einem gut strukturierten Portfolio von KI-Anwendungsfällen und einer optimalen Kombination von Inputfaktoren oder Schlüsselressourcen.

Anwendungsfälle sind sozusagen der Übersetzer der Vision, der strategischen Ziele und der operativen Herausforderungen in konkrete Projekte und stellen die Bereiche dar, in denen das Unternehmen am meisten von Daten und KI profitieren kann; sei es für ein bestimmtes Produkt, eine Dienstleistung oder eine Prozessverbesserung.

Gleichzeitig sind Use Cases das verbindende Element zu den benötigten Inputfaktoren wie Personal, Organisationsstrukturen und Technologie, damit diese ihr Potenzial in der Umsetzung voll entfalten können.

Zielgerichtet in die Zukunft

Ein gut organisiertes und nutzerorientiertes Portfolio

Es ist an der Zeit, Ihre Data Analytics- und KI-Anwendungsfälle zu kennen und die Steuerung zu übernehmen. Ein Use Case Portfolio ist ein zentraler Baustein im Transformationsprozess Ihres Unternehmens im dadurch die systematische Erstellung und Verwaltung von Data Analytics und KI-Anwendungen über eine verbindende Plattform sichergestellt wird. Ziel ist es, entlang des gesamten Lebenszyklus den Überblick zu wahren und sicherzustellen, dass die Ressourcen in diejenigen Projekte fließen, die im Einklang mit den strategischen Zielen der Firma stehen und den maximalen Wertbeitrag leisten.

Betrachten Sie beispielsweise eine Situation, in der Sie vor einem Berg an Ideen für Anwendungsfälle stehen und nun die schwierige Aufgabe haben, diejenigen herauszufiltern, die derzeit den größten Nutzen versprechen.
Vielleicht möchten Sie auf wertvolle Erkenntnisse aus vergangenen Projekten zurückgreifen und bereits entwickelten Code, Modelle oder Datensätze wiederverwenden.
Oder Sie müssen sicherstellen, dass, ein komplexer Use Case, der für verschiedene Interessengruppen durchgeführt wird, alle relevante Compliance-Schritte und Qualitätsanforderungen erfüllt.

An diesem Punkt bietet ein gut organisiertes und benutzerorientiertes Portfolio für Data & AI Use Cases einen Ausweg. Es sorgt für eine transparente und geordnete Struktur, die es einfacher macht, diese Herausforderungen zu bewältigen.

Sollten Sie noch nicht überzeugt sein, lohnt es sich, die nächsten 10 Gründe in Betracht zu ziehen, die die Vorteile eines solchen Portfolios weiter unterstreichen.

10 Gründe für ein Portfoliomanagement von Daten- und KI-Use Cases

Überblick und Organisation: Es bietet eine strukturierte Ansicht aller Data Analytics- und KI-Initiativen, -Projekte und -Lösungen innerhalb einer Organisation. Dies hilft dabei, den Fortschritt und den Status jedes Projekts leicht zu überwachen.
Ressourcenallokation: Mit einem klaren Überblick über alle laufenden und geplanten Projekte können Unternehmen Ressourcen (wie Budget, Personal und Technologie) effizient handhaben.
Priorisierung: Auf der Grundlage des Portfolios können die Entscheidungsträger feststellen, welche Projekte den höchsten geschäftlichen Wert haben und am schwierigsten umzusetzen sind, und ihnen entsprechende Prioritäten zuweisen.
Risikomanagement: Ein Portfolioansatz ermöglicht es, Risiken über verschiedene Projekte hinweg zu identifizieren und zu managen, anstatt sie isoliert zu betrachten.
Strategische Ausrichtung: Ein Data Analytics und AI Portfolio stellt sicher, dass alle Initiativen und Projekte in Einklang mit den übergeordneten Geschäftszielen und -strategien stehen.
Förderung der Zusammenarbeit: Ein Portfolio kann Teams und Abteilungen helfen, Synergien zu erkennen, was zu einer besseren Zusammenarbeit und zum Teilen von Best Practices führt.
Kontinuierliche Verbesserung: Mit einem Portfolio können Unternehmen Erfolge und Misserfolge über Projekte hinweg analysieren und daraus lernen, um zukünftige Projekte zu verbessern.
Stakeholder-Kommunikation: Es bietet eine Plattform für die Kommunikation mit Stakeholdern, sodass diese über den Status, den Fortschritt und den Wert von Data Analytics- und KI-Initiativen informiert sind.
Wiederverwendung von Ressourcen: Ein zentralisiertes Portfolio erleichtert das Auffinden und Wiederverwenden von Codes, Modellen, Tools und anderen Ressourcen, die in früheren Projekten entwickelt wurden.
Compliance und Governance: Insbesondere bei KI kann ein Portfolio dazu beitragen, sicherzustellen, dass alle Projekte den ethischen Richtlinien und gesetzlichen Vorschriften entsprechen.

Fazit

Ein professionelles Data Analytics & KI-Portfoliomanagement für bildet das Rückgrat für ein zukunftsorientiertes Unternehmen, indem es Innovation und betriebliche Effizienz vorantreibt und gleichzeitig Risiken minimiert. Diese strategische Herangehensweise gewährleistet, dass Investitionen in Technologieprojekte stringent an den Unternehmenszielen ausgerichtet sind und nur solche Vorhaben Unterstützung finden, die nachweislich einen Mehrwert liefern. Dadurch wird eine nachhaltige und zielgerichtete Nutzung der Unternehmensressourcen sichergestellt und gleichzeitig sichergestellt, dass Compliance- und Qualitätsstandards über alle Interessengruppen hinweg eingehalten werden.

Herkömmliche Tools wie PowerPoint, Confluence und Excel oder selbst spezialisierte Taskmanagement-Tools wie Jira stoßen hier oft an ihre Grenzen. Sie sind zwar nützlich für einzelne Aufgaben, jedoch fehlt ihnen die Fähigkeit, die komplexen Beziehungen und die strategische Bedeutung der einzelnen Projekte im Gesamtbild des Portfolios abzubilden. Sie bieten nicht die notwendige Tiefe und Flexibilität, um dynamische Priorisierungen, Abhängigkeiten und Risikobewertungen in Echtzeit zu verwalten.

Daher bildet ein systematisches Portfolio-Management die Grundlage für ein resilientes und zukunftsfähiges Unternehmen, das in der Lage ist, seine Daten und KI-Ressourcen bewusst und effektiv zu nutzen. Es fördert eine Kultur, in der Daten und KI als integraler Bestandteil der Unternehmensstrategie verstanden werden.

Wie Casebase Sie dabei unterstützt

Casebase bietet Ihnen einen strukturierten Rahmen, um Ihre KI-Vision und -Strategie in ein übersichtliches Portfolio von praktischen Anwendungsfällen umzusetzen. Stimmen Sie Mitarbeiter, Technologie und Governance aufeinander ab, um wirkungsvolle Daten und KI-gesteuerte Innovationen zu schaffen.

Hier finden Sie einige Features, mit denen Sie das Beste aus Ihrem neuen Datenanalyse- und KI-Portfolio herausholen können.

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Priorisierungs-Matrix

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