Nach einer kurzen Frühlingspause melden sich Alois und Oliver mit einer Jam-Session zurück und widmen sich der Frage, wie Unternehmen – vom Start-up bis zum Weltkonzern – sowie Staaten eine praxisnahe KI-Strategie entwickeln und umsetzen können.
Vom Buzzword zur Wertschöpfung
KI wird inflationär benutzt; echte Orientierung fehlt.
Erster Schritt: konkrete Use-Cases in den eigenen Kernprozessen identifizieren, statt PowerPoint-Strategien zu schreiben oder externe Schablonen blind zu kopieren.
Schnell ins Tun kommen
Arbeitskreise bremsen – lieber Sandbox-Ansätze nutzen und mit fertigen Toolchains experimentieren.
Erfolg wird an harten Metriken gemessen: Durchlaufzeiten, Qualität, Kosten.
Datenkompetenz & Compliance als Fundament
Aufbau von Data-Literacy und Klarheit ĂĽber IP-relevante Daten.
Recht, Datenschutz und Betriebsrat müssen mitgenommen werden, aber erst nach dem Use-Case-Proof, um Hürden nicht künstlich aufzublähen.
Legacy als Chance statt Last
Alte Systemlandschaften gleichen Jenga-Türmen – riskant, aber ersetzbar.
KI ermöglicht Refactoring in Wochen statt Jahren und bietet Hidden Champions ein „Leapfrog“-Potenzial, Märkte zu disruptieren.
Ressourcen & Kulturwandel
Riesige IT-Abteilungen müssen neu gedacht werden: Produktivität steigt x-fach durch KI-gestützte Entwicklung.
Organisationen – bis hin zu Staaten – brauchen Tempo, Agilität und eine klare Haltung zu Responsible AI.
IP neu definieren
In einer Welt generativer Modelle verlieren Source-Code-Monopole an Gewicht; Patente und Marktdurchdringung gewinnen relativ an Bedeutung.
Globale Standardisierungsgremien suchen nach neuen Regeln fĂĽr Urheberrecht und Patentschutz.
Fazit
Zaudern ist keine Option: Wer die Lernkurve verpasst, wird fĂĽr Talente unattraktiv und verliert Wettbewerbsvorteile.
Zugleich braucht es bewusste Grenzen („Wo setzen wir KI nicht ein?“), um Werte, Ethik und Unabhängigkeit zu sichern.