Der größte Fehler in der Digitalisierung: Unternehmen investieren in Daten- und AI-Initiativen – ohne strategischen Fokus.

Viele Unternehmen sammeln heute Data- und KI-Use-Cases wie Trophäen, in der Hoffnung, damit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Doch ohne strategische Priorisierung und C-Level-Verankerung bleibt der Großteil dieser Initiativen wirkungslos. Sie sind technisch machbar, aber geschäftlich irrelevant. Was fehlt, ist ein strukturierter Prozess, der sicherstellt, dass nur jene Vorhaben umgesetzt werden, die wirklich zur Unternehmensstrategie passen und messbaren Mehrwert liefern.

Aus unserer Erfahrung zeigt sich: Der entscheidende Hebel für die Transformation hin zu einer Data Inspired Culture liegt nicht in der Technologie, sondern in der Übersetzung von Unternehmenszielen in konkrete Daten- und KI-orientierte Handlungsfelder. Für die C-Level-Ebene haben wir deshalb ein sechsstufiges Vorgehensmodell etabliert, das sich an den Prinzipien des Design Thinkings orientiert – mit klarem Fokus auf Business Impact.

Phase 1: Ideen- und Bedarfsanalyse. Der Startpunkt ist ein inspirierender Impuls-Vortrag auf Top-Führungsebene, der die heutigen und zukünftigen Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz aufzeigt und gleichzeitig praxisnah vermittelt, mit welchen Methoden sich eine dateninspirierte Kultur im Unternehmen etablieren lässt. In einem strukturierten Sammelprozess werden anschließend erste Use Cases erhoben und mit kompakten Kurzbeschreibungen versehen, die Ziel, Mehrwert und grobe Umsetzungsidee skizzieren.

Phase 2: Strategische Steuergrößen & Prozesszuordnung. In dieser Phase erfolgt die erste Filterung: Welche Cases zahlen auf strategische KPIs ein? Wie lassen sie sich bestehenden Kernprozessen zuordnen? Die Relevanz für das Unternehmen wird dadurch greifbar – und erste Prioritäten werden sichtbar gemacht.

Phase 3: Ziel- & KPI-Klassifikation. Nun erfolgt die detaillierte Zuordnung: Jeder priorisierte Case wird konkreter beschrieben – mit Business-Zielen (z. B. OKRs), Pain Points sowie weiteren relevanten Faktoren und potenziellen KI-Anwendungsfeldern. So wird klar, wo Daten- und KI-gestützte Lösungen besonders wirksam sein könnten – und wo möglicherweise nicht.

Phase 4: Nutzen-Aufwand-Bewertung. Mittels eines pragmatischen T-Shirt-Sizing-Ansatzes (z. B. Aufwand: S/M/L/XL) wird jeder Case in Bezug auf Nutzenpotenzial und Umsetzungskomplexität bewertet. Ergebnis ist eine belastbare Entscheidungsgrundlage mit klarer Empfehlung für den primären Case zur Umsetzung.

Phase 5: Wirkungsanalyse & Steuerungs-Mapping. Hier wird der Hebel sichtbar. In einem Ursache-Wirkungs-Logikbaum wird analysiert, wie der Case konkret Einfluss auf die strategischen Unternehmenskennzahlen nimmt. Es entsteht ein Steuerungs-Mapping, das sichtbar macht, wo Prozesse neu gedacht werden müssen und wie die strategischen Wirkmechanismen greifen.

Phase 6: Business Case & Roadmap. Abschließend wird ein vollständiger Business Case ausgearbeitet – inklusive Ressourcenkalkulation, Zeitplanung, Meilensteinen und Umsetzungsschritten. Die resultierende Roadmap integriert alle Bausteine einer dateninspirierten Organisation und nutzt ein Value Steering Model, das laufende Wirkungsmessung und Nachsteuerung ermöglicht.

Diese sechs Phasen stellen sicher, dass Daten- und KI-Initiativen nicht zum Selbstzweck werden, sondern zielgerichtet auf unternehmerischen Mehrwert ausgerichtet sind. Dabei entscheidet nicht Technologiekompetenz über den Erfolg – sondern strategische Klarheit und Umsetzungsfähigkeit.

Fazit

Wer Data & AI erfolgreich im Unternehmen verankern will, muss auf C-Level-Ebene beginnen – mit klaren Zielbildern, messbaren Steuerungsgrößen und einer methodischen Umsetzung. Der Design Thinking Workflow schafft dafür den Rahmen: strukturiert, pragmatisch, wirkungsorientiert.

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