Die meisten Unternehmen haben Schwierigkeiten, über erste KI-Pilotprojekte hinauszugehen. DXC unterstützt Unternehmen dabei, KI mithilfe unseres bewährten Xponential-Frameworks unternehmensweit zu skalieren. Finden Sie heraus, wo Sie stehen — und was der nächste Schritt ist.
Branchenübergreifend investieren Unternehmen stark in KI, doch viele erzielen keine signifikanten Ergebnisse — vor allem aufgrund struktureller Lücken und wiederkehrender Muster. KI-Initiativen werden häufig in isolierten Silos gestartet, ohne klare Verantwortlichkeiten zwischen Fachbereichen und IT. Daten sind oft nicht ausreichend für reale Anwendungsfälle vorbereitet, und es bestehen Bedenken hinsichtlich Risiken, Kosten und Kontrolle.
Das Ergebnis: Fortschritte verlangsamen sich, der geschäftliche Mehrwert ist schwer messbar, und die Wirkung bleibt begrenzt.
Das Problem liegt nicht in der Technologie selbst — sondern darin, wie KI im Unternehmen strukturiert, gesteuert und skaliert wird.
Diese strukturellen Lücken verhindern, dass KI messbaren Mehrwert im großen Maßstab liefert:
KI-Initiativen erstrecken sich über mehrere Teams hinweg, ohne klare Verantwortlichkeiten oder Entscheidungsbefugnisse. Entscheidungen verzögern sich, Budgets sind fragmentiert, und Ergebnisse werden nicht mit der Geschäftsleistung verknüpft. Wenn diese Lücke geschlossen wird, entwickelt sich KI zu einer geschäftsgetriebenen Fähigkeit mit klarer Verantwortung, schneller Umsetzung und messbarer Wirkung.
Bedenken hinsichtlich Zuverlässigkeit, Compliance, Kosten und Kontrolle schränken den Einsatz über risikoarme Anwendungsfälle hinaus ein. Dadurch wird die Skalierung in kritische Geschäftsprozesse verhindert und Unsicherheit bezüglich Risiken und Kosten verstärkt. Wenn diese Lücke geschlossen wird, kann KI mit vollständiger Transparenz, Compliance und Kontrolle zuverlässig eingesetzt werden.
KI wird eingeführt, ohne Arbeitsabläufe, Rollen oder Verantwortlichkeiten anzupassen. Die Akzeptanz bleibt gering, und erwartete Produktivitätsgewinne stellen sich nicht ein.
Wenn diese Lücke geschlossen wird, werden Arbeitsprozesse gezielt um die Zusammenarbeit von Mensch und KI herum gestaltet – für mehr Effizienz und Skalierbarkeit.
Daten sind fragmentiert, inkonsistent oder nicht auf geschäftliche Anwendungsfälle ausgerichtet. Dies führt zu schlechter Modellleistung und langsamer Umsetzung. Wenn diese Lücke geschlossen wird, werden Daten zugänglich, gesteuert und in Echtzeit nutzbar.
KI-Initiativen verbleiben im Pilotstatus, ohne klaren Weg zur Skalierung. Das Ergebnis: keine Wiederholbarkeit, keine unternehmensweite Nutzung und kein klarer ROI. Wenn diese Lücke geschlossen wird, wird KI mit messbaren Geschäftsergebnissen im großen Maßstab implementiert.
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