KI oder K.O. ? – Wer jetzt noch zögert, verliert das Rennen

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 über
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 für
Urheberrecht und Patentschutz.




Fazit




Zaudern ist keine Option: Wer die Lernkurve
verpasst, wird für Talente unattraktiv und verliert
Wettbewerbsvorteile.




Zugleich braucht es bewusste Grenzen („Wo setzen wir KI
nicht ein?“), um Werte, Ethik und
Unabhängigkeit zu sichern.