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Wie man eine Daten- und KI-Organisation als Profit Center managt

Wie man eine Daten- und KI-Organisation als Profit Center managt

AI FIRST Podcast vor 9 Monaten

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45:19

Romina Medici, verantwortlich für Data & AI Plattformen und
Data Governance bei E.ON, teilt ihre Erfahrungen aus über 7
Jahren Transformation.Ihr Ansatz: Daten und KI wie ein Business
managen – mit klarer Vision, KPIs, Go-to-Market-Strategien und
echtem Revenue. Das Ergebnis: Das E.ON Data House, eine
Self-Service-Datenplattform nach dem Amazon-Prinzip, die ab Jahr
4 profitabel war und seitdem 15-20% Revenue Growth pro Jahr
erzielt.Erfahre, warum 80% aller KI-Projekte scheitern, wie
internes Customer Success funktioniert und warum diese
Transformation ein Marathon ist – kein Sprint.01:30 -
Quickfire-Round: KI-Mythen, Lieblingsmodell und größte Fehler

04:00 - Überblick: Daten & KI als Produkte statt Projekte
managen

07:00 - Warum der klassische Projektansatz nicht skaliert

11:00 - Das Problem: 80% der Projektergebnisse werden nicht
genutzt

13:00 - Praxisbeispiel: Aufbau des E.ON Data House

16:00 - Technische Herausforderungen: 262 Tage für die erste
SAP-Anbindung

18:00 - Internes Marketing und Customer Success wie bei einem
SaaS-Unternehmen

21:00 - Pay-per-Use Pricing-Modell und Kostentransparenz

24:00 - Skalierung vor Profit: Der wahre Anreiz

29:00 - Organisationsstruktur: 40 FTEs, 12-15 Produkte,
10.000-20.000 Nutzer

36:00 - Buy vs. Build: Wann selbst entwickeln, wann einkaufen?

41:00 - Erfolgsfaktoren: Strategie, Operating Model und
Durchhaltevermögen

44:00 - Fazit: Warum Transformation 10-15 Jahre dauertZum Gast:
Romina MediciZum Host: Felix Schlenther