Performance Intelligence
Description
Dieses Buch zeigt, wie Unternehmen durch die gezielte Verbindung von Künstlicher Intelligenz und Daten ihre Performance systematisch steuern und optimieren, um dadurch Wettbewerbsvorteile entlang der gesamten Wertschöpfungskette erzielen zu können. Unternehmen stehen heute unter erheblichem Kostendruck und müssen nachhaltig Effizienzpotenziale realisieren. Gleichzeitig steigt die Komplexität in globalen Märkten, wodurch digitale Entscheidungsunterstützung weiter an Relevanz gewinnt. In diesem Kontext spielen Künstliche Intelligenz und die Verfügbarkeit geeigneter Daten eine zentrale Rolle. Eine integrierte Strategie für KI und Daten ist hierbei ein wichtiger Erfolgsfaktor.
Die Autor:innen bieten mit Beiträgen rund um Performance Intelligence einen praxisorientierten Rahmen und zeigen auf, dass Künstliche Intelligenz in Verbindung mit Daten in vielfältiger Weise und in allen Bereichen im Unternehmen Mehrwert stiftet. Das Werk gliedert sich in drei Teile: Der konzeptionelle Rahmen liefert hierbei eine fundierte Einführung in die grundlegenden Konzepte, Strategien und Betriebsmodelle für den Einsatz von KI im Performance Management. Im zweiten Teil stehen praxisnahe Anwendungsfälle aus zentralen Unternehmensfunktionen im Fokus - von Strategie und Controlling über Einkauf, Produktion und Vertrieb bis hin zu Finance und Supply Chain. Der abschließende Teil widmet sich organisatorischen Konzepten von KI-Transformationen und zeigt auf, wie Unternehmen durch gezielte Umsetzung und Verankerung langfristigen Erfolg sicherstellen können.
Der Inhalt
- Konzeptioneller Rahmen - KI und Datenstrategie
- Funktionale KI-Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten entlang der Wertschöpfungskette
- Organisatorische Umsetzung und Ausblick
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Persons
Dr. Matthias Emler ist Partner bei Horváth und Leiter des Bereichs AI, BI & Data. Sein Beratungsschwerpunkt liegt auf daten- und KI-gestütztem Performance Management sowie auf funktionsübergreifenden Strategien und Governance-Konzepten für das daten- und AI-getriebene Unternehmen. Dr. Emler verfügt über langjährige internationale Erfahrung im Programmmanagement für große, global agierende Konzerne. Seit 2019 leitet er die Horváth AI & Data Convention.
Markus Kirchmann ist Partner bei der Managementberatung Horváth und verantwortet die Beratungsfelder CFO Strategy & Performance Management sowie AI, BI und Daten. Im Fokus seiner Beratungstätigkeit stehen die ganzheitliche Finanztransformation sowie die Nutzung von AI und Daten zur Steigerung von Effektivität und Effizienz.
Dominik Klehr ist Principal bei der Managementberatung Horváth im Bereich Controlling & Finance. Der Schwerpunkt seiner Beratungstätigkeit liegt in der Einführung und Optimierung von Lösungen zur Unternehmenssteuerung. In internationalen und branchenübergreifenden Projekten hat er damit die KI- und datengetriebene Steuerung in Unternehmen weiter vorangetrieben.
Content
1 Wie KI und Daten Performance Management und Optimierung verändern.- 2 KI- und Datenstrategie.- 3 KI- & Daten-Betriebsmodell: Organisation, Governance und Kultur als Schlüssel zum Erfolg.- 4 Von Compliance zur zukunftsorientierten KI-Adaption - Wie Unternehmen regulatorische Sicherheit gewährleisten und KI erfolgreich implementieren.- 5 Kernkomponenten der Künstlichen Intelligenz: Algorithmen, Daten und Infrastruktur.- 6 Integriertes Change-Management - Der Mensch im Fokus der KI-Technologie.- 7 KI als Gamechanger moderner Strategie- und Innovationsarbeit.- 8 Risikomanagement transformiert: Nutzung von künstlicher Intelligenz für Innovation und zukünftige Trends.- 9 Next Generation Performance Management - KI als Schlüssel zum Erfolg im Controlling.- 10 Einkauf - Optimierung entlang des Einkaufsprozesses mit KI und Daten.- 11 KI als Treiber für die nachhaltige Optimierung von Profitabilitäts- und Kostenstrukturen in der Produktion.- 12 Vertrieb & Pricing: Der Vertriebs-Funnel als Kompass für KI-gestützte Anwendungsfälle.- 13 KI als Wegbereiter zu Effizienz und Komplexitätsbeherrschung im Supply Chain Management.- 14 Finance und KI: Zwischen Effizienz und Herausforderung.- 15 Einbettung in die Unternehmenskultur.- 16 Entwicklung eines Target Operating Models für die erfolgreiche Wertschöpfung durch KI.- 17 Gesamtfazit: Ausarbeitung einer konkreten Roadmap als zentrale Basis für die Transformation.
