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Geschäftsebene eines ADM-Betriebsmodells
Die Geschäftsebene bildet die strategische Grundlage des ADM-Betriebsmodells. Generative KI verändert die Geschäftsstrategie, die Rollen der Stakeholder und Schlüsselbereiche wie Unternehmensarchitektur, Berichterstattung, Unternehmensführung und Budgetierung.
Strategie und wichtige Stakeholder
Das ADM-Betriebsmodell umfasst sowohl interne als auch externe Interessengruppen, die sich darauf konzentrieren, die Geschäftsstrategie und -ziele an den organisatorischen Abläufen und Ergebnissen auszurichten. Traditionell haben diese Beteiligten der Zuverlässigkeit von Anwendungen, der Geschwindigkeit der Veröffentlichung, der betrieblichen Effizienz, der Kostensenkung und der Rationalisierung von Anwendungen Priorität eingeräumt.
Bei der Umstellung von traditionellen Methoden auf KI-gestützte Prozesse ergeben sich die folgenden wichtigen Änderungen in Bezug auf die Rollen und Prioritäten der Beteiligten:
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Strategischer Fokus — Verlagerung vom Kostenmanagement hin zu Wertschöpfung und Innovation.
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Kollaborative Entscheidungsfindung — KI-gestützte Erkenntnisse bilden die Grundlage für funktionsübergreifende Strategien.
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Agile Reaktionsfähigkeit — Schnellere Anpassung an Marktveränderungen und Benutzerbedürfnisse.
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Kundenorientierter Ansatz — Verstärkter Fokus auf Benutzererlebnis und Kundenzufriedenheit.
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Kontinuierliches Lernen — Der Schwerpunkt liegt auf KI-Kenntnissen und kontinuierlicher Weiterentwicklung von Fähigkeiten.
Diese Veränderungen wirken sich auf verschiedene Aspekte der Geschäfts- und Serviceintegrationsebene aus und betreffen die folgenden Schlüsselbereiche:
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Unternehmens- und IT-Architektur
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Dashboards und Berichte
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Unternehmensführung, Risiko und Einhaltung von Vorschriften
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Budgetierung und Prognose
Unternehmens- und IT-Architektur
Die folgende Tabelle enthält den aktuellen Stand und einen entsprechenden future Status mit generativer KI für wichtige Probleme im Zusammenhang mit Unternehmens- und IT-Architektur.
Aktueller Stand |
Zukünftiger Stand mit generativer KI |
|---|---|
Manuelle Erstellung und Aktualisierung der Architekturdokumentation |
Automatisierte Architekturdokumentation und -prüfungen |
Statische Analyse der Auswirkungen architektonischer Änderungen |
Analyse der Auswirkungen architektonischer Änderungen in Echtzeit |
Roadmaps mit seltenen Updates wurden behoben |
Adaptive Roadmaps, die auf Marktveränderungen reagieren |
Vermittlung architektonischer Konzepte mit hohem Fachjargon |
KI-gestützte Benutzeroberflächen in natürlicher Sprache für Architekturkonzepte |
Dashboards und Berichte
Die folgende Tabelle enthält den aktuellen Stand und einen entsprechenden future Status mit generativer KI für wichtige Probleme im Zusammenhang mit Dashboards und Berichten.
Aktueller Stand |
Zukünftiger Stand mit generativer KI |
|---|---|
Statische Dashboards mit generischen Erkenntnissen |
Adaptive Dashboards in Echtzeit mit benutzerspezifischen Erkenntnissen |
Reaktives Problemmanagement |
Prädiktive Analysen zur proaktiven Behebung von Problemen |
Technische Abfragesprachen für den Datenzugriff |
Abfragen in natürlicher Sprache für technisch nicht versierte Akteure |
Manuelle Berichtserstellung und Verfolgung von Leistungskennzahlen (KPI) |
Automatisierte Berichtserstellung und intelligente KPI-Vorschläge |
Unternehmensführung, Risiko und Einhaltung von Vorschriften
Die folgende Tabelle enthält den aktuellen Stand und einen entsprechenden future Status mit generativer KI für wichtige Themen im Zusammenhang mit Unternehmensführung, Risiko und Compliance.
Aktueller Stand |
Zukünftiger Stand mit generativer KI |
|---|---|
Manuelle Überprüfung von Richtlinien und Compliance-Audits |
Automatisierte Überprüfung von Richtlinien und Überwachung der Einhaltung der Vorschriften |
Regelmäßige Risikobewertungen auf der Grundlage historischer Daten |
Intelligente Risikobewertung mit Frühwarnungen und Strategien zur Risikominderung |
Statische Compliance-Dokumentation |
Dynamische Generierung und Aktualisierung der Compliance-Dokumentation |
Budgetierung und Prognose
Die folgende Tabelle enthält den aktuellen Stand und einen entsprechenden future Status mit generativer KI für wichtige Themen im Zusammenhang mit Budgetierung und Prognose.
Aktueller Stand |
Zukünftiger Stand mit generativer KI |
|---|---|
Historische datenbasierte manuelle Kostenmodellierung |
Prädiktive Kostenmodellierung auf der Grundlage historischer Daten |
Regelmäßige Anpassungen der Ressourcenzuweisung |
Dynamische Ressourcenzuweisung in Echtzeit |
Eingeschränkte Szenarioplanung aus Zeitgründen |
Automatisierte Szenarioplanung für Budgetauswertungen |
Subjektive Projektpriorisierung |
Intelligente Projektpriorisierung im Einklang mit den Geschäftszielen |
