Genau das wollte ich von Claudia Pohlink wissen, die eine beeindruckende Karriere in der Daten- und KI-Welt bei Telekom, Deutsche Bahn und FIEGE hingelegt hat. Also, wie sieht der Anti-Hype Blueprint aus? 𝟭. 𝗦𝘁𝗮𝗺𝗺𝗱𝗮𝘁𝗲𝗻 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝗲𝗿𝗲𝗻 𝘂𝗻𝗱 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗸𝘁𝘂𝗿𝗶𝗲𝗿𝗲𝗻 Starte mit der Definition deiner Kerndomänen und Stammdaten. Bestimme führende Systeme für jede Datendomäne, bevor du Tools auswählst. Dies schafft ein stabiles Fundament für alle KI-Aktivitäten. 𝟮. 𝗘𝗿𝘀𝘁𝗲 𝗘𝗿𝗳𝗼𝗹𝗴𝘀𝗴𝗲𝘀𝗰𝗵𝗶𝗰𝗵𝘁𝗲 𝘀𝗰𝗵𝗿𝗲𝗶𝗯𝗲𝗻 Identifiziere einen ersten Use Case, zum Beispiel mit dem Controlling-Bereich, wo bereits Datenaffinität besteht. Zeige schnelle Erfolge, um Management-Support zu gewinnen. 𝟯. 𝗗𝗮𝘀 𝟯-𝗛𝗮̈𝘂𝘀𝗲𝗿-𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹 𝗶𝗺𝗽𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗿𝗲𝗻 • House of Data: Grundlagen, Governance, Architektur • House of AI: Use Cases, Data Scientists, Engineers • House of 3C: Change, Communication, Community Diese 3 Bereiche sollten zu gleichen Teilen aufgebaut werden. Keiner kann ohne den anderen für nachhaltige Daten- und KI-Implementierung. Die Leads sollten zu Beginn intern aufgebaut werden, extern können operative Ressourcen zugekauft werden. 𝟰. 𝗕𝗮𝗹𝗮𝗻𝗰𝗲 𝘇𝘄𝗶𝘀𝗰𝗵𝗲𝗻 𝘇𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹 𝘂𝗻𝗱 𝗱𝗲𝘇𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹 𝗳𝗶𝗻𝗱𝗲𝗻 Etabliere zentrale Standards und Koordination, befähige aber gleichzeitig dezentrale Teams durch Multiplikatoren-Ideen wie KI-Awards, Schulungen und Hackathons. Laut Claudia ist diese Balance eine der größten Herausforderungen in der Umsetzung. 𝟱. 𝗣𝗿𝗮𝗴𝗺𝗮𝘁𝗶𝘀𝗰𝗵 𝗽𝗹𝗮𝗻𝗲𝗻 𝘀𝘁𝗮𝘁𝘁 𝘁𝗵𝗲𝗼𝗿𝗲𝘁𝗶𝘀𝗶𝗲𝗿𝗲𝗻 Erstelle 6-12-Monats-Pläne statt langfristiger Strategien. Dokumentiere Erfahrungen systematisch, auch Misserfolge, und passe deine Pläne regelmäßig an. Ich weiß, wie viele Mittelständler vor der großen Aufgabe stehen, Daten- und KI-Kompetenzen und Strukturen im Unternehmen aufzubauen. Claudia's Erfahrungen sind eine echte Schatzkiste. Ganz ohne Buzzwords, Hype oder Selbstprofilierung. Claudia, 1000 Dank für deine Offenheit und dass du uns an deinen Erfahrungen teilhaben lässt! Was sagt ihr zum Blueprint? | 22 Kommentare auf LinkedIn

"𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘄𝗶𝗹𝗹 𝗿𝗲𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝗶𝘇𝗲 𝗲𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝘄𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀!" 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗔𝗜 𝗗𝗿𝗲𝗮𝗺: ➜ Deploy AI Agents ➜ Automate everything ➜ Enjoy efficiency 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗔𝗜 𝗥𝗲𝗮𝗹𝗶𝘁𝘆: ➜ Messy, siloed, unreliable data ➜ AI hallucinations & compliance nightmares ➜ Enterprise AI initiatives stall as organizations spend more time fixing data issues than realizing AI-driven value. The Hard Truth: AI (agents) aren't failing—data strategies are. AI Agents are only as effective as the data beneath them. Without governed, high-quality data, AI adoption becomes an expensive experiment instead of a strategic advantage. Important to fix the data first. Kudos for this image to Armand Ruiz! | 258 comments on LinkedIn