Da sich die Suche immer mehr in Richtung Konversationsmaschinen wie ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude oder Perplexity verlagert, müssen Marken ihre Online-Präsenz grundlegend überdenken. Sichtbarkeit wird zum zentralen Thema: Es geht nicht mehr darum, den Algorithmen von Google zu gefallen, sondern darum, in den generierten, zusammengefassten und kontextualisierten Antworten zu erscheinen.
Sidney Zeder ist Direktorin von Data & AI Consulting bei Artefact. Sie arbeitet in dem Bereich, der sich mit dem Reise-, Tourismus- und Transportsektor in Europa befasst. Sie unterstützt die wichtigsten Akteure der Branche über die gesamte data-Wertschöpfungskette hinweg, von der Strategie bis zur operativen Aktivierung.
In den heutigen data-driven Unternehmen wird von Analysen und Berichten über Dashboards erwartet, dass sie schnelle, umsetzbare Erkenntnisse liefern, die wichtige Geschäftsentscheidungen unterstützen. Laut einer Forrester-Studie aus dem Jahr 2022 bleiben jedoch 60% der Analyseinitiativen hinter den Erwartungen zurück, weil die data, die diese Dashboards speisen, oft unzuverlässig, unvollständig oder falsch ausgerichtet sind (Forrester, 2022).
Der artificial intelligence-Markt befindet sich auf einem explosiven Wachstumspfad - GlobalData prognostiziert, dass er bis 2030 $909 Milliarden erreichen wird, gegenüber etwa $100 Milliarden im Jahr 2022, was vor allem auf den Aufstieg der generativen KI zurückzuführen ist. Diese Kategorie der KI, die durch populäre Tools wie ChatGPT, DeepSeek, Google Gemini usw. veranschaulicht wird, hat weit verbreitete Innovationen ausgelöst, indem sie es Unternehmen ermöglicht, originelle Inhalte zu generieren und komplexe Aufgaben zu automatisieren. Unternehmen in der MENA-Region setzen generative KI schnell ein, um ihr Potenzial für erhebliche Produktivitätssteigerungen, eine stärkere Personalisierung und innovative Kundenerlebnisse zu nutzen und sich gleichzeitig mit der kritischen Notwendigkeit eines verantwortungsvollen und ethischen Einsatzes auseinanderzusetzen.
Generative KI hat die Lieferzeiten verkürzt: Was früher acht Stunden dauerte, dauert jetzt drei. Aber wo bleiben die restlichen fünf Stunden?
In der Unternehmenssoftware vollzieht sich ein subtiler, aber folgenschwerer Wandel. Jahrelang florierte SaaS auf der Grundlage von UX - gut gestalteten Benutzeroberflächen, die Menschen durch immer komplexere Arbeitsabläufe führen sollten.
Jahrzehntelang florierte die Beratung, indem sie ausgefeilte Foliendateien mit Frameworks und Benchmarks lieferte.
Die Markenhersteller beneiden uns seit langem um die Unmengen von data, die in den Systemen der Einzelhändler gespeichert sind. Der durchschnittliche Kunde nimmt an etwa 13 Treueprogrammen teil, bleibt aber nur in der Hälfte davon aktiv, so dass die “Beziehung” oft an der Kasse endet.
Der Sales and Operations Planning (S&OP)-Prozess zielt darauf ab, die Vertriebs-, Betriebs- und Finanzabteilungen auf einen integrierten und realisierbaren Plan auszurichten. S&OP ist mehr als eine monatliche Agenda, es ist ein kontinuierlicher Zyklus, der darauf abzielt, die Zukunft zu antizipieren und die Organisation darauf vorzubereiten, sie effizient zu erfüllen. Künstliche Intelligenz (KI) ist heute in Teilen dieses Prozesses bereits Realität - insbesondere in der Bedarfsplanung. Aber ihr Potenzial geht noch weiter: In dem Maße, in dem wir die analytische Reife und die Integration zwischen Teams und data weiterentwickeln, kann KI zu einem zentralen Instrument für schnellere, präzisere und an der Geschäftsrealität ausgerichtete Entscheidungen werden.
