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

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 Medici (linkedin.com/in/romina-medici)Zum Host: Felix Schlenther (linkedin.com/in/felixschlenther)