Enterprise Architecture wirkt.

Nach zwei sehr AI-lastigen Monaten wechseln wir im Oktober bewusst die Perspektive und schauen uns an, wie unterschiedlich Enterprise Architecture je nach Industrie wirken muss.

Zum Auftakt geht es um die produzierende Industrie:

Die zentrale These:

Enterprise Architecture ist vielleicht in ihren Methoden branchenneutral. Ihre Wirkung ist es nicht.

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Möge die Enterprise Architecture mit dir sein.

Was passiert, wenn ein AI Agent nicht nur unterstützt, sondern plötzlich wie ein Mitarbeiter handelt?

Ausgehend vom Experiment Andon Market und der AI „Luna“ geht es in dieser Folge um Autonomie, Regeln und Verantwortung von AI Agents.

Passend dazu:

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AI braucht Daten – aber wirklicher Wert entsteht erst, wenn sie Zusammenhänge herstellen kann.

In dieser Folge geht es darum, wie aus Applications, Dependencies, Lifecycle, Kosten und Business Criticality ein neuer Unternehmenskontext entsteht – und warum wir aus EAM-Sicht nicht nur über Data Criticality, sondern auch über Context Criticality sprechen müssen.

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David Hohl

AI wird zunehmend Teil von Geschäftsprozessen, Entscheidungen und Wissensarbeit. Dabei entsteht nicht nur Output, sondern auch Kontext, Historie und neues Wissen.

In dieser Folge geht es um die Frage, was passiert, wenn dieses Wissen langfristig stärker an AI-Systeme, Agents oder Plattformen gebunden ist als an das Unternehmen selbst.

Themen der Folge:

Passend dazu auch die vorherigen Folgen:

Die zentrale Frage:

Denn am Ende gilt:

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David Hohl

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In dieser Folge geht es um eine zentrale Frage für den Einsatz von AI im Unternehmen:

Welche Rolle darf AI in Entscheidungen tatsächlich übernehmen?

Besonders spannend ist dabei die Trennung zwischen Entscheidung und Ausführung:

Human Decide. AI Perform.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur:

Kann AI diese Rolle übernehmen?

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David Hohl

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Mit dieser Folge schließen wir unsere erste AI-Serie ab.

In den vergangenen Episoden haben wir den Weg von AI TCO, über AI Demand, Enterprise Architecture und Solution Architecture aufgebaut. Heute folgt der letzte Baustein: AI Governance.

AI Governance bedeutet weit mehr als Datenschutz oder Compliance. Sie schafft den organisatorischen Rahmen, damit AI-Initiativen wirtschaftlich, sicher und langfristig erfolgreich betrieben werden können.

Denn am Ende entscheidet nicht das beste AI-Modell über den Erfolg einer AI-Initiative – sondern die Fähigkeit eines Unternehmens, AI verantwortungsvoll einzusetzen.

Inhalte dieser Folge

Merksätze aus dieser Folge

Verweise auf frühere Folgen

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David Hohl

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In dieser Folge schließen wir unsere zweiteilige Serie zur AI Architecture ab.

Nachdem wir in EAM#27 die Rolle der Enterprise Architecture betrachtet haben, wechseln wir heute bewusst in die Solution Architecture.

Im Mittelpunkt stehen nicht einzelne AI-Technologien, sondern die Architekturentscheidungen, die darüber bestimmen, ob eine AI-Lösung langfristig erfolgreich betrieben werden kann.

Inhalte dieser Folge

Verweise auf frühere Folgen

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David Hohl

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In dieser Folge beginnt der erste Teil der zweiteiligen Reihe zur AI Architecture.

Nachdem wir in den vergangenen Episoden die wirtschaftliche Bewertung von AI (EAM#25) und die Priorisierung von AI Use Cases (EAM#26) betrachtet haben, geht es heute um die strategische Einordnung von AI in die Unternehmensarchitektur.

Inhalte dieser Folge

Verweise auf frühere Folgen

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David Hohl

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rtificial Intelligence bringt Unternehmen nicht in die Situation, zu wenige Ideen zu haben – sondern zu viele. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die richtigen AI Use Cases auszuwählen und gezielt in diejenigen zu investieren, die den größten Business Value schaffen.

In dieser Folge betrachten wir AI Demand aus der Perspektive der Enterprise Architecture. Es geht nicht um Formulare oder Genehmigungsprozesse, sondern um eine strukturierte Bewertungsmethodik für AI Use Cases. Außerdem stelle ich das Konzept einer AI Organization und eines AI Architecture Boards vor, die Unternehmen dabei unterstützen, AI-Initiativen strategisch zu priorisieren und nachhaltig zu steuern.

Themen dieser Folge

Verweise auf frühere Episoden

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David Hohl

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Artificial Intelligence verändert nicht nur Technologien, sondern auch die wirtschaftliche Betrachtung von IT-Investitionen. Klassische TCO-Modelle reichen für AI nicht mehr aus, da neben Lizenzen und Betrieb neue Kostenarten wie Token, Modelle, APIs, Datenqualität und Governance entstehen.

In dieser Folge startet die neue AI-Serie und zeigt, warum Enterprise Architecture die entscheidende Rolle spielt, um AI wirtschaftlich, nachhaltig und mit echtem Business Value einzusetzen. Außerdem wird der Zusammenhang zu den vorherigen Episoden rund um Business Capabilities und Daten hergestellt.

Themen dieser Folge

Verweise auf frühere Episoden:

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David Hohl

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