Rewire

👩🎓 Had a fantastic time last month at Adevinta's Analytics University Business Program, where I earned certifications in "Structured Opportunity Finding" and "Data Exploration & Insights Discovery" from GAIN® - The Global AI network. These certifications have greatly improved my skills in data-driven decision-making and strategy design, and I am eager to apply this knowledge in my future work. 🤝 I would like to extend my heartfelt thanks to Gizem Colak & Leonid Pavlov for organizing this program and all the inspiring trainers who guided us over two weeks. Last but not least, I am immensely grateful to my brilliant working group for their invaluable contribution. Your teamwork and expertise were instrumental in pulling together a superb final case in record time. Elona Kollari, Erica Grandi & Jo-Shan Lee, thank you! 💖

🙌 We are thrilled to welcome Leonid Pavlov - Principal at Rewire, as our honoured Keynote Speaker for the Business Intelligence and Analytics Summit! 🗓️ Join us on 10th-11th July at the Radisson Blu Hotel Amsterdam Airport 🚀 Keynote Topic - Unlocking Multi-Million Euros opportunities through Training ℹ️ Leonid Pavlov is a Data &AI expert, with over 12 years of experience spanning Data & AI, aerospace, blockchain, software, and computational oceanography. He now focuses on the transformation of businesses through AI. Currently serving as Principal, Data & AI Training at Rewire, Leonid's mission is to empower organizations at all levels with tailored training programs. These programs focus on creating impact and enabling businesses to navigate the evolving landscape of AI adoption whilst also setting them up for sustained success. Leonid's true passion lies in harnessing AI to tackle global challenges and foster positive, impactful change, while ensuring that these developments are also performed responsibly. 🚀Join us to connect, learn, and grow with actionable insights from one of the industry's top experts! 🎟️Use the code 'DATA30' for 30% off on Tickets! 🌐Registrations at https://lnkd.in/dP-jsD-8 #BIAAS#CONFX

Who does the swimming at your company? I think you can all imagine different departments within your company as different islands within a huge ocean. Sales on their sales island, marketing on their marketing island, account management at their account management island, finance on their finance island - you get the point. And of course data science on their data science island and IT on their IT island. Not to forget leadership on their big leadership island. The question is: who does the swimming? Because for successful projects, you need each other. You need to work together and you need to understand each other! The world is too complex to solve problems in siloes and the opportunities are too big! Especially in the field of Data & AI projects, you need many different expertises to create breakthroughs that create business impact. A Data Scientist shouldn’t make a model without understanding the business context. The product owner shouldn’t make a plan without the input from the tech team. We shouldn’t make a process redesign without the people involved in the current and new process! You can spend a lot of time swimming between the islands (btw often one team is doing most of the swimming). But what if we gather at a new, uninhabited island? A tropical place where we can combine all expertises and create a whole new world? Redesigning our business and our processes from scratch? Utilizing all our knowledge but not hindered by the status-quo. Embracing all the potential of AI? It all starts with an inspiring and shared goal, a common language and the curiosity to learn from each other. But imagine what a beautiful island this can be!

Das Ende der KI Lighthouses Auf Sand gebaut, meist wenig Wirkung, nicht skalierbar: KI Lighthouses sollten nicht mehr das Mittel der Wahl sein. Oft blockieren Lighthouses wichtige Ressourcen oder vermitteln einen falschen Eindruck von den tatsächlichen Fähigkeiten von KI. Zudem sind sie in der Regel „auf Sand gebaut“, haben also kein solides Fundament. Es ist erstaunlich, das trotzdem immer noch Lighthouses gebaut werden - als sei der Nutzen von Daten und KI nicht ausreichend bewiesen wäre oder als ob die Technologie – die in der Regel absolut nicht das Problem ist – noch einmal erprobt werden müsste. Aber diesen Punkt haben wir überschritten. Die Kernfrage lautet heute: Wie kann das Versprechen von großem Impact durch KI eingelöst werden? Unternehmen tun sich nach wie vor schwer damit, und wir können immer wieder diese drei Archetypen beobachten: 1. „We need to build the foundations first“ - es werden entweder langwierige Technologie-Architekturprojekte (oft von Systemintegratoren begleitet) oder „Bottom-Up“ Datentransformationen gestartet, die nicht direkt mit einem Wertbeitrag verbunden sind. Währenddessen müssen sich die Fachbereiche damit behelfen, einzelne, nicht skalierbare Use Cases zu bauen. 2. „Let’s push for use cases“ - basierend auf erwartetem Use Case Impact werden diese lokal optimiert entwickelt. Kurzfristiger Wertbeitrag wird damit oft erreicht, jedoch ist die Skalierbarkeit eingeschränkt. Keine/begrenzte Wiederverwendung von Daten oder Methoden, keine/begrenzte Änderung von Prozessen, limitiertes Change-Management…die Liste ist lang, Eine nachhaltige Pipeline von Anwendungsfällen wird meistens nicht entwickelt. 3. „Let the others get a bloody nose before we start“ - eine Variante bei der außer Beobachtung und lokalen Experimenten nichts getan wird. Keiner dieser Ansätze eignet sich für eine erfolgreiche Skalierung des Nutzens von Daten und KI. Auch wenn nach Jahren von „digitaler Transformation“ eine gewisse Müdigkeit und geringer Appetit für „and another Transformation“ in vielen Unternehmen zu spüren ist, wird hier eine Chance verpasst, die eine unmittelbare Auswirkung auf die Unternehmensperformance hat. OK, nennen wir es eben nicht „Transformation“, sondern „Erzeugung von messbarem Mehrwert durch Daten und KI“ und dann gehen wir es an. Der Start ist das Setzen von klaren, stufenweisen Ambitionen sowie einer ausbalancierten Roadmap, die alle notwendigen Aspekte der Skalierung von Daten und KI berücksichtigt: vom erwarteten, quantifizierbaren Impact über die notwendigen Prozessdefinitionen und -veränderungen, das Change-Management, den Fähigkeiten- und Kapazitätsaufbau mit den richtigen Skill-Profilen und die gerade benötigte Technologie. Klingt wie common sense? Ist es aber nicht. Jeder Plan ist extrem individuell, getrieben durch Geschäftsstrategie und aktuelle Herausforderungen, die Fähigkeit und den Willen zur Veränderung, die bestehenden Prozesse und Fähigkeiten. Wir helfen gerne dabei. Because we can. Rewire