Künstliche Intelligenz (AI) und insbesondere generative AI (GenAI) ist in aller Munde. Abseits des Hype sind sich Führungskräfte bereits seit geraumer Zeit einig, dass Daten und deren Analysen (wie beispielsweise durch AI) eine wesentliche Rolle bei der Transformation ganzer Geschäftsmodelle spielen (Gartner, 2018) und als Investitionsschwerpunkt von Unternehmen weltweit betrachtet werden (IBM, 2023). Jedoch haben bis dato viele Unternehmen Schwierigkeiten aufgrund einer Vielzahl einhergehender Herausforderungen ihre Daten- und AI-Aktivitäten erfolgreich zu imple-mentieren. Aufgrund der Komplexität der zu berücksichtigenden Perspektiven stehen Unterneh-men immer wieder vor der Herausforderung die spezifischen Use Cases zu identifizieren, die am besten für sie geeignet sind und das meiste Wertpotenzial versprechen, egal ob klassische AI, Ge-nAI oder Datenverkauf.
Entsprechend ist es ein Forschungsschwerpunkt des Competence Center Future Financial Services (CC FFS) Unternehmen Orientierungshilfen zur Wertschöpfung aus Daten und AI zu geben. Dieser Blogbeitrag widmet sich den Entscheidungsfaktoren, die die Wahl der richtigen Daten und AI Use Cases unterstützen und stellt Auszüge aus einem wissenschaftlichen Paper vor, das im Rahmen der Forschung des CC FFS verfasst wurde (siehe Kakuschke et al., 2025).