Enterprise Architecture wirkt.

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.
Denn hohe Autonomie bedeutet nicht automatisch, dass AI auch die Entscheidungshoheit besitzen muss.
Aus Sicht der Enterprise Architecture reicht RAPID allein jedoch nicht aus. Zusätzlich müssen Kriterien wie Kritikalität, Risiko, Reversibilität, Datenqualität und regulatorischer Einfluss berücksichtigt werden.

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.

In dieser Folge sprechen wir darüber, warum Governance bereits mit der ersten AI-Idee beginnt, weshalb klare Verantwortlichkeiten entscheidend sind und wie Enterprise Architecture, Solution Architecture und Governance gemeinsam dafür sorgen, dass AI im Unternehmen steuerbar bleibt.
Denn am Ende entscheidet...

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.

Du erfährst, welche Bausteine eine moderne AI-Lösung besitzt, welche Aufgaben ein Solution Architect übernimmt und warum eine gute Architektur wichtiger ist als die Wahl eines bestimmten AI-Modells.
Außerdem vergleichen wir die drei führenden AI-Plattformen – ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) und Gemini (Google) – aus Sicht eines Enterprise- und Solution...

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.
Du erfährst, warum AI keine eigene Architekturdomäne ist, weshalb Business Capabilities und Data Entities weiterhin das Fundament bilden und welche Rolle Enterprise Architecture dabei spielt, AI-Initiativen unternehmensweit steuerbar und skalierbar zu machen.
Die technische Umsetzung folgt in der nächsten Episode aus Sicht der Solution Architecture.