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Private KI als Infrastruktur- und Governance-Entscheidung bewerten, statt sich reflexartig für SaaS oder Selbstbetrieb zu entscheiden.
CXOTalk. HPE-CFO Marie Myers beschreibt die Einführung agentischer KI über die Plattform „Alfred“ in einer Finanzorganisation mit 3,600 Beschäftigten. Dabei folgt sie genau der vom Artikel geforderten Disziplin: ein Rahmen für direkten und indirekten ROI, Entscheidungsschleusen zur Fortsetzung oder Beendigung einzelner Anwendungsfälle, verpflichtende Qualitätskontrollen mit Menschen in der Prüfschleife und Workflowkennzahlen, etwa für einen wöchentlichen Prüfprozess, dessen manueller Aufwand um ungefähr 90% sank. Gemessen wird veränderte Arbeit, nicht die Zahl der Tool-Anmeldungen.
Das Interview ist anbieterneutral, bleibt aber die von der eigenen Finanzchefin erzählte Erfolgsgeschichte eines einzelnen Unternehmens. Erfolge stehen daher erwartbar im Vordergrund. Übernehmen Sie den Messrahmen und die Disziplin der Entscheidungsschleusen, prüfen Sie Prozentangaben jedoch anhand eigener Ausgangswerte.
Einen ROI-Nachweis für einen KI-Workflow mit Ausgangswert, direkten und indirekten Vorteilen, Qualitätsprüfungen und einer expliziten Abbruchentscheidung entwickeln.
Erfahrung mit KI-Pilotprojekten auf Teamebene, Geschäftskennzahlen oder ausreichend großen Finanz- beziehungsweise Betriebsprozessen.
Zuletzt geprüft: 20. Juli 2026
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Die Antwort der GenAI-Ära auf strategische Fragen der Geschäftsleitung. Drei kurze Kurse, die sich gezielt an Führungskräfte richten – ohne technische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Sie zeigen, wo generative KI Wert schafft, wie sie verantwortungsvoll gesteuert wird und wie aus einem vagen „Wir sollten KI einsetzen“ ein konkreter, belastbarer Anwendungsfall entsteht. Bewertung: 4,6 bei rund 700 Rezensionen. Am besten vor Ihrer nächsten KI-Budgetentscheidung absolvieren.