ExpertiseAI-native Operating Model
Alle setzen auf AI – nur wenige schaffen die Grundlage für echte Produktivitätsgewinne
Die Einführung von AI beschleunigt sich branchenübergreifend. Tools sind breit verfügbar, Pilotprojekte befinden sich überall, und die Anzahl der Anwendungsfälle wächst kontinuierlich. Dennoch bleiben messbare Produktivitätsgewinne bislang begrenzt.
Der Grund dafür ist strukturell. Die meisten Organisationen setzen AI auf Operating Models auf, die für eine Welt vor AI entwickelt wurden. Rollen bleiben unverändert, Prozesse fragmentiert, und der Governance ist von der Umsetzung entkoppelt.
Das Ergebnis: AI verbessert isolierte Aktivitäten, scheitert jedoch daran, die Gesamtperformance nachhaltig zu transformieren.
Die meisten Organisationen konzentrieren sich darauf, weitere AI Use Cases zu identifizieren oder Kosten zu senken. Dies führt zu fragmentierten Initiativen ohne nachhaltige Wirkung.
Die entscheidende Fragestellung ist eine andere: Wie lässt sich der Output pro Euro durch AI systematisch steigern?
Dies erfordert eine konsistente Transformationslogik, die Use Cases, Operating Model Design und Umsetzung miteinander verbindet. Das Ziel ist nicht mehr AI, sondern eine strukturell bessere Performance.
X
"Automatisierung reduziert Aufwand. Augmentation vervielfacht Wirkung. AI-native Operating Models werden entlang der gesamten Wertschöpfungskette gestaltet."
Philipp Mudersbach, Managing Director bei Fortlane Partners
Philipp.Mudersbach@Fortlane.com
Produktivität an ihrem Ursprung messbar machen
Um von fragmentierten Use Cases zu struktureller Produktivität zu gelangen, müssen Organisationen die Art und Weise, wie gearbeitet wird, neu gestalten. Das bedeutet, den Fokus auf Rollen und Aufgaben zu legen, wo die AI-Wirkung transparent gemacht, gemessen und systematisch skaliert werden kann. Erst dann können AI Bottlenecks überwunden und lokale Effizienzgewinne in eine Gesamtperformance überführt werden.
Wir zerlegen jede Rolle in ihre zugrunde liegenden Aufgaben, sodass die Arbeit auf Ebene der Wertschöpfung transparent wird. Wir strukturieren und standardisieren Rollen- und Aktivitätsdaten, um abzubilden, wie die Arbeit tatsächlich organisationsweit ausgeführt wird.
So entsteht eine konsistente, granulare Grundlage, die Aufgaben, Zeitallokation und Prozesslogiken erfasst und als Basis für Analysen dient.
Wir messen AI-Wirkungspotenziale und ökonomische Einfluss auf Aufgabenebene – in Euro, nicht in Theorie. Auf Basis führender, aufgabenbasierter Frameworks (Acemoglu et al.) und aktueller AI-Forschung bewerten wir Automatisierungs- und Augmentationspotenziale und quantifizieren Impact, Aufwand und Abhängigkeiten.
Das Ergebnis ist eine faktenbasierte Sicht auf AI Value Pools und Umsetzungskomplexität, validiert gemeinsam mit fachlichen und technischen Stakeholdern.
Wir gestalten Rollen und Workflows neu, indem wir Aufgaben basierend auf Automatisierungstiefe und Wertschöpfung neu zusammensetzen. Wir überführen Erkenntnisse in konkrete Veränderungen, indem wir Rollen neu definieren, Prozesse anpassen sowie erforderliche Fähigkeiten und System-Enabler spezifizieren.
Das Ergebnis ist eine Organisation, die AI in die täglichen Abläufe integriert und skalierbare Produktivitätsgewinne ermöglicht.
Aufbauend auf dieser Logik verfolgen wir einen strukturierten Ansatz, der auf Eure Organisation zugeschnitten ist. Ausgehend von Euren Daten schaffen wir vollständige Transparenz über das AI-Produktivitätspotenzial auf Aufgabenebene, validieren die Ergebnisse gemeinsam mit Euren Fachexperten und überführen die Erkenntnisse in einen konkreten Transformationspfad.
So entsteht eine konsistente Verbindung zwischen Analyse, Operating Model Design und Umsetzung – hin zu einem AI-nativen Operating Model.
X
"AI-getriebene Produktivitätsgewinne entstehen durch ein Neudenken der Arbeitsweise – nicht durch die bloße Beschleunigung bestehender Prozesse."
Adrian Drettmann, Principal bei Fortlane Partners
Adrian.Drettmann@Fortlane.com
Das Ergebnis unseres AI Productivity Assessments ist eine umfassende Sicht über Rollen und Aufgaben, mit einer klaren Differenzierung zwischen Automatisierungs- und Augmentationspotenzialen. Die Anwendung ermöglicht es Euch, sowohl die Breite der Rollen als auch die Tiefe der Aufgaben zu durchdringen, um eine maßgeschneiderte, wirkungsstarke AI-Produktivitäts-Roadmap zu definieren.
Beispielhafte Analyse von 146 Rollen und 2.667 Aufgaben für einen Automobilzulieferer:
KONTAKTLernen Sie unsere Experten für KI-native Betriebsmodelle kennen
