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Im Gespräch mit Christian Uhl, CEO Enthus KI-Wertschöpfung durch Flexibilität und Datenqualität

Von Sylvia Lösel 1 min Lesedauer

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Flexibilität, Datenqualität und ganzheitliche Perspektiven sind der Schlüssel zum Erfolg bei KI-Projekten. Davon ist Enthus-CEO Christian Uhl überzeugt. Wie der Dienstleister Projekte angeht, erklärt Enthus-Chef Uhl im Gespräch.

Christian Uhl, CEO Enthus(Bild: Enthus)
Christian Uhl, CEO Enthus
(Bild: Enthus)

ITB: Wie können Dienstleister künftig mit KI-Use-Cases Geld verdienen? Können Sie es überhaupt?

Uhl: Die Frage müsste eigentlich lauten: Wo? Und dann ist die Antwort: Da, wo für unsere Kunden der Profit generiert wird. Ob wir dann über Consulting, Infrastruktur, Development oder auch Shared-Business-Modelle sprechen, ist eigentlich zweitrangig. Denn das ist abhängig vom spezifischen Business Case unserer Kunden. Das bedeutet für uns, dass wir flexibel genug für all diese Modelle der Wertschöpfung sein müssen.

ITB: Wie geht Enthus an diesen Markt heran?

Uhl: Wir betrachten AI nicht isoliert oder nur reduziert auf Generative AI. Tatsächlich entscheidet sich der Erfolg von KI-Projekten meist in der Datenqualität. Und nicht zuletzt an der Frage, welche Daten im Hinblick auf Datenschutz und Compliance in welcher Form von welchen Modellen verarbeitet werden dürfen. Darauf aufbauend stellt sich dann die Frage nach der Auswahl der richtigen Tools oder der Entwicklungen kundenspezifischer Applikationen. Erst dann sprechen wir über die IT-Infrastruktur für den Betrieb. Notwendig ist aus unserer Sicht also eine ganzheitliche Perspektive.

ITB: Gibt es vielleicht auch schon ein, zwei ganz konkrete Projekte, die exemplarisch für die Herangehensweise stehen?

Uhl: Ganz konkret gibt es die ersten Projekte im Bereich der Infrastruktur, wenn Kunden bereits recht weit sind und signifikante Kompetenzen intern aufgebaut haben. Bei ganz vielen ist das aber nicht der Fall. Hier setzen wir aktuell früher an. Oftmals im Bereich der Beratung zu Data Intelligence und Data Management und im Datenschutz. Denn ganz oft sind die Kunden noch in einer sehr frühen, explorativen Phase. Übrigens: Generative AI steht dabei meist nur am Anfang im Mittelpunkt, wird dann aber zunehmend zu einem Beiwerk. Die eigentliche Magie liegt in den Daten und dann sprechen wir eher über Machine Learning oder auch Recognition.

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