„Entscheidend ist nicht die Technologie, sondern das Ergebnis“, sagt Amol Shah von Microsoft

21. Juli 2026

Amol Shah, General Manager Specialist Sales bei Microsoft Canada, erklärt, wie Unternehmen den Schritt von ersten KI-Experimenten zu einer echten Transformation ihres Geschäfts schaffen. Entscheidend sind solide Grundlagen: einheitliche Daten, fest verankerte Governance und eine Intelligence-Ebene, durch die KI-Agenten ebenso vertrauenswürdig und produktiv arbeiten wie Mitarbeitende. Auf Basis seiner fast 20-jährigen Erfahrung bei Microsoft zeigt er, warum Daten praktisch über Nacht von einem reinen IT-Thema zu einem strategischen Faktor für die Unternehmensleitung geworden sind. Er erklärt außerdem, warum Unternehmen, die beim Einsatz von KI zu vorsichtig vorgehen, morgen Zeit aufholen müssen. Gleichzeitig verändert sich die Rolle von Partnern: Statt sich vor allem um technische Grundlagen und Migrationen zu kümmern, rücken branchenspezifisches Know-how, Nutzerakzeptanz und Change Management stärker in den Fokus. 

Die Episode beantwortet folgende Fragen: 

• Wie gelingt der Schritt von endlosen KI-Pilotprojekten zu einer einheitlichen Datengrundlage mit klarer Governance und einer Intelligence-Ebene, die dafür sorgt, dass KI-Agenten und Mitarbeitende auf derselben verlässlichen Informationsbasis arbeiten? 
• Was verändert sich, wenn Daten nicht länger nur IT-Projekte sind, sondern zu einem strategischen Thema für die Unternehmensleitung werden? Und wie schaffen Führungskräfte die nötige Dringlichkeit, damit Unternehmen bei KI nicht ebenso ins Hintertreffen geraten wie manche zuvor beim Cloud Computing? 
• Wie sollten Unternehmen ihr Partnernetzwerk neu denken, wenn sich der Fokus zunehmend von Migration und technischer Umsetzung auf Branchenexpertise, Adoption und skalierbares Change Management in großem Maßstab richtet?  

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(Das Interview wurde mithilfe von ChatGPT gekürzt und bearbeitet.) 

Mark Kohout: Hallo und herzlich willkommen zu diesem Adastra Podcast. Mein Name ist Mark Kohout. Ich leite den Bereich AI and Data Governance bei Adastra North America. Adastra ist ein globaler Systemintegrator für KI, Daten und Cloud. Die heutige Folge nehmen wir in unserem Studio in Toronto auf. 

Zu Gast ist Amol Shah, General Manager, Specialist Sales bei Microsoft. Amol ist seit fast zwei Jahrzehnten bei Microsoft tätig. In dieser Zeit hatte er verschiedene Führungspositionen in den Bereichen Azure Data and AI, Go-to-Market-Strategie, Cloud Enablement und Specialist Sales inne. 

Zuletzt war er als General Manager für Americas Data and AI Go-to-Market verantwortlich. In dieser Funktion leitete er die Go-to-Market-Strategie für Azure Data and AI in der gesamten Region. Heute führt Amol den Bereich Specialist Sales bei Microsoft. Dabei bringt er eine umfassende Führungsperspektive auf die Frage ein, wie Unternehmen ihre Investitionen in Cloud, Daten und KI miteinander verbinden und daraus erfolgreiche Geschäftsergebnisse erzielen können. 

Wir freuen uns sehr, dass du heute bei uns bist. Herzlich willkommen im Podcast. Wie geht es dir? 

Amol Shah: Mir geht es sehr gut. Ich freue mich, hier zu sein. 

Mark Kohout: Heute haben wir hier in Toronto richtig schönes, warmes Wetter. Vielleicht hat dich das ja zu ein paar Gedanken inspiriert, die du mit unserem Publikum teilen kannst. Lass uns mit deinem beruflichen Werdegang beginnen. Du bist schon lange bei Microsoft und hast dort in verschiedenen Bereichen gearbeitet, unter anderem im Vertrieb, in Go-to-Market-Funktionen und im Cloud-Geschäft. Erzähl uns doch etwas über deinen Weg und darüber, wie er deine heutige Sicht auf Daten und KI geprägt hat. 

Amol Shah: Das ist ein guter Einstieg. Ich bin inzwischen seit fast 20 Jahren bei Microsoft und habe in dieser Zeit in ganz unterschiedlichen Bereichen gearbeitet. Angefangen habe ich im Finanzbereich. Danach war ich im Marketing, im Produktmarketing und im Partnervertrieb tätig. Wie du schon erwähnt hast, war ich in meiner vorherigen Position für die Go-to-Market-Strategie für Data and AI in Nord- und Südamerika verantwortlich. Vor Kurzem habe ich dann die Leitung unseres Enterprise Solution Sales Teams in Kanada übernommen. Wir betreuen dort rund 320 Kunden im ganzen Land. 

Ich hatte das Glück, das Geschäft aus vielen verschiedenen Blickwinkeln kennenzulernen. Im Finanzbereich standen zunächst vor allem die Zahlen im Mittelpunkt. Später ging es nicht mehr nur um einzelne Abschlüsse, sondern darum, einen Vertriebsansatz zu entwickeln, der sich über unsere Go-to-Market-Strategie und unser Partnernetzwerk breiter umsetzen lässt. 

Drei Dinge habe ich daraus mitgenommen. Erstens: Die Technologie ist weniger wichtig als das Ergebnis, das man mit ihr erreichen will. 

Mark Kohout: Genau. Und manchmal ist sie wichtiger, als wir denken. 

Amol Shah: Absolut. Gerade am Anfang konzentriert man sich schnell nur auf Produkte, Produkte, Produkte. Dabei geht es eigentlich um das Ergebnis. Zweitens: Go-to-Market ist Teamarbeit. 

Mark Kohout: Auf jeden Fall. 

Amol Shah: Und zwar in einem viel größeren Maß, als ich früher gedacht hätte. Wer weltweit Tausende Kunden betreut, braucht ein starkes Partnernetzwerk. 

Mark Kohout: Damit sich die Wirkung vervielfacht. 

Amol Shah: Genau. Unsere Partner bringen Spezialwissen, Branchenkenntnisse und Erfahrung mit, die wir brauchen, um zu wachsen. Gleichzeitig müssen wir dafür sorgen, dass unsere Vertriebsteams gut aufgestellt sind. Sie können nur so erfolgreich sein, wie wir sie auf ihre Aufgaben vorbereiten. Deshalb ist der Gedanke „ein Team, ein gemeinsamer Go-to-Market-Ansatz" so wichtig. 

Und noch etwas: Ich habe bei Microsoft mehrere große Umbrüche miterlebt. Ich war dabei, als wir mit dem Cloud-Geschäft gestartet sind. Bei KI wird es nicht anders sein. Die Kunden, die auf Nummer sicher gehen, sind später oft diejenigen, die aufholen müssen. Das habe ich bei der Cloud erlebt, und bei KI zeichnet sich dasselbe bereits ab. In meinen Gesprächen mit Kunden geht es deshalb darum, wie sie schneller ins Handeln kommen, Lösungen breit einsetzen und dabei gezielt vorgehen können. 

Mark Kohout: Sehr interessant. Lass uns noch etwas genauer auf die Microsoft-Perspektive eingehen. Deine Antwort bringt mich auf einen Punkt, der tief in der DNA von Microsoft verankert ist: Die Technologie verändert sich ständig. Das haben wir auch bei Adastra erlebt, vom Data Warehousing über Distributed Computing bis hin zur Cloud, die alles verändert hat. 

Du hast die Entwicklung von Microsofts Sicht auf Cloud, Daten und KI aus nächster Nähe begleitet. Was hat sich deiner Meinung nach am stärksten verändert, wenn Unternehmen heute über Daten und KI nachdenken, verglichen mit der Situation vor zwei oder drei Jahren? 

Amol Shah: Da gibt es mehrere Punkte. Am Anfang waren das eher Nebenprojekte. Die Frage lautete: „Was kann diese Technologie überhaupt?" 

Mark Kohout: Also kleine, abgeschottete Innovationsprojekte. 

Amol Shah: Genau. Heute lautet die Frage eher: „Wie muss ich mein Geschäft neu betrachten?" Wir haben die Experimentierphase hinter uns gelassen. Jetzt geht es um den konkreten Einsatz. 

Zweitens hat sich der Umgang mit Daten verändert. Früher lagen sie meist in der IT. Dort wurden auch die Leitplanken festgelegt. Heute beschäftigen sich CEOs und die einzelnen Geschäftsbereiche damit. Fast über Nacht sind Daten zu einem strategischen Gut geworden. 

Mark Kohout: Zu einem echten Unterscheidungsmerkmal. 

Amol Shah: Genau, zu einem Unterscheidungsmerkmal. Heute betrifft das alle. Früher spielte etwas wie ein semantisches Modell kaum eine Rolle. Jetzt ist es wichtig, weil die Daten selbst das wertvolle Gut sind. 

Mark Kohout: Der Kontext ist entscheidend. 

Amol Shah: Genau. Bei KI-Agenten hat sich in den vergangenen Quartalen besonders viel verändert. IDC, Gartner und Capgemini nennen Zahlen wie 1,3 Milliarden Agenten bis 2028. 82 % der Führungskräfte auf C-Level gehen davon aus, in den nächsten Jahren Agenten zu integrieren. 40 % der Unternehmen erwarten, dass Agenten in aufgabenspezifische Abläufe eingebunden werden. Auch hier geht es nicht nur um die IT. Es betrifft die Geschäftsbereiche. Deshalb müssen sich alle damit auseinandersetzen. 

Mark Kohout: Es braucht also unterschiedliche Fachrichtungen und Bereiche, die gemeinsam an einen Tisch kommen. 

Amol Shah: Genau. Ein weiterer Punkt ist die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen heute umsetzen. Vor zwei oder drei Jahren hieß es noch: „Gut, wir starten damit, und mit etwas Glück läuft die Lösung in einem Jahr produktiv, vielleicht auch schon nach sechs Monaten." Diese Zeitspanne ist deutlich kürzer geworden. Heute lautet die Frage: „Wie komme ich möglichst schnell von der Demo in den produktiven Betrieb?" Aus einem Jahr sind Monate geworden, aus Monaten Wochen und manchmal sogar nur wenige Tage. 

Mark Kohout: Trägt die Technologie von Microsoft dazu bei? 

Amol Shah: Ja. Unternehmen können Lösungen mit Foundry entwickeln, Copilot und Agenten einsetzen oder Fabric als einheitliche Datenebene nutzen. 

Mark Kohout: Dazu kommt die Steuerungsebene für Agenten, also Agent 365. 

Amol Shah: Genau. Wir entwickeln unsere Produkte und Plattformen so, dass Kunden Agenten auch in großem Maßstab einsetzen können. Du hast Agent 365 angesprochen. Die Beobachtbarkeit und Kontrolle von Agenten ist aktuell wahrscheinlich die größte Herausforderung bei der Skalierung. Deshalb ist sie fester Bestandteil unserer Lösungen. Wir können später noch genauer darauf eingehen, wie Unternehmen die nötigen Grundlagen für Intelligenz, Vertrauen und weitere zentrale Anforderungen schaffen. 

Mark Kohout: Lass mich für einen Moment stiller Beobachter sein. Du hast gesagt, dass Daten inzwischen auch auf Vorstandsebene angekommen sind. Sie stehen weiter oben auf der Unternehmensagenda und gelten als strategischer Wert. Für viele Unternehmen ist das allerdings ein deutlicher Perspektivwechsel. Bisher haben sie Daten und KI vor allem als Technologiethemen betrachtet. Wie bringst du sie dazu, Daten und KI als Teil einer geschäftlichen Transformation zu verstehen? 

Amol Shah: Sehr gute Frage. Das Thema beschäftigt uns bei Microsoft gerade stark, und wir investieren viel in diesen Bereich. Für Daten ist das eine unglaublich spannende Zeit. 

Mark Kohout: Und gleichzeitig kaum zu überblicken. 

Amol Shah: Absolut. Das Innovationstempo ist beeindruckend, aber es hat auch eine Kehrseite. Viele Kunden sind überfordert und suchen nach Orientierung. Sie wollen verstehen, wie sie ihre Daten besser steuern und ihre bestehende Datenlandschaft für KI nutzen können. 

Mark Kohout: Das begegnet uns in dieser Podcast-Reihe immer wieder. Inzwischen sprechen wir sogar von einer gewissen KI-Müdigkeit. 

Amol Shah: Genau. In Gesprächen mit Kunden geht es für mich meist um zwei Punkte. Erstens: Die meisten Unternehmen arbeiten mit fünf, zehn oder sogar zwanzig verschiedenen Datenquellen. Diese Daten sicher und kontrolliert zusammenzuführen, ist aufwendig und teuer. Deshalb geraten viele Projekte ins Stocken. Aus der Frage „Wie bereinige ich meine Daten?" wird schnell ein Projekt über zwei Jahre. So lässt sich der Einsatz von KI kaum skalieren. 

Daten sind aber der Treibstoff für KI. Das Prinzip „Garbage in, garbage out" gilt nach wie vor. Die Qualität der KI kann nie besser sein als die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Wenn Kunden an diesem Punkt nicht weiterkommen, rate ich ihnen deshalb, bei der Basis anzusetzen und ihre Datenplattform zu vereinheitlichen. Bei Microsoft nutzen wir dafür Fabric. Das ist einer der Bereiche, in die wir besonders stark investiert haben: eine einheitliche Datenplattform, die sicher, kontrolliert und kosteneffizient bereitgestellt wird. Gerade die Kosten spielen eine wichtige Rolle, denn Ausgaben für Daten können schnell außer Kontrolle geraten. 

Der zweite Punkt sind Agenten. Wir haben bereits darüber gesprochen, dass künftig Milliarden von Agenten Teil der Arbeitswelt sein werden. Das ist ein tiefgreifender struktureller Wandel. Für Unternehmen stellt sich deshalb die Frage: Wie lassen sich Agenten so vertrauenswürdig und produktiv machen wie die eigenen Mitarbeitenden? 

Mark Kohout: Man muss sie fast genauso differenziert betrachten wie Mitarbeitende. 

Amol Shah: Genau. Damit das funktioniert, brauchen Agenten aber Kontext. Deshalb sprechen wir von einer Intelligenzebene. Die entscheidende Frage lautet: Wie geben wir Mitarbeitenden und Agenten den organisatorischen Kontext, den geschäftlichen Kontext und das Wissen des Unternehmens an die Hand, damit sie gute Entscheidungen treffen können? Bei Microsoft nennen wir das Microsoft IQ. Work IQ liefert den organisatorischen Kontext, Fabric IQ den Kontext aus den Geschäftsdaten und Foundry IQ das im Unternehmen vorhandene Wissen. 

Das ist wichtig, weil Agenten, Mitarbeitende und KI nicht getrennt voneinander arbeiten. Sie sind Teil gemeinsamer Abläufe im Unternehmen. Das gilt für große Handelsunternehmen ebenso wie für Öl- und Gaskonzerne oder Finanzinstitute. All diese Bereiche sind miteinander verbunden. Deshalb müssen auch Daten und Menschen sicher und kontrolliert miteinander verknüpft sein. Ob man diese Ebene nun Customer IQ nennt oder anders: Sie macht einen großen Unterschied, wenn Unternehmen skalieren und aus ihren Daten konkreten Nutzen ziehen wollen. 

Mark Kohout: Aus Sicht der Data Governance wirkt das wie eine Erweiterung des Metadatenmanagements. Es geht darum, im gesamten Unternehmen eine gemeinsame Sprache zu schaffen, die sowohl für Menschen als auch für Agenten funktioniert. 

Amol, ich möchte noch einmal auf etwas zurückkommen, das du vorhin gesagt hast: Unternehmen bringen KI-Modelle und Agenten heute deutlich schneller in den produktiven Einsatz. Aus einem Prozess von sechs Monaten werden Wochen oder sogar Tage. Du hast dabei mehrere technologische Grundlagen genannt: Microsoft IQ, Agent 365 und die Vereinheitlichung von Daten mit Fabric. Was ist für Unternehmen, die schneller Nutzen aus ihren Daten ziehen wollen, der wichtigste erste Schritt, bei dem die Basis stimmen muss? 

Amol Shah: Sehr gute Frage. „Die Datengrundlage richtig aufsetzen" klingt einfacher, als es ist. Dasselbe gilt für den Satz: „Bringt eure Daten in Ordnung." Alles auf einmal zu lösen, ist nahezu unmöglich. Deshalb müssen mehrere Maßnahmen parallel laufen. Ich beginne immer mit Vertrauen. Du hast vorhin bereits Governance angesprochen. Genau dieser Punkt bringt viele Vorhaben ins Stocken. Deshalb sollten Governance und Sicherheit von Anfang an mitgedacht werden. 

Mark Kohout: Genau. 

Amol Shah: Wir alle kennen Situationen, in denen eine Datei an die falsche Person geschickt wurde oder Mitarbeitende Zugriff auf Informationen hatten, die nicht für sie bestimmt waren. Je mehr Agenten Unternehmen einsetzen, desto wichtiger wird dieses Thema. Governance, Beobachtbarkeit, Sicherheit und Berechtigungen müssen früh im Prozess verankert sein, nicht erst später. 

Mark Kohout: Es klingt vielleicht etwas nach Schlagwort, aber man könnte von „Governance by Design" sprechen. 

Amol Shah: Genau. Viele Probleme, die wir in der Anfangsphase gesehen haben, entstanden gerade deshalb, weil diese Themen erst später berücksichtigt wurden. 

Mark Kohout: Und genau das bremst den Übergang vom Proof of Concept in den produktiven Betrieb. Plötzlich muss sich das Unternehmen gleichzeitig mit regulatorischen Vorgaben, Compliance, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen auseinandersetzen. 

Amol Shah: Sobald regulatorische Vorgaben ins Spiel kommen, gibt es keinen Verhandlungsspielraum mehr. Gleichzeitig investieren Unternehmen viel Geld in diese Lösungen. Niemand möchte etwas kaufen und später Funktionen abschalten müssen, weil Sicherheitsprobleme auftreten. Unternehmen wollen den vollen Nutzen aus ihrer Investition ziehen. Wenn Governance nicht sauber umgesetzt ist, gerät genau das ins Stocken. 

Mark Kohout: Und wenn Modelle mit ungeeigneten oder fehlerhaften Daten trainiert werden, kann das so viele Tokens kosten, dass es im schlimmsten Fall sogar die Karriere gefährdet. 

Amol Shah: Wir bewegen uns immer stärker in Richtung nutzungsbasierter Modelle. Deshalb ist das ein sehr realer Kostenfaktor. Der einzige Weg, damit umzugehen, ist eine solide Grundlage. 

Mark Kohout: Ich nehme daraus mit: mehrere Maßnahmen parallel vorantreiben, Governance von Anfang an mitaufbauen und zunächst mit klar abgegrenzten Datenbereichen arbeiten. Sonst dauert es zu lange, bis Lösungen produktiv eingesetzt werden können. 

Welchen Rat gibst du Führungskräften, die KI bereits in größerem Umfang einsetzen, etwa Copilots, individuelle KI-Lösungen oder agentenbasierte KI, und damit einen spürbaren geschäftlichen Nutzen erzielen wollen? 

Amol Shah: Bei Microsoft haben wir den Vorteil, bei vielen Themen selbst der erste Kunde zu sein. Wir haben also im eigenen Unternehmen erlebt, wie sich diese Entwicklungen in der Praxis auswirken. 

Mark Kohout: Ihr habt es selbst ausprobiert. 

Amol Shah: Genau. Daraus haben wir einiges gelernt. Erstens: Die Phase, in der Unternehmen einfach 20 Pilotprojekte starten, ist vorbei. Besser ist es, ein oder zwei konkrete Anwendungsfälle auszuwählen und sie wirklich umzusetzen. Mit klaren Kennzahlen und eindeutig definierten Ergebnissen. 

Zweitens müssen Akzeptanz und Change Management von Anfang an Teil des Konzepts sein. Das wird oft übersehen. Später wundern sich Unternehmen dann, warum die Mitarbeitenden die Lösung nicht nutzen. Deshalb muss dieser Aspekt bereits bei der Planung berücksichtigt werden. 

Drittens darf man die vermeintlich langweiligen Themen nicht vernachlässigen: Messbarkeit, Governance, Return on Investment und die Rückmeldungen von Kunden und Mitarbeitenden. All das ist wichtig. 

Mark Kohout: Der Teufel steckt im Detail. 

Amol Shah: Genau. Diese Punkte müssen von Anfang an in jede Initiative eingebaut werden. 

Mark Kohout: Unternehmen, die sich früher mit bloßen Absichtserklärungen durchschlagen konnten, werden damit in diesem neuen Umfeld also nicht mehr weit kommen. Erkennst du bestimmte Muster bei der Einführung von KI? Ist das etwas, das man einmal umsetzt und dann abhakt? Oder ist es eher eine Entwicklung in mehreren Stufen? 

Amol Shah: Es ist ein bisschen wie eine Achterbahnfahrt. Wenn man den Reifegrad betrachtet, würde ich die Entwicklung in mehrere Stufen unterteilen. Am Anfang stehen Experimente und Proofs of Concept. Unternehmen testen, was möglich ist und wie weit sie mit der Technologie kommen. In der zweiten Stufe erkennen sie den konkreten Nutzen. Sie entwickeln einen klaren Business Case und bauen gleichzeitig die nötigen Fähigkeiten auf. Die dritte Stufe ist die Skalierung. Spätestens hier wird Governance entscheidend. Genau an diesem Punkt bleiben viele Unternehmen hängen. 

Was ich noch zu selten sehe, ist die vierte Stufe: echte Veränderung. Wie verändert sich das Geschäft tatsächlich durch die getätigten Investitionen? An diesem Punkt müssen wir weltweit noch arbeiten. Werden Geschäftsprozesse wirklich neu gestaltet? Entstehen dadurch neue oder bessere Produkte und Services? 

Mark Kohout: Wird die gesamte Wertschöpfungskette neu gedacht? 

Amol Shah: Wird wirklich der gesamte Prozess neu gedacht, von Anfang bis Ende? Ich hatte vorhin das Beispiel mit den Daten genannt: Wie ist ein Brand Manager mit der Lieferkette verbunden? Haben Unternehmen wirklich durchdacht, wie beide Bereiche zusammenarbeiten? In den meisten Fällen sind wir noch nicht so weit. Es gibt Fortschritte, aber das Ziel ist noch nicht erreicht. Genau dabei wollen wir Kunden helfen und die Entwicklung beschleunigen. 

Mark Kohout: Es geht also darum, Abhängigkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette neu zu betrachten. Unternehmen müssen verstehen, wie ein Bereich den anderen beeinflusst, um neue Möglichkeiten für Innovation zu erkennen. Dafür braucht es offenbar ein sehr tiefes Verständnis der eigenen Geschäftsprozesse. 

Amol Shah: Genau. Deshalb ist die Intelligenzebene so wichtig. Ein Agent für die Lieferkette muss zum Beispiel das Wissen aus Verträgen verstehen. Ein Marketing-Agent kann diesen Kontext dann nutzen, um eine Entscheidung zu treffen. Alles hängt miteinander zusammen. Das ist nicht einfach aufzubauen, muss aber früh berücksichtigt werden. Deshalb sind Intelligenz und Vertrauen die wichtigsten Grundlagen, mit denen sich Unternehmen beschäftigen sollten. Wenn diese Basis stimmt, lassen sich Lösungen deutlich schneller skalieren. 

Mark Kohout: Unsere Zeit ist fast vorbei. Bevor wir zum Ende kommen, möchte ich aber noch auf das Partnernetzwerk eingehen. Unternehmen denken den Einsatz agentenbasierter Systeme neu und bauen ihn weiter aus. Wie verändert sich dadurch aus deiner Sicht die Rolle von Partnern? Und wo können Partner aktuell den größten Beitrag leisten? 

Amol Shah: Das ist interessant, Mark. Ich höre oft, dass Partner künftig eine kleinere Rolle spielen werden. Das sehe ich überhaupt nicht so. Im Gegenteil: Ich glaube, sie sind wichtiger denn je. Ihr Beitrag hat sich nur verändert. 

In den vergangenen zehn Jahren ging es vor allem um die technische Basis: Systeme migrieren und modernisieren, Plattformen aufbauen und in Betrieb nehmen. Heute brauchen wir Partner stärker bei Themen wie geistigem Eigentum, Strategie und Akzeptanz. Gefragt sind Partner mit tiefem Branchenwissen. Wie entwickeln sie eigene Lösungen für die Öl- und Gasindustrie, für Finanzdienstleister oder den öffentlichen Sektor? 

Unternehmen müssen herausfinden, wie sie ihr Geschäft anders aufstellen können. Um das in größerem Maßstab umzusetzen, brauchen wir Partner. Deshalb freue ich mich, dass wir jeden Tag mit Adastra zusammenarbeiten. Ihr habt in diesem Bereich hervorragende Arbeit geleistet. 

Der zweite Punkt sind Akzeptanz und Change Management. Auch dabei brauchen wir Partner. Man kann nicht einfach eine Lösung entwickeln und dann sagen: „Ab jetzt seid ihr auf euch allein gestellt." Die Nutzung muss von Anfang an mitgedacht werden. Partner müssen sicherstellen, dass ihre Lösungen nicht nur technisch gut umgesetzt sind, sondern von Kunden und Mitarbeitenden auch tatsächlich genutzt werden. In diesen beiden Bereichen werden Partner künftig besonders viel beitragen. Das Partnernetzwerk ist so wichtig wie eh und je. Sein Schwerpunkt hat sich lediglich verschoben. Aber nicht falsch verstehen: Auch die technische Basis und Migrationen bleiben wichtig. 

Mark Kohout: Auf jeden Fall. 

Amol Shah: Dafür gibt es weiterhin einen riesigen Markt und große Chancen. Diese Arbeit muss nach wie vor geleistet werden. 

Mark Kohout: Gleichzeitig geht es aber auch darum, ein neues Zielbild zu entwickeln: Wie soll das Unternehmen künftig aussehen? 

Amol Shah: Genau. 

Mark Kohout: Amol, das war ein sehr spannendes und aufschlussreiches Gespräch. Für mich bleibt vor allem eines hängen: Eine erfolgreiche Einführung von KI hängt nicht allein von der Technologie ab. Entscheidend sind eine solide Grundlage, ein klarer Plan und die Einbindung verschiedener Fachbereiche und der Unternehmensleitung. Nur so lässt sich KI im gesamten Unternehmen sinnvoll verankern. Gleichzeitig müssen die nötigen Voraussetzungen geschaffen werden, ohne dass Projekte dadurch ins Stocken geraten. Vielen Dank für das Gespräch und dafür, dass du dir trotz deines vollen Terminkalenders die Zeit genommen hast. Wir haben schließlich schon seit einigen Monaten versucht, diesen Termin möglich zu machen. 

Amol Shah: Sehr gerne. Es hat viel Spaß gemacht. Vielen Dank noch einmal. 

Mark Kohout: Danke dir. Und an alle, die heute zugehört haben: Wenn Ihnen die Folge gefallen hat, abonnieren Sie diese Podcast-Reihe und hinterlassen Sie gerne ein Like. So erhalten Sie weitere Einblicke rund um Daten und KI. Viele Grüße aus Toronto und bis zum nächsten Mal.