Data Culture Podcast Profitable AI: How to ensure ROI from AI – with Tobias Zwingmann, RAPYD.AI
Jan 12, 2026
Tobias Zwingmann, Autor und Experte für KI-Implementierung, spricht über die Herausforderungen und Chancen, die KI für Unternehmen bietet. Er betont, dass der KI-Hype vorbei ist und jetzt messbare Werte gefragt sind. Tobias stellt sein 10K-Framework vor, um Use Cases nach ihrem Nutzen zu priorisieren. Zudem erklärt er die vier Archetypen von KI-Lösungen und wie Unternehmen mit der einfachsten Variante beginnen sollten. Der Fokus liegt darauf, von den Endzielen aus zu planen und realistische Erfolgsmetriken zu setzen.
AI Snips
Chapters
Books
Transcript
Episode notes
Zwei Häufige Unternehmenssituationen
- Viele Unternehmen stehen vor zwei Problemen: zu viele potenzielle Use Cases oder bereits investierte Infrastruktur ohne messbare Ergebnisse.
- Beide Situationen erfordern Priorisierung und Umlenkung der Investitionen auf valide, messbare Lösungen.
Zwei Getrennte AI-Buckets
- Unterscheide zwischen Personal-Productivity-AI (Copilots) und engineered, messbaren AI-Lösungen.
- Nur engineered Lösungen liefern klar messbaren finanziellen Nutzen; Produktivitäts-Assistenz ist schwer monetär zu beziffern.
Setze Eine Klare ROI-Schwelle
- Definiere vorab eine Mindestschwelle für ROI, z.B. 10K pro Monat oder 1.000 Stunden pro Jahr.
- Sortiere Use Cases schnell danach, ob sie diese Schwelle plausibel überschreiten, um Fokus und Priorität zu schaffen.
