RETURN ON AI

Wie lässt sich Sichtbarkeit in KI-basierten Suchsystemen so messen, dass daraus konkreter geschäftlicher Mehrwert entsteht? Wir diskutieren, welche Tools, Kennzahlen und Methoden für GEO sinnvoll sind, wann sich spezialisierte AI-Visibility-Tools wirtschaftlich lohnen und wie sich aus den Ergebnissen gezielte Content-Optimierungen ableiten lassen. Dabei geht es auch darum, welche Messansätze belastbar genug sind, um Entwicklungen sinnvoll einzuordnen und Prioritäten zu setzen. Im Austausch diskutieren wir, wie sich der mögliche Beitrag von AI Search zu Reichweite, Leads und Umsatz sinnvoll bewerten lässt.

Moderiert von: Constanze Bogner, Manager Marketing Technology

Wie lässt sich ein AI Use Case so aufsetzen, dass Nutzen und Wirtschaftlichkeit früh sichtbar werden, ohne sich vorzeitig in den Details eines Enterprise-Rollouts zu verlieren? Zur Diskussion steht, wie ein abgegrenzter Proof of Concept mit überschaubarem Aufwand startet und woran sich ein wirtschaftlich tragfähiges Skalierungspotenzial rechtzeitig erkennen lässt. Dabei geht es auch um die Frage, ob der Einstieg eher horizontal begrenzt wird, also mit weniger Daten und engerem Scope, oder vertikal, mit einer früh nutzbaren Kernfunktion und späterem Ausbau von Robustheit.

Moderiert von: Tobias Lanzl, Manager AI-ready Data Stack

Wie kann KI das tägliche Reporting effizienter machen und gleichzeitig messbaren wirtschaftlichen Mehrwert schaffen? Von der schnelleren Erstellung und Weiterentwicklung von Dashboards über Conversational AI, mit der sich Reporting-Daten in natürlicher Sprache befragen lassen, bis hin zu automatisierten Performance-Briefings und Alerts: Wir diskutieren Anwendungsfälle, die wiederkehrenden Reporting-Aufwand reduzieren, Zeit sparen und Entscheidungen unterstützen. Es geht auch darum, wie sich ihr wirtschaftlicher Nutzen bewerten lässt, an welchen Stellen menschliche Prüfung weiterhin wichtig bleibt und wo die Grenzen liegen.

Moderiert von: Dr. Ioanna Kakoulidou, Senior Data Analytics Specialist

Warum führt der Einsatz von KI oft erst zu Reibungsverlusten und wie gelingt der Nachweis von Erfolg? Wir schauen auf aktuelle Forschung und auf Frameworks, mit denen sich KI-Effekte in der Praxis messen lassen. Welche Kennzahlen zeigen, ob Arbeit schneller oder besser wird? Was übersehen wir, wenn wir nur auf Effizienz schauen? Und wie berücksichtigen wir, dass Teams ihre Abläufe erst anpassen müssen, bevor sich ein Nutzen zeigt? An konkreten Beispielen besprechen wir, wie Unternehmen den Erfolg ihrer KI-Investitionen prüfen können und wo sie bei der Bewertung vorsichtig sein sollten.

Moderiert von: Jörg Hopmann, Gründer & Geschäftsführer