Gesundheit ist mehr als der persönliche Zustand eines:r Einzelnen, sondern ein Investitionsfeld für Verbesserung von Wohlbefinden, Kompetenzaufbau und Effizienzkriterien. Die Digitalisierung des Gesundheitswesens bietet für Bürger:innen, Apotheken, Krankenhäuser und Praxen ein große Chance. Welche das sind, wo Deutschland bei der digitalen Gesundheit steht und was morgen möglich sein kann, erläutert Partner und E-Health-Experte Tobias Silberzahn. 

Weitere Insights und Infos:  https://mck.de/ehealthmonitor2022

Gesundheit ist mehr als der persönliche Zustand eines:r Einzelnen, sondern ein Investitionsfeld für Verbesserung von Wohlbefinden, Kompetenzaufbau und Effizienzkriterien. Die Digitalisierung des Gesundheitswesens bietet für Bürger:innen, Apotheken, Krankenhäuser und Praxen ein große Chance. Welche das sind, wo Deutschland bei der digitalen Gesundheit steht und was morgen möglich sein kann, erläutert Partner und E-Health-Experte Tobias Silberzahn. 
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In diesem Podcast stellen McKinsey Expert:innen die Themen vor, die uns alle aktuell bewegen – und diskutieren, welche Auswirkungen sie auf das Morgen haben. McKinsey ist eine weltweit tätige Unternehmensberatung, die Organisationen dabei hilft, nachhaltiges, integratives Wachstum zu erzielen.

In diesem Podcast stellen McKinsey Expert:innen die Themen vor, die uns alle aktuell bewegen – und diskutieren, welche Auswirkungen sie auf das Morgen haben.

Tomorrow - ein McKinsey Podcast

Digitalisierung des Gesundheitswesens bleibt Mammutaufgabe.

E-Health in Deutschland: eine Aufgabe für die gesamte Gesellschaft

Wie kann KI grüne Geschäftsmodelle wirklich beschleunigen? Konkret dort, wo Tempo und Kosten über Erfolg entscheiden: von der Idee zum Prototyp in Tagen statt Monaten, günstiger, weil die Kosten für KI-Intelligenz rasant gefallen sind. Kapital ist damit seltener der Engpass. Entscheidend sind Umsetzung, Talent und Fokus. Gerade für hardwarelastige grüne Modelle heißt das: schneller skalieren, Kosten früher senken, früher wettbewerbsfähig sein.
„AI-native zu bauen heißt: das Betriebsmodell um die KI herum zu denken – nicht die KI auf ein bestehendes Modell aufzusetzen. Wer das verstanden hat, baut günstiger, schneller und besser.“ – Darüber sprechen Anja Huber und Holger Hürtgen in unserer aktuellen Folge, auch dazu, wo für Deutschland der größte Hebel liegt.

Wie kann KI gr&uuml;ne Gesch&auml;ftsmodelle wirklich beschleunigen? Konkret dort, wo Tempo und Kosten &uuml;ber Erfolg entscheiden: von der Idee zum Prototyp in Tagen statt Monaten, g&uuml;nstiger, weil die Kosten f&uuml;r KI-Intelligenz rasant gefallen sind. Kapital ist damit seltener der Engpass. Entscheidend sind Umsetzung, Talent und Fokus. Gerade f&uuml;r hardwarelastige gr&uuml;ne Modelle hei&szlig;t das: schneller skalieren, Kosten fr&uuml;her senken, fr&uuml;her wettbewerbsf&auml;hig sein. &bdquo;AI-native zu bauen hei&szlig;t: das Betriebsmodell um die KI herum zu denken &ndash; nicht die KI auf ein bestehendes Modell aufzusetzen. Wer das verstanden hat, baut g&uuml;nstiger, schneller und besser.&ldquo; &ndash; Dar&uuml;ber sprechen Anja Huber und Holger H&uuml;rtgen in unserer aktuellen Folge, auch dazu, wo f&uuml;r Deutschland der gr&ouml;&szlig;te Hebel liegt.

AI-native Green Business Building - Cheaper, faster, better

Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel zu operativer Exzellenz – doch wer nur experimentiert, verschenkt wertvolles Potenzial.

Viele Handelsunternehmen stecken nach wie vor in Pilotprojekten fest. Dabei entscheidet sich operative Wettbewerbsfähigkeit auf der Fläche und entlang der gesamten Lieferkette: bei der präzisen Nachfrageprognose, der automatisierten Bestandsoptimierung und schlankeren Prozessen.

In der neuesten Folge unseres „Tomorrow“-Podcasts sprechen unsere Experten Marcus Keutel und Jan Hartmann darüber, wie der Schritt von isolierten Pilotprojekten zur unternehmensweiten Skalierung gelingt.

K&uuml;nstliche Intelligenz ist der Schl&uuml;ssel zu operativer Exzellenz &ndash; doch wer nur experimentiert, verschenkt wertvolles Potenzial.
Viele Handelsunternehmen stecken nach wie vor in Pilotprojekten fest. Dabei entscheidet sich operative Wettbewerbsf&auml;higkeit auf der Fl&auml;che und entlang der gesamten Lieferkette: bei der pr&auml;zisen Nachfrageprognose, der automatisierten Bestandsoptimierung und schlankeren Prozessen.
In der neuesten Folge unseres &bdquo;Tomorrow&ldquo;-Podcasts sprechen unsere Experten Marcus Keutel und Jan Hartmann dar&uuml;ber, wie der Schritt von isolierten Pilotprojekten zur unternehmensweiten Skalierung gelingt.

Operative Exzellenz mit KI: Warum der Einzelhandel jetzt skalieren sollte

Wenn Einzelne plötzlich so viel KI nutzen, dass man über Token-Kosten spricht, ist das kein Alarmsignal. Es ist das Symptom einer Skalierungsphase. Im Podcast erklärt Sandra Durth, Partnerin bei McKinsey, warum sie diese Nutzer:innen „AI Super User" nennt: Wer neugierig genug ist, sich neue Tools wirklich anzueignen, baut genau die Fähigkeiten auf, die morgen den Unterschied machen. Genau darin sieht sie aktuell das eigentliche Investment. Für Unternehmen verschiebt sich damit die Frage: Es geht weniger darum, Nutzung zu begrenzen, als darum, individuelles Lernen in organisatorische Fähigkeit zu übersetzen. Das Gespräch zeigt, warum die Kosten dieser Nutzung leichter zu beziffern sind als ihr Wert — und warum Führung genau dort ansetzen muss. Diese Folge ist der dritte Teil unserer Miniserie „Die neue Ökonomie der KI".

Zu den weiteren Folgen:
Die neue Ökonomie der KI: Warum KI-Kosten trotz sinkender Preise explodieren
Die neue Ökonomie der KI: Rechnet sich der Agent?

Wenn Einzelne pl&ouml;tzlich so viel KI nutzen, dass man &uuml;ber Token-Kosten spricht, ist das kein Alarmsignal. Es ist das Symptom einer Skalierungsphase. Im Podcast erkl&auml;rt Sandra Durth, Partnerin bei McKinsey, warum sie diese Nutzer:innen &bdquo;AI Super User" nennt: Wer neugierig genug ist, sich neue Tools wirklich anzueignen, baut genau die F&auml;higkeiten auf, die morgen den Unterschied machen. Genau darin sieht sie aktuell das eigentliche Investment. F&uuml;r Unternehmen verschiebt sich damit die Frage: Es geht weniger darum, Nutzung zu begrenzen, als darum, individuelles Lernen in organisatorische F&auml;higkeit zu &uuml;bersetzen. Das Gespr&auml;ch zeigt, warum die Kosten dieser Nutzung leichter zu beziffern sind als ihr Wert &mdash; und warum F&uuml;hrung genau dort ansetzen muss. Diese Folge ist der dritte Teil unserer Miniserie &bdquo;Die neue &Ouml;konomie der KI". Zu den weiteren Folgen: <a href="https://open.spotify.com/episode/5Wosin8109l0MRzd9oXk8V" data-component="mdc-c-link">Die neue &Ouml;konomie der KI: Warum KI-Kosten trotz sinkender Preise explodieren</a> <a href="https://open.spotify.com/episode/64L60HTt2tOba8lfxKHTed">Die neue &Ouml;konomie der KI: Rechnet sich der Agent?</a>

E-Health in Deutschland: eine Aufgabe für die gesamte Gesellschaft

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