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#conduite du changement

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AI4IT vs AI4Business : le renversement, et ce qu'il fait à vos budgets 2027

Ausführlicher Meinungsbeitrag (Point of View), veröffentlicht auf **sfeir.com** am 24. Juni 2026 von **Didier Girard** (Managing Director, SFEIR). **Kernthese**: 2024 setzte man allgemein auf **AI4Business** (KI in Geschäftsprozessen) als das große Wertreservoir; 2026 hat sich das Bild **umgekehrt** — es ist **AI4IT** (KI zur Produktion des Informationssystems: Code, SDLC, Softwarefabrik), die **messbaren** Wert schafft. Der Artikel *untermauert* diese These mit der Technologiebeobachtung der Firma: Enttäuschung bei AI4Business (die MIT-Studie „95 % der Piloten ohne ROI“, umstritten, aber aufschlussreich; eine **organisatorische** Blockade / Mollicks Hayeksches Problem) versus quantifizierte AI4IT-Belege (Salesforce, Intercom, Raiffeisen, AWS/Bedrock, Atlassian, DORA). Mechanistische Erklärung: **Code verifiziert sich selbst** (Kompilierung, Tests, CI), während Geschäftsprozesse weder einen Compiler noch eine unmittelbare Feedbackschleife haben. **Konsequenz für das Budget 2027**: eine Verschiebung von **CapEx zu OpEx**, die Preisdynamik der Tokens (steigender Spitzenwert — Fable 5 bei 2× Opus — versus Inferenz ÷280 und Abwärtsdruck durch Open Weights/Desktop) sowie **AI FinOps**, gesteuert durch **Cost per Outcome**. Schließt mit **4 Empfehlungen für das COMEX**.

#AI4IT#AI4Business#Umkehrung

**Didier Girard** — Managing Director (CTO / DG) de **SFEIR** · ESN française (~1 000 personnes, France · Belgique · Luxembourg · Suisse). Auteur de l'article ; voix éditoriale du cabinet sur la transformation IA des DSI.

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How Cornell Recovered $100,000 in Unidentified Payments With AI

Fallstudie, veröffentlicht vom **Cornell AI Innovation Hub** (15. Juni 2026): wie eine zweisemestrige Zusammenarbeit zwischen dem AI Hub, Doktoranden und dem Treasury-Team von Cornell eine zeitaufwendige manuelle Recherche in ein KI-Tool verwandelte, das bei einer ersten Charge **100.000 $** an nicht identifizierten Zahlungen **zurückgewann**. Ein erfolgreicher **AI4Business**-Anwendungsfall (Finanzprozess), der das **Leader-Lab-Crowd**-Framework von **Ethan Mollick** nahezu punktgenau veranschaulicht: Der **AI Hub** übernimmt die Rolle des **Lab** (ein zentrales, beidhändiges Team aus Technologen und Studierenden); **Treasury** (Cheryl Barnes, Marie Graves…) ist die **Crowd**, die das Fachwissen und den eigentlichen Schmerzpunkt einbringt; und die **100.000 $** stellen die **sichtbare Belohnung** (vivid win) dar, die die Akzeptanz verankert — genau der Anreizhebel, den Mollick als entscheidend erachtet. Zentrale Methode: **„context first, then plan, then build“** über **Claude Code Plan Mode**, eine Kette aus **Fuzzy Matching → Gemini Enterprise Web Search → Claude-Synthese**, alles innerhalb des kontrollierten **Cornell AI Gateway**. *„Die 100.000 Dollar sind ein Anfang.“*

#Cornell AI Innovation Hub#nicht identifizierte Zahlungen#Zahlungsabgleich

**Pete Stergion** — Desktop Engineer au Cornell AI Innovation Hub · co-tech lead du projet (avec Phil Williammee). Article institutionnel signé de l'AI Hub.