Überblick
McDonald’s hat seine globale KI-Strategie erfolgreich implementiert und die hohe Komplexität dank der strategischen Partnerschaft mit Expleo bewältigt. Die enge Zusammenarbeit führte zu einem skalierbaren, effizienten und regelkonformen KI-Framework, das die Innovation und Exzellenz in der Fast-Food-Branche weiter vorantreibt.
Erfahren Sie mehr über die KI-Implementierung im Video:
- Stephanie Giardina, Senior Manager, Enterprise Data Governance, McDonald’s
- David Tischler, Key Account Management, Data Practice, Expleo
- John Tucker, Director of Enterprise Data Governance, McDonald’s
Die Zielsetzung
In der schnelllebigen Welt des globalen Fast-Food-Geschäfts wollte McDonald’s das Potenzial der künstlichen Intelligenz nutzen. Das Ziel war es, Abläufe zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Im Mittelpunkt stand dabei die Entwicklung eines Data Governance Frameworks. Damit sollte sichergestellt werden, dass die KI-Initiativen sowohl effektiv sind als auch den Compliance-Anforderungen genügen. McDonald’s ging deshalb für die Transformation eine Partnerschaft mit Expleo, einem globalen Dienstleister für Engineering, Technologie und Beratung.
Die Herausforderung
Mit über 40.000 Restaurants und mehr als 2,2 Millionen Mitarbeitern weltweit stand McDonald’s vor der enormen Aufgabe, die täglich anfallenden riesigen Datenmengen zu verwalten. Zu den wichtigsten Herausforderungen zählten:
- Datensilos: Unterschiedliche Datenquellen in verschiedenen Regionen und Abteilungen erschwerten einen einheitlichen Datenzugriff und eine einheitliche Analyse.
- Compliance und Risikomanagement: Es musste sichergestellt werden, dass die KI-Implementierungen den globalen Vorschriften und internen Richtlinien entsprachen.
- Skalierbarkeit: Implementierung von KI-Lösungen, die nahtlos über alle Filialen hinweg skaliert werden können, ohne dabei die Konsistenz und Qualität zu beeinträchtigen.
Die Lösung
Expleo arbeitete eng mit McDonald’s und unserem Partner Collibra zusammen, um diese Herausforderungen mithilfe eines mehrstufigen Ansatzes zu bewältigen:
1 – Aufbau eines einheitlichen Data-Governance-Frameworks:
Expleo unterstützte McDonald’s mit seiner Expertise bei der Implementierung eines zentralisierten Data-Governance-Modells. Dieses Framework ermöglichte:
- Verbesserte Datenerkennung: die Stakeholder erhalten einen klaren Überblick über die verfügbaren Datenbestände, wodurch der Zeitaufwand für die Datenfindung reduziert, und der Informationsgewinn beschleunigt wird.
- Verbesserte Datenqualität: Standardisierung von Datendefinitionen und Gewährleistung der Übereinstimmung über alle Plattformen hinweg.
2 – Integration der KI-Governance mit Collibra:
Expleo erkannte die Notwendigkeit eines spezialisierten Tools und führte daher die KI-Governance-Plattform von Collibra ein. Diese Integration ermöglichte:
- Lifecycle-Management: Überwachung von KI-Modellen – von der Idee über den Einsatz bis zur Postproduktion, Sicherstellung von Verantwortlichkeit und kontinuierlicher Überwachung.
- Risikobewertung: Implementierung strenger Prüfprozesse von Anbietern, Datenquellen und KI-Anwendungsfällen, um mögliche Auswirkungen und Compliance-Anforderungen zu bewerten.
3 – Schnellere Umsetzung von Anwendungsfällen:
Expleo hat McDonald’s dabei unterstützt, KI-Anwendungsfälle deutlich schneller zu entwickeln und auszurollen. Dazu wurden Prozesse optimiert und die funktionsübergreifende Zusammenarbeit gefördert. So konnte eine schnelle Wertschöpfung erzielt werden.
Die Ergebnisse
Die Partnerschaft zwischen McDonald’s und Expleo brachte deutliche Vorteile:
- Operative Effizienz: KI-gesteuerte Tools optimierten verschiedene Aspekte des Restaurantbetriebs – von der Verwaltung der Bestände bis hin zur Verbesserung des Kundenservices.
- Personalisiertes Kundenerlebnis: McDonald’s konnte durch den Einsatz von KI seine Angebote auf individuelle Vorlieben abstimmen und so die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöhen.
- Verbesserte Compliance und Risikominimierung: Das robuste Governance-Framework stellte sicher, dass alle KI-Initiativen den regulatorischen Standards und internen Richtlinien entsprachen und potenzielle Risiken reduziert wurden.
