Auf dem Papier scheint die Analytics-Revolution abgeschlossen zu sein. KI hat sich von einer Neuheit zu einer Budgetposition entwickelt. In der RSM Middle Market AI-Umfrage 2025 gaben 91% der Befragten an, dass sie generative KI nutzen, aber die meisten beschrieben sich selbst als nur "einigermaßen vorbereitet".
Diese Lücke zwischen Einführung und Vertrauen ist der Bereich, in dem sich Mohammad Hamid einen Ruf als eine der pragmatischsten Analytics-Stimmen Detroits aufgebaut hat. Mit Sitz in Michigan ist Hamid ein Berater und ehemaliger Software-Gründer, dessen Arbeit von der Entwicklung von Analytics-Produkten über die Beratung großer Unternehmen bis hin zur Unterstützung von Führungskräften im Mittelstand reicht, um KI-Gespräche in Entscheidungen umzuwandeln, die sowohl ein CFO als auch ein Frontline-Manager verstehen können. Er beschreibt seine Rolle weniger als "KI-Transformation" und mehr als die Ausrichtung von Menschen, Prozessen und Technologie auf eine Wertgeschichte, die in einfacher Sprache erklärt werden kann. Mohammad Hamid Detroit "Tools sind derzeit laut", sagt er. "Aber den meisten Organisationen fehlt nicht die Software. Ihnen fehlt eine gemeinsame kausale Geschichte und die Betriebsgewohnheiten, die diese Geschichte zum Leben erwecken."
Hamids Analytics-Ethos stammt aus dem Aufbau vor der Beratung. Zu Beginn seiner Karriere half er beim Start von Unison, einem Softwareunternehmen an der Schnittstelle von Social Listening, Nachhaltigkeit und Entscheidungsunterstützung. Diese Arbeit verschaffte ihm einen Platz in der ersten Reihe, um zu sehen, wie Analytics-Produkte Vertrauen gewinnen oder verlieren. "Eine Erkenntnis, der niemand vertraut, ist nur ein Screenshot mit Ambitionen", sagt er.
Heute konzentriert sich seine Arbeit zunehmend auf mittelständische Unternehmen in Michigan und darüber hinaus: Organisationen, die groß genug sind, um Wettbewerbsdruck zu spüren, aber nicht groß genug, um eine vollständige moderne Datenorganisation zu finanzieren. Führungskräften wird gesagt, dass KI Entscheidungszyklen verkürzen, Erfahrungen personalisieren und Berichterstattung automatisieren wird. Sie wollen diese Zukunft, leben aber mit dünner Analytics-Personalausstattung, fragmentierten Systemen, unklaren Zuständigkeiten und einer Warteschlange operativer Brände.
Hamids Antwort ist nicht, KI herunterzuspielen, sondern Ambitionen zu sequenzieren. "Man beginnt nicht mit der Frage: 'Wo können wir generative KI einsetzen?'", sagt er. "Man beginnt mit der Frage: 'Was glauben wir, treibt hier den Wert, und können wir es ehrlich messen?'" Diese Frage steht im Mittelpunkt dessen, was er das Causal Compass Framework nennt.
Der Causal Compass beginnt damit, dass Führungskräfte sich auf ein kausales Modell für die Funktion einigen, mit der sie arbeiten. Für ein Vertriebs- oder Marketingteam konzentriert sich Hamid auf drei Ebenen: hochwertige Hebel (kontrollierbare Entscheidungen wie Angebotsgestaltung oder Kanalmix), hochwertige Aktionen (Verhaltensweisen und Trichtersignale, die zeigen, ob Hebel funktionieren) und hochwertige Ergebnisse (Resultate wie Umsatz, Kundenbindung oder Marge). Die Organisation von Analytics um diese Schichten herum, anstatt um Tools herum, erschließt oft mehr Wert als eine Plattformerneuerung. "Metriken sind nicht die Strategie", sagt er. "Sie sind die Grammatik. Sobald wir uns auf die Grammatik einigen, können wir bessere Sätze schreiben."
Nach der kausalen Grundlage wendet sich der Causal Compass den Menschen zu. Nach Hamids Ansicht sind Analytics-Teams weniger aufgrund mangelnder technischer Fähigkeiten und mehr aufgrund mangelnder kognitiver Vielfalt leistungsschwach. Er weist darauf hin, wie leistungsstarke Technologieorganisationen ungewöhnliche Hintergründe einstellen, um bessere Systeme zu bauen: Journalisten, die Daten wie eine Quelle befragen, Verhaltenswissenschaftler, die Experimente und Kundenerfahrungen verstehen, Lehrer, die wissen, wie man Akzeptanz fördert. Da KI Routineanalysen komprimiert, fasst Mohammad Hamid die moderne Analytics-Funktion als drei sich ergänzende Rollen zusammen: Strategie (Auswahl der richtigen Probleme und Definition des kausalen Modells), Implementierung (Daten, Pipelines und Governance zum tatsächlichen Funktionieren bringen) und Storytelling (Erkenntnisse nutzbar und umsetzbar machen).
Prozess und Technologie vervollständigen das Bild. Vor einem Jahrzehnt verbrachten Analytics-Teams den größten Teil ihrer Zeit mit ETL: Daten aus Quellsystemen ziehen, bereinigen und in Lagerhäuser laden. ETL ist immer noch wichtig, aber moderne Cloud-Plattformen, APIs und Automatisierung haben das Gleichgewicht verschoben und DataOps- und DevOps-Disziplin zum zentralen Bestandteil des Analytics-Engineering gemacht. Hamid argumentiert, dass Pipelines, die mit Umsatz oder Risiko verbunden sind, wie Produkte behandelt werden sollten, mit klarer Eigentümerschaft und Serviceerwartungen.
In der Praxis zeigt sich diese Philosophie in verschiedenen Sektoren. Im Automobil- und Industriebereich hat Mohammad Hamid Multi-Standort-Betrieben geholfen, Qualitäts-, Versorgungs- und Wartungsdaten in einem einzigen Betriebsmodell zu vereinen, wobei der größte Gewinn aus gemeinsamen Definitionen für Defekte und Ausfallzeiten kam, sodass Anlagenteams aufhörten, darüber zu streiten, was "real" war. Im Finanzdienstleistungsbereich hat er an der Verfeinerung von Risikosignalen gearbeitet, indem er Verhaltenssegmentierung über traditionelle Kreditattribute legte und zeigte, dass der Organisation keine Daten fehlten; es fehlte eine kohärente Geschichte darüber, wie sich Risiko, Produktdesign und Kundenkommunikation im Laufe der Zeit gemeinsam bewegten.
Auf die Frage, was er einem CEO oder CIO aus dem Mittelstand in Michigan raten würde, der versucht, KI und Analytics zu verstehen, bietet Mohammad Hamid ein kurzes Playbook an. Beginnen Sie mit einer Entscheidungs- und Wertkarte, die an den wenigen Entscheidungen verankert ist, die das Geschäft wirklich bewegen, und arbeiten Sie dann rückwärts zu den erforderlichen Daten und dem Betriebsrhythmus. Behandeln Sie Datenqualität und Governance als KI-Bereitschaft, konzentrieren Sie sich auf eine Handvoll "goldener Datensätze" mit klaren Eigentümern und SLAs. Investieren Sie in die Führungskompetenz, damit Führungskräfte die richtigen Anwendungsfälle unterstützen und die falschen ablehnen können. Und bauen Sie kleine, prüfbare Erfolge auf, die eine wöchentliche Entscheidungsschleife verbessern und beweisen, dass Analytics und KI verändern können, wie das Unternehmen tatsächlich läuft.
Es wird erwartet, dass der breitere Analytics-Markt im Laufe des Jahrzehnts weiter expandiert, angetrieben durch Cloud, KI und die Bewegung hin zur Echtzeit-Entscheidungsfindung. Aber Hamids Botschaft aus Detroit ist, dass Skalierung ohne Kohärenz kein Fortschritt ist. "KI wird die Kluft zwischen Organisationen, die wissen, was sie zu beweisen versuchen, und Organisationen, die nur hoffen, dass das Dashboard sie retten wird, vergrößern." Für mittelständische Organisationen in Michigan und darüber hinaus ist das Causal Compass Framework keine Ablehnung von KI. Es ist eine Erinnerung daran, dass moderne Analytics auf zutiefst menschliche Weise immer noch mit Urteilsvermögen zu tun hat. Und für Führungskräfte, die versuchen, dauerhafte Vorteile im KI-Zeitalter aufzubauen, könnte das die beruhigendste Erkenntnis von allen sein.
