AI Operating Model für Großunternehmen
Ein AI Operating Model legt fest, wie Ihr Unternehmen KI organisiert: wer entscheidet, wer verantwortet, wie Anwendungsfälle priorisiert werden und wie Kompetenz aufgebaut wird. Ich entwickle es mit Ihnen als Zielbild mit Rollen, Governance und Roadmap, auf Basis von Erfahrung aus Konzernmandaten. Es ist Teil meiner Transformationsbegleitung und für Unternehmen gedacht, in denen KI bereits in vielen Bereichen parallel entsteht.
Für wen und in welcher Situation
In mehreren Abteilungen laufen KI-Piloten, aber niemand hat den Überblick, was davon weitergeführt wird.
Die Frage „Wer ist bei uns eigentlich für KI verantwortlich?“ bekommt je nach Gesprächspartner eine andere Antwort.
IT, Data-Team, Fachbereiche und Compliance arbeiten an KI, ohne abgestimmte Entscheidungswege.
Der Vorstand erwartet eine KI-Strategie, die sich umsetzen lässt, mit klaren Zuständigkeiten und einem Plan für die nächsten Schritte.
Vorgehen
Bestandsaufnahme
Ich erhebe in Interviews und Workshops, wo KI heute eingesetzt oder geplant wird, wer beteiligt ist und wo Entscheidungen hängen bleiben.
Zielbild der KI-Organisation
Gemeinsam legen wir fest, welche Aufgaben zentral liegen, etwa in einem KI-Kompetenzzentrum, und welche in den Fachbereichen. Das Zielbild passt zu Ihrer bestehenden Aufbau- und Ablauforganisation.
Rollen und Verantwortlichkeiten
Wir beschreiben Rollen wie Use-Case-Verantwortliche, Plattformteam oder KI-Ansprechpartner in den Bereichen und halten Entscheidungsrechte in einer Verantwortungsmatrix fest.
Governance und Priorisierung
Wir definieren, wie Anwendungsfälle eingereicht, bewertet und freigegeben werden und welche Gremien dafür nötig sind. So bleibt die KI-Governance schlank genug für den Alltag.
Kompetenzaufbau
Wir klären, welche Zielgruppen welches Wissen brauchen, und planen Enablement in Stufen, von Führungskräften bis zu Anwendern.
Roadmap
Am Ende steht ein Plan mit Etappen, Verantwortlichen und Kriterien, an denen Sie Fortschritt erkennen.
Ergebnis und Nutzen
- Ein dokumentiertes Zielbild, das Vorstand, IT und Fachbereiche gemeinsam tragen.
- Eindeutige Rollen und Entscheidungsrechte, damit Anwendungsfälle schneller vom Piloten in den Betrieb kommen.
- Ein Prozess für die Priorisierung von KI-Anwendungsfällen, der Nutzen und Aufwand vergleichbar macht.
- Eine Roadmap mit Etappen, die Sie intern steuern können, auch nach Ende meiner Begleitung.
Viele Unternehmen starten mit Richtlinien: welche Tools erlaubt sind und welche Daten nicht in externe Systeme dürfen. Das ist wichtig, beantwortet aber die organisatorische Frage nur zum Teil. Ein AI Operating Model verbindet Governance mit Rollen, Kompetenzaufbau und Priorisierung. Als Psychologe achte ich besonders darauf, dass neue Rollen zu den Menschen passen, die sie ausfüllen sollen, und dass Führungskräfte ihre Aufgabe in dem Modell verstehen.
Aus der Praxis
Bei der Hoffmann Group habe ich seit 2025 als Projektleiter das konzernweite KI- und Data-Enablement-Programm neu aufgesetzt. Durch ein zweistufiges Rollout haben wir die Kosten mehr als halbiert, bei gleicher Reichweite. Zuvor hatte ich eine gruppenweite BI-Strategie mit Zielbild, Governance und Ownership über mehrere Länder entwickelt, inklusive Discovery in allen Ländern und einheitlichen KPIs.
2026 konzipiere ich dort ein unternehmensweites AI Operating Model mit Zielbild, Rollen und Roadmap. Ergänzend laufen eine Rollen- und Zusammenarbeitsklärung im Plattformteam Data and AI und ein Kompetenzassessment mit Rollen-Mapping. Mehr zu diesem und weiteren Mandaten finden Sie unter Projekte und Referenzen.
Häufige Fragen
Was ist ein AI Operating Model?
Ein AI Operating Model beschreibt, wie ein Unternehmen den Einsatz von KI organisiert. Es umfasst Zielbild, Rollen, Entscheidungswege, Governance, Kompetenzaufbau und eine Roadmap. Im Englischen heißt es oft auch AI Target Operating Model.
Wer ist im Unternehmen für KI verantwortlich?
Das legt das AI Operating Model fest. In der Regel gibt es eine zentrale Stelle für Standards, Plattform und Governance, während die Fachbereiche ihre Anwendungsfälle verantworten. Wichtig ist, dass Entscheidungsrechte schriftlich festgehalten sind und alle Beteiligten sie kennen.
Brauchen wir ein KI Center of Excellence?
Für größere Unternehmen mit vielen Anwendungsfällen ist ein KI-Kompetenzzentrum oft sinnvoll. Es bündelt Wissen, setzt Standards und unterstützt die Fachbereiche. Ob es eine eigene Einheit wird oder ein virtuelles Team, entscheiden wir anhand Ihrer Organisation.
Wie lange dauert die Entwicklung eines AI Operating Models?
Das hängt von der Größe und der Zahl der beteiligten Bereiche ab. Für Bestandsaufnahme, Zielbild und Rollen planen Sie mehrere Wochen ein, die Umsetzung der Roadmap läuft danach in Etappen. Den Rahmen klären wir im Erstgespräch.
Für welche Unternehmen eignet sich ein AI Operating Model?
Vor allem für Konzerne und größere Mittelständler, in denen mehrere Bereiche KI einsetzen. Für kleinere Unternehmen ist meist eine begleitete KI-Einführung im Mittelstand der passende Einstieg.
Arbeiten Sie vor Ort oder remote?
Beides. Ich arbeite vor Ort in Karlsruhe, Mannheim, Heidelberg und der Metropolregion Rhein-Neckar, im gesamten DACH-Raum auch remote. Workshops mit Führungskräften finden idealerweise in Präsenz statt.