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KI-Strategie im Unternehmen: Mit dem richtigen Team zum Erfolg

  • Autorenbild: Dr.-Ing. Timo Kannengießer
    Dr.-Ing. Timo Kannengießer
  • 6. Mai
  • 4 Min. Lesezeit

Aktualisiert: 7. Mai


Das KI-Team für deine KI-Strategie

Technologie? Check. Budget? Check. Doch dann tauchen plötzlich Probleme auf. Und zwar nicht durch die Technik, sondern durch unklare Zuständigkeiten oder fehlendes Know-how im Team. Wir zeigen euch, welche Rollen und Kompetenzen im Unternehmen notwendig sind, um KI-Projekte strategisch klug und operativ erfolgreich umzusetzen.

Wer KI im Unternehmen einsetzen will, braucht nicht nur Tools, sondern Menschen mit klaren Aufgaben. Wir geben hier eine praktische Übersicht, mit der Sie Ihre Teamstruktur gezielt aufbauen oder erweitern können.


Diese Rollen braucht Ihre KI-Strategie im Unternehmen


Ein gutes KI-Team vereint Strategie, Fachwissen, Technik und Veränderungskompetenz. Nicht immer braucht es eine neue Stelle für jede Aufgabe, aber jede Rolle sollte bedacht und mit klarer Verantwortung belegt werden.

 

Die Rolle der Geschäftsführung: Sponsor mit Weitblick


Die Initiative für KI beginnt oft auf strategischer Ebene. Der sogenannte „Sponsor“ kommt typischerweise aus der Geschäftsleitung – etwa dem CEO oder einem Chief Digital Officer. Diese Person gibt die strategische Richtung vor, sorgt für Budget und Verankerung im Unternehmen und schafft die notwendige Rückendeckung für das Projektteam. Ohne ein klares Commitment auf dieser Ebene fehlt vielen Projekten der nötige Rückhalt und die Priorisierung gegenüber anderen Vorhaben.

 

Projektleitung als Dreh- und Angelpunkt


Die operative Umsetzung liegt in den Händen einer Projektleitung, die als Bindeglied zwischen Fachbereichen, Technik und Geschäftsführung fungiert. Diese Person koordiniert Zeitpläne, steuert externe Partner und stellt sicher, dass alle Beteiligten dieselben Ziele verfolgen. Besonders wichtig: Die Projektleitung muss sowohl die Sprache der Business-Seite als auch der Entwickler:innen verstehen, um Übersetzungsfehler zu vermeiden.

In größeren Organisationen kann diese Rolle durch einen Chief AI Officer (CAIO) ergänzt oder sogar übernommen werden. Der CAIO ist eine Position, die strategische Verantwortung mit technischer und fachlicher Umsetzung verbindet. Mehr zu der Rolle und den Aufgaben des CAIOs findet ihr in diesem Beitrag „Chief AI Officer: Braucht mein Unternehmen einen CAIO?“.

 

Datenexpertise: Data Scientists und Analysten


Eine tragfähige KI Strategie im Unternehmen basiert auf fundierten Daten. Data Scientists und Datenanalysten analysieren vorhandene Daten, entwickeln Machine-Learning-Modelle oder bewerten externe Tools. Sie bringen Kompetenzen in Statistik, Programmierung (z. B. Python) und gängigen ML-Frameworks mit. Gerade im Mittelstand lohnt sich die Weiterbildung vorhandener Talente in diesem Bereich, etwa durch gezielte Trainingsprogramme oder Coaching durch externe Expert:innen.

 

IT-Architektur und Entwicklung: Die Brücke zur Infrastruktur


Damit KI-Lösungen nicht als Insellösung enden, ist eine gute technische Integration entscheidend. IT-Architekt:innen und Entwickler:innen kümmern sich um die Anbindung an bestehende Systeme, die Auswahl der Infrastruktur (on-premise oder Cloud) und die technische Stabilität. Sie arbeiten eng mit Data Scientists zusammen und stellen sicher, dass neue Lösungen langfristig wartbar sind.

 

Fachbereich als Know-how-Träger


Ein KI-System kann nur dann echten Mehrwert liefern, wenn es inhaltlich korrekt und praxisnah arbeitet. Deshalb ist es unerlässlich, Expert:innen aus dem jeweiligen Fachbereich frühzeitig einzubeziehen. Sie liefern das notwendige Domänenwissen, helfen bei der Definition sinnvoller Use Cases und bewerten die Ergebnisse auf ihre Alltagstauglichkeit. Dabei gilt: Je besser Fachabteilungen die Ziele und Möglichkeiten der KI verstehen, desto größer ist die Chance auf tragfähige Ergebnisse.


Wie Sie Fachbereiche und Mitarbeitende insgesamt erfolgreich einbinden, zeigt der Beitrag „KI Strategie im Unternehmen: So holst du dein Team ins Boot“.

 

Change Management: Akzeptanz im Unternehmen sichern


Oft unterschätzt, aber entscheidend für den Erfolg ist das Change Management. Also die gezielte Begleitung organisatorischer Veränderungen, die Kommunikation mit der Belegschaft und die Organisation von Schulungen für neue Arbeitsweisen mit KI. Diese Aufgaben kann je nach Unternehmen und Projektgröße unterschiedlichen Personen zugewiesen werden. In der Praxis übernimmt oft die Projektleitung, ein:e HR-Verantwortliche:r oder ein Mitglied des oberen Managements diese Funktion.

 

Wichtig ist: Ohne klaren Verantwortlichen für Change-Management-Aufgaben besteht die Gefahr, dass Akzeptanzthemen und Kommunikationsbedarfe im Projekt untergehen. Deshalb sollte frühzeitig festgelegt werden, wer diese Aufgabe übernimmt und wie sie ins Team integriert wird, auch wenn sie nicht durch eine eigene Stelle abgedeckt wird.

 

Externe Partner gezielt einbinden


Nicht jede Kompetenz muss von Beginn an intern verfügbar sein. Gerade in der frühen Phase eines KI-Projekts kann es strategisch sinnvoll sein, auf externe Partner zu setzen – etwa spezialisierte Berater für KI-Strategie, Anbieter von Schulungen oder technische Dienstleister für die Umsetzung konkreter Anwendungsfälle. Externe Expertise beschleunigt die Umsetzung, schließt Wissenslücken und hilft, Kapazitätsengpässe im Team zu überbrücken.

Wichtig ist jedoch, diese Zusammenarbeit nicht als punktuelle Maßnahme zu verstehen, sondern als Teil eines strategischen Gesamtprozesses. Wie Sie externe Unterstützung gezielt in Ihre unternehmensweite KI-Strategie integrieren, erfahren Sie in unserer KI-Roadmap für den Mittelstand.


Wie Sie vorhandene Mitarbeiter weiterentwickeln


Nicht immer müssen Sie neue Stellen schaffen. In vielen Unternehmen lassen sich bestehende Rollen weiterentwickeln. Ein:e erfahrene:r Entwickler:in kann sich mit Machine Learning vertraut machen. Ein:e Digitalprojektleiter:in kann zur KI-Projektleitung werden, z. B. mit Unterstützung durch Mentoring oder Weiterbildungen. Entscheidend ist die Offenheit für neue Themen und eine gezielte Investition in Lernprozesse.

 

Beispielhafte Teamstruktur für ein mittelgroßes Projekt

Für viele Unternehmen im Mittelstand oder im Medienbereich reicht es, wenn die folgenden Rollen klar benannt und besetzt sind, auch wenn einige Personen mehrere Funktionen übernehmen:

 


KI-Strategie - Die Teamstruktur für KI-Projekte

Die KI-Strategie im Unternehmen steht und fällt mit dem Team


Der Aufbau einer erfolgreichen KI-Strategie im Unternehmen ist kein reines Technikthema. Es braucht Menschen mit unterschiedlichen Perspektiven, klaren Aufgaben und einer geteilten Vision. Wer frühzeitig auf die richtige Teamstruktur setzt, vermeidet Reibungsverluste, beschleunigt die Umsetzung und steigert die Akzeptanz im Unternehmen.

 

Tipp zum Weiterdenken: Prüfen Sie in Ihrer aktuellen Organisation, ob alle Rollen abgedeckt sind und ob es blinde Flecken gibt. Oft hilft schon ein Rollen-Workshop, um Klarheit zu schaffen und Projekte aus der Theorie in die Praxis zu bringen.

 

Wenn Sie möchten, unterstützen wir hier gerne!




 



FAQ zur Teamzusammenstellung bei KI-Projekten


Welche Rolle ist am schwierigsten intern zu besetzen?

Oft fehlt es an Data Scientists und technischer KI-Kompetenz. Hier helfen Schulungen oder externe Unterstützung.

Wie groß sollte ein KI-Team sein?

Wie erkenne ich, ob ich ein Rollen-Problem habe?


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