Innovation & Future Warum Unternehmen einen Chief-AI-Officer brauchen

Warum Unternehmen einen Chief-AI-Officer brauchen

Ein Gastbeitrag von Shaun McGirr , Field CDO of AI Strategy bei Dataiku

Chief-Digital-Officer, Chief-Sustainable-Officer – aufkommende Transformationsthemen erfordern neue Rollen im C-Level – brauchen Organisationen nun auch Chief-AI-Officer? Immerhin werden laut einer IDC-Studie Unternehmen 2026 über 300 Milliarden Euro in Künstliche Intelligenz investieren. Nach der Digitalisierung ist die nächste technologische Transformationswelle bereits voll im Gange.

Und erneut wird die Situation erschwert, da niemand die Zukunft im Detail prophezeien kann. Prognostizieren kann man aber immerhin, dass nur Organisationen wettbewerbsfähig bleiben, die frühzeitig in Künstliche Intelligenz investieren. Für welche Aufgaben und wie genau KI implementiert wird, ist dabei eine strategische Frage – und eine Frage der Details. Just deshalb kommt der C-AI-Officer ins Spiel.

Doch der Reihe nach. Aktuell herrscht eine Diskrepanz zwischen der Erwartungshaltung und der de-facto-Entwicklung. Während der grundsätzliche Tenor lautet, dass Künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren in nahezu allen Branchen zum Einsatz kommen wird, sieht es vielerorts noch anders aus.

Etliche Organisationen tun sich schwer damit, KI in ihre alltäglichen Arbeitsprozesse zu implementieren. Viele bleiben in der Pilotphase stecken. Die Ursache für dieses stockende Vorankommen liegt in erster Linie nicht an technologischen Grenzen. Theoretisch könnte KI bereits jetzt in vielen Abteilungen mehrwertbringend eingesetzt werden und die Produktivität einzelner Fachkräfte erheblich steigern.

Gründe dafür, dass es Unternehmen aktuell nur in Ausnahmen gelingt, das volle Potenzial von KI zu nutzen, sind einerseits eine falsche Erwartungshaltung und andrerseits fehlendes Know-how in der Organisation selbst. Verkompliziert wird die Ausgangslage dadurch, dass KI so gut wie alle Geschäftsprozesse betrifft (oder betreffen kann) und die besten Resultate oft durch das Training von KI-Modellen mit den eigenen Daten des Unternehmens erzielt werden.

In dem kürzlich publizierten Deloitte-Bericht „State of AI in the Enterprise“ gaben 50 Prozent der Unternehmen an, die eine langfristige Skalierung ihrer KI-Projekte planen, dass sowohl die Bewältigung von KI-bezogenen Risiken als auch die mangelnde Unterstützung durch die Geschäftsleitung wesentliche Hindernisse für die tatsächliche Skalierung ihrer KI-Initiativen sind. Know-How und zentrale Verantwortung spielen demnach eine zentrale Rolle.

Ende des Silo Denkens

Laut der IDC-Studie von Anfang des Jahres scheiterten KI-Projekte am häufigsten, weil die Technologie nicht das geleistet hat, was im Vorfeld erwartet wurde (36 Prozent). Es folgen mangelhafte Daten-Pipelines für diverse Datenquellen (31 Prozent), zu disruptive Ergebnisse für die laufenden Prozesse (31 Prozent) und ein mangelhafter Prozess (30 Prozent) – von der Experimentierphase bis zur schlussendlichen Produktion. Auch ein fehlendes Verständnis für den eigentlichen „Business Case” wird signifikant genannt (25 Prozent). Gerade bei den letzten drei Punkte handelt es sich um typische Herausforderungen bei der Anwendung der Technologie.

Fest steht: Trägt im C-Level niemand die Verantwortung für KI-Initiativen, stehen die Chancen schlecht, KI erfolgreich im Unternehmen zu implementieren und zu skalieren. Denn wer KI erfolgreich integrieren will, muss noch stärker als bei anderen Technologien darauf achten, dass die verschiedenen Teilbereiche und Abteilungen in einem Unternehmen strukturiert zusammenarbeiten.

KI, so erfolgreich implementiert, besiegelt das endgültige Ende des Silo-Denkens. Was allerdings auch ein zweischneidiges Schwert ist: Dass KI unsere Arbeitsabläufe auf den Kopf stellt, erschwert im Umkehrschluss auch die Adoption, solange Organisationen sich an ihre bestehenden Prozesse klammern. Genau dann ist die Technologie, wie es in der Deloitte-Studie heißt, „zu disruptiv”.

Nur wenn Datenteams und Fachkräfte ohne IT-Kenntnisse gemeinsam an einem Strang ziehen, kann die Technologie im Unternehmen echten Mehrwert generieren und die Arbeit der Einzelnen vereinfachen und effektiver machen.

KI: Die menschliche Komponente

Doch der Fisch „duftet” bekanntermaßen vom Kopf. Damit KI tatsächlich strategisch im Unternehmen implementiert wird und nicht per Gießkannen-System an der einen Stelle dies, an der nächsten etwas anderes ausprobiert wird, müssen sich insbesondere Vorstände und Aufsichtsräte selbst mit KI befassen.

Das derzeitige Interesse an generativer KI sollte man nutzen, um genau diese hochrangigen Stakeholder für die Sache zu begeistern. Die meisten Unternehmen scheuen sich jedoch vor einer internen Aufgabenverteilung, die sich ausschließlich mit der Umsetzung der digitalen Transformation beschäftigt.

Um die Erwartungshaltung einzuordnen: KI ist eben nicht nur eine technologische Innovation – die Transformation verändert schließlich auch die Art und Weise, wie fast alle Fachkräfte in Unternehmen arbeiten werden.

Sie hat also auch eine ganz menschliche, verhaltenspsychologische Komponente. Nicht selten übernehmen aktuell der CEO (Chief Executive Officer) oder der CIO (Chief Information Officer), teils delegieren sie an IT-Abteilungen. In vielen Fällen werden auch gar keine klaren Zuordnungen getroffen.

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