Punktuelle Erfolge reichen nicht, KI benötigt eine tragfähige Strategie. Ton Wanniwat– Shutterstock.com Generative KI (GenAI) hat ihren Weg in den Unternehmensalltag gefunden. In vielen Bereichen unterstützen Textassistenten, Wissensbots oder Automatisierungshilfen bereits bei der täglichen Arbeit. Doch die eigentliche Herausforderung beginnt jenseits dieser ersten Erfolge, wenn es darum geht, aus punktuellen Anwendungen eine tragfähige Strategie zu formen. Die Ziele dabei lauten: Effizienz steigern, Kosten senken, Innovation beschleunigen, Wettbewerbsfähigkeit stärken und die Unternehmenskultur nachhaltig zu verändern. Kurzum, es gilt echte, organisationsweite Mehrwerte zu schaffen. Viele Unternehmen verfügen mittlerweile über einen gut gefüllten Werkzeugkasten an KI-Tools, aber noch nicht über den Bauplan, der den Weg zur strategischen Nutzung von KI vorgibt. Zentrale Prinzipien für KI-Projekte Ein international tätiger Industriekonzern aus einer hochregulierten Branche hat diesen Übergang konsequent gestaltet. Was mit dezentralen Einzelinitiativen begann, entwickelte sich unternehmensweit zu einem strategisch geführten Transformationsprogramm. Auf der Vorstandsebene verankert, mit klarer Zielarchitektur und zentraler Steuerung, wurden technologische Innovation, organisatorische Klarheit und kultureller Wandel zusammengeführt. Im Verlauf der Umsetzung kristallisierten sich zentrale Prinzipien heraus, die den Erfolg des Programms maßgeblich geprägt haben: Organisation mit Haltung: Verantwortung statt Einzelprojekte Lernen mit Wirkung: Rollenspezifisch statt Gießkanne Use Cases mit Relevanz: Fachlich statt technikgetrieben Architektur und Datenstrategie: Fundament für Skalierung Führung und Kultur: Veränderung braucht Vorbilder Organisation mit Haltung Damit KI langfristig wirksam werden kann, braucht es mehr als ein Projektteam. Entscheidend ist eine organisatorische Struktur, die das Thema nicht isoliert behandelt, sondern bereichsübergreifend integriert, strategisch steuert und operativ ermöglicht. Wer KI als kontinuierliche Transformationsaufgabe versteht, muss klare Rollen definieren, Prozesse festlegen und Governance verbindlich verankern – mit direkter Anbindung an das Top-Management. KI muss als unternehmensweites Programm verstanden werden. OATZ To Go FACTORY – Shutterstock.com Im betrachteten Industriekonzern ist dieser Anspruch gelebte Praxis. KI wird nicht als technisches Einzelprojekt geführt, sondern als unternehmensweites Programm, das Geschäftsbereiche, Zentralfunktionen und Serviceeinheiten gleichermaßen einbindet. Eine zentrale Steuerungseinheit trägt die Gesamtverantwortung, entwickelt verbindliche Leitplanken. Zudem informiert sie transparent über Fortschritte und Risiken. Gleichzeitig übernehmen feste Ansprechpersonen in den Fachbereichen innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen die Verantwortung für die dezentrale Umsetzung. Der Mehrwert: So lässt sich ein ausgewogenes Zusammenspiel aus Steuerung und Eigenverantwortung realisieren. Dies ermöglicht nicht nur eine schnelle Umsetzung, sondern gegenseitiges Lernen und schafft ein gemeinsames Verständnis für die übergeordnete Zielsetzung. Lernen mit Wirkung Die Einführung von KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Rollenbilder, Entscheidungswege und die tägliche Zusammenarbeit. Damit dieser Wandel gelingt, braucht es mehr als klassische Schulungsformate. Erfolgreiches Enablement verbindet technisches Grundlagenwissen mit konkreten Aufgaben und Prozessen, abgestimmt auf die Realität der Mitarbeitenden. Im betrachteten Industriekonzern setzt man auf rollenbasierte Lernpfade, die sich nicht an Technologien, sondern an konkreten Aufgaben und realen Herausforderungen orientieren. In interaktiven Formaten reflektieren Teams gemeinsam mit Experten und Expertinnen ihre tägliche Arbeit. Dabei identifizieren sie Potenziale für den Einsatz von generativer KI und entwickeln Qualifizierungsformate. Die Palette reicht von interaktiven Workshops bis hin zu praxisnahen Hands-on-Trainings. Der Mehrwert: So entsteht nicht nur Wissen, sondern echte Handlungskompetenz. Die Mitarbeitenden gewinnen Sicherheit im Umgang mit neuen Technologien und stärken ihr Rollenverständnis. Zugleich entwickeln sie das Selbstvertrauen, generative KI aktiv und reflektiert in ihre Arbeit zu integrieren. Use Cases Technologie allein bringt keinen Mehrwert. Entscheidend ist, wo und wie sie eingesetzt wird. Wer KI im Unternehmen verankern will, braucht Anwendungsfälle mit fachlicher Relevanz und strategischem Bezug. Es geht nicht darum, Prozesse einfach zu automatisieren, sondern darum, bestehende Arbeitsweisen zu hinterfragen und den tatsächlichen Nutzen in den Mittelpunkt zu stellen – und auch mögliche überflüssige Schritte zu vereinfachen. Nicht die Technik, sondern der Use Case entscheidet über den Erfolg der KI-Nutzung. Andrey_Popov – Shutterstock.com In unserem Beispiel steht deshalb die fachliche Perspektive im Fokus. Use Cases werden nicht zentral vorgegeben, sondern gemeinsam mit den Fachbereichen identifiziert und priorisiert. Die Auswahl erfolgt entlang definierter Kriterien wie Relevanz für den Geschäftsalltag, technische Machbarkeit, erwarteter Mehrwert und mit Blick auf die strategischen Zielbilder. Ein weiterer Bewertungsfaktor ist die Prozessreife, denn KI kann ihre Stärken nur entfalten, wenn auch die zugrundeliegenden Abläufe dafür geeignet sind. In interdisziplinären Workshops analysieren die Teams konkrete Prozesse. Sie entwickeln Ideen für KI-Unterstützung und prüfen, welche Hebel sich durch Automatisierung oder Generierung ergeben. Anhand von Zielgrößen und KPIs lässt sich die Wirkung von KI in Kombination mit neuen Arbeitsweisen auf Prozess- und Abteilungsebene messen – und geht somit über eine reine Zeitersparnis auf persönlicher Ebene hinaus. Die Verantwortung liegt bewusst in den Fachbereichen, denn dort entsteht der Bedarf, dort liegt das Prozesswissen und dort zeigt sich auch der tatsächliche Mehrwert. Der Mehrwert: Dieser Ansatz fördert nicht nur passgenaue Lösungen, sondern auch das Verständnis dafür, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann und wo nicht. Die entstehenden Anwendungen sind somit praxisnah und entfalten ihren Nutzen dort, wo er wirklich zählt: Im realen Arbeitskontext der Fachbereiche. Architektur und Datenstrategie Eine tragfähige KI-Strategie braucht eine technische Grundlage, auf der sich Anwendungen stabil, sicher und skalierbar umsetzen lassen. Dazu zählen nicht nur geeignete Plattformen und Werkzeuge, sondern auch der bewusste Umgang mit Daten. Verfügbarkeit, Qualität und Governance entscheiden mit darüber, ob KI in der Praxis funktioniert – und ob sie vertrauenswürdig eingesetzt werden kann. Ein zentrales Augenmerk bei KI-Projekten sollte auf Datensicherheit und Governance liegen – es gilt ein Oversharing zu vermeiden. Gorodenkoff – Shutterstock.com Im angesprochenen Unternehmen basiert das Programm auf einer klaren Plattform-strategie. Die Integration von KI in bestehende IT-Strukturen steht im Vordergrund. Ergänzend kommen ausgewählte Speziallösungen dort zum Einsatz, wo sie fachlich oder funktional notwendig sind. Ein zentrales Augenmerk liegt dabei auf Datensicherheit und Governance. In einem regulierten Umfeld spielt der Schutz sensibler Informationen eine zentrale Rolle. Um unbeabsichtigtes Oversharing zu vermeiden, wurden technische Leitplanken gesetzt, klare Nutzungsrichtlinien formuliert und die datenschutzrechtliche Begleitung eng eingebunden. Ziel ist es zudem, wiederverwendbare technische Bausteine zu schaffen, die eine zügige Skalierung neuer Anwendungsfälle ermöglichen und gleichzeitig die technologische Komplexität reduzieren. Der Mehrwert: Auf diese Weise entsteht ein tragfähiges Fundament, das technologische Innovation beschleunigt. Ferner bringt es neue KI-Anwendungen effizient in die Fläche bringt. Gleichzeitig werden höchste Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Skalierbarkeit erfüllt. Firmen profitieren so von geringerer Komplexität, schnelleren Entwicklungszyklen – und einer zuverlässigen Grundlage für nachhaltiges KI-Wachstum im gesamten Unternehmen. Führung und Kultur Technologischer Wandel gelingt nur, wenn er mit der richtigen Haltung verbunden ist. Führungskräfte spielen dabei eine zentrale Rolle. Sie tragen nicht nur Verantwortung für Entscheidungen, sondern geben auch Impulse für die kulturelle Entwicklung. Wer GenAI in seinem Unternehmen etablieren will, muss Vertrauen schaffen, Orientierung geben und Veränderung aktiv vorleben. Das gilt besonders in Phasen der Unsicherheit, in denen Fragen zu Verantwortung, Ethik oder Auswirkungen auf Arbeitsprozesse noch nicht abschließend geklärt sind. Ohne Vertrauen lassen sich GenAI-Projekte kaum erfolgreich realisieren. Andrey_Popov – Shutterstock.com In unserem Beispiel ist Führung deshalb von Beginn an ein integraler Bestandteil der KI-Strategie. Führungskräfte sind strategisch eingebunden und übernehmen eine aktive Rolle in der Umsetzung. In speziell konzipierten Formaten sowohl für Führungskräfte als auch für Mitarbeitende reflektieren sie den KI-Einsatz in ihrem Verantwortungsbereich. Sie entwickeln neue Formen der Zusammenarbeit und begleiten ihre Teams im Umgang mit der Technologie. Ergänzend wurden Coaching- und Austauschformate etabliert, die die individuelle Entwicklung stärken und ein gemeinsames Verständnis im Umgang mit KI fördern. Der Mehrwert: Diese Haltung schafft Raum für Dialog, Offenheit und Fortschritt. Dort, wo Führung sichtbar vorangeht, entsteht Vertrauen. Und genau dieses Vertrauen ist entscheidend dafür, dass neue Technologien nicht nur akzeptiert, sondern in der Arbeitsrealität sinnvoll genutzt und weiterentwickelt werden. Fazit: Von der Technik zur Transformation GenAI entfaltet ihren echten Mehrwert nicht durch punktuelle Innovation, sondern durch strategische Verankerung. Es braucht mehr als Technologien und Methoden – gefragt ist ein Zusammenspiel aus klarer Steuerung, kultureller Entwicklung und zielgerichtetem Enablement. Nur wenn Organisation, Struktur und Haltung zusammenwirken, entsteht der Raum, in dem KI nicht nur genutzt, sondern wirksam gestaltet wird. Der Weg zur erfolgreichen KI-Integration führt über Führung, Verantwortung und das Bewusstsein, dass Transformation immer ganzheitlich gedacht werden muss.
Strategie statt Stückwerk: KI erfolgreich einführen
Punktuelle Erfolge reichen nicht, KI benötigt eine tragfähige Strategie. Ton Wanniwat– Shutterstock.com Generative KI (GenAI) hat ihren Weg in den Unternehmensalltag gefunden. In vielen Bereichen unterstützen Textassistenten, Wissensbots oder Automatisierungshilfen bereits bei der täglichen Arbeit. Doch die eigentliche Herausforderung beginnt jenseits dieser ersten Erfolge, wenn es darum geht, aus punktuellen Anwendungen eine tragfähige Strategie zu formen. Die Ziele dabei lauten: Effizienz steigern, Kosten senken, Innovation beschleunigen, Wettbewerbsfähigkeit stärken und die Unternehmenskultur nachhaltig zu verändern. Kurzum, es gilt echte, organisationsweite Mehrwerte zu schaffen. Viele Unternehmen verfügen mittlerweile über einen gut gefüllten Werkzeugkasten an KI-Tools, aber noch nicht über den Bauplan, der den Weg zur strategischen Nutzung von KI vorgibt. Zentrale Prinzipien für KI-Projekte Ein international tätiger Industriekonzern aus einer hochregulierten Branche hat diesen Übergang konsequent gestaltet. Was mit dezentralen Einzelinitiativen begann, entwickelte sich unternehmensweit zu einem strategisch geführten Transformationsprogramm. Auf der Vorstandsebene verankert, mit klarer Zielarchitektur und zentraler Steuerung, wurden technologische Innovation, organisatorische Klarheit und kultureller Wandel zusammengeführt. Im Verlauf der Umsetzung kristallisierten sich zentrale Prinzipien heraus, die den Erfolg des Programms maßgeblich geprägt haben: Organisation mit Haltung: Verantwortung statt Einzelprojekte Lernen mit Wirkung: Rollenspezifisch statt Gießkanne Use Cases mit Relevanz: Fachlich statt technikgetrieben Architektur und Datenstrategie: Fundament für Skalierung Führung und Kultur: Veränderung braucht Vorbilder Organisation mit Haltung Damit KI langfristig wirksam werden kann, braucht es mehr als ein Projektteam. Entscheidend ist eine organisatorische Struktur, die das Thema nicht isoliert behandelt, sondern bereichsübergreifend integriert, strategisch steuert und operativ ermöglicht. Wer KI als kontinuierliche Transformationsaufgabe versteht, muss klare Rollen definieren, Prozesse festlegen und Governance verbindlich verankern – mit direkter Anbindung an das Top-Management. KI muss als unternehmensweites Programm verstanden werden. OATZ To Go FACTORY – Shutterstock.com Im betrachteten Industriekonzern ist dieser Anspruch gelebte Praxis. KI wird nicht als technisches Einzelprojekt geführt, sondern als unternehmensweites Programm, das Geschäftsbereiche, Zentralfunktionen und Serviceeinheiten gleichermaßen einbindet. Eine zentrale Steuerungseinheit trägt die Gesamtverantwortung, entwickelt verbindliche Leitplanken. Zudem informiert sie transparent über Fortschritte und Risiken. Gleichzeitig übernehmen feste Ansprechpersonen in den Fachbereichen innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen die Verantwortung für die dezentrale Umsetzung. Der Mehrwert: So lässt sich ein ausgewogenes Zusammenspiel aus Steuerung und Eigenverantwortung realisieren. Dies ermöglicht nicht nur eine schnelle Umsetzung, sondern gegenseitiges Lernen und schafft ein gemeinsames Verständnis für die übergeordnete Zielsetzung. Lernen mit Wirkung Die Einführung von KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Rollenbilder, Entscheidungswege und die tägliche Zusammenarbeit. Damit dieser Wandel gelingt, braucht es mehr als klassische Schulungsformate. Erfolgreiches Enablement verbindet technisches Grundlagenwissen mit konkreten Aufgaben und Prozessen, abgestimmt auf die Realität der Mitarbeitenden. Im betrachteten Industriekonzern setzt man auf rollenbasierte Lernpfade, die sich nicht an Technologien, sondern an konkreten Aufgaben und realen Herausforderungen orientieren. In interaktiven Formaten reflektieren Teams gemeinsam mit Experten und Expertinnen ihre tägliche Arbeit. Dabei identifizieren sie Potenziale für den Einsatz von generativer KI und entwickeln Qualifizierungsformate. Die Palette reicht von interaktiven Workshops bis hin zu praxisnahen Hands-on-Trainings. Der Mehrwert: So entsteht nicht nur Wissen, sondern echte Handlungskompetenz. Die Mitarbeitenden gewinnen Sicherheit im Umgang mit neuen Technologien und stärken ihr Rollenverständnis. Zugleich entwickeln sie das Selbstvertrauen, generative KI aktiv und reflektiert in ihre Arbeit zu integrieren. Use Cases Technologie allein bringt keinen Mehrwert. Entscheidend ist, wo und wie sie eingesetzt wird. Wer KI im Unternehmen verankern will, braucht Anwendungsfälle mit fachlicher Relevanz und strategischem Bezug. Es geht nicht darum, Prozesse einfach zu automatisieren, sondern darum, bestehende Arbeitsweisen zu hinterfragen und den tatsächlichen Nutzen in den Mittelpunkt zu stellen – und auch mögliche überflüssige Schritte zu vereinfachen. Nicht die Technik, sondern der Use Case entscheidet über den Erfolg der KI-Nutzung. Andrey_Popov – Shutterstock.com In unserem Beispiel steht deshalb die fachliche Perspektive im Fokus. Use Cases werden nicht zentral vorgegeben, sondern gemeinsam mit den Fachbereichen identifiziert und priorisiert. Die Auswahl erfolgt entlang definierter Kriterien wie Relevanz für den Geschäftsalltag, technische Machbarkeit, erwarteter Mehrwert und mit Blick auf die strategischen Zielbilder. Ein weiterer Bewertungsfaktor ist die Prozessreife, denn KI kann ihre Stärken nur entfalten, wenn auch die zugrundeliegenden Abläufe dafür geeignet sind. In interdisziplinären Workshops analysieren die Teams konkrete Prozesse. Sie entwickeln Ideen für KI-Unterstützung und prüfen, welche Hebel sich durch Automatisierung oder Generierung ergeben. Anhand von Zielgrößen und KPIs lässt sich die Wirkung von KI in Kombination mit neuen Arbeitsweisen auf Prozess- und Abteilungsebene messen – und geht somit über eine reine Zeitersparnis auf persönlicher Ebene hinaus. Die Verantwortung liegt bewusst in den Fachbereichen, denn dort entsteht der Bedarf, dort liegt das Prozesswissen und dort zeigt sich auch der tatsächliche Mehrwert. Der Mehrwert: Dieser Ansatz fördert nicht nur passgenaue Lösungen, sondern auch das Verständnis dafür, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann und wo nicht. Die entstehenden Anwendungen sind somit praxisnah und entfalten ihren Nutzen dort, wo er wirklich zählt: Im realen Arbeitskontext der Fachbereiche. Architektur und Datenstrategie Eine tragfähige KI-Strategie braucht eine technische Grundlage, auf der sich Anwendungen stabil, sicher und skalierbar umsetzen lassen. Dazu zählen nicht nur geeignete Plattformen und Werkzeuge, sondern auch der bewusste Umgang mit Daten. Verfügbarkeit, Qualität und Governance entscheiden mit darüber, ob KI in der Praxis funktioniert – und ob sie vertrauenswürdig eingesetzt werden kann. Ein zentrales Augenmerk bei KI-Projekten sollte auf Datensicherheit und Governance liegen – es gilt ein Oversharing zu vermeiden. Gorodenkoff – Shutterstock.com Im angesprochenen Unternehmen basiert das Programm auf einer klaren Plattform-strategie. Die Integration von KI in bestehende IT-Strukturen steht im Vordergrund. Ergänzend kommen ausgewählte Speziallösungen dort zum Einsatz, wo sie fachlich oder funktional notwendig sind. Ein zentrales Augenmerk liegt dabei auf Datensicherheit und Governance. In einem regulierten Umfeld spielt der Schutz sensibler Informationen eine zentrale Rolle. Um unbeabsichtigtes Oversharing zu vermeiden, wurden technische Leitplanken gesetzt, klare Nutzungsrichtlinien formuliert und die datenschutzrechtliche Begleitung eng eingebunden. Ziel ist es zudem, wiederverwendbare technische Bausteine zu schaffen, die eine zügige Skalierung neuer Anwendungsfälle ermöglichen und gleichzeitig die technologische Komplexität reduzieren. Der Mehrwert: Auf diese Weise entsteht ein tragfähiges Fundament, das technologische Innovation beschleunigt. Ferner bringt es neue KI-Anwendungen effizient in die Fläche bringt. Gleichzeitig werden höchste Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Skalierbarkeit erfüllt. Firmen profitieren so von geringerer Komplexität, schnelleren Entwicklungszyklen – und einer zuverlässigen Grundlage für nachhaltiges KI-Wachstum im gesamten Unternehmen. Führung und Kultur Technologischer Wandel gelingt nur, wenn er mit der richtigen Haltung verbunden ist. Führungskräfte spielen dabei eine zentrale Rolle. Sie tragen nicht nur Verantwortung für Entscheidungen, sondern geben auch Impulse für die kulturelle Entwicklung. Wer GenAI in seinem Unternehmen etablieren will, muss Vertrauen schaffen, Orientierung geben und Veränderung aktiv vorleben. Das gilt besonders in Phasen der Unsicherheit, in denen Fragen zu Verantwortung, Ethik oder Auswirkungen auf Arbeitsprozesse noch nicht abschließend geklärt sind. Ohne Vertrauen lassen sich GenAI-Projekte kaum erfolgreich realisieren. Andrey_Popov – Shutterstock.com In unserem Beispiel ist Führung deshalb von Beginn an ein integraler Bestandteil der KI-Strategie. Führungskräfte sind strategisch eingebunden und übernehmen eine aktive Rolle in der Umsetzung. In speziell konzipierten Formaten sowohl für Führungskräfte als auch für Mitarbeitende reflektieren sie den KI-Einsatz in ihrem Verantwortungsbereich. Sie entwickeln neue Formen der Zusammenarbeit und begleiten ihre Teams im Umgang mit der Technologie. Ergänzend wurden Coaching- und Austauschformate etabliert, die die individuelle Entwicklung stärken und ein gemeinsames Verständnis im Umgang mit KI fördern. Der Mehrwert: Diese Haltung schafft Raum für Dialog, Offenheit und Fortschritt. Dort, wo Führung sichtbar vorangeht, entsteht Vertrauen. Und genau dieses Vertrauen ist entscheidend dafür, dass neue Technologien nicht nur akzeptiert, sondern in der Arbeitsrealität sinnvoll genutzt und weiterentwickelt werden. Fazit: Von der Technik zur Transformation GenAI entfaltet ihren echten Mehrwert nicht durch punktuelle Innovation, sondern durch strategische Verankerung. Es braucht mehr als Technologien und Methoden – gefragt ist ein Zusammenspiel aus klarer Steuerung, kultureller Entwicklung und zielgerichtetem Enablement. Nur wenn Organisation, Struktur und Haltung zusammenwirken, entsteht der Raum, in dem KI nicht nur genutzt, sondern wirksam gestaltet wird. Der Weg zur erfolgreichen KI-Integration führt über Führung, Verantwortung und das Bewusstsein, dass Transformation immer ganzheitlich gedacht werden muss.
Strategie statt Stückwerk: KI erfolgreich einführen Punktuelle Erfolge reichen nicht, KI benötigt eine tragfähige Strategie. Ton Wanniwat– Shutterstock.com Generative KI (GenAI) hat ihren Weg in den Unternehmensalltag gefunden. In vielen Bereichen unterstützen Textassistenten, Wissensbots oder Automatisierungshilfen bereits bei der täglichen Arbeit. Doch die eigentliche Herausforderung beginnt jenseits dieser ersten Erfolge, wenn es darum geht, aus punktuellen Anwendungen eine tragfähige Strategie zu formen. Die Ziele dabei lauten: Effizienz steigern, Kosten senken, Innovation beschleunigen, Wettbewerbsfähigkeit stärken und die Unternehmenskultur nachhaltig zu verändern. Kurzum, es gilt echte, organisationsweite Mehrwerte zu schaffen. Viele Unternehmen verfügen mittlerweile über einen gut gefüllten Werkzeugkasten an KI-Tools, aber noch nicht über den Bauplan, der den Weg zur strategischen Nutzung von KI vorgibt. Zentrale Prinzipien für KI-Projekte Ein international tätiger Industriekonzern aus einer hochregulierten Branche hat diesen Übergang konsequent gestaltet. Was mit dezentralen Einzelinitiativen begann, entwickelte sich unternehmensweit zu einem strategisch geführten Transformationsprogramm. Auf der Vorstandsebene verankert, mit klarer Zielarchitektur und zentraler Steuerung, wurden technologische Innovation, organisatorische Klarheit und kultureller Wandel zusammengeführt. Im Verlauf der Umsetzung kristallisierten sich zentrale Prinzipien heraus, die den Erfolg des Programms maßgeblich geprägt haben: Organisation mit Haltung: Verantwortung statt Einzelprojekte Lernen mit Wirkung: Rollenspezifisch statt Gießkanne Use Cases mit Relevanz: Fachlich statt technikgetrieben Architektur und Datenstrategie: Fundament für Skalierung Führung und Kultur: Veränderung braucht Vorbilder Organisation mit Haltung Damit KI langfristig wirksam werden kann, braucht es mehr als ein Projektteam. Entscheidend ist eine organisatorische Struktur, die das Thema nicht isoliert behandelt, sondern bereichsübergreifend integriert, strategisch steuert und operativ ermöglicht. Wer KI als kontinuierliche Transformationsaufgabe versteht, muss klare Rollen definieren, Prozesse festlegen und Governance verbindlich verankern – mit direkter Anbindung an das Top-Management. KI muss als unternehmensweites Programm verstanden werden. OATZ To Go FACTORY – Shutterstock.com Im betrachteten Industriekonzern ist dieser Anspruch gelebte Praxis. KI wird nicht als technisches Einzelprojekt geführt, sondern als unternehmensweites Programm, das Geschäftsbereiche, Zentralfunktionen und Serviceeinheiten gleichermaßen einbindet. Eine zentrale Steuerungseinheit trägt die Gesamtverantwortung, entwickelt verbindliche Leitplanken. Zudem informiert sie transparent über Fortschritte und Risiken. Gleichzeitig übernehmen feste Ansprechpersonen in den Fachbereichen innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen die Verantwortung für die dezentrale Umsetzung. Der Mehrwert: So lässt sich ein ausgewogenes Zusammenspiel aus Steuerung und Eigenverantwortung realisieren. Dies ermöglicht nicht nur eine schnelle Umsetzung, sondern gegenseitiges Lernen und schafft ein gemeinsames Verständnis für die übergeordnete Zielsetzung. Lernen mit Wirkung Die Einführung von KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Rollenbilder, Entscheidungswege und die tägliche Zusammenarbeit. Damit dieser Wandel gelingt, braucht es mehr als klassische Schulungsformate. Erfolgreiches Enablement verbindet technisches Grundlagenwissen mit konkreten Aufgaben und Prozessen, abgestimmt auf die Realität der Mitarbeitenden. Im betrachteten Industriekonzern setzt man auf rollenbasierte Lernpfade, die sich nicht an Technologien, sondern an konkreten Aufgaben und realen Herausforderungen orientieren. In interaktiven Formaten reflektieren Teams gemeinsam mit Experten und Expertinnen ihre tägliche Arbeit. Dabei identifizieren sie Potenziale für den Einsatz von generativer KI und entwickeln Qualifizierungsformate. Die Palette reicht von interaktiven Workshops bis hin zu praxisnahen Hands-on-Trainings. Der Mehrwert: So entsteht nicht nur Wissen, sondern echte Handlungskompetenz. Die Mitarbeitenden gewinnen Sicherheit im Umgang mit neuen Technologien und stärken ihr Rollenverständnis. Zugleich entwickeln sie das Selbstvertrauen, generative KI aktiv und reflektiert in ihre Arbeit zu integrieren. Use Cases Technologie allein bringt keinen Mehrwert. Entscheidend ist, wo und wie sie eingesetzt wird. Wer KI im Unternehmen verankern will, braucht Anwendungsfälle mit fachlicher Relevanz und strategischem Bezug. Es geht nicht darum, Prozesse einfach zu automatisieren, sondern darum, bestehende Arbeitsweisen zu hinterfragen und den tatsächlichen Nutzen in den Mittelpunkt zu stellen – und auch mögliche überflüssige Schritte zu vereinfachen. Nicht die Technik, sondern der Use Case entscheidet über den Erfolg der KI-Nutzung. Andrey_Popov – Shutterstock.com In unserem Beispiel steht deshalb die fachliche Perspektive im Fokus. Use Cases werden nicht zentral vorgegeben, sondern gemeinsam mit den Fachbereichen identifiziert und priorisiert. Die Auswahl erfolgt entlang definierter Kriterien wie Relevanz für den Geschäftsalltag, technische Machbarkeit, erwarteter Mehrwert und mit Blick auf die strategischen Zielbilder. Ein weiterer Bewertungsfaktor ist die Prozessreife, denn KI kann ihre Stärken nur entfalten, wenn auch die zugrundeliegenden Abläufe dafür geeignet sind. In interdisziplinären Workshops analysieren die Teams konkrete Prozesse. Sie entwickeln Ideen für KI-Unterstützung und prüfen, welche Hebel sich durch Automatisierung oder Generierung ergeben. Anhand von Zielgrößen und KPIs lässt sich die Wirkung von KI in Kombination mit neuen Arbeitsweisen auf Prozess- und Abteilungsebene messen – und geht somit über eine reine Zeitersparnis auf persönlicher Ebene hinaus. Die Verantwortung liegt bewusst in den Fachbereichen, denn dort entsteht der Bedarf, dort liegt das Prozesswissen und dort zeigt sich auch der tatsächliche Mehrwert. Der Mehrwert: Dieser Ansatz fördert nicht nur passgenaue Lösungen, sondern auch das Verständnis dafür, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann und wo nicht. Die entstehenden Anwendungen sind somit praxisnah und entfalten ihren Nutzen dort, wo er wirklich zählt: Im realen Arbeitskontext der Fachbereiche. Architektur und Datenstrategie Eine tragfähige KI-Strategie braucht eine technische Grundlage, auf der sich Anwendungen stabil, sicher und skalierbar umsetzen lassen. Dazu zählen nicht nur geeignete Plattformen und Werkzeuge, sondern auch der bewusste Umgang mit Daten. Verfügbarkeit, Qualität und Governance entscheiden mit darüber, ob KI in der Praxis funktioniert – und ob sie vertrauenswürdig eingesetzt werden kann. Ein zentrales Augenmerk bei KI-Projekten sollte auf Datensicherheit und Governance liegen – es gilt ein Oversharing zu vermeiden. Gorodenkoff – Shutterstock.com Im angesprochenen Unternehmen basiert das Programm auf einer klaren Plattform-strategie. Die Integration von KI in bestehende IT-Strukturen steht im Vordergrund. Ergänzend kommen ausgewählte Speziallösungen dort zum Einsatz, wo sie fachlich oder funktional notwendig sind. Ein zentrales Augenmerk liegt dabei auf Datensicherheit und Governance. In einem regulierten Umfeld spielt der Schutz sensibler Informationen eine zentrale Rolle. Um unbeabsichtigtes Oversharing zu vermeiden, wurden technische Leitplanken gesetzt, klare Nutzungsrichtlinien formuliert und die datenschutzrechtliche Begleitung eng eingebunden. Ziel ist es zudem, wiederverwendbare technische Bausteine zu schaffen, die eine zügige Skalierung neuer Anwendungsfälle ermöglichen und gleichzeitig die technologische Komplexität reduzieren. Der Mehrwert: Auf diese Weise entsteht ein tragfähiges Fundament, das technologische Innovation beschleunigt. Ferner bringt es neue KI-Anwendungen effizient in die Fläche bringt. Gleichzeitig werden höchste Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Skalierbarkeit erfüllt. Firmen profitieren so von geringerer Komplexität, schnelleren Entwicklungszyklen – und einer zuverlässigen Grundlage für nachhaltiges KI-Wachstum im gesamten Unternehmen. Führung und Kultur Technologischer Wandel gelingt nur, wenn er mit der richtigen Haltung verbunden ist. Führungskräfte spielen dabei eine zentrale Rolle. Sie tragen nicht nur Verantwortung für Entscheidungen, sondern geben auch Impulse für die kulturelle Entwicklung. Wer GenAI in seinem Unternehmen etablieren will, muss Vertrauen schaffen, Orientierung geben und Veränderung aktiv vorleben. Das gilt besonders in Phasen der Unsicherheit, in denen Fragen zu Verantwortung, Ethik oder Auswirkungen auf Arbeitsprozesse noch nicht abschließend geklärt sind. Ohne Vertrauen lassen sich GenAI-Projekte kaum erfolgreich realisieren. Andrey_Popov – Shutterstock.com In unserem Beispiel ist Führung deshalb von Beginn an ein integraler Bestandteil der KI-Strategie. Führungskräfte sind strategisch eingebunden und übernehmen eine aktive Rolle in der Umsetzung. In speziell konzipierten Formaten sowohl für Führungskräfte als auch für Mitarbeitende reflektieren sie den KI-Einsatz in ihrem Verantwortungsbereich. Sie entwickeln neue Formen der Zusammenarbeit und begleiten ihre Teams im Umgang mit der Technologie. Ergänzend wurden Coaching- und Austauschformate etabliert, die die individuelle Entwicklung stärken und ein gemeinsames Verständnis im Umgang mit KI fördern. Der Mehrwert: Diese Haltung schafft Raum für Dialog, Offenheit und Fortschritt. Dort, wo Führung sichtbar vorangeht, entsteht Vertrauen. Und genau dieses Vertrauen ist entscheidend dafür, dass neue Technologien nicht nur akzeptiert, sondern in der Arbeitsrealität sinnvoll genutzt und weiterentwickelt werden. Fazit: Von der Technik zur Transformation GenAI entfaltet ihren echten Mehrwert nicht durch punktuelle Innovation, sondern durch strategische Verankerung. Es braucht mehr als Technologien und Methoden – gefragt ist ein Zusammenspiel aus klarer Steuerung, kultureller Entwicklung und zielgerichtetem Enablement. Nur wenn Organisation, Struktur und Haltung zusammenwirken, entsteht der Raum, in dem KI nicht nur genutzt, sondern wirksam gestaltet wird. Der Weg zur erfolgreichen KI-Integration führt über Führung, Verantwortung und das Bewusstsein, dass Transformation immer ganzheitlich gedacht werden muss.