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KI-Vision in Geschäftswert verwandeln – mit dem AI Operating Modell

Verfasst von Lara Schardey & Philip Mader
Die wichtigsten Fakten in 20 Sekunden
  • Schätzungen zufolge scheitern über 85% aller KI-Projekte und im Jahr 2025 werden laut aktuellen Analysen etwa 30% der Unternehmen den Großteil ihrer generativen KI-Initiativen bereits nach dem Proof-of-Concept wieder aufgeben. (Gartner) 
     
  • Gemeinsame Stolpersteine in allen Branchen sind: fehlende strategische Anbindung, schlechtes Datenmanagement, unzureichendes Governance, schwache Anwenderakzeptanz, isolierte Prozesse und veraltete Infrastruktur. 
     
  • Ein AI Operating Model vereint Geschäfts- und IT-Strategie, maximiert Wertbeitrag und schafft die nötigen Voraussetzungen, KI erfolgreich und nachhaltig zu skalieren. 
 
Agenda

Warum scheitern KI-Initiativen?

Die bittere Wahrheit: Über 85% aller KI-Projekte scheitern und im Jahr 2025 haben 30% der Unternehmen bereits einen Großteil ihrer ambitionierten KI-Initiativen nach dem PoC wieder eingestellt. Diese Zahlen stehen für eine der größten Herausforderungen der digitalen Transformation mit KI. 

Gemeinsame Stolpersteine, die sich branchenübergreifend wiederholen: 

  • Strategie: Fehlende Anbindung an die Geschäftsziele, hohe PoC-Abbruchraten 
  • Governance: Ungelöste Compliance-Fragen und ethische Risiken 
  • Datenmanagement: Niedrige Datenqualität und geringe Datenverfügbarkeit 
  • Menschen: Schwache Akzeptanz, geringes Vertrauen in KI-Lösungen 
  • Prozesse: Silo-Denken und mangelnde Zusammenarbeit 
  • Technologie: Veraltete Infrastruktur und fragmentierte Tool-Landschaft 

Diese Muster zeigen klar: Viele Unternehmen machen nur die ersten Schritte in Richtung KI-Transformation, doch beim Übergang in die Umsetzung und Realisierung von echtem Mehrwert scheitern sie.

 

Wie lassen sich diese Hindernisse überwinden?

Die Antwort: Mit einem ganzheitlichen AI Operating Model. Es sorgt für klare Ausrichtung - von der Strategie bis in die operative Umsetzung - und stellt sicher, dass Wertbeitrag, Integrationsfähigkeit und Skalierbarkeit von KI-Initiativen unternehmensweit verankert werden.

 

Was ist ein AI Operating Model und wie implementiert man es?

Ein AI Operating Model umfasst alle strategischen, organisatorischen, prozessualen und technologischen Säulen, die für den erfolgreichen Betrieb und das erfolgreiche Skalieren von KI im Unternehmen erforderlich sind. Es verbindet Strategie und Umsetzung, maximiert den Wertbeitrag und stellt die organisatorische Integration sowie die Einsatzbereitschaft sicher. 

Bei der Einführung eines KI-Betriebsmodells können Sie es sich wie den Bau eines Hauses vorstellen: 

  • Das Dach: Strategie & Transformation – Legen Sie klare Ziele fest, die Geschäft und IT verbinden, damit KI-Investitionen echten, messbaren Nutzen bringen. 
  • Das Fundament: Governance & Datenmanagement – Schaffen Sie unternehmensweite Compliance und Ethik durch Gremien, und etabliere robuste Datenstrukturen als Basis für skalierbare Wertschöpfung. 
  • Die tragenden Säulen: Menschen, Prozesse und Technologie - Die Säulen sind: Qualifizierte, motivierte Mitarbeitende; End-to-End-integrierte Prozesse sowie moderne, sichere Technologie-Infrastruktur.



When properly constructed, your AI Operating Model turns strategy into operations and delivers lasting business impact that separates AI leaders from the 80% that fail.

 

Governance: Das stabile Fundament

Ohne Governance kein tragfähiges KI-Modell. Governance sorgt für Verantwortlichkeit, Sicherheit, Transparenz und Effizienz im KI-Einsatz und ist eng mit Datenmanagement verzahnt. Sie bildet das rechtliche, ethische und strukturelle Rückgrat, um KI-Initiativen effizient zu steuern und strategisch auszurichten. 

Fünf entscheidende Fähigkeiten, die Sie beim Aufbau einer Governance für Ihr KI-Betriebsmodell berücksichtigen sollten: 

  • Compliance & Recht: Stellen Sie die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO, EU AI Act) sicher 
  • Ethik & Vertrauen: Verankern Sie verantwortungsvolle-AI-Prinzipien (Fairness, Transparenz, Nachvollziehbarkeit) im gesamten KI-Lebenszyklus 
  • Portfoliomanagement: Steuern und priorisieren Sie KI-Initiativen zentral, stimmen Sie Ressourcen transparent ab 
  • Risikomanagement: Identifizieren und steuern Sie KI-spezifische Risiken proaktiv 
  • Organisationsmodell: Etablieren Sie eine für das Unternehmen passende Struktur (zentral/dezentral/hybrid), inkl. klarer Rollen, Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeit über Funktionsgrenzen hinweg 

Nur wenn diese Aspekte ineinandergreifen, entsteht Governance mit echter Resilienz. 

 

Datenmanagement: Das unsichtbare Fundament

Die Qualität jeder KI-Lösung steht und fällt mit der Qualität des zugrundeliegenden Datenmanagements. Unternehmen, die ohne solide Datenbasis KI-Projekte starten, stolpern oft bereits bei der Integration und müssen am Ende teuer nachjustieren. 

Kernbereiche eines robusten Datenmanagements: 

  • Datenstrategie 
  • Daten-Governance 
  • Datenqualität 
  • Data Engineering 
  • Datenkompetenz (Data Literacy)

Wichtig sind:

  • Strategische Ausrichtung aller Daten-Investitionen auf die priorisierten Use Cases 
  • Betriebsbereite, geregelte und zugängliche Datenpipelines 
  • Der kulturelle Wandel: Mitarbeitende werden datenkompetente Partner 

Nur so entstehen die Voraussetzungen für dauerhaften KI-Erfolg. 

 

Menschen, Prozesse & Technologie: Der Kern der Operationalisierung

Sind Strategie und Fundament gelegt, braucht es für nachhaltige Skalierung drei zentrale Säulen: 

  • Menschen: Klare Rollen und Verantwortlichkeiten sowie Qualifizierungsmaßnahmen sorgen dafür, dass Mitarbeitende KI als Effizienz- und Chancenmotor begreifen 
  • Prozesse: Lifecycle-Management, Integration und klar definierte Workflows operationalisieren KI unternehmensweit 
  • Technologie: Moderne Architektur inkl. Datenpipelines, Infrastruktur, Tools und sichere Zugänge schützt Modelle, Daten und Outputs