Aufbau einer Organisation für Artificial Intelligence Excellence

Ihr Experte für Fragen

Hendrik Reese
Partner Responsible AI bei PwC Deutschland
E-Mail

Wir unterstützen Sie auf dem Weg zu einer KI-gesteuerten Organisation

Das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich nur durch die Etablierung anpassungsfähiger, flexibler und vielfältiger Organisationsstrukturen ausschöpfen. Die Vielzahl der Anwendungsfälle hat einen Ansturm ausgelöst, da die Unternehmen die Möglichkeiten erkannt haben, sich durch Kostensenkungen und die Verbesserung ihrer Produkte und Dienstleistungen von der Konkurrenz abzuheben. Beispiele zeigen jedoch, dass nicht alle Unternehmen von ihrer KI-Reise mit Erfolg zurückkehren.

Heute sehen sich Unternehmen mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert, wenn es darum geht, das Potenzial von KI auszuschöpfen. Dazu gehört beispielsweise die Notwendigkeit, bestehende Organisationsstrukturen sowie die kulturelle und strategische Ausrichtung anzupassen. Grundlegende organisatorische Prozesse für KI, wie IT und Datenmanagement, aber auch Governance-Prozesse für Compliance und Risikomanagement, müssen gut aufgestellt sein, damit das Unternehmen erfolgreich sein kann. Diese Organisationsstrukturen müssen in eine Arbeitskultur eingebettet werden, die offen für KI-Innovationen ist, wobei die funktionsübergreifende Zusammenarbeit für die Verwirklichung von KI-Exzellenz unerlässlich ist.

KI-Organisationen als Bausteine: Ein starkes Fundament baut auf einer KI-freundlichen Kultur auf

Veränderungen in einer Organisation geschehen nicht über Nacht und sind nur dann erfolgreich, wenn sie auf einer soliden Grundlage basieren. Um KI effektiv nutzen zu können, müssen Unternehmen über eine starke technische sowie Governance-Grundlage verfügen. Die technische Grundlage umfasst ein solides IT- und Datenmanagement, eine skalierbare Infrastruktur und strenge Sicherheitsmaßnahmen. Ein starkes IT-Management erleichtert die digitale Infrastruktur und den Software-Stack, in den KI integriert ist. Es gewährleistet die effiziente Bereitstellung, den Betrieb und die Wartung von KI-Systemen durch robuste Softwarepakete, Hardware, Cloud-Umgebungen sowie Netzwerke. Mit einer robusten Datenverwaltung werden die Qualität, Zugänglichkeit und Verfügbarkeit von Daten gewährleistet, um die Entwicklung und Anpassung von KI-Modellen nahtlos zu erleichtern.

Die zweite Säule ist eine robuste Governance-Grundlage, die die Bewertung neuer KI-Anwendungsfälle anhand von Kriterien für Leistung, finanzielle Auswirkungen sowie ethische und rechtliche Anforderungen unterstützt. Dies hilft nicht nur bei der Einhaltung der Anforderungen der EU-KI-Verordnung, sondern auch bei der vertrauenswürdigen Innovation und Skalierung von KI. Das bedeutet, dass Sie über etablierte Risikomanagementprozesse, Compliance-Funktionen und die richtigen Rollen und Verantwortlichkeiten verfügen müssen.

Neben diesen Grundlagen ist eine Unternehmenskultur wichtig, die offen für KI-Innovationen ist. Die Geschäftseinheiten sollten die Zusammenarbeit fördern, das Potenzial von KI zur Verbesserung ihrer täglichen Arbeit erkennen und eine agile Denkweise annehmen. Einzelne Mitarbeitende müssen sich KI-Tools zu eigen machen, ihr Fachwissen weitergeben und proaktiv KI-Innovationen vorantreiben. Dies wird dazu führen, dass sich in Ihrem Unternehmen eine kollaborative KI-Kultur entwickelt.

Organisatorische Integration

Das Management und die Organisationsstruktur spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, einen Kulturwandel zu ermöglichen und die Einführung von KI voranzutreiben. Beim Aufbau einer Organisation für KI-Exzellenz können verschiedene Ansätze in Betracht gezogen werden:

Ein zentralisierter Top-Down-Ansatz ermöglicht zwar die Kontrolle, führt aber möglicherweise nicht zu dem notwendigen kulturellen Wandel und der anschließenden Übernahme von Verantwortung für KI-Innovationen. 

Ein dezentraler Ansatz wiederum ermöglicht es den Geschäftseinheiten, ihre eigenen Kompetenzen einzubringen, aber möglicherweise fehlt ihnen die Kontrolle über den Betrieb.

Ein hybrides Hub-and-Spoke-Modell führt stattdessen einen zentralen Knotenpunkt für Kontrolle, strategische Verantwortung und operative Unterstützung ein. Dieses Modell kombiniert die Zentralisierung von wichtigem KI-Wissen mit der Beibehaltung der operativen Verantwortung innerhalb der Geschäftseinheiten. Ein zentraler Hub kann die Zusammenarbeit und Innovation erleichtern, während die Speichen die Unterstützung für jede Einheit umsetzen. Er fungiert als zentraler Punkt mit der Verantwortung, Daten zu sammeln, Anwendungsfälle zu analysieren, die Zusammenarbeit zwischen den Geschäftseinheiten zu ermöglichen und Best Practices zu sammeln und zu teilen.