In 4 Schritten zum eigenen KI-Team
Die rasante Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten – von der Automatisierung ihrer Prozesse über die Entwicklung innovativer Produkte bis hin zur Transformation ganzer Geschäftsmodelle. Aber wie gelingt es, ein KI-Team aufzubauen, das diese Potenziale ausschöpft? Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie in vier Schritten die Basis für Ihre erfolgreiche KI-Zukunft legen.
1. Schritt: Outcomes schärfen und Rahmenbedingungen klären
Bevor ein KI-Team aufgebaut wird, sollten klare Outcomes für das Thema KI formuliert werden. Unter „Outcomes“ versteht man die Effekte und Wirkungen, die mit KI erreicht werden sollen. Anmerkung: sie müssen hier noch nicht zwischen den unterschiedlichen KI-Technologien unterscheiden. Neben der in den letzten Jahren stark aufgekommenen „generativen KI“, die Inhalte erstellt, könnte auch die (rein) analytische KI oder KI zur Automatisierung eine Rolle spielen – das Team sollte ggf. im gesamten Spektrum nach geeigneten Lösungen suchen. Siehe hierzu auch unser Artikel „Erreichen statt Machen – zukunftssicheres Organisationsdesigns durch ein Denken in Outcomes.“
Die möglichen Outcomes sind vielfältig, so kann es z.B. um eine Beschleunigung der Arbeit, Effizienzsteigerungen von Prozessen oder die Erschließung neuer Geschäftsmodelle gehen. Formulieren Sie die Outcomes möglichst konkret. Wichtig ist, dass Sie verschiedene Perspektiven auf das Thema KI einnehmen. Nur so können Sie dem transformativen Charakter von KI gerecht werden. Und: formulieren Sie konkrete und messbare Outcomes. Unsere KI-Outcome-Card hilft Ihnen genau dabei: strategische, funktionale, kulturelle und wirtschaftliche Outcomes genau zu formulieren. Zudem werden erste Thesen dazu erarbeitet, wie die Outcomes erreicht werden können.
Abbildung 1: Beispielhafte Befüllung einer KI-Outcome-Card (Anmerkung: Halten Sie es schlank: „Wer mehr als fünf Ziele hat keines“.)
Sollten Sie für Ihr Unternehmen bereits eine KI-Vision und -Strategie haben, dann nutzen Sie diese selbstverständlich zur Definition der Outcomes. Wenn nicht, ist es jetzt an der Zeit, diese zu erarbeiten. Jedenfalls sollten Sie klare Outcomes für das KI-Team definieren! Diese helfen, die optimale Teamaufstellung zu finden, Prioritäten zu setzen und Ressourcen gezielt einzusetzen. Das Team weiß dann, welche Erwartungen bestehen und woran sich der Erfolg misst.
Der Aufbau eines KI-Teams erfordert Investitionen in Personal, Technologie und Infrastruktur. Die Geschäftsleitung sollte daher zumindest ein Budget für Personal und Hardware- und Software-Ausstattung festlegen. Sollte noch kein Budget festlegbar sein, sollte grob der Rahmen gesteckt werden:
- Kommen auch Neueinstellungen in Frage und wenn ja, in welcher Größenordnung?
- Muss sich das Team vollständig aus bestehenden Personalressourcen zusammensetzen?
- Wird es ein zentrales KI-Budget geben?
Entwickeln Sie die KI-Outcome-Card im Management-Team und beziehen Sie ggf. weitere Stakeholder ein, z.B.
- KI-Experten im Haus
- Vertreter der Fachbereiche
- Führungskräfte aus der IT
Das stärkt das gemeinsame Verständnis und die Akzeptanz für das Ergebnis. In dieser Runde legen Sie dann fest, wer konkret die nächsten Schritte bearbeiten soll.
Zudem sollten Sie klären, ob das KI-Team nur zeitlich begrenzt als Projektteam oder als dauerhafte Organisationseinheit arbeiten soll. Das hängt davon ab, wo Sie derzeit beim Thema KI stehen. Wenn Sie noch am Anfang sind, d.h. KI bis auf erste Experimente einzelner Teams und Mitarbeiter noch nicht systematisch im Betrieb nutzen, dann ist ein zeitlich begrenztes Team ein guter erster Schritt. Wenn Sie bereits mit Projektteams KI vorangetrieben und in den operativen Betrieb eingebunden haben, könnte die Prüfung einer dauerhaften organisatorischen Implementierung sinnvoll sein.
Einige Möglichkeiten der Einbindung von Teams in der Organisation skizzieren wir unter 3. Alternativ können Sie auch mit einem Projektteam starten und einen Meilenstein definieren, an dem die „feste“ Implementierung eines KI-Teams geprüft werden soll.
2. Schritt: Die Rollen definieren
Welche Rollen sind für das KI-Team relevant? Ein pragmatischer Ansatz hierfür ist es, in einem Workshop relevante Rollen zu reflektieren, z.B. die folgenden typischen KI-Rollen:
Rolle | Typische Verantwortungsbereiche |
KI-Business-Model-Strategist |
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KI-Produkt- und -Projektmanager/in |
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KI-Datenexpert/in |
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KI-Ingenieur/in und -Entwickler/in |
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KI-Business-Analyst und Prozess-optimierer/in |
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Prompt-Engineer |
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KI-Rechtsexpert/in |
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KI-Changemanger/in |
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KI-Trainer/in |
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Welche Rollen für Ihr Team in Frage kommen und welche Verantwortungsbereiche das genau umfasst, hängt von Ihren Zielen ab.
- In unserem Beispielfall (siehe „KI-Outcome-Card“) ist die Rolle „KI-Business-Model-Strategist“ hilfreich, um sicherzustellen, dass die Strategie und Geschäftsmodelle umfassend und stetig Chancen und Herausforderungen von KI berücksichtigen
- Für die mit der KI-angestrebten Effizienzgewinne und das KI-optimierte Lead- und Abomanagement ist unter anderem KI-Business-Analyst und Prozessoptimierer/in sinnvoll
- KI-Change-Manager/in und -Trainier/in sind mit Blick auf die angestrebte Entlastung von 80% der Mitarbeitenden durch KI-Einsatz und die vermuteten Hemmschwellen in den Bereichen ebenfalls wichtig.
Zudem gibt es einige Rollen, die Sie in vielen Fällen benötigen werden, auch wenn sie nicht explizit aus den Zielen ableitbar sind, dazu gehören z.B.
- KI-Ingenieur/in und -Entwickler/in, um KI in bestehender Software und Produkten zu nutzen und neue entwickeln zu können
- KI-Rechtsexpert/in. So ist z.B. das Thema „Klärung rechtlicher Fragen“ eine zentrale Herausforderung für viele Unternehmen.
- Prompt-Engineer. Die Formulierung guter Prompts ist ein essenzieller Skill für die effektive Nutzung generativer KI. Hier sollten alle Nutzer grundlegendes Know-how besitzen. Über die Vergabe einer Rolle „Prompt-Engineer“ wird das wichtige Thema gefördert. Denkbar ist hier auch, dass mehrere Personen die Rolle übernehmen und Best-Practices sammeln.
Nun wird der Personalbedarf für die Rollen grob abgeschätzt. Eine Person kann auch mehrere Rollen haben. Folgende Fragen sollte Sie sich stellen:
- Welche Personalressourcen werden in etwa im KI-Team benötigt?
- Welche Rollen können durch bestehendes Personal übernommen werden, wo können bestehende Mitarbeitende schnell weiterentwickelt werden? Beispiel: für die rechtlichen Fragen beim Einsatz von KI existiert vielleicht bereits ein/e Know-how-Träger/in in der Rechtsabteilung.
- Welche Aufgaben können Dienstleister übernehmen? So könnten diese z.B. bei Entwicklung von mitwirken und interne KI-Ingenieure entlasten. Die Entwicklung kann zudem vollständig outgesourct und nur intern gesteuert werden.
3. Schritt: Das KI-Team in die Organisation einbinden
Die organisatorische Verankerung des KI-Teams ist ein wichtiger Erfolgsfaktor. Denn diese hat Einfluss auf die Kommunikation zu den KI-Vorhaben und die Steuerung der KI-Vorhaben.
Hierbei gibt es viele Möglichkeiten, z.B. die folgenden:
- Ein KI-Team im IT -Bereich
Vorteile hierbei: die Kommunikation mit IT-Know-how-Trägern ist leichter und diese können einfacher einbezogen werden. Dies ist für eine nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme und die Dateninfrastruktur wichtig. Risiko: KI wird als ein rein technisches Thema missverstanden. - Ein KI-Team im Digital-Bereich
Vorteil hierbei: die Abstimmung zur Entwicklung digitaler, KI-gestützter Produkte ist einfacher. Risiko: KI wird als reines Produktthema gesehen, die Potenziale für Prozessoptimierung und strategische Weiterentwicklung werden nicht ausgeschöpft. - Ein eigenständiges KI-Team, das direkt an die Unternehmensführung
Systematisch werden Experten/innen aus den Bereichen in KI-Projekte einbezogen, Projekte werden zentral durch das KI-Team koordiniert und vorangetrieben. Vorteile: Es werden eine hohe Management-Attention und eine strategische Ausrichtung sichergestellt. Risiko: es müssen jeweils Verantwortliche für Projekte gefunden werden, die sich einbringen wollen und ausreichende Kapazitäten hierfür haben. - Ein zentrales KI-Team und feste Hauptverantwortliche für KI in allen Organisationseinheiten.
Hierdurch wird sichergestellt, dass die Fachbereiche eng mit dem Team zusammenarbeiten. Vorteile: das Thema KI ist fest in den relevanten Organisationseinheiten verankert und die strategische Ausrichtung und Management Attention sind sichergestellt. Risiko: Höherer Koordinationsaufwand, wenn die Verantwortlichkeiten und Entscheidungskompetenzen zwischen KI-Teams und KI-Verantwortliche/n nicht klar und zielführend definiert sind.
Abbildung 2: Beispiele für die Einbindung eines KI-Teams in die Organisation.
Noch ein Hinweis: natürlich gibt es weitere organisatorische Ansätze und die Ansätze können kombiniert werden. So können z.B. neben festen KI-Verantwortlichen für einzelne Projekte weitere Experten/innen aus den Fachbereichen hinzugezogen werden, um diese zu entlasten.
4. Schritt: Optimale interne Zusammenarbeit und Steuerung
Nun ist zu erarbeiten, wie die Führung und Entscheidung im KI-Team gelingt. Einige Gedanken dazu:
- Die Implementierung einer Teamleitung ist naheliegend. Das Team könnte aber auch vollständig selbstorganisiert arbeiten und an die Geschäftsleitung berichten.
- Und auch für wichtige operative Entscheidungen gibt es agile Verfahren, die keiner Hierarchie erfordern. Ein Beispiel ist der Konsent. Beim Konsent gilt eine Entscheidung als getroffen, es sei denn, ein Teammitglied bringt einen Einwand ein, ergänzt um einen konstruktiven Vorschlag, wie es besser ginge.
- Das KI-Team soll zielgerichtet KI in der Organisation voranbringen und gesteuert werden. Somit sind regelmäßige Statusmeetings mit KI-Team und Management
- Aufgrund der Dynamik und Komplexität von KI bieten sich zur internen Steuerung des Teams agile Ansätze wie z.B. OKR (Objectives and Key Results an).
- Auch die Zusammenarbeit mit Rollen außerhalb des „Kern“-KI-Teams sollte definiert werden mit Austauschformaten und Ansprechpartnern mit internen in der Organisation und Externe, wie z.B. IT- und KI-Dienstleistern
Wenn Sie die Zusammenarbeit und Steuerung des KI-Teams optimal gestalten wollen, empfehlen wir Ihnen unsere Methode „Orgazign“. Bei dieser werden in Canvas (=Leinwänden) und wenigen Workshops gemeinsam optimale Organisationskonzepte entwickelt. Hierbei berücksichtigen wir u.a.
- die Kommunikation zwischen den Rollen im Team und Internen und Externen, so dass erfolgskritische Kommunikation auch erfolgreich funktioniert
- relevante Entscheidungstatbestände, so dass zügig richtige Entscheidungen getroffen werden
- wichtige Regeln & Pflichten, Abstimmungsmeetings und Anreizsysteme, so dass die Beteiligten gut, schnell und motiviert mitarbeiten
Abbildung 3: Orgazign-Canvas mit 1. Betrachtung der wichtigsten Ouputs und Outcomes, der Prozesse, Fördernisse und Hindernisse und Leitlinien, 2. Entwicklung eines optimalen Organisationskonzepts mit Kommunikationsmodell und Entscheidungsbefugnissen sowie der Steuerung 3. Anreizsysteme, Regeln und Pflichten, Zusammenarbeit digital und vor Ort.
Wenn Sie ein KI-Team dauerhaft implementieren wollen, empfehlen wir die Erstellung von Rollenprofilen, die neben den Verantwortlichkeiten die Rechte, Pflichten sowie notwendige Fähigkeiten und Kompetenzen (Hard Skills, Soft Skills) beinhalten.
Danach steht dem Aufbau des optimalen KI-Teams nicht mehr im Weg! Gerne stellen wir Ihnen die Arbeit mit Orgazign in einem kurzen Webmeeting vor, wenden Sie sich hierfür an marco.olavarria[at]berlin-consulting.de.
