Envelope Linkedin Youtube Calendar-alt

KI-Strategie entwickeln: 5 Phasen

Sophie M., Bereichsleiterin eines mittelgroßen Unternehmens, war überzeugt: Ihr Team arbeitet effizient. Doch als ein Kollege mit einem KI-gestützten Tool punktete und sein Team belegbar produktiver arbeitete, wurde sie hellhörig. Künstliche Intelligenz – das war bisher „etwas für andere“. Heute nutzt auch Sophies Team KI-Software - effizienter und entspannter, wie die Mitarbeitenden bestätigen. Wie kam es zu diesem Wandel? Mit einer durchdachten KI-Strategie – in 5 klaren Phasen.
KI-Strategie entwickeln

So entwickeln Sie eine erfolgreiche KI-Strategie im Unternehmen

KI Strategie 5 Schritte

1. Orientierung: Start Ihrer KI-Reise

Bevor die erste Zeile Code geschrieben oder ein Pilot gestartet wird, steht die strategische Vorbereitung. Eine gut durchdachte KI-Strategie ist die Grundlage für den Erfolg aller weiteren Schritte im KI-Management. Sie stellt sicher, dass die KI-Initiativen des Unternehmens auf die strategischen Ziele ausgerichtet sind und einen messbaren Mehrwert generieren. Diese Strategie sollte die folgenden Elemente beinhalten:
  1. Geschäftsziele: Was soll mit KI erreicht werden? Welche Probleme sollen gelöst oder welche Chancen genutzt werden?
  2. Use Cases/ Anwendungsfälle: Wo kann KI im Unternehmen eingesetzt werden, um die definierten Geschäftsziele zu erreichen, z. B. Prognosen, Automatisierungen, Chatbots?
  3. Datenmanagement: Welche Daten sind dafür erforderlich?
  4. Prioritäten: Welche Anwendungsfälle sollen zuerst umgesetzt werden? Welche haben den größten potenziellen Nutzen?
  5. Machbarkeit: Sind die identifizierten Anwendungsfälle technisch und wirtschaftlich realisierbar? Welche Ressourcen sind erforderlich?
  6. Software > Build or Buy: kann bestehende Software den Use Cases abbilden oder benötigen Sie eine individuelle Software?  Denken Sie daran, die Integration in Ihre bestehende IT-Landschaft einzuplanen.
  7. People: Stakeholder frühzeitig einbinden: IT, Fachbereiche, Datenschutz, Betriebsrat.
  8. Zeitplan/ Agile Roadmap: Wie soll die KI-Strategie umgesetzt werden? Welche Schritte sind erforderlich? Welche Zeitrahmen sind realistisch?


Typische Formate der Orientierungsphase:
  • Workshops mit Abteilungen
  • Interviews mit Schlüsselpersonen
  • Quick-Scans der bestehenden Datenquellen


Best-Practice-Tipp: Setzen Sie auf interdisziplinäre Teams – oft kommen die besten Ideen aus dem Kundensupport oder dem Vertrieb, nicht nur aus der IT.
Exkurs Datenmanagement KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um zu lernen und präzise Vorhersagen zu treffen. Daher ist ein effektives Datenmanagement von entscheidender Bedeutung für den Erfolg von KI-Projekten. Dies umfasst:
  • Datenerfassung: Welche Daten werden benötigt? Wo sind diese Daten gespeichert? Wie können sie erfasst und zusammengeführt werden?
  • Datenbereinigung: Sind die Daten korrekt, vollständig und konsistent? Müssen Fehler oder Ausreißer korrigiert werden?
  • Datentransformation: Müssen die Daten in ein bestimmtes Format transformiert werden, um von den KI-Algorithmen verarbeitet werden zu können?
  • Datenspeicherung: Wie sollen die Daten gespeichert werden? Welche Sicherheitsmaßnahmen sind erforderlich?
  • Datenzugriff: Wer soll Zugriff auf die Daten haben? Welche Berechtigungen sind erforderlich?

Ein gutes Datenmanagement stellt sicher, dass die KI-Systeme mit qualitativ hochwertigen Daten trainiert werden, was zu besseren Ergebnissen und einer höheren Genauigkeit führt.

2. Pilotierung: Schnell testen, lernen, anpassen

Ein kleiner, begrenzter Probelauf (Proof-of-Concept) zeigt schnell, ob ein Use Case wirklich Potenzial hat. Inhalte dieser Phase sind:
  • Auswahl eines klar umrissenen Use Cases
  • Definition von Erfolgskriterien
  • Datenmanagement
  • Schnelle Iteration mit echtem Nutzerfeedback

Best Practice Tipp:
  • Entwicklung eines Minimalprodukts (MVP)
  • Technische Implementierung mit Tools wie Microsoft Azure, AWS oder OpenAI
  • Evaluation und Dokumentation der Ergebnisse

Praxistipp: Unsere Case Studys ansehen

3. Rollout: Skalierung mit Struktur

Hat sich ein Pilot bewährt, geht es in die Breite – mit Governance und klarer Projektsteuerung. Wichtige Elemente dabei sind:
  • Entwicklung einer Roadmap für den unternehmensweiten Rollout
  • Einrichtung von Governance- und Compliance-Strukturen
  • Rollout-Planung, inkl. Change-Management

Best Practice Tipp:
  • Schulung von Multiplikatoren in den Fachbereichen
  • Erweiterung der Use Cases auf andere Teams oder Standorte
  • Systematische Erfolgsmessung

4. Verankerung: KI im Alltag nutzbar machen

Jetzt geht es darum, KI fest in die Arbeitskultur zu integrieren – nicht als Ausnahme, sondern als neues Normal. Der Fokus liegt auf:
  • Enablement der Mitarbeitenden durch Schulungen und Kommunikationskampagnen
  • Kontinuierliches Feedback & Optimierung
  • Aufbau von Support-Teams für laufenden Betrieb

Best Practice Tipp:
Bauen Sie ein internes „KI-Coach“-Team auf, das bei Fragen zur Anwendung hilft – ähnlich wie ein Helpdesk.

KI-Wissen für Manager

KI strategisch im Unternehmen einsetzen

Unsere KI-Schulungen speziell für Führungskräfte unterstützen dabei, KI effizient, sicher und zielgerichtet einzusetzen. Fragen Sie jetzt unsere kostenlose Kurzberatung an.

KI-Beratung anfragenÜbersicht KI-Schulungen

5. Optimierung: KI weiterdenken – auch fürs Geschäftsmodell

Auch nach der Implementierung ist die KI-Strategie nicht abgeschlossen. Die Leistung des KI-Systems muss kontinuierlich überwacht und optimiert werden. Die Einführung von KI-Software und Prozessen geht nun in die Optimierungsphase über.  Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess, der ebenfalls gemanaged werden will, soll sicherzustellen, dass es weiterhin die erwarteten Ergebnisse liefert und weiterentwickelt wird. 

Best Practice Tipp:

  • Überwachung der Leistung: Die Leistung der KI-Software bzw. des KI-gestützten Arbeitsprozesses wird kontinuierlich überwacht, um sicherzustellen, dass sie die erwarteten Ergebnisse liefern.
  • Identifizierung von Problemen: Probleme werden identifiziert und behoben, um die Leistung der KI-Software bzw. des KI-gestützten Workflows zu verbessern.
  • Anpassungen: Das KI-System wird bei Bedarf angepasst, um sich an veränderte Bedingungen oder neue Daten anzupassen.
  • Kontinuierliche Verbesserung: Das KI-System wird kontinuierlich verbessert, um seine Leistung und Genauigkeit zu erhöhen, z.B. durch das technische Feintuning genutzter KI-Modelle.
  • Erweiterung: zum Beispiel durch Integration neuer Datenquellen oder Systeme
  • Weiterentwicklung: Wie kann das durch unsere Firma erstelle KI-Modell (Software, Prozesse, Ergebnisse) als neues / zusätzliches KI-getriebener Geschäftsmodell dienen (z. B. Predictive Maintenance as a Service)?

 

Empfohlene Maßnahmen:

  • Regelmäßige Reviews
  • Anpassung an neue Marktbedingungen oder regulatorische Anforderungen
  • Durchführung von Innovationsprojekten

Fazit: Mit Struktur zur erfolgreichen KI-Strategie

Der Weg zur erfolgreichen KI-Strategie verläuft nicht linear, aber mit einem klaren Fahrplan vermeidet Ihr Unternehmen typische Stolpersteine.
Wichtig ist, frühzeitig Stakeholder zu integrieren, klein anzufangen und dann gezielt zu skalieren.
Wer KI fest im Unternehmen verankert, profitiert nicht nur technisch – sondern stärkt seine Innovationskraft langfristig.
Smarte KI-Strategien sind nie „fertig“ – sondern entwickeln sich mit dem Unternehmen weiter.

KI-Wissen für Führungskräfte

KI-Kompetenzen für Manager (PDF)

Unsere KI-Beratungen speziell für Führungskräfte unterstützen dabei, KI effizient, sicher und zielgerichtet einzusetzen. Laden Sie hier die Checkliste herunter und kontaktieren Sie uns bei Bedarf für eine gratis Kurzberatung > Mail an info@ai-seals.com.

Checkliste KI-Kernkompetenzen
Weitere
Artikel