Wer trägt die Verantwortung für KI in eurem Unternehmen?

Künstliche Intelligenz ist heute nicht mehr bloß ein Tech‑Experiment oder eine Spielerei – sie ist eine strategische Notwendigkeit, die so gut wie jede Abteilung moderner Unternehmen beeinflusst. Vom Marketing, das KI‑gestützte Content‑Generierung einsetzt, über HR, das Algorithmen für Recruiting nutzt, bis hin zu Chatbots im Kundenservice oder datengestützten Analysen in der Finanzabteilung – KI durchdringt sämtliche Funktionen. Kurz gesagt: KI wirkt sich heute unternehmensweit auf Menschen und Prozesse aus, nicht nur auf den IT‑Bereich. Aufgrund dieser weitreichenden Einbindung ist die Frage „Wer verantwortet KI?“ in einem Unternehmen genauso relevant wie komplex.

Warum es wichtig ist, wer KI „besitzt“

Ohne klare Zuständigkeit oder Aufsicht kann die KI‑Einführung chaotisch verlaufen. Verschiedene Teams könnten sich überschneidende Projekte in Eigenregie anschieben, was zu Ineffizienz und Verwirrung darüber führt, welche Tools tatsächlich zum Geschäft passen. Noch problematischer ist die sogenannte „Shadow‑KI“, wenn Mitarbeitende eigenständig KI‑Tools nutzen – was vertrauliche Daten unkontrollierten Plattformen preisgeben kann. Tatsächlich ergab eine aktuelle Studie, dass 74 % der ChatGPT‑Nutzung im beruflichen Umfeld über private, nicht‑betriebliche Accounts erfolgt – mit anderen Worten, die meisten Mitarbeitenden nutzen ChatGPT ohne Wissen der IT. Eine solche unkoordinierte Nutzung birgt erhebliche Sicherheits‑ und Compliance‑Risiken.

Fehlt zudem ein definierter KI‑Verantwortlicher, fehlt auch Verantwortlichkeit, wenn KI‑Projekte in die Hose gehen – sei es durch verzerrte Ergebnisse (Bias), regulatorische Verstöße oder einfach durch gescheiterte Projekte. Es ist aufschlussreich, dass schätzungsweise 74 % der Unternehmens‑KI‑Initiativen nicht über Pilotphasen hinaus skalieren. Ein zentraler Grund dafür ist das Fehlen starker Führung und Strategie: Ohne jemanden (oder eine Gruppe), die die KI‑Bemühungen leitet, kommen viele Projekte nicht vom Fleck oder erreichen nie unternehmensweite Verbreitung. Kurz: Die Frage „Wer besitzt KI?“ ist letztlich eine Frage nach Richtung, Ressourcen und Governance für erfolgreichen KI‑Einsatz.

Traditionelle Sicht vs. moderne Realität

Frühere Ansätze zur Unternehmens‑KI haben Eigentümer häufig danach bestimmt, wer die Technik nutzt. So lautete ein Ansatz: Marketing „besitzt“ generative KI‑Tools (wie Chatbots zur Texterstellung), während IT alle KI‑Systeme verwickelt in Kernprozesse verantwortet – mit dem Argument, Marketing steuere Messaging‑KI, IT die Backend‑ und Datenintegrations‑KI. Diese Einteilung mag wichtige Anspruchsgruppen anerkennen, ist jedoch in heutiger Praxis eine starke Vereinfachung.

In Wirklichkeit reichen die KI‑Anwendungsfälle weit über Marketing und IT hinaus. Denken Sie etwa an KI im HR, die Bewerbungen sichtet, oder KI in der Logistik zur Optimierung von Lieferketten. Wenn jeder Anwendungsfall in einer anderen Abteilung liegt, funktioniert ein Ansatz, der KI einer einzigen Abteilung zuschreibt, nicht. Experten warnen heute, dass KI‑Verantwortung „nicht nur IT allein gehört“ – nahezu jede Unternehmensfunktion ist involviert. Wird KI auf ein Team beschränkt, entsteht die Gefahr verpasster Chancen (weil andere Teams nicht unterstützt werden) oder gefährlicher blinder Flecken (wenn rein technische Teams KI deployen, ohne Mensch‑Tech‑Auswirkungen wie Verzerrung oder Akzeptanz zu berücksichtigen).

Effektiver ist der Ansatz, KI als gemeinschaftliche Ressource und Wettbewerbsvorteil zu sehen – nicht eindimensional zu behandeln. Er erfordert eine kollaborative Herangehensweise, die technische und fachliche Perspektiven miteinander vernetzt.

Gemeinsame Verantwortung und KI‑Governance

Statt KI einer einzelnen Abteilung zuzuweisen, etablieren führende Organisationen Rahmenwerke zur KI‑Governance, in denen Stakeholder aus dem gesamten Unternehmen beteiligt sind. Ein solches Governance‑Framework besteht aus Richtlinien, Prozessen und Rollen, die sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll und effektiv eingesetzt wird. Konkret:

• Cross‑funktionale Beteiligung: IT, Datenanalytik, Compliance/Recht, HR, Kommunikation und operative Geschäftseinheiten sind vertreten – jeder Blickwinkel bringt wesentliche Expertise ein: IT kümmert sich um Integration und Sicherheit, Recht überwacht Regulierungen und ethische Aspekte, HR betrachtet Menschen‑Auswirkungen und Schulung, Geschäftseinheiten bringen operativen Kontext ein.
• Klare Rollenverteilung: Essenzielle Fragen werden beantwortet: Wer entscheidet, wo KI maximalen Mehrwert erzielt? Wer prüft KI‑Ergebnisse auf Fairness und Verzerrung? Wer sorgt für Compliance mit Gesetzen und internen Richtlinien? Und wer greift ein, wenn ein KI‑System Fehler macht? Diese Verantwortlichkeiten werden festen Rollen oder Gremien zugewiesen, so dass keine Lücke entsteht.
• Gemeinsames Eigentumsverständnis (“shared ownership”): KI wird nicht „Abteilung X gehört“, sondern „der Erfolg aller ist entscheidend“, mit klar zugeordneten Beiträgen jeder Funktion. Dieser Ansatz verteilt nicht nur die Verantwortung, sondern fördert auch breite Akzeptanz. Mitarbeitende vertrauen KI eher, wenn sie wissen, dass Technik-, Ethik‑ und Business‑Expert:innen gemeinsam darüber wachen – statt dass KI isoliert entwickelt wird.

Ein bewährtes Mittel zur Umsetzung dieser geteilten Verantwortung ist die Bildung eines KI‑Ausschusses oder Rats. Ein solches Gremium bringt unterschiedliche Perspektiven in die KI‑Vision und ‑Nutzung ein. Häufig besteht es aus:

• Diverse Expertise: Stakeholder aus IT, Data Science, Sicherheit, Recht, Finanzen, HR und Fachbereichen – z. B. thinking about workforce implications oder Schulungsbedarf im HR, rechtliche Regulierungs‑ und ethische Risiken, Fachbereichsvertreter, die reale Betriebsanforderungen einbringen.
• Koordination aller KI‑Aktivitäten: Das Gremium erfasst KI‑Nutzung unternehmensweit, pflegt ein zentrales Inventar aller Tools und Projekte – hilft, Doppelarbeit zu vermeiden und Silos aufzubrechen. McKinsey weist darauf hin, dass isolierte KI‑Plattformen oft ein großes Hindernis für Skalierung sind. Ein Ausschuss kann z. B. sagen: „Team A und Team B arbeiten an ähnlichen KI‑Problemstellungen – lasst uns das vereinen.“
• Richtlinien und Best Practices: Das Gremium etabliert unternehmensweite Leitlinien für KI‑Einsatz – z. B. Prinzipien zu Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit; Standards, welche Tools sicher und compliant sind; Entscheidungsverfahren, ob ein neues KI‑Tool eingesetzt wird.
• Risiko‑ und Compliance‑Management: Bei neuen KI‑Regulierungen und Themen wie Datenschutz oder Bias ist ein zentrales Gremium entscheidend. Rechtsexpert:innen erkennen intellektuelle Eigentums‑Probleme, IT erkennt Cyber‑Risiken – gemeinsam wird umfassende Absicherung gewährleistet.

Manche Unternehmen haben einen einzigen KI‑Governance‑Ausschuss; größere Organisationen setzen mehrschichtige Strukturen ein. Ein Beispiel: Salesforce arbeitet mit einem strategischen KI‑Steuerungsausschuss sowie einem spezialisierten KI‑Rat für Details wie Compliance und Sicherheit. Wichtig ist: Governance ist eine Team‑Aufgabe – mit klaren Rollen, regelmäßiger Abstimmung und gemeinsamer Verantwortung.

Die Rolle der Führung: CEO, Vorstand und C‑Suite

Auch bei verteilten Zuständigkeiten bleibt starke Führung oberhalb wichtig. Führungskräfte müssen KI als strategische Priorität vorantreiben und Verantwortung modellieren:

• CEO & Vorstand: Der CEO trägt letztlich die Unternehmensstrategie – und KI ist untrennbar damit verbunden. Er sorgt dafür, dass KI‑Initiativen mit Geschäftszielen abgestimmt sind und Abteilungssilos aufgelöst werden. Dafür ruft er IT, Daten, Business‑Leitung zum Dialog und setzt die Erwartung, dass KI genutzt wird, um unternehmensweiten Wert zu schaffen. Der Vorstand übernimmt Aufsicht: Er definiert Ziele für KI‑Investitionen, stellt dem Management kritische Fragen zu Chancen und Risiken und hält das Führungsteam zur Rechenschaft. Immer mehr Gremien sehen es als Teil ihrer Treuepflicht, KI‑Auswirkungen zu verstehen – ähnlich wie bei Finanz‑ oder Cyberrisiko.
• CTO / CIO: Diese Technologieverantwortlichen sind zentral in der KI‑Umsetzung – sie bewerten, implementieren und integrieren KI. Sie gestalten Infrastruktur, Datenpipelines und Cyber‑Security. Doch je größer KI wird, desto mehr ist Kooperation nötig: CTOs/CIOs müssen mit anderen Stakeholdern zusammenarbeiten, um Innovation mit Governance in Einklang zu bringen. Viele CTOs überlastet allein KI‑Innovation neben breiter IT‑Verantwortung – deshalb schaffen manche Firmen zusätzliche KI‑Führungsposten.
• CDO: Ist ein Chief Data Officer vorhanden, spielt er eine Schlüsselrolle. KI benötigt Daten – der CDO sichert Datenqualität und Governance. Er verwaltet Datenquellen, säubert Daten, überwacht Datenschutz und definiert Erfolgskennziffern wie Kosteneinsparungen oder Genauigkeit. Er sorgt dafür, dass keine voreingenommenen oder unzulässigen Datensätze in KI‑Modelle fließen. Während CTO die Technologie liefert, liefert der CDO die Treibstoffdaten und das Bewertungsmaß.
• CSO oder Business Strategen: KI muss Geschäftszielen dienen – nicht Selbstzweck sein. Strategieführende definieren, wo KI den größten Mehrwert schafft – ob Kundenservice, Marktexpansion oder operative Effizienz. Sie priorisieren KI‑Initiativen so, dass KI zielgerichtet eingesetzt wird. In manchen Unternehmen ist diese Funktion auch ein Digital Transformation Officer oder Ähnliches – entscheidend ist die Verbindung von KI‑Nutzung mit Unternehmensstrategie.
• Legal/Compliance/Ethik‑Verantwortliche: KI bringt rechtliche und ethische Fragen mit sich – z. B. Datenschutz (GDPR), IP, Haftung und algorithmische Gerechtigkeit. Eine leitende Rolle (z. B. General Counsel, Chief Ethics Officer, Chief Governance Officer) erstellt Richtlinien für sicheren KI‑Einsatz, bewertet Modelle auf regulatorische oder ethische Risiken und sorgt dafür, dass KI‑Entscheidungen erklärbar sind. Diese Rolle stellt das Gewissen und die Bremse der KI‑Einführung dar – und macht Prüfung nicht zum Hindernis, sondern zum Schutz. Manche Unternehmen bündeln diese Verantwortung im Ausschuss, aber sie muss klar zugewiesen sein.
• Leiter der Fachbereiche: Letztlich „besitzen“ auch Business Unit Leader KI insofern, als sie KI in ihrem Bereich einführen. Der CEO setzt den Rahmen – Fachbereichsleiter müssen ihn operativ umsetzen. Ein Vertriebschef kann z. B. ein KI‑Lead‑Tool pilotieren; ein Produktions‑VP KI für Predictive Maintenance einsetzen. Damit KI wirklich transformiert, sollte jede Führungskraft KI als Werkzeug sehen, ihr Geschäft zu verbessern. Sie arbeiten mit dem zentralen KI‑Team oder Ausschuss, schlagen Use‑Cases vor, planen Budget und schulen Mitarbeitende. Mit dieser Verankerung wird KI Teil der Unternehmens‑DNA.

Erfolgreiche KI‑Führung basiert nicht nur auf Organigrammen, sondern auf Haltung und know‑how. Entscheider müssen KI verstehen und selbst nutzen. Wenn ein Ausschuss oder Top‑Manager KI‑Richtlinien festlegt, aber keine praktische Erfahrung damit hat, entsteht eine Kluft zwischen Governance und Realität. Informierte Führung fördert ambitionierte, aber umsetzbare KI‑Adoption.

Der Chief AI Officer: Braucht es diese Rolle?

Mit wachsender Bedeutung stellt sich die Frage, ob ein dedizierter AI‑Chef – ein Chief AI Officer (CAIO) – sinnvoll ist. In den letzten Jahren haben Unternehmen wie IBM, Dell und Accenture CAIOs eingeführt. Das signalisiert: „KI ist so wichtig wie Finanzen, Technik oder andere klassische Funktionen.“

Gleichzeitig ist dies noch eine aufkommende Praxis. Laut einer Umfrage von Gartner Ende 2024 hatten 54 % der Unternehmen jemanden als faktischer KI‑Leiter – aber in 88 % trug diese Person nicht den Titel „Chief AI Officer“. Häufig übernimmt ein CIO, CDO oder VP Data Science informell KI‑Aufgaben.

Pro CAIO:

• Einheitliche Vision und Strategie: Ein CAIO zentralisiert KI‑Strategie, verhindert verstreute Projekte und doppelte Investitionen. Ein „stimme oben“ sorgt für Klarheit und Geschwindigkeit.
• Klare Verantwortlichkeit: Wenn eine Person formell für KI zuständig ist, wird Verantwortlichkeit eindeutiger – sowohl intern als auch gegenüber Vorstand und externen Stakeholdern.
• Signalwirkung nach außen: Ein AI‑Chef im C‑Suite vermittelt Investoren, Partnern und Behörden, dass KI ernst genommen wird. Besonders in regulierten Branchen schafft dies Vertrauen.
• Fokus und Fachwissen: Ein CAIO ist auf KI spezialisiert, bleibt auf dem neuesten Stand und erkennt, welche Trends relevant sind. Anders als ein CTO, der viele Technologien betreut, lebt ein CAIO nur für KI.
• Daten‑ und Compliance‑Führung: CAIOs übernehmen häufig auch Datenstrategie (falls kein separater CDO existiert) und treiben ethisch verantwortliche AI voran – als evangelist und Wächter für verantwortungsvollen Einsatz.

Contra oder Warnhinweise:

• Rollenüberschneidung & Konkurrenz: Ein CAIO kann zu Unsicherheit oder Konflikten mit CTO, CIO oder CDO führen. Klare Rollendefinition – z. B. CAIO steuert Strategie, CTO übernimmt Technik – ist entscheidend.
• Neuer Rollenwandel & Einarbeitungsaufwand: Als neue Rolle kann ein CAIO zunächst unklar abgesteckt sein. Projekte könnten stillstehen, weil Teams unsicher sind, ob CAIO‑Freigabe notwendig ist. Insbesondere bei kleineren Firmen kann ein CAIO mehr Bürokratie als Nutzen schaffen.
• KI um der KI willen: Ein CAIO könnte versuchen, seinen Wert zu beweisen, indem er KI‑Projekte initiiert, die nicht wirklich zum Geschäft beitragen. Dieses Risiko lässt sich mindern, indem Erfolgsmetriken an Geschäftsergebnisse geknüpft werden statt an reine Projektzahlen.
• Ressourcen‑ & Talentengpass: Nicht jedes Unternehmen kann oder sollte einen CAIO einstellen – und die richtige Person mit Verbindung aus KI‑Fachwissen, Business‑Insight und Führungsqualität ist schwer zu finden. Manche Firmen bauen stattdessen ein starkes KI‑Team unter einem bestehenden Leader auf.

Kurzum: Die CAIO‑Idee unterstreicht, dass jemand auf hoher Ebene KI vorantreiben muss – ob durch neuen Titel oder bestehende Rolle. Entscheidend ist, dass klare Führung und Ownership für KI‑Strategie existieren – unabhängig vom Titel.

AI‑Centers of Excellence und föderales Ownership‑Modell

Ein ergänzender oder alternativer Ansatz zur Einzelrolle ist das AI Center of Excellence (CoE) oder das interne KI‑Hubteam. Dieses Team aus AI‑Expert:innen agiert als Berater und Unterstützer für den Rest des Unternehmens. Statt dass KI „einer Person gehört“, wird ein zentraler Wissens‑ und Kompetenzpool geschaffen:

• Fachexperten‑Support für Abteilungen: Ein CoE besteht typischerweise aus Data Scientists, AI Engineers, Projektmanagern – die Fachbereiche beim Einsatz unterstützen. Marketing will KI‑Personalisierung testen? Das CoE hilft beim Modellauswahl, Implementierung und Best Practices. So muss nicht jede Abteilung eigene KI‑Spezialist:innen einstellen.
• Kontinuität und Standards: Das CoE etabliert Coding‑Standards, Daten‑Governance‑Protokolle, Evaluierungskriterien – damit KI-Modelle unternehmensweit konsistent entwickelt und vertrauenswürdig sind. Das CoE fungiert als „Klebstoff“, der alle KI‑Aktivitäten verbindet.
• Innovations‑Sandbox: CoEs führen Pilotprojekte oder Machbarkeitsstudien mit neuen KI‑Technologien durch – z. B. neue generative Modelle oder Bilderkennung. Erfolgreiche Prototypen werden an Fachbereiche weitergegeben. Außerdem pflegen CoEs Wissensdatenbanken und Schulungsprogramme zur Weiterbildung.
• Integration in Governance: CoE‑Mitarbeitende arbeiten oft auch im KI‑Ausschuss oder unterstützen dessen Geschäftsstelle. Sie liefern technische Evaluationen für Entscheidungsprozesse (z. B. Bias‑Checks) und begleiten Governance‑Richtlinien in die Praxis.

Das CoE‑Modell ermöglicht verteiltes Ownership: Fachbereiche „besitzen“ ihre KI‑Use‑Cases operativ, während das CoE zugrunde liegende Standards und Unterstützung bietet. Diese hybride Herangehensweise verbindet zentrale Kontrolle mit dezentraler Innovation – ohne, dass eine kleine Gruppe alle KI bestimmt oder ein Fre‑For‑All ensteht.

Mitarbeiter:innen auf allen Ebenen stärken

Bei der Frage „Wer besitzt KI?“ darf man nicht vergessen: Wahre Ownership entsteht auf der Mitarbeiterebene – bei denen, die KI täglich nutzen. Jede Person, die KI verantwortungsvoll einsetzt, trägt zum KI‑Besitz im Unternehmen bei. Deshalb ist eine KI‑bewusste Kultur so bedeutend:

Man kann die Organisation in drei überlappende Gruppen gliedern:

1. KI‑Nutzer:innen: Das sind die meisten Mitarbeitenden. Mit KI‑Funktionen in Tools wie MS Office Copilot oder CRM‑Assistenz werden fast alle Mitarbeitenden KI nutzen. Es ist entscheidend, dass sie zumindest Grundlagenwissen über KI haben – Fähigkeiten und Grenzen verstehen. Ownership hier bedeutet, dass Menschen sicher und Richtlinien‑konform KI nutzen (z. B. keine vertraulichen Inhalte in ChatGPT einfügen, wenn dies untersagt ist). Führende Unternehmen investieren stark in KI‑Schulungen, Literacy‑Programme, Prompt‑Training oder das Interpretieren von KI‑Ergebnissen.
2. KI‑Innovator:innen / Champions: Das sind Power‑User:innen oder Technik‑Früh‑Adoptierende, die neue KI‑Tools ausprobieren und im Unternehmen Pilotprojekte starten. Sie können formell Teil des CoE oder Ausschusses sein oder technikaffine Freiwillige aus Fachbereichen. Sie agieren als Brücken: Testen Tools, beweisen Wert und helfen der Abteilung bei der Roll‑out‑Phase. Innovator:innen in Fachbereichen treffen sich oft in Communities of Practice und teilen Best Practices. Ihre Rolle beschleunigt Wissensverteilung horizontal. Offizielle Anerkennung oder Ressourcen‑Unterstützung für diese Innovator:innen erhöht ihre Wirkung.
3. KI‑Entscheider:innen / Führungskräfte: Das umfasst alle, die Budgets vergeben oder Policies definieren – z. B. Einkaufsentscheidung für KI‑Vendoren, Compliance‑Verantwortliche, Richtlinienautor:innen. Diese „KI‑Führungskräfte“ müssen KI verstehen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. In kleinen Firmen kann eine Person mehrere Rollen übernehmen (z. B. Innovator und Entscheider). Wichtig ist: Wer Projekte genehmigt oder Regeln setzt, sollte KI praktisch erlebt haben. Der Grundsatz gilt: Die, die Regeln setzen, sollten KI selbst nutzen.

Wenn diese Gruppen unterstützt und befähigt werden – mit klarer Kommunikation, Schulung, Leitlinien und Grenzen – entsteht übergreifende Ownership. Wo Mitarbeitende nicht sagen „KI ist nur Sache der IT“, sondern das Gefühl entsteht, dass jede und jeder einen Beitrag leisten kann. Eine solche Kultur bringt nicht nur Selbststarter hervor, sondern auch schnelle Erkennung von Risiken oder Verbesserungsmöglichkeiten – etwa Mitarbeitende melden Verzerrungen, statt passiv anzunehmen, dass das KI‑Team das schon im Griff hat.

Fazit: Ein kollaborativer Ansatz für KI‑Ownership

Wer sollte also KI in Ihrem Unternehmen „besitzen“? Die Antwort: Es ist eine gemeinsame Verantwortung. KI ist zu transformativ und allgegenwärtig, um isoliert behandelt zu werden. Die erfolgreichsten Unternehmen mit Unternehmens‑KI verfolgen ein kollaboratives Modell:

• Executive‑Sponsorship mit verteilter Umsetzung: CEO und Vorstand setzen KI als strategische Priorität, sichern Ressourcen und erwarten Umsetzung. Die Verantwortung liegt auf Führungsebene – aber die Umsetzung erfolgt durch ein Netzwerk aus KI‑Champion:innen und Gremien in allen Abteilungen.
• Klare Governance‑Strukturen: Ob durch CAIO, KI‑Rat oder CoE – es existiert eine strukturierte Steuerung, die KI‑Bemühungen koordiniert und Silos einreißt. Entscheidungsrechte, Freigabeprozesse und Ergebniskontrolle sind klar definiert.
• Gemeinsame Vision & Kommunikation: Es gibt eine klare Vorstellung davon, was KI leisten soll (z. B. besseren Kundenservice, effizientere Prozesse, Innovation). Führungskräfte kommunizieren regelmäßig Fortschritte und Initiativen. Jeder versteht, wie KI dem Geschäft und der Arbeit zugutekommt.
• Empowerment mit Rechenschaftspflicht: Mitarbeitende werden ermutigt, Ideen für KI zu entwickeln und zu experimentieren – innerhalb sicherer Rahmen. Bottom‑up‑Initiativen kombiniert mit Top‑down‑Governance: z. B. automatisiert ein Team einen Prozess mit KI, weiß aber, dass ein Governance‑Check erforderlich ist.

In einem Bild: „Alle besitzen KI – aber niemand besitzt sie allein.“ Die Ära, KI als isoliertes IT‑Projekt zu behandeln, ist vorbei. KI wirkt so umfassend wie Computer oder Internet – deshalb muss Ownership tief in der Organisation verankert sein. Wie ein Strategiebericht prägnant formulierte: Der CEO und der Vorstand führen die KI‑Adoption an, „aber alle Abteilungen und Führungskräfte müssen Verantwortung übernehmen, KI in ihre aktuellen Abläufe zu integrieren.“

Unternehmen, die dieses kollaborative Ownership‑Modell leben, sind bereit, die KI‑Welle effektiv zu reiten. Technisches Know‑how kombiniert mit Business‑Exzellenz, ethischer Kontrolle und Mitarbeitenden‑Engagement sorgen dafür, dass KI echten Wert schafft und Fallstricke vermeidet. Wer hingegen keine klare Ownership definiert – oder KI isoliert – riskiert verpasste Chancen, gescheiterte Projekte oder Reputationsverlust.

Letztlich ist die Antwort auf die Frage „Wer besitzt KI in Ihrem Unternehmen?“ ein Reifegrad‑Indikator für das Unternehmen im KI‑Zeitalter. Die beste Antwort lautet: „Wir alle – unter einem klaren Leadership‑ und Governance‑Rahmen.“ So wird KI zu einem gut gesteuerten, gemeinsam getragenen Asset, das vom ganzen Unternehmen verantwortet und befördert wird.

Zive’s Perspektive auf KI‑Ownership im Unternehmen

Bei Zive haben wir aus erster Hand erfahren, wie entscheidend eine koordinierte Herangehensweise ist, wenn KI an große Belegschaften ausgerollt wird. Wir haben KI‑Lösungen in Organisationen mit über 25 000 Mitarbeitenden eingeführt – und diese Erfahrungen bestätigen alles, was wir oben diskutiert haben. Die zentrale Erkenntnis: Erfolg entsteht durch die Verbindung starker Führung und der richtigen Technologie.

• Zentralisierte Plattform, dezentrale Nutzung: Eine der größten Herausforderungen beim KI‑Ownership besteht darin, IT‑Governance mit Fachbereichsfreiheit zu vereinbaren. Zive’s Enterprise KI‑Plattform überbrückt diese Lücke: Sie stellt eine zentrale Umgebung bereit, in der IT Compliance, Sicherheit und Datenschutzrichtlinien für alle KI‑Interaktionen durchsetzen kann. Gleichzeitig erhalten Mitarbeitende in allen Abteilungen einfach nutzbare KI‑Tools – von intelligenten Assistenten bis zu maßgeschneiderten Agenten – die sie sicher im Arbeitsalltag einsetzen können. KI‑Nutzung geschieht unternehmensweit, aber nicht im Schatten, sondern auf einer verwalteten Plattform. Das ist praktische Umsetzung des Modells geteilter Verantwortung: zentral gesteuert, aber dezentral genutzt.
• Wissen bündeln, Wert verteilen: Bei Zive sehen wir, dass „besitzen‘“ von KI oft bedeutet: wer steckt hinter den Daten und dem Wissen, das KI antreibt. Unsere Plattform verbindet KI mit den Knowledge Bases und Systemen des Unternehmens (Dokumente, CRM, Produktdaten) – unter geregelten Zugriffsrechten. So fließen Verkaufs‑, Produkt‑, Technik‑ und andere Daten in die KI‑Ergebnisse ein und schaffen Wert für jede Abteilung. Verkäufer:innen erhalten auf Basis der Sales-Daten KI‑Antworten, Ingenieur:innen Erkenntnisse aus Produktdaten – alles über eine Plattform. Das Ergebnis: demokratisiertes KI‑gestütztes Wissen – jede Abteilung profitiert, und alle Teile des Unternehmens tragen zum KI‑Wert bei.
• Strategiegesteuerter Roll‑out: Technologie allein reicht nicht – Strategie und Kultur sind sogar wichtiger. Daher arbeiten wir mit Führungskräften und KI‑Gremien zusammen, um klare Einsatzregeln und Erfolgsmetriken für KI‑Initiativen zu definieren. In großen Projekten begleiten wir funktionsübergreifende Arbeitsgruppen (analog zu AI councils), identifizieren relevante Use‑Cases und adressieren frühzeitig Bedenken. So entsteht breite Zustimmung, und die Lösung erfüllt Anforderungen aller Beteiligten. Wir geben KI nicht einfach ins Unternehmen und gehen – wir definieren intern, wer das Tool langfristig betreut: ein Exekutivsponsor oder ein Betriebsteam. Damit bleibt das Projekt lebendig, auch nach dem Initialstart.

Fazit

Zive sieht KI‑Ownership in Unternehmen als gemeinsame Aufgabe – ermöglicht durch Plattformen und Prozesse, die Governance mit Empowerment verbinden. Unsere Plattform und Methodik sind genau darauf ausgelegt: KI wird kein verwaistes Projekt oder Experiment ohne Anschluss – sondern ein gut gesteuertes und gemeinschaftlich getragenes Asset. Wenn Führung und Belegschaft gemeinsam KI „besitzen“, erfüllt die Technologie wirklich ihr Versprechen, das Geschäft nachhaltig zu transformieren.

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