Erfolgreiche KI-Nutzung heißt: Silos durchbrechen

Wie Unternehmen im Zeitalter künstlicher Intelligenz ihre Organisation neu denken müssen

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) stellt nicht nur technologische Infrastrukturen auf den Prüfstand – sie verändert grundlegend, wie Unternehmen organisiert sind. Während nun zwar nahezu überall Investitionen in KI erfolgen, sind bislang nur sehr wenige* Organisationen auf die effektive KI-Nutzung ausgerichtet. KI sollte jedoch nicht als isoliertes Zusatzfeature begriffen werden, sondern als strukturelles „Betriebssystem“ des Unternehmens.

Wenn ein- und dieselbe Plattform sowohl Automatisierung, Analytics als auch KI ermöglicht, wird eine Trennung der Zuständigkeiten schnell künstlich und ineffizient. Wie aber lässt sich Organisation gestalten, wenn Technologie nicht mehr klar abgrenzbar ist? Wie lässt sich traditionelles Abteilungs- und Silodenken im KI-Zeitalter überwinden – und so Geschwindigkeit aufnehmen und Skalierung erlangen? Eines ist klar: Wer noch nicht den Plan gefasst und zumindest erste Maßnahmen ergriffen hat, um die Produktivität im Unternehmen in den nächsten Monaten drastisch zu steigern, wird in ein Problem laufen. Und wenn die Organisation das nicht hinreichend abbildet, wird es kaum besser.

Denn in siloartigen Strukturen entwickeln verschiedene Bereiche oft parallel und unkoordiniert KI-Lösungen, was zu Doppelarbeit und Inkonsistenzen führt: „Schatten-KI“-Projekte in Fachabteilungen, von denen dem Rest des Unternehmens nichts bekannt ist; getrennte Experimente mit Chatbots in unterschiedliche Teams; Automatisierungen oder Datenmodelle ohne Abstimmung und ohne gemeinsamen Fahrplan etc. Wenn niemand weiß, wo welche KI-Initiativen unter wessen Verantwortung laufen, bleibt Know-how in Silos verborgen, werden Synergien verschenkt und Ressourcen ineffizient eingesetzt. Hinzu kommt die Gefahr von Governance-Lücken und Sicherheitsrisiken. Schließlich fehlt in Silostrukturen die strategische Gesamtsteuerung: KI-Projekte entstehen zufällig – und nicht zwangsläufig beim größten Geschäftspotenzial.

Engpass für KI-Erfolg: Organisation und Kultur – nicht Technologie

All das bremst die Innovationsgeschwindigkeit – nicht, weil KI als Technologie nicht funktioniert, sondern weil Organisation und Betriebsmodell nicht Schritt halten. Die Kluft zwischen dem Möglichen und der Realität entsteht vor allem durch fehlende skalierbare Strukturen. KI kann ihr Potenzial für Produktivität, Qualität und Wachstum nur dann voll entfalten, wenn das Unternehmen die passenden organisatorischen Leitplanken setzt. Andernfalls bleiben selbst gute Pilotprojekte oft im Proof-of-Concept-Stadium stecken. Noch organisieren sich viele Firmen entlang klassischer Zuständigkeiten – etwa Business Intelligence, Automation, Softwareentwicklung, Data Science, IT-Betrieb – und jede Einheit hat eigene Tools und Plattformen. Die Integration von KI über unterschiedliche Plattformen führt dazu, dass sich die einzelnen Bereiche zunehmend überschneiden.

Schließlich können alle Bereiche auf denselben KI-Baukasten zugreifen: Vom Chatbot im Kundenservice über automatisierte Berichte bis zum Machine-Learning-Modell in der Produktion – oft basieren sie auf verwandten Technologien, nutzen dieselben Cloud-Dienste oder sogar dasselbe Sprachmodell. Die Technologien wachsen also zusammen, doch die Organisation ist oft noch in getrennten Silos aufgestellt. Diese Diskrepanz wird immer offensichtlicher. Es gab zwar schon früher Ansätze, Silos aufzubrechen – man denke an cross-funktionale Agile-Teams oder Konzepte wie „Data Mesh“, die Domänen stärker vernetzen sollten. Jetzt ist dieser Schulterschluss nicht mehr Kür, sondern Pflicht, um mit dem KI-Tempo mithalten zu können.

Die Erfahrung zeigt, dass es dabei kein Patentrezept gibt – jedes Unternehmen muss das Modell finden, das zu seiner Kultur und Strategie passt. Doch bestimmte Prinzipien gelten überall. Eine unternehmensweite Governance-Schicht sichert an der Geschäftsstrategie ausgerichtete, einheitliche Vorgaben für KI – von Datenschutz über Modellrisiken bis hin zur Erfolgsmetriken-Verfolgung. Klare Rollen- und Entscheidungsrechte sorgen für Effizienz und bestimmen, wer über KI-Projekte und -Prioritäten entscheidet, genehmigt und verantwortet. Eine integrierte Plattform-Strategie vermeidet konkurrierenden Tool-Wildwuchs, so dass alle Rädchen ineinandergreifen und Teams kollaborativ arbeiten können. Bei alldem muss auch – nach Risiko abgestufter – Freiraum für Experimentieren von Anfang an mit eingeplant sein, ebenso wie Weiterbildung und Change-Management.

Neue Management-Qualitäten: Vom Abteilungsleiter zum KI-Orchestrator

Für Führungskräfte bedeutet das oft ein Umdenken: weniger Hierarchie, mehr Orchestrierung. Führten die unterschiedlichen Domänen – IT, Analytics, Fachbereich – bisher in der Regel je ein Leiter, werden künftig interdisziplinäre Führungsgruppen wichtiger. Das könnte etwa ein „KI-Lenkungsausschuss“ sein, bestehend aus Geschäfts- und IT-Leitung, Fachbereichen und Data-Science-Leads. Das bedeutet auch, dass ein integrierter Verantwortlicher mehrere alte Silos ablösen kann. So jemand braucht ein breites Skillset – Technologiekenntnisse, Change-Management-Kompetenz und Verständnis für Märkte sowie Geschäftsmodelle.

Wichtig ist: Egal ob eine neue Position geschaffen wird oder nicht, die Geschäftsleitung muss das Thema KI zur Chefsache machen. Ohne klaren Willen von oben, Silogrenzen zu überwinden, wird der Umbau stocken. Doch nicht nur die Geschäftsleitung – Führungskräfte auf allen Ebenen müssen Botschafter des Wandels werden. Es geht um nicht weniger als neue gemeinsame Ziele für ein erfolgreiches Wirtschaften. Die Motivation der Teams steigt, wenn sie sehen, dass das Management Silos niederreißt und Zusammenarbeit belohnt. Umgekehrt wird eine Reorganisation scheitern, wenn Bereichsleiter weiterhin nur ihre eigenen Budgets und KPIs optimieren. Hier hilft es, Anreizsysteme anzupassen – auch für vormals getrennte Teams, die ihre neuen Ziele nur gemeinsam erreichen können.

Je stärker KI das Rückgrat eines Unternehmens bildet, desto wichtiger sind unternehmensweite, agile Sicherheits- und Governance-Maßnahmen, die Datenschutz, Ethik und Qualitätskontrolle zentral regeln. Führende Unternehmen etablieren AI Governance Boards, integrieren Bias-Checks, Modellvalidierungen und menschliches Vetorecht in die Entwicklung und unterscheiden Kontrollen nach Risikoklassen. Zentrale Transparenztools wie ein KI-Projektregister und automatisiertes Monitoring sorgen dafür, dass trotz dezentraler Aktivitäten der Überblick und die Compliance – etwa im Hinblick auf den EU AI Act – gewahrt bleiben.

Fazit: Das perfekte KI-Konzept kostet zu viel Zeit

In vielen Unternehmen ist der feste Wunsch verankert, erst einen perfekten Plan zu schmieden, diesen mit Ressourcen zu unterfüttern und anschließend zu starten. War das zuvor schon immer schwieriger, so klappt dieser Wunsch im dynamischen KI-Zeitalter endgültig nicht mehr. Wenn die Organisation nicht Schritt hält, entsteht Wildwuchs oder das Unternehmen wird von agileren Wettbewerbern abgehängt. Die Silos von gestern vertragen sich nicht mit der KI von heute und schon gar nicht mit der von morgen. Unternehmen müssen nicht jede Entscheidung sofort perfekt treffen – sie müssen den Wandel entschieden und zügig angehen. Die Organisationsstruktur der Zukunft wird flexibler, durchlässiger und lernender sein. Die gute Nachricht: KI liefert auch dafür Werkzeuge.

Quellenverweis

*https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/whats-your-companys-ai-maturity-level