Orientierung on KI-Strategiepapier

A1. Warum eine KI-Strategie

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Was dieses Kapitel liefert: die Begründung, warum ein Unternehmen eine KI-Strategie braucht, in drei Schritten: warum das Thema jetzt Dringlichkeit hat, welche Kosten anfallen, wenn keine Strategie existiert, und welche Aufgabe dieses Werk dabei übernimmt.

Warum KI jetzt relevant ist

Künstliche Intelligenz ist in der Breite der Arbeitswelt angekommen: Ein erheblicher Teil der Wissensarbeitenden nutzt generative Werkzeuge bereits im Arbeitsalltag, oft schneller, als Unternehmen sie offiziell einführen. Der Produktivitätseffekt ist in der Praxis spürbar, besonders bei Routineaufgaben und bei weniger erfahrenen Beschäftigten. Für Unternehmen ist die Einführung von KI damit keine optionale Entscheidung mehr, sondern eine wirtschaftliche Notwendigkeit. Wer den Einsatz nicht steuert, überlässt ihn dem Zufall, während Wettbewerber Effizienz und neue Wertschöpfung erschließen.

A2. Grundlagen und Begriffe

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Wer Architektur, Betrieb, Kosten oder Regulatorik diskutiert, braucht klare Begriffe, sonst reden Fachbereich, IT und Vorstand aneinander vorbei.

Was dieses Kapitel liefert: die gemeinsame Sprache für alles, was folgt. Die ersten Abschnitte ordnen die wichtigsten Konzepte ein, das abschließende Glossar definiert die im gesamten Werk verwendeten Begriffe. Das Kapitel ist bewusst als Nachschlageteil angelegt.

KI, maschinelles Lernen, Deep Learning, generative KI

Diese vier Begriffe werden im Alltag oft synonym verwendet, beschreiben aber ineinander geschachtelte Konzepte:

A3. Reifegradanalyse

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Bevor ein Unternehmen gezielt in KI investiert, muss es seine eigene KI-Reife kennen. Die Reifegradanalyse liefert dieses Bild: Wie gut ist die Organisation technisch, organisatorisch und kulturell auf KI vorbereitet? Ohne diese Bestandsaufnahme werden Investitionen an der falschen Stelle getätigt, etwa in eine teure Plattform, obwohl das eigentliche Problem fehlende Datenqualität ist.

Was dieses Kapitel liefert: eine Anleitung in fünf Schritten, die nacheinander durchlaufen werden, mit dem jeweils benötigten Input, dem konkreten Vorgehen und dem Ergebnis. Am Ende stehen das eigene Reifeprofil, der begrenzende Engpass und die daraus abgeleiteten Maßnahmen. Im Vorgehensmodell ist diese Analyse die Assess-Phase (siehe Kapitel C1).

A4. Lesepfade

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Dieses Werk umfasst 24 Kapitel in fünf Teilen. Jedes Kapitel trägt eine eindeutige Kennung (A1 bis E2) im Titel und in der Navigation. So ist jederzeit erkennbar, wo man sich im Werk befindet und wie viel noch folgt.

Was dieses Kapitel liefert: die vollständige Kapitelübersicht, empfohlene Lesepfade je Rolle und Einstiege nach Ausgangsfrage.

Kapitelübersicht

Alle 24 Kapitel im Überblick, mit dem Kerninhalt je Kapitel:

Nr.	Kapitel	Kerninhalt
Teil A	Orientierung
A1	Warum eine KI-Strategie	Kosten der Strategielosigkeit, Zielsetzung
A2	Grundlagen und Begriffe	KI, ML, GenAI, Agenten, Glossar
A3	Reifegradanalyse	Reifegradmodell, Anleitung in fünf Schritten
A4	Lesepfade	Diese Übersicht
Teil B	Strategie
B1	Vision und strategische Einbettung	Alignment mit Unternehmensstrategie, langfristige Vision
B2	Anwendungsfälle identifizieren und priorisieren	Canvas, Scorecard, Priorisierungsmatrix, Business Case
B3	Build, Buy oder Partner	Entscheidungsmatrix, Anbieter-Fragenkatalog
B4	Datenstrategie	Datenqualität, Beschaffung und Kennzeichnung, Wissensbasen, Data Governance
B5	Zielbild-Architektur	Plattform, MLOps/LLMOps, Agenten-Schicht
B6	Betriebsmodell und Organisation	KI-Kompetenzzentrum, zentral vs. dezentral
B7	Rollen und Verantwortlichkeiten	RACI, Rollenprofile, Entscheidungsrechte
B8	Regulatorik und Compliance	EU AI Act, DSGVO, BaFin/VAIT/MaGo/DORA
B9	Sicherheit für KI	Bedrohungen, Prompt Injection, Kontrollen
B10	Ethik und Responsible AI	Fairness, Transparenz, menschliche Aufsicht
B11	Change Management und Befähigung	Sponsorschaft, Akzeptanz, Befähigung, Verstetigung
Teil C	Vorgehen
C1	Vorgehensmodell	Phasen Assess bis Operate mit Entscheidungspunkten
C2	Roadmap und Einführung	Umsetzungsplanung, Quick Wins vs. strategische Wetten
C3	Vom Piloten zur Produktion	Skalierungskriterien, Go/No-Go-Checkliste
Teil D	Messung
D1	Metriken und Evaluierung	Business-KPIs, LLM-Evals, Schwellenwerte
D2	Kosten und FinOps	TCO, Token-Kosten, Unit Economics
D3	Risikomanagement	Risiko-Register, Risikoappetit, Frühindikatoren
D4	Reporting und Stakeholder-Kommunikation	Dashboards, Berichtsrhythmen, Vorstandsbericht
Teil E	Werkzeugkasten
E1	Vorlagen und Checklisten	Sammelindex aller Templates
E2	Quellen und Aktualität	Stand-Vermerke, Aktualisierungsrhythmus

Lesepfade nach Rolle

Jedes Kapitel trägt am Anfang Rollen-Hinweise (CEO, CTO, Berater, Experte). Die folgenden Pfade nutzen diese Markierung und beantworten je Rolle: Wo einsteigen, was gründlich lesen, was überfliegen genügt.