Im vergangenen Jahr hatte ich die Gelegenheit, Zeit mit CIOs und CDAOs aus verschiedenen Branchen und Regionen zu verbringen, von C-Level-Communitys bei Gartner über strategische Kundenpartnerschaften bis hin zu Roundtables mit Führungskräften. Trotz Unterschieden in Reifegrad, Größe und Branche sind die Themen bemerkenswert konsistent.
- Unternehmen verspüren den Druck, mit KI schneller voranzukommen.
- Sie stehen vor der Herausforderung, KI und Analysen unternehmensweit zu skalieren und gleichzeitig Vertrauen und Governance sowie Innovation aufrechtzuerhalten.
- Viele haben Schwierigkeiten, das Versprechen einer KI-Realität mit spürbarer geschäftlicher Wirkung einzulösen.
Die eigentliche Herausforderung hinter KI in großem Maßstab
Most organizations are not facing a lack ambition or access to technology. They are struggling because AI exposes long-standing gaps in how data, analytics, and decision-making operate inside the business.
Daten lediglich in einer Plattform zu zentralisieren, um KI zu speisen, reicht allein nicht aus, um wirksame KI-Lösungen zu schaffen. Ebenso wenig genügen punktuelle KI-Tools oder eigenständige Copiloten. Erfolgreiche KI-Systeme erfordern hochwertige Daten, die auf dem entsprechenden Geschäftskontext und der entsprechenden Geschäftslogik basieren. Diese Grundlagen werden bei der Entwicklung oft übersehen.
Was ich am häufigsten von Führungskräften höre, ist ein vorsichtiges Gefühl der Dringlichkeit:
- KI verspricht Geschwindigkeit, doch IT- und Finanzverantwortliche fürchten Kontrollverlust oder mangelndes Verständnis.
- KI verspricht Skalierbarkeit, aber Data Analysts, die bereits überfordert sind, tun sich schwer, ihre Arbeit neu zu denken, oder, schlimmer noch, lehnen KI aus Angst vor dem Verlust ihrer Arbeitsplätze ab.
- KI verspricht Erkenntnisse, aber Geschäftsteams haben Schwierigkeiten, die Ergebnisse der KI zu interpretieren, und können weder nachvollziehen noch vertrauen, wie die Ergebnisse zustande kommen.
Aus diesem Grund geraten viele KI-Initiativen nach ersten Pilotprojekten ins Stocken. Die Modelle mögen funktionieren, doch die organisatorischen und betrieblichen Grundlagen tun es nicht.
Warum geschäftsgetriebene KI wichtig ist
Eines der klarsten Signale aus Gartner CDAO- und CIO-Communitys lautet: KI kann nicht allein in der Verantwortung der IT liegen.
Die IT spielt eine entscheidende Rolle in Bezug auf Sicherheit, Architektur und Governance. KI liefert jedoch nur dann einen Mehrwert, wenn sie von den Personen gestaltet wird, die dem Geschäft am nächsten sind. Data Analysts, operative Teams und Abteilungsleiter, die die Daten, Definitionen, den Kontext und die wichtigen Entscheidungen verstehen, sind für erfolgreiche KI-Lösungen von entscheidender Bedeutung.
KI zu skalieren bedeutet, alltägliche Wissensarbeiter:innen mit der Fähigkeit auszustatten, Daten vorzubereiten, Logik zu definieren und Erkenntnisse zu operationalisieren, und ihnen gleichzeitig Leitplanken an die Hand zu geben, die das Vertrauen in das Unternehmen stärken.
Doch genau hier scheitern viele Organisationen. Sie zentralisieren entweder zu stark, was die Innovation verlangsamt, oder sie dezentralisieren ohne Plan, was zu Risiken führen kann. Die Unternehmen, die mit KI echten geschäftlichen Mehrwert erzielen, etablieren ein Governance-Framework und ein Betriebsmodell, das durch ihre Wissensarbeiter:innen Innovationen im großen Stil am Netzwerkrand ermöglicht und gleichzeitig kritische Prozesse überwacht und steuert.
Ein aktueller Forschungsbericht von Alteryx zeigt einen Wandel auf, der bereits im Gange ist. Geschäfts- und IT-Führungskräfte erwarten, dass die Verantwortung für KI-Workflows innerhalb einzelner Geschäftsbereiche in den nächsten drei Jahren um 11 % zunimmt – weg von einer rein zentralisierten IT.
Die Grundlagen KI-nativer Analysen
Branchenübergreifend zeigen Unternehmen mit echtem Momentum einige gemeinsame Merkmale:
Sie betrachten Daten-Readiness als grundlegende KI-Fähigkeit.
AI-ready data is not just clean data. It is data enriched with business context, consistent definitions, and transparent logic. When AI systems operate on governed, explainable foundations, trust accelerates instead of erodes.
Sie stärken die Rolle von Data Analysts durch eine Kultur der Innovation.
Rather than replacing analysts, AI increases their importance. Analysts become the architects of the logic, rules, and signals that make meaning of AI systems and agents. When that logic is visible, reusable, and governed, organizations can scale insight without scaling risk.
Sie verbinden Erkenntnisse konsequent mit Maßnahmen und überführen Pilotprojekte in den Produktivbetrieb.
KI liefert nur dann einen Mehrwert, wenn Erkenntnisse zu Ergebnissen führen. Das erfordert die Verschmelzung von Analysen, Automatisierung und KI. Empfehlungen müssen nicht mehr aus Dashboards abgeleitet werden, sondern können stattdessen aus automatisierten, Trigger-gesteuerten Aktionen stammen, die für das Unternehmen leicht zu verstehen und zu erklären sind.
This is what it means to move toward AI-native and agentic analytics — not just adding AI on top of existing processes but redesigning how data and decisions flow across the organization.
Von Prinzipien zur Praxis
Diese Themen sind nicht theoretischer Natur. Wir sehen sie täglich bei Kunden, die über Experimentierphasen hinausgehen und echte operative Skalierung erreichen.
Ein Beispiel ist Copa Airlines.
Anstatt Analysen und KI als isolierte Initiativen zu behandeln, konzentriert sich Copa darauf, Teams im gesamten Unternehmen mit kontrollierten, wiederholbaren Analysen und Automatisierung zu unterstützen. Durch die Standardisierung von Workflows, die Integration von Governance und den abteilungsübergreifenden Zugriff auf Analysen können sie souverän skalieren, ohne Vertrauen oder Kontrolle zu verlieren.
Ihre Erfahrung spiegelt wider, was viele CIOs und CDAOs gerade entdecken: Der Weg zu skalierbarer KI führt über Menschen, Prozesse und Plattformen.