KI-Programme führen — aus der Geschäftsführung heraus.

Warum KI-Programme Führung brauchen

Die typischen Gründe, warum KI-Initiativen im Pilotstadium steckenbleiben, haben nichts mit Modellen zu tun:

• Es gibt zehn Ideen und keinen Business Case, der eine davon rechtfertigt.
• Niemand im Managementteam hat das Programm als eigene Verantwortung — es liegt „bei der IT" oder „beim Innovationsteam".
• Datenschutz, Haftung und Nachvollziehbarkeit werden erst geklärt, wenn das erste Ergebnis schon da ist.
• Die Mitarbeiter, deren Arbeit sich verändert, wurden nicht gefragt — und bremsen.
• Dienstleister verkaufen Plattformen, bevor der Prozess verstanden ist.

Ein KI-Programm braucht deshalb dieselbe Führung wie jede andere Transformation: Ziel, Prioritäten, Budget, Risiko-Eigentümer, Reporting.

Was ich als Interim-Programmleiter KI übernehme

• Priorisierung: Welche Prozesse haben genug Volumen, Fehlerkosten und Datenqualität, damit sich KI rechnet — und welche nicht.
• Business Case: Nutzen in Fehlerquoten, Nacharbeit, Durchlaufzeit und operationellem Risiko — messbar vor und nach der Einführung.
• Governance und Risiko: Rollen, Freigaben, Kontrollen, Umgang mit personenbezogenen Daten, Grenzen der Automatisierung.
• Lieferanten und Architektur: Auswahl von Modellen, Plattformen und Partnern nach Anforderungen, nicht nach Demo.
• Change: Fachbereiche einbinden, Rollen neu beschreiben, Ängste ernst nehmen — damit die Lösung genutzt wird.
• Reporting: Fortschritt, Kosten und Risiken in einer Form, die Geschäftsführung und Aufsichtsrat beurteilen können.

Beispiel: KI-Agents in Finanz-Workflows

Seit Oktober 2025 leite ich bei einem österreichischen Mobilfunkbetreiber drei parallele Projekte, in denen KI-Agents in Finanzprozesse eingebaut werden. Ziel ist eine End-to-End-Automatisierung, die Fehlerquoten, manuelle Nacharbeit und operationelle Risiken senkt — und damit auch Kundenanfragen und Reklamationen, die aus fehlerhaften Prozessen entstehen.

Meine Rolle ist die des Programmverantwortlichen: Prioritäten setzen, Fachbereiche und Technik zusammenbringen, Risiken klären, Ergebnisse an das Management berichten. Die Arbeit findet im Prozess statt, nicht im Labor.

Datenschutz, EU-Hosting, Nachvollziehbarkeit

In Finanz- und Kundenprozessen ist KI nur dann einsetzbar, wenn drei Fragen vorab beantwortet sind: Wo werden die Daten verarbeitet, wer haftet für die Entscheidung, und kann ein Prüfer nachvollziehen, was passiert ist? Meine Grundsätze dazu:

• Verarbeitung personenbezogener Daten nur DSGVO-konform — bevorzugt mit Hosting in der EU und ohne Speicherung beim Modellanbieter.
• Automatisierung mit definierten Grenzen: Was entscheidet das System allein, was bestätigt ein Mensch?
• Jede automatisierte Entscheidung ist protokolliert und erklärbar.
• Klare Zuständigkeiten für Betrieb, Überwachung und Abschaltung.

Für Unternehmen unter Aufsicht, etwa Banken, gelten zusätzlich die Regeln der Auslagerungssteuerung — mehr dazu unter Auslagerung und Providermanagement.

Vom Programm zur Umsetzung

Ich leite das Programm, entscheide und verantworte — aber ich baue keine Modelle im Alleingang. Die Umsetzung erfolgt mit Ihren Teams und, wo nötig, mit spezialisierten Partnern. Für KI-Beratung, Softwareentwicklung und DSGVO-konformen KI-Betrieb steht meine Schwestermarke thinkai.at zur Verfügung; die Programmverantwortung auf C-Level bleibt hier.

Was Sie am Ende haben: produktive Prozesse statt Piloten, eine Governance, die Prüfungen standhält, und ein Team, das die Lösung trägt. Alle Führungsrollen, die ich auf Zeit übernehme, sind unter Interim Management zusammengefasst.