UNTERNEHMEN MIT ZUKUNFT: AUFBAU VON KI-SKILLS

Marc-David Rompf26. Juli 2023

KI verändert die Wirtschaft grundlegend. Um diese Chance zu nutzen, bedarf es Führungskräfte welche die Kompetenz haben, Unternehmen diesbezüglich zukunftsfähig aufzubauen.

Führungskräfte und Handlungsfelder für den Kompetenzaufbau zu künstlicher Intelligenz

KI verändert die Wirtschaft grundlegend und bringt neue Möglichkeiten der Automatisierung, der Effizienzsteigerung oder der Personalisierung von Produkten mit sich. Um diese Chancen in Wettbewerbsvorteile zu üb­erführe­n, aber gleichzeitig auch die mit der KI verbundenen Risiken in Grenzen zu halten, bedarf es Führungskräfte, welche die Kompetenzen haben, diesen Prozess erfolgreich zu begleiten und sich im Wettbewerb zukunftsfähig aufzustellen. Dies ist nicht nur aus volkswirtschaftlicher Sicht notwendig, um Deutschland im internationalen Wettbewerb zu positionieren. Auch aus individueller unternehmerischer Sicht müssen entsprechende Maßnahmen ergriffen werden.

Definition KI-Führungskraft

Unter einer KI-Führungskraft versteht man eine Person, die eine leitende Position in einem Unternehmen oder einer Organisation innehat und für die Entwicklung, Implementierung und Überwachung von künstlicher Intelligenz (KI) in einem Unternehmen, d.h. in den Produkten oder Prozessen, verantwortlich ist.

Künstliche Intelligenz – wo stehen wir heute?

Mit der zunehmenden Bedeutung der Schlüsseltechnologie KI haben sehr viele Länder KI-Strategien bzw. Eckpunktepapiere entwickelt, um die politischen und gesellschaftlichen Herausforde­rungen und Entwicklungen aktiv zu gestalten. Trotz Unterschiede im Hinblick auf die konkrete Ausgestaltung gleichen sich die Strategien: Es werden nicht nur erhebliche Mittel in die KI-Forschung investiert, sondern auch die Anwendung und Verbreitung gezielt unterstützt, beispielsweise in Schlüsselbranchen, wie z. B. Smart City, Militär oder Medizin. 

Um das erwartete Wirtschaftswachstum von 430 Milliarden EUR abschöpfen1 (PWC (2019a): Aus dem Hype Realität machen: Fit für Künstliche Intelligenz im Jahr 2020.), hat auch die Bundesregierung mit der Umsetzung von Maßnahmen begonnen: Seit 2019 wurden über 2,5 Mrd. € zur KI-Förderung zur Verfügung gestellt, wovon bislang über 490 Mio. € bereits in – größtenteils mehrjährigen – Projekten verausgabt wurden2.  

Im Vergleich zu anderen Nationen hat Deutschland seine KI-Strategie im November 2018 und damit mit zeitlichem Verzug zu anderen Nationen veröffentlicht3 (USA (2016), China (2017) oder Kanada (2017).). Dennoch ist die KI-Forschung – auch nach internationalen Maßstäben – in Deutschland breit und gut aufgestellt. Belege für die Annahme, dass sich Deutschland im internationalen Wettbewerb unter den Top 5 befinde­t, sind beispielsweise die Anzahl der KI-Publikationen oder die Häufigkeit der Zitationen deutscher und europäischer KI-Wissenschaftler4(Jahn, Thomas; Schinroszik, Nadine (2023): Was Start-ups und KI-Forschung in Deutschland bremst. In: Handelsblatt vom 12.4.2023). Trotz der Stärke in der KI-Forschung weisen Analysen darauf hin, dass Deutschland im Hinblick auf den Einsatz von KI in der Wirtschaft zurückfällt, im Hinblick auf die Innovationsfähigkeit Schwächen aufweist und die vergleichsweise hohen FuE-Ausgaben nicht in Wertschöpfung überführt wird. Einer Bitkom-Studie zufolge setzen aktuell sogar nur neun Prozent aller Unternehmen KI ein5.  Zu ähnlichen Ergebnissen ko­mmen auch andere Analysen, welche auch die Ursachen für den Rückstand in den Blick nehmen. So zeigt sich, dass z. B. deutsche Führungskräfte. die Bedeutung von KI als geringer ei­nschätzen, als im internationalen Durchschnitt6. Dies scheint Konsequenzen für die Anwendung zu haben: Denn selbst wenn KI eingeführt wird, dann erfolgt dies bislang vor allem als Instrument für Produktivitätsverbesserungen durch Automatisierung und weniger im Bereich von innovativen Produkten und Geschäftsmodellen7 (Vgl. PWC (2019), S. 5ff). Disruptive und radikale, auf KI-basierende Innovationen, welche existierende Märkte grundlegend verändern bzw. neue Märkte schaffen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile ermöglichen, werden jedoch kaum vorangetrieben.

Es ist davon auszugehen, dass die Ursachen hierfür vielfältig sind. Mögliche Gründe sind das Fehlen von technischen KI-Infrastrukturen, hohe Regulierungen, hohen Umsetzungskosten. Ursache ist vermutlich aber auch der Mangel an KI-Talenten und entsprechend qualifizierten KI-Führungskräften, welche über die für die KI-Revolution erforderlichen Kompetenzen verfügen. 

Exkurs: KI-Forschung & Anwendung müssen Hand in Hand gehen

Nach der Definition von John McCarthy, der den Begriff KI prägte, ist KI die (Ingenieur-)Wissenschaft intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. Die KI-Forschung ist stark in der Informatik zu verankern, auch wenn es Schnittstellen zu vielen verschiedenen Wissensdomänen und Forschungsdisziplinen gibt.  Die Anwendungsbereiche von KI liegen beispielsweise im 

  • industrieller Einsatz (z.B. Robotik, der Fehler- und Qualitätskontrolle in der Fertigung, der Logistikplanung und dem Liefermanagement), 
  • Finanzwesen (z.B.  Aufdeckung von Betrug, Risikoanalyse bei Krediten und Hypo­theken, die Vorhersage von Aktienkursen oder die Bewertung von Unternehmen), 
  • Umweltüberwachung (z.B. Überwachung der Wasserqualität und zur Vorhersage und Identifizierung von Verunreinigungen einsetzen), Mobilität (z.B. selbstfahrende Autos, Fahrerassistenzsysteme).
  • Medizin und Pharma (z.B. Diagnoseunterstützung, Wirkstoffentwicklung)
  • In Querschnittsfunktionen, wie z.B. Marketing (z.B. Analysen) oder Design. 

Aktuell stehen große KI-Modelle, wie z.B. das Sprachmodell Chat GPT, im Fokus der mediale­n Aufmerksamkeit. Die großen Modelle geben eine Vorstellung davon, was zukünftig mit KI genutzt werden kann. Für komplexe Aufgaben sind sie jedoch in der Regel noch nicht geeignet: Es existiert weiterhin ein großer Forschungsbedarf. Bisherige KI-Systeme sind vor allem entweder Expertensysteme, die zwar Handlungsempfehlungen ableiten und Lösungen für komplexe Probleme unterstützen können, jedoch keine neuen Regeln erlernen oder Fakten identifizieren können oder statistische Lernprogramme, die auf der Basis von statistischen Wahrscheinlichkeiten auf großen Datenmengen automatisiert Muster für konkrete Probleme erkennen. 

Um die Möglichkeiten von KI für neue Anwendungen zu erweitern, die Anforderungen zu verringern und den großflächigen Einsatz zu ermöglichen, ist weiterhin viel Forschung und Entwicklung notwendig. Das Spektrum an erforderlicher Forschung reicht von algorithmischen Grundlagen bis hin zu KI-Systemen, welche den Einsatz von KI in der Anwendung erleichtern. Denn bislang ist KI so komplex, dass sie bisher nur von wenigen Unternehmen mit Spezialteams in praktische Anwendungen überführt werden kann. 

Diese KI-Skills benötigen Führungskräfte

KI weist ein riesiges Potenzial für die Wirtschaft auf, auf das sich Unternehmen einstellen müssen. Auch vor Hintergrund, dass viele der unter dem breiten Terminus KI zu subsumierenden Technologien und Anwendungen noch in einem frühen Entwicklungsstadium sind, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, KI systematisch, zielgerichtet und nutzbringend in Produkten oder Prozessen einzusetzen. D.h. es müssen nicht nur die erforderlichen Kompetenzen für die technische Umsetzung aufgebaut und entsprechende Projekte begleitet werden, sondern auch Use Cases mit Mehrwert identifiziert, ethische Aspekte berücksichtigt, Risiken minimiert und Veränderungsprozesse begleitet werden. Die Aufgaben können dabei – abhängig­­­ von der Positionierung des einstellenden Unternehmens –  in unterschiedlicher Ausprägung der Dimensionen Technik, Managementfähigkeiten sowie Leadership-Skills angesiedelt sein.

Zu den Aufgaben einer KI-Führungskraft können unter anderem die Identifikation von Geschäfts­möglichkeiten für KI-Technologien, die Auswahl der richtigen Technologien für spezifische Geschäftsanforderungen, die Implementierung von KI-Lösungen, die Überwachung der KI-Systeme, die Identifizierung von Risiken und die Umsetzung von Maßnahmen zur Risikominimierung sowie die Schulung von Mitarbeitern in Bezug auf KI gehören. Gleichzeitig muss eine KI-Führungskraft auch über Fähigkeiten in den Bereichen Management, Kommunikation, strategisches Denken und Problemlösung verfügen, um sicherzustellen, dass die KI-Systeme effektiv eingesetzt werden, um die Geschäftsziele zu erreichen, aber auch die Transformationsprozesse begleitet werden. Auch vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels kann das Management von Dienstleistern in der Produktentwicklung zu den Aufgaben zählen. Darüber hinaus sollte eine KI-Führungskraft ein tiefes Verständnis für Ethik und Datenschutz haben, um sicherzustellen, dass die KI-Systeme im Einklang mit den ethischen und rechtlichen Standards betrieben werden.

Führungskräfte müssen dafür ein breites Spektrum an Merkmalen und Qualifikationen aufweisen:

Technisches Fachwissen: Eine KI-Führungskraft muss ein tiefes Verständnis von KI-Technologien haben. Sie sollte in der Lage sein, ihr Team bei der Auswahl der richtigen Algorithmen und Techniken für die Lösung spezifischer Probleme anzuleiten. Angesichts der hohen Dynamik in der KI bedarf es zusätzlich einer hohen Lernbereitschaft und guter Netzwerke, um ihr Wissen fortlaufend weiterzuentwickeln.

Unternehmerische Qualität: KI-Führungskräfte sollten in der Lage sein, strategisch zu denken und eine Vision dafür zu entwickeln, wie KI ihr Unternehmen verändern kann. Sie sollten in der Lage sein, die mit KI verbundene­­n Chancen und Risiken zu erkennen und Pläne zur Abschwächung dieser Risiken zu entwickeln. Sie müssen verstehen, wie KI zur Lösung von Geschäftsproblemen und zur Steigerung des Geschäftswerts eingesetzt werden kann. Sie sollten in der Lage sein, Bereiche zu identifizieren, in denen KI einen sinnvollen Beitrag leisten kann, und Strategien für die Implementierung von KI-Lösungen zu entwickeln. Visionen entwickel­n und strategisch zu agieren und Pläne zu entwickeln und auszuführe­­n.  KI-Führungskräfte müssen sich für Innovationen und die Schaffung von Werten für das Unternehmen begeistern. Sie sollten ständig nach neuen Möglichkeiten suchen, KI zur Lösung von Problemen und zur Schaffung von Chancen einzusetzen.

Führungsqualitäten: KI-Führungskräfte müssen in der Lage sein, Teams effektiv zu führen und zu managen. Sie sollten in der Lage sein, ihre Teammitglieder zu inspirieren, klare Ziele und Erwartungen zu setzen und bei Bedarf Anleitung und Unterstützung zu bieten. Zudem müssen AI-Leader besondere Kommunikationsfähigkeiten haben. Sie müssen in der Lage sein, komplexe technische Konzepte allen Stakeholdern, d.h. auch nichttechnischen – zu vermitteln und zwischen heterogenen Teams aus Entwicklern, Anwendern aber auch sonstigen Stakeholdern zu vermitteln. Wichtig sind zudem ein Verständnis und auch die Bereitschaft, sich mit ethischen und rechtlichen Implikationen von KI auszukennen, einschließlich Fragen zu Befangenheit, Datenschutz und Sicherheit. 


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    • welche Qualifikationen brauchen KI-Führungskräfte
    • welche 5 typischen KI-Führungskraft-Profile gibt es
    • welche Handlungsempfehlungen können Sie umsetzen

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    Vom Wissen zum Profil – So charakterisieren Führungskräfte ihre Tätigkeiten mit KI-Knowhow

    Auch wenn das Profil vieler KI-Führungskräfte auf den ersten Blick ähnlic­­h wirkt, lassen sich unterschiedliche, typische Kompetenzschwerpunkte unterscheiden. Daraus lassen sich global relevante Artificial Intelligence (AI) Profile für Führungskräfte ableiten, die zukünftig einer stark wachsenden Nachfrage gegenüberstehen werden:

    Der AI-Relations Manager bietet eine ausgewogene Mischung aus technischem Wissen, Geschäftssinn und sozialer Kompetenz, welche auch als Startup-Gründer unter Beweis gestellt wurden. Ein wichtiges Merkmal dieses Typs sind gute Stakeholder- und Projektmanagementfähigkeiten. Geeignet für anspruchsvolle Unternehmen, die sich auf eine engere Zusammenführu­ng von Technologie und Wirtschaft konzentrieren

    Der AI-Rainmaker bietet eine neue Perspektive auf KI und kann zu einem Kulturwandel im Hinblick auf die Transformation beitragen. Dieser Typus ist für alle Organisationen geeignet, aber insbesondere für Großunternehmen, in denen KI ggf. an verschiedenen Stellen eine erhebliche Wirkung entfalten kann und welche auf technische Expertise zugreifen können. Zwar mag es diesem Typ an tiefgreifender technischer oder
    geschäftlicher Expertise mangeln, aber sie gleichen dies durch Flexibilität, Visionen und die Fähigkeit, Leerräume zu identifizieren, aus. 

    Der AI-Engineer ist geeignet für Unternehmen, die bereits über eine Strategie verfügen und KI-Projekte umsetzen. Er erstellt den für die Entwicklun­­g (und/oder Einbettung) der KI-Algorithmen erforderlichen physikalischen Entwurf, indem er die Technologieressourcen entlang einer definierten Roadmap angemessen verteilt. Er agiert praxis- und handlungsorientiert und ist deshalb nicht für eine breitere, unternehmensweite Technologievision geeignet, sondern eher als Begleiter für grundlegende Transformationsprozesse.

    Der AI-Evangelist bietet das höchste Maß an menschlichem Wissen über KI, Informatik oder Datenwissenschaften. Bei diesem Typus handelt es sich oftmals um angesehene Wissenschaftler, die akademische Forschung betrieben haben, im Bereich KI umfassend publiziert sind und sich in der Zusammenarbeit mit Unternehmen profilieren. Dieser Typus ist geeigne­­t für anspruchsvolle KI-Unternehmen, welche radikale und disruptive Innovationen hervorbringen und sich als Pioniere im Wettbewerbsvorteil positionieren wollen.

    Der AI-Ethiker berät Unternehmen über die Auswirkung der KI-Entwicklung unter Berücksichtigung der Interessen der Regierung, der Bürger, der Mitarbeiter und der Gesellschaft im Allgemeinen. Seine Aufgabe besteht darin, wirtschaftliche und technische Expertise mit philosophischen und soziologischen Perspektiven auszugleichen. Dieser Typus ist geeignet für Unternehmen, für die Reputation und Public Value von besonderer Bedeutung sind.

    Auch wenn jede Führungspersönlichkeit bestimmte Vorteile mit sich bringt, ist es für eine Organisation, die KI-Talente einstellt oder mit ihnen zusammenarbeitet, in erster Linie von Bedeutun­­g, wie gut das Profil zum Unternehmen und dessen Strategie passt. Relevante
    Kriterien sind insbesondere die Positionierung als KI-Pionier oder -Nachfolger, wobei dabei der Reifegrad der eingesetzten bzw. geplanten KI relevant ist (Strategie, Design, Implementierung oder Entwicklung). Aber auch andere Faktoren, wie z.B. Unternehmenskultur, Passfähigkeit in die bestehenden Führungs- und Technologieteams sind wichtige Faktoren.

    Handlungsempfehlung

    Um sich zukunftsfähig im Wettbewerb aufzustellen und die Chancen der künstlichen Intelligenz (KI) optimal zu nutzen, sollten Organisationen folgende Handlungsempfehlungen beachten:

    Bewusstsein schaffen: Sensibilisieren Sie Ihre Führungskräfte und Mitarbeitenden für die Bedeutun­­g von KI und die Auswirkungen auf Ihr Unternehmen. Informieren Sie über die Chancen, aber auch die Risiken und ethischen Aspekte der KI-Technologie.

    Kompetenzaufbau: Investieren Sie in den Kompetenzaufbau Ihrer Führungskräfte. Bieten Sie Schulungen und Weiterbildungen an, um ihnen das erforderliche technische Fachwissen über KI zu vermitteln. Fördern Sie gleichzeitig unternehmerisches Denken, strategisches Handeln und Führungsfähigkeiten, um KI gezielt in Ihrem Unternehmen einzusetzen und die Transformationsprozesse erfolgreich zu begleiten.

    Identifikation von Use Cases: Ermitteln Sie konkrete Anwendungsfälle, in denen KI einen Mehrwert für Ihr Unternehmen bieten kann. Identifizieren Sie Bereiche, in denen KI zur Effizienzsteigerung, Automatisierung oder Personalisierung von Produkten beitragen kann. Entwickeln Sie eine KI-Strategie und setzen Sie klare Ziele für den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen.

    Aufbau von interdisziplinären Teams: Schaffen Sie ein Umfeld, in dem verschiedene Fachbereiche zusammenarbeiten können, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Team über eine Mischung aus technischem Know-how, Geschäftssinn und sozialen Kompetenzen verfügt. Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen den Teams, um ein ganzheitliches Verständnis für KI-Anwendungen zu entwickeln.

    Berücksichtigung ethischer Aspekte: Achten Sie darauf, dass Ihre KI-Systeme im Einklang mit ethischen und rechtlichen Standards betrieben werden. Schaffen Sie klare Richtlinien für den Umgang mit Daten, Datenschutz und Sicherheit. Arbeiten Sie eng mit Ihren KI-Führungskräften zusammen, um sicherzustellen, dass ethische Fragen bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen berücksichtigt werden.

    Netzwerken und Partnerschaften: Suchen Sie den Austausch mit anderen Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Experten auf dem Gebiet der KI. Knüpfen Sie Kontakte und baue­n Sie Netzwerke auf, um von Best Practices zu lernen und neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit zu entdecken. Betrachten Sie auch die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern oder Experten, um Ihr KI-Know-how zu erweitern und spezifische Projekte umzusetzen.

    Kontinuierliches Lernen und Anpassen: Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie. KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld, und es ist wichtig, dass Ihre Führungskräfte und Ihr Unternehmen stets bereit sind, sich anzupassen und neue Erkenntnisse in ihre Strategie einzubeziehen. Fördern Sie eine Lernkultur, in der kontinuierliches Lernen und Weiterentwicklung gefördert werden.

    Der Kompetenzaufbau in den erforderlichen KI-Skills und die Schaffung eines Bewusstseins für die Chancen und Risiken von KI sind entscheidend, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen und die Potenziale der KI voll auszuschöpfen.

    Die Autoren des Artikels 

    Dr. Annette Miller ist Geschäftsführerin am Hessischen Zentrum für Künstliche Intelligenz. Sie studierte BWL an den Universitäten Tübingen und Würzburg, wo sie auch ihren Doktortitel erlangte. Durch Tätigkeiten im Public Sector und der freien Wirtschaft, u.a. als Leiterin des Referats Forschungstransfers bzw. Koordinatorin des Innovations- und Gründungszentrums HIGHEST der TU Darmstadt sowie als Unternehmensberaterin, verfügt sie über ein breites Spektrum an Erfahrungen im Wissenschafts-, Technologie- und Innovationsmanagement sowie im Management von wissens- und technologiebasierten Start-ups.

    Marc-David Rompf  ist spezialisiert auf die Besetzung von Top-Managementfunktionen in Business & Professional Services Unternehmen. Als Co-Founder und Partner der dla berät er insbesondere globale Strategieberatungen, IT-Service Provider, Softwareunternehmen sowie Hidden Champions. Darüber hinaus ist er der Ansprechpartner für alle Fragen zum Recruiting von Technologieexperten und Entscheidern im Kontext von Digitalisierung und Automatisierung. Als Trusted Partner innerhalb der Künstlichen Intelligenz-Community berät er seine Kunden bei der Suche und Auswahl von AI Thought Leadern, bzw. welche KI Ressourcen erforderlich sind. Er ist Psychologe (M.Sc.), mit Grundausbildung in der systemischen Beratung sowie zertifizierter Business Coach.

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