AI Operating Model
Legt fest, wie AI-Aktivitäten organisatorisch verankert sind – Rollen, Entscheidungswege, Budget-Hoheit. Entscheidet maßgeblich über Umsetzungsgeschwindigkeit.
Definition
Das AI Operating Model legt fest, wie AI-Aktivitäten im Unternehmen organisatorisch verankert sind – von zentraler AI-Einheit ("Center of Excellence") über föderale Modelle bis zu vollständig dezentraler Verantwortung. Es regelt Rollen, Entscheidungswege, Budget-Hoheit und Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, IT und externen Partnern.
Das Modell entscheidet maßgeblich über Geschwindigkeit und Qualität der AI-Umsetzung. Falsches Operating Model führt zu Parallelstrukturen, Doppelarbeit oder Blockaden durch fehlende Entscheidungshoheit – nicht zu schlechten Modellen.
Praxisbeispiel
Ein Mittelständler mit 600 Mitarbeitern etabliert ein föderales Operating Model: Eine zentrale AI-Unit (3 FTE) verantwortet Standards, Tooling und Governance; die Fachbereiche besitzen die Anwendungsfälle und stellen jeweils einen "AI Champion".
In 18 Monaten entstehen elf produktive AI-Anwendungen statt zwei. Die AI Champions verankern AI im Tagesgeschäft der Fachbereiche – die zentrale Unit sorgt dafür, dass Qualität und Compliance gesichert bleiben. Ohne das föderale Modell wäre die zentrale Unit zum Bottleneck geworden.