Was ist eine KI-Strategie?
Eine KI-Strategie hilft dabei, Künstliche Intelligenz dort einzusetzen, wo sie den größten Nutzen für das Unternehmen bringt. Festgelegt wird, welche Ziele erreicht werden sollen, welche Anwendungsfälle sich dafür eignen und wie sich KI in die Unternehmensstrategie einfügt
Dafür braucht es kein umfangreiches Strategiedokument. Wichtiger ist ein klarer roter Faden. Welches Problem soll gelöst werden? Welches Ziel steht dahinter? Und womit fängt man am besten an? So entsteht aus einzelnen Versuchen mit KI nach und nach eine echte Strategie, die dem Unternehmen einen spürbaren Nutzen bringt und seine Wettbewerbsfähigkeit sichert.
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Im Gespräch mit Andreas Liebl, Robert Bruckmeier und Hendrik Reese
Eine klare Strategie entscheidet über die Wirkung von KI im Unternehmen. Sie beginnt mit der richtigen Frage, eindeutigen Prioritäten und messbaren Anwendungsfällen.
Dr. Andreas Liebl (appliedAI), Hendrik A. Reese (PwC Deutschland) und Robert Bruckmeier (BMW Group) geben eine Übersicht.
Warum ist eine KI-Strategie wichtig?
Wie eine KI-Strategie aussieht, hängt stark von der Größe und den Zielen eines Unternehmens ab. Große Unternehmen profitieren meist davon, KI von Anfang an breit und über alle Bereiche hinweg zu planen. Kleinere Unternehmen fahren oft besser damit, mit einzelnen Projekten zu starten. So sammeln sie erste Erfahrungen, ohne gleich viele Ressourcen zu binden, und schaffen eine Grundlage für spätere Investitionen.
Unabhängig von der Größe bleibt eine KI-Strategie immer ein fortlaufender Prozess. Der Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen ist nie ganz abgeschlossen. Deshalb sollte die Strategie eng mit konkreten Anwendungsfällen verbunden sein und regelmäßig überprüft werden.
Besonders sinnvoll ist eine KI-Strategie, wenn ein Unternehmen:
erste KI-Anwendungen plant,
Prozesse effizienter gestalten möchte,
wiederkehrende Aufgaben automatisieren will,
Fachkräftemangel ausgleichen oder begegnen möchte oder
bereits mit KI experimentiert.
Je früher Ziele und Prioritäten festgelegt werden, desto leichter lassen sich spätere Entscheidungen treffen.
Unsere Themenpaten
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Robert Bruckmeier
BMW Group
General manager, Computing and AI Network
„KI beginnt, alle Branchen zu revolutionieren. Das greift sowohl über entscheidend weiterentwickelte Produkte und Dienstleistungen, als auch über neue Wege, wie diese entstehen und erbracht werden. Auch meine Arbeitsweise hat sich im letzten Jahr deutlich weiterentwickelt. Eine KI-Strategie zu erarbeiten heißt sich klar zu werden, wofür und wie man KI nutzen will und kann. Und das ist nicht ein weiteres Problem, sondern Teil der Lösung.“
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Dr. Andreas Liebl
appliedAI Initiative GmbH & appliedAI Institute for Europe GmbH
Geschäftsführer und ständiger Gast im Bayerischen KI-Rat
„Künstliche Intelligenz wird zukünftig ähnlich wie die Elektrizität unseren Alltag bestimmen. Daher muss jedes Unternehmen verstehen, wie man KI einsetzen kann, um Mehrwert zu schaffen – also eine KI-Strategie ausarbeiten.“
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Hendrik A. Reese
PwC Deutschland
Partner
„Künstliche Intelligenz ist die entscheidende Zukunftstechnologie unserer Zeit. Die praktische und effektive Anwendung gestaltet zukünftige Wertschöpfung in allen Industrien. Der richtige Fokus und die richtigen Entscheidungen in den Dimensionen Mensch, Arbeitsweisen und Technologie entscheiden über den Erfolg.“
KI-Strategie in Deutschland und Bayern
Auch Bund und Länder verfolgen eigene KI-Strategien – mit klaren Schwerpunkten und Milliardeninvestitionen. Sie zeigen: Gute Rahmenbedingungen entscheiden mit darüber, wie erfolgreich KI in der Praxis ankommt.
Deutschland: Die nationale KI-Strategie (2018, fortgeschrieben 2020) wurde durch den KI-Aktionsplan des BMBF ergänzt. Bis 2025 stellt der Bund rund 5 Milliarden Euro bereit, davon über 1,6 Milliarden Euro über den Aktionsplan. Schwerpunkte: mehr KI-Professuren, stärkerer Praxistransfer in Unternehmen und "KI made in Germany".
Quelle: KI-Strategie der Bundesregierung
Bayern: Mit der Hightech Agenda investiert der Freistaat seit 2019 rund 5,5 Milliarden Euro insgesamt, davon 360 Millionen Euro gezielt in KI – etwa in Forschung, KI-Professuren und den Transfer in den Mittelstand. Vier Schwerpunkte: Intelligente Robotik, Data Science, Gesundheit und Mobilität.
Quelle: Hightech Agenda Bayern
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AI-Readiness-Test
Jetzt testen!In 5 Schritten eine KI-Strategie entwickeln:
Schritt 1 – Problem bestimmen
Setz dich mit deinem Team zusammen und sammelt konkrete Alltagsprobleme: Welche Aufgabe wiederholt sich ständig und frisst Zeit? Wo passieren häufig Fehler, zum Beispiel bei der Dateneingabe, der Terminplanung oder der Angebotserstellung? Notiere für jede Aufgabe, wie viele Stunden pro Woche sie kostet – so erkennst du schnell, wo der größte Hebel liegt.
Schritt 2 – Ziel festlegen
Formuliere zu deinem Problem ein konkretes, messbares Ziel statt einer allgemeinen Absicht. Statt „Wir wollen effizienter werden“ lieber: „Wir wollen die Bearbeitungszeit für Kundenanfragen von zwei Tagen auf zwei Stunden senken“ oder „Wir wollen die Fehlerquote bei der Rechnungsprüfung um die Hälfte reduzieren“. So kannst du nach dem Projekt eindeutig sagen, ob es funktioniert hat.
Schritt 3 – Anwendungsfall auswählen
Wähle eine Aufgabe aus, die täglich oder wöchentlich anfällt, klar abgegrenzt ist und sich in wenigen Wochen umsetzen lässt – etwa das Zusammenfassen von E-Mails, die Vorsortierung von Bewerbungen oder die automatische Erstellung von Angebotsvorlagen. Vermeide bereichsübergreifende Großprojekte für den Einstieg; sie kosten viel Zeit und bergen ein hohes Risiko zu scheitern.
Schritt 4 – Verantwortlichkeiten festlegen
Benenne eine feste Ansprechperson, die das Projekt von Anfang bis Ende begleitet – zum Beispiel eine Führungskraft aus der betroffenen Abteilung oder eine besonders technikaffine Person im Team. Diese Person plant den Zeitrahmen, holt Feedback von den Mitarbeitenden ein und meldet den Fortschritt an die Geschäftsführung.
Schritt 5 – Erfahrungen auswerten
Vereinbare direkt zu Beginn einen festen Termin nach 4 bis 8 Wochen, um Bilanz zu ziehen: Wurde das in Schritt 2 festgelegte Ziel erreicht? Wie hat das Team die neue Lösung angenommen? Halte die Erkenntnisse schriftlich fest und entscheide auf dieser Grundlage, ob du den Anwendungsfall ausweitest, anpasst oder einstellst.
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