Die meisten Unternehmen brauchen eine KI-Führung, lange bevor sich eine Festanstellung rechtfertigen lässt. Zuerst kommen die Entscheidungen: was bauen, was kaufen, wem vertrauen, was ablehnen. Fehler dabei sind teuer, und die Entscheidungen warten nicht auf die Stellenanzeige.
Wir hatten diese Rolle dreimal inne: beim Aufbau einer KI-Beratungseinheit für EMEA bei einem globalen Technologiekonzern, als Chief AI Officer bei einem Marketing-Analytics-Unternehmen und bei der KI-Strategie für ein Upcycling-Unternehmen. Unterschiedliche Größen, dieselbe Aufgabe: herausfinden, welche der KI-Ideen auf dem Tisch tragen, diese umsetzen und ein Team hinterlassen, das uns nicht mehr braucht.
Ein Unternehmen am Anfang seiner KI-Arbeit steckt in einem Zirkelproblem: Es kann keine glaubwürdige KI-Führungskraft einstellen, solange es nicht weiß, was diese tun soll – und es kann das nicht klären ohne jemanden, der erfahren genug ist, es zu entscheiden.
Die Lücke wird dann schlecht gefüllt. Entweder setzt ein Anbieter die Agenda, und heraus kommt eine Roadmap in der Form seines Produkts. Oder die Aufgabe geht an den technisch Stärksten im Haus – das kostet Sie Ihren besten Engineer, und die Entscheidungen bleiben trotzdem offen.
Eine Interim-Führung sorgt dafür, dass diese Entscheidungen fallen, ohne dauerhaft eine weitere Führungskraft auf die Gehaltsliste zu setzen. Ob es funktioniert hat, zeigt sich später: daran, was die Organisation noch kann, wenn die Rolle wieder frei ist.
Es gibt einen dritten Weg, die Lücke zu füllen: jemanden aus den eigenen Reihen befördern. Das wirkt wie die sichere Wahl und hat einen Preis, den niemand ausspricht.
Eine interne Besetzung muss mit jeder eigenen Empfehlung weiterleben. Ein Projekt zu stoppen heißt, das Projekt eines Kollegen zu stoppen. Budget umzuschichten heißt, es jemandem wegzunehmen, dem man am nächsten Montag gegenübersitzt. Der Geschäftsführung zu sagen, dass das KI-Vorzeigeprojekt eingestellt werden sollte, ist für sie eine Karriereentscheidung. Für uns ist es schlicht eine Einschätzung.
Auch in die andere Richtung sind die Anreize verschieden. Eine fest angestellte KI-Führung wird dafür belohnt, einen Bereich aufzubauen – mehr Personal, mehr Plattform, mehr Zuständigkeit. Wir nicht. Wir haben hier keine Beförderung zu verdienen, keine Abteilung zu verteidigen und keine Partei in einem Konflikt, der älter ist als unser Mandat.
Genau das kaufen die meisten Kunden tatsächlich ein. Nicht die Stunden und nicht nur die Erfahrung, sondern ein Urteil, an dem nichts hängt – von jemandem, dessen Weggang das Ziel ist und nicht das Risiko.
Ein globaler Technologiekonzern hatte eine KI-Beratungseinheit für EMEA, die nur auf dem Papier existierte: keine Methodik, keine erfahrenen Berater, keine Kundenbeziehungen. Unser Gründer hat sie von dort aus aufgebaut und geleitet.
Vier Dinge mussten gleichzeitig vorankommen: erfahrene Berater einstellen, eine Liefermethodik festschreiben, die auch funktioniert, wenn jemand anderes sie anwendet, Großkunden gewinnen und schnell genug Ergebnisse zeigen, damit die Investition weiterläuft. Keines davon konnte auf die anderen warten. Skalierbar wurde es durch die Entscheidung für eine wiederholbare Methodik statt Einzelanfertigung – so hing die Lieferqualität nicht mehr davon ab, wer gerade im Raum saß.
Das ist das ehrliche Argument für eine Interim-Führung statt einer Beratung: Das Unternehmen behielt die Fähigkeit und wurde nicht abhängig von der Person, die sie aufgebaut hatte.
Unser Gründer war Chief AI Officer bei einem Unternehmen, das eine Crossmedia-Attributionsplattform entwickelte. Das Produkt führt Paid Search, Display, E-Mail und Social mit Fernsehen, Radio und Außenwerbung zu einem gemeinsamen Bild zusammen, das zeigt, was einen Kauf tatsächlich ausgelöst hat.
In einem Messgeschäft sind die KI-Entscheidungen die Produktentscheidungen. Manche Fragen beantwortet Multi-Touch-Attribution, manche brauchen Marketing Mix Modelling, und manche lassen sich nur mit einem Inkrementalitätstest klären. Zu entscheiden, welche Frage welches Verfahren braucht, ist die Aufgabe. Ebenso die Entscheidung, wann ein Modell einfach eine Zahl nennen darf und wann es seinen Rechenweg zeigen muss – weil ein Kunde gleich auf Grundlage der Antwort Budget verschiebt.
Die Arbeit aus diesem Mandat ist separat beschrieben in Crossmedia-Budgetoptimierung.
Ein Unternehmen der Kreislaufwirtschaft: Der Bestand ist das, was zurückkommt, und keine zwei Stücke sind gleich. Diese eine Tatsache entscheidet den Großteil der KI-Frage. Bewerten, Bepreisen und das Zusammenbringen von Angebot und Nachfrage sind hier alle schwieriger als bei einem Händler mit festem Sortiment.
Das Mandat war Strategie, nicht Umsetzung: wo KI sich lohnt, in welcher Reihenfolge, und welche Teile sich noch nicht lohnen.
In einem dieser Mandate stellte sich heraus, dass drei Arbeitsstränge an überlappenden Problemen arbeiteten, jeweils von einem anderen Unternehmensbereich getragen. Die Zusammenführung senkte den Aufwand in der Überschneidung um 60 %, und was übrig blieb, war auf Ergebnisse mit Verantwortlichen und Terminen ausgerichtet statt auf Aktivität.
Das ist das deutlichste Beispiel für das Argument oben. Alle sahen die Doppelarbeit. Niemand im Haus war in der Lage, es auszusprechen, weil jeder Strang jemandem gehörte.
Über die Zahl hinaus messen wir ein Mandat daran, was nach unserem Weggang noch funktioniert. Drei Dinge sollten stehen.
Eine Roadmap, die entschieden ist, nicht nur entworfen. Mit schriftlicher Begründung, damit die nächste Person erkennt, welche Entscheidungen bewusst getroffen wurden.
Eine Liefermethodik, die andere anwenden können. Wenn sie nur funktioniert, solange wir im Raum sind, ist es keine Methodik.
Die Menschen, die sie umsetzen. Eingestellt oder aus dem bestehenden Team entwickelt.
Ein Mandat, das Sie von uns abhängig macht, ist gescheitert – egal, wie gut die einzelnen Projekte liefen. Wir machen uns lieber überflüssig, als das Mandat zu verlängern.
Wenn Sie schon wissen, was gebaut werden soll, und jemanden haben, der es umsetzen kann, brauchen Sie Engineers, keine Führung – und das sagen wir Ihnen auch. Wir haben Unternehmen von KI-Programmen abgeraten, die noch nicht reif waren. Nicht reif heißt meist: ein Datenproblem oder eine ungeklärte Zuständigkeit im KI-Gewand.
Ebenfalls unpassend ist ein Unternehmen, das den Titel nur für eine Folie in der Finanzierungsrunde braucht. Die Rolle funktioniert nur, wenn die Person darin tatsächlich entscheiden kann.
Die EMEA-Beratungseinheit hat unser Gründer in einer leitenden Rolle bei einem globalen Technologiekonzern aufgebaut. Das Mandat als Chief AI Officer und die KI-Strategie wurden als ProDataAI erbracht.
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