KI-Strategie und Governance für Führungskräfte in KMU
KI wird für viele Unternehmen zur Basistechnologie und beeinflusst Wertschöpfung, Prozesse und Entscheidungen. Vier Kapitel führen von der Einordnung „Chance vs. Bedrohung“ über Governance-Mechanismen und Entscheidungslogik bis zu konkreten Pilotideen und Change-Aspekten.
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Bedrohung oder Chance? Wertschöpfung durch KI (5:44)
Kapitel 1 ordnet KI als strategisches Thema ein und übersetzt das in konkrete Handlungsprioritäten. Fokus liegt auf greifbaren Vorteilen und einem klaren Startpunkt für Führungskräfte: Ziele setzen, Verantwortung klären, Budget als strategische Investition verstehen und die Vision im Team sauber kommunizieren.
- Einordnung: KI als Chance oder Bedrohung hängt vom strategischen Umgang und der Umsetzung ab
- Nutzenbild: Wertschöpfung durch KI über konkrete, greifbare Vorteile statt „KI um der KI willen“
- Prioritäten-Set: Ziele, Verantwortung, Budget, Kommunikation als Startlogik
Drei messbare Ziele für KI im Unternehmen definieren und eine verantwortliche Rolle benennen, die den Einstieg steuert.
Dieses Lehrvideo wurde mit Google NotebookLM erstellt und fachlich durch Menschen kuratiert und überprüft.
KI als Basistechnologie und Governance-Reife (5:56)
Kapitel 2 stellt KI als Basistechnologie dar und leitet daraus Governance-Anforderungen ab. Inhalte zeigen Governance als Prozess mit Artefakten und Gremien und verknüpfen das mit einer Doppelstrategie: Mitarbeiterschulung plus Automatisierung als parallele Investitionspfade.
- KI als Basistechnologie: Konsequenzen für Strategie, Investitionen und Organisationsentwicklung
- Governance-Bausteine: Dokumentation, Leitplanken/Playbooks, Klärungs- und Audit-Mechanismen
- Doppelstrategie: Befähigung der Mitarbeitenden + Automatisierung als kombinierter Ansatz
Zwei Governance-Artefakte als Minimum festlegen: „KI-Leitlinie/Compliance-Onepager“ + „Responsible-AI-Playbook“ (Do/Don’t, Freigaben, Prüfschritte).
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Potenzial vs. Risiken und KI-Governance als Vertrauensrahmen (7:06)
Kapitel 3 setzt Potenziale und Risiken systematisch in Beziehung und führt Governance als Rahmen für Vertrauen ein. Inhalte zeigen, wo KI organisatorisch „hingehört“ und wie Entscheidungen, Verantwortlichkeiten und Kontrollpunkte gestaltet werden.
- Risiko- und Nutzenbild: Chancen nutzen, Risiken strukturiert sichtbar machen und steuern
- Definition: KI-Governance als Vertrauensrahmen (Regeln, Rollen, Kontrolle, Eskalation)
- Gesamtbild: Verortung von KI in Organisation, Prozessen und Verantwortlichkeiten
Drei Risikokategorien für dein Unternehmen definieren (z. B. Daten/Vertraulichkeit, Qualität/Fehlentscheidungen, Recht/Compliance) und je Kategorie einen verpflichtenden Kontrollschritt festlegen.
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Erste KI-Roadmap, Pilotprojekte und Team-Change (6:22)
Kapitel 4 übersetzt Strategie und Governance in eine erste Roadmap: von der Idee zur Implementierung. Inhalte liefern Beispiele für Pilotprojekte (Finanzen, Fertigung, Einzelhandel, Betrieb) und betonen die Notwendigkeit, das Team über Kommunikation und Wandel mitzunehmen.
- Roadmap-Logik: Idee → Auswahl → Pilot → Implementierung → Skalierung
- Pilotideen: Kreditbewertung, visuelle Qualitätsprüfung, Warenwirtschaft, Terminplanung
- Change-Fokus: Team mitnehmen über Kommunikation, Erwartungen, Rollen und Qualifizierung
Einen Pilot-Use-Case auswählen und in 5 Stichpunkten beschreiben: Ziel, Nutzergruppe, Datenquellen, Risiko-Level, Erfolgskriterium.
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Kursunterlagen
AI-Strategie und Governance für Führungskräfte in KMU – PDF als Nachschlagewerk für interne Abstimmungen und die Ableitung der eigenen Roadmap.
Umwelt-Campus Birkenfeld (UCB)
Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat
Projektträger: Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE)
ISTE Group