So wählen Sie den richtigen Chief AI Officer aus

Da sich die Technologieausgaben in der gesamten Geschäftswelt beschleunigen, ist die Führung von Führungskräften im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) entscheidend für den Aufbau erfolgreicher KI-Programme und deren Implementierung in Unternehmen aller Branchen.

Tatsächlich wird die Größe des globalen KI-Marktes laut IDC im Jahr 2022 auf 432,8 Milliarden US-Dollar geschätzt. Aber dieses schnelle Wachstum hat einen weißen Raum für eine starke KI-Führung hinterlassen. Unternehmen ringen darüber, wie das Management von KI-Teams organisiert werden soll, wo KI-Teams in die breitere Unternehmensstruktur passen und wer in der KI-Führungsrolle sitzen sollte.

Obwohl sich KI-Abteilungen und -Programme in den letzten zehn Jahren in allen Geschäftsbereichen ausgebreitet haben, bleibt KI ein relativ neues Gebiet, das Unternehmen immer noch versuchen zu verstehen und in ihre Geschäfte und Abläufe zu integrieren. Um das Feld weiter voranzutreiben und zu vermeiden, dass es stagniert, müssen viele einen neuen Ansatz für die KI-Führung verfolgen, um das Potenzial ihres Programms zu maximieren.

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In den meisten Organisationen ist die Person, die heute die KI-Strategie vorantreibt, in der Regel eine Führungskraft im Technologiebereich mit einem Hintergrund als Senior Data Scientist und einer Karriere in den Bereichen Analytik, Daten und KI. Diese Person verfügt in der Regel unter anderem über fundierte Kenntnisse in den Bereichen KI-Tools, KI-Governance und Managementprozesse für die KI-Entwicklung.

Während dieser technische Scharfsinn nützlich ist, um KI zu verstehen und zu entwickeln, fehlt vielen Unternehmen die Rolle eines leitenden KI-Führungskräften mit technischem Fachwissen, der sich auch auf den geschäftlichen Wert konzentrieren kann, den die Technologie freisetzen kann, und das Unternehmen ermutigen kann, klug zu investieren, und sicherzustellen, dass dies der Fall ist über die Ressourcen verfügen, um erfolgreiche KI-Programme einzuführen.

Um sich in diesem neuen Zeitalter der KI an vorderster Front zu positionieren, müssen Unternehmen erwägen, eine Struktur mit zwei KI-Führungsrollen zu schaffen – einem Chief AI Officer (CAIO) und einem Vice President of AI –, um die geschäftlichen und technischen Anforderungen getrennt anzugehen Unternehmen können den Wert von KI effektiver nutzen.

Setzen Sie die richtigen Leute in die richtigen Rollen

Der weit verbreitete Einsatz von KI erhöht den Einsatz für Unternehmen, um eine effektive KI-Führungsstruktur zu haben. Viele Organisationen außerhalb von Technologieunternehmen nutzen die Technologie in gewisser Weise, um Produkte und Dienstleistungen an die richtigen potenziellen Kunden zu vermarkten, Lieferketten zu kalibrieren, um der schwankenden Nachfrage gerecht zu werden, und ihre interne Technologie zu überwachen.

Eine erfolgreiche und optimal laufende KI-Funktion hilft Unternehmen, effizienter zu arbeiten und effektiver zu konkurrieren. Daher ist es entscheidend, die richtigen Personen in den richtigen Führungspositionen zu platzieren, um das Potenzial des Programms innerhalb der Organisation freizusetzen.

Während der Wettlauf um Tech-Talente weitergeht, ist es fast unmöglich, einen einzigen erfahrenen KI-Experten zu finden, der sowohl in geschäftlicher als auch in technischer Hinsicht kompetent ist. Das Problem kann jedoch gelöst werden, wenn zwei Führungsrollen diese Aufgaben getrennt wahrnehmen.

KI-Führung aufbauen

Wie also sollte ein Unternehmen damit beginnen, diese Rollen aufzuteilen und sich stärker auf die KI-Strategie zu konzentrieren? Beginnen Sie mit dem CAIO. Ähnlich wie der Chief Technology Officer (CTO) eines Unternehmens am Vorstandstisch sitzt und der VP of Engineering dafür sorgt, dass alles gebaut wird, können der CAIO und der VP of AI ähnliche Rollen spielen.

Ein strategischer CAIO muss stark in Geschäftsentscheidungen und -ergebnissen sein und sich nicht nur auf die Umsetzung konzentrieren. Von ihrer Position in der C-Suite aus kann die CAIO den höheren Geschäftsfokus und die Geschäftstätigkeit der Organisation sowie die Marktentwicklung genau beobachten. Von diesem C-Suite-Tisch aus können sie sich auf Finanzierung und Ressourcen für ihre Organisation konzentrieren und einen strategischen Plan erstellen, während sie anderen Führungskräften eine einflussreiche Stimme geben.

Alternativ muss der VP of AI ein technischer Experte sein, der von den Datenwissenschaftlern und KI-Ingenieuren des Unternehmens respektiert wird. Sie sind in der Regel durch die Reihen der KI-Struktur eines Unternehmens aufgestiegen – von einem Data Scientist zu einem Senior Data Scientist, zu einem Manager of Data Science und dann zur VP-Ebene.

Der VP of AI konzentriert sich auf die termingerechte Lieferung von Produkten und Projekten. Sie sind auch für die Rekrutierung und Einstellung von Talenten verantwortlich. Schließlich beaufsichtigen sie die technische Infrastruktur der Organisation und bestimmen die richtige Mischung aus On-Premises- und Cloud-Kapazität.

Wo soll man anfangen

KI-Programme in den meisten Unternehmen würden heute entweder in den Zuständigkeitsbereich des Chief Information Officer (CIO) in einer technischen Organisation fallen – wo das Unternehmen Analytik- und möglicherweise ein Data-Science-Team beherbergen würde – oder in die Digital-, Innovations- oder Transformationsabteilungen, wo dies der Fall wäre würde eine eher geschäftsorientierte Funktion erfüllen.

Beim Aufbau einer neuen KI-Abteilung eines Unternehmens folgern viele, dass der strategischste Ansatz darin bestünde, sie in einer IT-Abteilung anzusiedeln. Dabei ist ein Unternehmen jedoch gezwungen, die Fähigkeiten von KI nur auf diese Abteilung zu beschränken, anstatt sie ganzheitlich in die gesamte Organisation einzubeziehen.

Beispielsweise könnte eine Organisation wie ein Konsumgüterriese oder ein Verlag mit einem Data-Science-Team beschließen, seinen Director of Data Science auf eine neu geschaffene Position als Director of Data Science and AI zu befördern, ohne vollständig zu verstehen, was diese neue Rolle mit sich bringen würde. In diesem Szenario wäre es dann für den neuen Director of Data Science and AI schwierig, einen strategischen Plan für den CEO oder CTO zu entwickeln, da seine Rolle bis zu diesem Punkt ausschließlich technischer Natur gewesen wäre.

Aber eine zweigleisige KI-Führungsstruktur bietet eine Lösung. Unternehmen können zwei Wege gehen, um diese neue Struktur zu implementieren, je nachdem, ob sie noch kein KI-Programm eingerichtet haben oder ob sie eines eingerichtet haben, aber es funktioniert nicht effektiv.

Sich entwickelnde KI-Führung

Der erste Weg gilt für Unternehmen ohne KI-Programm. Zu Beginn müssen diese Organisationen ihre Führungstalente in Data Science und Engineering einstellen, Finanzmittel bereitstellen und interne Ressourcen zuweisen. Sie können damit beginnen, den CAIO einzustellen und diese Person damit zu beauftragen, einen VP of AI zu finden – der als technischer Leiter fungiert – und sich auf die Erstellung eines Geschäftsplans für die breitere KI-Funktion zu konzentrieren.

Der zweite Weg gilt für Unternehmen mit leistungsschwachen KI-Programmen. Auch hier rührt das Problem oft von einer minderwertigen Führungsstruktur her, die keinen KI-Geschäftsleiter an der Spitze hat. In diesem Fall sollten Unternehmen einen CAIO einstellen und die Organisation mit einem VP of AI umstrukturieren lassen. Und wenn das Unternehmen seine KI-Talente im gesamten Unternehmen fragmentiert hat, muss die Organisation sie unter dieser neuen Führungsstruktur zusammenfassen.

Unbestreitbar haben KI- und Data-Science-Abteilungen an Komplexität und Bedeutung für den Betrieb und die Erträge vieler Unternehmen zugenommen. Daher sollten Unternehmensstrukturen erweitert werden – durch die Einrichtung eines CAIO und eines VP of AI – um ihre zunehmende Bedeutung innerhalb von Organisationen widerzuspiegeln und das sich entwickelnde Potenzial von KI besser auszuschöpfen.

Rodrigo Madanes ist Global AI Leader bei EY.

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Die in diesem Artikel wiedergegebenen Ansichten sind die Ansichten des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der globalen EY-Organisation oder ihrer Mitgliedsunternehmen wider.