Das Hauptproblem der KI – Stämme und Schwierigkeiten
Künstliche Intelligenz hat im öffentlichen und privaten Sektor explosionsartig zugenommen und verspricht Effizienz, Einsicht und völlig neue Arbeitsweisen. Doch trotz ihres transformativen Potenzials gibt es eine hartnäckige Realität: Das Management von KI kann mit dem Tempo der Entwicklung nicht Schritt halten. Der Grund dafür liegt überraschenderweise nicht in der Technologie selbst, sondern in etwas Vertrautem – und Menschlicherem.
Der Aufstieg des digitalen Cheftums
Das Wort „Chief“ wird seit mindestens dem 13. Jahrhundert in Regierungstiteln verwendet und fand seinen Weg in die amerikanische Verwaltung, als sich formale Verwaltungssysteme herausbildeten. Im Laufe der Zeit wurden die Organisationen komplexer und damit auch die Cheftümer, die für deren Betrieb verantwortlich waren. Die moderne Ära hat diesen Trend dramatisch beschleunigt.
Als das Clinger-Cohen-Gesetz von 1996 offiziell den Chief Information Officer auf Bundesebene einführte, markierte dies einen Wendepunkt. Die IT-Modernisierung benötigte eine zentrale Führung, und die Schaffung eines Chiefs schien die logische Lösung zu sein.
Doch dies öffnete die Tür zu einer Vielzahl neuer leitender Rollen, darunter:
- Chief Technology Officer
- Chief Data Officer
- Chief Digital Officer
- Chief Privacy Officer
- Chief Innovation Officer
- Chief Knowledge Officer
Und nun, im Zeitalter der KI, begrüßen wir den neuesten Zugang: den Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO).
Jede Rolle entstand mit einem bestimmten Zweck und guten Absichten, brachte jedoch auch ihr eigenes Gebiet, Mandat, Personal und Kultur mit sich – in anderen Worten: ihren eigenen Stamm.
Jeder Chief überwacht ein Team, das Richtlinien, Verfahren, Ziele und Normen entwickelt. Im Laufe der Zeit schützen diese Teams ihre Missionen. Sie entwickeln Arbeitsweisen, Kommunikationsstile, Prioritäten und, ja, auch Territorien.
Die Probleme der KI: Überlappende Missionen, undefinierte Grenzen
Organisationen beklagen häufig, dass das Management von KI zu einem „großen Hindernis für Innovationen“ geworden ist. Ein häufiger Grund ist, dass niemand genau weiß, wer verantwortlich ist. Fragen tauchen auf wie:
- Soll der CAIO die KI-Richtlinien des Unternehmens festlegen?
- Soll der CDO für die Datenpipelines zuständig sein?
- Soll der CIO die Aufsicht über den Tech-Stack behalten?
- Soll das Datenschutzbüro ein Veto-Recht haben?
- Wer genehmigt KI-Tools für Personalwesen, Polizei, Finanzen oder soziale Dienste?
Wenn sich die Rollen überschneiden, verschwimmt die Verantwortlichkeit. Und wenn die Verantwortlichkeit verschwimmt, verlangsamt sich die Entscheidungsfindung. In vielen Organisationen verbringen KI-Projekte mehr Zeit in der Überprüfung als in der Entwicklung.
Die Ironie ist frappierend: Wir haben mehr Chiefs geschaffen, um Governance-Probleme zu lösen, aber damit neue geschaffen. Dies resultiert aus einer Handvoll von Problemen:
- Verlangsamte Innovation: KI-Pilotprojekte können monatelang ins Stocken geraten, während sie Genehmigungsprozesse durchlaufen, die mehrere Chiefs und Ausschüsse einbeziehen.
- Konfliktierende Richtlinien und Prioritäten: Regeln zur Datenverwaltung können den Zugriff auf Daten einschränken, die für das KI-Training unerlässlich sind. Innovationsteams plädieren für Schnelligkeit, während Risikoteams zur Vorsicht mahnen.
- Organisatorische Verwirrung: Mitarbeiter wissen oft nicht, in welche Richtung sie gehen sollen. Konkurrenzierende Mandate schaffen operative Verwirrung.
- Kulturelle Unterschiede: Einige Stämme sind missionsgetrieben; andere sind compliance-getrieben. KI benötigt beides, aber kulturelle Unterschiede können das gemeinsame Verständnis behindern.
Das Ergebnis? Das Potenzial der KI bleibt weitgehend ungenutzt – nicht weil es an Talent oder Ambitionen fehlt, sondern weil die Stammesstrukturen die Zusammenarbeit einschränken.
Vom Stamm zum Team: Überdenken der KI-Governance
Um das Potenzial der KI zu realisieren, müssen Organisationen überdenken, wie ihre Stämme interagieren. Die Führungskräfte müssen sich fragen: Arbeiten unsere Stämme zusammen – oder arbeiten sie gegeneinander?
Der Weg nach vorn umfasst:
- Entscheidungsrechte klären: Definieren, welcher Chief für jeden Teil des KI-Lebenszyklus verantwortlich ist: Strategie, Ethik, Daten, Infrastruktur, Modellgenehmigungen, Überwachung und Weiterbildung der Belegschaft.
- Ein interdisziplinärer KI-Governance-Rat einrichten: Eine ständige Gruppe, die alle Chiefs vertritt, stellt sicher, dass Richtlinien, Prioritäten und Risikorahmen ausgerichtet sind, anstatt zu konkurrieren.
- Gemeinsame Ergebnisse schaffen: Die KPIs von der Abteilungsleistung auf den übergreifenden Erfolg verlagern, z. B. „KI-Einführungen, die ethische, technische und operationale Benchmarks erfüllen“.
- Ein einheitliches KI-Playbook erstellen: Dokumentieren von Arbeitsabläufen, Verantwortlichkeiten, Eskalationswegen und Prinzipien. Transparenz reduziert Reibungen und beseitigt Ungewissheiten.
- Eine Kultur der Zusammenarbeit fördern: Gemeinsame Einstellungen, co-verwaltete Budgets, Rotationszuweisungen und interdisziplinäre Workshops unterstützen. Kulturveränderungen erfolgen nur, wenn Strukturen sie unterstützen.
Das bedeutendste Hindernis für KI ist nicht technischer Natur – es ist organisatorisch.
KI erfordert Synthese über Daten, Technologie, Datenschutz, Ethik, Innovation und operationale Missionen. Die heutigen Cheftümer wurden jedoch in einer sequentiellen, isolierten Welt geschaffen. Sie waren nie für eine Technologie konzipiert, die alles gleichzeitig berührt.
Um das Potenzial der KI freizusetzen, müssen Führungskräfte die Grenzen der Stammesverwaltung erkennen und sich einem einheitlicheren, föderierten Modell verpflichten. Wenn Chiefs zusammenarbeiten, anstatt zu konkurrieren, beschleunigt sich die Innovation, Risiken werden besser gemanagt, und Organisationen können mit Zuversicht vorankommen.
