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Ein Chief AI Officer ist nur so gut wie seine Daten
Viele Unternehmen ernennen derzeit Chief AI Officers, doch nur mit passender Technologie, Kultur und Organisation kann die KI-Transformation unter neuer Führung gelingen.
Viele Unternehmen ernennen aktuell einen Chief AI Officer, um ihre KI-Transformation voranzutreiben. Dies zeigt, dass Unternehmen enorm unter Druck stehen, ihre KI-Fähigkeiten auf Vorstandsebene sowie gegenüber Stakeholdern und Mitarbeitern darzulegen. Doch ein neuer Titel und eine neue Position allein reichen nicht. Nur, wenn die technologische, unternehmenskulturelle und organisatorische Basis stimmt, kann der KI-Verantwortliche erfolgreich sein.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in Unternehmen rasant an Bedeutung gewonnen. Das spiegelt sich auch in den Chefetagen wider: Laut einer Studie von Eton Bridge Partners haben inzwischen fast die Hälfte (48 Prozent) der FTSE-100-Organisationen einen Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) ernannt. 42 Prozent dieser Neueinstellungen erfolgten allein im Jahr 2024. Das Signal ist eindeutig: KI gilt als strategischer Hebel, um die Innovationskraft, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Mit der Einführung des neuen C-Level-Titels will die Unternehmensleitung die eigene KI-Transformation voranbringen und das Potenzial der neuen Technologie gewinnbringend ausschöpfen. Doch auch wenn die Ernennung eines CAIOs nominell ein Bekenntnis zum digitalen Wandel darstellt, reicht die Besetzung der Rolle allein nicht aus, um KI-Initiativen zum Erfolg zu führen. Denn wenn die geeignete Dateninfrastruktur fehlt, ist der KI-Verantwortliche von vornherein zum Scheitern verurteilt.
Veraltete Technologie behindert den KI-Fortschritt
Die meisten Verantwortlichen in der IT sehen sich mit einer komplexen, fragmentierten IT-Umgebung konfrontiert, die sich von historisch gewachsenen On-Premises-Systemen bis in moderne Cloud Services verschiedener Anbieter erstreckt. Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen und liegen in verschiedenen Formaten vor – oft getrennt voneinander nach Abteilungen. Viele davon sind in Legacy-Systemen gefangen, die nie als Basis für die Nutzung mit KI-Tools gedacht waren. Diese Silobildung steht einer ganzheitlichen Datennutzung im Weg. Der Erfolg von KI-Projekten hängt jedoch maßgeblich davon ab, dass die richtigen Daten in der richtigen Qualität am richtigen Ort verfügbar sind. Daten bilden die Grundlage für das Training und die Entscheidungsfindung der KI. Eine schlechte Datenqualität oder eine unzureichende Datenbasis wirkt sich daher unmittelbar auf das Ergebnis aus – ganz nach dem Motto Garbage in – Garbage out. Eine weitere Herausforderung sind wachsende regulatorische Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit. Während das Datenvolumen steigt, wird es immer schwieriger, Qualität, Verfügbarkeit und Compliance in der fragmentierten IT-Umgebung sicherzustellen.
Ein solides Fundament für KI-Initiativen schaffen
Angesichts dieser praktischen Herausforderungen landen ambitionierte KI-Visionen meist schnell wieder auf dem Boden der Tatsachen. Statt Innovationen voranzutreiben, sind CAIOs erst einmal damit beschäftigt, Daten verfügbar zu machen und zu kontrollieren. Wer hier auf punktuelle Einzellösungen setzt, erhöht nur die Komplexität und den Administrationsaufwand. Vielmehr ist eine ganzheitliche Datenmanagement-Plattform gefragt, die Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen, Cloud-basierten Big Data Lakehouse sammelt und verwaltet. So gewinnen Unternehmen vollständige Transparenz über ihre Daten, können diese einheitlich managen und systemübergreifend miteinander verbinden. Eine moderne Datenarchitektur schafft das Fundament für solide, vertrauenswürde KI-Modelle, die den Geschäftserfolg fördern. Außerdem hilft die moderne Dateninfrastruktur dabei, sensible Daten zu identifizieren und regulatorische Anforderungen einzuhalten.
CAIO vs. CDO: Wer ist verantwortlich?
Erst, wenn die technische Basis stimmt, kann der CAIO die Unternehmensvisionen in die Realität umsetzen. Darüber hinaus gibt es organisatorische Fragen zu klären: Wer ist für den Erfolg von KI-Initiativen verantwortlich? Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren bereits einen Chief Data Officer (CDO) etabliert, an dessen Seite sich jetzt der CAIO gesellt. Beide Rollen sind eng miteinander verzahnt und überschneiden sich in ihrem Aufgabenfeld. Umso wichtiger ist es, klare Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten zu definieren, um Reibereien aufgrund von konkurrierenden Interessen zu vermeiden. CDO und CAIO müssen an einem Strang ziehen und gemeinsame Vorhaben vorantreiben. Während sich der CAIO in der Regel um Strategien zur technologischen Weiterentwicklung kümmert, ist der CDO für Datenqualität und Data Governance zuständig. In manchen Unternehmen übernimmt auch der CDO zusätzlich die Rolle des CAIO. In solchen Fällen ist es wichtig, ihn mit ausreichend Ressourcen und Autorität auszustatten, damit er seine neuen Aufgaben angemessen erfüllen kann.
„Statt übereilt eine neue C-Level-Rolle zu schaffen, sollten Unternehmen daher zunächst kritisch prüfen, ob sie überhaupt schon technisch, organisatorisch und kulturell bereit sind, KI sinnvoll zu verankern. Denn am Ende entscheidet nicht ein neuer Titel über den Erfolg von KI-Initiativen, sondern die Qualität der Daten und die Fähigkeit, sie gezielt zu nutzen.“
Francisco Mateo-Sidron, Cloudera
Der CAIO als kommunikativer Brückenbauer
Ob als eigenständige Rolle oder in Personalunion mit dem CDO – entscheidend ist die Qualifikationen eines CAIOs. Tatsächlich kommt es weniger auf tiefes technisches Know-how an, sondern vielmehr auf die Fähigkeit, das KI-Potenzial in eine Geschäftsstrategie umzusetzen und Absichten des Vorstands mit der betrieblichen Realität zu verbinden. Viele erfolgreiche KI-Verantwortliche kommen aus der Geschäftsentwicklung oder dem operativen Management. Sie bilden die Brücke zwischen dem Data-Science-Team und den Fachabteilungen und sorgen dafür, dass KI-Initiativen echte Geschäftsprobleme lösen und einen Mehrwert für das Unternehmen bringen. Ein guter CAIO weiß, wie man die richtigen Fragen stellt, was technisch möglich ist und wie man funktionsübergreifend in verständlicher Sprache kommuniziert.
Erst die Dateninfrastruktur aufbauen – dann einstellen
Der CAIO kann zum zentralen Impulsgeber für die KI-Strategie eines Unternehmens werden – vorausgesetzt, die Basis stimmt. Doch ohne verlässliche Dateninfrastruktur, klare Zuständigkeiten und durchgängige Governance wird selbst der visionärste CAIO scheitern. Statt übereilt eine neue C-Level-Rolle zu schaffen, sollten Unternehmen daher zunächst kritisch prüfen, ob sie überhaupt schon technisch, organisatorisch und kulturell bereit sind, KI sinnvoll zu verankern. Denn am Ende entscheidet nicht ein neuer Titel über den Erfolg von KI-Initiativen, sondern die Qualität der Daten und die Fähigkeit, sie gezielt zu nutzen.
Über den Autor:
Francisco Mateo-Sidron ist Senior Vice President of Sales für EMEA bei Cloudera. Er verfügt über 25 Jahre Erfahrung im Vertrieb und in Führungspositionen im Bereich der Cloud-Softwareanwendungen (SaaS). Seine internationale Erfahrung erstreckt sich über EMEA, Lateinamerika und die USA, was ihm eine einzigartige globale Perspektive bietet.
Bevor er zu Cloudera kam, leitete er bei Qlik das größte globale Geschäft des Unternehmens im Bereich Datenanalyse und Datenintegration. Zuvor war er fast 23 Jahre bei SAP tätig und bekleidete verschiedene Führungspositionen in den Bereichen Sales, Business Operations und Personalwesen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
