Transformationsprozess
Institut for AI
Academy Log-in

AI Transformation & KI-Kompetenzarchitektur

KI strukturiert einführen. Verantwortung aufbauen. Zukunft gestalten.

Viele Unternehmen starten mit einzelnen Anwendungen wie ChatGPT, Copilot oder Automatisierungs­tools. Nachhaltige Wirkung entsteht jedoch erst, wenn KI strategisch verankert wird.


Der Einstieg erfolgt dabei nicht über Tools – sondern über Klarheit, Einordnung und ein gemeinsames Verständnis im Unternehmen.

Genau hier setzt das Institute for AI an.

Künstliche Intelligenz ist kein Tool – sie verändert Arbeitsweisen, Entscheidungs­prozesse und ganze Organisationen.


Viele Unternehmen starten mit einzelnen Anwendungen wie ChatGPT, Copilot oder Automatisierungs­tools. Nachhaltige Wirkung entsteht jedoch erst, wenn KI strategisch verankert wird.

Nicht an der Technologie.

Warum KI-Projekte scheitern

Sondern daran, dass Organisationen nicht darauf vorbereitet sind.

Finde jetzt heraus, wo ihr wirklich steht.

1. Gibt es ein gemeinsames Verständnis im Unternehmen, was KI leisten soll?

Ohne Klarheit entsteht Aktivität – aber keine Richtung.

2. Sind Rollen und Verantwortlichkeiten klar definiert?

Ohne Struktur bleibt KI ein Einzelthema – kein System.

3. Ist Wissen im Unternehmen strukturiert und zugänglich?

Ohne strukturiertes Wissen kann KI nicht skalieren.

4. Gibt es eine klare Verantwortung für KI und Daten?

Ohne Verantwortung gibt es keine Steuerung.

5. Gibt es Mechanismen, um Fehler oder Unsicherheiten zu erkennen?

Ohne Reflexion entsteht Risiko statt Fortschritt.

1. Der Einstieg – Klarheit vor Umsetzung

Jede Zusammenarbeit beginnt mit einem strukturierten Kennenlernen und dem

AI Strategy Sprint.

Ziel ist es, den aktuellen Stand einzuordnen, Potenziale sichtbar zu machen und eine realistische, priorisierte Richtung zu definieren.

Optional wird bereits in dieser Phase eine erste Befähigung aufgebaut – z. B. durch eine EU AI Act Schulung oder das Frequent User Programm.

Ergebnis: Klarheit, Richtung und ein gemeinsames Verständnis im Unternehmen.

2. Der AI Transformation Process – 3 Phasen, 10 Schritte

Der Transformation Process wird nach dem Strategy Sprint gestartet und läuft parallel zum Kompetenzaufbau im Unternehmen.


Phase 1 · Orientieren

Phase 1 · Orientieren


KI im Geschäfts- & Marktkontext verorten, Bedarf & Potenzial analysieren


Ergebnis: Gemeinsames Zielbild, priorisierte Chancenliste

Rollen, Ressourcen, Pilotprojekte, Verantwortung definieren


Ergebnis: Ownership-Plan, erste Proof-of-Concept-Erfolge

Phase 2 · Struktur aufbauen

Roadmap, Budget, Automatisierung & Verantwortung absichern


Ergebnis: Langfristiger Fahrplan, KPI- & Leitplanken-System

Phase 3 · Skalieren

Ergebnis: Eine nachvollziehbare Entwicklungslogik – von Orientierung bis zur strategischen Reife.

Modulares Arbeiten – Zwei Baukästen, ein Ziel


Nach dem Strategy Sprint laufen zwei zentrale Stränge parallel: Kompetenzaufbau und Transformation.

Beide greifen ineinander – und werden gemeinsam zur Umsetzung geführt.

Während Mitarbeitende Kompetenz aufbauen, entwickelt sich gleichzeitig die Organisation.


Schritt für Schritt.

  • über Menschen
  • über Rollen
  • über Struktur


Und genau daraus entsteht ein System.

Bildungs-Baukasten

Zertifikate

  • AI Basics & Frequent User
  • AI Specialist
  • AI Strategist
  • AI Consultant
  • AI Strategy Sprint
  • Struktur-Aufbau
  • Skalierung & Automatisierung
  • Kontinuierliche Verbesserung

Transformations-Baukasten

Organisation

Bildung & Transformation – parallel, nicht nacheinander

Zertifizierung Modul (Bildung) Transformation
EU AI Act Basis Qualified User
Pflichtschulung nach EU AI Act (Art. 4) 		Orientierung
Grundverständnis & Einordnung
Frequent User Frequent User
AI Basics · Prompting · Anwendung im Alltag
→ eigenständig buchbares Modul 		Transformation startet
Phase 1–3 · 10 Schritte
Orientierung → Struktur → Skalierung
AI Specialist AI Specialist
Bild & Video
Automatisierung & AI Agents
→ Umsetzung & Systeme 		Skalierung (operativ)
Automatisierungen, Tools, Prozesse
AI Strategist AI Strategist
Use Case Scouting & Value Mapping
KI Governance & Steuerung
Copilot & Innovation
→ strategische Führung 		Skalierung (strategisch)
Roadmap, Priorisierung, Entscheidungen
AI Consultant AI Specialist + AI Strategist
gestackt
→ Kombination aus Umsetzung & Steuerung 		Kontinuierliche Weiterentwicklung
KI Office · Monitoring · Innovation

Wichtig:

Bildung und Transformation passieren nicht nacheinander – sondern parallel.

Während Mitarbeitende Kompetenzen aufbauen (Frequent User → Specialist → Strategist), wird gleichzeitig die Organisation strukturell weiterentwickelt (Transformation Process).

Die Basis-Kompetenz wird breit im Unternehmen aufgebaut (EU AI Act / Frequent User), während gleichzeitig gezielt Tiefe und Struktur über Specialist, Strategist und den Transformation Process entwickelt werden.

Jeder Baustein ist eigenständig buch- und abschließbar. Unternehmen entscheiden nach jedem Modul, ob sie weitergehen.

Das Zielbild: Kompetenz im System, nicht in Einzelpersonen

Nicht eine Person muss alle Fähigkeiten vereinen. Vielmehr entsteht die Gesamtkompetenz durch das Zusammenspiel im Unternehmen:

Frequent User


für breite Anwendung

AI Specialist

für Umsetzung und Automatisierung

AI Strategist

für Steuerung und Governance

Gemeinsam bildet dieses System das Kompetenzniveau eines AI Consultants ab.

Eine nachhaltige Transformation kann nicht dauerhaft von außen gesteuert werden. Externe Expertise begleitet –

Kompetenz muss intern entstehen.

Der entscheidende Schritt

Erst wenn operative Umsetzung und strategische Steuerung zusammenkommen, entsteht echte KI-Fähigkeit im Unternehmen.


Genau daraus entsteht die nächste Stufe.

Die neue Rolle im Unternehmen. Der AI Consultant / KI Berater ist keine externe Funktion.

Es ist eine neue Rolle im Unternehmen.

Warum Strukturen entscheidend sind

Benötigt werden:

  • klare Zuständigkeiten
  • definierte Rollen
  • dokumentierte Prozesse
  • nachvollziehbare Governance

Typische Modelle:

  • KI-Office
  • AI Center of Excellence
  • unternehmens­weite KI-Verantwortliche
  • verteilte, abteilungs­übergreifende KI-Teams

Frequent User


Mitarbeitende, die täglich mit KI arbeiten und erste Use-Cases entwickeln


AI Specialist / AI Strategist 

identifizieren Use-Cases, begleiten Projekte, sichern Governance

verbindet operative Anwendung mit strategischer Organisations­entwicklung

AI Consultant

Durch modulare Programme  Frequent User → AI Specialist / Strategist → AI Consultant lässt sich Kompetenz ISO 17024-fähig-international gültig-  aufbauen.

Für wen ist der Ansatz geeignet?

Erste KI-Experimente gemacht

Unternehmen, die erste KI-Experimente gemacht haben und nun Struktur benötigen

Rollen & Verantwortlichkeiten

Organisationen, die interne Rollen & Verantwortlichkeiten definieren wollen

Qualifizierung & Zertifizierung

Teams, die Mitarbeitende qualifizieren und zertifizieren müssen

Regulatorische Anforderungen

Branchen mit hohen regulatorischen Anforderungen (Finanz, Health, Public Sector)

Verantwortungs­­rahmen

Der Prozess integriert regulatorische Anforderungen (z. B. EU AI Act), Datenschutz, Haftung, Transparenz und Nachhaltigkeit – damit Innovation verantwortungsvoll bleibt.

EU AI Act

Regulatorische Anforderungen systematisch integrieren

Nachhaltigkeit

Verantwortungsvolle Innovation langfristig verankern

Datenschutz

Datenschutz und Haftung von Anfang an berücksichtigen

Transparenz

Nachvollziehbare und erklärbare KI-Entscheidungen sicherstellen

Nächster Schritt


integrieren.

KI nicht nur testen, sondern 

strukturiert

Vereinbaren Sie ein unverbindliches Strategiegespräch – und legen Sie den Grundstein für eine nachhaltige KI-Architektur in Ihrem Unternehmen.

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