Operating Model und Organisation gestalten

Warum ein Operating Model entscheidend ist

Ein Target Operating Model (TOM) bietet eine strukturierte Herangehensweise für die Operationalisierung der GenAI-Strategie. Es sorgt dafür, dass die Integration von KI-Technologien im Einklang mit den strategischen Zielen des Unternehmens steht – und dass Anwendungsfälle über den Status eines Machbarkeitsnachweises hinauskommen.

Ohne ein solches Modell bleiben selbst die besten Pilotprojekte organisatorisch heimatlos. Sie werden von Einzelpersonen getragen, nicht von Strukturen. Das limitiert Skalierung und erhöht das Risiko, dass Wissen verloren geht, wenn Schlüsselpersonen das Team verlassen.

Die drei Kernelemente des TOM

Erstens: die Definition funktionaler Abläufe. Dazu gehören notwendige Prozesse für die effiziente Auswahl und Pilotierung von Anwendungsfällen ebenso wie ein Innovationsmanagement, das neue Ideen systematisch in die Organisation einführt.

Zweitens: die Festlegung eines Service-Delivery-Modells, das die End-to-End-Betreuung von GenAI-Anwendungen optimiert. Ziel ist eine nahtlose Integration und eine Steigerung von Wachstum und Kundenerlebnissen.

Drittens: die Implementierung eines Performance-Managements zur Unterstützung der kontinuierlichen Verbesserung. Ein effizientes Value Tracking bestätigt den Business Case und macht den Wertbeitrag von KI messbar.

Change-Management: Mehr als Schulung

Die erfolgreiche Einführung von KI erfordert nicht nur technische Anpassungen, sondern ein durchdachtes Change-Management-Konzept. GenAI-Projekte lösen stärkere Ängste aus als klassische IT-Projekte – Arbeitsplatzverlust, Kontrollverlust, Intransparenz. Diese Befürchtungen ernst zu nehmen, ist kein Luxus, sondern Voraussetzung für Akzeptanz.

Neben klassischen Methoden wie Kommunikation und Stakeholder-Management braucht es rollenspezifische Weiterbildung, kontinuierliches Monitoring und interdisziplinäre Zusammenarbeit. Pilotprojekte und Communities of Practice können als Multiplikatoren wirken und die Akzeptanz deutlich steigern.

Kompetenzaufbau: Differenziert denken

Eine strukturierte Bedarfsanalyse hilft, den aktuellen Stand der GenAI-Kompetenzen im Unternehmen zu erfassen und Lücken zu identifizieren. Der Schulungsbedarf lässt sich in allgemeine Grundlagen, lösungsspezifische Inhalte und Risikobewusstsein differenzieren. Führungskräfte benötigen strategisches Verständnis, Fachkräfte detailliertes Anwendungswissen.

Praktische Übungen im Prompting, die kritische Bewertung von KI-Ergebnissen und ein Verständnis für die Grenzen der Technologie sind dabei wichtiger als theoretisches Wissen über Modellarchitekturen.

Fazit

Ein durchdachtes Operating Model übersetzt Strategie in Struktur. Es definiert, wer für was verantwortlich ist, wie Entscheidungen getroffen werden und wie der Wertbeitrag gemessen wird. Im letzten Teil dieser Serie geht es um die Skalierung von KI-Initiativen und die nachhaltige Wertrealisierung.