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Wenn KI auf Fachabteilung trifft: Erfolgsfaktor für digitale Transformation

von Artisan Baumeister · Veröffentlicht 4. April 2025 · Aktualisiert 4. April 2025

Immer mehr Unternehmen übertragen ICT-Initiativen an ihre Fachabteilungen, insbesondere im Bereich Künstliche Intelligenz. Dieser Artikel beleuchtet, welche Technologien zum Einsatz kommen, wie Organisationen diese Entwicklung steuern und warum neue Governance-Modelle jetzt entscheidend sind.

Inhaltsübersicht

Einleitung
Technologien und Fachbereiche: Wer treibt die KI-Integration voran?
Neue Rollen, neue Prozesse: Wie Unternehmen auf dezentrale KI-Projekte reagieren
Governance und Wettbewerb: Warum strategische Kontrolle jetzt zählt
Fazit

Einleitung

Die Digitalisierung von Unternehmen verläuft heute rasant – nicht zuletzt angetrieben durch den wachsenden Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). Eine zentrale Veränderung dabei: Fachabteilungen übernehmen zunehmend selbst die Initiative bei Technologieprojekten. Laut aktuellen Analysen stammen rund 61 % der ICT-Projekte inzwischen direkt aus dem Business – nicht mehr ausschließlich von der IT. Diese Entwicklung bringt Chancen für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit, stellt Unternehmen aber auch vor neue Herausforderungen. Denn ohne klare Arbeitsmodelle, strukturiertes Wissensmanagement und transparente Governance kann aus Innovationsfreude schnell operative Unsicherheit werden. Wie lassen sich also fachliche Anforderungen und technische Expertise sinnvoll miteinander verzahnen? Diesen Fragen gehen wir datenbasiert und praxisorientiert auf den Grund – mit klarem Fokus auf das Zusammenspiel von KI-Technologien, organisatorischer Verantwortung und digitalen Geschäftsmodellen.

Technologien und Fachbereiche: Wer treibt die KI-Integration voran?

Maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung und generative KI – was lange nach Zukunftsforschung klang, ist heute längst Teil des operativen Geschäfts. Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz gezielt ein, um Prozesse zu automatisieren, Daten besser zu nutzen und Entscheidungen schneller zu treffen. Entscheidender Unterschied zu früheren IT-Initiativen: Nicht mehr allein die IT-Abteilung gibt die Richtung vor, sondern zunehmend die Fachbereiche selbst.

Die eingesetzten Technologien sind vielfältig: Machine Learning (ML) ermöglicht es etwa dem Marketing, Kundenverhalten zu analysieren und Kampagnen personalisiert auszusteuern. Natural Language Processing (NLP) wird im Kundenservice genutzt, um Anfragen zu klassifizieren oder Chatbots zu trainieren. Und GenAI Tools aus der Cloud helfen den Produktteams dabei, Prototypen schneller zu entwickeln oder Dokumentationen automatisiert zu erstellen.

Diese Entwicklung ist kein Zufall, sondern Ergebnis eines echten Rollenwandels, der sich seit etwa fünf Jahren abzeichnet. Während früher komplexe KI-Projekte in Unternehmen zentral von der IT geplant wurden, übernehmen heute Fachbereiche KI-Initiativen eigenständig – getrieben vom Druck, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und die eigene Digitalstrategie aktiv mitzugestalten.

Historisch betrachtet ist das ein Bruch mit der klassischen Arbeitsteilung. Doch im Kontext der Digitalisierung von Unternehmen entpuppt sich diese Business-IT-Fusion als pragmatische Antwort auf neue Anforderungen. Fachabteilungen kennen ihre Prozesse, Daten und Ziele – die technischen Werkzeuge sind heute verfügbarer denn je. Damit verschiebt sich nicht nur die Verantwortung, sondern auch die Art, wie Unternehmen Innovation begreifen – und strukturieren müssen.

Neue Rollen, neue Prozesse: Wie Unternehmen auf dezentrale KI-Projekte reagieren

Wenn Fachabteilungen KI-Projekte heute selbst aufsetzen, verändert das die Spielregeln – nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch. Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen ist längst kein IT-Alleingang mehr. Unternehmen reagieren darauf, indem sie neue Strukturen und Kompetenzen schaffen, um die dezentrale Innovationskraft der Businessbereiche gezielt zu unterstützen.

Schulungen als Startpunkt – aber nicht als Endstation

Viele Unternehmen investieren derzeit aktiv in Schulungsprogramme, die sich an Mitarbeitende innerhalb der Fachbereiche richten. Inhalte reichen von Grundlagen in Machine Learning über die praktische Anwendung von GenAI Tools bis hin zur sicheren Verarbeitung unstrukturierter Daten mit Natural Language Processing (NLP). Ziel ist es, Mitarbeitende zu befähigen, eigenständig KI-basierte Lösungen zu entwickeln – ohne dabei von zentraler IT oder Beratung abhängig zu sein.

Interdisziplinäre Teams statt Silodenken

Parallel dazu entstehen neue Teamstrukturen. Anstatt Aufgaben zwischen IT und Fachbereichen streng zu trennen, bilden erfolgreiche Unternehmen interdisziplinäre Teams mit geteilter Ownership. Diese sogenannten „Innovationsteams“ sind direkt in den Fachabteilungen angesiedelt und kombinieren Domänenwissen mit technologischem Know-how. Ergebnis: Die Business-IT-Fusion wird nicht über Richtlinien verordnet, sondern im Alltag gelebt.

Strukturelle Förderung statt Management-by-Zufall

Auf strategischer Ebene implementieren Firmen strukturierte Innovationsprozesse: zentrale Gremien, die Projekte priorisieren, Budgets freigeben und messbare Ziele setzen. Gleichzeitig werden agile Rahmenbedingungen geschaffen, die schnelle Iterationen ermöglichen – ein entscheidendes Puzzlestück für die Digitalisierung von Unternehmen.

Die Richtung ist klar: Unternehmen, die dezentrale KI-Initiativen nicht nur zulassen, sondern strukturell fördern, positionieren sich frühzeitig in einer digitalen Wettbewerbslandschaft, in der Geschwindigkeit und Fachnähe entscheidend sind.

Governance und Wettbewerb: Warum strategische Kontrolle jetzt zählt

Die Integration von Künstlicher Intelligenz entscheidet zunehmend darüber, wie anpassungsfähig und wettbewerbsfähig ein Unternehmen ist. Fachbereiche erkennen diesen Hebel – und treiben KI-Projekte eigenständig voran. Das ist schnell, pragmatisch und oft wirkungsvoll. Doch genau hier liegt auch das Risiko: Ohne klare Governance drohen Wildwuchs, Effizienzverluste und, im schlimmsten Fall, Reputationsschäden.

Aktuelle Governance-Modelle reagieren auf diese Dynamik und versuchen, das Spannungsfeld zwischen Innovationsfreiheit und Sicherheitsanforderungen auszubalancieren. Neben technischen Richtlinien zur Datensicherheit – etwa zur dezentralen Nutzung cloudbasierter GenAI-Tools – gewinnen ethische Standards an Bedeutung. Wer entscheidet, wie ein Machine-Learning-Modell Daten gewichtet? Wer haftet bei automatisierten Fehlentscheidungen? Solche Fragen müssen nicht nur gestellt, sondern durch klare Rollen, Regeln und Verantwortlichkeiten beantwortet werden.

Auch regulatorisch zieht der Rahmen an. Unternehmen sehen sich mit steigenden Anforderungen auf nationaler und EU-Ebene konfrontiert. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und die Einhaltung von Standards wie der AI Act der EU werden zu strategischen Faktoren in jeder Digitalstrategie.

Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht allein in der Technologie, sondern darin, wie souverän ein Unternehmen sie steuert. Wer es schafft, die Integration von KI über alle Ebenen hinweg zu orchestrieren – zwischen Business-IT-Fusion, strategischer Steuerung und Compliance –, bringt nicht nur Innovation, sondern auch Vertrauen und Sicherheit mit. Das sind die Währungen einer digitalisierten Wirtschaft.

Fazit

Die Verlagerung der technologischen Verantwortung in Fachabteilungen markiert einen Paradigmenwechsel – mit weitreichenden Konsequenzen. Die Innovationskraft wächst, doch steigen damit auch die Anforderungen an Strategie, Kommunikation und Steuerung. Die erfolgreiche Verbindung von fachlichem Know-how und technologischer Kompetenz wird zur Kernkompetenz moderner Organisationen. Unternehmen, die klare Rahmenbedingungen schaffen, Schulung gezielt forcieren und Governance nicht als Innovationshemmnis, sondern als notwendige Struktur verstehen, sichern sich entscheidende Vorteile im digitalen Wettbewerb. Entscheider müssen dieses Zusammenspiel als strategisches Handlungsfeld verstehen – nicht als operative Nebensache.

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