Blog über die Steuerung von KI im Unternehmen

Ich schreibe für Gründer, CEOs und Geschäftsführungen, deren Unternehmen künstliche Intelligenz bereits einsetzen — sie aber steuern müssen. Jeder Artikel behandelt eine konkrete Entscheidung: wem man das Thema KI überträgt, was man erlaubt und was man stoppt, wie man die Regulierung erfüllt und wie man belegt, dass sich die Investition gelohnt hat.

Es ist keine Nachrichtenübersicht über KI-Tools. Die Tools ändern sich jeden Monat, die Fragen der Führung bleiben dieselben. Ich schreibe nur über das, was ich im echten Betrieb oder mit eigenem Kapital überprüft habe — und wenn ich etwas nicht sicher weiß, schreibe ich das dazu.

Artikel

Flagge der Europäischen Union, die an einem Mast vor blauem Himmel weht Regulierung Der EU AI Act nach dem Omnibus: Was ein CEO jetzt tun muss Was die Verordnung 2026/1744 verschoben hat und was ab dem 2. August 2026 gilt, sieben typische Use Cases, ein Register der KI-Systeme und ein 30-Tage-Plan für die Führung. Sitzung der Geschäftsleitung am Konferenztisch — wer die Verantwortung für das Thema KI trägt Verantwortung Chief AI Officer (CAIO): Wer im Unternehmen KI verantwortet Welches Mandat die Rolle braucht, was sie tatsächlich steuert, woran sie gemessen wird — und wann ein externer CAIO statt einer internen Stelle reicht. Führungskraft am Laptop im Büro, auf dem Flipchart eine Liste der KI-Prioritäten und Erfolgskennzahlen Rolle Was ist ein Head of AI / Chief AI Officer Der vollständige Leitfaden zur Rolle: was sie umfasst, worin sie sich von CTO, CDO und AI Engineer unterscheidet, welche Kompetenzen sie verlangt. Besprechung an einem Tisch voller Laptops mit verschiedenen KI-Tools und ein Whiteboard mit der Frage, wem KI im Unternehmen gehört Die Entscheidung Wann ein Unternehmen einen Head of AI braucht Sieben Signale, dass es Zeit ist, KI einen klaren Owner zu geben — und die Situationen, in denen Sie die Rolle noch nicht brauchen. Modell der Zusammenarbeit Fractional Head of AI vs. Vollzeit-CAIO Wann eine Rolle in Teilzeit reicht und wann sich eine Vollzeitstelle lohnt: Vergleich von Kosten, Risiko und Geschwindigkeit des Einsatzes. Laptop mit einer Übersicht der KI-Modellversionen — Liste der Modelle mit Freigabestatus und Kennzahlen KI-Governance Model Registry: Warum Unternehmen ein System zur Steuerung von KI-Modellen brauchen Was eine Model Registry erfasst, der Unterschied zwischen technischer Registry und Enterprise Model Inventory, was generative KI ändert und die häufigsten Fehler bei der Einführung.

Themen, die der Blog abdeckt

  • Wem im Unternehmen das Thema KI gehört und welches Mandat diese Rolle braucht
  • Die Rollen Head of AI, Chief AI Officer und die Funktion CAIO
  • KI-Governance: Regeln für Daten, Berechtigungen und Freigaben
  • Register der KI-Systeme und Klassifizierung der Use Cases nach Risiko
  • Der EU AI Act im Kontext der Unternehmenssteuerung, nicht nur der Compliance
  • Steuerung von Anbietern und die Entscheidung kaufen versus selbst bauen
  • Messung der wirtschaftlichen Wirkung und des Returns von KI
  • Der Übergang von Experimenten zu einem gesteuerten KI-Portfolio
  • Reporting des Themas KI an Führung, Board und Eigentümer
  • Wann ein interner Owner reicht und wann eine externe Rolle sinnvoll ist

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