Brauchen Unternehmen einen Head of AI?

Montagmorgen, eine neue Arbeitswoche beginnt.

Der Vertrieb plant den Test eines KI-Telefonassistenten, der selbstständig Unternehmen anruft, Leads qualifiziert und Folgetermine vereinbart. Die Entwicklungsabteilung trifft sich um 10:00 Uhr zum Austausch über Vor- und Nachteile verschiedener KI-Tools für Code Reviews. Und das Marketing möchte heute eine Shortlist mit KI-Bildgeneratoren definieren, die künftig bei Kampagnen genutzt werden sollen.

Vielleicht passieren solche oder ähnliche Dinge auch gerade in Ihrem Unternehmen.

Willkommen im Club: Laut Bitkom-Studie nutzen aktuell 41 % der Unternehmen in Deutschland mit mehr als 20 Mitarbeitenden aktiv KI. Weitere 48 % planen oder diskutieren den Einsatz. Lediglich etwa 11 % beschäftigen sich bislang noch nicht mit Künstlicher Intelligenz. [1]

Die einzelnen Initiativen wirken dabei oft sinnvoll. Jede Abteilung sucht nach Möglichkeiten, produktiver zu arbeiten, Routinetätigkeiten zu reduzieren oder Kosten zu senken.

Mit der zunehmenden Nutzung von KI entstehen jedoch Fragen, für die viele Unternehmen bisher keine klaren Antworten haben:

• Welche KI-Tools werden bereits produktiv genutzt?
• Welche Teams arbeiten womit?
• Welche Anwendungen liefern tatsächlich messbare Ergebnisse?
• Wo entstehen doppelte Kosten oder parallele Strukturen?
• Welche Standards gelten für Datenschutz, Qualität und Governance?
• Welche Kompetenzen benötigen Mitarbeitende überhaupt?

Und vor allem: Wer koordiniert all das eigentlich?

Genau an diesem Punkt beginnt in vielen Unternehmen eine neue Diskussion. Es geht um Verantwortung, Prioritäten und die Frage, wer den Überblick über KI-Initiativen im Unternehmen behält.

Manche Unternehmen verteilen diese Aufgabe aktuell auf einzelne Teams oder Führungskräfte. Andere beginnen bereits damit, Zuständigkeiten zentraler zu organisieren. Und damit taucht zunehmend eine neue Frage auf:

Brauchen wir in unserem Unternehmen einen Head of AI?

Vom Werkzeug zur Strategie: Warum KI heute Führung braucht

Zu Beginn wirkt der Einsatz von KI oft wie die Einführung eines weiteren Werkzeugs. Ein Tool für Marketing. Ein Assistent für Entwickler. Eine Automatisierung im Vertrieb.

Mit der Zeit verändert sich jedoch die Tragweite des Themas. Einzelne Teams führen neue KI-Anwendungen mit hoher Geschwindigkeit ein. Gleichzeitig bleiben zentrale Fragen offen, die sich nicht mehr innerhalb einzelner Abteilungen beantworten lassen:

• Welche Prozesse sollten grundsätzlich neu gedacht werden und welche Tätigkeiten wollen wir automatisieren?
• Wo bleibt menschliche Kontrolle notwendig und welche Kompetenzen benötigen unsere Mitarbeitende künftig?
• Welche Entscheidungen dürfen durch KI vorbereitet oder beeinflusst werden und wer übernimmt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht?
• Wer nutzt eigentlich welches Tool und wie lässt sich das Wissen darüber innerhalb der Organisation teilen?

Solche Fragen lassen sich nicht im Tagesgeschäft nebenbei klären. Sie betreffen mehrere Abteilungen gleichzeitig, berühren die Unternehmensstrategie und erfordern Entscheidungen, die weit über die Auswahl eines einzelnen Tools hinausgehen.

Hinzu kommt: Irgendwann müssen Prioritäten gesetzt werden. Investitionen konkurrieren miteinander. Unterschiedliche Fachbereiche verfolgen eigene Anforderungen. Gleichzeitig verändert sich der Markt laufend. Neue Modelle, neue Anbieter und neue regulatorische Vorgaben sorgen dafür, dass bestehende Entscheidungen regelmäßig überprüft werden müssen.

Genau dadurch entsteht ein wachsender Bedarf an Koordination:

• Wer bewertet Risiken?
• Wer priorisiert Initiativen?
• Wer entscheidet über Schulungsmaßnahmen?
• Wer definiert Standards?
• Und wer behält den Überblick darüber, welche Rolle KI künftig im Unternehmen spielen soll?

Solange KI nur punktuell genutzt wird, lassen sich diese Themen oft informell lösen. Mit zunehmender Integration in operative Prozesse steigt jedoch der Abstimmungsaufwand.

Und genau an diesem Punkt beginnt die Diskussion über neue Verantwortlichkeiten rund um KI und darüber, wo diese organisatorisch verankert werden sollten.

Wo wird KI-Verantwortung im Unternehmen verankert?

Sobald KI stärker in operative Prozesse integriert wird, stellt sich eine organisatorische Frage: Wer übernimmt eigentlich die Koordination?

Auf diese Frage gibt es bislang keine etablierte Antwort. Je nach Unternehmensgröße, Struktur und strategischer Bedeutung von KI zeichnen sich unterschiedliche Modelle ab, von informellen Lösungen bis hin zu ersten zentralen Verantwortlichkeiten.

1. Verteilte Verantwortung

Viele Unternehmen handhaben KI aktuell noch dezentral. Fachbereiche, IT, HR oder einzelne Führungskräfte treiben Initiativen unabhängig voneinander voran.

Dieses Modell funktioniert oft erstaunlich lange. Gleichzeitig entstehen dadurch häufig parallele Entscheidungen, unterschiedliche Standards und fehlende Transparenz.

2. Koordination durch die Geschäftsführung

Vor allem in kleineren Unternehmen liegt die Verantwortung häufig direkt bei der Geschäftsführung.

Das ermöglicht schnelle Entscheidungen und klare Prioritäten. Mit zunehmender Verbreitung von KI stößt dieses Modell jedoch schnell an Kapazitätsgrenzen. Neben dem Tagesgeschäft wird es schwierig, Initiativen, Risiken und Weiterbildungsbedarfe dauerhaft im Blick zu behalten.

3. Verankerung in der IT

Naheliegend ist eine organisatorische Zuordnung zur IT. Infrastruktur, Datenschutz, Sicherheit und Systemintegration liegen dort bereits in bestehender Verantwortung.

Schwieriger wird es jedoch, sobald KI Prozesse, Rollenbilder oder Entscheidungen beeinflusst. Solche Themen liegen außerhalb des klassischen IT-Mandats.

4. Verankerung im Kontext von Digitalisierung oder Transformation

Ebenso denkbar ist eine Einbindung in bestehende Digitalisierungs- oder Transformationsinitiativen.

Dieses Modell passt besonders dann, wenn KI als Teil einer größeren Veränderungsstrategie verstanden wird. Schwieriger wird es, wenn KI-spezifische Themen wie Modellauswahl, Datenschutz oder Tool-Governance neben anderen Veränderungsinitiativen an Aufmerksamkeit verlieren.

5. Bündelung in einer zentralen KI-Verantwortung

Mit wachsender Bedeutung von KI entstehen zunehmend auch eigene Rollen, Stabsstellen oder bereichsübergreifende Funktionen.

Im Mittelpunkt steht dabei weniger die Technologie selbst als die Koordination: Standards definieren, Initiativen priorisieren, Weiterbildung strukturieren und Orientierung schaffen.

Welches Modell sich langfristig durchsetzt, lässt sich aktuell kaum vorhersagen. Klar wird jedoch bereits heute: Je stärker KI Unternehmen verändert, desto schwieriger wird es, Verantwortung dauerhaft informell zu organisieren. Genau aus dieser Entwicklung heraus gewinnt eine Rolle zunehmend an Bedeutung, die diese Verantwortung bündelt: der Head of AI.

Was würde ein Head of AI eigentlich tun?

Die Diskussion über einen möglichen Head of AI wirft schnell eine weitere Frage auf: Welche Aufgaben würden überhaupt hinter einer solchen Rolle stehen?

Die Antwort hängt stark davon ab, wie KI im jeweiligen Unternehmen eingesetzt wird. In manchen Organisationen liegt der Fokus vor allem auf der Nutzung bestehender KI-Tools. Andere entwickeln eigene Chatbots, KI-Agenten oder integrieren KI direkt in ihre Produkte und Softwarelösungen. Entsprechend unterschiedlich können auch die Verantwortlichkeiten ausfallen.

Gemeinsam bleibt jedoch eine zentrale Aufgabe: KI erzeugt Abstimmungsbedarf zwischen Fachbereichen, Technologie, Governance und Unternehmensstrategie. Ein Head of AI wäre damit in vielen Unternehmen weniger reine Technologieverantwortung und stärker eine koordinierende Funktion zwischen unterschiedlichen Bereichen.

KI-Initiativen priorisieren

Sobald mehrere Fachbereiche gleichzeitig mit KI arbeiten, konkurrieren Investitionen, Ressourcen und Aufmerksamkeit miteinander.

Nicht jede Idee rechtfertigt eine unternehmensweite Einführung. Nicht jede Automatisierung verbessert tatsächlich einen Prozess. Und nicht jede neue Funktion eines Anbieters sollte sofort übernommen werden.

Hier wäre ein Head of AI gefragt: Welche Initiativen schaffen strategischen Mehrwert? Welche bleiben lokale Optimierungen? Und wo entstehen Doppelstrukturen zwischen einzelnen Bereichen?

Gerade in größeren Unternehmen entsteht daraus schnell eine klassische Steuerungsaufgabe. Unterschiedliche Teams verfolgen eigene Ziele, Budgets und Anforderungen. Ohne zentrale Priorisierung wächst die Gefahr paralleler Entwicklungen und konkurrierender Entscheidungen.

Kompetenzaufbau im Unternehmen steuern

KI verändert nicht alle Rollen im Unternehmen gleichermaßen. Ein Entwickler benötigt andere Fähigkeiten als ein Recruiter, Einkäufer oder Marketingverantwortlicher. Manche Mitarbeitende müssen KI-Systeme aktiv bedienen können. Andere müssen Ergebnisse kritisch bewerten, Risiken einschätzen oder Entscheidungen kontrollieren.

Genau hier liegt eine zentrale Aufgabe der Rolle: den Kompetenzaufbau im Unternehmen gezielt zu steuern. Welche Fähigkeiten werden in welchen Rollen tatsächlich relevant? Wo entstehen neue Anforderungen? Und welche Weiterbildungsmaßnahmen zahlen wirklich auf die zukünftige Arbeitsweise des Unternehmens ein?

Damit verbunden ist auch eine wirtschaftliche Frage: Weiterbildung bindet Zeit und Budget. Unternehmen müssen deshalb entscheiden, welche Kompetenzen strategisch aufgebaut werden sollen und wo Grundlagenwissen ausreicht.

Governance, Standards und menschliche Kontrolle definieren

Mit zunehmender Integration von KI entstehen neue Anforderungen an Governance und Entscheidungsregeln.

Darf KI bspw. Bewerbungen vorsortieren oder Entscheidungen empfehlen? Solche Entscheidungen lassen sich nicht aus dem Tagesgeschäft heraus treffen. Gleichzeitig erwarten Fachbereiche schnelle Lösungen, während Unternehmen gemeinsame Standards für Datenschutz, Qualität, Dokumentation und Governance benötigen.

Diese Spannungen würde ein Head of AI moderieren: Welche Tools dürfen genutzt werden? Darf jedes Team eigenständig neue KI-Lizenzen beschaffen? Wo bleiben menschliche Freigaben notwendig? Und welche Entscheidungen sollten zentral getroffen werden, ohne die Geschwindigkeit einzelner Teams unnötig auszubremsen?

Gerade in regulierten Bereichen oder bei sensiblen Entscheidungen entstehen dadurch Regeln, die sich nicht informell nebenbei entwickeln können, sondern bewusst definiert werden müssen.

Entwicklungen am Markt strategisch einordnen

Der KI-Markt verändert sich in hoher Geschwindigkeit. Neue Modelle, Anbieter und regulatorische Vorgaben verändern laufend die Rahmenbedingungen.

Ein Head of AI würde solche Entwicklungen nicht nur technisch bewerten, sondern strategisch einordnen: Welche Veränderungen sind tatsächlich relevant für das Unternehmen? Wo entsteht konkreter Handlungsbedarf? Und welche Trends erzeugen kurzfristige Aufmerksamkeit, ohne langfristig Wirkung zu entfalten?

Dazu gehört auch die Frage, wann Unternehmen bewusst auf neue Technologien reagieren sollten und wann Stabilität wichtiger ist als permanente Neuorientierung.

Zwischen Fachbereichen, IT und Geschäftsführung übersetzen

KI betrifft technische, organisatorische und strategische Fragestellungen gleichzeitig. Genau dadurch entstehen in Unternehmen häufig Missverständnisse zwischen Fachbereichen, IT und Geschäftsführung.

Ein Head of AI würde hier als verbindende Funktion arbeiten. Die Rolle müsste technische Möglichkeiten verständlich machen, operative Anforderungen einordnen und strategische Entscheidungen in konkrete Maßnahmen übersetzen. Gerade diese koordinierende Funktion unterscheidet die Rolle von klassischen Technologiepositionen.

In Summe entsteht damit ein Aufgabenprofil, das in vielen Unternehmen auf mehrere Personen verteilt ist. Und genau daraus ergibt sich die eigentliche Organisationsfrage: Reicht dafür eine informelle Verteilung von Verantwortung aus oder entsteht daraus langfristig eine eigenständige Führungsrolle?

Ab wann wird KI-Verantwortung zur eigenständigen Aufgabe?

Nicht jedes Unternehmen benötigt einen Head of AI. Und wahrscheinlich wird sich auch keine einheitliche Organisationsform durchsetzen. Trotzdem entsteht in vielen Unternehmen zunehmend die Frage, ab wann informelle Koordination nicht mehr ausreicht.

Dabei geht es nicht nur um Unternehmensgröße. Entscheidend ist häufig, wie stark KI in Prozesse, Entscheidungen und Produkte integriert wird und welche organisatorischen Folgen daraus entstehen.

In manchen Unternehmen wächst vor allem der Koordinationsaufwand. Mehrere Fachbereiche führen parallel neue Anwendungen ein. Unterschiedliche Teams testen ähnliche Tools. Investitionen überschneiden sich. Gleichzeitig entsteht zunehmender Abstimmungsbedarf zwischen IT, Fachbereichen, HR, Compliance und Geschäftsführung.

Je mehr KI-Initiativen gleichzeitig entstehen, desto schwieriger wird es, den Überblick dauerhaft informell zu behalten.

In anderen Unternehmen entsteht der Druck stärker durch Governance- und Risikofragen. Wer mit sensiblen Kundendaten arbeitet, regulierte Prozesse abbildet oder KI direkt in Produkte integriert, muss deutlich genauer definieren, welche Regeln gelten sollen. Dort geht es nicht mehr nur um Effizienzgewinne, sondern auch um Haftung, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle.

Über beide Muster legt sich ein weiterer Faktor: die Geschwindigkeit technologischer Veränderungen.

Neue Modelle, Anbieter und Funktionen verändern laufend die Möglichkeiten im Markt. Unternehmen müssen deshalb entscheiden, wann sie bewusst experimentieren, wann sie Standards etablieren und an welchen Stellen Stabilität wichtiger wird als permanente Anpassung.

Wenn wachsender Koordinationsaufwand, steigende Governance-Anforderungen und ein sich schnell verändernder Markt zusammenkommen, entsteht in vielen Unternehmen die Diskussion über eine stärkere Bündelung von Verantwortung.

Wie diese Verantwortung organisatorisch verankert wird, beginnen viele Unternehmen aktuell erst für sich zu beantworten.

Vielleicht entsteht am Ende gar kein Head of AI

Je konkreter Unternehmen über Verantwortung rund um KI nachdenken, desto naheliegender wirkt zunächst die Idee einer eigenen Rolle. Gleichzeitig ist völlig offen, ob sich tatsächlich dauerhaft ein eigenständiger Head of AI etablieren wird.

Viele Aufgaben rund um KI überschneiden sich bereits heute mit bestehenden Funktionen: IT-Abteilungen verantworten Infrastruktur, Sicherheit und Systemintegration. Digitalisierungs- und Transformationsbereiche beschäftigen sich mit Prozessveränderungen und Automatisierung. HR organisiert Weiterbildung und Kompetenzentwicklung. Compliance und Datenschutz definieren regulatorische Rahmenbedingungen. Die Geschäftsführung setzt strategische Prioritäten.

Diese Konstellation ist nicht neu. Ähnliche Fragen haben Unternehmen schon bei früheren Querschnittsthemen erlebt.

Auch die Digitalisierung führte in vielen Unternehmen zeitweise zur Einführung eigener Führungsrollen wie des Chief Digital Officer. In manchen Organisationen entwickelte sich daraus eine dauerhafte Funktion. In anderen verschwand die Rolle nach einigen Jahren wieder, weil digitale Themen zunehmend Teil bestehender Verantwortlichkeiten wurden. Ähnliche Entwicklungen lassen sich auch bei anderen Querschnittsthemen beobachten. Neue Aufgaben entstehen zunächst oft außerhalb etablierter Strukturen. Mit zunehmender Reife wandern sie schrittweise in bestehende Bereiche und Führungsfunktionen zurück.

Wie sich daraus konkret eine Rolle wie der Head of AI entwickelt, bleibt deshalb offen. Möglich sind dauerhafte Funktionen, Mischformen oder eine Rückführung der Verantwortung in bestehende Bereiche. Die Diskussion lässt sich deshalb nicht auf den Titel allein verengen. Möglich ist ebenso, dass die Rolle zeitweise entsteht, sich später wieder verändert oder teilweise auflöst, sobald der Umgang mit KI stärker zur organisatorischen Normalität geworden ist.

Fazit: Wer übernimmt die Verantwortung?

Ob Unternehmen künftig tatsächlich einen Head of AI benötigen, lässt sich heute kaum pauschal beantworten.

In manchen Organisationen wird Verantwortung rund um KI vermutlich dauerhaft innerhalb bestehender Rollen bleiben. Andere werden neue Funktionen, AI Councils oder zentrale Verantwortlichkeiten schaffen. Und manche Rollen entstehen möglicherweise nur vorübergehend, bevor KI stärker zur organisatorischen Normalität wird.

Genau deshalb greift die Diskussion um den Jobtitel allein zu kurz. Die eigentliche Veränderung liegt an anderer Stelle: KI entwickelt sich in vielen Unternehmen erstmals von einem einzelnen Werkzeug zu einem Thema, das dauerhafte organisatorische Verantwortung verlangt.

Wer priorisiert Initiativen? Wer definiert Standards? Wer bewertet Risiken? Wer entscheidet über Weiterbildung, Governance und menschliche Kontrolle?

Viele Unternehmen beginnen gerade erst damit, darauf organisatorische Antworten zu finden. Wie diese Verantwortung am Ende organisatorisch verankert wird, werden Unternehmen unterschiedlich lösen. Dass sich diese Verantwortung überhaupt stellt, zeigt sich allerdings schon heute.

Hinweise:

[1] Bitkom: Digitalisierung der Wirtschaft: Fast jedes Unternehmen beschäftigt sich mit KI

Hier finden Sie eine Einschätzung zur Frage: Wie gut sind KI-gestützte Code Reviews wirklich?

Her finden Sie einen Beitrag über Unit-Tests mit KI.

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Michael Schenkel hat weitere Beiträge im t2informatik Blog veröffentlicht, u. a.: