KI ist keine isolierte Strategie

Wie Digitalisierung, Daten und KI im Strategiegefüge des Unternehmens zusammenwirken

KI-Strategie im Kontext

Die Begriffe „Transformation“, „KI-Transformation“ und „Transformationsstrategie“ sind derzeit in aller Munde. Doch was ist damit konkret gemeint? Geht es um eine neue Strategie, um den Einsatz einer Technologie oder um die Veränderungen, die daraus entstehen?

Eine Einschätzung aus der Praxiserfahrung

Viele Unternehmen sind noch unsicher darüber, wie sie die Bedeutung von KI für ihr eigenes Geschäft einschätzen sollen: Welche Auswirkungen wird KI auf ihre Leistungen, ihre künftige Wettbewerbsposition und möglicherweise sogar auf ihre langfristige Überlebensfähigkeit haben? Welchen Platz muss KI in diesem unternehmerischen Gesamtkontext einnehmen – und wie kann das Thema in bestehende Strategien integriert werden? In dieser unübersichtlichen Situation erwarten Vorstand und/oder Geschäftsführung von ihren verantwortlichen Führungskräften eine erste Ideensammlung und Orientierung. Parallel soll die IT mögliche Anwendungen prüfen. Doch welche Entscheidung gehört auf welche Ebene? Wer zuerst ein KI-Werkzeug auswählt und erst danach nach seinem Zweck sucht, beginnt mit der Lösung, bevor das Ziel geklärt ist.

Dieser Blog soll einen Beitrag zur begrifflichen und strategischen Klarheit leisten.

Er unterscheidet Unternehmensstrategie, Geschäftsfeldstrategien, IT-Strategie, Datenstrategie und KI-Strategie. Außerdem zeigt er, wann aus dem Einsatz von KI tatsächlich eine Transformation wird – und warum nicht jede Veränderung eine zusätzliche „Transformationsstrategie“ erfordert.

Digitalisierung und KI als deren möglicher Baustein

Digitalisierung beschreibt dabei die umfassendere Veränderung von Leistungen, Prozessen und Geschäftsmodellen durch digitale Technologien. KI ist ein möglicher Baustein dieser Entwicklung: Sie kann digitalisierte Abläufe und Datenbestände gezielt für Entscheidungen, Automatisierung oder neue Angebote nutzen. Ob KI dabei einen zusätzlichen Nutzen schafft, entscheidet die KI-Strategie im Zusammenspiel mit Unternehmens-, Geschäftsfeld-, IT- und Datenstrategie. Im Folgenden wird dieser Zusammenhang entlang der einzelnen Strategieebenen verdeutlicht: von der Unternehmensstrategie über die Geschäftsfeldstrategien bis hin zu IT-, Daten- und KI-Strategie.

A. Unternehmensstrategie

Die Unternehmensstrategie betrachtet das Gesamtportfolio der Geschäftsfelder. Sie bestimmt, in welchen Geschäften das Unternehmen tätig sein will, wie diese zusammenpassen und wie das Kapital, das Personal sowie die Aufmerksamkeit der Unternehmensleitung verteilt werden. Auf dieser Ebene wird auch über die übergeordnete Zukunft einzelner Geschäftsfelder entschieden: Welche sollen aufgebaut oder gestärkt werden? Welche werden wie bisher fortgeführt, neu ausgerichtet, verkauft oder aufgegeben? Die Unternehmensstrategie ist deshalb mehr als die Summe einzelner Geschäftsfeldstrategien. Sie trifft Entscheidungen aus der Sicht des gesamten Unternehmens. Daraus ergeben sich verbindliche Top-down-Leitplanken für die Geschäftsfelder – etwa Investitionsgrenzen, unternehmensweite Prioritäten oder Anforderungen an gemeinsam genutzte Ressourcen und Fähigkeiten. Diese Leitplanken sind unerlässlich: Was für ein einzelnes Geschäftsfeld attraktiv erscheint, kann für ein anderes Geschäftsfeld die falsche Verwednung der (ohnehin knappen) Mittel sein.

Die Leitfragen bei der Entwicklung der Unternehmensstrategie lauten: In welchen Geschäftsfeldern wollen wir tätig sein, welche Zukunft geben wir ihnen und wie setzen wir unsere Ressourcen am wirkungsvollsten im Gesamtportfolio ein?

B. Geschäftsfeldstrategien

Eine Geschäftsfeldstrategie legt fest, wie das Unternehmen in einem bestimmten Markt erfolgreich sein will. Sie klärt, welche Kunden das Geschäftsfeld bedienen möchte, welchen Nutzen es bietet und wodurch es sich vom Wettbewerb unterscheidet. Dabei bewegt es sich innerhalb der Leitplanken der Unternehmensstrategie. Geschäftsfeldstrategien werden jedoch nicht einfach aus einer fertig formulierten Unternehmensstrategie „heruntergebrochen“. Beide Ebenen werden im Gegenstromverfahren (Bottom-up-Top-Down-Verfahren) geknetet und aufeinander abgestimmt: Die Unternehmensleitung gibt Ziele und Grenzen vor. Die Geschäftsfelder prüfen diese anhand ihrer Kenntnisse über Kunden, Märkte und eigene Möglichkeiten. Sie entwickeln Vorschläge und melden Chancen, Zielkonflikte oder Möglichkeiten der Umsetzbarkeit an die Unternehmensleitung zurück. Dieser Austausch ist ein strategisches Sparring. Zeigen die Rückmeldungen, dass eine Top-Down-Vorgabe wichtige Chancen verhindert oder nicht umsetzbar ist, kann die Unternehmensleitung sie überprüfen und ändern. Solange das nicht geschieht, bleibt die Vorgabe der verbindliche Rahmen.

Die Leitfragen einer Geschäftsfeldstrategie lauten: Wie wollen wir innerhalb der unternehmensweiten Vorgaben in unserem Markt erfolgreich sein – und woran wollen wir die erfolgreiche Umsetzung messen?

C. IT-Strategie

Die IT-Strategie ist eine funktionale Strategie. Sie wird aus den Anforderungen der Unternehmensstrategie und der Geschäftsfeldstrategien abgeleitet. Ihr Zweck ist es, den Beitrag der IT zu deren Umsetzung festzulegen: Welche Anwendungen, Datenplattformen, Schnittstellen, Infrastruktur, Sicherheitsvorkehrungen und technischen Kompetenzen werden für das Erreichen der strategischen Ziele benötigt?

Dabei muss die IT die Anforderungen aus mehreren Geschäftsfeldern zusammenführen. Sie gestaltet die technologischen Voraussetzungen. Wo braucht das Unternehmen gemeinsame Systeme? Wo sind unterschiedliche Lösungen erforderlich? Und welche technologischen Fähigkeiten müssen aufgebaut werden, damit strategische Vorhaben möglich werden?

Die Leitfragen der IT-Strategie lauten: Welchen Beitrag muss die IT zur Umsetzung der Unternehmens- und Geschäftsfeldstrategien leisten? Welche Innovationen müssen wir als Fachstelle realisieren, um als Dienstleister unserer internen Kunden eine bestmögliche Performance zu bieten?

D. Datenstrategie

Eine Datenstrategie betrachtet Daten nicht nur als technische Bestände, sondern fragt nach ihrer Bedeutung für Leistungen, Entscheidungen und Arbeitsabläufe. Sie fragt: Wie machen wir Daten zu einem wertvollen Vermögenswert für das Unternehmen? Ein Wert entsteht nicht schon dadurch, dass möglichst viele Daten gespeichert werden. Entscheidend ist, ob geeignete Daten in ausreichender Qualität verfügbar sind und wie sie für Analysen, KI-Anwendungen und geschäftlich-relevante Entscheidungen, genutzt werden können. Dafür müssen – unabhängig von Unternehmens-, Geschäftsfeld- und IT-Strategie folgende Fragen geklärt werden: Wie werden Daten aus unterschiedlichen Systemen integriert (Datenverfügbarkeit)? Wie sollen sie in einer geeigneten Datenarchitektur organisiert werden? Sind die Daten vollständig und verlässlich? Wer darf sie zu welchem Zweck nutzen, und wie werden Datenschutz und Sicherheit gewährleistet? Die Datenstrategie sorgt dafür, dass aus verstreuten Datenbeständen nutzbare Grundlagen für Analysen und KI entstehen.

Ebenso wichtig ist die Etablierung unternehmensweiter Data-Governance-Richtlinien. Sie legen beispielsweise fest, wer für Datenbestände verantwortlich ist, wie ihre Qualität überprüft wird, welche Zugriffsrechte gelten und wie Daten geschützt werden. Die IT stellt die technische Grundlage bereit. Deren Aussagekraft und Eignung für einen bestimmten Zweck beurteilen dann die Geschäftsfelder und Fachbereiche.

Die Leitfragen der Datenstrategie lauten: Welche Daten benötigen wir für das Erreichen unserer strategischen Ziele – und wie stellen wir sicher, dass daraus verlässlich und verantwortungsvoll nutzbare Grundlagen für strategische Analysen und einen gewinnbringenden Einsatz von KI werden?

Nicht jedes Unternehmen benötigt dafür eine umfangreiche, eigenständige Daten-Strategie. Die grundlegenden Entscheidungen über Daten sollten dennoch ausdrücklich getroffen und mit den anderen Strategien abgestimmt werden.

E. KI-Strategie

Die KI-Strategie legt fest: Wie kann KI unsere Wertschöpfung, unsere Arbeitsabläufe und unsere Produkte positiv verändern? Sie zeigt auf, wo künstliche Intelligenz zur Umsetzung der Unternehmens- und Geschäftsfeldstrategien beitragen soll – und wo ihr Einsatz keinen ausreichenden Nutzen verspricht. Ausgangspunkt sind nicht die verfügbaren KI-Werkzeuge, sondern die strategisch-relevanten Zielsetzungen: Kann KI beispielsweise eine Leistung für Kunden verbessern, Beschäftigte unterstützen oder Abläufe wirksamer machen?

Dafür identifiziert das Unternehmen konkrete KI-Anwendungsfälle (Use Cases), bewertet diese nach erwartetem Nutzen und priorisiert sie: Welches Problem wird gelöst? Sind geeignete Daten vorhanden? Welche Kosten und Risiken entstehen? Eine wichtige strategische Frage lautet zudem „selbst entwickeln oder zukaufen?“ – also ob eine KI-Lösung intern aufgebaut, von einem Anbieter bezogen oder mit einem Partner (bspw. Fraunhofer) entwickelt werden soll oder muss.

Zur KI-Strategie gehört auch eine KI-Governance: klare Zuständigkeiten und Regeln für die Auswahl, Einführung, Überprüfung und die laufende Nutzung von KI-Anwendungen. Dazu zählt beispielsweise, wann Ergebnisse von Menschen kontrolliert werden und wann ein Vorgang an einen Mitarbeiter übergeben werden muss. Die KI-Strategie muss deshalb mit der IT- und der Datenstrategie abgestimmt sein.

Zwei mögliche Anwendungsfälle machen die Bandbreite deutlich:

• Ein Dienstleister könnte häufige Anfragen im Kundenservice durch einen auf einem großen Sprachmodell beruhenden Bot beantworten lassen und komplexe Fälle an Mitarbeiter weiterleiten.

• Ein Produktionsunternehmen könnte eine KI-gestützte Qualitätskontrolle einführen, welche Bilddaten auswertet und mögliche Fehler zur Prüfung durch einen Mitarbeiter kennzeichnet.

Im ersten Beispiel kann sich die Kundeninteraktion verändern, im zweiten ein wichtiger Produktionsprozess. Ob die jeweilige Lösung sinnvoll ist, hängt vom nachweisbaren Nutzen und den konkreten Anforderungen ab.

Die Leitfragen der KI-Strategie lauten: Wo schafft KI einen zusätzlichen Nutzen für unsere strategischen Ziele, und wie entscheiden und steuern wir ihren Einsatz? Eine gute KI-Strategie ermöglicht ausdrücklich auch ein Nein, wenn eine einfachere Lösung die Aufgabe besser erfüllt.

Ein zusammenfassendes Beispiel aus der Maschinenbauindustrie

Ein Maschinenhersteller prüft, ob Dienstleistungen, wie bspw. die Wartung der Maschinen des Kunden über einen zentralen Leitstand, künftig eine größere Rolle spielen sollen.

A. Auf Unternehmensebene wird entschieden, welchen Platz solche Leistungen im Gesamtportfolio erhalten und wie viel in dieses Suchfeld investiert werden kann.

B. Das betroffene Geschäftsfeld entwickelt für das neue WArtungsangebot innerhalb dieser Vorgaben eine Strategie mit Businessplan. Es bringt seine Einschätzung von Nachfrage, Wettbewerb und Wirtschaftlichkeit ein. Reichen nun die vorgesehenen Mittel für eine aussichtsreiche Lösung nicht aus, meldet es dies an die Unternehmensleitung zurück. Diese prüft den Vorschlag aus der Sicht des gesamten Portfolios und entscheidet, ob sie ihre Vorgaben ändert. So wirken Top-down-Leitplanken und Rückmeldungen aus dem Markt zusammen.

C. Die IT-Strategie klärt, wie Maschinendaten beim Kunden technisch erfasst, übertragen und bereitgestellt werden können.

D. Die Datenstrategie legt fest, welche Daten für den Wartungszweck erforderlich sind, wie ihre Qualität gesichert wird und wer ihre Nutzung verantwortet.

E. Die KI-Strategie prüft schließlich, ob KI bei der Auswertung dieser Daten per zentralem Leitstand gegenüber einfacheren Verfahren (Serviceingenieur vor Ort) einen zusätzlichen Nutzen bietet und welche Bedingungen für ihren Einsatz gelten.

Die nachstehende Tabelle gibt Ihnen eine Überblick über die Kernfragen und den Fokus der jeweiligen Strategie:

Strategie	Kernfrage	Fokus
A. Unternehmensstrategie	Wie soll das Gesamtportfolio der Geschäftsfelder aussehen?	Geschäftsfelder aufbauen, stärken, neu ausrichten oder aufgeben. Ressourcen verteilen
B. Geschäftsfeldstrategie	Wie sind wir in einem bestimmten Markt erfolgreich?	Kunden, Leistungsangebot und Wettbewerbsposition festlegen
C. IT-Strategie	Welche Infrastruktur und Systeme benötigt die Umsetzung der  Unternehmens- und Geschäftsfeldstrategien?	Systeme, Schnittstellen und technologische Fähigkeiten entwickeln. Bereitstellung von Rechenleistung (Cloud/On-Premise), Software-Ökosystemen, IT-Sicherheit und technischem Support. Migration der gesamten Serverlandschaft in die Cloud. Modernisierung der ERP-Software-Landschaft.
D. Datenstrategie	Wie machen wir Daten zu einem wertvollen Asset? Bereitstellung der Rohstoffe für Analysen und KI.	Datenqualität, -architektur, -integration, -schutz und Verantwortlichkeiten regeln. Ggf. einen zentralen Data Lake aufbauen.
E. KI-Strategie	Wie können wir mit Hilfe der KI unsere Wertschöpfung, Produkte und Abläufe sinnvoll verändern?	KI-Governance festlegen. KI-Anwendungsfälle auswählen und priorisieren. Über Eigenentwicklung oder Zukauf entscheiden.