KI Governance

Vom Pilot zum Rollout: Das KI-Operating-Model für den Mittelstand

Vom Proof of Concept zum Produktivbetrieb: Viele Mittelständler haben erste KI-Piloten gestartet – doch der Schritt zur breiten Nutzung scheitert oft an fehlenden Strukturen. Gartner-Studien zufolge schaffen es nur ca. 4 von 33 KI-Piloten in die Produktion [1]. Häufig fehlen ein durchdachtes KI-Operating-Model, klare Rollen und Prozesse für den Rollout. Statt einzelner Leuchtturmprojekte braucht der Mittelstand ein belastbares Betriebsmodell für KI, das vom ersten Experiment bis zum flächendeckenden Einsatz trägt.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ein solches KI-Operating-Model aufbauen – mit passender KI-Governance, definierten KI-Rollen und Human-in-the-Loop-Mechanismen. Wir beleuchten aktuelle Impulse wie den EU AI Act und ISO/IEC 42001 als Leitplanken und zeigen, wie Sie vom einmaligen Pilotprojekt zum nachhaltigen KI-Einsatz im ganzen Unternehmen gelangen.

Vom Experiment zur Skalierung: Warum KI-Piloten stecken bleiben

Der Start ist oft vielversprechend: Ein KI-Prototyp liefert spannende Ergebnisse, ein Pilotprojekt zeigt Potenzial. Doch danach herrscht Ernüchterung. Ohne skalierbares Konzept bleiben viele KI-Projekte „stecken“ – entweder technisch (Integration, Daten, Performance) oder organisatorisch (fehlende Akzeptanz, unklare Zuständigkeiten).

Kurzfristiger Enthusiasmus reicht nicht. Wir haben beobachtet, dass viele Entscheider:innen anfangs vom KI-Hype getrieben sind, aber den langen Atem unterschätzen: „Die Mehrheit der Menschen überschätzt die kurzfristigen KI-Auswirkungen“ (KI jetzt!, S. 13), zugleich wird das langfristige Disruptionspotenzial oft unterschätzt. Für den Mittelstand heißt das: Nicht jede Vision wird sofort Realität, aber in 10 Jahren wird KI fast jeden Geschäftsbereich durchdringen. Es gilt also, früh die Weichen richtig zu stellen, um nicht abgehängt zu werden.

Warum scheitern so viele KI-Piloten? Einerseits liegen technische Hürden im Weg – von Datenqualität bis Integration. Andererseits fehlt oft ein institutioneller Rahmen. Viele Firmen haben zunächst einzelne KI-Use-Cases in Innovationsabteilungen oder IT-Teams angesiedelt. Doch ohne Einbindung ins Kerngeschäft und ohne unternehmensweite Governance „verpuffen“ die Pilotinseln. Es genügt nicht, „ein pfiffiges IT-Team mit guter Technik auszustatten. Es gehört mehr dazu, unter anderem interdisziplinäre Teams.“ (KI jetzt!, S. 107). Erst bereichsübergreifende Zusammenarbeit bringt KI voran.

Was ist ein KI-Operating-Model?

Ein KI-Operating-Model ist der organisatorische Rahmen, um KI-Systeme vom Prototyp bis zum skalierbaren Produkt zu führen. Es definiert Rollen, Verantwortlichkeiten, Prozesse und Governance für den KI-Einsatz. So ähnlich wie ein Qualitätsmanagementsystem (z. B. ISO-Normen) die Abläufe vereinheitlicht, schafft ein KI-Operating-Model klare Strukturen: Wer kümmert sich um Datenbeschaffung? Wie werden KI-Modelle trainiert, validiert und in Betrieb genommen? Wie läuft die Wartung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung? All das regelt das Operating-Model.

Kernkomponenten eines KI-Operating-Models:

• KI-Governance: Richtlinien und Gremien, die den KI-Einsatz steuern und überwachen. Dazu gehört z. B. ein KI-Ethikrat oder Responsible-AI-Board, das Anwendungsfälle prüft (Stichwort KI-Compliance). Auch externe Vorgaben wie der EU AI Act fließen hier ein. Der EU AI Act – im August 2024 in Kraft getreten – verlangt bspw. Risikobewertungen und menschliche Aufsicht für hochriskante KI-Systeme, was ins Governance-Modell integriert werden muss.[2]
• KI-Rollen und Teams: Definierte Rollenprofile vom Produktmanager KI über Data Scientist/Machine Learning Engineer bis zum KI-Evangelist, die bereichsübergreifend zusammenarbeiten. Wir empfehlen ein zentrales, interdisziplinäres KI-Team: „Hier werden alle für das KI-Produkt notwendigen Fähigkeiten sowie die volle (!) Verantwortung dafür gebündelt“ (KI jetzt!, S. 122). Typische Rollen in solchen Teams sind z. B. Data-Engineer, ML-Engineer, Softwareentwickler:innen und weitere Fachexpert:innen aus den jeweiligen Abteilungen und Human-in-the-Loop-Verantwortliche, die menschliche Qualitätskontrollen sicherstellen. Wichtig ist, dass dieses Team von der Idee (Phase 1) bis zum Go-Live (Phase 5) Verantwortung trägt. So vermeidet man Brüche zwischen Pilot und Betrieb.
• Prozesse & Methoden: Standardisierte Prozesse für Entwicklung (z. B. CRISP-DM oder agile ML-Entwicklung), Deployment (CI/CD-Pipelines für KI-Modelle) und Monitoring der Modelle im Betrieb (Stichwort Model Risk Management). Hierzu gehört auch ein Verfahren für „Human in the Loop“ – also klar zu definierende Punkte, an denen Menschen KI-Entscheidungen prüfen/korrigieren (etwa bei abweichenden Vorhersagen oder kritischen Entscheidungen). Ein gutes Operating-Model legt fest, wann KI autonom entscheiden darf und wann zwingend menschliche Abnahme erfolgen muss (z. B. Vier-Augen-Prinzip bei KI im Kreditentscheidungsprozess).
• Technologie & Infrastruktur: Die Wahl der richtigen Infrastruktur (Cloud vs. On-Prem vs. Edge) gehört ebenfalls zum Operating-Model. Es muss definiert sein, wo KI-Modelle laufen, wie Daten fließen und wie Skalierung bei wachsender Last gewährleistet wird. Einheitliche Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, idealerweise mit MLOps-Prinzipien, sind ein weiterer Baustein.

Ein solches Operating-Model verhindert, dass KI-Projekte nur lose „experimentieren“. Es verankert KI in der Organisation – strukturell, personell und prozessual.

Praxis-Tipp: Orientieren Sie sich an Normen wie ISO/IEC 42001 (AI Management System). Diese neue Norm bietet einen Rahmen für KI-Governance und Risikomanagement [3]. Sie fordert z. B. eine klare Verantwortungsstruktur, Risikoanalysen und Kontrollen entlang des KI-Lebenszyklus, abgestimmt auf Regularien wie den EU AI Act. Eine Zertifizierung nach ISO 42001 kann künftig Vertrauen bei Kunden und Aufsichtsbehörden schaffen.

Rollen, Verantwortlichkeiten und das Zusammenspiel von Mensch & KI

Eine der wichtigsten Aufgaben beim Skalieren von KI ist das Einbetten in die Aufbauorganisation. Anfangs entstehen KI-Projekte oft als „Extratruppe“. Doch sobald KI produktiv wird, darf sie kein Fremdkörper sein. „Spätestens mit der Schaffung dieses KI-Teams und den ersten "fail fast, fail often"-Durchläufen […] wird jede klassisch strukturierte Organisation erkennen: Das Organigramm wird nie mehr so sein, wie es mal war“ (KI jetzt!, S. 122). Dieser drastische Satz zeigt: KI-Einführung verändert klassische Abteilungen und Hierarchien nachhaltig.

Statt punktuellen Arbeiten braucht es interdisziplinäre Zusammenarbeit: IT, Fachabteilung, Datenexperten – alle müssen im KI-Team an einem Strang ziehen. Beispielsweise können im KI-Team eines Produktionsunternehmens folgende Rollen vertreten sein:

• KI-Produktmanager (verantwortet die Gesamtumsetzung und Business Value),
• Data Engineer/Architekt (stellt Dateninfrastruktur bereit, Datenqualität),
• ML-Engineer/Data Scientist (entwickelt Modelle, Feature Engineering),
• Softwareentwickler (Integration der KI in bestehende Systeme),
• Fach-Experten (z. B. Produktionsingenieur oder Vertriebsleiter, der das Domänenwissen einbringt),
• DevOps/MLOps Engineer (automatisiert Deployment, Monitoring der Modelle),
• Human-in-the-Loop-Spezialist (definiert Prüfpunkte, schult Anwender und überwacht die Mensch-KI-Interaktion).

Der Mensch bleibt verantwortlich! Ein weiterer Grundsatz des Operating-Models sollte lauten: Kein KI-System ohne menschliche Verantwortlichkeit. Das Prinzip „Human in the Loop“ garantiert, dass der Mensch die letzte Instanz bleibt – gerade im Mittelstand, wo persönliches Kundenvertrauen und Haftung eine große Rolle spielen. Ein KI-System darf automatisieren, aber es sollte immer klar sein, wer einschreiten kann, wenn etwas schiefläuft. „Das Denken müssen grundsätzlich immer noch Menschen übernehmen!“ (KI jetzt!, S. 34). KI entlastet – aber das Urteilsvermögen und die ethische Abwägung liegen beim Menschen. Dieses Mindset muss im Operating-Model verankert sein, etwa durch Freigabeschritte, regelmäßige Evaluation der KI-Entscheidungen und klare Verantwortliche für jedes KI-Modul.

Governance und Leitplanken: Vom AI Act bis zur Firmenrichtlinie

Gerade im Mittelstand besteht die Gefahr, KI-Projekte laufen „unter dem Radar“. Doch mit der kommenden Regulierung wird das riskant. Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen, je nach Risiko ihrer KI-Anwendungen, Risikomanagement, Dokumentation, Transparenz und menschliche Überwachung sicherzustellen. Unternehmen sollten daher jetzt interne KI-Leitlinien erarbeiten. Was sind erlaubte und nicht erlaubte KI-Anwendungen? Wie stellen wir Datenschutz sicher? Wer prüft unsere KI-Modelle auf Fairness, Bias oder Fehler? Diese Fragen gehören in eine KI-Governance, idealerweise verankert in Unternehmensrichtlinien oder im Compliance-System.

Ein KI-Governance-Board (oder Lenkungskreis) kann eingerichtet werden, besetzt mit Geschäftsleitung, IT-Leitung, Datenschutz und Fachexperten. Dieses Gremium bewertet KI-Projekte vor dem Start (ähnlich einem Investitionsantrag) und überwacht laufende Systeme. Beispielsweise könnte es Anforderungen festlegen, dass jedes KI-Modell vor Live-Betrieb einen Bias-Check und einen Explainability-Report vorlegen muss. Moderne Tools aus dem Bereich AI Security & Trust helfen dabei, die Modelle zu prüfen – von Prompt Injection-Tests bis zu Erklärbarkeit (XAI)-Analysen.

Ein weiterer Governance-Aspekt ist der Datenschutz. KI braucht Daten, aber personenbezogene Daten unterliegen strengen Regeln (DSGVO). Das Operating-Model muss Richtlinien zur Anonymisierung, Datenaufbewahrung und Einwilligungen beinhalten. Geschäftspartner, Cloud-Anbieter oder KI-Dienstleister müssen glaubwürdig versichern, Daten nicht zweckzuentfremden. Hier helfen vertragliche Vereinbarungen, Audits oder die Wahl souveräner KI-Plattformen. Beispielsweise „Sovereign AI“: Nvidia etwa arbeitet mit europäischen Cloud-Anbietern an souveränen KI-Clouds, die Daten sicher im Land halten und so Bedenken adressieren.[4]

Auch der ISO/IEC 42001-Standard unterstützt bei Governance: Er fordert etwa regelmäßige Risikobewertungen, Bias-Minderung, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Schulungen der Belegschaft. Wer diese Punkte ins Operating-Model übernimmt, erfüllt nicht nur ISO, sondern schafft ein robustes Fundament, um KI verantwortungsvoll zu skalieren.

Vom Pilot zum Rollout: Fahrplan für den Mittelstand

1. Bestandsaufnahme und Strategie: Analysieren Sie Ihre bisherigen KI-Piloten. Wo gab es Erfolge, wo Engpässe? Entwickeln Sie daraus eine KI-Strategie, die zum Geschäft passt. Definieren Sie Zielbereiche für KI (z. B. Effizienzsteigerung in Prozessen, neue datengetriebene Produkte). Setzen Sie Top-Management-Commitment fest – die Führung muss hinter der KI-Transformation stehen.
2. Organisationsstruktur anpassen: Entscheiden Sie, wo KI organisatorisch verankert wird. Empfehlenswert ist ein zentral koordiniertes KI-Team (Center of Excellence), das in die Geschäftsbereiche hineinwirkt. Richten Sie neue Rollen ein (Data Scientist etc.) oder qualifizieren Sie bestehende Mitarbeiter weiter. „Das Organigramm wird nie mehr so sein, wie es mal war“ – haben Sie Mut, tradierte Abteilungsgrenzen aufzubrechen, wenn nötig (KI jetzt!, S. 122).
3. Prozesse und Standards etablieren: Erstellen Sie ein unternehmensweit gültiges KI-Framework. Vom Ideenmanagement (wie werden Use Cases identifiziert und priorisiert?) über Entwicklungsstandards (Code-Standards, Testing, Metriken) bis zum Deployment-Prozess. Legen Sie Qualitätskriterien fest: z. B. mindestens X% Vorhersagegenauigkeit im Pilot bevor Rollout, definierte KPIs zur Erfolgsmessung (etwa ROI der KI-Lösung). Checklisten können helfen!
4. Pilotphasen bewusst steuern: Nutzen Sie Pilotprojekte weiterhin als Experimentierfeld, aber planen Sie sie schon mit Blick auf späteren Rollout. D.h.: Wählen Sie Technologien, die skalierbar sind (z. B. Cloud-Services, die man hochfahren kann). Dokumentieren Sie von Anfang an alles (Datenquellen, Parameter), um Wissen aufzubauen. Und setzen Sie Meilensteine: Nach einem erfolgreichen Prototyp (Phase 2) folgt ein Pilot in realer Umgebung – dieser sollte 6–9 Monate nicht überschreiten (KI jetzt!, S. 111). Ist er erfolgreich, entscheiden Sie schnell über die Skalierung. Zögern kostet Zeit und Motivation. Wenn nicht erfolgreich, ziehen Sie Erkenntnisse und starten – falls sinnvoll – einen neuen Zyklus.
5. Den Rollout systematisch angehen: Wenn der Pilot überzeugt, geht es an den Rollout (mehrere Werke, Standorte oder Abteilungen). Jetzt greift Ihr Operating-Model: Stellen Sie sicher, dass Infrastruktur bereitsteht (Skalierung von Rechenressourcen, Datenpipelines). Schulen Sie Anwender und schaffen Sie Akzeptanz: Kommunizieren Sie Erfolge des Piloten, adressieren Sie Ängste (Stichwort Arbeitsplatzverlust). Beginnen Sie mit “Leuchtturm”-Bereichen, die als Vorbild dienen, und weiten Sie dann aus.
6. Kontinuierliches Lernen und Verbessern: Nach dem Rollout ist vor dem Rollout – bleiben Sie agil. Etablieren Sie Feedback-Schleifen. Nutzerdaten, Fehlerraten der KI und Feedback der Mitarbeiter sollten regelmäßig ausgewertet werden. So verbessern Sie Modelle stetig. Hier zahlt sich Human-in-the-Loop aus. Menschen korrigieren Fehler der KI, und diese Korrekturen fließen als Trainingsdaten ein. Das Operating-Model sollte vorsehen, wie solche Erfahrungen zentral gesammelt und für zukünftige Projekte genutzt werden. Vielleicht richten Sie ein internes KI-Forum ein, wo Projektteams Erkenntnisse teilen.
7. Erfolge messen und kommunizieren: Zeigen Sie intern sowie extern die Mehrwerte Ihrer KI-Implementierung auf – anhand harter Zahlen (z. B. Prozess X jetzt 30% schneller, Fehlerrate um Y% reduziert, Umsatzplus durch KI-Produkt Z). Das überzeugt skeptische Stimmen und rechtfertigt weitere Investitionen. Setzen Sie daher auf realistische Erwartungsmanagement. Kleine schnelle Erfolge („Quick Wins“) schaffen Momentum, aber seien Sie ehrlich über benötigte Zeit für großen ROI.

Aktuelle Impulse: EU AI Act und ISO 42001 als Unterstützung

Zum Abschluss ein Blick auf zwei aktuelle Entwicklungen, die Ihren KI-Rollout unterstützen können:

• EU AI Act: Der AI Act der EU schafft ab 2025 verbindliche Regeln, vor allem für hochriskante KI (z. B. in Medizin, Fertigung). Nutzen Sie die Übergangszeit, um schon jetzt Compliance-Vorkehrungen zu treffen. Erstellen Sie ein Verzeichnis Ihrer KI-Systeme, führen Sie Risikoanalysen durch und implementieren Sie Mechanismen für menschliche Überwachung. Der Act fordert etwa nachvollziehbare Erklärungen und Robustheitstests – das lässt sich in Ihrem Operating-Model verankern. Durch proaktive Anpassung vermeiden Sie später kostspielige Nachrüstungen und positionieren sich als verantwortungsbewusster Anbieter.
• ISO/IEC 42001 (AI Management System): Die im Dezember 2023 veröffentlichte Norm bietet einen strukturierten PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) für KI-Systeme. Unternehmen können sich zertifizieren lassen, was Vertrauen bei Geschäftspartnern schafft. Der Standard umfasst u. a. Anforderungen an AI Risk Management, Ethikrichtlinien, ständige Überwachung und Stakeholder-Einbindung. Gerade für Mittelständler kann ISO 42001 eine Orientierung geben, um nichts Wesentliches zu vergessen – ähnlich wie ISO 9001 einst half, Qualitätsmanagement aufzubauen. ISO 42001 hilft Organisationen, KI-Risiken effektiv zu managen und Compliance wie den EU AI Act zu erfüllen.

Durch solche Leitplanken wird aus wildem KI-Aktionismus ein geordneter Prozess. Halten Sie sich aber vor Augen: Normen und Gesetze setzen Mindestanforderungen. Wer KI wirklich erfolgreich skalieren will, sollte darüber hinausgehen und Kulturwandel anstoßen – hin zu mehr Agilität, Experimentierfreude und bereichsübergreifender Zusammenarbeit.

Fazit: Vom Pilot zum Rollout ist es ein weiter Weg – aber ein gangbarer. Bauen Sie frühzeitig Ihr KI-Operating-Model auf, um diesen Weg strukturiert zu beschreiten. Der deutsche Mittelstand hat die Chance, KI „richtig“ zu machen: pragmatisch, menschenzentriert und im Einklang mit europäischen Werten. „Die KI-Revolution ist zu wichtig, um sie einigen Wenigen zu überlassen“ – holen Sie deshalb alle ins Boot: Geschäftsführung, Mitarbeitende, Partner. Dann wird aus dem erfolgreichen Pilotprojekt ein flächendeckender Rollout, der Ihrem Unternehmen echten Nutzen bringt.

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[1] https://www.cio.com/article/3850763/88-of-ai-pilots-fail-to-reach-production-but-thats-not-all-on-it.html

[2] https://commission.europa.eu/news-and-media/news/ai-act-enters-force-2024-08-01_en

[3] https://kpmg.com/ch/en/insights/artificial-intelligence/iso-iec-42001.html

[4] https://www.reuters.com/business/media-telecom/nvidias-pitch-sovereign-ai-resonates-with-eu-leaders-2025-06-16/

by Neo Pestel