Ist es notwendig, einen Chief AI Officer einzustellen, um effektiv zu sein?

Bereits 1.900 Ergebnisse auf LinkedIn in diesem Februar für eine Suche nach dem Titel “Chief AI Officer”. Manchmal ist die Rolle 100% auf KI konzentriert, während sie in anderen Fällen mit Positionen wie CTO (Chief Technical Officer) oder Chief Data Officer kombiniert wird.

Bei Artefact (ein auf data spezialisiertes Unternehmen) ging die Analyse noch weiter. “Wir haben die globale data-Basis von LinkedIn nach dem Einzelhandelssektor und großen Marken (sowohl B2C als auch B2B) gefiltert”, erklärt CEO Édouard de Mézerac. “Wir haben festgestellt, dass Unternehmen, die die generative KI (GAI) beschleunigen, bereits zwischen 1% und 2% Führungskräfte mit Data und KI-Profilen haben.

Eine weitere wichtige Erkenntnis: Innerhalb dieser 1% bis 2% sollte unserer Meinung nach mindestens ein Drittel an data governance arbeiten. Von diesem Ziel sind wir jedoch noch weit entfernt. Die Unternehmen messen diesen Profilen für ihre ‘data-Filialleiter’ nicht genügend Bedeutung bei.”

An dieser Stelle bringt die generative KI (GAI) eine alte Herausforderung zurück: die Fähigkeit eines Unternehmens, seine eigenen data zu organisieren und zu nutzen. Wir sprechen schon seit zehn (vielleicht fünfzehn) Jahren darüber, und jedes neue digitale Tool belebt die Diskussion neu. Aber dieses Mal fühlt es sich an wie ein “Jetzt oder nie”-Moment. Kein data, keine KI. Und genau deshalb scheint die Rolle des Chief AI Officer an Bedeutung zu gewinnen: ”Das ist nicht einfach ein weiterer ‘Chief Digital Officer'”, sagt Édouard de Mézerac. “Ich glaube nicht, dass diese Rolle verschwinden wird. Im Gegenteil, sie sollte eine Eckpfeilerposition sein, die der CEO vorantreiben oder sogar selbst verkörpern muss.”

Bei Artefact gibt es keinen Chief AI Officer; das gesamte Unternehmen hat sich in den letzten zehn Jahren auf Data und KI konzentriert.

“Wenn Kunden fragen, ob sie einen Chief AI Officer einstellen sollten”, fährt Édouard de Mézerac fort, “erinnere ich sie immer zuerst daran, dass alle ihre Konkurrenten Zugang zur gleichen KI haben werden. Nur sehr wenige werden ihre eigenen grundlegenden Modelle entwickeln! Was Wert schafft, ist die Fähigkeit, KI auf ihre eigenen data anzuwenden. Es ist also sinnvoll, einen Chief AI Officer zu haben - aber nur, wenn die Rolle auch Data umfasst. Sonst ist es nur Marketing.”

Für diese neue Rolle müssen viele Leute an Bord geholt werden, angefangen bei der Geschäftsleitung, die in der Regel aus Fachleuten im Alter von 45 bis 60 Jahren besteht, die ihre Karriere aufgebaut haben, ohne jemals über Data und KI nachdenken zu müssen. “Dies ist ein neues Thema, das auf der höchsten Ebene des Unternehmens vorangetrieben werden muss... und ich glaube sogar, dass der CEO diese Rolle selbst übernehmen oder zumindest die Person, die er damit betraut, sorgfältig auswählen und befähigen sollte”, fährt der CEO von Artefact, Édouard de Mézerac, fort.

“Die Dinge auf den Kopf stellen, ohne zu viele technische Schulden zu machen”

Chief Digital Officers könnten zu den potenziellen Kandidaten gehören, vorausgesetzt, sie haben einen starken technischen Hintergrund. Für jeden Anwendungsfall müssen Entscheidungen darüber getroffen werden, welche KI-Komponenten gekauft werden sollen, wie sie zusammengesetzt werden sollen, welche Partner gewählt werden sollen und ob mit amerikanischen oder chinesischen Unternehmen zusammengearbeitet werden soll. “Der Chief AI Officer ist hier, um zu stören; er muss die Dinge aufrütteln”, fasst Édouard de Mézerac zusammen. “Aber sie müssen auch schnell Ergebnisse liefern. Eine ihrer größten Herausforderungen wird es sein, schnell zu handeln, ohne zu viele technische Schulden zu machen.” Mit “technischen Schulden” meint er temporäre Lösungen, die sehr kostspielig werden können, jetzt, da die großen generativen KI-Anbieter in die “Money Time” eingetreten sind. “Die Integration eines Unternehmens-ChatGPT ist teuer. Ich rate dem Chief AI Officer, eng mit den IT-Teams zusammenzuarbeiten. In einigen Unternehmen unserer Kunden haben wir Data, KI und Legacy IT unter der Rolle des CTO zusammengefasst.’

Ihr zukünftiger Chief AI Officer ist, wie wir gesehen haben, weder eine zeitlich begrenzte Position noch eine externe Rolle: Es gibt keinen “vorübergehenden” Chief AI Officer. Diese Rolle wird nicht verschwinden, sobald sich KI in allen Geschäftsbereichen durchgesetzt hat, sondern soll sich im Laufe der Zeit etablieren.

Nicolas Gaudemet, der diese Position bei Onepoint seit März 2023 innehat, betont, dass “KI keine isolierte Funktion ist, sondern eine funktionsübergreifende.” Als er zu Onepoint kam, begann er damit, eine KI-Roadmap zu entwerfen: Welche KI-Entscheidungen sollten für jede der strategischen Prioritäten des Unternehmens getroffen werden? Er führte mehrere symbolträchtige Anwendungsfälle ein, wie z.B. Néo, einen Konversationsassistenten, der von den 3.500 Mitarbeitern des Unternehmens genutzt wird und nun als White-Label-Lösung angeboten wird. “In Anbetracht unseres Geschäfts hatten wir keine andere Wahl, als die Ärmel hochzukrempeln und ein generatives KI-Tool zu entwickeln, indem wir Komponenten auf der Grundlage unserer tatsächlichen Bedürfnisse zusammenstellten”, erklärt er. Die größte Herausforderung in seinem Arbeitsalltag? “Das unerbittliche Tempo! Die Dinge ändern sich jede Woche. Wir werden ständig umworben. Es gibt ständig neue Ankündigungen, und wir müssen auf dem Laufenden bleiben und herausfinden, was wirklich wichtig ist und was nicht”, sagt der Chief AI Officer.

Édouard de Mézerac fügt hinzu: “Verbringen Sie keine sechs Monate damit, Rollen und Verantwortlichkeiten zu definieren - verlieren Sie sich nicht in organisatorischen Details. Beginnen Sie sofort mit der Arbeit und begrenzen Sie die Anzahl der Anwendungsfälle: Sie werden Hunderte von Fällen vorfinden, aber es liegt an Ihnen, nur einen oder zwei für den Anfang auszuwählen. Schließlich sollten Sie sicherstellen, dass Sie schnell Initiativen zur Verbesserung der Qualifikation und zur Schulung einleiten: ”Es gibt zweifellos Qualifikationslücken, und Sie brauchen immer wieder Data-Wissenschaftler sowie Product Owner, die sowohl die geschäftlichen Anforderungen als auch die Herausforderungen der KI verstehen.“