Was ist ein AI Center of Excellence?

Es identifiziert erfolgskritische Use Cases, koordiniert die Entwicklung von AI-Anwendungen, stellt Best Practices und Tools bereit und sorgt dafür, dass AI-Projekte mit der übergeordneten Business-Strategie übereinstimmen. In einer Zeit, in der die Anforderungen an datenbasierte Entscheidungen, regulatorische Konformität und ethische Verantwortung stetig steigen, wird das AI CoE zum zentralen Hebel für den langfristigen Erfolg von AI-Initiativen. Ein gut aufgestelltes AI CoE ermöglicht es Unternehmen, schneller zu skalieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und den Wertbeitrag von AI messbar zu machen. Es schafft Vertrauen in technologische Lösungen, indem es Standards für „Responsible AI“ setzt, kontinuierlich Know-how aufbaut und agile Innovationsprozesse unterstützt.

Die wichtigsten Punkte im Überblick:

• Strategische Steuerung: Ein AI CoE definiert Ziele, Prioritäten und Richtlinien für AI-Initiativen entlang der Unternehmensstrategie.
• Effizienz und Skalierbarkeit: Standardisierte Prozesse, wiederverwendbare Modelle und zentrale Plattformen beschleunigen die Umsetzung.
• Fachübergreifende Zusammenarbeit: Das CoE fördert die enge Kooperation zwischen Data Scientists, Business-Stakeholdern und IT.
• Verantwortung und Transparenz: Es stellt sicher, dass ethische und regulatorische Anforderungen beim Einsatz von AI erfüllt werden.
• Innovationsförderung: Durch agile Methoden, Trainings und gezielte Use-Case-Auswahl wird eine nachhaltige AI-Kultur aufgebaut.

Ein AI Center of Excellence ist somit nicht nur ein organisatorisches Konstrukt, sondern ein wesentlicher Bestandteil einer zukunftsorientierten, datengetriebenen Unternehmensstrategie. Es unterstützt dabei, das transformative Potenzial von künstlicher Intelligenz verantwortungsvoll, wirksam und wertschöpfend zu entfalten.

1.1. Was ist ein AI Center of Excellence (CoE) und wie lässt es sich definieren?

Ein AI Center of Excellence (CoE) ist eine zentrale Organisationseinheit innerhalb eines Unternehmens, die darauf spezialisiert ist, den strategischen und effizienten Einsatz von künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) im gesamten Unternehmen zu fördern. Es dient als fachliche und operative Drehscheibe, um bewährte Verfahren, Technologien, Tools, Prozesse und Kompetenzen im Bereich der AI zu bündeln. Ziel ist es, AI-Initiativen systematisch zu identifizieren, zu koordinieren, weiterzuentwickeln und erfolgreich in der Praxis umzusetzen. Ein solches Zentrum wirkt nicht nur als Kompetenzträger, sondern auch als Berater, Innovationsmotor und Qualifizierungsinstanz. Es definiert Standards, entwickelt Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von AI (Responsible AI) und stellt sicher, dass AI-Anwendungen im Einklang mit der Unternehmensstrategie stehen. Beispiel: Ein internationaler Logistikkonzern setzt ein AI CoE auf, um global eine einheitliche Strategie für Lieferkettenoptimierung mit Hilfe von Machine Learning umzusetzen. Das CoE erstellt hierfür unternehmensweite Guidelines, stellt ein skalierbares Analyse-Tool bereit und schult lokale Standorte in der Nutzung von AI-Lösungen.

1.2. Welches Ziel verfolgt ein AI CoE im Unternehmen?

Das Ziel eines AI CoE besteht darin, den maximalen Nutzen aus AI-Technologien zu ziehen, indem sie systematisch, strategisch und verantwortungsvoll implementiert werden. Es unterstützt Unternehmen dabei, AI-Projekte mit hohem Geschäftswert (High-Value Use Cases) zu identifizieren und effizient umzusetzen, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Zu den konkreten Zielen zählen:

• Die Operationalisierung von AI-Strategien durch skalierbare Projektansätze schafft die Grundlage für eine unternehmensweite Nutzung von AI.
• Die Schaffung einer AI-getriebenen Unternehmenskultur fördert datengetriebene Entscheidungen in allen Abteilungen.
• Die Koordination zwischen Fachabteilungen und IT vermeidet ineffiziente Silostrukturen und verbessert die Zusammenarbeit.
• Die Risikominimierung durch standardisierte Verfahren und ethische Rahmenwerke stellt die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicher.

Beispiel: Ein Bankenverband nutzt sein AI CoE, um regulatorisch konforme Chatbots für den Kundenservice bereitzustellen. Das CoE fungiert hier als Qualitätssicherung und Schnittstelle zwischen Legal, IT und Customer Support.

1.3. Wie wird ein KI-Zentrum der Exzellenz erfolgreich aufgebaut?

Ein erfolgreiches AI CoE basiert auf sieben zentralen Bausteinen:

1. Die klare Zieldefinition sorgt dafür, dass die Aufgaben und Ziele des CoE konkret auf die Unternehmensstrategie abgestimmt sind.
2. Ein multidisziplinäres Team bestehend aus Data Scientists, Fachbereichsexperten, Projektmanagern, Ethik- und IT-Spezialisten vereint technisches Know-how mit strategischem Geschäftssinn.
3. Durch etablierte Governance-Strukturen werden Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten eindeutig definiert.
4. Die Bereitstellung einer skalierbaren Infrastruktur wie ML-Ops-Plattformen ermöglicht eine effiziente Entwicklung und Ausrollung von AI-Anwendungen.
5. Das systematische Use Case Management stellt sicher, dass Projekte nach Business Value, Umsetzbarkeit und Datenlage priorisiert werden.
6. Enablement & Training befähigen Mitarbeitende durch Schulungen und Zertifizierungen zu einem sicheren und effektiven Umgang mit AI.
7. Die Transparenz und Erfolgsmessung anhand von KPIs wie ROI, Time-to-Market oder Nutzerakzeptanz zeigt den Mehrwert des CoE sichtbar auf.

Beispiel: Ein Einzelhändler baut ein AI CoE auf, um dynamische Preisoptimierung zu ermöglichen. Ein zentrales Team entwickelt den Algorithmus, erstellt eine einheitliche Datenbasis und schult die Category Manager in der Interpretation der Vorschläge.

2.1. Welche Vorteile bietet die Integration von Künstlicher Intelligenz über ein AI CoE?

Ein AI CoE bietet eine Vielzahl von Vorteilen:

• Die zentrale Steuerung aller Projekte und Initiativen verbessert die Ressourcenallokation und schafft Synergien.
• Der strukturierte Know-how-Transfer zwischen den Teams ermöglicht die Übertragung erfolgreicher Ansätze auf andere Bereiche.
• Durch standardisierte Workflows, wiederverwendbare Module und Modellbibliotheken werden Projektlaufzeiten erheblich verkürzt.
• Ein etabliertes Risiko- und Qualitätsmanagement gewährleistet, dass AI-Modelle ethischen, rechtlichen und technischen Standards entsprechen.

Beispiel: Ein internationaler Automobilzulieferer setzt sein CoE ein, um Machine Learning Use Cases für Produktionsqualität, Lagerhaltung und Logistik zu synchronisieren. Die Wiederverwendbarkeit spart Entwicklungszeit und reduziert Fehler.

2.2. Wie verbessert ein AI CoE die Effizienz und Innovationsfähigkeit im Unternehmen?

Durch die Zentralisierung von KI-Kompetenzen und Ressourcen kann ein AI CoE viele ineffiziente Prozesse eliminieren. Gleichzeitig wird Innovation gefördert, da Experimente gefördert und Prototypen schneller umgesetzt werden können. Beispiel: In einem Versicherungsunternehmen identifiziert das CoE durch Datenanalyse neue Use Cases für prädiktive Schadenregulierung und automatisierte Risikoanalyse. Diese wären ohne das strukturierte Vorgehen und die Verfügbarkeit von Daten- und Modellressourcen kaum möglich gewesen.

2.3. Welche Rollen und Verantwortlichkeiten gibt es in einem AI Center of Excellence?

Ein leistungsstarkes AI CoE setzt auf folgende Rollen:

• Die Leitung des CoE ist verantwortlich für die strategische Ausrichtung, Priorisierung und das Stakeholder Management.
• Data Scientists & Engineers entwickeln, testen und deployen die AI-Modelle.
• AI Product Owner agieren als Bindeglied zwischen Fachbereich und Technik, um Anforderungen klar zu übersetzen.
• Ethik- und Compliance-Verantwortliche sorgen für die Einhaltung von Responsible AI-Prinzipien und rechtlichen Vorgaben.
• Change Manager & Trainer unterstützen die Organisation bei der Einführung und Anwendung neuer AI-Lösungen durch gezielte Schulungen.

Beispiel: In einem Handelskonzern koordiniert der AI Product Owner ein Projekt zur Kundenbedarfsprognose. Die Data Engineers liefern die Infrastruktur, die Data Scientists das Modell und das Change-Team schult die Filialleitung im Umgang mit den Empfehlungen.

3.1. Welche Best Practices sollten bei einem AI CoE angewendet werden?

Zu den bewährten Best Practices zählen:

• Projekte sollten stets mit einem konkreten Business-Ziel starten (Use Case First), um Mehrwert zu sichern.
• Die agile Vorgehensweise mit iterativen Entwicklungszyklen erlaubt schnelles Lernen, Feedback und Anpassungen.
• Die frühzeitige Einbindung relevanter Stakeholder verbessert die Akzeptanz und die Realitätsnähe der Lösung.
• Die Modularisierung von Komponenten wie Modelllogik, Dashboards oder APIs sorgt für technische Wiederverwendbarkeit und Skalierbarkeit.
• Erfolgsmessung über KPIs wie Accuracy, Cost Reduction oder User Adoption ist essenziell für strategische Steuerung und kontinuierliche Optimierung.

Beispiel: Ein Konsumgüterhersteller führt mit dem CoE ein automatisiertes Absatzprognosesystem ein. In agilen Sprints werden MVPs mit dem Vertrieb getestet, kontinuierlich verbessert und über ein zentrales Tool ausgerollt.

3.2. Welche Rolle spielen Governance und organisatorische Struktur bei der Implementierung eines AI CoE?

Governance definiert, wer entscheidet, überprüft und verantwortet, wie AI eingesetzt wird. Ohne klare Regeln kommt es zu doppelten Projekten, Compliance-Risiken oder Datenchaos.

Beispiel: Ein Finanzdienstleister setzt auf eine AI-Governance mit Freigabeprozessen für AI-Modelle, Rollenmodellen für Data Owners und Compliance-Gates vor dem Produktiveinsatz. Organisatorisch bewährt sich ein hybrides Modell: zentrale Steuerung, aber dezentrale Umsetzung. Dadurch bleibt das CoE steuernd, ohne operativ zu überlasten, und fördert gleichzeitig die Verantwortungsübernahme in den Fachbereichen.

3.3. Wie können AI-Modelle und -Anwendungen effektiv im AI CoE genutzt werden?

Effektive Nutzung beginnt mit Datenqualität und führt bis zur Wartung produktiver Modelle. Dafür ist ein reibungsloser MLOps-Prozess notwendig, der von der Entwicklung bis zum Monitoring reicht.

• Einheitliche Datenstandards und Zugriffskonzepte sorgen dafür, dass Modelle auf vertrauenswürdigen Daten basieren.
• Modell-Monitoring und automatisiertes Retraining verhindern Performanceverlust im Live-Betrieb.
• MLOps-Prozesse gewährleisten Versionierung, Testbarkeit und zuverlässiges Deployment.

Beispiel: Ein Telekommunikationsanbieter nutzt sein CoE, um prädiktive Netzausfallmodelle zentral zu betreiben. Diese werden kontinuierlich aktualisiert, über Dashboards ausgewertet und über APIs von Techniker-Apps genutzt.

4.1. Welche Fallstudien und praktischen Anwendungen zeigen erfolgreiche AI CoEs?

Erfolgreiche AI Centers of Excellence finden sich in unterschiedlichsten Branchen und Unternehmensgrößen. Sie verdeutlichen, wie KI gezielt eingesetzt werden kann, um operative Exzellenz, Innovationsfähigkeit und strategische Skalierbarkeit zu erreichen.

4.2. Welche bekannten AI Centers of Excellence gibt es weltweit?

Weltweit agieren zahlreiche AI CoEs als Innovationsführer und Standardschöpfer. Einige der wichtigsten sind:

• DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz): Als eines der größten KI-Forschungszentren Europas entwickelt das DFKI praxisnahe Lösungen für Industrie, Mittelstand und öffentliche Hand und unterstützt beim Transfer in die Wirtschaft.
• Tübingen AI Center: Teil des renommierten Cyber Valley, einem europaweit führenden Forschungsverbund im Bereich Maschinelles Lernen. Es verbindet Grundlagenforschung mit angewandten AI-Initiativen.
• Deloitte AI Institute: Das AI CoE von Deloitte vereint Beratung, Technologieentwicklung und Implementierung. Es fokussiert sich auf Responsible AI, Branchenspezifikationen und datengestützte Entscheidungsprozesse.
• AWS AI/ML CoE: Amazon Web Services bietet mit seinem Center skalierbare, cloud-native AI-Lösungen, inklusive Referenzarchitekturen, Train-the-Trainer-Programmen und Best Practices für Deployment.
• NIC (National Informatics Centre, Indien): Das staatliche AI CoE treibt die Digitalisierung im öffentlichen Sektor voran, beispielsweise durch AI-gestützte Verwaltungstools und Bürgerdialogsysteme.

Diese Institutionen zeigen exemplarisch, wie AI CoEs nicht nur Innovation vorantreiben, sondern auch ethische und regulatorische Standards mitprägen und Talente fördern.

4.3. Was können Unternehmen von führenden Organisationen mit erfolgreichen AI CoEs lernen?

Führende Organisationen mit etablierten AI CoEs zeigen, dass nachhaltiger Erfolg auf einer Kombination aus Strategie, Struktur und Kultur basiert.

Erstens verankern sie künstliche Intelligenz fest in der Unternehmensstrategie. Dies zeigt sich beispielsweise daran, dass AI-Ziele Teil der OKRs des Top-Managements sind und das AI CoE direkt an die Unternehmensleitung berichtet. Diese strategische Einbettung sorgt für Sichtbarkeit, Relevanz und Ressourcen.

Zweitens setzen sie konsequent auf Enablement und Wissensaufbau im gesamten Unternehmen. Mitarbeitende werden durch gezielte Schulungsprogramme, digitale Lernpfade und interne AI-Akademien auf den Umgang mit Daten, Modellen und Entscheidungslogiken vorbereitet. So entstehen neue Rollenprofile wie "Citizen Data Scientist" oder "AI Champion".

Drittens wird Responsible AI nicht nur postuliert, sondern institutionalisiert. Erfolgreiche CoEs verfügen über Ethikrichtlinien, Audits, Risikobewertungen und multidisziplinäre Governance Boards, um den Einsatz von AI nachvollziehbar, gerecht und sicher zu gestalten. Dabei spielt die Zusammenarbeit mit externen Partnern und Regulierungsbehörden eine wichtige Rolle.

Praxisimpuls: Unternehmen, die diese drei Erfolgsfaktoren – strategische Verankerung, interne Befähigung und gelebte Verantwortung – kombinieren, schaffen ein stabiles Fundament, auf dem AI nicht nur kurzfristige Effekte erzielt, sondern langfristige Innovationskraft entfalten kann.

Führende Organisationen machen drei Dinge besonders gut:

1. Sie verankern AI strategisch: AI ist nicht Experiment, sondern Teil der Business Strategy mit Vorstandsbeteiligung.
2. Sie investieren gezielt in Enablement: Mitarbeitende werden aktiv gefördert, um neue Kompetenzen aufzubauen – von Executive Briefings bis Data-Literacy-Kursen.
3. Sie operationalisieren Verantwortung: Responsible AI wird nicht nur diskutiert, sondern mit Audits, Ethik-Boards und klaren Prüfprozessen implementiert.

Lernimpuls: Unternehmen, die diesen Vorbildern folgen, bauen nachhaltige Strukturen auf, die über kurzfristige Piloten hinaus Wirkung entfalten.

5.1. Welche Herausforderungen treten häufig bei der Einrichtung eines AI CoE auf?

Die Einführung eines AI Centers of Excellence bringt oftmals typische Hindernisse mit sich, die Organisationen frühzeitig adressieren müssen:

• Erstens fehlt es häufig an einem klaren Mandat und Rückhalt aus dem Topmanagement. Wenn das AI CoE nicht strategisch verankert ist, bleiben Ressourcen knapp, Entscheidungswege lang und die Umsetzung zäh. Ohne Unterstützung der Unternehmensführung kann das CoE seine Steuerungsfunktion nicht wahrnehmen.
• Zweitens mangelt es an einer tragfähigen Dateninfrastruktur. Daten liegen in Silos, sind inkonsistent oder nicht in Echtzeit verfügbar. Das erschwert die Entwicklung valider AI-Modelle und mindert das Vertrauen in die Ergebnisse.
• Drittens ist der Fachkräftemangel im Bereich AI eine große Herausforderung. Data Scientists, Machine Learning Engineers und AI Ethicists sind am Markt hart umkämpft. Viele Unternehmen können weder mit Tech-Konzernen noch mit spezialisierten Start-ups konkurrieren, wenn es um die Rekrutierung geht.
• Viertens stößt man häufig auf kulturelle Widerstände gegenüber Automatisierung und AI. Mitarbeitende befürchten Jobverluste, Kontrollverlust oder Intransparenz. Ohne begleitendes Change Management entstehen Blockaden in den Fachbereichen.

Beispiel aus der Praxis: Ein europäischer Industriekonzern startet ein AI CoE, um seine Fertigungslinien durch Predictive Maintenance effizienter zu gestalten. Aufgrund mangelnder Datenqualität und ohne klar definierte Rollen kommt es zu parallelen Projekten, divergierenden Modellen und Misstrauen im operativen Betrieb. Erst nach Einführung eines Data-Governance-Modells und klaren Projektvorgaben kann das CoE Wirkung entfalten.

5.2. Mit welchen Strategien gelingt die erfolgreiche Implementierung eines AI Centers of Excellence?

Ein erfolgreiches AI CoE basiert auf einem durchdachten strategischen Rahmen und praxisbewährten Vorgehensweisen:

• Eine der wichtigsten Voraussetzungen ist ein Top-down-Commitment. Das AI CoE benötigt klare Rückendeckung auf Vorstandsebene. Nur wenn AI explizit in der Unternehmensstrategie erwähnt wird, kann das CoE Prioritäten setzen, Budgets planen und bereichsübergreifend agieren.
• Zugleich ist Bottom-up-Akzeptanz entscheidend. Fachbereiche müssen aktiv eingebunden und befähigt werden, eigene Use Cases zu identifizieren und mitzugestalten. Dies gelingt durch Co-Creation-Formate wie AI Innovation Labs oder interne Hackathons.
• Ein Minimum Viable Product (MVP)-Ansatz hilft dabei, schnelle Erfolge sichtbar zu machen. Statt monatelanger Konzeption wird ein erster Prototyp in wenigen Wochen live gebracht, getestet und iterativ verbessert. Das fördert Vertrauen und zeigt den praktischen Nutzen.
• Begleitend braucht es ein starkes Programm für Enablement und Change Management. Schulungen zu Data Literacy, Kommunikation von Erfolgsstories und persönliche Ansprechpartner (z. B. AI Ambassadors) helfen, Ängste zu nehmen und Neugier zu wecken.

Beispiel aus der Unternehmenspraxis: Ein Energieversorger führt ein AI CoE ein, das zunächst auf die Optimierung von Netzbelastung fokussiert. In enger Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team wird ein MVP für Lastprognosen umgesetzt. Die hohe Treffergenauigkeit überzeugt skeptische Stakeholder. Parallel werden AI-Schulungen für Teamleiter eingeführt, was die Akzeptanz in der Fläche deutlich erhöht.

5.3. Welche zukünftigen Entwicklungen und Trends beeinflussen AI CoEs?

Die Rolle von AI CoEs wird sich in den kommenden Jahren stark weiterentwickeln – getrieben von technologischen, regulatorischen und gesellschaftlichen Veränderungen:

• Ein bedeutender Trend ist die Verbreitung von Generative AI. Anwendungen wie ChatGPT oder DALL·E revolutionieren Content-Erstellung, Softwareentwicklung und Kundeninteraktion. AI CoEs müssen Prozesse schaffen, um diese Modelle sicher, sinnvoll und datenschutzkonform einzusetzen.
• Ein zweiter Trend betrifft Explainable AI (XAI). In sensiblen Bereichen wie HR, Finanzwesen oder Medizin wird es unerlässlich, dass AI-Entscheidungen nachvollziehbar sind. AI CoEs werden deshalb vermehrt Mechanismen zur Modelltransparenz und Ergebnisinterpretation integrieren – etwa durch Visualisierungstools oder Regelwerke.
• Drittens bringt der kommende EU AI Act verbindliche Anforderungen an Governance, Risikoklassifizierung, Dokumentation und Audits. AI CoEs übernehmen dabei eine zentrale Rolle als Compliance-Instanz – vergleichbar mit heutigen Datenschutzbeauftragten.
• Ein vierter, technischer Trend ist der Aufstieg von Data Mesh und Federated Learning. Daten müssen nicht mehr zentral gespeichert werden, sondern bleiben verteilt in Fachbereichen oder an externen Standorten. Das verändert Architektur und Rollenverständnis des CoE fundamental.

Beispiel: Ein internationaler Einzelhändler implementiert über das AI CoE ein auf Generative AI basiertes Content-System, das Produktbeschreibungen automatisiert erstellt. Das CoE definiert dabei Guidelines für Tonalität, prüft rechtliche Risiken und integriert Review-Mechanismen zur Qualitätssicherung.

Diese Entwicklungen zeigen: Die Zukunft der AI CoEs liegt in ihrer Fähigkeit, neue Technologien verantwortungsvoll zu operationalisieren – mit Fokus auf Skalierbarkeit, Vertrauen und messbaren Geschäftserfolg.

Die Dynamik im AI-Bereich wird die Arbeit von CoEs in den kommenden Jahren stark beeinflussen:

• Generative AI: Mit Tools wie ChatGPT oder Midjourney entstehen neue Anwendungsfelder – von Content-Erstellung bis Design.
• Explainable AI (XAI): Transparenz über Modellentscheidungen wird regulatorisch und ethisch zur Pflicht.
• AI Regulation: Der AI Act der EU wird verbindliche Standards für Governance, Risikobewertung und Nachvollziehbarkeit setzen.
• Data Mesh & Federated Learning: Neue Datenarchitekturen machen es möglich, AI-Modelle über verteilte Systeme hinweg zu trainieren.

AI CoEs müssen diese Entwicklungen antizipieren, aktiv gestalten und ihre Strukturen regelmäßig darauf ausrichten.

6.1. Was sind die wichtigsten Erkenntnisse über AI Centers of Excellence?

Ein AI Center of Excellence (AI CoE) ist weit mehr als ein kurzfristiges Innovationslabor. Es fungiert als strategischer Hebel für die digitale Transformation, indem es künstliche Intelligenz langfristig, verantwortungsvoll und skalierbar in der Organisation verankert.

Zentrale Erfolgsfaktoren sind dabei:

• Das AI CoE schafft klare Strukturen und Verantwortlichkeiten, sodass der AI-Einsatz nicht punktuell, sondern unternehmensweit abgestimmt erfolgt.
• Es sorgt dafür, dass vielversprechende AI Use Cases nicht nur erkannt, sondern auch effizient umgesetzt und skaliert werden können.
• Das Zentrum setzt auf Standardisierung von Methoden, Technologien und Governance, um Wiederverwendbarkeit zu fördern und Risiken zu minimieren.
• Schließlich sorgt ein gut geführtes CoE für ethisch vertretbare und rechtssichere AI-Anwendungen, indem es Responsible AI-Prinzipien implementiert und kontrolliert.

Beispiel aus der Unternehmenspraxis: Ein führender Automobilhersteller nutzt sein AI CoE, um konzernweit intelligente Produktionsoptimierung umzusetzen – mit messbarem Erfolg: kürzere Rüstzeiten, geringere Ausschussraten und gestiegene Transparenz in der Lieferkette.

6.2. Welche Empfehlungen gibt es für Führungskräfte und IT-Spezialisten zur Einführung eines AI CoE?

Führungskräfte sollten die Einführung eines AI CoE nicht als IT-Projekt betrachten, sondern als strategisches Transformationsvorhaben, das die gesamte Organisation betrifft. Dazu gehören folgende Empfehlungen:

• Es ist wichtig, AI explizit in der Unternehmensstrategie zu verankern. Nur wenn das Thema auf Vorstandsebene priorisiert wird, erhält das CoE die nötige Sichtbarkeit und Relevanz.
• Ein ausreichendes Startbudget ist essenziell – nicht nur für Technologie, sondern auch für Enablement, Kommunikation und Change Management.
• Die sichtbare Kommunikation erster Erfolge hilft, intern Vertrauen zu gewinnen und Akzeptanz aufzubauen. Frühzeitige Quick Wins und Pilotprojekte sind hier besonders hilfreich.

IT-Spezialisten tragen zum Erfolg bei, indem sie

• technische Machbarkeit und Skalierbarkeit von Use Cases bewerten und priorisieren,
• frühzeitig robuste Data Pipelines und MLOps-Prozesse implementieren, um Modelle zuverlässig betreiben zu können,
• auf Wiederverwendbarkeit und Standardisierung achten – etwa durch modulare Modellarchitekturen oder zentrale Governance-Richtlinien.

Praxisimpuls: Ein Handelsunternehmen hat den Aufbau seines AI CoE mit einem funktionsübergreifenden Kernteam gestartet. Die IT kümmerte sich um die Infrastruktur, das Business um die Use-Case-Definition, und die Geschäftsführung schuf den strategischen Rahmen. Dieses Setup ermöglichte eine schnelle Skalierung von AI-Anwendungen im Bereich Absatzprognose.

6.3. Welche weiterführenden Ressourcen und Unterstützungsmöglichkeiten stehen zur Verfügung?

Für Unternehmen, die ein AI CoE aufbauen oder optimieren möchten, gibt es zahlreiche hochwertige Informationsquellen und Partnerschaften. Einige besonders empfehlenswerte Ressourcen sind:

• IBM Think AI CoE Hub: Diese Plattform bietet bewährte Strategien, strukturierte Frameworks und inspirierende Success Stories aus der Praxis.
• Microsoft Cloud Adoption Framework für AI CoEs: Mit konkreten Tools, technischen Leitfäden und Governance-Vorlagen für Cloud- und AI-Transformationen.
• AWS AI/ML Blog: Hier finden sich aktuelle Use Cases, Architekturvorschläge und Tipps zur effizienten Infrastruktur-Skalierung.
• Deloitte AI Institute: Dieses Netzwerk liefert tiefe Einblicke in Responsible AI, branchenspezifische Implementierungen und AI-Leadership.
• Forschungspartner wie das DFKI oder das Tübingen AI Center: Diese Einrichtungen bieten Zugang zu innovativer Grundlagenforschung, Talentförderung und industrieübergreifendem Wissenstransfer.

Darüber hinaus bieten spezialisierte Beratungsunternehmen wie fme, ClueOne oder Bravent maßgeschneiderte Unterstützung beim Aufbau und bei der Skalierung eines AI CoE – von der strategischen Roadmap bis zum operativen Roll-out.