KKC_0215 | Chief AI Officer: Mandat, Macht, Messbarkeit

Die Rolle des Chief AI Officer entscheidet darüber, ob KI im Unternehmen als Sammlung von Piloten verpufft oder als steuerbares Wertschöpfungssystem skaliert. In diesem Seminar erarbeiten Sie ein belastbares CAIO-Rollenprofil mit Mandat, Entscheidungsrechten und klaren Schnittstellen zu CIO, CDO, CTO, CISO, Legal und den Fachbereichen. Sie lernen, wie Sie ein Operating Model wählen, das zur Organisation passen: zentral, föderiert oder hybrid, inklusive Verantwortlichkeiten, Budgetlogik und Eskalationswegen.

Ein Schwerpunkt liegt auf AI Governance, Risk und Compliance. Sie strukturieren Policies, Standards und Freigabeprozesse so, dass Innovation möglich bleibt, aber Nachweis- und Kontrollpflichten erfüllt werden. Dazu gehören Themen wie EU AI Act-Rollen und Dokumentationsanforderungen, Vendor-Risk, Modellrisiken wie Bias, Drift und Halluzinationen sowie praktikable Guardrails und Human-in-the-Loop-Mechanismen.

Damit KI messbar wird, bauen Sie ein Use-Case-Portfolio mit Intake, Priorisierung und Stage-Gates auf. Sie definieren KPIs für Adoption, Qualität, Risiko und ROI und lernen Stop/Scale-Entscheidungen nachvollziehbar zu begründen. Ergänzend behandeln Sie GenAI-Strategie (Build vs.

Buy vs. Partner, RAG, Tool-Use, Agenten) sowie Mindestanforderungen an Plattform, MLOps, Monitoring und Incident Response. Am Ende nehmen Sie einen Blueprint mit, den Sie direkt als CAIO-Playbook nutzen können.

• Aufgaben, Mandat und Verantwortlichkeiten eines Chief AI Officer definieren
• Schnittstellen zu CIO, CDO, CTO, Legal, Compliance und Fachbereichen klären
• KI-Initiativen priorisieren und in ein steuerbares Portfolio überführen
• Messgrößen für Nutzen, Risiko, Kosten und Adoption entwickeln
• Governance, Entscheidungsrechte und Eskalationswege gestalten
• Skalierung von KI-Vorhaben organisatorisch vorbereiten

Das Angebot richtet sich an Geschäftsleitungen, C-Level, KI-Verantwortliche, Transformationsmanager/innen, Strategieteams und Organisationen, die eine CAIO-Rolle aufbauen oder professionalisieren möchten.

• Grundverständnis von Daten, KI und typischen Unternehmensprozessen.
• Erfahrung in Projekt-, Produkt- oder Linienverantwortung ist hilfreich.

• CAIO-Mandat und Operating Model
  • Auftrag, Entscheidungsrechte, Budgetlogik
  • Zusammenspiel mit CIO, CDO, CTO, CISO, Legal
  • Rollenabgrenzung zu Data Office und Innovation
  • Organisationsmodelle: zentral, föderiert, hybrid
• AI Governance, Risk & Compliance (GRC)
  • AI Policy, Standards, Freigabeprozesse
  • EU AI Act: Rollen, Pflichten, Nachweise
  • Modellrisiken: Bias, Drift, Halluzinationen
  • Third-Party- und Vendor-Risk für KI
• Use-Case-Portfolio und Value Management
  • Use-Case Intake, Priorisierung, Stage-Gates
  • Business Case, TCO, Nutzenhypothesen
  • KPIs: Adoption, Qualität, Risiko, ROI
  • Stop/Scale-Entscheidungen sauber begründen
• GenAI-Strategie und Produktisierung
  • Build vs. Buy vs. Partner: Entscheidungsmatrix
  • RAG, Tool-Use, Agenten: wann sinnvoll
  • Prompting, Guardrails, Human-in-the-Loop
  • Wissensmanagement und Datenzugriffe
• AI Engineering, MLOps und Plattform
  • Zielbild: AI Platform, Model Registry, Feature Store
  • Deployment, Monitoring, Incident Response
  • Evaluationsframeworks und Red-Teaming
  • Security-by-Design und Zugriffskonzepte
• People, Skills und Change
  • Skill-Matrix: Data, Product, Risk, Legal, Ops
  • Center of Excellence vs. Enablement-Teams
  • Kommunikation, Trainings, Community of Practice
  • KI-Nutzung im Alltag: Regeln, Kultur, Anreize