HandsOn AI Operating Model. Zwei Ebenen. Sechs Domänen. Ein Kern.
Das Modell beschreibt, wie eine Organisation aufgebaut sein muss, damit KI in ihr wirkt. Es überträgt Galbraiths Star Model, die center-led Strukturen von Kates und Kesler und Worrens axiomatisches Design in den Kontext von KI.
Klicken Sie auf eine Domäne. Das Modell im Detail.
Das Fundament legt die Führung fest. Die Leitplanken erleben die Mitarbeitenden im Alltag. In der Mitte liegt das Human-AI Interface, verbunden mit jeder Domäne.
Strategie & Wert
Strategy & Value Architecture
Wo lohnt KI?
Wo schafft KI einen Wettbewerbsvorteil, wo nur Effizienz? Use-Case-Portfolio, Build, Buy oder Partner, die Kosten der Autonomie und was im Kern bleibt.
Organisation
Organizational Structure
Wer verantwortet KI?
Zentrales Center of Excellence, föderiertes Modell oder center-led Hybrid mit AI Hub und Embedded AI Leads. Berichtslinien, AI Owner und AI Steward.
Governance
System Governance
Welche Regeln gelten?
Das passende Governance-Framework, Risikostufen nach EU AI Act, benannte Verantwortung je System und Steuerung über den ganzen Lebenszyklus. Gebaut nach Verhältnismäßigkeit.
Entscheidungen
Decision Architecture
Wie fallen Entscheidungen?
Das Register der Entscheidungsrechte: Je Entscheidungstyp, welche Rolle mit welcher Autonomiestufe entscheidet und wer diese Zuordnung ändern darf. Eskalationswege sind dokumentiert.
Prozesse
Process & Workflow Architecture
Wie läuft die Arbeit?
Drei Ansätze nebeneinander: KI als Overlay, KI-integriertes Redesign, KI-first. Welcher Prozess welche Behandlung bekommt, in welcher Reihenfolge, mit welchem Budget. Das Designwerkzeug dafür ist CLEAR.
Kompetenzen
Capabilities & Culture
Was muss das Team können?
Lernpfade für fünf Zielgruppen, von der Geschäftsführung bis zur operativen Ebene. Die Entscheidung über ein Hochrisiko-System verlangt eine andere Kompetenz als die tägliche Copilot-Nutzung.
Human-AI Interface
Die organisatorische Architektur für Entscheidungen und Verantwortung, wenn Menschen und KI-Systeme gemeinsam für Ergebnisse einstehen. Für jedes KI-Werkzeug legt es fest, wer entscheidet, wer verantwortet, wie das System lernt und in welchen Grenzen es arbeitet.
- Wer entscheidet?
- Wer verantwortet?
- Wie lernt das System?
- In welchen Grenzen?
Das Human-AI Interface. Die Grenze zwischen Mensch und KI.
Jeder Einsatz von KI erzeugt eine Grenze: den Punkt, an dem menschliches Urteil endet und KI handelt. Wo diese Grenze liegt, wie sie gesteuert wird und wer die Ergebnisse verantwortet, ist eine Frage des Organisationsdesigns.
- F1
Wer entscheidet?
Wer KI-Ergebnisse als Grundlage für Handeln akzeptieren darf, auf welcher Autonomiestufe und unter welchen Bedingungen.
- F2
Wer verantwortet?
Auch wenn die KI gehandelt hat, bleibt die Verantwortung bei einem Menschen. Sie lässt sich an kein Modell abgeben.
- F3
Wie lernt das System?
Aus wessen Urteil sich das System verbessert, wie Fehler erkannt und Signale erfasst werden.
- F4
In welchen Grenzen?
Unter welchen Bedingungen KI ohne Prüfung arbeiten darf, und welche Auslöser einen Menschen zurückholen.
Vier Autonomiestufen. Eine Designentscheidung je Entscheidungstyp.
Jeder Entscheidungstyp, an dem KI beteiligt ist, sitzt auf einer von vier Stufen. Die Stufe hat Folgen für Kosten und Kompetenz und wird deshalb bewusst gesetzt.
KI empfiehlt, Menschen entscheiden jedes Mal.
KI führt aus, Menschen prüfen Stichproben und behandeln Ausnahmen.
KI läuft durchgehend innerhalb der Regeln, Menschen überwachen auf Systemebene.
KI steuert mehrstufige Abläufe, Menschen greifen bei Eskalationen ein.
- KI führt aus
- Mensch prüft
- Überwachung auf Systemebene
- Eskalation
Vier Reifestufen. Gemessen je Domäne.
Der Reifegrad einer Organisation ergibt sich aus der Ausgestaltung aller sechs Domänen. Das Whitepaper beschreibt außerdem, welche Domänen beim Übergang in die nächste Stufe zuerst bewegt werden.
- Stufe 0Unstructured
- Stufe 1Augmented
- Stufe 2Embedded
- Stufe 3Agentic
Technology second. Bewusst ohne Technologie-Domäne.
Technik ist Voraussetzung für alles, was das Modell beschreibt: Strategie braucht Daten, Governance braucht Monitoring, Entscheidungsrechte brauchen Protokolle. Diese Voraussetzungen klären wir in jedem Projekt, gemeinsam mit unseren Partnern. Ihren Platz haben sie in Beschaffung, IT-Architektur und Plattformstrategie.
Welche LLM-Plattform nutzen wir?
Wie steuern wir die Entscheidungen, die dieses System in unserem Namen trifft?
Drei Fragen. Für Ihre nächste Vorstandssitzung.
- Q01 · Entscheidungsarchitektur
Sind Ihre Autonomiestufen formal gesetzt?
Für welche Entscheidungstypen ist festgelegt, auf welcher Stufe KI arbeiten darf, und wer hat diese Zuordnung genehmigt?
- Q02 · Governance
Wissen Sie, wer welches System verantwortet?
Wer ist als AI Owner und AI Steward für jedes produktive KI-System eingetragen, und wie oft wird das geprüft?
- Q03 · Prozessarchitektur
Welcher Kernprozess wurde neu entworfen?
Welcher Kernprozess wurde für KI vollständig neu gestaltet, und wo liegt KI nur als Overlay auf dem bestehenden Ablauf?
