Ein zentrales Kompetenzzentrum für KI klingt nach Großkonzern-Bürokratie?
Im Gegenteil: Gerade kleine Unternehmen, KMUs und Teams profitieren von einem schlanken, pragmatischen Ansatz, wenn sie drei Denkfehler vermeiden.
Alltag im Mittelstand:
Teams experimentieren seit Monaten mit KI. Das Marketing testet Chatbots, der Vertrieb probiert Verkaufsprognosen, die IT baut Datenmodelle. Jeder macht sein Ding.
Das Problem: Niemand weiß, was die anderen tun. Erkenntnisse bleiben in Silos stecken. Datenschutzfragen werden dreimal parallel geklärt. Und die Frage, wer sich strategisch um KI kümmert, bleibt ungeklärt.
Noch schlimmer: Ihre besten Pilotprojekte schaffen es nicht in den produktiven Betrieb. Sie stecken in der Proof-of-Concept-Falle fest, dem berüchtigten "AI Death Valley", in dem laut Lünendonk-Studie 2025* rund 70 Prozent aller KI-Prototypen versanden.
Abhilfe kann die strukturierte Einführung von KI sein.
Mithilfe eines KI Centers of Excellence. Und nein, das ist kein Bürokratie-Monster. Es ist die Brücke zu einer Zukunft, in der KI eine transformative Rolle im Unternehmen spielt. Wenn es richtig aufgesetzt ist.
In diesem Artikel geht es darum, warum ein KI Center of Excellence Sinn macht, welche drei Denkfehler du vermeiden darfst und wie du in 30 Tagen mit einem Minimal Viable KI Center of Excellence starten kannst.
Das Paradoxon der KI-Initiativen: Die Proof-of-Concept-Falle
Unternehmen starten KI-Projekte. Sie experimentieren, testen Tools, bauen erste Prototypen. Doch dann passiert etwas Seltsames: Die Projekte versanden.
Die Zahlen sprechen eine klare Sprache:
Nur 30 Prozent der KI-Prototypen schaffen es in den produktiven Betrieb. Das ist die "Proof-of-Concept-Falle", eine Kluft zwischen erster Begeisterung und skalierbarer Wertschöpfung.
Die Gründe liegen selten in der Technik. Es sind organisatorische Hürden, unklare Verantwortlichkeiten und isoliert arbeitende Teams.
Gleichzeitig zeigen Studien: Unternehmen mit einem etablierten KI Center of Excellence treffen 35 Prozent schneller datengetriebene Entscheidungen und steigern ihre Produktivität um 20 Prozent.
Die Kosten des Chaos:
- Doppelarbeit: Teams arbeiten an ähnlichen Problemen, ohne voneinander zu wissen
- Fragmentierung: Lösungen sind nicht übertragbar, jeder baut sein eigenes Ding
- Schatten-KI: KI-Entwicklungen außerhalb der Kontrolle des Unternehmens - und das mit erheblichen Compliance-, Sicherheits- und Reputationsrisiken
Das gewinnst du mit einem KI Center of Excellence:
- gebündeltes Know-how
- skalierbare Best Practices
- klare Verantwortlichkeiten
- strategische Ausrichtung ohne Bürokratie.
Es ist das strategische Gegenmittel zur Schatten-KI, indem es einen sicheren, unterstützten Weg für Innovationen bietet.
Denkfehler #1: "Ein KI Center of Excellence ist nur für Konzerne"
Realität: Du kannst mit 1 bis 3 Personen, einem Use Case und 90 Tagen starten.
Viele denken, ein KI Center of Excellence braucht ein großes Team, ein eigenes Budget und Monate Vorlaufzeit. Das stimmt nicht. Es geht auch mit einem schlanken KI Center of Excellence.
Was du wirklich brauchst:
- Ein Kernteam: 2–3 Personen (keine Vollzeitrollen, sondern 20–30 % Kapazität reichen)
- Einen konkreten Use Case: Etwas, das ein echtes Geschäftsproblem löst
- 90 Tage Zeit: Für einen ersten Pilot
Beispiel aus der Praxis:
Ein mittelständisches Unternehmen startet mit einem Mini-KI Center of Excellence mit ein bis drei Personen, Hauptverantwortlicher ist KI-Stratege.
Ihr erster Use Case: Automatisierte Bearbeitung von Kundenanfragen.
Das Ergebnis nach 90 Tagen: Bearbeitungszeit um 30 % reduziert, Erkenntnisse dokumentiert, Template für andere Teams erstellt.
Warum das funktioniert:
Ein Minimal Viable KI Center of Excellence bzw. ein schlankes KI Center of Excellence vermeidet die Falle der Überplanung. Statt monatelang Strukturen zu designen, startest du mit einem konkreten Projekt. Du lernst durch Tun und baust das KI Center of Excellence iterativ auf.
Wie Microsoft** betont: "Unternehmen in frühen Phasen profitieren von einem zentralisierten KI Center of Excellence, um Expertise zu konsolidieren. Mit zunehmender Reife wird es zum Berater, der Teams befähigt."
Denkfehler #2: "Ein KI Center of Excellence bremst uns aus"
Realität: Ein gut aufgestelltes KI Center of Excellence ist ein Enabler, kein Flaschenhals.
Viele befürchten, ein KI Center of Excellence wird zum Gremium, das Projekte genehmigen muss. Bürokratie pur.
Das Gegenteil ist richtig – wenn du diese drei Prinzipien befolgst:
1. Wissenstransfer statt Silos
Best Practices, Lessons Learned und Templates werden zentral dokumentiert und geteilt. Teams lernen voneinander, statt dieselben Fehler zu wiederholen.
Deine Umsetzung:
Etabliere ein einfaches Wissenstransfer-Format – monatliche "KI-Lunch-Sessions", ein internes Wiki oder ein Slack-Channel. Hauptsache: Erkenntnisse werden geteilt.
2. Governance ohne Blockade
Klare Leitplanken für Datenschutz, Ethik und Compliance - leichtgewichtig, nicht bürokratisch. Das KI Center of Excellence sorgt dafür, dass Projekte schnell starten können, ohne regulatorische Risiken einzugehen.
Deine Umsetzung:
Definiere 3 bis 5 Leitplanken für Datenschutz, Ethik, Transparenz. Nicht: Ein 50-seitiges Handbuch. Sondern: Klare If/Then-Regeln, die Projekte beschleunigen.
3. Skalierung von Erfolgen
Pilotprojekte werden systematisch evaluiert. Was funktioniert, wird skaliert. Was nicht funktioniert, wird transparent dokumentiert - als Lernressource.
Deine Umsetzung:
Nach jedem Pilot: Kurze Retrospektive. Was hat funktioniert? Was nicht? Was lernen wir daraus? Dokumentiere die Erkenntnisse und teile sie.
Denkfehler #3: "Wir brauchen erst eine perfekte Strategie"
Realität: Die beste Strategie entsteht nicht am Reißbrett, sondern im Tun.
Ich sehe das immer wieder: Unternehmen wollen erst die perfekte KI-Strategie entwickeln, bevor sie starten. Monate vergehen mit Workshops, Konzepten, Präsentationen.
Mein Ansatz: Start with Quick Wins.
Wähle einen Use Case, der in 90 Tagen validiert werden kann. Baue ein Minimal Viable Product (MVP), teste es mit echten Nutzern, lerne, iteriere. Erfolg schafft Momentum.
Beispiel aus meiner Praxis:
Ein Kunde will eine umfassende KI-Strategie entwickeln. Besser: Mit einem konkreten Problem starten. 90 Tage. Dann schauen, was die Learnings sind. Parallel gerne an der Strategie arbeiten. Nicht warten!
Das Ergebnis:
Nach 90 Tagen gibt es eine funktionierende Lösung inklusive klarer Erkenntnisse über Datenverfügbarkeit, Governance-Anforderungen und Team-Kompetenzen. Die Strategie hat sich aus der Praxis entwickelt und ist jetzt reif für's Papier. Nicht umgekehrt.
So startest du dein (kleines) KI Center of Excellence in 30 Tagen
Du willst loslegen? Diese 7 Schritte helfen dir, dein KI Center of Excellence in den nächsten 30 Tagen zu starten (unabhängig von der Unternehmensgröße):
1. Definiere Ziel und Scope
Wähle einen konkreten Use Case mit messbarem Business-Impact.
Nicht: "Wir wollen KI nutzen."
Sondern: "Wir wollen die Bearbeitungszeit von Kundenanfragen um 30 % reduzieren."
2. Bilde ein Kernteam (1–3 Personen)
- Ein:e KI-Strateg:in (verbindet Business und Technologie)
- Ein:e Datenexpert:in (wird virtuell dazugeholt)
- Ein:e Governance-Verantwortliche:r (wird virtuell dazugeholt)
Keine Vollzeitrollen: 20 bis 30 % Kapazität reichen für den Start.
3. Identifiziere Quick Wins
Welcher Use Case lässt sich in 90 Tagen validieren? Priorisiere nach:
- Impact: Löst es ein echtes Problem?
- Machbarkeit: Haben wir die Daten/Ressourcen?
- Lernpotenzial: Was lernen wir daraus für andere Projekte?
4. Etabliere Wissenstransfer
Monatliche "KI-Lunch-Sessions", ein internes Wiki oder ein Slack-Channel. Oder Newsletter. Hauptsache: Erkenntnisse werden geteilt.
5. Lege Governance-Prinzipien fest (leichtgewichtig!)
Definiere 3 bis 5 Leitplanken für Datenschutz, Ethik, Transparenz.
Beispiel:
- Personenbezogene Daten werden nur mit expliziter Einwilligung genutzt
- Jedes KI-Projekt durchläuft ein 30-Minuten-Governance-Check (Checkliste: Datenschutz, Ethik, Tool-Freigabe)
- Entscheidungen von KI-Systemen müssen nachvollziehbar sein
- Wir verwenden ausschließlich genehmigte KI-Tools (erstelle eine Liste)
6. Setze messbare Ziele
Was willst du in 90 Tagen erreicht haben? Definiere 2 bis 3 KPIs.
Beispiel:
- Bearbeitungszeit um 30 % reduziert
7. Sichere Kommunikation und Sichtbarkeit
Informiere die Organisation: Was macht das KI Center of Excellence? Wie können Teams davon profitieren? Was kann ich tun, um das Team zu befähigen? Transparenz schafft Akzeptanz.
Wann macht ein KI Center of Excellence Sinn und wann (noch) nicht?
Ein KI Center of Excellence macht Sinn, wenn:
- Du mehr als ein KI-Projekt in der Pipeline hast
- Teams bereits mit KI experimentieren, aber es fehlt an Koordination
- Du Governance-Risiken systematisch adressieren willst
- Du KI-Talente effizient nutzen möchtest
- Du Tool-Wildwuchs und Schatten-KI vermeiden willst
- Du eine kritische Unternehmensgröße von über 10 Personen erreicht hast
Ein KI Center of Excellence passt (noch) nicht, wenn:
- Du noch in der Orientierungsphase bist und nicht weißt, ob KI für dein Geschäftsmodell relevant ist (Spoiler: KI muss nicht unbedingt das Geschäftsmodell transformieren, sie kann auch einfach Prozesse beschleunigen)
- Du keine internen Ressourcen hast (dann hole dir einen KI-Strategen bzw. Berater an Bord, der mit dir startet - frag mich gerne)
- Dein Unternehmen sehr klein ist (unter 10 Personen - dann reicht eine:e KI-Verantwortliche:r, sprich, jemand der den "KI-Hut" auf hat)
Das Wesentliche auf den Punkt gebracht
Ein KI Center of Excellence ist kein Bürokratie-Monster, sondern ein Enabler – wenn du es schlank und pragmatisch aufsetzt
1 bis 3 Personen, 1 Use Case, 90 Tage reichen für den Start. Du brauchst keine neue Abteilung
Wissenstransfer, leichtgewichtige Governance und Skalierung von Erfolgen sind die drei Kernmechaniken
Quick Wins schaffen Momentum. Starte mit einem konkreten Projekt, lerne durch Tun, iteriere
Governance ohne Blockade: Definiere klare Leitplanken, die Projekte beschleunigen - nicht bremsen
Messbare Ziele sind Pflicht. Ein KI Center of Excellence rechtfertigt sich durch Impact, nicht durch Existenz
Das KI Center of Excellence wächst mit: Starte zentralisiert, entwickle dann dein KI Center of Excellence zum Berater
Dein nächster Schritt
Brauchst du Unterstützung beim Aufbau deines KI Center of Excellence?
Schreib mir - wir klären in 20 Minuten, welcher Quick Win für ich Sinn macht und wie du starten kannst. Termin holen
*Quelle: Lünendonk-Studie "AI Transformation – Von der Experimentierphase zur produktiven Skalierung", September 2025, Link
**Microsoft, "Establish an AI Center of Excellence", Cloud Adoption Framework for Azure, Link