Wer heute LinkedIn öffnet, sieht sie überall: Stellenanzeigen für einen Chief AI Officer oder Head of AI. Eine aktuelle Untersuchung zeigt, dass vor wenigen Jahren nur 6 % der Unternehmen einen CAIO hatten, heute sind es 78 %. Robert erinnert das an die Zeit vor zehn bis fünfzehn Jahren, als jedes Unternehmen einen Chief Digital Officer brauchte. Kaum einer dieser ersten CDOs war erfolgreich.

Michi sieht das weniger als Fehler. Für ihn waren die ersten CDOs „Kanonenfutter": eine Rolle, die man geschaffen, ausprobiert und wieder abgeschafft hat. Viele Organisationen wären ohne sie trotzdem nicht da, wo sie heute sind. Robert und Michi sind sich einig, dass im Zielbild eines Unternehmens in fünf bis sieben Jahren kein CAIO mehr vorkommt, weil KI dann ganz normal in Marketing, Produktion und Accounting mitläuft. Einen Chief Excel Officer gibt es schließlich auch nicht. Der Abstand zwischen heute und diesem Zielbild ist aber so groß, dass es eine Rolle braucht, die die Transformation treibt.

Diese Transformation ist vor allem ein neues Operating Model. IT wird von der Supportfunktion zum Teil der Wertschöpfung, und Rollen wie Data Scientists oder Entwickler wandern in die Fachbereiche. Daraus ergeben sich die praktischen Fragen der Folge: Reicht ein Head of IT oder Head of AI, oder muss die Rolle auf C-Level sitzen? Wie misst man die Ergebnisverantwortung eines CAIO, der keinen Umsatz verantwortet? Und wie gewinnt man einen CFO, dessen Kernziel Stabilität und Effizienz ist? Michis Antwort: Der CAIO macht von Tag eins an die Effizienzgewinne durch KI sichtbar und finanziert damit die großen, wertschöpfenden Projekte gegen.

Für den Mittelstand zeigt die Folge, warum die Rolle auf Zeit und durchaus extern besetzt werden kann und warum die klassische IT dabei nicht verliert, sondern verantwortungsvoller wird. Wenn im Marketing Vibe Coding stattfindet, muss am Ende die IT dafür sorgen, dass es mit den SAP-Daten spricht und sicher betrieben wird.

Jeder soll Unternehmer im Unternehmen sein – das wünscht sich fast jedes Top-Management. Doch was passiert, wenn plötzlich mehr gute Ideen auf dem Tisch liegen, als die Organisation umsetzen kann? In vielen Unternehmen entscheidet dann still die Lautstärke: Wer am lautesten schreit, kriegt das Funding. Darum geht es im dritten Digital Matters Executive Briefing, dem kompakten Format für Entscheider im Mittelstand.

Robert und Michi beginnen bei einem Muster, das beide immer wieder sehen: Die Fachabteilung hat einen überzeugenden Use Case, vielleicht sogar mit einer externen Agentur für fünfzehntausend Euro und plant mit vier Wochen. Übersehen wird, wer das Ganze später betreiben und in die Systemlandschaft einbetten muss – meistens die IT, die nicht nur an diesem einen, sondern an allen Use Cases gleichzeitig hängt. Aus vier Wochen wird so schnell ein halbes Jahr. Fehler Nummer eins: die Engpässe zu spät einzubinden. Oder, wie Michi es sagt: Agiles Arbeiten macht dich früher, nicht schneller.

Daraus entwickeln die beiden ein pragmatisches Bild von Portfoliomanagement. Ideen dürfen und sollen dezentral entstehen, aber jede Abteilung braucht die Strategie als Filter, denn eine gute Idee, die nicht auf die Unternehmensstrategie einzahlt, ist trotzdem die falsche. Anschließend werden alle Portfolios übereinandergelegt, die Engpässe wie IT, Legal oder Controlling sichtbar gemacht und gerankt. Entscheiden sollte dabei weder die IT noch die lauteste Abteilung, sondern ein Governance Board, das sich mit kleinen Entscheidungen das Vertrauen des C-Levels für die großen erarbeitet. Und dieses Board muss jederzeit eine Frage beantworten können: Wie viele Projekte habt ihr eigentlich abgelehnt?

Für den Mittelstand wird das gerade jetzt dringlicher: Mit KI können Mitarbeitende selbst größere Use Cases erarbeiten. Das Portfolio wächst, und damit auch die Notwendigkeit, bewusst Nein zu sagen. Der Einstieg muss dabei nicht kompliziert sein: ein paar Leute, die die Engpässe im Blick haben, und eine gute alte Excel-Tabelle.

Für kurze, konzentrierte Management-Impulse ohne Umwege folgt dem Digital Matters Executive Briefing.

„Zeigen Sie mir den ROI, dann investieren wir weiter." Diese Forderung ist auf den ersten Blick vollkommen legitim und trotzdem bei KI-Investitionen oft die falsche Frage. Genau darum geht es im zweiten Digital Matters Executive Briefing, dem kompakten Format für Entscheider im Mittelstand.

Robert und Michi zeigen, warum klassisches ROI-Denken bei KI schnell an Grenzen stößt: KI ist keine neue Maschine, sondern eine neue Arbeitsweise, deren Wert sich nicht immer sauber in Euro und Cent vorab planen lässt. Statt jede Initiative am gleichen Maßstab zu messen, schlagen die beiden ein einfaches Modell vor, mit dem sich jede KI-Initiative einordnen lässt: der Value Bet, bei dem messbarer Umsatz oder eingesparte Kosten rauskommen; der Capability Bet, bei dem eine organisatorische Fähigkeit aufgebaut wird; und der Learning Bet, bei dem die Organisation lernt, mit KI überhaupt umzugehen, ein Wert, der real, aber schwer sichtbar ist.

Am Beispiel eines Customer-Service-Agenten spielen Robert und Michi durch, wie diese drei Schritte typischerweise aufeinander aufbauen: Erst das Learning, ob ein KI-Agent Kundenanfragen überhaupt beantworten kann. Dann die Capability, etwa fehlende Datenquellen oder Schnittstellen anzubinden. Und erst danach der Value Bet, wenn der Agent produktiv live geht und sich sein Beitrag in Personalkosten umrechnen lässt. Der Reflex vieler Entscheider, direkt zum fertigen, glänzenden Use Case springen zu wollen, überspringt genau diese notwendigen Zwischenschritte.

Für Executives im Mittelstand liefert die Folge ein konkretes Management-Werkzeug: Statt großer Freigaben mit unklarem Ausgang lässt sich jede KI-Initiative kleinschneiden, mit klarer Hypothese, klarem Zeitrahmen und einer bewussten Entscheidung danach, ob in die nächste Stufe investiert wird. Diese Verantwortung, so die beiden, gehört typischerweise in die Hände des CDO oder CAIO, der die Organisation und das Board durch diesen iterativen Prozess führt.