KI für C-Level und Eigentümer: Strategie, ROI und Portfolio von Use Cases
Ein fortgeschrittener Workshop für CEO, COO, CFO und Unternehmensinhaber, der von der Auswahl der richtigen KI-Initiativen bis zu einer 10-seitigen Einführungsstrategie mit ROI-Modell, Governance-Grundsätzen, Lieferanten-Checkliste und einem „Pilot → Skalierung“-Plan führt.
Dieser Kurs ist weder ein Überblick über angesagte Tools noch eine allgemeine Einführung in KI. Er wurde für Personen konzipiert, die für Geschäftsergebnis, Kapitalallokation und das Tempo des Wandels im Unternehmen verantwortlich sind. Ausgangspunkt ist eine Beobachtung aus aktuellen Marktberichten: Vorstände erhöhen die Ausgaben für KI, doch viele Organisationen haben weiterhin Schwierigkeiten, Investitionen in messbare Produktivität und nachhaltigen Return zu übersetzen; ein Vorteil entsteht häufiger dann, wenn das Unternehmen End-to-End-Prozesse neu gestaltet, statt einzelne Experimente einzuführen. In den BCG-Studien von 2025 und 2026 berichten Führungskräfte von einer hohen KI-Nutzungsintensität und wachsendem Druck auf einen messbaren Geschäftseffekt, während Gartner betont, dass Erwartungen an Produktivitätssteigerungen oft korrigiert werden müssen, und McKinsey darauf hinweist, dass sich der größte Wert auf ausgewählte Funktionen und konkrete Anwendungsfälle konzentriert, nicht auf verstreute Initiativen. Deshalb nimmt der Kurs die Perspektive eines Portfolios von Investitionsentscheidungen ein: Wie wählt man 15 Kandidaten für Use Cases aus, wie vergleicht man Wert und Risiko, wie berechnet man ROI und TCO, wann kauft man fertige Lösungen und wann baut man den Vorteil intern auf, wie bewertet man die Qualität des Anbieters, wie ordnet man Verantwortlichkeiten und wie plant man die ersten 90 Tage so, dass man nicht bei einem Show-Pilot endet. Die Teilnehmenden arbeiten mit Management-Artefakten statt mit technischen Demonstrationen: einem Portfolio von Use Cases, einem ROI-Modell, einer Lieferanten-Checkliste, einem KPI-Dashboard und einer finalen 10-seitigen KI-Strategie für das eigene Unternehmen.
Was Sie lernen
- Du baust ein Portfolio von KI-Initiativen auf, geordnet nach Geschäftswert, Risiko und Umsetzbarkeit.
- Du unterscheidest zwischen Image-Maßnahmen und Use Cases, die tatsächlich Umsatz, Marge, Kosten, Produktivität oder die Qualität von Entscheidungen beeinflussen.
- Du berechnest einen vorläufigen ROI und TCO für KI-Initiativen, einschließlich der Kosten für Implementierung, organisatorische Veränderungen, Aufsicht und Betrieb.
- Du triffst eine fundiertere Build-vs-Buy-Entscheidung für zentrale Anwendungsfälle.
- Du erarbeitest Governance-Grundsätze, Verantwortungsrollen und einen Eskalationspfad für Risiken.
- Du führst ein Vendor Due Diligence mit Hilfe einer Einkaufs-Checkliste und Bewertungskriterien durch.
- Du entwirfst einen „Pilot → Skalierung“-Plan mit KPIs, Meilensteinen und Fortführungsbedingungen.
- Du erstellst eine 10-seitige KI-Strategie für das Unternehmen inklusive einer 90-Tage-Roadmap.
Voraussetzungen
Erfahrung in der Führung eines Unternehmens, eines Bereichs oder eines Budgets; Kenntnisse der Grundlagen des Management-Finanzwesens; Bereitschaft zur Workshop-Arbeit anhand von Beispielen aus der eigenen Organisation. Technisches Wissen ist nicht erforderlich.
Kursprogramm
- Warum heute der Vorstand für die Richtung von KI verantwortlich ist: Marktdruck, ROI-Erwartungen und die Rolle des CEO
- Drei strategische KI-Ambitionen: Effizienz, Entscheidungsqualität oder ein neues Wachstumsmodell
- Mini-Fallstudie für das Management: Zwei Unternehmen investieren gleich viel in KI, aber nur eines baut einen Vorsprung auf
- Werkstatt der Entscheidung: Wie man eine AI-Investitionshypothese für die eigene Organisation formuliert
- Quiz: Erkennen einer schwachen und starken strategischen Begründung für KI-Investitionen
- Woher man Use-Cases mit echtem Wert nimmt: Prozesse, Entscheidungen, Marge, Risiko und Kundenerlebnis
- Use-Case-Karte für den Vorstand: Geschäftsproblem, Owner, Wert-Hypothese, Kosten und Kennzahlen
- Priorisierungsmatrix: Geschäftswert versus Umsetzbarkeit versus Risiko
- Vergleich vollständiger Artefakte: schlechte und gute Use-Case-Karte am selben Beispiel
- Wie man ein ausgewogenes Portfolio aufbaut: Quick Wins, Kerninitiativen und transformative Wetten
- Quiz: Welche Initiativen kommen jetzt ins Portfolio und welche müssen verschoben werden
- Wie man den ROI von KI berechnet, ohne sich selbst etwas vorzumachen: Zeitersparnis, Qualität, Umsatz und Veränderungskosten
- Dashboard für den Vorstand: 10 Kennzahlen, die Fortschritt, Adoption und echten Geschäftseffekt zeigen
- Checkliste für Risiken: Wo KI-Projekte an Daten, Verantwortlichkeit, Compliance und Prozessen scheitern
- Modell der KI-Aufsicht: Wer genehmigt, wer prüft, wer eskaliert und wann die Einführung gestoppt werden sollte
- Kritik des Piloten: Wie man eine Machbarkeitsdemonstration von einer skalierungsreifen Initiative unterscheidet
- Quiz: Erkenne falsche Erfolgssignale und wähle die richtige Managementreaktion
- Welches Operating Model wählen: zentral, föderiert oder gemischt
- Der Prozess zur Einführung von KI-Initiativen: von der Idee bis zur Skalierungsentscheidung
- 90-Tage-Plan für den Vorstand: Reihenfolge der Entscheidungen, Sponsoren, Meilensteine und Review-Regeln
- Entscheidungspaket für C-Level: Wie man Portfolio, Risiken und erwartete Rendite in einer einzigen Erzählung darstellt
- Abschluss-Workshop: Erstellung Ihrer eigenen Maßnahmen- und Erfolgskriterien-Mappe für das Unternehmen
Häufig gestellte Fragen
Für CEO, Vorstandsmitglieder, Unternehmensinhaber, Leiter von Geschäftsbereichen und Personen, die für Ergebnis, Kapitalallokation und das Tempo des Wandels verantwortlich sind. Es ist ein Programm für Entscheider, die KI als Instrument für Wachstum, Produktivität und operative Vorteile und nicht nur als technologisches Experiment nutzen möchten.
Er konzentriert sich nicht auf einen Überblick über angesagte Tools oder allgemeine Definitionen. Der Schwerpunkt liegt auf Managemententscheidungen: Wo kann KI die Wirtschaftlichkeit des Geschäfts wirklich verbessern, wie baut man ein Portfolio von Use Cases auf, wie berechnet man den Wert und wie vermeidet man die Situation, in der ein Unternehmen viele Initiativen finanziert, aber keinen nachhaltigen Return sieht.
Weil der Markt in eine Phase der Wertselektion eingetreten ist. In Deloitte-Studien von 2025 gaben 91 % der Organisationen steigende Ausgaben für KI an, doch den Vorteil erzielen vor allem diejenigen, die Investitionen mit Entscheidungsstrukturen, KPIs und der Umsetzung auf Ebene ganzer Prozesse verbinden und nicht nur mit einzelnen Implementierungen. McKinsey weist zudem darauf hin, dass der größte Einfluss auf das EBIT-Ergebnis aus dem Redesign von Workflows entsteht, also aus der Neugestaltung der Arbeitsweise des Unternehmens, und nicht allein daraus, Technologie an bestehende Muster anzudocken.
Der Kurs hilft, Investitionsentscheidungen rund um KI zu strukturieren: von der Auswahl der Bereiche mit dem höchsten Potenzial über die Bewertung von Kosten und Risiken bis hin zur Festlegung der Reihenfolge der Implementierungen. So lässt sich leichter zwischen Initiativen mit hohem Wert und solchen unterscheiden, die vor allem die lokale Produktivität verbessern, aber das Unternehmensergebnis auf Ebene des gesamten Prozesses nicht verändern.
Ja — besonders dann, wenn die Organisation bereits erste Piloten durchgeführt hat, aber ein gemeinsames Modell zur Priorisierung, Erfolgskennzahlen und eine konsistente Skalierungsstrategie fehlen. Das ist ein häufiger Moment, in dem der Vorstand von verstreuten Experimenten zu einem Portfolio von Use Cases übergehen muss, das mit finanziellen und operativen Zielen verknüpft ist.
Unter anderem: wie man Use Cases durch die Brille von Wert und Umsetzbarkeit bewertet, wie man den Unterschied zwischen punktueller Automatisierung und End-to-End-Transformation versteht, wie man unter Unsicherheit über ROI spricht, wie man Governance aufsetzt und wie man Entscheidungen trifft, die die Chance auf einen messbaren Geschäftseffekt erhöhen.
Nein. Der Kurs ist für Business Leader konzipiert, nicht für technische Spezialisten. Er erklärt KI aus der Perspektive von Strategie, Investition, Organisation und Ergebnis — damit die Teilnehmenden bessere Entscheidungen treffen können, ohne sich in komplexe Details von Architektur oder Programmierung zu vertiefen.
Weil sich dort meist der echte Vorteil materialisiert. Aktuelle Analysen von Beratungsunternehmen zeigen, dass der größte Return dann entsteht, wenn ein Unternehmen vollständige Workflows, Rollen, Entscheidungen und Kennzahlen neu gestaltet, statt KI auf einzelne Tools oder isolierte Verbesserungen zu beschränken. Anders gesagt: Es geht nicht darum, „KI hinzuzufügen“, sondern sie in eine neue Arbeitsweise des Unternehmens zu übersetzen.
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