KI für C-Level und Eigentümer: Strategie, ROI und Portfolio von Use Cases
Fortgeschrittener Workshop für CEO, COO, CFO und Unternehmensinhaber, der von der Auswahl der richtigen KI-Initiativen bis zu einer 10-seitigen Umsetzungsstrategie mit ROI-Modell, Governance-Regeln, 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 den jüngsten Marktberichten: Vorstände erhöhen die Ausgaben für KI, doch viele Organisationen haben weiterhin Schwierigkeiten, Investitionen in messbare Produktivität und nachhaltigen Ertrag zu übersetzen, und 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 Intensität der KI-Nutzung und wachsendem Druck auf messbare Geschäftsergebnisse, 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 verfolgt der Kurs die Perspektive eines Portfolios von Investitionsentscheidungen: wie man 15 Kandidaten für Use Cases auswählt, wie man Wert gegen Risiko abwägt, wie man ROI und TCO berechnet, wann man fertige Lösungen kauft und wann man intern einen Vorsprung aufbaut, wie man die Qualität des Anbieters bewertet, wie man Verantwortlichkeiten strukturiert und wie man die ersten 90 Tage plant, damit es nicht bei einem Vorzeige-Pilotprojekt bleibt. Die Teilnehmenden arbeiten mit Management-Artefakten und nicht 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 Entscheidungsqualität beeinflussen.
- Du berechnest einen vorläufigen ROI und TCO für KI-Initiativen, einschließlich Kosten für Implementierung, organisatorische Veränderungen, Governance und Betrieb.
- Du triffst eine fundiertere Build-vs-Buy-Entscheidung für zentrale Anwendungsfälle.
- Du erarbeitest Governance-Regeln, Verantwortlichkeitsrollen und einen Eskalationspfad für Risiken.
- Du führst ein Vendor Due Diligence mithilfe 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 90-Tage-Roadmap.
Voraussetzungen
Erfahrung in der Unternehmensführung, in einer Geschäftseinheit oder mit Budgetverantwortung; Kenntnisse der Grundlagen des Management-Controllings; Bereitschaft zur Workshop-Arbeit anhand von Beispielen aus der eigenen Organisation. Technisches Wissen ist nicht erforderlich.
Kursprogramm
- Warum der Vorstand heute für das KI-Ergebnis verantwortlich ist und nicht nur für Experimente
- Was die neuesten Berichte zeigen: steigende Investitionen, Druck auf den ROI und Ernüchterung über reine Produktivität
- Wo die Mode endet: Wie man eine strategische Initiative von kostspieliger Zerstreuung unterscheidet
- Drei Ambitionsprofile eines Unternehmens: defensiv, selektiv und offensiv
- Kontrarianische These des Workshops: weniger Piloten, mehr Neugestaltung von Prozessen
- Quiz: Erkennen von Initiativen mit hohem Wert und niedrigem Scheinwert
- Wie man die Unternehmensbereiche kartiert, in denen KI das P&L-Ergebnis verbessern kann
- Fünf Wertetypen: Umsatz, Marge, Kosten, Entscheidungsgeschwindigkeit und Entscheidungsqualität
- Sieben Dimensionen der Use-Case-Bewertung: Wert, Risiko, Daten, Veränderung, Zeit, Sponsor, Skalierbarkeit
- Übung: Scoring von 15 Use Cases auf einer gemeinsamen Prioritätsmatrix
- Wie man mit dem CFO, dem Betrieb und dem Vertrieb über Use-Cases spricht, um lokale Optimierungen zu vermeiden
- Workshop-Artefakt: Portfolio von Use Cases für den Vorstand
- Quiz: Welche Initiativen gehören in die erste Welle und welche in den strategischen Backlog
- Warum die meisten Aussagen zum ROI von KI zu allgemein sind, um eine Investitionsentscheidung zu treffen
- ROI-Modell für den Vorstand: Umsätze, Einsparungen, vermiedene Kosten und Optionswert
- TCO ohne Überraschungen: Kosten für Einführung, Aufsicht, organisatorische Veränderungen und Betrieb
- Wie man Zeitersparnis von einem echten finanziellen Effekt unterscheidet
- Vorher und nachher: schwacher Business Case vs. Business Case, der für den Investitionsausschuss bereit ist
- Übung: Aufbau eines Business Case für einen einzelnen Use Case aus dem eigenen Unternehmen
- Vorlage: ROI-Modell zur Verwendung nach dem Workshop
- Quiz: Welche finanziellen Annahmen sind glaubwürdig und welche Wunschdenken?
- Vier Entscheidungsszenarien: kaufen, konfigurieren, gemeinsam entwickeln oder verschieben
- Welche Fragen man stellen sollte, bevor ein Unternehmen entscheidet, dass es eine „maßgeschneiderte“ Lösung braucht
- Was wirklich über die Entscheidung entscheidet: Einzigartigkeit des Prozesses, Risiko, Tempo und interne Kompetenzen
- Vergleich zweier Wege: schneller Kauf vs. langsamer Aufbau von Vorteilen
- Wie man die Falle eines einzelnen Anbieters vermeidet, ohne in Entscheidungsstarre zu verfallen
- Mini-Workshop: Sourcing-Entscheidung für drei Arten von Use Cases
- Quiz: Erkennen des richtigen Kaufmodells für die Geschäftssituation
- Wie man beurteilt, ob ein Unternehmen die Voraussetzungen für die Einführung hat, ohne im Datenchaos stecken zu bleiben
- Welche Prozesse man sofort mit KI verbinden sollte und welche man zuerst ordnen sollte
- Warnsignale: Die Initiative wirkt attraktiv, wird aber an der operativen Realität scheitern
- Abhängigkeitskarte: Systeme, Prozesseigner, Entscheidungen und Risikopunkte
- Wie man mit dem Team über Daten und Integrationen spricht, ohne in technische Details abzurutschen
- Übung: Bewertung der Bereitschaft der Organisation zur Einführung der ersten Welle von Initiativen
- Quiz: Welche Barrieren sind zu Beginn kritisch und welche kann man nach dem Pilotprojekt lösen
- Minimalistische Entscheidungsgovernance für ein Unternehmen: Sponsor, Prozesseigner, Finanzen, Risiko, Betrieb
- Wie man Verantwortlichkeiten festlegt, damit KI nicht zu einem „niemandes“ Projekt wird
- Risiken, die der Vorstand sehen sollte: Reputation, Fehlentscheidungen, Compliance, Anbieter, Menschen
- Adaptive Governance: Wie man die Kontrolle behält, ohne das Umsetzungstempo zu töten
- Nutzungsrichtlinie und Eskalationspfad für Vorfälle — was vor der Skalierung bereit sein sollte
- Workshop: Verantwortungsdesign und Steuerungskomitee für das AI-Portfolio
- Quiz: Auswahl der passenden Verantwortlichkeit je nach Risikotyp und Umsetzungsphase
- Wie man einen Anbieter bewertet: nicht Versprechen, sondern Belege, Referenzen und Umsetzungsbereitschaft
- Managementfragen an den Anbieter vor Vertragsunterzeichnung
- Worauf man bei Referenzen und Fallstudien achten sollte, damit man keine Präsentation statt eines Ergebnisses kauft
- Schwaches vs. gutes Angebot: Was in Umfang, KPI und Verantwortlichkeiten enthalten sein sollte
- Lieferanten-Checkliste: Sicherheit, Implementierungsqualität, Change-Support, Wirkungsmessung
- Übung: Vergleich von drei Angeboten und Auswahl eines Partners für den Pilot
- Quiz: Warnsignale im Kauf- und Verhandlungsprozess
- Wie man die ersten 90 Tage plant, um eine Entscheidung zu liefern – nicht nur eine Demonstration
- Bedingungen für den Übergang vom Pilot zur Skalierung: Welche Ergebnisse müssen sichtbar werden und wann
- Dashboard-KPIs für den Vorstand: Adoption, Qualität, finanzieller Effekt, Risiko, Umsetzungstempo
- Plan „Pilot → Skalierung”: Meilensteine, Entscheidungsgates und Verantwortliche
- Capstone: Struktur einer 10-seitigen KI-Strategie für ein Unternehmen
- Abschluss-Workshop: Entwicklung Ihrer eigenen KI-Strategie auf Basis der Kursvorlagen
- Abschließendes Quiz: Managemententscheidungen in den ersten 12 Monaten des KI-Programms
Häufig gestellte Fragen
Für CEOs, 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 betrachten möchten.
Er konzentriert sich nicht auf einen Überblick über angesagte Tools oder auf 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 das Unternehmen viele Initiativen finanziert, aber keinen nachhaltigen Ertrag sieht.
Weil der Markt in eine Phase der Wertselektion eingetreten ist. In Deloitte-Studien von 2025 gaben 91 % der Organisationen steigende KI-Ausgaben an, aber den Vorteil erzielen vor allem diejenigen, die Investitionen mit Entscheidungsgovernance, KPIs und Umsetzung auf Ebene ganzer Prozesse verbinden und nicht nur mit einzelnen Implementierungen. McKinsey weist wiederum 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 in bestehende Muster einzufügen.
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 Implementierungsreihenfolge. So lässt sich leichter zwischen Initiativen mit hohem Wert und solchen unterscheiden, die vor allem die lokale Produktivität verbessern, aber das Unternehmensergebnis auf Prozessebene nicht verändern.
Ja – besonders dann, wenn die Organisation bereits erste Pilotprojekte hinter sich hat, aber ein gemeinsames Priorisierungsmodell, 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 über ROI unter Unsicherheit spricht, wie man Governance aufsetzt und wie man Entscheidungen trifft, die die Chance auf messbare Geschäftsergebnisse 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 in komplexe Details zu Architektur oder Programmierung einzusteigen.
Weil sich genau dort meist der echte Vorteil materialisiert. Aktuelle Analysen von Beratungsunternehmen zeigen, dass der größte Ertrag dann entsteht, wenn das 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.
- 12 Stunden
- Fortgeschritten
- Zertifikat nach Abschluss
- Sofortiger Zugang nach Kauf
- Lebenslanger Zugang und Updates
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