AI Governance & AI Transformation

Unternehmen benötigen klare Rahmenbedingungen für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von AI sowie eine strategische Verankerung in Organisation, Prozessen und Führungsstrukturen.

Abstraktes blaues Dreiecksnetz aus Punkten und Linien, das wie eine Welle verläuft

Klare Verantwortlichkeiten, Regeln und Entscheidungswege sorgen dafür, dass AI nicht nur genutzt – sondern wirksam und regelkonform gesteuert wird.

AI Governance schafft Transparenz, Sicherheit und Compliance. AI Transformation sorgt dafür, dass AI gezielt zur Steigerung von Produktivität, Entscheidungsqualität und Unternehmenswirkung eingesetzt wird.

Künstliche Intelligenz schafft keinen Mehrwert durch den Einsatz allein. Entscheidend sind klare Leitplanken, eine strategische Ausrichtung und die Verankerung in Prozessen, Organisation und Führung.

Dazu gehören eine tragfähige AI-Strategie, klare Verantwortlichkeiten sowie die Erfüllung regulatorischer Anforderungen wie des EU AI Act. So entsteht die Grundlage für einen sicheren, verantwortungsvollen und dauerhaft wirksamen Einsatz von AI im Unternehmen.

AI muss im Unternehmensalltag Wirkung entfalten. Deshalb identifizieren wir konkrete Anwendungsfälle, bewerten ihren Nutzen und integrieren sie in bestehende Geschäfts- und Supportprozesse. Die Einführung von Lösungen wie Microsoft Copilot begleiten wir mit Qualifizierung, Change Management und einer konsequenten Umsetzungssteuerung. So entstehen bessere Entscheidungen, höhere Produktivität und ein AI-Einsatz, der dauerhaft im Unternehmen verankert ist.

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AI Governance & AI Transformation

AI-Strategie und Governance Framework

Eine wirksame AI-Strategie verbindet die Unternehmensziele mit den Potenzialen von Künstlicher Intelligenz und definiert klare Prioritäten für deren Einsatz. Ein AI Governance Framework schafft die erforderlichen Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstrukturen, um AI sicher, transparent und regelkonform zu steuern. So entsteht die Grundlage, um Innovation zu fördern, Risiken zu minimieren und AI nachhaltig im Unternehmen zu verankern.

Compliance & AI Risk

Die Umsetzung des EU AI Act erfordert die Bewertung und Klassifizierung von AI-Anwendungen, die Etablierung geeigneter Governance- und Kontrollmechanismen sowie die Entwicklung der erforderlichen Richtlinien, Prozesse und Nachweise.

Use Case Entwicklung

Die Entwicklung von AI-Anwendungsfällen beginnt dort, wo im Unternehmensalltag konkreter Nutzen entstehen kann. Gemeinsam identifizieren und bewerten wir Einsatzmöglichkeiten entlang der Geschäftsprozesse und konzentrieren uns auf die Anwendungen, die wirtschaftlich sinnvoll sind, sich erfolgreich umsetzen lassen und einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten.

Prozessoptimierung mit AI

AI kann Prozesse nicht verbessern, wenn die zugrunde liegenden Abläufe bereits ineffizient sind. Deshalb analysieren wir bestehende Prozesse, identifizieren Automatisierungspotenziale und integrieren AI dort, wo sie Aufgaben vereinfacht, Entscheidungen unterstützt und spürbare Entlastung schafft. Das Ergebnis sind effizientere Abläufe, weniger manuelle Aufwände und eine höhere Produktivität im Arbeitsalltag.

Technologie- und Tool-Auswahl

Die Auswahl der richtigen AI-Technologien entscheidet darüber, ob aus Potenzialen konkrete Ergebnisse werden. Deshalb bewerten wir Lösungen entlang der Anforderungen des Unternehmens, der bestehenden Systemlandschaft und der strategischen Ziele. So entstehen Technologien, die sich sinnvoll integrieren lassen, mit dem Unternehmen mitwachsen und einen messbaren Beitrag zur Wertschöpfung leisten.

PROJEKTBEISPIELE

AI Governance & AI Transformation

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AI Governance und Compliance im Personalwesen

Branche: Maschinenbau

Unsere Rolle: Consultant

Projektzielsetzung

  • Schaffung von Transparenz über bestehende und geplante AI-Anwendungen im HR-Bereich sowie Bewertung ihrer Relevanz im Kontext des EU AI Act
  • Identifizierung, Bewertung und regulatorische Einordnung von Compliance- und AI-Risiken entlang der HR-Prozesse
  • Ableitung des konkreten Handlungsbedarfs aus den Anforderungen des EU AI Act für die eingesetzten KI-Systeme
  • Entwicklung einer belastbaren Governance mit klaren Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungswegen für den AI-Einsatz im HR-Bereich
  • Integration von Anforderungen an Risikomanagement, Transparenz, Dokumentation und menschliche Aufsicht in die HR-Prozesse
  • Schaffung der Voraussetzungen für einen sicheren, nachvollziehbaren und EU-AI-Act-konformen Einsatz von AI im Personalwesen

Wichtigste Ergebnisse

  • Schaffung vollständiger Transparenz über die im HR-Bereich eingesetzten AI-Anwendungen sowie deren regulatorische Einordnung
  • Systematische Bewertung und Priorisierung von Compliance- und AI-Risiken nach Relevanz
  • Definition klarer Governance-Strukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten für den Einsatz von AI im Personalwesen
  • Überführung der Anforderungen an Risikomanagement, Transparenz, Dokumentation und menschliche Aufsicht in ein Zielbild
  • Ableitung konkreter Maßnahmen zur Erfüllung der Anforderungen des EU AI Act je AI-Anwendung
  • Entwicklung einer priorisierten Roadmap für die rechtskonforme und nachhaltige Nutzung von AI im HR-Bereich

Vorgehensweise

  • Durchführung einer Bestandsaufnahme aller HR-Prozesse, Systeme und Anwendungsfälle mit AI-Bezug
  • Analyse der eingesetzten AI-Anwendungen hinsichtlich Anwendungszweck, Entscheidungsrelevanz und regulatorischer Betroffenheit
  • Einordnung der AI-Anwendungen gemäß den Anforderungen und Risikoklassen des EU AI Act
  • Identifikation und Bewertung von Compliance-, Governance- und AI-Risiken im Personalbereich
  • Ableitung konkreter Handlungsfelder sowie Priorisierung notwendiger Maßnahmen zur Compliance-Sicherstellung
  • Entwicklung eines Zielbilds für Governance, Verantwortlichkeiten, menschliche Aufsicht sowie Dokumentations- und Transparenzanforderungen
  • Konzeption eines Risikomanagement- und Kontrollansatzes für den Einsatz von AI im HR-Bereich
  • Erstellung einer priorisierten Umsetzungsroadmap zur schrittweisen Einführung der erforderlichen Prozesse, Rollen und Compliance-Maßnahmen

Entwicklung einer AI-Use-Case-Strategie für den HR-Bereich

Branche: Maschinenbau

Unsere Rolle: Consultant

Projektzielsetzung

  • Identifikation und Priorisierung wertschöpfender HR-Anwendungsfälle mit AI- und Automatisierungspotenzial
  • Entwicklung eines strukturierten Zielbilds für den zukünftigen Einsatz von AI entlang der HR-Prozesse
  • Analyse von Effizienz-, Qualitäts- und Mitarbeiterpotenzialen durch den gezielten Einsatz datenbasierter Lösungen
  • Definition fachlicher und organisatorischer Anforderungen für die Umsetzung der identifizierten Use Cases
  • Bewertung von Nutzen, Umsetzbarkeit, Risiken und Voraussetzungen der einzelnen Anwendungsfälle
  • Ableitung einer priorisierten Roadmap zur schrittweisen Umsetzung der HR-Use-Cases und nachhaltigen Verankerung im Unternehmen

Wichtigste Ergebnisse

  • Transparente Übersicht aller bestehenden und potenziellen KI-Anwendungsfälle entlang der HR-Prozesse
  • Priorisierter Use-Case-Katalog mit klarer Bewertung von Nutzenpotenzial, Umsetzbarkeit und strategischer Relevanz
  • Konkrete Einsatzszenarien für KI und Automatisierung in Bereichen wie Recruiting, Mitarbeiterentwicklung und HR-Service
  • Fachliche Anforderungen und Umsetzungsvoraussetzungen für die priorisierten Anwendungsfälle
  • Zielbild für die zukünftige Nutzung von KI im HR-Bereich inklusive organisatorischer Verankerung
  • Roadmap zur schrittweisen Umsetzung der priorisierten Use Cases und Realisierung der identifizierten Mehrwerte

Vorgehensweise

  • Analyse der bestehenden HR-Prozesse sowie Identifikation von Anwendungsfeldern mit hohem Automatisierungs- und KI-Potenzial
  • Durchführung von Workshops mit dem HR-Fachbereich zur Sammlung und Konkretisierung relevanter HR-Use-Cases
  • Strukturierung und Beschreibung der identifizierten Anwendungsfälle entlang standardisierter Use-Case-Steckbriefe
  • Bewertung der Use Cases hinsichtlich Nutzenpotenzial, Umsetzbarkeit, Datenverfügbarkeit und organisatorischer Voraussetzungen
  • Priorisierung der Anwendungsfälle anhand von Business Value, strategischer Relevanz und Implementierungsaufwand
  • Entwicklung von Zielbildern und fachlichen Anforderungen für die bevorzugten Use Cases
  • Ableitung der erforderlichen technischen, organisatorischen und prozessualen Voraussetzungen für die Umsetzung
  • Erstellung einer Roadmap zur schrittweisen Realisierung der priorisierten Anwendungsfälle
  • Definition erster Pilotanwendungen zur schnellen Validierung von Nutzen und Akzeptanz
  • Verankerung eines Vorgehensmodells zur kontinuierlichen Identifikation und Weiterentwicklung zukünftiger HR-Use-Cases

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