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Serienproduktion statt Schatten-KI: Wie ein KI-Office Ordnung in die KI-Landschaft bringt

Viele Unternehmen testen KI – aber ohne konkrete Richtung und oft sehr langsam. Ein KI-Office dagegen hilft KI-Initiativen zu beschleunigen und Schatten-KI in Unternehmen einzudämmen.

Dr. Stephan Theis
Dr. Stephan Theis, Managing Director Go-to-Market, Slalom Germany.
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München, 4. November 2026. In vielen Unternehmen entstehen derzeit KI-Projekte – zahlreich und meistens zu langsam. Fachbereiche experimentieren mit Modellen generativer KI, Agenten übernehmen erste Aufgaben in Service, Finance, Marketing, Sales oder HR. Während die Zahl der Experimente steigt, bleibt jedoch die Frage offen, wer die Initiativen steuert, priorisiert, in den produktiven Betrieb überführt, ihre Qualität sichert, Zugriffe verwaltet und sicherstellt, dass sie den Erwartungen entsprechend genutzt werden.

Aus Sicht der Technologieberatung Slalom Germany braucht es dafür ein KI-Office, das Governance neu denkt: nicht als Kontrollinstanz oder reine Compliance-Funktion, sondern als Steuerungs- und Beschleunigungsmotor. „In vielen Unternehmen wird Governance wie ein Prüfverfahren betrachtet, das dafür zuständig ist, die Einhaltung von Regeln zu gewährleisten. Wenn KI im gesamten Unternehmen verankert werden soll, ist das zu wenig. Eine zentrale Governance kann Risiken nicht nur einschränken, sondern eine technische und organisatorische Richtung vorgeben und Transformation beschleunigen. Ohne eine zentrale Instanz, die diese Funktionen übernimmt, bleibt KI eine Spielwiese ohne Serienproduktion und Übersicht“, erklärt Dr. Stephan Theis, Managing Director Go-to-Market bei Slalom Germany.

Als KI-Office definiert das Consultingunternehmen ein dediziertes, zentrales Team im Unternehmen, das für die Steuerung von KI-Initiativen zuständig ist. Laut Slalom sorgt das KI-Office für ein einheitliches Verständnis von Daten und deren Verwendung, KI-Entwicklung, KI-Betrieb und -Überwachung, Kosten, Organisationsentwicklung und -anpassung, sowie Risikomanagement, Mitarbeiterbefähigung und Compliance.

Governance neu denken: Steuerung statt Kontrolle

Slalom zufolge wird Governance in vielen Organisationen jedoch zu oft als Compliance-Funktion betrachtet: Im Fokus stünden Richtlinien, Freigaben und die Einhaltung von Gesetzen. Die Umsetzung von Richtlinien wie NIS-2, des EU AI Acts und anderer Gesetze mag auf diese Weise zwar funktionieren, aber für komplexe, transformative KI-Initiativen greift der Ansatz zu kurz. KI-Projekte entstehen dezentral, mit kleinen Teams aus verschiedenen Fachbereichen, wenig Leitplanken und hoher Geschwindigkeit.

Ohne zentrale Steuerung wächst aber eine Landschaft aus Einzelinitiativen, die weder auf gemeinsamen Standards aufbauen noch voneinander profitieren – oft „Schatten-KI“ genannt. Die mangelnde Transparenz stellt Unternehmen zudem vor Probleme wie explodierende KI-Kosten und Datenverlust. Ein KI-Office, das Governance richtig betreibt, ist in erster Linie eine Steuerungsinstanz, die KI-Initiativen beschleunigt, indem sie Leitplanken für Prozess- und Technologieauswahl und Risiken definiert. Es nimmt den Fachbereichsteams diese Arbeit ab und ermöglicht Experimente innerhalb eines klar definierten Rahmens.

Theis: „KI-Kontrolle ist wichtig. Wer KI aber nur reguliert und Initiativen nicht steuert oder beschleunigt, schafft Misstrauen statt Orientierung. Ein KI-Office muss klar machen, was erlaubt ist und was nicht. So entstehen Standards, die KI-Initiativen und das Unternehmen voranbringen, Risiken und Investitionen ausbalancieren und Schatten-KI eindämmen.“

Ohne Standards bleiben Initiativen teuer und langsam

Eine der zentralen Aufgaben des KI-Office liegt daher in der Entwicklung und Durchsetzung von Standards. Dazu gehören Entscheidungen über die zugrunde liegende Architektur, etwa welche Plattformen für KI-Anwendungen genutzt werden, wie sie mit bestehenden Systemen verbunden werden und welche Anforderungen an Sicherheit, Protokollierung und Überwachung gelten.

Ebenso wichtig ist ein einheitlicher Umgang mit Daten: Das KI-Office bestimmt, welche Quellen für KI-Anwendungen zugelassen sind, welche Qualitätsanforderungen gelten, wie Metadaten gepflegt und Schnittstellen gestaltet werden.

Wenn diese Fragen unternehmensweit beantwortet sind, müssen sie nicht in jedem Projekt neu diskutiert werden. So entstehen wiederverwendbare Muster, die Projekte beschleunigen, statt sie zu verzögern. „Standards sind die Bedingung dafür, dass KI-Initiativen nicht jedes Mal bei null starten. Ohne Standardisierung wird jedes Vorhaben zum Unikat – teuer, langsam und schwer zu betreiben“, betont Theis.

Wirkung statt Zufallsprinzip: Die Priorisierung der richtigen Prozesse

Neben der Definition von technologischen Standards spielt das KI-Office eine zentrale Rolle für die Priorisierung von Prozessen und Use Cases. Denn nicht jeder Prozess eignet sich gleichermaßen für den Einsatz von KI. Prozesse mit klaren Entscheidungspunkten und messbarem wirtschaftlichen Effekt bieten eine bessere Ausgangslage als seltene Sonderfälle oder hochgradig unstrukturierte Arbeitsabläufe.

Das KI-Office muss frühzeitig eingebunden werden, um gemeinsam mit den Fachbereichen zu analysieren, welche Prozesse sich für KI-Automatisierung eignen und welche Wirkung sie entfalten können. Unternehmen, die diese Analyse überspringen, wählen häufig entweder zu kleinteilige Prozesse, bei denen Automatisierung zwar gelingt, deren Effekte aber kaum spürbar sind, oder zu umfassende Prozesse, deren Komplexität die Einführung von KI von Beginn an überfordert.

„Die zentrale Frage lautet nicht, wo KI ausprobiert werden kann, sondern wo sie das Unternehmen spürbar verändert. Wer Prozesse nicht auf ihr transformatives Potenzial hin bewertet, produziert entweder Piloten, die niemand bemerkt, oder Vorhaben, die an ihrer eigenen Komplexität scheitern“, stellt Theis klar.

Interdisziplinäre Kompetenzen bündeln in KI-Delivery-Teams

Während das KI-Office Standards vorgeben kann, bleibt das eigentliche Prozesswissen in den Fachbereichen. Um die Lücke zwischen Fachbereich und Umsetzung zu schließen, empfiehlt Slalom KI-Delivery-Teams, die aus der Kombination von KI-Office und Fachbereich getragen werden.

Die Fachbereiche bringen das notwendige Domänenwissen ein: Sie beschreiben den Prozess, der automatisiert werden soll, inklusive Ausnahmen, Eskalationen und Sonderfälle. Fachkräfte wissen zudem, welche Entscheidungen getroffen werden müssen, welche Daten dafür notwendig und welche Fehler tolerierbar sind. Vor allem diejenigen, die lange im Unternehmen sind, kennen die echten, gelebten Prozesse, die der beste Ausgangspunkt für die Neugestaltung und Automatisierung sind.

Das KI-Office ergänzt dieses Wissen um Architektur-, Integrations- und Skalierungskompetenz. Es sorgt dafür, dass Use Cases auf der richtigen Plattform laufen, sauber in bestehende Systeme eingebunden sind und so konzipiert sind, dass sie skaliert werden können. So entsteht ein gemeinsames Verantwortungsmodell, in dem Fachbereiche den inhaltlichen Output verantworten und das KI-Office die technische Umsetzung und Betriebsfähigkeit sichert.

„KI scheitert selten am Modell, sondern an der Übersetzung zwischen Fachbereich und Technik. KI-Delivery-Teams, die beide Perspektiven vereinen, sorgen dafür, dass KI von Anfang an so gedacht wird, dass sie im Arbeitsalltag funktioniert“, erläutert Theis.

KI-Office: Die Bibliothek für erfolgreiche KI-Projekte

Jede KI-Initiative, die skaliert und produktiv genutzt wird, liefert Bausteine, die andere Vorhaben unterstützen können – sei es in Form erprobter Architekturkonzepte, stabiler Datenpipelines, bewährter Sicherheits- und Governance-Mechanismen oder in Form konkreter Erfahrungen im Change-Management. Der Auftrag des KI-Office besteht zunächst darin, Rahmenbedingungen für KI-Projekte festzulegen. Aus jeder skalierten Initiative entstehen Best Practices, die die vorhandenen Frameworks und die Skalierbarkeit kontinuierlich verbessern.

„Das KI-Office entwickelt eine Art kuratierte Bibliothek aus erfolgreichen Mustern, auf die Fachbereiche zurückgreifen können. Mit jeder erfolgreichen Initiative entsteht dann eine Abkürzung für die nächste. So tragen Erfahrungswissen und Standardisierung dazu bei, die Geschwindigkeit von KI-Vorhaben zunehmend zu beschleunigen“, fasst Theis zusammen.
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Seit der Gründung im Jahr 2001 in Seattle, Washington, ist Slalom ein führendes, international tätiges Technologieberatungsunternehmen, das global denkt und lokal agiert. Slalom-Mitarbeiter helfen heute Unternehmen weltweit an 54 Standorten in zwölf Ländern, mit menschenzentrierten digitalen Ende-zu-Ende-Lösungen und einem großen Partnernetzwerk Wertschöpfung zu betreiben und ihre Geschäftsmodelle und Arbeitsweisen zu transformieren. Dabei verbindet das Unternehmen Expertise in Cloud, Daten und Künstlicher Intelligenz mit ganzheitlicher Transformation durch die Optimierung von Prozessen, Arbeitsweisen und Kundeninteraktionen.

Mit 200 Mitarbeitern an den Standorten München, Düsseldorf und Frankfurt am Main ist Slalom Germany seit 2022 ein vertrauenswürdiger Partner großer und mittelständischer Unternehmen. Die Experten für digitale Transformation unterstützen Unternehmen in der DACH-Region in den Branchen Einzelhandel und Konsumgüter, Finanzdienstleistungen, Fertigung, Life Sciences, Medien, Mobilität, Pharma und Technologie. Durch Zugriff auf globales Know-how sowie neueste Technologien und mit lokaler Expertise helfen sie Kunden, ihre Geschäftsmodelle und Arbeitsweisen ganzheitlich zu transformieren – für technologische Transformation, die Menschen in den Mittelpunkt stellt und nachhaltig wirkt.

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