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Im Jahr 2029 werden Unternehmen grundlegend anders funktionieren. Generative künstliche Intelligenz (GKI) wird in jedem Bereich selbstverständlich sein: Sie unterstützt zahlreiche Unternehmensfunktionen und bildet ein wichtiges Element jeder Geschäftsstrategie. KI und GKI tragen entscheidend dazu bei, neue Märkte zu erobern und bestehende nicht zu verlieren. Die Folge für CIOs: Ihre Rolle verändert sich radikal und sie avancieren noch stärker zum Dreh- und Angelpunkt des Unternehmens. Aus CIO wird C-AI-O - eine Position auf Vorstandsniveau
GenAI als Gamechanger für die IT
Der Umgang mit Daten und KI ist bis 2029 zu einem entscheidenden Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen geworden. Im Zusammenspiel mit dynamisch gesteuerten Prozessen ermöglichen sie es, Innovationen schneller voranzutreiben, Kunden gezielter zu bedienen und bessere Entscheidungen zu treffen. Heute schon ist klar: Unternehmen, die sich nicht radikal neu aufstellen und Daten- und KI-zentrisch agieren, laufen Gefahr vom Markt zu verschwinden. Die Ausbreitung generativer KI beschleunigt diesen Trend noch deutlich.
Auch in den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen hält diese Veränderung Einzug. Bis 2029 hat die Verbreitung von KI-Modellen und datengetriebener Prozesse die Arbeitsweisen deutlich verändert: KI-Systeme beschleunigen etwa die Materialforschung oder tragen zur Entwicklung individueller Werkstoffe und Produktdesigns bei. Chemie- und Pharmaunternehmen simulieren mithilfe selbstlernender Algorithmen Millionen von Molekül-Kombinationen.
Wettbewerbsfaktor Daten
Die GKI-Modelle hinter diesem Fortschritt sind 2029 längst Commodity, also frei oder zu geringen Kosten verfügbar. Das wesentliche Kriterium im Kampf um Marktanteile und Geschwindigkeit sind die unternehmens- und branchenspezifischen Daten, auf deren Grundlage die Algorithmen arbeiten. Denn neben dem "Weltwissen", mit dem die großen Sprachmodelle wie GPT4 oder PaLM 2 trainiert werden, schaffen vor allem eigene Daten einen Mehrwert für Unternehmen.
In fünf Jahren haben erfolgreiche Unternehmen diesen riesigen Datenschatz erschlossen: Sie haben ihre Business-IT, die Forschungssoftware und den Maschinenpark an KI-gestützte Datenplattformen angebunden, die alle relevanten Informationen bedarfsgerecht aufbereiten und zentral bereitstellen. Das lange stiefmütterlich behandelte Thema der Datenqualität erfährt ein Comeback: Die Systeme bereinigen im Hintergrund veraltete oder uneinheitliche Datensätze oder vervollständigen sie vollautomatisch. Eindeutige Governance-Vorgaben gewährleisten, dass neu erfasste Daten konsistent strukturiert angelegt werden.
Der Aufstieg der C-AI-Os
Angesichts dieses Umbruchs wandelt sich in den Unternehmen ein großer Teil der Aufgaben und der Jobprofile. Viele Tätigkeiten und Rollen fallen weg, völlig neue Rollenprofile entstehen - nicht nur in der IT, sondern in der gesamten Organisation. Denn wenn durch große Sprachmodelle und Low-Code-/No-Code-Technologien die natürliche Sprache zur besten Programmiersprache wird, können nahezu alle Mitarbeitenden im Unternehmen Software entwickeln. Damit ändert sich auch der Anspruch an CIOs grundlegend. Als C-AI-Os werden sie im Jahr 2029 mehr Verantwortung übernehmen können und auch müssen: Sie etablieren die technologische KI-Basis und setzen maßgebliche Impulse zur Anwendung im gesamten Unternehmen.
Das ist gleichermaßen Chance und Risiko, schließlich müssen die C-AI-Os in ihr neues Jobprofil hineinwachsen. Ihre Veränderungsbereitschaft, ihre Kompetenz und ihr Weitblick werden nicht nur über ihre eigene Karriere entscheiden, sondern wesentliche Faktoren für das Fortbestehen des Unternehmens sein.
Die zentrale Rolle der C-AI-Os stützt sich auf drei wesentliche Säulen:
1. C-AI-Os stellen die erforderlichen Daten- und KI-Plattformen bereit.
Eine Basisaufgabe für den C-AI-O ist die Bereitstellung sicherer, regulierungskonformer und kosteneffizienter Daten- und KI-Plattformen, die das Unternehmen in die Lage versetzen, KI-Lösungen effektiv zu nutzen und großflächig auszurollen. Nicht jede KI-Technologie eignet sich für jedes Business-Problem. Die Definition und Umsetzung der richtigen Daten- und Enterprise-Architektur rückt somit ins zentrale Aufgabenfeld des C-AI-Os.
2. C-AI-Os agieren als Change Agents für die gesamte Organisation.
Auch Low-Code/No-Code will gelernt sein. Mitarbeitende Unternehmen brauchen die technischen Fähigkeiten und Fertigkeiten, um die Plattformen zu nutzen. Das Training und Enablement der Organisation wird Aufgabe der C-AI-Os.
3. C-AI-Os etablieren ein "Responsible AI Governance-Modell".
Unternehmen können die rasanten Fortschritte generativer KI nur nutzen, wenn sie Experimentierfreude organisatorisch verankern und die Skalierung in alle Bereiche hinein gelingt. Die Etablierung einer passenden Governance und Unternehmenskultur ist die dritte Hauptaufgabe des C-AI-Os. Die Balance zwischen Innovationsgeschwindigkeit und sicherer, verantwortungsvoller KI-Nutzung erfordert umfassende Beurteilungsfähigkeiten und intelligente Regelprozesse, die der C-AI-O etabliert und orchestriert.
Insgesamt wird der IT-Schwerpunkt in fünf Jahren weniger auf Softwareentwicklung liegen als auf der intelligenten Integration und Verknüpfung verfügbarer Cloud- und KI-Angebote. Das geht mit einer steilen Lernkurve und hoher Verantwortung einher. Der Lohn: Als C-AI-Os sind IT-Leiter:innen ein unverzichtbarer Teil des Vorstands und beeinflussen die Geschicke ihrer Unternehmen stärker denn je.