Die KI-Miniserie
„Das Ende der Spielwiese“ oder „Jenseits des Hypes“
Folge 3 – Das 3-Ebenen-Modell: Strategisch, Taktisch, Operativ (und was alle vergessen)
KI ist mehr als Prompting. Erfahre, wie du Projekte ganzheitlich aufsetzt, indem du die strategische, taktische und operative Ebene meisterst. Plus: Warum du ohne die flankierenden Aspekte wie Ethik, Kultur und den EU AI Act jedes Projekt gegen die Wand fährst.
Sneak Preview (Folge 4) …
In Folge 4 gehen wir tief in die Taktik: Ich zeige dir meinen bewährten Prozess, um echte Business Cases zu identifizieren, die sich sofort rechnen.
Schreibe in die Kommentare …
- Auf welcher Ebene bist du bisher am stärksten unterwegs: Strategisch, Taktisch oder Operativ?
- Welcher „flankierende Aspekt“ (z.B. Datenschutz, Ethik, Kulturwandel) ist bei deinen Kunden gerade der größte Stolperstein?
Mir sagt Dein Schaubild sehr zu, da diese Triade in der Gewichtung jeweils auch eine andere Ebene, Denkweise, bedient.
Die Einstellung zu haben: Ich beginne zuerst operativ, mal sehen welche Taktik sich daraus entwickelt, bis ich dann irgendwann dazu komme, meine Strategie darin zu entdecken – ist sehr mühsam. Die Energie verpufft.
Meine Learnings seit drei Monaten, die ich fast täglich KI-Tools zum Texten nutze, und um aktuell Empfehlungen meiner Kunden und meiner Netzwerkpartner einzuholen, unterstützen mich darin, den Kern meiner Botschaften, meiner Kernkompetenzen und meines Slogans herauszuarbeiten und zu fokussieren.
Aktuell bin ich auf dem Weg, echt Bock zu bekommen, meine bisherigen Anwendungsfälle so darzustellen, dass sie meine Expertise darstellen, und mit Informationsgehalt zur weiteren Diskussion anregen.
Doch da ist parallel mein Wunsch, mit meinem Buch auch auf der Ebene als Expertin wahrgenommen zu werden. Da mache ich den Prozess gerade durch: von ein Drittel Problem zu zwei Drittel Lösung zu kommen.
Meine Frage ist aktuell: Bin ich im linearen Prozess, eines nach dem anderen, oder doch schon im KI-Anwendungsfall, meine Kapitel im Buch auf diese Strategie hin zu durchformen und erneut zu verbesssern, aufzubereiten und dadurch strategisch zu durchdringen?!
Am Ziel stehe ich für das Aufzeigen vieler Wege aus einer Problemlage, der Entscheidung für den eigenen individuellen Weg bis hin zur Lösung und zum Wohlbefinden.
Ebene: strategisch, taktisch, operativ
Ich bin aktuell am stärksten auf der strategisch-taktischen Ebene unterwegs, also Leitplanken, Governance, Zielbilder, Entscheidungslogiken und Enablement, mit operativen Anteilen dort, wo es in Policies, Trainings und konkrete Umsetzungspakete übersetzt werden muss .
Konkret bedeutet das: Ich arbeite überwiegend strategisch, weil ich in Kundenprojekten zuerst Klarheit über Ziele, Risiken, Rollen, Verantwortlichkeiten und den passenden Rahmen (z.B. AI Governance / Compliance-Setup) herstelle . Ich bin gleichzeitig stark taktisch, weil ich diese Leitplanken in „arbeitsfähige“ Artefakte und Routinen übersetze (Guidelines, Schulungs-/Enablement-Formate, Entscheidungs- und Freigabeprozesse) . Operativ bin ich punktuell drin, vor allem wenn Trainings/Workshops laufen oder wenn Teams Hilfe brauchen, erste konkrete Use Cases sauber und regelkonform aufzusetzen .
Größter Stolperstein (flankierend)
Bei meinen Kunden sehe ich aktuell zwei zentrale Stolpersteine:
Mindset Shift / Kulturwandel ist die erste große Lücke. Viele Organisationen unterschätzen, wie tiefgreifend KI Arbeitsweisen, Verantwortung und Zusammenarbeit verändert. Es geht nicht nur um Tools, sondern um Buy-in, Vertrauen, das „Was darf ich eigentlich?“-Gefühl und neue Routinen. Ohne echte Auseinandersetzung mit diesem Wandel bleibt KI im Unternehmen oft stecken – selbst wenn die Technik da ist.
Sicherheit von KI-Systemen ist die zweite kritische Lücke. Hier sehe ich konkret Unsicherheit bei Datenschutz/Datengovernance (Tool-Auswahl, Datenflüsse, Eingaberegeln, Auftragsverarbeitung, internationale Transfers), die schnell zu Blockaden oder stark eingeschränkter Nutzung führt. Unternehmen sehen Datenschutzverstöße häufig als größtes Risiko beim KI-Einsatz und reagieren mit strikten Reglementierungen. Hinzu kommt, dass technische Sicherheitsaspekte (Prompt Injection, Data Leakage, Model Security) noch nicht systematisch adressiert werden und Klarheit über sichere KI-Architekturen fehlt.
Je nach Umfeld spielt auch Mitbestimmung/Betriebsrat eine Rolle als Bremsklotz, wenn er zu spät eingebunden wird oder Regeln zum KI-Einsatz im Betrieb unklar bleiben.