Head Data & AI Strategy

Die Rekrutierung des/der Head of Data & AI Strategy zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der Head of Data & AI Strategy berichtet direkt an den Chief Data & AI Officer (CDAO) und ist für die Konzeption, Planung und Umsetzung der Data- & AI-Strategie im Unternehmen verantwortlich. Die Rolle besteht darin, eine klare und ambitionierte Roadmap zu definieren, ein effizientes Operating Model zu konzipieren und sicherzustellen, dass die Data- & AI-Produkte auf die Geschäftsziele des Unternehmens ausgerichtet sind.
Die Person arbeitet eng mit dem gesamten Team des CDAO zusammen (Head of AI Factory, Head of Analytics, Head of Data Governance, Head of Data & AI Product, Head of Data Platform usw.), um zu prüfen, dass die Umsetzung stimmig ist und Wert schafft.

Hauptaufgaben

a. Definition und Steuerung der Data- & AI-Roadmap

Konzeption der Roadmap:

  • Eine strategische Roadmap für die Data- & AI-Produkte erarbeiten, die auf die Geschäftsziele des Unternehmens ausgerichtet ist, gemeinsam mit dem CDAO und den Fachbereichen.

  • Initiativen nach Business-Impact, technischer Machbarkeit und verfügbaren Ressourcen priorisieren.

Abstimmung mit den Stakeholdern:

  • Mit der Geschäftsleitung sowie den Fach- und Technikteams zusammenarbeiten, um die Roadmap zu validieren und anzupassen.

  • Strategie und Fortschritte gegenüber den Stakeholdern (Führungsgremien, Investoren) präsentieren.

b. Konzeption und Optimierung des Operating Models

Operating Model:

  • Ein effizientes Operating Model für die Umsetzung der Data- & AI-Produkte definieren, gemeinsam mit den übrigen Mitgliedern des CDAO-Teams (z. B. Teamorganisation, Delivery-Prozesse, Governance).

  • Engpässe in den bestehenden Prozessen identifizieren und beseitigen, um Effizienz und Liefergeschwindigkeit der Produkte zu verbessern.

Zusammenarbeit mit den Teams des CDAO:

  • Eng mit dem Head of Data & AI Product (und/oder mit dem Head of AI Factory und dem Head of Analytics) zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Produkte gemäß der Roadmap geliefert werden.

  • Sich mit dem Head of Data Governance und dem Datenschutzbeauftragten (DPO) abstimmen, um sicherzustellen, dass die Produkte die Governance- und Compliance-Standards einhalten.

  • Die Ressourcen (Teams, Budgets, Tools) auf die strategischen Prioritäten ausrichten, gemeinsam mit den Peers im CDAO-Team.

c. Strategische Ausrichtung und Wertschöpfung

Analyse von Geschäftschancen:

  • Data- & AI-Use-Cases mit hohem Potenzial für das Unternehmen identifizieren (z. B. neue Produkte, Prozessoptimierung, Kundenerlebnis).

  • Business-Impact und ROI der vorgeschlagenen Initiativen bewerten, gemeinsam mit den Fachbereichen und dem Head of Data & AI Product.

Strategische Marktbeobachtung:

  • Markttrends und Innovationen im Bereich Data & AI verfolgen, um Entwicklungen zu antizipieren.

  • Best Practices und Wettbewerbslösungen benchmarken.

d. Governance und Compliance

Governance-Rahmen:

  • An der Definition der Data-Governance-Richtlinien und der ethischen Standards für KI mitwirken, gemeinsam mit dem Head of Data Governance und dem DPO.

  • Sicherstellen, dass die Data- & AI-Produkte die Vorschriften (DSGVO, AI Act) und die internen Standards einhalten.

Risikomanagement:

  • Risiken der Data- & AI-Produkte identifizieren (z. B. algorithmische Verzerrungen, Datensicherheit) und gemeinsam mit den betroffenen Teams Gegenmaßnahmen vorschlagen.

e. Kommunikation und Akzeptanz der Strategie

Interne Kommunikation:

  • Fachbereiche und Geschäftsleitung für die Data- & AI-Strategie und ihre Vorteile sensibilisieren und schulen.

  • Eine Data- & AI-driven Kultur im Unternehmen fördern.

Reporting und Monitoring:

  • Leistungskennzahlen etablieren, um Fortschritt und Impact der Data- & AI-Produkte zu messen.

  • Regelmäßig über Fortschritte und Ergebnisse an die Stakeholder berichten.

f. Zusammenarbeit mit anderen Funktionen

Abstimmung mit dem CDAO:

  • Eng mit dem Chief Data & AI Officer zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Strategie zur Gesamtvision des Unternehmens passt.

Koordination mit den Technikteams:

  • Mit den Teams Data Engineering, AI Factory und Analytics zusammenarbeiten, um eine reibungslose Umsetzung der Data- & AI-Produkte zu gewährleisten.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Data- & AI-Roadmap: Konzeption und Umsetzung einer 3-Jahres-Roadmap, die auf die Gesamtstrategie des Unternehmens abgestimmt ist und Leuchtturmprodukte wie die Automatisierung von Geschäftsprozessen und die Entwicklung neuer datengetriebener Produkte umfasst.

  • Optimiertes Operating Model: Neugestaltung des Operating Models, um die Lieferzeiten der Data- & AI-Produkte um 30 % zu verkürzen, indem die Teams auf die Anforderungen der Fachbereiche ausgerichtet wurden.

  • Geschäftliche Wertschöpfung: Identifikation und Priorisierung von Data- & AI-Use-Cases, die einen ROI von 20 % bei den Betriebskosten erzielten.

  • Regulatorische Ausrichtung: Aufbau eines DSGVO-konformen Data-Governance-Rahmens, der die Compliance-Risiken reduziert.