Chief Data & AI Officer

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Die Rekrutierung eines Chief Data & AI Officer oder eines Chief Data Officer zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der Chief Data & AI Officer (CDAO) ist für die übergreifende Strategie rund um Daten und Künstliche Intelligenz im Unternehmen verantwortlich. Seine Aufgabe besteht darin, die Transformation hin zu einem Data- & AI-getriebenen Unternehmen voranzutreiben und Wert für die internen Fachbereiche, externe Partner und Endkunden zu schaffen, mit Fokus auf Wachstum (Top Line), Innovation und operative Exzellenz (Bottom Line). Die Person muss eine agile Organisation gestalten, die mit der Geschäftsleitung, den Fachbereichen und den Partnern vernetzt ist, und zugleich eine starke Data- & AI-Produktkultur entwickeln.

Hauptaufgaben

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

  • Strategische Ausrichtung:

    • Eine Data- & AI-Roadmap erarbeiten, die an den Geschäftsprioritäten ausgerichtet ist.

    • Das Use-Case-Management leiten, um die strategischen Ziele zu unterstützen.

  • Wertschöpfung:

    • Data- & AI-Initiativen mit hoher Wirkung identifizieren und priorisieren (Produkte, Optimierung, Kundenerlebnis).

    • Den durch Data- & AI-Produkte erzeugten Wert langfristig messen und verfolgen.

b. Data Governance und Compliance

  • Governance-Rahmen:

    • Standards (Qualität, Sicherheit, Zugänglichkeit, Metadaten) etablieren und anwenden.

    • Die Abstimmung zwischen Use Cases, Governance und Datenplattformen sicherstellen.

  • Compliance und Ethik:

    • Die Einhaltung der Vorschriften (DSGVO, AI Act) und ethischer Standards gewährleisten.

    • Mit den Rechtsteams zusammenarbeiten, um Risiken zu mindern.

c. Organisation und Führung der Data- & AI-Teams

  • Aufbau der Teams:

    • Eine leistungsstarke Organisation aufbauen und leiten, zentral und dezentral.

    • Schlüsselrollen definieren (Data Stewards, Data Product Owners, lokale CDAOs).

  • Talententwicklung:

    • Die besten Profile in Data Science, Engineering und KI gewinnen und entwickeln.

    • Mentoring, Schulungen und Wissensaustausch etablieren.

d. Produktkultur und Zusammenarbeit

  • Data-/KI-Produktkultur:

    • Eine starke Produktkultur entwickeln (Discovery → Akzeptanz).

    • Transformative Data-/KI-Produkte konzipieren und ausrollen (BI, Data, KI, GenAI).

  • Bereichsübergreifende Zusammenarbeit:

    • Eng mit Technikteams, Fachbereichen und externen Partnern zusammenarbeiten.

    • Interne Communities aufbauen und begleiten, um Innovation und Best Practices zu fördern.

e. Umsetzung und Lieferung der Lösungen

  • Leitung des Center of Excellence (CoE):

    • Agile, funktionsübergreifende Teams leiten (DS, DE, MLE, PO).

    • Passende Ressourcen den Business Units/Fachbereichen zuweisen.

  • Performance-Tracking:

    • Die termin- und budgetgerechte Lieferung sicherstellen (Ressourcen, Fristen, Budgets).

    • Kennzahlen für Akzeptanz und Impact einführen.

f. Innovation und Partnerschaften

  • Marktbeobachtung und Innovation:

    • Innovationen (generative KI, Edge Computing) verfolgen und ihre Relevanz bewerten.

    • Partnerschaften mit Tech-Unternehmen, Start-ups und Universitäten aufbauen.

  • Abstimmung mit den Stakeholdern:

    • Die Strategie gegenüber den Stakeholdern präsentieren (Geschäftsleitung, Investoren, Regulierungsbehörden).

    • Erfolge und Best Practices sichtbar machen, um die Akzeptanz zu stärken.