Enterprise — KI-Team-Aufbau, CoE und Buying-Intent-Guides
Strukturierte Guides für den Konzern-Aufbau von KI-Kompetenz: Bauplan, Rollen-Mix, Staffing-Strategie, Make-or-Buy, Center of Excellence und Talent-Benchmarking — geschrieben für CTO, CIO, CDO, Head of AI und HR-Strategie.
KI-Team aufbauen
Ein produktives KI-Team im Konzern beginnt mit drei Schlüsselrollen: einem Lead (AI Architect oder Head of AI), einem ML/AI Engineer mit Produktionserfahrung und einem Data Engineer oder MLOps Engineer für die Plattform. Wer das richtig sequenziert, hat in 6 bis 9 Monaten ein lieferfähiges Team und vermeidet die typischen Fehler — zu früh zu groß, zu viel Research, zu wenig Plattform.
AI Center of Excellence aufbauen
Ein AI Center of Excellence (CoE) bündelt Strategie, Plattform, Governance und Talent. Es liefert keine eigenen Use-Cases, sondern befähigt Geschäftseinheiten. Drei Bausteine entscheiden: ein klares Mandat vom Vorstand, eine Plattform mit Self-Service-Charakter und ein kleines, hochqualifiziertes Kernteam, das Wissen multipliziert statt Arbeit zu zentralisieren.
LLM-Team besetzen
Ein produktives LLM-Team besteht aus mindestens vier Rollen: LLM Engineer, RAG-Architekt, Evaluation/Quality Engineer und Product Owner mit KI-Verständnis. Der Schlüssel liegt im LLM Engineer mit nachweisbarer Produktionserfahrung — diese Profile sind in DACH die knappsten am Markt und treiben Vakanzzeiten von oft über 9 Monaten.
GenAI-Programm im Konzern
Ein konzernweites GenAI-Programm braucht in der ersten Welle typisch 12 bis 18 dedizierte Köpfe: ein Programm-Lead, eine Plattform-Crew (4–6), zwei bis drei Use-Case-Teams (je 3–4) und eine Governance-Rolle. Externes Staffing überbrückt die Vakanzen, die das Programm sonst um 6 bis 12 Monate verzögern würden.
KI-Projektstaffing
KI-Projektstaffing besetzt befristete oder dauerhafte Bedarfe an KI-Spezialisten in Wochen statt Monaten — über einen kuratierten Pool, gezieltes Active Sourcing und klare Vertragsmodelle (Freelance, Festanstellung, Interim). Im DACH-Raum spart das gegenüber dem offenen Markt typisch 4 bis 8 Monate Vakanzzeit pro Senior-Profil.
AI Talent Benchmarking
AI Talent Benchmarking vergleicht Ihre KI-Profile mit dem DACH-Markt entlang vier Dimensionen: Vergütung, Skill-Tiefe, Senioritätsstruktur und Fluktuationsrisiko. Wer 2026 unterhalb des Marktmedians vergütet oder mehr als 30 % Junior-Anteil hat, verliert systematisch Schlüsselkräfte an Wettbewerber.
Make or Buy für KI-Teams
Make or Buy für KI-Teams folgt drei Linien: Dauer (kurzfristig kaufen, dauerhaft bauen), Differenzierung (Kern intern, Commodity extern) und Marktverfügbarkeit (knappe Spezialprofile temporär extern überbrücken). Ein klares Entscheidungsraster spart in der Aufbauphase typisch 20 bis 35 % gegenüber rein internen oder rein externen Modellen.
Vertrauliche Erstberatung für KI-Programme
Sie planen ein KI-Programm, ein Center of Excellence oder den Aufbau eines LLM-Teams? Eine kurze Sondierung am Telefon klärt schnell, was für Ihren Konzern der richtige nächste Schritt ist.
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