Aufbau eines KI-Teams: Welche Rollen brauchen Sie wirklich, um im Jahr 2025 erfolgreich zu sein?

Der Vorstand hat grünes Licht gegeben. Das Budget für strategische KI-Initiativen wurde bewilligt. Die Begeisterung ist groß, aber jetzt stehen Sie als Technologieführer vor einer der größten Herausforderungen in der heutigen Geschäftswelt: Wie bauen Sie ein Team auf, das das Versprechen der künstlichen Intelligenz in echten geschäftlichen Nutzen umsetzt?

Viele Unternehmen machen in dieser Phase den grundlegenden Fehler zu denken, dass der Erfolg ihnen die Einstellung eines einzigen, brillanten „KI-Experten“ bescheren wird. Die Realität ist jedoch viel komplexer. Erfolgreiche KI-Implementierungen sind nicht das Werk eines einzelnen Fachmanns, sondern ein präzise orchestriertes Teamspiel.

Der Mythos des „Einhorns“ – der Person, die gleichzeitig ein hervorragender Statistiker, ein brillanter Programmierer, ein Infrastrukturexperte und ein Unternehmensstratege ist – ist äußerst schädlich. Solche Personen gibt es praktisch nicht und die Suche nach ihnen ist eine Verschwendung von wertvoller Zeit und Ressourcen. Der Erfolg in der KI hängt nicht davon ab, ein einzelnes Allround-Genie zu finden, sondern von der harmonischen Zusammenarbeit von Spezialisten mit sich ergänzenden Kompetenzen. Der Versuch, das gesamte Aufgabenspektrum in eine Rolle zu pressen, führt geradewegs zu Burnout, Engpässen und letztlich zum Scheitern des Projekts.

Was sind also die Schlüsselrollen in einem modernen KI-Team?

Der Aufbau einer ausgereiften und erfolgreichen KI-Zelle erfordert die Besetzung mehrerer wichtiger, spezialisierter Rollen. Jede von ihnen bringt an einem anderen Punkt des Projektlebenszyklus einen einzigartigen Wert mit sich – von den Rohdaten bis hin zu einem funktionierenden, skalierbaren Produkt.

• Datenwissenschaftler: Er oder sie ist derjenige, der die Daten erforscht, Hypothesen formuliert und Vorhersagemodell-Prototypen erstellt. Seine Hauptaufgabe besteht darin, verborgene Muster in den Daten zu entdecken und wichtige Geschäftsfragen zu beantworten. Er ist ein Visionär, der ein Geschäftsproblem in ein analytisches Problem umwandeln kann.
• Ingenieur für maschinelles Lernen (ML Engineer): Dies ist wahrscheinlich die wichtigste und schwierigste Position, die derzeit zu besetzen ist. Der ML-Ingenieur schlägt die Brücke zwischen dem vom Datenwissenschaftler erstellten Prototyp und der realen, funktionierenden Produktionsumgebung. Er oder sie ist für die Optimierung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung der Modelle verantwortlich und stellt deren Zuverlässigkeit und Leistung sicher. Ohne ihn werden die besten Modelle für immer in Jupyter-Notebooks bleiben.
• Daten-Ingenieur: Kein KI-Modell wird besser sein als die Daten, auf denen es trainiert wurde. Der Data Engineer ist die Person, die die „Datenautobahnen“ des Unternehmens entwirft, aufbaut und pflegt. Er oder sie erstellt robuste Datenpipelines und sorgt für deren Sauberkeit, Verfügbarkeit und Integrität. Er oder sie ist die absolute Grundlage, ohne die das gesamte Team nicht effektiv arbeiten kann.
• KI-Ethik-Berater (AI Ethics Consultant): In dem Maße, in dem KI tiefer in Geschäftsprozesse eindringt, nimmt die Bedeutung von Ethik, Transparenz und Risikomanagement zu. Dieser Spezialist hilft dem Unternehmen, die Fallstricke von Algorithmus-Voreingenommenheit (Bias) zu vermeiden, die Einhaltung von Vorschriften (wie RODO) sicherzustellen und Vertrauen in die implementierten Lösungen aufzubauen. Es ist eine Rolle, die das Unternehmen vor rechtlichen Risiken und Reputationsrisiken schützt.

Warum ist der Versuch, sie alle auf einmal einzustellen, ein einfacher Weg zum Scheitern?

Beim Anblick der obigen Liste schütteln viele Führungskräfte den Kopf. Der Versuch, all diese Fachleute auf einem hart umkämpften Markt auf einmal fest einzustellen, ist aus mehreren Gründen fast unmöglich: enorme Kosten, mangelnde Verfügbarkeit von Kandidaten und Ungewissheit darüber, welche Kompetenzen zu Beginn am wichtigsten sein werden. Einen Analysten einzustellen, bevor ein Dateningenieur die Infrastruktur für ihn vorbereitet hat, führt nur zu Frustration und Ineffizienz.

Wie können Sie mit Hilfe von Augmentierungen ein Dreamteam aufbauen?

Anstatt sich ins kalte Wasser zu stürzen und eine große, teure Abteilung von Grund auf aufzubauen, können Führungskräfte einen agilen und flexiblen Ansatz mit strategischer Teamvergrößerung wählen.

Der Ansatz „Verstärkung zuerst“ ermöglicht einen sequentiellen und flexiblen Aufbau von Kapazitäten. Anstatt neue Mitarbeiter einzustellen, können Sie damit beginnen, eine oder zwei Schlüsselpositionen zu besetzen, die zu diesem Zeitpunkt den größten Nutzen versprechen.

1. Beginnen Sie mit den Grundlagen: Beginnen Sie das Projekt, indem Sie einen erfahrenen Data Engineer einstellen, um eine solide Grundlage zu schaffen. Schließen Sie sich parallel dazu dem Team des ML-Ingenieurs an, um die Architektur von Anfang an für die zukünftige Implementierung zu planen.
2. Liefern Sie schnell Werte: Wenn die Daten verfügbar sind und die Pipelines funktionieren, schließen Sie sich dem Data Scientist-Team an, um das erste wertvolle Modell zu erstellen.
3. Flexibel skalieren und optimieren: Wenn Ihr Projekt an Schwung gewinnt, können Sie bei Bedarf flexibel weitere Kompetenzen hinzufügen – zum Beispiel Berater für KI-Ethik für die Dauer des Modellaudits oder zusätzliche ML Engineers während der intensiven Skalierungsphase.

Dieser Ansatz minimiert das Risiko, optimiert die Kosten und stellt sicher, dass erstklassige, überprüfte Talente genau dann zur Verfügung stehen, wenn sie gebraucht werden. Es ist ein intelligenter Weg, Ihr Traumteam zusammenzustellen, ohne die lähmenden Kosten und Frustrationen der traditionellen Personalbeschaffung.

Sie fragen sich, welche Kombination von Rollen für den Start Ihrer KI-Initiative optimal wäre? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf. Wir von ARDURA Consulting können Ihnen helfen, Ihre ideale Teamzusammensetzung zu definieren und Ihnen die Spezialisten zur Verfügung stellen, die Ihr Projekt zum Erfolg führen.