Was macht ein KI-Manager? Aufgaben, Verantwortung & Praxis
Ein KI-Manager sorgt dafür, dass KI-Projekte nicht im Experimentiermodus hängen bleiben, sondern echten Geschäftswert liefern – von der Idee bis zum laufenden Einsatz im Unternehmen. Die Rolle verbindet Strategie, Projektsteuerung, Governance und Enablement und ist damit eine ideale Zielrolle für alle, die KI in ihrem Unternehmen verantwortlich vorantreiben wollen.
Was ist ein KI-Manager?
Ein KI-Manager plant, steuert und verantwortet KI-Initiativen in Organisationen – fachlich, organisatorisch und inhaltlich, nicht primär technisch. Er oder sie übersetzt Geschäftsziele in konkrete KI-Use-Cases und koordiniert Fachbereiche, IT, Daten-Teams und externe Dienstleister.
- Ziel: KI so einsetzen, dass Umsatz, Effizienz, Qualität oder Kundenerlebnis messbar profitieren – statt nur „irgendwas mit KI“ zu machen.
- Rolle im Organigramm: häufig als Schnittstelle zwischen Geschäftsführung, Digital-/Innovationseinheit und Fachbereichen angesiedelt.
Mehr Hintergründe zur Rolle findest du z. B. hier: https://www.yakup-ai.com/blogs/Was-macht-ein-KI-Manager.
Zentrale Aufgaben im Alltag
Die Aufgaben eines KI-Managers lassen sich in vier große Bereiche clustern.
1. Strategie & Use-Case-Portfolio
- KI-Strategie ableiten: Aus Unternehmenszielen (z. B. Service verbessern, Vertrieb skalieren, Kosten senken) eine KI-Roadmap entwickeln.
- Use Cases identifizieren & priorisieren: Mit Fachbereichen (Vertrieb, Service, HR, Produktion etc.) konkrete Anwendungsfälle finden, bewerten und nach Nutzen/Risiko einordnen.
Typische Praxisbeispiele und ein detailliertes Rollenprofil sind im Yakup-AI-Artikel zur Rolle und im IHK-Kontext beschrieben:
- https://www.yakup-ai.com/blogs/Was-macht-ein-KI-Manager
- https://www.yakup-ai.com/blogs/ki-manager-zertifikatslehrgang-ihk-unternehmen
2. Projektsteuerung & Umsetzung
- Projekte planen: Anforderungen sammeln, Scope definieren, Meilensteine und KPIs festlegen.
- Umsetzung begleiten: Zusammenarbeit mit IT, Data Science, externen Partnern steuern, Tests organisieren und Rollouts in den Fachbereichen begleiten.
Viele Unternehmen nutzen dafür Rollenbeschreibungen, wie sie auch von IHKs und Weiterbildungsanbietern skizziert werden, z. B.:
3. Governance, Risiko & Verantwortung
- Richtlinien definieren: Welche KI-Tools dürfen genutzt werden? Wie werden Prompts, Daten und Ergebnisse dokumentiert? Welche Black- und Whitelists gelten?
- Recht & Ethik: Datenschutz (DSGVO), IT-Sicherheit, Transparenz, Umgang mit Bias – oft in enger Zusammenarbeit mit Datenschutz, Legal und ggf. einem KI-Beauftragten.
Einen guten Überblick über Verantwortlichkeiten und Abgrenzung zu Rollen wie „KI-Beauftragter“ geben u. a.:
- https://www.beauftragter-online.de/ki-manager-beauftragter
- https://roover.de/ki-beauftragter-im-unternehmen/
4. Enablement & Change Management
- Mitarbeitende befähigen: Schulungen, Guidelines und Best Practices für Tools wie ChatGPT, Copilot, Custom GPTs & Co. aufsetzen.
- Kultur & Kommunikation: Ängste adressieren, Quick Wins sichtbar machen, interne Erfolgsgeschichten teilen und so Akzeptanz für KI erhöhen.
Ein Beispiel für praxisnahe Enablement-Ansätze rund um KI-Manager-Weiterbildungen ist hier beschrieben:
Verantwortung: Wofür steht der KI-Manager gerade?
KI-Manager tragen Verantwortung in zwei Dimensionen: geschäftlich und ethisch.
- Business-Verantwortung
- Sicherstellen, dass KI-Projekte wirtschaftlich Sinn ergeben: klare KPIs, ROI-Betrachtung, regelmäßige Reviews.
- Verhindern von „KI-Zoo“: Statt 20 verstreuter Tools sorgt der KI-Manager für ein fokussiertes, abgestimmtes Setup.
- Ethische & rechtliche Verantwortung
- Prüfen, wie KI-Entscheidungen zustande kommen (Nachvollziehbarkeit) und welche Auswirkungen sie auf Mitarbeitende und Kund:innen haben.
- Sicherstellen, dass KI-Einsatz mit Unternehmenswerten, Compliance und gesetzlichen Vorgaben vereinbar ist.
Diese Verantwortung wird in vielen Fachartikeln zur Rolle betont, z. B.:
Praxis: Wo arbeitet ein KI-Manager konkret?
Je nach Organisation kann der Fokus sehr unterschiedlich aussehen.
- In mittelständischen Unternehmen
- Aufbau erster KI-Use-Cases (z. B. automatisierte Angebote, Support-Chatbots, interne Wissensassistenten).
- Koordination der Zusammenarbeit mit externen Partnern und IHK-Weiterbildungen.
- In Konzernen
- Portfolio-Management über viele KI-Projekte, Governance, Abstimmung mit Data & Analytics und IT.
- Unterstützung von Fachbereichen mit Vorlagen, Tool-Katalogen und internen „KI-Hubs“.
- In der Beratung / als interne „Change-Agent:innen“
- Konzeption und Moderation von KI-Workshops, Assessments, Roadmaps.
- Aufbau von Trainingsprogrammen und internen Communities of Practice.
Konkrete Branchenbeispiele – etwa aus Automotive, Handel oder Kommunikation – werden auf yakup-ai.com in mehreren Fallstudien dargestellt, z. B.:
Wie wird man KI-Manager – und wo starten?
Die meisten KI-Manager kommen nicht direkt aus dem Studium, sondern aus der Praxis: Fach- oder Führungskräfte, die Digitalisierungsthemen bereits treiben und KI nun strukturiert einsetzen wollen.
- Typische Profile
- IT-/Digital-Verantwortliche mit Business-Fokus.
- Personen aus Vertrieb, HR, Marketing oder Operations, die KI als Hebel für ihre Domäne nutzen wollen.
- Rolle von Zertifikatslehrgängen (IHK)
- IHK-Programme wie „KI-Manager (IHK)“ bündeln Grundlagen, Strategie, Use-Case-Entwicklung, Governance und Tool-Praxis.
- Sie sind explizit so konzipiert, dass auch Nicht-Informatiker:innen die Rolle übernehmen können – wichtig ist Praxis- und Unternehmensverständnis.
Wenn jemand den nächsten Schritt gehen möchte, bietet sich ein strukturierter Einstieg über deine KI-Kurse an – gebündelt unter: https://linktr.ee/Yakup_AI
Ein KI-Manager sorgt dafür, dass KI-Projekte nicht im Experimentiermodus hängen bleiben, sondern echten Geschäftswert liefern – von der Idee bis zum laufenden Einsatz im Unternehmen. Die Rolle verbindet Strategie, Projektsteuerung, Governance und Enablement und ist damit eine ideale Zielrolle für alle, die KI in ihrem Unternehmen verantwortlich vorantreiben wollen.