KI-Organisation als Profit Center: Vom Projekt zum Produktmodell

Wie können Unternehmen dem Teufelskreis entkommen, in dem vielversprechende KI-Projekte nach einer Pilotphase ohne nachhaltigen Mehrwert versanden? In dieser Episode des AI FIRST Podcast spricht Host Felix Schlenther mit Romina Medici, die bei E.ON die Plattformstrategie und Data Governance verantwortet. Romina bietet einen radikal anderen Ansatz: Statt auf kurzfristige Projekte setzt sie darauf, Daten und KI als eigenständige Produkte zu entwickeln und wie ein Unternehmen im Unternehmen zu führen - inklusive Umsatzverantwortung, Marketing und Customer Success. Dieser Wandel von einer Projekt- zu einer Produktkultur ist der Schlüssel, um KI-Investitionen wirklich skalierbar und wertschöpfend zu gestalten. Die Episode liefert eine Blaupause für Entscheider:innen, die KI nicht nur ausprobieren, sondern strategisch und nachhaltig im Unternehmen verankern wollen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• KI als Business führen: Daten- und KI-Initiativen sollten wie ein eigenständiges Unternehmen gemanagt werden. Das bedeutet klare Ziele, KPIs und ein Fokus auf Skalierbarkeit und einen positiven Business Case, anstatt nur Projekte abzuschließen.
• Vom Projekt zum Produkt: Der klassische, projektbasierte Ansatz scheitert oft an mangelnder Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit. Ein produktorientiertes Modell sichert hingegen die kontinuierliche Weiterentwicklung, Wartung und schafft so einen dauerhaften Mehrwert.
• Interne Vermarktung ist entscheidend: Ein internes KI-Produkt muss wie ein externes SaaS-Produkt behandelt werden. Aktives Stakeholder-Management, Customer Success und der Aufbau einer Community sind laut Romina unerlässlich für die Akzeptanz und den Erfolg.
• Wertbemessung durch Umsatz: Statt auf reine Nutzungs-Metriken zu setzen, beweist ein internes Bezahlmodell (z.B. Pay-per-Use) den wahren Wert eines Produkts. Wenn Abteilungen bereit sind, dafür Budget bereitzustellen, ist der Mehrwert validiert.
• Dezentralisierung mit Leitplanken: Die Umsetzung von Anwendungsfällen sollte dezentral in den Fachbereichen erfolgen, um Innovation zu fördern und Engpässe zu vermeiden. Eine zentrale Governance sorgt dabei für Standards, Sicherheit und Effizienz.
• Transformation ist ein Marathon: Der Wandel von einer Projekt- zu einer Produktkultur ist ein langfristiger Prozess. Er erfordert Durchhaltevermögen, konsequentes Management und die Bereitschaft, auch unbequeme Entscheidungen zu treffen.

Vom KI-Projektfriedhof zur nachhaltigen Wertschöpfung

Viele Unternehmen kennen das Problem: Man startet vielversprechende KI-Initiativen, doch nach sechs bis zwölf Monaten endet das Projekt, das Team wird aufgelöst und die entwickelte Lösung verkümmert, weil sich niemand mehr verantwortlich fühlt. Romina Medici erklärt, dass dieser projektbasierte Ansatz zwar für erste Wow-Effekte in Organisationen mit geringem Reifegrad nützlich sein kann, aber auf lange Sicht nicht funktioniert. Die Gründe dafür sind vielfältig: Projekte sind nicht auf Skalierbarkeit ausgelegt, was dazu führt, dass für jede neue Abteilung oder jedes neue Land eine Lösung von Grund auf neu gebaut werden muss - ein enormer Kostenfaktor. Zudem fehlt oft ein Betriebsmodell (DevOps), das die kontinuierliche Wartung und Weiterentwicklung nach Projektende sicherstellt. Das Ergebnis, so Romina, ist ein Friedhof an teuren Prototypen, die nie ihr volles Potenzial entfalten. Die Lösung liegt in einem fundamentalen Paradigmenwechsel: weg vom Denken in abgeschlossenen Projekten, hin zur Entwicklung von langlebigen, kontinuierlich verbesserten Produkten.

Einblicke in die KI-Produktfabrik: Das E.ON Data House

Ein Paradebeispiel für diesen Ansatz ist das von Rominas Team entwickelte E.ON Data House. Dabei handelt es sich um eine selbst entwickelte Self-Service-Datenplattform, die sie als eine Art Amazon für Daten beschreibt. Nutzer:innen aus dem gesamten Konzern können hier in einem Katalog nach Datenquellen suchen, diese auswählen und sich automatisiert bereitstellen lassen. Die Plattform wurde über drei Jahre mit einem globalen Budget entwickelt und wurde im vierten Jahr profitabel. Der Weg dorthin war jedoch nicht nur technischer Natur. Nachdem das Fundament stand, begann eine intensive Phase des internen Marketings. Romina und ihr Team führten Roadshows durch, präsentierten die Plattform in unzähligen Terminen und bauten durch aktives Zuhören und die Umsetzung von Feedback eine enge Beziehung zu ihren internen Kunden auf. Es ging darum, die Plattform nicht nur bereitzustellen, sondern sie aktiv zu verkaufen und politisch im Unternehmen zu verankern - bis hin zur Etablierung als verpflichtender Standard in bestimmten Unternehmensbereichen. Dieses Vorgehen zeigt, dass der Erfolg interner Produkte ebenso von Marketing, Vertrieb und Customer Relationship Management abhängt wie bei externen Software-Unternehmen.

Das Geschäftsmodell: Wie man internen Wert in Umsatz umrechnet

Ein zentraler Hebel für den Erfolg ist das Geschäftsmodell, das Romina für ihre Produkte etabliert hat. Anstatt die Plattformen kostenlos zur Verfügung zu stellen, setzt sie auf ein transparentes Pay-per-Use-Modell. Jede Abteilung zahlt für das, was sie tatsächlich nutzt. Dieser Ansatz schafft ein starkes Bewusstsein für die verursachten Kosten und zwingt die Fachbereiche, den Business Case ihrer Anwendungsfälle genau zu prüfen. Für Rominas Team bedeutet dies, dass der Erfolg nicht an vagen Nutzungszahlen gemessen wird, sondern am generierten internen Umsatz. Dieser Umsatz beweist, dass die Produkte einen so hohen Mehrwert schaffen, dass andere Abteilungen bereit sind, dafür zu bezahlen. Das primäre Ziel ist dabei nicht die Gewinnmaximierung, sondern die Kosteneffizienz für den gesamten E.ON-Konzern. Durch die Skaleneffekte der zentralen Plattformen ist die Nutzung für die Fachbereiche deutlich günstiger, als wenn jede Abteilung ihre eigene Infrastruktur aufbauen würde. Das Ziel ist eine schwarze Null - die Einnahmen sollen die Kosten für Betrieb und Weiterentwicklung decken.

Die Organisation hinter den Produkten: Ein modernes Operating Model

Um diese Produktstrategie umzusetzen, hat Romina eine Organisation aufgebaut, die sich eher wie ein agiles Tech-Unternehmen als eine klassische IT-Abteilung anfühlt. Ihr Team mit rund 40 Mitarbeitenden ist in verschiedene Rollen gegliedert:

• Produktmanager:innen agieren wie Mini-CEOs für ihre Produktgruppen. Sie verantworten die Strategie, die kommerziellen Modelle und pflegen als Customer Success Manager den engen Kontakt zu den internen Kunden.
• Ein Backoffice-Team kümmert sich um Marketing, Kommunikation und die Organisation von Events.
• Ein Analyse-Team überwacht die Finanzen, analysiert das Kundenverhalten und sorgt für die Budgetplanung.
• Die Data Governance-Funktion setzt die zentralen Leitplanken und stellt sicher, dass alle Aktivitäten datenschutzkonform und sicher ablaufen.

Während die Plattformen und grundlegenden Produkte zentral entwickelt und gemanagt werden (wobei der Grundsatz Buy before Build gilt), ist die Umsetzung der konkreten Anwendungsfälle dezentralisiert. Die Fachbereiche können und sollen auf den bereitgestellten Plattformen ihre eigenen Lösungen entwickeln. Dieser föderierte Ansatz fördert Innovation und vermeidet Engpässe, während die zentrale Governance für Effizienz und die Einhaltung von Standards sorgt.

Praktische Schritte: Der Weg zur produktorientierten KI-Strategie

Der Wandel von einer Projekt- zu einer Produktkultur ist eine tiefgreifende Transformation, die laut Romina eher einem Marathon als einem Sprint gleicht. Sie selbst arbeitet seit sieben Jahren an diesem Prozess und rechnet mit einer Gesamtdauer von zehn bis 15 Jahren. Basierend auf ihrer Erfahrung lassen sich folgende Schritte für Unternehmen ableiten, die diesen Weg einschlagen wollen:

1. Strategie und Zielbild definieren: Mache einen Schritt zurück und entwirf ein klares Operating Model. Lege fest, wie Daten und KI als Produkte gemanagt werden sollen, und definiere die dazugehörigen Prozesse, Rollen und Business Cases.
2. Konsequent umsetzen (Follow-Through): Ein Plan allein reicht nicht. Etabliere Kontrollmechanismen und überprüfe regelmäßig, ob das neue Modell auch wirklich gelebt wird. Klassisches, konsequentes Management ist hier der Schlüssel.
3. Konflikte aushalten: Sei bereit, unpopuläre Entscheidungen zu treffen. Das bedeutet auch, Projekte zu stoppen, die nicht zur neuen Strategie passen, und in unangenehmen Diskussionen für das übergeordnete Ziel einzustehen.
4. Menschen befähigen und mitnehmen: Kombiniere harte Governance mit unterstützenden Maßnahmen. Hilf den Teams durch Marketing, Schulungen und aktives Success Management dabei, mit dem neuen Modell erfolgreich zu sein, anstatt es ihnen nur vorzuschreiben.
5. Durchhaltevermögen beweisen: Der Wandel wird auf Widerstand stoßen und Rückschläge sind unvermeidlich. Es ist entscheidend, eine langfristige Vision zu haben und diese konsistent und mit Ausdauer zu verfolgen, bis die positiven Effekte für alle sichtbar werden.