KI-Transformation in der Helaba: Strategien zur konzernweiten Skalierung

Wie gelingt eine erfolgreiche KI-Transformation in einem hochregulierten Konzern, der aus Dutzenden eigenständigen Unternehmen mit unterschiedlichen Geschäftsmodellen und IT-Systemen besteht? Diese zentrale Herausforderung beleuchtet Felix Schlenther im AI FIRST Podcast im Gespräch mit Philipp Schwab, dem Chief AI Officer der Helaba Gruppe. Seit Ende 2023 treibt Philipp dort die KI-Einführung voran und teilt seine Erfahrungen, wie man eine Balance zwischen zentraler Steuerung und dezentraler Umsetzung findet, Use Cases effektiv skaliert und trotz strenger Regularien schnell und innovativ bleibt. Diese Episode ist ein Muss für alle Entscheider:innen, die vor der Aufgabe stehen, KI nicht nur als Technologie, sondern als fundamentalen Treiber für die Geschäftstransformation zu etablieren.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Keine separate KI-Strategie: Philipp Schwab erklärt, dass KI für die Helaba keine isolierte Strategie darstellt, sondern als die transformative Technologie unserer Zeit fest in die bestehende Digitalstrategie integriert ist. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI als integraler Bestandteil der gesamten Unternehmensentwicklung verstanden wird.
• Zentral-dezentrales Hybridmodell: In der heterogenen Helaba Gruppe werden strategische Leitplanken, eine zentrale KI-Plattform und Befähigungsformate zentral entwickelt. Die konkrete Umsetzung der Use Cases erfolgt jedoch dezentral in den Fachbereichen und Tochtergesellschaften, um Agilität und Fachnähe zu gewährleisten.
• Empowerment durch Communitys: Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist die Community der AI Champions. Diese Multiplikatoren werden gezielt geschult und erhalten die Freiräume, um Wissen in ihre Teams zu tragen, neue Anwendungsfälle zu identifizieren und die KI-Adoption von innen heraus zu beschleunigen.
• Skalierung durch Modularität: Anstatt jeden Anwendungsfall einzeln zu entwickeln, setzt die Helaba auf eine modulare Plattform. Wiederkehrende Aufgaben, wie die Analyse großer Dokumente, werden in wiederverwendbare Module wie DocExtract gekapselt. Das beschleunigt zukünftige Projekte und senkt die Entwicklungskosten.
• Strukturierter Innovationsprozess: Ein klares Vorgehen sichert, dass KI-Projekte echten Geschäftswert liefern. Ideen werden bottom-up aus den Fachbereichen gesammelt oder top-down aus strategischen Zielen abgeleitet und in einem interdisziplinären Invest-Komitee anhand fester Kriterien bewertet und priorisiert.
• Digitale Souveränität als strategisches Ziel: Um Abhängigkeiten zu vermeiden und Kosten zu kontrollieren, verfolgt die Helaba einen modellagnostischen Ansatz. Der gezielte Einsatz von Open-Source-Modellen neben den großen Anbietern ist ein zentraler Baustein, um flexibel und zukunftssicher zu bleiben.

Strategie und Organisation: KI als Teil der digitalen Transformation

Für Philipp ist klar: KI ist kein Thema für eine isolierte Abteilung, sondern ein Katalysator, der die gesamte Wertschöpfungskette durchdringt. Deshalb hat die Helaba bewusst entschieden, keine eigene KI-Strategie aufzusetzen, sondern KI als Kerntechnologie in die übergeordnete Digitalstrategie zu integrieren. Dieser Ansatz vermeidet Silos und stellt sicher, dass KI-Initiativen immer im Einklang mit den strategischen Zielen des Konzerns stehen. Um die enorme strategische Bedeutung zu unterstreichen, wurde die Rolle des Chief AI Officer direkt im Vorstandsbereich des CEO angesiedelt. Dieses Tone from the Top ist laut Philipp unerlässlich, um das nötige Commitment im gesamten Unternehmen zu sichern.

Die von ihm geleitete Einheit AI and Digital Innovation ruht auf vier Säulen: Strategie, Entwicklung, Empowerment und Governance. Das Team verantwortet nicht nur den Aufbau eines Partner-Ökosystems und die Entwicklung einer zentralen KI-Plattform, sondern kümmert sich auch um die Befähigung der Mitarbeitenden und die Definition des Betriebsmodells. Governance wird dabei nicht nur als regulatorische Notwendigkeit verstanden, sondern als aktive Gestaltung der Transformation - inklusive der Anpassung von Rollenbildern und Prozessen, die durch neue Technologien wie KI-Agenten notwendig werden.

Zentral und Dezentral: Die Balance in einem diversifizierten Konzern

Die Helaba Gruppe ist ein komplexes Gebilde: Sie umfasst die Landesbank Hessen-Thüringen, die Frankfurter Sparkasse im Privatkundengeschäft, einen Wohnungsvermieter (GWH) und einen Projektentwickler (OFB). Jede dieser Töchter agiert eigenständig, mit eigener IT-Infrastruktur, unterschiedlichen Reifegraden in der Digitalisierung und spezifischen regulatorischen Anforderungen. Eine starre Top-Down-Vorgabe würde hier scheitern. Stattdessen setzt die Helaba auf einen hybriden Ansatz. Das zentrale KI-Team gibt die strategischen Leitplanken vor und stellt skalierbare Ressourcen bereit. Dazu gehören konzernweite Pflichtschulungen zum EU AI Act, einheitliche Rollendefinitionen und das Management der AI Champions Community. Das Ziel ist eine Vision eines einheitlichen Technologie-Stacks, der Synergien ermöglicht, ohne die dezentrale Umsetzungsgeschwindigkeit zu bremsen. Dieser Austausch ermöglicht es den verschiedenen Konzerngesellschaften, voneinander zu lernen - so kann das Einzelinstitut von den agilen Fortschritten einer Tochter lernen und umgekehrt.

Von der Idee zur Skalierung: Der Weg eines KI-Use-Cases

Der Startpunkt der KI-Reise war, wie in vielen Unternehmen, die Einführung eines internen Unternehmens-GPT namens Helena. Ziel war es, den Mitarbeitenden einen sicheren Raum zum Ausprobieren zu geben und erste Berührungsängste abzubauen. Schnell wurde jedoch klar, dass für echte Wertschöpfung spezifischere Lösungen nötig sind. Statt unzähliger Insellösungen entschied sich das Team für den Aufbau einer modularen Plattform auf Basis von Microsoft Azure. Ein Paradebeispiel ist das Modul DocExtract. Banken müssen riesige Mengen an Dokumenten wie Geschäfts- oder Nachhaltigkeitsberichte analysieren. Anstatt für jeden Berichtstyp eine neue Lösung zu bauen, wurde ein wiederverwendbares Modul entwickelt, das nun für verschiedene Anwendungsfälle im gesamten Konzern genutzt werden kann.

Neue Ideen für solche Module oder andere KI-Anwendungen durchlaufen einen strukturierten Prozess. Fachbereiche können ihre Vorschläge über einen Workflow einreichen (Bottom-up). Parallel dazu identifiziert das zentrale Team strategische Leuchtturmprojekte in Bereichen wie dem Kreditprozess oder der Anwendungsentwicklung (Top-down). Alle Vorschläge werden in einem Invest-Komitee bewertet, in dem Vertreter aus IT, Risiko, Personal und den Geschäftsbereichen sitzen. Entscheidend sind der Business Case und das Skalierungspotenzial. Philipp betont, dass KI-Entwicklung als professionelle Softwareentwicklung behandelt wird, um Wartbarkeit, Sicherheit und Qualität sicherzustellen - auch wenn dies bedeutet, dass die Umsetzung länger dauert als ein schnelles Experiment zu Hause.

Empowerment und die Rolle des Menschen

Technologie allein reicht nicht aus; die Transformation gelingt nur mit den Menschen. Das Herzstück des Empowerment-Ansatzes der Helaba ist die AI Champions Community. Diese KI-begeisterten Mitarbeitenden aus allen Bereichen und Töchtern fungieren als Botschafter und Multiplikatoren. Sie werden vom zentralen Team mit exklusiven Informationen und Schulungen versorgt und erhalten offiziell Zeit von ihren Führungskräften, um dieses Wissen in ihre Teams zu tragen und lokale Initiativen zu starten. Diese Community ist aus einer früheren Gruppe, den Digitalen Transformern, hervorgegangen und hat eine enorme Eigendynamik entwickelt.

Gleichzeitig beobachtet Philipp eine fundamentale Veränderung von Berufsbildern. Datenkompetenz wird zur Schlüsselqualifikation in allen Fachbereichen, und die Grenzen zwischen traditionellen Rollen wie Entwickler und Data Scientist verschwimmen. Eine besorgniserregende Entwicklung am Markt sieht er darin, dass einige große Beratungen und Kanzleien aufhören, Absolventen einzustellen, weil KI deren Aufgaben vermeintlich übernehmen kann. Er hält diesen Weg für gefährlich: Wenn heute keine Juniors mehr ausgebildet werden, wer soll dann in Zukunft als erfahrener Senior die Ergebnisse der KI kontrollieren und validieren? Für ihn ist der Human in the Loop kein Auslaufmodell, sondern ein zentraler Faktor für eine verantwortungsvolle KI-Nutzung.

Die Zukunft mit KI-Agenten und die Bedeutung digitaler Souveränität

Die nächste Evolutionsstufe, Agentic AI, bei der KI-Systeme selbstständig Aufgaben ausführen, wird die Arbeitswelt erneut verändern. Für die Helaba bedeutet dies, dass Konzepte wie Human in the Loop neu gedacht werden müssen. Philipp plant, sich diesem Thema schrittweise zu nähern: Zuerst werden KI-Agenten in weniger kritischen Bereichen wie Callcentern eingesetzt, bevor sie in Kerngeschäftsprozessen wie der Kreditvergabe eine Rolle spielen. Ein zentrales strategisches Projekt ist der Aufbau einer eigenen Orchestrierungsplattform, um die Kontrolle über diese Agenten zu behalten.

Diese Überlegung ist eng mit dem Thema der digitalen Souveränität verknüpft. Eine zu starke Abhängigkeit von einzelnen, insbesondere außereuropäischen Anbietern, birgt Risiken - von Kostenexplosionen bis hin zu geopolitischen Unwägbarkeiten. Deshalb verfolgt die Helaba eine modellagnostische Strategie. Je nach Anwendungsfall wird das passende Modell ausgewählt. Für einen automatisierten Service-Desk kann ein chinesisches Open-Source-Modell eine kostengünstige Option sein, während bei einer Kreditentscheidung ein europäisches Modell wie von Mistral aus Gründen der Nachvollziehbarkeit und des Bias-Risikos bevorzugt wird. Für Philipp ist klar: Europa und Deutschland haben jetzt die Chance, durch die Veredelung eigener Datenschätze und die Förderung spezialisierter, branchenspezifischer Modelle eine eigene starke Position im KI-Wettbewerb aufzubauen.

Praktische Schritte zur KI-Transformation in großen Unternehmen

1. Strategische Verankerung: Integriere KI nicht als separates Projekt, sondern als festen Bestandteil deiner Digitalstrategie. Verankere die Verantwortung auf der obersten Führungsebene, um das notwendige Commitment und die strategische Ausrichtung sicherzustellen.
2. Hybrides Organisationsmodell: Etabliere ein zentrales KI-Team, das die Leitplanken setzt, eine Plattform bereitstellt und die Befähigung vorantreibt. Überlasse die konkrete Umsetzung aber den Fachbereichen und Tochtergesellschaften, um deren Expertise und Agilität zu nutzen.
3. Community aufbauen: Identifiziere und fördere KI-Enthusiasten im Unternehmen als Multiplikatoren (AI Champions). Gib ihnen offizielle Zeit und Ressourcen, um als Ansprechpartner zu fungieren, Wissen zu teilen und die Transformation von innen heraus zu tragen.
4. Strukturierten Use-Case-Prozess etablieren: Schaffe einen transparenten Prozess von der Ideeneinreichung über die Bewertung (inkl. Business Case) bis zur Freigabe durch ein interdisziplinäres Gremium. Priorisiere Anwendungsfälle konsequent nach ihrem strategischen Wert und ihrem Skalierungspotenzial.
5. Modular und plattformbasiert entwickeln: Vermeide Insellösungen. Baue eine zentrale, modulare KI-Plattform auf und entwickle wiederverwendbare Komponenten für häufig wiederkehrende Aufgaben. Das erhöht die Entwicklungsgeschwindigkeit und senkt langfristig die Kosten.
6. Auf digitale Souveränität achten: Setze auf einen modellagnostischen Ansatz, um flexibel zu bleiben. Evaluiere gezielt den Einsatz von Open-Source-Modellen, um Abhängigkeiten von einzelnen großen Anbietern zu reduzieren, Kosten zu kontrollieren und die Kontrolle über deine Daten zu behalten.