Vom Pilotprojekt zur Wertschöpfung

Warum Governance, Architektur und Kultur über den Erfolg von KI entscheiden

Jacqueline Fechner ist CEO Central Europe bei DXC.

Viele Unternehmen experimentieren mit künstlicher Intelligenz – doch nur wenige schaffen den Sprung in den produktiven Betrieb. Für Jacqueline Fechner, CEO Central Europe bei DXC, liegt das Problem häufig nicht in der Technologie. Entscheidend sind Governance, Struktur und der Wille, KI als unternehmensweite Fähigkeit zu begreifen.

Der Hype um Künstliche Intelligenz ist real. Ebenso real ist jedoch die Ernüchterung, wenn Pilotprojekte nicht skalieren. „94 Prozent der Unternehmen stecken in der Pilotfalle“, sagt Jacqueline Fechner und bringt damit ein strukturelles Problem auf den Punkt. KI werde vielerorts ausprobiert, aber nicht systematisch betrieben.

Governance ist kein Nachzügler

Für Fechner ist klar: Der Übergang vom Experiment zum regulierten Wirkbetrieb entscheidet sich früh. „Governance und Transparenz müssen von Beginn an mitgedacht werden – nicht erst nach den ersten Pilotprojekten.“ Erfolgreiche KI‑Initiativen verankerten Richtlinien, Compliance‑Strukturen, Nachvollziehbarkeit und Observability bereits, bevor das erste Modell produktiv gehe.

“Entscheidend ist, dass Governance und Transparenz von Beginn an mitgedacht werden und nicht erst nach den ersten Pilotprojekten auf den Tisch kommen. Erfolgreiche KI-Teams verankern Richtlinien, Nachvollziehbarkeit, Compliance-Strukturen und Observability bereits, bevor sie das erste Modell in den produktiven Einsatz bringen.”

Unternehmen, die Governance nachträglich aufsetzen, zahlten einen hohen Preis: fragmentierte Lösungen, fehlende Skalierbarkeit und wachsende Risiken. KI scheitere selten an Algorithmen – sondern an fehlenden Leitplanken, ist Fechner überzeugt.

Regulierung als Differenzierungsmerkmal

Der EU AI Act wird häufig als Innovationsbremse wahrgenommen. Fechner sieht darin eine strategische Chance. „Mit dem weltweit ersten KI‑Gesetz schafft die EU einen einheitlichen Rahmen und gibt Unternehmen Orientierung.“ Gerade das Thema Trustworthy AI könne für europäische Anbieter zum Wettbewerbsvorteil werden.

“Schutz und bekommen Leitlinien für die weitere KI-Entwicklung an die Hand. Ich glaube, dass in Zukunft sehr großes Augenmerk darauf gelegt werden wird, KI-Lösungen aus Europa für Europa zu entwickeln, um die digitale Souveränität auch in diesem Bereich zu stärken.“

Zugleich rückt ein weiterer Aspekt in den Fokus: digitale Souveränität. „Ich glaube, dass KI‑Lösungen aus Europa für Europa an Bedeutung gewinnen werden.“ Ob diese später auch international skalieren, bleibe offen – der regulatorische Vorsprung sei jedoch real.

Ohne Architektur keine Skalierung

Ein zentrales Hindernis auf dem Weg vom PoC zum Produkt ist die IT‑Architektur. „Nicht selten fehlt die Infrastruktur, um KI‑Piloten auszurollen.“ Fechner plädiert für cloud‑native, modulare Plattformen, die Rechenleistung und Speicher flexibel bereitstellen.

Ebenso entscheidend: der Datenzugang. „Wie soll KI in reale Prozesse integriert werden, wenn Modelle nicht auf die relevanten Daten zugreifen können?“ Moderne Data‑Lake‑ oder Data‑Mesh‑Ansätze seien Voraussetzung für barrierefreie KI‑Interaktion – ebenso wie die Integration von IoT‑ und Cloud‑Ressourcen in eine konsistente Architektur.

Warum scheitern so viele Projekte an der Skalierung? Für Fechner liegt die Antwort in der Organisation. „Viele Initiativen starten als isolierte PoCs ohne klare businessseitige Zielsetzung, ohne durchgängige Governance und ohne Plattform für Wiederverwendung.“ Das Ergebnis: technologische Silos, parallele Lösungen und steigende Komplexität.

Skalierung gelinge erst, wenn KI als strategische Kernfähigkeit verstanden werde. „Standardisierte Architekturen, klare Verantwortlichkeiten und automatisierte Governance sorgen dafür, dass Lösungen nicht nebeneinander entstehen, sondern gezielt weiterentwickelt werden.“

Ein weiterer wichtiger Punkt sei der nahtlose Zugang zu den relevanten Daten.

“Wie sollte KI in reale Prozesse integriert werden, wenn die Modelle nicht auf die entsprechenden Daten zugreifen können?”

Fechner empfiehlt einen modernen Data-Lake- oder Data-Mesh-Ansatz, der für eine barrierefreie Interaktion mit KI ausgelegt ist. Außerdem sollte eine modulare Architektur IoT- und Cloud-Ressourcen integrieren können.

Hyperscaler ja, aber souverän

Gerade in Europa ist Cloud längst eine Souveränitätsfrage. Fechner sieht kein Entweder‑oder zwischen Hyperscalern und lokaler Kontrolle. „Der Schlüssel liegt in hybriden und souveränen Cloud‑Architekturen.“

Rechenintensive Standard‑Workloads könnten auf Hyperscaler‑Infrastruktur laufen, während sensible Daten, Modelle und geistiges Eigentum in privaten oder souveränen Clouds verbleiben. Voraussetzung sei eine klare Trennung von Compute, Daten und Modellen – und eine durchgängige Governance.

“Die Diskussion ist heute kein „Entweder‑oder“ mehr. Unternehmen wollen die Skalierbarkeit und Innovationsgeschwindigkeit globaler Hyperscaler nutzen, gleichzeitig aber Datenhoheit, regulatorische Kontrolle und den Schutz geistigen Eigentums sicherstellen.”

Mindestens genauso wichtig: die Mitarbeitenden. „Die private Nutzung KI‑mächtiger Dienste erzeugt eine Erwartungshaltung.“ Unternehmen müssten durch systematische Schulungen ein Bewusstsein für regulatorische und sicherheitsrelevante Grenzen schaffen, um ihre Souveränität dauerhaft zu sichern.

Mehr als Kostenersparnis

Im Proof of Value zählt für Fechner mehr als Einsparungen. Neben Kosten nennt sie drei weitere Dimensionen: messbare Produktivitätsgewinne, Skalierbarkeit und Akzeptanz. „Wenn Mitarbeitende KI nicht annehmen oder sie als kompliziert empfinden, wird eine breite Einführung scheitern.“

Gerade im Bereich der intelligenten Automatisierung sieht sie große Hebel: von der Dokumentenverarbeitung im Büro über automatisierte Logistik bis hin zu Predictive Maintenance in der Industrie.

Mensch und Maschine – kein Widerspruch

Die Angst vor Kontrollverlust ist real. Umso wichtiger ist die Rolle der Führungsebene. „KI muss als unterstützendes Instrument verstanden werden – nach dem Human‑in‑the‑Loop‑Prinzip.“ Entscheidungen blieben menschlich, KI liefere Unterstützung.

Governance werde so vom Innovationshemmnis zum Enabler: „Observability und Validierung schaffen Transparenz und machen Fehlentwicklungen früh sichtbar.“

Diversität, Inklusion – und Verantwortung

Für Fechner beginnt gesellschaftlicher Mehrwert bereits in den Entwicklungsteams. „Diversität sollte so früh wie möglich verankert werden.“ Unterschiedliche Perspektiven führten zu inklusiveren Systemen – und besseren Ergebnissen.

“Richtig eingesetzt kann KI ein starker Enabler für Inklusion sein. Sprach- und Assistenzsysteme, automatische Transkription, Übersetzung, Bild- und Texterkennung oder intelligente Benutzeroberflächen senken Hürden für Menschen mit unterschiedlichen körperlichen, sensorischen oder kognitiven Bedürfnissen.”

Gleichzeitig müsse KI überprüfbar bleiben. Bias, Drift und Diskriminierung ließen sich nur vermeiden, wenn Fairness messbar gemacht und kontinuierlich überwacht werde. Verantwortung dürfe nicht beim Modell enden, sondern müsse strukturell im Betrieb verankert sein.

Von Proof zu Value- Realization

Wenn Unternehmen heute zwischen „schnell starten“ und „erst Governance“ wählen müssten, rät Fechner zu Pragmatismus. „Die Wahrheit liegt in der Mitte.“ Zu wenig Struktur führe zum Scheitern, zu viel Planung zur Lähmung.

Der nächste Evolutionsschritt sei bereits absehbar: „Wir werden nicht mehr über Proof of Value sprechen, sondern über Realization of Value – über echte, messbare Wertschöpfung.“

Und persönlich?

„Was mich fasziniert, ist nicht die Rechenleistung, sondern der Wandel der Schnittstelle. Sprache senkt die Eintrittshürde radikal.“ KI ersetze kein Denken, sie erweitere es.

“KI formt die Zukunft nicht allein. Wir sind es, die ihr Richtung geben. Nutzen wir diese Chance.”

Jacqueline Fechner ist CEO Central Europe bei DXC Technology. Fechner, die zuvor bereits in der Rolle als General Manager DACH bei DXC tätig war, kam mit mehr als 30 Jahren Branchenerfahrung zum Unternehmen: Sie hatte leitende Positionen unter anderem bei Xerox, Wipro Technologies, Wincor Nixdorf und HP inne.