7 Schritte zur wertstiftenden Daten- und KI-Strategie: RRW-DECKO-Ansatz

Die erwarteten Wertbeiträge von Daten und KI sind groß – McKinsey (2023) schätzt das globale Potenzial auf bis zu 25,6 Billionen US-Dollar. Gleichzeitig berichten viele Unternehmen, mit denen wir sprechen, von ähnlichen Herausforderungen. Und dies bestätigen auch aktuelle Studien: Viele Unternehmen starten mit KI, doch nur wenige skalieren. In jedem zweiten deutschen Unternehmen schafft es laut Lünendonk (2025) höchstens ein Viertel der Proofs of Concepts (PoCs) in den Roll-out. Das Ergebnis sehen wir ebenfalls in der Praxis: viel Bewegung, wenig nachhaltige Wirkung. Hohe Investitionen, aber kein sichtbarer Return. Begeisterung für Daten und KI, jedoch ohne klare Verankerung im Kerngeschäft.

Typische Ursachen, die wir in vielen Unternehmen erleben, sind fragmentierte Daten- und KI-Experimente, verteilte Daten und uneinheitliche Datenqualität, unklare Verantwortlichkeiten sowie Unsicherheiten rund um Regulatorik und Risiko. Hinzu kommt eine oftmals unterschätzte Adoptionslücke: Mitarbeitende vertrauen Daten- und KI-Ergebnissen nicht, nutzen Lösungen nur selektiv, und erhoffte Produktivitätsgewinne bleiben aus. Selbst dort, wo KI bereits eingesetzt wird, verlagern häufig Systeme Arbeit, anstatt zu entlasten – mit spürbaren Effekten wie digitaler Erschöpfung und höherer Arbeitslast der Mitarbeitenden (Asana (2025)).

Die vier häufigsten Stolpersteine, die wir bei unseren Kund:innen sehen sind:

• Technologie vor Strategie: Unternehmen investieren in Tools, bevor sie ihre Ziele definiert haben.
• Unterschätzte Change-Komponente: Die organisatorische Transformation wird oft vernachlässigt.
• Fehlende Erfolgsmessung: Ohne klare KPIs bleibt der Wertbeitrag unsichtbar.
• Nachgelagerte Governance: Fehlende Verantwortlichkeiten und Standards bremsen die Skalierung.

So arbeiten wir bei codecentric

Unsere Daten‑ & KI‑Strategieberatung mit einem strukturierten Sieben-Schritte-Vorgehen ist ganzheitlich und end‑to‑end gedacht. Wir starten bewusst auf C‑Level‑Ebene, um Daten- und KI-Einsatz an der Unternehmensstrategie auszurichten – Führungskräfte bilden das Rückgrat einer erfolgreichen Daten- und KI-Transformation. Unsere Beraterinnen und Berater arbeiten interdisziplinär – Strategie, Business, Technologie, Organisation und Change – und beziehen alle relevanten Stakeholder frühzeitig ein. So entsteht Transparenz und Commitment über Bereichsgrenzen hinweg. Wir verstehen uns als Team auf Augenhöhe mit unseren Kund*innen. Unser Anspruch: Orchestrieren statt fragmentieren, damit Organisationen Daten- und KI-Kompetenzen integrieren, skalieren und selbstständig weiterentwickeln – für nachhaltige Wertschöpfung.

Praxisbeispiel: Wie die JobRad GmbH den Sprung aus der PoC-Falle schaffte

In einem Projekt mit der JobRad GmbH, dem führenden Anbieter für Dienstrad-Leasing in Deutschland, konnten wir zeigen, wie eine ganzheitliche KI-Strategie den Unterschied zwischen experimentellen Ansätzen und nachhaltiger Wertschöpfung macht. JobRad erlebte rasantes Wachstum, doch die Prozessautomatisierung hielt nicht Schritt – ein klassisches Szenario, das wir bei vielen wachsenden Mittelständlern antreffen.

Das Ergebnis unserer Zusammenarbeit: Strategische Klarheit und Verankerung über den unternehmensweiten Umgang mit KI, eine Adoptionsrate von über 85 % für das eigene JobRadGPT, 30 % mehr bearbeitete Ausschreibungen bei gleichbleibendem Personal, eine antizipierte Zeitersparnis von 0,5-1 Stunde pro Mitarbeitenden täglich, verbesserte Kundenzufriedenheit durch schnellere Reaktionszeiten im Customer Service sowie höhere Mitarbeitendenzufriedenheit durch Reduktion monotoner Aufgaben. Entscheidend war dabei nicht die Technologie allein, sondern der ganzheitliche Ansatz. Mehr zum Projekt mit der JobRad GmbH hier.

So geht es auch anderen Unternehmen. Ein Zitat eines Kunden macht dies deutlich:

"Wir erkannten das Potenzial von Daten und KI, standen jedoch vor der Herausforderung, über erste Technologie-Experimente hinaus echten Geschäftswert zu erzielen und diesen im gesamten Unternehmen zu verankern."

Unsere 7 Schritte zur wertstiftenden Daten- und KI-Nutzung (RRW-DECKO)

Um Daten- und KI-Nutzung zur erfolgreichen Skalierung und Wertstiftung zu führen, braucht es eine ganzheitliche Daten- und KI-Strategie. Dafür haben wir bei codecentric ein Vorgehen entwickelt, das die Unternehmensstrategie stützt, am Business ausgerichtet ist, Governance als Enabler versteht und Adoption messbar verankert: unser RRW-DECKO-Ansatz mit sieben aufeinander abgestimmten Schritten, die Business, Governance, Organisation und Technologie in Einklang bringen und zu einer wertstiftenden Daten- und KI-Strategie verbinden.

Schritt 1: Reifegradanalyse

Standortbestimmung mit Blick nach vorn: Wir beginnen mit einer fundierten Analyse der Ist-Situation – wo steht das Unternehmen aktuell entlang von sechs Handlungsfeldern in Bezug auf Daten- und KI-Nutzung? Was möchte die Organisation erreichen? Welche strategischen Unternehmensziele sollen durch Daten und KI gestützt werden? Das Ergebnis ist ein transparentes Stärken-/Lückenbild, das die Basis für Entscheidungen legt.

Reflektion eines Projektverantwortlichen eines Kunden:

"Die Ist-Analyse war ein Augenöffner. Wir dachten, wir bräuchten komplexe Daten- und KI-Lösungen, dabei lagen die größten Potenziale in der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben"

Wie eine Reifegradanalyse auch in deinem Unternehmen ablaufen könnte, erfährst du in einem kostenlosen und unverbindlichen Gespräch mit unseren Expert*innen, buche es hier. Abbildung: 6 Handlungsfelder einer ganzheitlichen Daten- und KI-Strategie

Schritt 2: Roadmap

Von der Analyse zur Umsetzung: Aus der Standort- und Zielbildanalyse in Schritt 1 leiten wir Maßnahmen ab, die auf die Zielerreichung einzahlen. Es entsteht eine klar priorisierte Roadmap entlang der sechs Handlungsfelder.

"Bei JobRad entwickelten wir eine Roadmap mit konkreten priorisierten Maßnahmen und quantifizierten den wirtschaftlichen Mehrwert für das gesamte Unternehmen. Nach nur drei Monaten verfügte JobRad über eine solide Basis und Vision für eine nachhaltige KI-Integration."

Schritt 3: Wertschöpfung durch Use Cases

Fokussiertes Portfolio statt verteilter PoCs ohne Mehrwert: Wir bewerten und priorisieren Daten- und KI-Potenziale. Damit entstehen strategisch gewählte Business Cases, die die Unternehmensziele stützen.

Typischer Stolperstein: Viele Unternehmen starten mit zu vielen Use Cases gleichzeitig. Unsere Empfehlung ist, mit 2-3 strategisch wichtigen Anwendungsfällen zu starten und sukzessive zu skalieren.

Schritt 4: Datenmanagement & Technologie

Architektur, die skaliert: Es werden passende Daten und Technologien gewählt, die den größten Mehrwert liefern, um die Ziele zu erreichen. So entsteht ein skalierbares und zukunftsfähiges Fundament.

"Bei JobRad führten wir innerhalb eines Monats ein DSGVO-konformes Private ChatGPT ein. Die schnelle Umsetzung war möglich, weil wir von Anfang an auf bewährte, skalierbare Technologien setzten."

Schritt 5: Enablement & Kompetenzen

Fähigkeiten dorthin bringen, wo Wert entsteht: Im Fokus steht, gezielt Fähigkeiten im Unternehmen aufzubauen. Dazu gehören spezielle Schulungen für Führungskräfte, vertiefende Qualifizierungen für Expert*innen sowie grundlegende Basisschulungen für alle Mitarbeitenden. Damit erwächst eine organisationsweite Kompetenzbasis, die Veränderung ermöglicht und nachhaltig trägt.

So betont eine Daten- und KI-Strategie Beraterin der codecentric:

“Das kontinuierliche Enablement war entscheidend. Ohne die begleitenden Schulungen hätten wir nie diese hohe Akzeptanz erreicht"

Mehr zu unserem Hands-on Workshop für Führungskräfte zur Entwicklung ganzheitlicher Daten- und KI-Strategien hier. Ein E-Learning als konkrete KI-Basisschulung für alle Mitarbeitenden bieten wir hier an.

Schritt 6: Compliance, Regulatorik & Governance

Enabler statt Bremse: Ziel ist es, Governance als Enabler im Unternehmen zu verstehen. Sie schafft Klarheit, Sicherheit und damit die Voraussetzungen, Chancen gezielt zu nutzen. Eine leichtgewichtige, pragmatische und vor allem frühzeitige Betrachtung von Compliance-, Security- und Regulatorikanforderungen ist entscheidend, dass Daten- und KI-Initiativen rechtssicher und effizient umgesetzt werden.

Schritt 7: Kultur & Organisation

Nutzung zur Routine machen: Es gilt, eine Organisationsstruktur und -kultur zu schaffen, die den zielgerichteten Umgang mit Daten- und KI-Technologien unterstützt. Dazu gehören Offenheit für Veränderung, ein konstruktiver Umgang mit Fehlern sowie kollaborative Arbeitsweisen. Gleichzeitig müssen Rollen und Verantwortlichkeiten so gestaltet sein, dass sie schnelle Entscheidungen, lernorientiertes Arbeiten und bereichsübergreifende Zusammenarbeit ermöglichen. Damit wird die datengestützte Wertschöpfung dauerhaft verankert.

“Bei JobRad hat die Reduktion monotoner Aufgaben die Zufriedenheit unserer Mitarbeitenden spürbar erhöht – ein zentraler Baustein für die nachhaltige Verankerung der KI-Nutzung."

Nächster Schritt

Dieser Beitrag ist der Auftakt zu unserer mehrteiligen Serie über wertstiftende Daten- und KI-Strategien und unserem RRW-DECKO-Ansatz. Im nächsten Beitrag geben wir konkrete Praxistipps für Schritt 1 und Schritt 2, für eine aussagekräftige Reifegradanalyse und die Entwicklung und Ableitung einer strategischen Roadmap. 

Du möchtest Daten & KI wertstiftend im Kerngeschäft verankern? Vereinbare ein unverbindliches Gespräch mit unseren Expert*innen. Details: https://www.codecentric.de/leistungen/daten-ki-strategie

Quellen

• McKinsey (2023): The economic potential of generative AI
• Lünendonk (2025): AI Transformation – Von der Experimentierphase zur produktiven Skalierung
• Asana (2025): State of AI at Work