Daten- und KI-Strategie entwickeln: In 7 Schritten zum nachhaltigen Geschäftserfolg

Wer heute eine wertstiftende Daten- und KI-Strategie entwickeln will, blickt auf gewaltige Prognosen: McKinsey (2023) schätzt das globale Potenzial auf bis zu 25,6 Billionen US-Dollar.

Doch Hand aufs Herz: Spürst du diesen Wertbeitrag bereits in deinem Unternehmen?

Die Realität sieht oft ernüchternd aus. Aktuelle Studien bestätigen, was wir in der Praxis beobachten: Viele Unternehmen stecken tief in der PoC-Falle. Zwar wird viel experimentiert, doch laut Lünendonk (2025) schaffen es 75 % der Projekte nicht in den Roll-out. Das Ergebnis sind hohe Investitionen, aber kein sichtbarer Return. Wie du diesen Trend umkehren und KI fest im Kerngeschäft verankern kannst, erklären wir dir im folgenden Artikel.

Das erwartet dich in diesem Artikel:

1. Praxisbeispiel: KI Erfolg bei Jobrad
2. Warum viele KI Projekte scheitern: Die 4 häufigsten Stolpersteine
3. Das Framework: In 7 Schritten zur Daten- und KI Strategie
4. So arbeiten wir: Ganzheitlicher Beratungsansatz
5. Fazit und nächste Schritte

Wie Jobrad die PoC-Falle überwunden hat

Viele Unternehmen kennen das Problem: Das Geschäft wächst, aber die Prozessautomatisierung hinkt hinterher. Genau vor dieser Herausforderung stand die JobRad GmbH, Deutschlands Marktführer im Dienstrad-Leasing. Die Gefahr war groß, in der „PoC-Falle“ hängenzubleiben – viel Experimentierfreude, aber wenig skalierbare Wertschöpfung.

Durch unsere Zusammenarbeit und die Implementierung einer ganzheitlichen Daten- und KI-Strategie konnte JobRad diesen Engpass überwinden. Die Zahlen sprechen für sich:

• Strategische Klarheit: Schaffung unternehmensweiter Richtlinien für den KI-Umgang.
• Hohe Akzeptanz: Über 85 % Adoptionsrate für das interne JobRadGPT.
• Produktivitätsschub: 30 % Steigerung bei der Bearbeitung von Ausschreibungen (ohne Personalaufbau).
• Mitarbeiterentlastung: Reduktion monotoner Aufgaben und eine prognostizierte Zeitersparnis von bis zu 1 Stunde täglich pro Kopf.

Das Learning: Technologie ist nur der Motor, die Strategie ist das Lenkrad. Wie ein Verantwortlicher bei JobRad es treffend formulierte:

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

Deep Dive: Du willst wissen, wie wir im Detail vorgegangen sind? Lies hier die vollständige JobRad Referenz und die Hintergründe zum Projekt.

Warum viele KI-Projekte scheitern: Die 4 häufigsten Stolpersteine

Typische Ursachen, die wir in vielen Unternehmen erleben, sind fragmentierte Daten- und KI-Experimente, Datensilos und eine uneinheitliche Datenqualität. Oft fehlen klare Verantwortlichkeiten, während Unsicherheiten rund um Regulatorik (EU AI Act) und Risikomanagement bremsen.

Hinzu kommt eine oft unterschätzte Adoptionslücke: Mitarbeitende vertrauen den KI-Ergebnissen nicht oder nutzen Lösungen nur selektiv. Das Resultat: Erhoffte Produktivitätsgewinne bleiben aus. Wie die Asana-Studie (2025) bestätigt, verlagern Systeme oft Arbeit, anstatt zu entlasten – dies führt zu digitaler Erschöpfung statt Effizienz.

Basierend darauf sehen wir in der Praxis diese 4 häufigsten Stolpersteine:

1. Technologie vor Strategie: Viele Unternehmen investieren vorschnell in Tools, bevor sie ihre Ziele und eine klare KI-Vision definiert haben.
2. Unterschätztes Change Management: Die organisatorische Transformation wird vernachlässigt. Ohne kulturellen Wandel verpufft der technologische Fortschritt.
3. Fehlende Erfolgsmessung (KPIs): Ohne definierte Kennzahlen (KPIs) bleibt der Wertbeitrag (ROI) von Daten und KI unsichtbar und schwer zu rechtfertigen.
4. Nachgelagerte Data Governance: Fehlende Standards und unklare Verantwortlichkeiten bremsen die Skalierung und erhöhen Compliance-Risiken.

Ganzheitliche Daten- und KI-Strategie entwickeln (RRW-DECKO-Ansatz)

Um die Nutzung von Daten und KI erfolgreich zu skalieren und echte Wertstiftung zu erzielen, reicht Technologie allein nicht aus. Es braucht eine Strategie, die das Business versteht und die Organisation mitnimmt.

Dafür haben wir bei codecentric den RRW-DECKO-Ansatz entwickelt. Unser Vorgehen verbindet sieben aufeinander abgestimmte Schritte, die sicherstellen, dass deine Daten- und KI-Strategie nicht im Elfenbeinturm entsteht, sondern fest im Kerngeschäft verankert wird.

Das zeichnet unseren Ansatz aus:

• Business-Fokus: Wir richten KI konsequent an deiner Unternehmensstrategie aus.
• Governance als Enabler: Regulatorik soll nicht bremsen, sondern Sicherheit für Innovation geben.
• Messbare Adoption: Wir sorgen dafür, dass Lösungen nicht nur gebaut, sondern auch genutzt werden.

Hier siehst du den Prozess im Überblick:

Abbildung: Unser 7-Schritte-Framework für eine ganzheitliche KI-Strategie

Schritt 1: KI-Reifegradanalyse und Status Quo

Standortbestimmung mit Blick nach vorn: Wir beginnen mit einer fundierten Analyse der Ist-Situation. Wo steht das Unternehmen aktuell und welche strategischen Unternehmensziele sollen durch Daten und KI gestützt werden? Um ein ganzheitliches Bild zu erhalten, betrachten wir dabei nicht nur die Technik, sondern analysieren den Reifegrad entlang von sechs Dimensionen:

Abbildung: 6 Handlungsfelder einer ganzheitlichen Daten- & KI-Strategie

Dabei prüfen wir, wie deine Roadmap und die Wertschöpfung durch Use Cases aufgestellt sind und wie es um Datenmanagement & Technologie bestellt ist. Ebenso entscheidend für den Erfolg sind die „weichen“ und regulatorischen Faktoren: Wir analysieren deine Compliance & Governance, die vorhandenen Kompetenzen (Enablement) sowie die Organisation & Kultur.

Das Ergebnis ist ein transparentes Stärken-/Lückenbild, das die Basis für alle weiteren Entscheidungen legt. Ein Projektverantwortlicher eines Kunden fasste den Mehrwert so zusammen:

„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.“

Möchtest du wissen, wo dein Unternehmen steht? Vereinbare mit uns ein unverbindliches Gespräch zur Reifegradanalyse mit unseren Expert*innen.

Schritt 2: Strategische Roadmap entwickeln und priorisieren

Von der Analyse zur Umsetzung: Die Erkenntnisse aus Schritt 1 überführen wir nun in einen konkreten Fahrplan. Wir leiten Maßnahmen ab, die direkt auf Ihre Unternehmensziele einzahlen, und priorisieren diese nach Business Value und Machbarkeit.

So entsteht keine starre To-Do-Liste, sondern eine agile Roadmap, die alle sechs Handlungsfelder abdeckt – von der Technologie bis zur Organisation. Das Ziel: Quick Wins für schnelle Sichtbarkeit und langfristige Projekte für nachhaltige Transformation.

Wie schnell dies Wirkung zeigen kann, beweist die Zusammenarbeit mit JobRad:

„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.“

Wichtig: Eine gute Roadmap definiert nicht nur das Was, sondern klärt auch Ressourcen, Budgets und Verantwortlichkeiten. Erfahre hier mehr über unsere Vorgehensweise in der Daten- & KI-Strategieberatung.

Schritt 3: Wertschöpfung durch KI Use Cases

Fokussiertes Portfolio statt verteilter PoCs: Nicht alles, was technisch möglich ist, ist auch wirtschaftlich sinnvoll. In diesem Schritt trennen wir die „Spielereien“ von echten Werttreibern.

Wir identifizieren und bewerten deine Daten- und KI-Potenziale strikt nach zwei Kriterien: Business Value (Welchen Wertbeitrag liefert der Case?) und Technische Machbarkeit (Haben wir die Daten und Skills?). Methoden wie unser Data & AI Solution Canvas helfen dabei, Geschäftsanforderungen in technische Lösungen zu übersetzen.

Das Ergebnis ist ein priorisiertes Portfolio aus strategischen „Big Bets“ und schnellen „Quick Wins“, die Ihre Unternehmensziele direkt stützen.

Ein typischer Stolperstein: Viele Unternehmen starten mit zu vielen Use Cases gleichzeitig und verzetteln sich. Unsere Empfehlung aus der Praxis: Starte mit 2–3 strategisch wichtigen Anwendungsfällen, bringe diese erfolgreich in Produktion und skalieren Sie von dort aus sukzessive.

Praxis-Tipp: Willst du lernen, wie man Use Cases strukturiert bewertet? Erfahre mehr über unseren Workshop zur Entwicklung ganzheitlicher Daten- & KI-Strategien.

Schritt 4: Datenmanagement & Technologie

Architektur, die skaliert: Oft scheitern Unternehmen, weil sie Software kaufen, bevor das Problem definiert ist. Wir drehen den Spieß um: Technologie folgt der Strategie.

Basierend auf den priorisierten Use Cases (Schritt 3) wählen wir die passenden Datenquellen und Technologien aus. Brauchen wir ein Open-Source LLM oder einen Hyperscaler? Wie stellen wir die Datenqualität sicher? Wir bauen ein zukunftsfähiges Fundament, das digitale Souveränität wahrt und mit Ihren Anforderungen wächst – ohne in den „Vendor Lock-in“ zu führen.

Das beste Beispiel für Geschwindigkeit durch die richtige Technologiewahl ist JobRad:

„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.“

Technologie-Check: Unsicher, ob deine Infrastruktur bereit für KI ist? Wirf einen Blick auf unsere Leistungen im Bereich Managed Services.

Schritt 5: Enablement & Kompetenzaufbau

Fähigkeiten dorthin bringen, wo Wert entsteht: Die beste KI-Strategie scheitert, wenn niemand sie bedienen kann. Deshalb investieren wir massiv in den Aufbau interner Kompetenzen (Data Literacy).

Wir setzen auf ein stufenweises Enablement-Programm, das alle Ebenen der Organisation mitnimmt:

• Für C-Level & Führungskräfte: Strategische Workshops, um Potenziale zu erkennen und den Wandel vorzuleben.
• Für Expert*innen: Vertiefende Qualifizierung in Data Science und Prompt Engineering.
• Für alle Mitarbeitenden: Praxisnahe Basisschulungen, um Berührungsängste abzubauen und KI sicher im Alltag zu nutzen.

Damit schaffen wir nicht nur Wissen, sondern Akzeptanz. Eine unserer Daten-Strateginnen bringt es auf den Punkt:

„Das kontinuierliche Enablement war der Gamechanger. Erst durch begleitende Schulungen und ‚Safe Spaces‘ zum Ausprobieren wich die Skepsis einer echten Begeisterung für die neuen Werkzeuge.“

Möchtet du deine Belegschaft fit für KI machen? Hier geht es zu unserem E-Learning „KI-Basisschulung“ für den schnellen Einstieg.

Schritt 6: EU AI Act, Compliance & Governance

Vom Bremser zum Beschleuniger: Viele Unternehmen fürchten, dass strenge Regeln die Innovation ersticken. Wir sehen das anders: Gute Governance ist wie die Leitplanke auf einer Autobahn – sie erlaubt es dir, sicher Vollgas zu geben.

Wir etablieren eine pragmatische, leichtgewichtige Governance, die Klarheit schafft, statt in Bürokratie zu ersticken. Dabei fokussieren wir uns auf drei Säulen:

• Rechtssicherheit (EU AI Act): Wir prüfen frühzeitig, welche regulatorischen Anforderungen für deine Use Cases gelten, damit du keine bösen Überraschungen erlebst.
• Schutz des Know-hows: Wie stellen wir sicher, dass sensible Unternehmensdaten nicht in öffentlichen KI-Modellen landen?
• Klare Verantwortlichkeiten: Wer darf Entscheidungen treffen? Das verhindert „Shadow IT“ und beschleunigt Projekte.

Dass Datenschutz kein Innovations-Killer ist, zeigt das Beispiel JobRad:

„Die Einführung unseres eigenen DSGVO-konformen KI-Assistenten war nur möglich, weil wir von Tag 1 an Compliance und IT-Security an einem Tisch hatten. So konnten wir eine Lösung bauen, die sicher ist, aber von den Mitarbeitenden geliebt wird.“

Sicherheits-Check: Bist du auf den EU AI Act vorbereitet? Lies hier, wie wir Unternehmen bei der KI-Compliance und IT-Security unterstützen.

Schritt 7: Kultur & Organisation – Den Wandel verankern

Nutzung zur Routine machen: Die beste KI-Strategie nützt nichts, wenn die Organisation sie abstößt wie einen Fremdkörper. Wir betrachten KI nicht als reines IT-Projekt, sondern als Organisationsentwicklung.

Ziel ist eine Data Driven Culture, die Offenheit für Veränderung mit einem konstruktiven Umgang mit Fehlern verbindet. Um die datengestützte Wertschöpfung dauerhaft zu sichern, adressieren wir drei Hebel:

• Strukturen aufbrechen: Wir gestalten Rollen und Verantwortlichkeiten so, dass bereichsübergreifende Zusammenarbeit (weg vom Silo-Denken) und schnelle Entscheidungen möglich werden. • New Work & KI: Wie verändern sich Jobprofile? Wir gestalten den Wandel so, dass KI als Werkzeug und nicht als Konkurrenz wahrgenommen wird. • Lernende Organisation: Etablierung kollaborativer Arbeitsweisen, in denen Experimentieren ausdrücklich erwünscht ist.

Dass dieser Wandel positiv besetzt werden kann, zeigt die Erfahrung bei JobRad:

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

Kultur-Check: Sind deine Teams bereit für den Wandel? Erfahre mehr über unsere Ansätze für digitalen Kulturwandel und New Work.

So arbeiten wir: Strategie trifft Umsetzung

Eine Strategie ist nur so gut wie ihre Umsetzung. Deshalb endet unsere Beratung nicht bei Powerpoint-Folien. Wir verbinden strategische Weitsicht mit tiefer technologischer Expertise aus dem „Maschinenraum“.

Unser Ansatz ist ganzheitlich und end-to-end: Wir starten bewusst auf C-Level-Ebene, um dein KI-Initiativen an den Geschäftszielen auszurichten, und begleiten Sie bis zur technischen Implementierung.

Das macht die Zusammenarbeit mit uns aus:

• C-Level Sparring & Business Focus: Wir richten Daten und KI konsequent an deiner Unternehmensstrategie aus – denn Führungskräfte bilden das Rückgrat der Transformation.
• Orchestrieren statt Fragmentieren: Unsere Teams arbeiten interdisziplinär. Strategie, Data Science, Technologie und Change Management kommen aus einer Hand. Das verhindert Silos und schafft Transparenz über Bereichsgrenzen hinweg.
• Befähigung zur Selbstständigkeit: Unser Ziel ist keine dauerhafte Abhängigkeit, sondern Empowerment. Wir sorgen dafür, dass deine Organisation Kompetenzen aufbaut, um KI-Lösungen selbstständig zu skalieren und weiterzuentwickeln.
• Verantwortung (Responsibility): Wir denken Governance, Compliance und Ethik von Tag 1 an mit, damit Ihre Innovationen auf sicherem Boden stehen.

Wir verstehen uns nicht als externer Lieferant, sondern als Partner auf Augenhöhe, der gemeinsam mit dir nachhaltige Wertschöpfung erzielt.

Fazit & Ausblick: Vom Framework zur Umsetzung

Strategie ist gut, Machen ist besser. Mit dem RRW-DECKO-Ansatz hast du nun den Kompass für deine Daten- und KI-Strategie. Doch wie übersetzt man diese Theorie in die Praxis?

Dieser Beitrag war der Auftakt unserer Serie. Im zweiten Teil gehen wir direkt ins Detail: Wir zeigen dir, wie du mit einer Reifegradanalyse (Schritt 1) deine Datenqualität und Infrastruktur schonungslos prüfen und daraus eine belastbare Roadmap (Schritt 2) entwickeln kannst.

Hier direkt weiterlesen: Teil 2: So führst du eine KI-Reifegradanalyse durch und entwickelst deine Roadmap

Du willst lieber direkt sprechen? Lass uns gemeinsam prüfen, wo du stehst. Vereinbare jetzt dein unverbindliches Erstgespräch mit unseren Strategie-Expert*innen.

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