Wie eine Sparkasse ihre Führungskräfte zu KI-Treibern machte

Auf einen Blick

Über 85 Prozent der Teilnehmenden einer Sparkasse mit rund zwei Milliarden Euro Bilanzsumme berichten nach einem KI-Leadership-Programm von deutlich gestärkter KI-Kompetenz. Mehr als 15 Führungskräfte agieren heute als aktive KI-Botschafter, innerhalb von drei Monaten entstanden über fünf eigeninitiierte KI-Projekte und die Time-to-Initiative sank um mehr als 50 Prozent. Umgesetzt im Anschluss an einen erfolgreichen KI-Piloten, mit Modulen im laufenden Arbeitsrhythmus statt als Blockveranstaltung.

Der Kunde

Eine Sparkasse mit rund zwei Milliarden Euro Bilanzsumme, die nach einem erfolgreichen KI-Piloten den kulturellen Wandel in der Breite voranbringen wollte.

Ausgangslage

Im Anschluss an den KI-Piloten sollte der Weg zur KI-bereiten Organisation entschlossen weitergegangen werden. Die Führungskräfte waren jedoch unsicher, welche Rolle KI in ihrer eigenen Führungsaufgabe spielt, wo die Chancen liegen und welche Risiken sie verantworten müssen. Das vorhandene Wissen blieb punktuell und hing an einzelnen Personen statt im Führungskreis verankert zu sein. In der Folge wurden Ideen aus den Teams zwar gehört, aber selten in eine Entscheidung überführt.

Herausforderung

Ohne Führungskräfte, die den Wandel aktiv tragen und vorleben, verpufft jede noch so gute Strategie. Governance, Regulatorik und ethische Leitplanken mussten praxisnah und anwendbar vermittelt werden, nicht als abstrakter Theorieüberbau, den im Tagesgeschäft niemand anfasst. Erschwerend kam hinzu, dass die Bandbreite groß war: von Führungskräften, die KI täglich nutzten, bis zu solchen, die noch nie mit einem Werkzeug gearbeitet hatten.

Vorgehen

Wir haben ein modulares Leadership-Programm aufgesetzt, das KI-Anwendung und Veränderungsmanagement bewusst zusammendenkt:

• Vermittlung der Grundlagen zu Governance, Regulatorik und Ethik anhand konkreter Beispiele aus dem Bankalltag

• Use-Case-Reviews zur Arbeit an realen KI-Entscheidungssituationen

• Szenarienarbeit zu Verantwortlichkeiten, etwa wann ein KI-Vorschlag geprüft werden muss und wer dafür zuständig ist

• Aufbau eines internen Netzwerks von Führungskräften als Multiplikatoren, die das Thema in ihre Teams tragen

• Differenzierte Formate für die große Bandbreite an Vorkenntnissen, von täglicher KI-Nutzung bis zum ersten Kontakt mit dem Werkzeug

Die Module lagen im laufenden Arbeitsrhythmus statt als Blockveranstaltung, damit das Gelernte zwischen den Terminen direkt angewendet wurde.

Ergebnisse

• Über 85 Prozent der Teilnehmenden mit deutlich gestärkter KI-Kompetenz

• Mehr als 15 Führungskräfte agieren heute als aktive KI-Botschafter in ihren Bereichen

• Über fünf eigeninitiierte KI-Projekte innerhalb von nur drei Monaten

• Die Time-to-Initiative wurde um mehr als 50 Prozent verkürzt, weil Ideen schneller in Umsetzung kommen

• Entscheidungen über KI-Vorhaben fallen im Führungskreis, nicht mehr allein in der IT

Was andere Sparkassen daraus mitnehmen

KI scheitert im Institut selten an der Technik und fast immer an der Entscheidungsebene. Wer den Führungskreis nur informiert, bekommt Zustimmung, aber keine Initiativen. Wirksam wird ein Programm erst, wenn Führungskräfte an echten Entscheidungssituationen arbeiten und die Module im Arbeitsrhythmus liegen. Ein Blockseminar erzeugt Wissen, kein Verhalten.

Häufige Fragen

Was unterscheidet ein KI-Leadership-Programm von einer KI-Schulung?
Eine Schulung vermittelt Bedienung. Das Programm arbeitet an der Führungsaufgabe: Wann darf ein KI-Ergebnis verwendet werden, wer verantwortet die Prüfung, wie werden Vorhaben priorisiert.

Wie viele Führungskräfte braucht es als Multiplikatoren?
In diesem Haus waren es mehr als 15. Entscheidend ist die Abdeckung der Bereiche, nicht die absolute Zahl.

Woran erkennt man, dass das Programm gewirkt hat?
An der Zahl eigeninitiierter Vorhaben und an der Zeit von der Idee bis zur Entscheidung. Hier: über fünf Projekte in drei Monaten und eine mehr als halbierte Time-to-Initiative.

Nimmt das Programm Führungskräften Entscheidungen ab?
Nein. Ziel ist der Aufbau eigener Urteilsfähigkeit, nicht die Auslagerung an ein System. Führungskräfte lernen, wann ein KI-Vorschlag geprüft werden muss und wer dafür verantwortlich ist, die Entscheidung bleibt bei ihnen.