Auf einen Blick

Eine Sparkasse mit rund 700 Mitarbeitenden und über drei Milliarden Euro Bilanzsumme hat KI in sechs Monaten von der Strategie in den produktiven Einsatz gebracht. Aus 14 bewerteten Use Cases gingen drei live, die Kundenberater sparen rund 30 Prozent Vorbereitungszeit. Entstanden ist zugleich eine KI-Governance, mit der sich jeder weitere Use Case strukturiert bewerten und einführen lässt.

Der Kunde

Eine Sparkasse mit rund 700 Mitarbeitenden und über drei Milliarden Euro Bilanzsumme. Das Haus ist sowohl im Retail- als auch im Firmenkundengeschäft stark aufgestellt und wird von einem ambitionierten Vorstandsteam geführt, das KI nicht als Spielwiese, sondern als Wettbewerbsfaktor begreift.

Die Ausgangslage

KI war strategisch gesetzt, aber in der Umsetzung unstrukturiert. Einzelne Bereiche hatten auf eigene Faust Piloten gestartet, von denen keiner über den Abteilungsrand hinaus skaliert wurde. Es fehlten eine übergreifende KI-Strategie, ein belastbarer Priorisierungsrahmen und vor allem Klarheit darüber, welche Use Cases tatsächlich Wirkung entfalten und welche nur gut klingen. Investitionsentscheidungen wurden damit auf Basis von Einschätzungen statt auf Basis von Bewertungen getroffen.

Die Herausforderung

700 Mitarbeitende mit sehr unterschiedlichem KI-Reifegrad, mehr als 15 Fachbereiche mit je eigenen Anforderungen und hohe Datenschutzvorgaben prägten das Bild. Ohne eine verbindliche Governance wäre KI fragmentiert geblieben, ein Flickenteppich aus Einzellösungen, der weder steuerbar noch prüffest gewesen wäre. Hinzu kam der übliche Zielkonflikt: Der Vorstand wollte schnelle sichtbare Ergebnisse, die Revision wollte belastbare Regeln. Beides musste in denselben Rahmen passen.

Unser Ansatz: S-KI Pilot (Strategische KI-Initiierung)

Wir haben in vier strukturierten Phasen eine handlungsfähige KI-Governance aufgebaut, die Strategie und konkrete Anwendung von Anfang an verzahnt.

Phase 1: Standortanalyse

Wir haben den KI-Reifegrad des Hauses systematisch erhoben, zwölf Führungskräfte interviewt und die regulatorischen wie technischen Rahmenbedingungen klar benannt. Damit lag erstmals ein ungeschöntes Bild des Status quo auf dem Tisch.

Phase 2: Use-Case-Entwicklung

Gemeinsam mit den Fachbereichen haben wir 14 konkrete KI-Use-Cases entwickelt und jeden einzelnen nach erwarteter Wirkung, technischer Umsetzbarkeit und strategischer Passung bewertet. So entstand eine objektive Grundlage für Entscheidungen statt einer Bauchgefühl-Priorisierung.

Phase 3: Roadmap und Governance

Aus der Bewertung leiteten wir eine priorisierte KI-Roadmap ab, etablierten ein KI-Steuerungsgremium mit Vertretern aus Vorstand, Fachbereich und IT und definierten klare Rollen und Verantwortlichkeiten für die Umsetzung. Damit war geregelt, wer einen Use Case anstößt, wer ihn bewertet und wer ihn freigibt.

Phase 4: Umsetzung entlang der Wertschöpfungskette

Die wirkungsstärksten Use Cases haben wir durchgängig in den produktiven Einsatz gebracht: die KI-gestützte Beratungsvorbereitung im Vertrieb, die automatisierte Kategorisierung eingehender Kundenanfragen im Service und die KI-gestützte Bonitätsvorbereitung in der Marktfolge.

Die Ergebnisse

Von den 14 bewerteten Use Cases sind drei produktiv gestartet und liefern messbare Ergebnisse. Die Kundenberater berichten von rund 30 Prozent Zeitersparnis in der Vorbereitung. Vor allem aber verfügt die Sparkasse heute über eine skalierbare KI-Governance, mit der sich jeder weitere Use Case strukturiert bewerten und einführen lässt, statt erneut bei null zu beginnen.

Was andere Häuser daraus mitnehmen

Der Engpass in Sparkassen ist selten die Technik, sondern die Entscheidungsfähigkeit. Wer 14 Ideen auf dem Tisch hat und keinen Bewertungsrahmen, entscheidet nach Lautstärke statt nach Wirkung. Zwei Dinge haben sich bewährt: Governance und erster Use Case entstehen parallel, nicht nacheinander, sonst verliert das Thema im Haus an Glaubwürdigkeit. Und das Steuerungsgremium braucht Vorstand, Fachbereich und IT am selben Tisch, weil sonst jede Freigabe zur Einzelverhandlung wird.

Häufige Fragen

Wie lange dauert es von der KI-Strategie bis zur ersten produktiven Anwendung in einer Sparkasse?
In diesem Projekt sechs Monate von der Standortanalyse bis zum Go-live der ersten drei Use Cases. Entscheidend ist, ob Governance und Umsetzung parallel laufen oder nacheinander.

Wie werden KI-Use-Cases priorisiert?
Nach erwarteter Wirkung, technischer Umsetzbarkeit und strategischer Passung. Diese drei Kriterien machen aus einer Ideensammlung eine entscheidungsfähige Reihenfolge.

Was gehört in eine KI-Governance einer Sparkasse?
Ein Steuerungsgremium mit Vorstand, Fachbereich und IT, klare Rollen für Anstoss, Bewertung und Freigabe, ein verbindlicher Bewertungsrahmen und eine priorisierte Roadmap.