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.

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.

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.

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.