Best of LinkedIn: Strategy & Consulting KW 40/ 41

Strategieverantwortliche setzten verstärkt auf operative Disziplin, KI im großen Maßstab und eine verantwortungsvolle Governance. Die Beiträge liefen auf Playbooks für die Umsetzung, messbaren ROI und die Zusammenarbeit im Ökosystem hinaus. Alles deutet auf praktische Skalierung statt auf Proofs of Concept.

Datum

October 1, 2025

Strategy & Consulting

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Operating Model & Organisation

Eine von der Führung getragene KI-Governance erwies sich als operativer Ankerpunkt.
Die bereichsübergreifende Abstimmung zwischen CTO, CFO und CSO bestimmte die Entscheidungen zur Umsetzung.
Personalmodelle richteten sich auf neue Fähigkeiten, den Zuschnitt von Rollen und die Einbindung in die Arbeitsabläufe.
Im Change Management standen Playbooks, ein fester Rhythmus bei der Einführung und regelmäßige Messungen im Vordergrund.

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KI & GenAI

Der Weg führte von Piloten zu Wertbeiträgen im großen Maßstab mit produktionsreifen Architekturen.
Das Leistungsmanagement für Agenten kam auf, mit Zuverlässigkeit, Bewertung und Aufsicht.
Verfahren wie neurosymbolische KI rückten Genauigkeit, Prüfbarkeit und Tempo in den Vordergrund.
RAG und die Wahl des Modells galten als Gestaltungsentscheidungen und nicht als Selbstzweck.

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Verantwortungsvolle KI & Governance

Leitplanken und Governance rückten in die quartalsweisen Betriebsroutinen.
Risiko-Frameworks wurden mit Compliance, dem Abbau von Verzerrungen und der Überwachung verknüpft.
Die Aufsicht durch Board und Führungsspitze klärte Verantwortung und Entscheidungsrechte.
Transparenz und Prüfbarkeit galten als Wegbereiter für Skalierung und Vertrauen.

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Finanzen & Performance

Die Disziplin beim ROI richtete sich auf Ausgangswerte bei Kosten, Marge und Produktivität.
KPI-Systeme und OKRs trugen die geschäftlichen Ziele von KI-Programmen.
Dashboards stellten die Leistung als einzige verlässliche Entscheidungsgrundlage dar.
Harte Nutzenwerte lösten über alle Transformationsthemen hinweg die weichen Erzählungen ab.

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Daten & Analytics

Datenqualität und die Herkunft der Daten galten als Voraussetzung für die Skalierung von KI.
Entscheidungs-Dashboards stiegen vom Berichtswesen zur operativen Ebene auf.
Bei der Gestaltung von Kennzahlen zählten Klarheit, Vergleichbarkeit und die Verantwortung im Geschäft.
Die Governance der Datensätze wurde an den Anforderungen des Modelllebenszyklus ausgerichtet.

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Einkauf & Lieferkette

Der Einkauf galt als verantwortlich für die Steuerung der KI-Nachfrage und für Anbieterrisiken.
Warengruppenstrategien wurden an Ausgaben für Modelle, Daten und Dienstleistungen angepasst.
Verträge betonten Prüfrechte, Sicherheit und Spielraum beim Ausstieg.
Die Steuerung der Lieferanten wurde an Ethik, Verfügbarkeit und messbare Ergebnisse gekoppelt.

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Technologie & Cloud

Plattformdenken stellte APIs, Integration und Resilienz voran.
Entscheidungen zur Cloud richteten sich an Sicherheit, Souveränität und Kostenrahmen aus.
Referenzarchitekturen gaben Muster für den Betrieb der Modelle und für das Retrieval vor.
Observability und FinOps verschärften die Kontrolle über KI-Workloads.

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Innovation & Produkt

Die Produktentwicklung band KI ein, um schneller zu iterieren und zu testen.
In den Backlogs standen Wertbeiträge vor Experimenten mit einzelnen Funktionen.
Nutzerforschung und Prüfungen des Product-Market-Fit gingen der Automatisierung im großen Maßstab voraus.
Roadmaps knüpften an den Reifegrad der Fähigkeiten an und nicht allein an Neuheit.

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Partnerschaften & M&A

Kooperationen rückten die gemeinsame Leistungserbringung von Cloud und Beratung in den Vordergrund.
Allianzen zielten auf ein schnelleres Build-Operate-Transfer in KI-Programmen.
Der Ansatz über das Ökosystem verkürzte die Zeit bis zum Nutzen und senkte das Integrationsrisiko.
Wissenstransfer und Playbooks wurden zu ausdrücklichen Bestandteilen der Partnerschaften.

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Kunden & GTM

Leistungsversprechen drehten sich um garantierte Ergebnisse und geteiltes Risiko.
Die Vertriebsaktivitäten richteten sich mit operativen Kennzahlen an Käufer auf Führungsebene.
Preismodelle knüpften an Nutzung, Ergebnisse und den Grad der Governance an.
Pläne für eine erfolgreiche Einführung wurden über Onboarding und Befähigung hinweg festgeschrieben.

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Risiko & Compliance

Security by Design wurde in die Modell- und Datenpipelines eingebaut.
Eine fortlaufende Überwachung befasste sich mit Drift, Missbrauch und Zugriffen.
Die Zuordnung zur Compliance verband das Verhalten der Modelle mit den Kontrollen aus den Richtlinien.
Playbooks für Vorfälle legten Rollen, Schwellenwerte und Eskalationswege fest.

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Nachhaltigkeit & ESG

Effizienzgewinne wurden als geringere Kosten und kleinerer Fußabdruck verstanden.
Transparenz bei den Daten stützte die ESG-Berichterstattung und die Prüfungsbereitschaft.
Operative Disziplin verband verantwortungsvolle KI mit den Nachhaltigkeitszielen.
Bei der Auswahl der Anbieter zählten Energie, Standort und die Tiefe der Governance.

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