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Florenz Klasen, Partner, Senior HR Consultant bei TechMinds

Florenz Klasen (Wirtsch.-Ing.)

Partner, Senior HR Consultant

Inhaltsverzeichnis

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Das Wichtigste in Kürze

  • Kernfrage: Der Head of AI & Innovation entscheidet, wo KI im Unternehmen anfängt und wo man sie besser lässt.
  • Gehalt: Branchenüblich sind 100.000 bis 150.000 Euro im Jahr.
  • Spitze: In Konzernen oder bei großer Führungsspanne bis 200.000 Euro und mehr.

Der Head of AI & Innovation muss entscheiden, wo ein Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz anfängt und wo es besser die Finger davon lässt. Darin besteht der Kern der Position. Er verantwortet die unternehmensweite KI-Strategie und deren Umsetzung, er führt interdisziplinäre Teams aus Data Science, AI Engineering und Innovationsmanagement, und er muss dafür sorgen, dass neue KI-Technologien tatsächlich in den Geschäftsprozessen ankommen. Belegen können muss er außerdem, was die Projekte einbringen, denn viele KI-Vorhaben scheitern nicht an der Technik, sondern daran, dass niemand ihren Nutzen beziffern kann. Im Folgenden erfahren Sie, welche Aufgaben ein Head of AI & Innovation hat, welche Qualifikationen er mitbringen sollte und wie viel er verdient.

  • Die Reporting-Linie führt in den meisten Unternehmen direkt zum CTO oder zum CEO.
  • Die Teamgröße ist sehr unterschiedlich. Häufig führt er ein Team aus AI Engineers, Data Scientists und Innovationsmanagern.
  • Der Arbeitsort ist in der Regel der Unternehmenshauptsitz oder ein Technologie-Standort. Ein Homeoffice- bzw. Remote-Anteil ist meistens möglich.

In größeren Organisationen sitzen daneben Profile wie Data Engineer oder Senior Data Analyst mit am Tisch.

Head of AI & Innovation: Beschreibung & Key Facts

Die Position ist noch jung. In vielen Unternehmen gibt es sie erst, seit generative KI in den Fachbereichen angekommen ist. Der Head of AI & Innovation entwirft eine KI-Roadmap, sucht in den einzelnen Geschäftsbereichen nach erfolgversprechenden Anwendungsfällen und muss diese anschließend priorisieren. Dafür baut er ein interdisziplinäres Team auf, das er so führen sollte, dass daraus Effizienzgewinne und neue Produkte entstehen. Eng abstimmen muss er sich außerdem mit der Geschäftsleitung, der IT-Abteilung, dem Datenschutzbeauftragten und weiteren Beteiligten, damit KI-Lösungen auch unter den geltenden regulatorischen Vorgaben eingeführt werden können.

Am Ende geht es immer um die Frage, ob KI im Tagesgeschäft ankommt oder im Labor stecken bleibt. Deshalb legt er Kennzahlen und Meilensteine fest, z.B. die Modell-Performance, den Automatisierungsgrad oder die Time-to-Market für KI-Projekte, verfolgt deren Fortschritt und berichtet regelmäßig an die Geschäftsführung. Die Projekte reichen dabei von der Einführung generativer KI-Werkzeuge über die Automatisierung interner Abläufe bis hin zu datengetriebenen Produkten.

Head of AI & Innovation im Kurzüberblick: verantwortet die KI-Strategie, Rahmen 100.000 bis 150.000 Euro im Jahr.

Was macht ein Head of AI & Innovation?

Der Head of AI & Innovation trägt die Gesamtverantwortung für die KI- und Innovationsprojekte des Unternehmens. Er entwickelt die KI-Strategie und steuert sie unternehmensweit, wobei sie zu den langfristigen Geschäftszielen passen muss. Die wichtigsten Aufgaben haben wir im Folgenden zusammengestellt.

  • Strategie und Planung stehen am Anfang. Der Head of AI & Innovation muss eine strategische Vision für KI und Innovation erarbeiten, die Ziele festlegen, also beispielsweise Effizienzgewinne oder die Erschließung neuer Märkte, und daraus einen Fahrplan für die Umsetzung ableiten.

  • Die Use-Case-Identifikation folgt darauf. Er sichtet die Geschäftsfelder daraufhin, wo sich KI überhaupt lohnt, und muss die möglichen Anwendungsfälle vom klassischen Machine Learning bis zur generativen KI nach Nutzen und Machbarkeit sortieren und in Projekte übersetzen.

  • Team- und Projektführung gehören ebenfalls dazu. Er führt interdisziplinäre Teams aus Data Scientists, ML Engineers, Entwicklern und Innovationsmanagern, und zwar sowohl fachlich als auch disziplinarisch, und sollte dabei den Wissenstransfer fördern und seine Leute coachen. Gearbeitet wird meistens agil, und in der Regel laufen mehrere Projekte parallel, die koordiniert werden müssen.

  • Technologieauswahl und Implementierung liegen ebenfalls bei ihm. Er muss bewerten, welche KI-Technologien, Werkzeuge und Plattformen für das Unternehmen passen, also z.B. Cloud-Services und Frameworks für Machine Learning und Deep Learning. Pilotprojekte begleitet er, um die Machbarkeit zu prüfen, und erfolgreiche Lösungen werden anschließend skaliert, wobei Datenschutz und IT-Sicherheit von Anfang an berücksichtigt werden müssen.

  • Das Stakeholder-Management kostet viel Zeit. Er muss sich mit dem Top-Management, den Fachabteilungen und gegebenenfalls externen Partnern abstimmen, denn ohne deren Akzeptanz lassen sich KI-Vorhaben nicht durchsetzen. Er berichtet über die Fortschritte, spricht Risiken an, also beispielsweise Fragen der ethischen Nutzung oder regulatorische Vorgaben wie den EU AI Act, und muss Projekte bei Bedarf nachsteuern.

  • Budget und Ressourcen plant er für die KI- und Innovationsprojekte und überwacht, ob Zeitpläne, Kosten und Qualitätsziele eingehalten werden. Gemessen wird sein Erfolg z.B. am ROI der KI-Investitionen, an der Akzeptanz bei den Nutzern oder an den Umsätzen, die mit neuen Produkten erzielt werden.

Aus der TechMinds-Praxis: Innovation Lab mit Geschäftsführung statt Stabsstelle. Eine Unternehmensgruppe aus der Zulieferindustrie für Lebensmittel und Getränke suchte eine Geschäftsführung für ihr internationales Innovation Lab. Sie sollte R&D-Ressourcen bündeln, die Produktentwicklung an Kunden ausrichten und die Roadmap mit den CEOs der Gruppe abstimmen, das Ganze weitgehend remote. Ohne Produkt, Budget und Hoheit über die Roadmap bleibt eine solche Rolle Stabsstelle. Diese Entscheidung fällt vor der Suche, nicht danach.

Head of AI & Innovation: Aufgaben im Überblick

Was muss ein Head of AI & Innovation können? Ausbildung & Qualifikationen

Für diese Position braucht es eine Mischung aus Fachwissen, Führungskompetenz und Innovationsgeist. Die üblichen Anforderungen beschreiben wir im Folgenden.

  • Die akademische Ausbildung besteht in der Regel aus einem abgeschlossenen Studium in Informatik, Data Science, Wirtschaftsingenieurwesen oder einem vergleichbaren MINT-Fach. Ein Masterabschluss oder ein MBA kann von Vorteil sein.

  • Erfahrung mit KI-Projekten im Unternehmen wird vorausgesetzt, und zwar von der Betreuung eines Proof of Concept bis zum Rollout. Branchenkenntnisse sind hilfreich, vor allem dann, wenn die KI-Anwendungen branchenspezifisch sind, also z.B. in Versicherungen, im Automotive-Umfeld oder in der Industrie 4.0.

  • Führungserfahrung ist die zweite Voraussetzung. Erwartet werden mehrere Jahre in leitenden Positionen im IT- und Datenumfeld, beispielsweise als Data Science Lead, IT-Projektleiter oder Innovationsmanager, denn er muss interdisziplinäre Teams motivieren und weiterentwickeln können.

  • Technische Hard Skills braucht er, um mitreden zu können. Dazu gehören Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision und MLOps, dazu die gängigen Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure AI Services. Programmieren sollte er in Python und R können, und im Data Engineering sollte er sich auskennen. Erfahrung mit KI-Toolchains und Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch und mit Data Governance ist wichtig. Im Alltag arbeitet er außerdem mit BI- und Analytics-Werkzeugen, z.B. Power BI oder Tableau, und mit den üblichen Cloud- und Kollaborationstools.

  • Innovations- und Strategiefähigkeit kann man schlecht lernen. Er muss strategisch denken können, und er braucht Kreativität, um aus Marktentwicklungen technische Lösungen abzuleiten. Wenn er zusätzlich mit Innovationsmethoden wie Design Thinking oder Lean Startup gearbeitet hat, ist das ein Plus.

  • Projektmanagement- und Prozesskenntnisse sollte er ebenfalls haben. Mit agilen Vorgehensweisen und mit IT-Service-Management, also z.B. mit Scrum und ITIL, sollte er vertraut sein, und er muss Governance-Modelle aufbauen können.

  • Kommunikationsfähigkeit entscheidet häufig darüber, ob es funktioniert. Komplexe KI-Konzepte sollte er so erklären können, dass auch Kollegen aus anderen Fachbereichen folgen können. Unternehmerisches Denken, Durchsetzungsvermögen und ein gutes Gespür im Umgang mit den Beteiligten sind für diese Position unverzichtbar.

  • Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch werden meistens vorausgesetzt.

Head of AI & Innovation: Anforderungen und Qualifikationen im Überblick

Head of AI & Innovation Gehalt

Wie viel ein Head of AI & Innovation verdient, hängt stark von der Unternehmensgröße, der Branche, dem Standort und der Erfahrung ab. Für erfahrene Führungskräfte im KI-Management liegen die branchenüblichen Werte etwa zwischen 100.000 und 150.000 Euro im Jahr. In großen Konzernen oder bei einer großen Führungsspanne kann die Vergütung deutlich darüber liegen, teilweise bis 200.000 Euro und mehr. Die konkrete Höhe ist allerdings meistens Verhandlungssache, weshalb sich hier nur Anhaltspunkte nennen lassen.

Head of AI & Innovation: Gehalt nach Berufserfahrung und Verantwortung

Einordnung: In der TechMinds Gehaltsstudie IT & Engineering steht diese Rolle auf der Ebene Head of im Fachbereich Data & AI. Dort lassen sich die Gehaltsspannen aller 162 Tech-Rollen vergleichen.

Karrierepfad: Wie wird man Head of AI & Innovation?

In diese Position kommt man in der Regel über mehrere Stationen im Tech- und Datenbereich. Begonnen wird meistens als Software- oder Dateningenieur, als Data Scientist oder im Produktmanagement. Danach folgt die Verantwortung für größere Analytics- und KI-Projekte. Positionen wie Data Science Lead, IT-Projektleiter oder Innovation Manager sind typische Zwischenschritte. Manche sammeln zusätzlich Erfahrung in der Strategieberatung oder absolvieren ein MBA-Programm, um sich betriebswirtschaftlich breiter aufzustellen.

Mögliche Interviewfragen

  • Welche KI-Strategie würden Sie für unser Unternehmen entwickeln, und woran würden Sie deren Erfolg messen?
  • Können Sie ein KI-Projekt beschreiben, das Sie geleitet haben? Welche Schwierigkeiten gab es dabei, und wie haben Sie sie gelöst?
  • Wie gehen Sie vor, wenn Sie in einem Unternehmen KI-Anwendungsfälle finden und priorisieren sollen?
  • Mit welchen Technologien und Werkzeugen würden Sie eine erste Umgebung für einen Proof of Concept aufbauen?
  • Wie gehen Sie mit dem Feedback der Fachbereiche um, damit die KI-Lösungen im Team auch akzeptiert werden?

Kurzes Anforderungsprofil (Stichpunkte)

  • Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren Fach
  • Mehrere Jahre Führungserfahrung in datengetriebenen Projekten und Teams
  • Gute Kenntnisse in Machine Learning, in KI-Werkzeugen und in der Datenanalyse
  • Die Fähigkeit, strategisch zu denken und Innovationen voranzubringen
  • Kommunikations- und Durchsetzungsstärke in Deutsch und Englisch
Team-Meeting der TechMinds Personalberatung im Konferenzraum, Präsentation von Kennzahlen
Florenz Klasen, Headhunter bei TechMinds, telefoniert konzentriert am Schreibtisch im modernen Büro.
Headhunterin bei TechMinds telefoniert und notiert Informationen an einem modernen Büroarbeitsplatz.

TechMinds als Headhunter für einen Head of AI & Innovation

Mit dieser Besetzung entscheidet sich, ob KI im Unternehmen über Pilotprojekte hinauskommt. Eine Fehlbesetzung fällt hier meistens spät auf und wird entsprechend teuer. Gesucht wird jemand, der technisch in die Tiefe gehen kann und trotzdem vor dem Vorstand besteht. Diese Kombination ist selten, und genau daran hängt die Suche.

Als Recruiting-⁠Boutique mit Tech-⁠DNA ist TechMinds auf Executive und Expert Search im technologiegetriebenen Umfeld spezialisiert. Sie erhalten einen klar strukturierten Projektablauf mit einem ausführlichen Briefing, einer eigenen Suchstrategie, KI-unterstütztem Multi-Channel-Sourcing und methodischen Qualifikationsgesprächen, die von erfahrenen Senior Personalberatern geführt werden.

Die Kandidaten werden in einer digitalen, interaktiven Shortlist vorgestellt, sodass Sie eine belastbare Entscheidungsgrundlage haben und nicht nur unkommentierte Profile. Feste Ansprechpartner, ehrliche Einschätzungen zur Marktlage und die genaue Prüfung von Cultural Fit, Motivation und Rahmenbedingungen sorgen dafür, dass eine Besetzung auch hält. 77 % unserer Mandate sind Folge- oder Empfehlungsmandate.

In der Vorauswahl achten wir vor allem darauf, ob ein Kandidat ein KI-Projekt tatsächlich bis in den Produktivbetrieb gebracht hat, denn alles davor ist am Ende nur eine Absichtserklärung. Das Leistungsbild dazu zeigt der Headhunter KI & Machine Learning.

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