Eine KI-Strategie legt fest, wo und wie ein Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzt, welche Ziele damit verbunden sind und welche Regeln dabei gelten. Sie beantwortet vier Fragen: welche Anwendungsfälle Priorität haben, welche Daten und Systeme dafür bereitstehen, wer für Auswahl, Freigabe und Kontrolle zuständig ist und welche Grenzen gezogen werden.
Bewährt hat sich der Weg über eine Bestandsaufnahme der Prozesse, die Bewertung möglicher Anwendungsfälle nach Nutzen und Aufwand und den Start mit wenigen klar abgegrenzten Piloten statt einer breiten Einführung. Der häufigste Fehler liegt in der Reihenfolge: Wer mit dem Werkzeug beginnt und danach nach einem Einsatzzweck sucht, produziert Pilotprojekte ohne Anschluss an den Betrieb. Der zweithäufigste betrifft die Daten, denn die meisten Vorhaben scheitern nicht am Modell, sondern an verstreuten, unstrukturierten oder rechtlich ungeklärten Beständen.
Zur Strategie gehören deshalb auch die weichen Teile: Schulung der Mitarbeiter, eine schriftliche Nutzungsrichtlinie und die Klärung, welche Ergebnisse ein Mensch freigibt. Regulatorisch ist die Einordnung jedes Anwendungsfalls in die Risikoklassen der KI-Verordnung Pflichtbestandteil, ebenso die Prüfung, ob Personal ausreichend KI-kompetent ist (Art. 4 Verordnung (EU) 2024/1689).