Der Aufbau eines KI-Teams ist eine der wichtigsten Entscheidungen auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation. Doch welche Rollen brauchen Sie wirklich? Wie groß sollte das Team sein? Und was kostet das Ganze? Dieser Artikel gibt Ihnen einen praxisorientierten Überblick.
Die 7 Kernrollen im KI-Team
1. Chief AI Officer (CAIO) / AI Lead
Aufgaben:
- Entwicklung und Umsetzung der KI-Strategie
- Führung des KI-Teams
- Stakeholder-Management auf C-Level
- Budget- und Ressourcenverantwortung
- Governance und Compliance
Profil:
- 10+ Jahre Erfahrung in Tech/Data
- Führungserfahrung
- Business-Verständnis
- Kommunikationsstärke
Gehaltsspanne: 150.000. 250.000 EUR (Festanstellung)
Interim-Tagessatz: 1.800. 3.000 EUR
Wann brauchen Sie diese Rolle?
Ab dem Moment, wo KI strategisch relevant wird, also praktisch sofort, wenn Sie ernsthaft KI einsetzen wollen.
2. Data Scientist
Aufgaben:
- Entwicklung von ML-Modellen
- Datenanalyse und Exploration
- Feature Engineering
- Modellvalidierung und -optimierung
- Kommunikation von Ergebnissen
Profil:
- Starker mathematisch-statistischer Hintergrund
- Programmierung (Python, R)
- ML-Frameworks (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- SQL und Datenbanken
- Visualisierung
Gehaltsspanne:
- Junior (0-2 Jahre): 55.000. 70.000 EUR
- Mid-Level (2-5 Jahre): 70.000. 95.000 EUR
- Senior (5+ Jahre): 95.000. 130.000 EUR
Wann brauchen Sie diese Rolle?
Für jedes KI-Projekt, das über fertige APIs hinausgeht.
3. Machine Learning Engineer
Aufgaben:
- Produktionisierung von ML-Modellen
- MLOps-Pipeline-Entwicklung
- Skalierung und Performance-Optimierung
- Monitoring und Wartung
- Infrastruktur-Management
Profil:
- Software Engineering Background
- Python, Docker, Kubernetes
- Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
- CI/CD-Erfahrung
- ML-Grundkenntnisse
Gehaltsspanne:
- Junior: 60.000. 75.000 EUR
- Mid-Level: 75.000. 100.000 EUR
- Senior: 100.000. 140.000 EUR
Wann brauchen Sie diese Rolle?
Sobald Sie Modelle in Produktion bringen wollen (nicht nur experimentieren).
4. Data Engineer
Aufgaben:
- Aufbau und Wartung von Datenpipelines
- Datenintegration aus verschiedenen Quellen
- Datenqualitätssicherung
- Data Warehouse / Data Lake Management
- ETL/ELT-Prozesse
Profil:
- Starker Software Engineering Background
- SQL und NoSQL-Datenbanken
- ETL-Tools (Airflow, dbt)
- Cloud-Datenplattformen
- Big Data-Technologien (Spark)
Gehaltsspanne:
- Junior: 55.000. 70.000 EUR
- Mid-Level: 70.000. 90.000 EUR
- Senior: 90.000. 120.000 EUR
Wann brauchen Sie diese Rolle?
Bevor Sie Data Scientists einstellen, ohne gute Daten keine guten Modelle.
5. AI Product Owner / AI Product Manager
Aufgaben:
- Definition von KI-Use-Cases
- Priorisierung des Backlogs
- Stakeholder-Management in den Fachbereichen
- Akzeptanzkriterien für Modelle
- Business-Case-Entwicklung
Profil:
- Produktmanagement-Erfahrung
- Verständnis für KI-Möglichkeiten und -Grenzen
- Starke Kommunikationsfähigkeiten
- Analytisches Denken
- Branchen-Know-how
Gehaltsspanne: 80.000. 120.000 EUR
Wann brauchen Sie diese Rolle?
Für jedes KI-Projekt, das einen echten Business Impact haben soll.
6. AI Ethics Officer / Responsible AI Lead
Aufgaben:
- Entwicklung ethischer Leitlinien
- Bias-Erkennung und -Mitigation
- Compliance mit AI Act und anderen Regularien
- Stakeholder-Beratung zu ethischen Fragen
- Dokumentation und Audit-Vorbereitung
Profil:
- Interdisziplinärer Hintergrund (Ethik, Recht, Tech)
- Verständnis für ML-Fairness
- Regulatorisches Know-how
- Kommunikationsstärke
- Kritisches Denken
Gehaltsspanne: 90.000. 140.000 EUR
Wann brauchen Sie diese Rolle?
Spätestens wenn Sie Hochrisiko-KI-Systeme (laut EU AI Act) einsetzen.
7. AI Trainer / Annotation Specialist
Aufgaben:
- Labeling von Trainingsdaten
- Qualitätssicherung der Annotationen
- Erstellung von Annotation-Guidelines
- Feedback-Schleifen mit Data Scientists
- Domänenexpertise einbringen
Profil:
- Domänenwissen (z.B. Medizin, Recht, Technik)
- Genauigkeit und Sorgfalt
- Verständnis für ML-Grundlagen
- Tool-Kompetenz (Labeling-Software)
Gehaltsspanne: 40.000. 60.000 EUR
Wann brauchen Sie diese Rolle?
Bei supervised Learning mit großen Datenmengen oder spezialisierten Domänen.
Team-Zusammensetzung nach Unternehmensgröße
Kleines Unternehmen / Startup (< 100 Mitarbeiter)
Empfohlenes Team: 2-3 Personen
| Rolle | Besetzung |
|---|---|
| AI Lead | Interim CAIO (Teilzeit) oder CTO mit KI-Fokus |
| Data Scientist | 1 Senior Data Scientist |
| Data Engineer | 1 Data Engineer oder Shared mit IT |
Kosten: ca. 200.000. 300.000 EUR/Jahr
Strategie: Fokus auf wenige, hochwertige Use Cases. Nutzung von AutoML und Cloud-Services.
Mittelstand (100-1.000 Mitarbeiter)
Empfohlenes Team: 5-8 Personen
| Rolle | Anzahl |
|---|---|
| CAIO / AI Lead | 1 |
| Data Scientists | 2-3 |
| ML Engineers | 1-2 |
| Data Engineers | 1-2 |
| AI Product Owner | 1 (kann auch Fachbereich sein) |
Kosten: ca. 600.000. 1.000.000 EUR/Jahr
Strategie: Balance zwischen Build und Buy. Aufbau von Kernkompetenzen intern, Nutzung externer Partner für Spezialthemen.
Konzern (> 1.000 Mitarbeiter)
Empfohlenes Team: 15-30+ Personen (zentral + dezentral)
Zentrales AI Center of Excellence:
| Rolle | Anzahl |
|---|---|
| CAIO | 1 |
| Senior Data Scientists | 3-5 |
| ML Engineers | 2-4 |
| Data Engineers | 2-4 |
| AI Ethics Officer | 1 |
| AI Platform Team | 3-5 |
Dezentral in Geschäftsbereichen:
- AI Product Owner pro Bereich
- Embedded Data Scientists
- Business Analysten mit KI-Skills
Kosten: 2-5 Mio. EUR/Jahr (zentrales Team)
Strategie: Hub-and-Spoke-Modell mit zentraler Plattform und dezentraler Umsetzung.
Aufbau-Strategien
Strategie 1: Von Null starten
Phase 1 (Monat 1-3): Foundation
- Interim CAIO engagieren
- Strategie entwickeln
- Erste Use Cases identifizieren
Phase 2 (Monat 4-6): Kernteam
- Senior Data Scientist einstellen
- Data Engineer einstellen oder IT-Ressource zuweisen
- Ersten Piloten starten
Phase 3 (Monat 7-12): Ausbau
- ML Engineer einstellen
- Zweiten Data Scientist einstellen
- CAIO fest besetzen oder Interim verlängern
Strategie 2: Bestehendes Data Team erweitern
Phase 1 (Monat 1-2):
- CAIO-Rolle definieren und besetzen
- Bestehendes Team assessieren
- Skill-Gaps identifizieren
Phase 2 (Monat 3-6):
- Upskilling-Programme starten
- Gezielte Neueinstellungen
- Neue Prozesse etablieren
Phase 3 (Monat 7-12):
- ML Engineering-Kapazität aufbauen
- Governance-Rolle besetzen
- Skalierung der Aktivitäten
Strategie 3: Hybrid-Modell
Kombination aus internem Kernteam und externen Spezialisten:
Intern:
- CAIO / AI Lead
- 1-2 Data Scientists
- AI Product Owner
Extern (flexibel):
- Spezialisierte Data Scientists für komplexe Projekte
- ML Engineering für Produktionisierung
- Beratung für Governance und Compliance
Vorteile:
- Schneller Start
- Flexibilität bei Bedarf
- Zugang zu Spezialwissen
- Geringeres Fixkostenrisiko
Recruiting und Retention
Wo finden Sie KI-Talente?
Klassische Kanäle:
- LinkedIn (besonders für erfahrene Kandidaten)
- Jobportale (StepStone, Indeed)
- Headhunter (teuer, aber effektiv für Seniors)
Spezialisierte Kanäle:
- Kaggle (Data Scientists)
- GitHub (Engineers)
- Meetups und Konferenzen
- Hochschul-Kooperationen
Unkonventionelle Ansätze:
- Hackathons sponsoren
- Gastvorträge an Unis
- Open-Source-Projekte initiieren
- Eigene Tech-Blog führen
Was erwarten KI-Talente?
| Faktor | Wichtigkeit |
|---|---|
| Interessante Projekte | Sehr hoch |
| Lernmöglichkeiten | Sehr hoch |
| Flexibles Arbeiten | Hoch |
| Gehalt | Hoch |
| Tech Stack | Hoch |
| Unternehmenskultur | Mittel-Hoch |
| Karrierepfad | Mittel |
Retention-Strategien
Fachliche Entwicklung:
- Konferenzbesuche und Weiterbildungen
- Zeit für Experimente und Forschung
- Interne Tech-Talks und Knowledge Sharing
- Mentoring-Programme
Arbeitsumgebung:
- Moderne Tools und Infrastruktur
- Flexible Arbeitszeiten und Remote-Optionen
- Geringe Bürokratie
- Autonomie bei der Arbeit
Vergütung:
- Wettbewerbsfähige Gehälter
- Leistungsbezogene Boni
- Equity/Beteiligung (bei Startups)
- Benefits (Hardware-Budget, Weiterbildung)
Organisatorische Einbindung
Modell 1: Zentrales KI-Team
CEO
│
CAIO
│
KI-Team (alle Rollen)Vorteile:
- Klare Verantwortung
- Effizienter Ressourceneinsatz
- Einheitliche Standards
Nachteile:
- Mögliche Distanz zum Business
- Priorisierungskonflikte
- Bottleneck-Risiko
Modell 2: Dezentrales Modell
CEO
│
├── Business Unit A (mit eigenem Data Scientist)
├── Business Unit B (mit eigenem Data Scientist)
└── Business Unit C (mit eigenem Data Scientist)Vorteile:
- Nähe zum Business
- Schnelle Umsetzung
- Klare Priorisierung
Nachteile:
- Doppelarbeit
- Inkonsistente Standards
- Schwierige Governance
Modell 3: Hub-and-Spoke (empfohlen)
CEO
│
CAIO + Central CoE (Standards, Plattform, Governance)
│
├── BU A (Embedded Data Scientist)
├── BU B (Embedded Data Scientist)
└── BU C (Embedded Data Scientist)Vorteile:
- Balance aus Nähe und Standards
- Effiziente Plattform-Nutzung
- Klare Governance
Nachteile:
- Komplexere Koordination
- Matrixorganisation nötig
Häufige Fehler beim Team-Aufbau
Fehler 1: Data Scientists ohne Data Engineers
Problem: Data Scientists verbringen 80% ihrer Zeit mit Datenarbeit statt mit Modellentwicklung.
Lösung: Mindestens ein Data Engineer pro 2-3 Data Scientists.
Fehler 2: Keine Product Owner
Problem: Technisch brillante Lösungen ohne Business Value.
Lösung: Jeden KI-Anwendungsfall einem Business Owner zuordnen.
Fehler 3: Zu früh zu viele einstellen
Problem: Overhead, bevor Use Cases klar sind.
Lösung: Klein starten, beweisen, dann skalieren.
Fehler 4: Nur auf Seniors setzen
Problem: Hohe Kosten, schwieriges Recruiting.
Lösung: Mix aus Senioren und entwicklungsfähigen Junioren.
Fehler 5: Governance vergessen
Problem: Compliance-Probleme und Reputationsrisiken.
Lösung: Governance-Kompetenz von Anfang an einplanen.
Die Rolle des Interim CAIO beim Team-Aufbau
Ein Interim CAIO kann den Team-Aufbau erheblich beschleunigen:
Strategie: Definiert, welche Rollen wirklich gebraucht werden.
Recruiting: Bringt Netzwerk und Erfahrung bei der Kandidatenauswahl mit.
Onboarding: Strukturiert die Einarbeitung neuer Teammitglieder.
Prozesse: Etabliert effektive Arbeitsweisen von Anfang an.
Übergabe: Bereitet das Team auf Selbstständigkeit vor.
Ausblick
Das perfekte KI-Team gibt es nicht. Nur das passende Team für Ihre Situation. Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Starten Sie mit klaren Rollen: CAIO, Data Scientist, Data Engineer als Kernteam.
- Skalieren Sie mit Bedacht: Lieber ein kleines, schlagkräftiges Team als eine große, ineffiziente Truppe.
- Vergessen Sie die Brücke zum Business nicht: AI Product Owner sind genauso wichtig wie technische Rollen.
- Planen Sie Governance ein: Spätestens mit dem EU AI Act wird das Pflicht.
- Nutzen Sie flexible Modelle: Interim-Lösungen und externe Partner ermöglichen schnellen Start bei überschaubarem Risiko.
Der Aufbau eines KI-Teams ist eine Investition, die sich auszahlt. Wenn sie strategisch geplant und professionell umgesetzt wird.