LiminarModul 4 — Digitale Geschäftsmodelle und Strategien Künstlicher Intelligenz
Wie aus Künstlicher Intelligenz eine verteidigbare Strategie wird — konsequent aus der Perspektive des öffentlichen Sektors. Kursvorstellung, Lernziele, Kursunterlagen und ein praktisches Strategie-Planspiel, mit abschließendem Wissenscheck.
M4 · Pflichtmodul · Asynchrones Online-Modul · Deutsch · Voraussetzungen: keine
Worum es in diesem Modul geht.
Modul 4 verbindet strategisches Management, digitale Geschäftsmodelle und KI-Strategien zu einer Leitfrage: Wie entsteht mit Künstlicher Intelligenz ein dauerhafter, verteidigbarer Vorteil — und was heißt das für eine Verwaltung, die nicht um Marktanteile, sondern um Wirkung und Souveränität ringt?
Der Bogen spannt sich von der Positionierung (ressourcenbasierte Sicht, VRIN, Make/Buy/Partner) über eine KI-gestützte Strategie-Methodik (Fünf-Phasen-Prozess, Cynefin) und die Implementierung (Stage-Gate, Governance-first) bis zu den empirischen Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren realer KI-Projekte. Roter Faden über alle Lernergebnisse: digitale Souveränität — wer kontrolliert Infrastruktur, Daten und Entscheidung?
Inhalt in fünf Lernergebnissen
- Führung — transformationale Führung als Voraussetzung der KI-Adoption; die politisch-administrative Doppelspitze
- Positionierung — RBV/VRIN, hoheitliche Daten als einzige echte Ressource, Make/Buy/Partner mit Datenresidenz als dritter Achse
- Strategie-Methodik — der Fünf-Phasen-Prozess, Cynefin und die nicht delegierbare menschliche Letztverantwortung
- Implementierung — die Umsetzungslücke (Pilot-zu-Produktion), Stage-Gate und Governance-first im öffentlichen Sektor
- Fallstudien — warum KI-Projekte scheitern: nicht-technische Faktoren, Expertise und adäquate Daten
- die Rolle von Führung für eine erfolgreiche KI-Adoption einordnen,
- KI-Fähigkeiten mit RBV/VRIN und Make/Buy/Partner strategisch positionieren,
- einen KI-gestützten Strategieprozess strukturieren und die menschliche Letztverantwortung verorten,
- KI-Vorhaben Governance-first über Stage-Gates zur Umsetzung führen,
- Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren realer KI-Projekte beurteilen.
Drei Lehrveranstaltungen.
Modul 4 besteht aus drei Teilmodulen. Jedes mit Unterlagen hat eine eigene Seite mit Überblick, Präsentation, Zusammenfassung und Selbsttest.
Strategisches Management
Strategiebegriff und Dynamic Capabilities, Analysetools (PESTEL, Five Forces, SWOT), Produktlebenszyklus, Erfahrungskurve und Balanced Scorecard.
Zum Teilmodul →Digitale Geschäftsmodelle
Servitization und Reifegrade, der St. Galler Business Model Navigator, Business Model Canvas und die ressourcenbasierte Sicht (VRIN).
Zum Teilmodul →KI-Strategien und Management
Die Zusammenführung zur KI-Strategie im öffentlichen Sektor.
Inhalte folgenPräsentation ansehen, Unterlagen herunterladen.
Die Präsentation als Foliensatz direkt im Browser. Präsentation und Zusammenfassung stehen zusätzlich zum Download bereit.
Strategie-Planspiel — Modul 4: „KI im Innendienst eines Finanzamts"
Sie entwickeln selbst eine Strategie und reichen fünf ausgefüllte Arbeitsblätter/Tabellen ein (Richtwert 3–5 Seiten inkl. Tabellen). Zitation nur dort, wo Sie sich auf Modulinhalte oder Rechtsakte beziehen (APA 7).
Szenario. Sie sind Fachreferent:in im Innendienst eines österreichischen Finanzamts. Bis 2039 verlässt fast die Hälfte der Bediensteten den Dienst; die Amtsleitung will KI einführen, um die Lücke zu kompensieren — rechtssicher und souverän. Ihr Auftrag ist es, eine verteidigbare KI-Strategie für den Innendienst zu entwickeln. Arbeiten Sie die folgenden fünf Schritte konkret aus.
Schritt 1 · Positionierung (RBV/VRIN & Make/Buy/Partner)
Benennen Sie die eine VRIN-Ressource des Innendienstes und ordnen Sie drei KI-Fähigkeiten — (a) Belegprüfungs-Assistenz, (b) Fristen-/Terminautomatik, (c) Betrugsanomalie-Erkennung — jeweils Make, Buy oder Partner zu (Tabelle: Fähigkeit · Entscheidung · Begründung mit RBV + Souveränität).
Schritt 2 · Cynefin-Triftung
Ordnen Sie fünf Innendienst-Aufgaben (Fristenberechnung, Belegprüfung, Ermessensentscheidung, Bescheid-Entwurf, Beschwerdebearbeitung) den Cynefin-Domänen zu und markieren Sie KI-Eignung und Human-in-the-Loop-Stufe (HITL/HOTL/HIC).
Schritt 3 · Fünf-Phasen-Strategieprozess
Wählen Sie ein Vorhaben aus Schritt 1 und füllen Sie den Fünf-Phasen-Prozess aus (Diagnose · Kontext/Cynefin · Optionen · Bewertung & Bias · Festlegung). Kennzeichnen Sie je Phase die Führung: KI-stark / Mensch / Synergie.
Schritt 4 · Implementierung (Stage-Gate, Governance-first)
Bringen Sie die Stage-Gates in die richtige Reihenfolge (G0 Governance/FRIA · G1 Reife · G2 Pilot · G3 Produktion · G4 Skalierung) und begründen Sie in 2–3 Sätzen, warum die private Reihenfolge (erst Wert, dann Governance) im Finanzamt unzulässig ist.
Schritt 5 · Steuerung (Balanced Scorecard)
Entwerfen Sie je BSC-Perspektive (Finanzen · Bürger · interne Prozesse · Lernen) eine Kennzahl und koppeln Sie jede an eine Guardrail-KPI (z. B. Fairness/Streuung, Perimeter-Quote). Skizzieren Sie die Strategy-Map-Kausalkette in einer Zeile.
Abgabe = die fünf ausgefüllten Arbeitsblätter. Bewertet wird: Souveränität an der Architektur (nicht am Anbieternamen) · Sensitivitätsklassifikation vor Modellwahl · Governance-first · eine verteidigbare VRIN-Ressource.
✔ Beispiellösung (Musterlösung) anzeigen
Schritt 1 — Positionierung
- VRIN-Ressource: die verknüpften hoheitlichen Steuer-/Verfahrensdaten des Innendienstes (wertvoll, selten, sehr schwer imitierbar, nicht substituierbar).
- (a) Belegprüfungs-Assistenz → Partner/Buy (weitgehend commoditisiert; EU-Rechtsraum, anonymisiert).
- (b) Fristen-/Terminautomatik → Buy (Standardtechnologie, kein verteidigbarer Vorteil).
- (c) Betrugsanomalie-Erkennung → Make (inimitable Datennische, hochsensibel → souverän on-prem/BRZ).
Schritt 2 — Cynefin-Triftung
- Fristenberechnung → Klar/Kompliziert · KI hoch geeignet · HOTL.
- Belegprüfung → Kompliziert · KI sehr wirksam · HOTL.
- Ermessensentscheidung → Komplex · KI begrenzt · HIC (Mensch entscheidet).
- Bescheid-Entwurf → Kompliziert (Entwurf) · Synergie · HITL (Mensch zeichnet, § 93 BAO).
- Beschwerdebearbeitung → Komplex/politisch · Mensch führt · HIC.
Schritt 3 — Fünf-Phasen-Prozess (Vorhaben: Betrugsanomalie-Erkennung)
- 1 Diagnose (KI-stark): Melde-/Kontrolldaten clustern.
- 2 Kontext (Mensch): Grundfrage kompliziert (KI), Sanktion komplex/politisch (Mensch).
- 3 Optionen (KI-stark): Szenarien an Datenresidenz koppeln.
- 4 Bewertung & Bias (Synergie): Fairness-/Streuungs-Check; Nachvollziehbarkeit = AI-Act-Konformität.
- 5 Festlegung (Mensch): Sanktion bleibt menschliche Letztentscheidung; Doppelspitzen-Mandat sichern.
Schritt 4 — Stage-Gate
Reihenfolge G0 Governance/FRIA → G1 Reife → G2 Pilot → G3 Produktion → G4 Skalierung. Begründung: Rechtswidrige Datennutzung im Piloten verletzt bereits Grundrechte (AI-Act-Hochrisiko, DSGVO) — Governance ist Eintrittstor, nicht Nachgedanke. Realer Engpass: Datenqualität & Silostruktur.
Schritt 5 — Balanced Scorecard (Muster)
- Finanzen: Kosten je geprüftem Fall ↔ Guardrail keine Verschlechterung der Ergebnisqualität.
- Bürger: Bearbeitungszeit ↔ Guardrail Beschwerde-/Fehlerquote.
- Interne Prozesse: Trefferquote der Anomalie-Erkennung ↔ Guardrail Streuung der Aufgriffsquote (Fairness).
- Lernen: KI-Kompetenzquote der Prüfer:innen ↔ Guardrail Override-Quote > 0 (kein blindes Befolgen).
- Strategy Map: Kompetenz → bessere Prozesse → höhere Servicequalität & Steuermoral → Wirkung/Budget.
Prüfen Sie Ihr Wissen.
19 Fragen aus allen fünf Lernergebnissen und der Fallstudie. Der Test wird freigeschaltet, sobald Sie Zusammenfassung und Präsentation durchgearbeitet haben. Ihr Fortschritt wird nur lokal in Ihrem Browser gespeichert.
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