Barak Turovsky, ehemaliger Chief AI Officer bei General Motors (GM), beschreibt seine Rolle als „Masterchef“ eines Restaurants, um die komplexe Aufgabe eines Chief AI Officers (CAIO) zu verdeutlichen. Seit 2014 arbeitet er mit Künstlicher Intelligenz und großen Sprachmodellen (LLMs), lange bevor diese zum Mainstream wurden. Vor seiner Zeit bei GM war er führend bei Google tätig, wo er die erste skalierbare Implementierung von LLMs und Deep Neural Networks in Google Translate vorantrieb. Später leitete er Produkt- und Technologieentwicklung bei einem Computer-Vision-Startup und war VP für AI bei Cisco. Als GM ihn für die CAIO-Stelle gewann, sah er darin eine einzigartige Gelegenheit, KI in der Entwicklung physischer Produkte – insbesondere von Fahrzeugen – zu integrieren. Trotz der strategischen Bedeutung seiner Rolle wurde das Amt nach einer Unternehmensrestrukturierung aufgelöst. Bis November berichtete Turovsky direkt an den Leiter der Softwareentwicklung, der wiederum dem CEO unterstand. Er betont, dass die Bezeichnung „CAIO“ weniger wichtig sei als die Funktion selbst: Ein führender Experte mit tiefgehendem KI-Wissen sei unerlässlich, um die Transformation in traditionellen Unternehmen voranzutreiben. Funktionale Führungskräfte wie CTO oder CIO verfügten oft nicht über die nötige KI-Expertise, um systemische Veränderungen zu steuern. Während viele Führungskräfte die Vorteile von KI erkennen, scheuen sie oft die Verantwortung dafür – daher braucht es jemanden, der die „Verkehrsführung“ übernimmt. Sein Restaurant-Analogie verdeutlicht drei zentrale Ressourcen: Erstens die Infrastruktur (Küchengeräte), also die technischen Grundlagen wie Modelle und Rechenleistung. Zweitens die Daten (Zutaten), die Qualität und Verfügbarkeit entscheidend für die Ergebnisse sind. Drittens das Talent (Personal), von Hilfskräften bis hin zu Experten wie Sous Chefs und Masterchefs. Für hochkomplexe, maßgeschneiderte Modelle – vergleichbar mit einem exklusiven Hauptgang – sei Eigenentwicklung oft unvermeidlich, da Standardlösungen nicht ausreichen. Die größte Herausforderung sei die Gewinnung und Bindung von Spitzenkräften. Ohne qualitativ hochwertige Daten, stabile Infrastruktur und motivierte Teams sei selbst die beste Technologie wirkungslos. Turovsky betont, dass ein CAIO nicht nur technisch, sondern auch kulturell führen muss: Er muss eine Innovationskultur schaffen, Widerstände überwinden und interne „AI-Champions“ identifizieren und fördern. Dies erfordert eine Kombination aus top-down-Strategie und bottom-up-Engagement. Industrieexperten sehen in der Rolle des CAIO eine zentrale Stellung für die digitale Transformation, besonders in branchenspezifischen Bereichen wie Automotive. Turovskys Erfahrung zeigt, dass KI nicht nur eine Technologie ist, sondern eine organisatorische und kulturelle Herausforderung. Sein Ansatz – mit Fokus auf Talent, Infrastruktur und Kultur – wird als Modell für andere traditionelle Unternehmen angesehen, die KI erfolgreich integrieren wollen.