Inhaltsverzeichnis

Unser kommendes Webinar

Wie Unternehmen KI-Strategien umsetzen, priorisieren und mit den richtigen Skills skalieren

Jetzt anmelden: Link zum AI-Engineering-Webinar

Dienstag, 05.05.2026

10:00 – 10:45 Uhr

 

Einordnung: Warum AI-Teams mehr sind als einzelne Experten

Viele Unternehmen starten mit einzelnen AI-Projekten, ohne sich früh Gedanken über ein passendes Teamsetup zu machen. AI-Aktivitäten wachsen dann um einzelne Personen herum: Ein engagierter Data Scientist hier, ein Machine Learning Engineer dort, jemand, der sich für MLOps interessiert und eine Person, die als AI Engineer die Integration mitbetreut.

Im Alltag führt das zu Doppelarbeiten, unklaren Zuständigkeiten und Abhängigkeiten von wenigen Schlüsselpersonen. Studien zeigen, dass AI-Vorhaben weniger an der Technik scheitern, sondern daran, wie Skills, Rollen, Verantwortung und Zusammenarbeit organisiert sind. Analysen zum Aufbau einer „AI-powered-organization“ betonen genau diesen Punkt und stellen Organisation und Fähigkeiten in den Mittelpunkt (Quelle: Building the AI Powered Organization, Harvard Business Review / Databricks).

Dieser Beitrag zeigt, wie ein sinnvolles Zusammenspiel von AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist und MLOps-Experte aussehen kann. Er ordnet die vier Rollen entlang des Ablaufs von AI-Projekten ein, stellt typische Teamstrukturen für unterschiedliche Reifegrade vor und bietet einen einfachen Entscheidungsrahmen, welche Rollen in welcher Reihenfolge aufgebaut werden sollten. So entsteht aus einzelnen Projekten Schritt für Schritt eine tragfähige AI-Fähigkeit im Unternehmen.

Warum AI-Teams zur Engpassfrage werden

Von einzelnen AI-Projekten zur unternehmensweiten Fähigkeit

Viele AI-Aktivitäten beginnen als Pilot in einem Fachbereich. Ein Team baut ein Modell, ein anderer Bereich experimentiert mit einem generativen Dienst, an dritter Stelle entsteht ein Proof of Concept mit externer Unterstützung.

Solange es bei wenigen Vorhaben bleibt, entstehen Rollenbilder eher nebenbei. Wer sich auskennt, übernimmt. Wer motiviert ist, probiert Neues aus. Spätestens wenn mehrere Projekte parallel laufen, reicht dieses Muster nicht mehr aus.

Dann braucht das Unternehmen nicht nur gute Einzelpersonen, sondern eine klare Vorstellung davon, wie ein AI-Team insgesamt aufgebaut sein soll und welche Aufgaben dauerhaft abgedeckt werden müssen.

Unscharfe Rollen und Doppelarbeiten im Alltag

In dieser Phase zeigen sich oft typische Muster:

  • Data Scientists kümmern sich neben Analysen auch um Modellbetrieb und Infrastruktur
  • Machine Learning Engineers übernehmen zusätzlich Aufgaben, die eigentlich zu MLOps gehören
  • AI Engineers springen zwischen Integration, Architektur und Abstimmungen mit dem Fachbereich
  • und niemand hat den stabilen Betrieb der Modelle als Hauptaufgabe

Fachbereiche erleben wechselnde Ansprechpartner. IT-Einheiten wissen nicht genau, wer welche Entscheidungen trifft. Bei Störungen oder Anpassungen landen die Themen immer wieder bei denselben Personen.

Erfahrungsberichte zum Aufbau von AI Strukturen in Unternehmen beschreiben genau diese Situation als einen wichtigen Grund, warum AI zwar ausprobiert, aber nicht flächig verankert wird (Quelle: How to build AI with and for everyone in your organization, McKinsey).

Risiken für Qualität, Betrieb und Skalierung

Unklare Rollen wirken sich direkt auf Qualität und Umsetzungsdauer aus:

  • Modelle werden entwickelt, aber nicht stabil in Anwendungen eingebunden
  • Erfolgreiche Experimente bleiben im Teststatus, weil niemand den Übergang in den Betrieb gestaltet
  • Betrieb und Überwachung erfolgen nur punktuell und hängen an einzelnen Fachleuten

Je mehr AI-Anwendungsfälle entstehen, desto stärker fallen diese Muster ins Gewicht. Aus einer technischen Frage wird ein organisatorischer Engpass. Genau an dieser Stelle hilft ein klares Bild davon, welche Rollen ein AI-Team braucht und wie sie zusammenspielen.

Die vier zentralen Rollen im AI-Team

AI Engineer als Brücke zwischen Modellen und Anwendungen

Der AI Engineer verbindet klassische Softwareentwicklung mit KI-Komponenten. Im Fokus steht nicht nur das Modell, sondern die gesamte Anwendung oder Prozesskette, in die AI eingebettet wird.

Typische Aufgaben eines AI Engineer:

  • Integration von Modellen und AI-Diensten in bestehende Anwendungen und Schnittstellen
  • Gestaltung von Zugriffssteuerung, Sicherheit und technischer Überwachung
  • Abstimmung mit Fachbereich, Produktverantwortlichen und IT-Architektur

Fachbeiträge zur AI-Organisation heben hervor, dass genau diese Brückenfunktion darüber entscheidet, ob AI als Einzelprojekt oder als dauerhafter Bestandteil der Wertschöpfung verankert wird. Vertiefende Informationen zur Rolle finden sich zum Beispiel im Beitrag AI Engineer im Unternehmen: 5 ultimative Aufgaben und HR Checkliste.

Machine Learning Engineer und Data Scientist im Vergleich

Machine Learning Engineer und Data Scientist arbeiten eng zusammen, übernehmen aber unterschiedliche Schwerpunkte.

Der Data Scientist fokussiert sich auf:

  • Fragestellungen aus Fachbereichen und Produktmanagement
  • Datenanalyse, Aufbereitung und Ableitung von Merkmalen
  • Auswahl und Bewertung von Modellansätzen

Der Machine Learning Engineer legt den Schwerpunkt auf:

  • Aufbau und Pflege von Trainings- und Auswertungsabläufen
  • technische Umsetzung und Optimierung der Modelle
  • Vorbereitung für Test, Abnahme und späteren Betrieb

Fachliche Leitfäden zu Rollen in ML-Teams empfehlen, diese Aufgaben nicht vollständig in einer Person zu bündeln, sondern bewusst zu trennen, um Überlastung und Unklarheiten zu vermeiden (Quelle: Roles in ML team and how they collaborate, Neptune.ai).

MLOps als Rückgrat für Betrieb und Skalierung

MLOps (Machine Learning Operations) Rollen sorgen dafür, dass Modelle stabil, reproduzierbar und nachvollziehbar betrieben werden können.

Dazu gehören unter anderem:

  • Aufbau und Pflege von Plattformen für Training, Bereitstellung und Überwachung von Modellen
  • Automatisierung von Abläufen rund um Daten, Modelle und Tests
  • Laufende Überwachung von Modellgüte, Veränderungen in den Daten und Verfügbarkeit

Praxisberichte zu Machine-Learning-Teams positionieren MLOps als verbindendes Element zwischen Experiment und stabiler Nutzung. Ohne diese Rolle bleibt der Betrieb improvisiert und stark von Einzelpersonen abhängig.

Stellenprofile und Leitfäden zum Aufbau von AI-Entwicklungsteams zeigen, dass mit wachsender Zahl produktiver Modelle die Bedeutung von MLOps stark zunimmt (Quelle: How to build an AI development team, N-iX).

Drei typische Teamdesigns für AI im Unternehmen

Zentrales AI-Team als Startpunkt

Viele Organisationen beginnen mit einem zentralen AI-Team. Dieses bündelt die ersten Expertinnen und Experten und arbeitet an Projekten für verschiedene Bereiche.

Ein zentrales Team bietet vor allem drei Vorteile:

  • Wissen und Erfahrung sammeln sich an einem Ort
  • Standards und Arbeitsweisen lassen sich gemeinsam entwickeln
  • Neue Anwendungsfälle können mit begrenzten Ressourcen besser priorisiert werden

Dem stehen typische Risiken gegenüber: Das Team wird schnell zur zentralen Anlaufstelle für alle AI-Themen und damit zum Flaschenhals. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass Fachbereiche sich zu wenig verantwortlich fühlen und AI als Aufgabe „der Zentrale“ betrachten.

Dieses Modell eignet sich vor allem für Phasen, in denen AI noch neu ist, erste Erfahrungen gesammelt werden sollen und die Zahl der Projekte überschaubar bleibt. Mit wachsender Anzahl von Anwendungsfällen stößt ein rein zentrales Modell jedoch oft an Grenzen.

Eingebettete AI-Rollen in Produkt und Fachbereichen

Mit wachsender Erfahrung werden AI-Rollen häufig näher an Produkte und Fachbereiche herangeführt. AI Engineer und Machine Learning Engineer arbeiten dann direkt in Produktteams oder Bereichsteams. Data Scientists und MLOps unterstützen aus einer zentralen Einheit oder als Plattformteam.

Diese Struktur eignet sich besonders, wenn:

  • AI-Funktionen fester Bestandteil von Produkten oder Services sind
  • Unterschiedliche Fachbereiche eigene Anwendungsfälle verantworten
  • Schnelle Rückmeldungen von Nutzern und kurze Entscheidungswege wichtig sind

In diesem Modell entsteht Verantwortung dort, wo der Nutzen entsteht. Fachbereiche und Produktteams tragen die inhaltliche Verantwortung, während ein zentrales Team Methoden, Werkzeuge und Infrastruktur bereitstellt. Beiträge zur Struktur AI fähiger Produktteams beschreiben diesen Schritt oft als Übergang von „AI als Projekt“ zu „AI als Bestandteil des Tagesgeschäfts“.

Hybride Modelle für wachsende AI-Portfolios

Hybride Modelle verbinden zentrale und eingebaute Strukturen. Ein mögliches Bild:

  • Ein zentrales AI-Kompetenzzentrum mit Data Science und MLOps Rollen
  • AI Engineer und Machine Learning Engineer fest in ausgewählten Produkt oder Fachbereichsteams verankert
  • Gemeinsame Standards für Daten, Modelle, Überwachung und Dokumentation, auf die alle Teams zurückgreifen

Gedanklich lässt sich dies wie ein Hub und Spoke Modell vorstellen. Im Zentrum steht ein Hub, der Methodenkompetenz, Plattform und Governance verantwortet. An diesen Hub angebunden sind mehrere Teams in Fachbereichen oder Produkten, in denen AI Engineer und Machine Learning Engineer nah am jeweiligen Anwendungsfall arbeiten.

Zwischen Hub und Teams findet ein ständiger Austausch statt. Das zentrale Team bringt neue Verfahren und Plattformfunktionen ein, die dezentralen Teams liefern Rückmeldungen aus Projekten und konkrete Anforderungen.

Dieses hybride Modell eignet sich insbesondere für Unternehmen, die bereits mehrere AI-Anwendungsfälle im Betrieb haben und diese Zahl weiter ausbauen möchten, ohne Standards und Qualität aus den Augen zu verlieren.

Entscheidungsrahmen: Welche AI-Rollen in welcher Reihenfolge aufbauen

Reifegrad und Use Case Landschaft bewerten

Ein sinnvoller Rollenaufbau beginnt mit einem Blick auf Reifegrad und Landschaft der AI-Anwendungsfälle.

Pragmatische Fragen:

  • Wie viele AI-Anwendungsfälle befinden sich in Planung, Umsetzung oder Betrieb?
  • Welche Anwendungsfälle sind kritisch für Geschäft, Kunden oder Regulierung?
  • Wie stark sind Prozesse und Systeme bereits standardisiert?

Leitfäden für den Aufbau von AI-Entwicklungsteams empfehlen, Rollen und Teamgrößen konsequent an realen Anwendungsfällen auszurichten, nicht an abstrakten Idealbildern.

Rollenabdeckung entlang des Ablaufs prüfen

Der Ablauf eines AI-Vorhabens umfasst im Kern: Problemklärung, Datengrundlage, Modellentwicklung, Integration in Systeme, Betrieb und Weiterentwicklung.

Ein einfacher Praxisrahmen ist, für jede Phase zu prüfen:

  • Wer aktuell Verantwortung trägt
  • Welche Profile vorhanden sind
  • Wo Lücken oder Überlastungen entstehen

Dabei zeigt sich häufig, dass einzelne Phasen mehrfach besetzt sind, andere dagegen kaum abgedeckt werden. In vielen Organisationen sind Data Science und analytische Arbeit bereits gut vertreten, während AI Engineer und MLOps Rollen fehlen.

Zur Einordnung von AI Engineer und Machine Learning Engineer kann ergänzend der Beitrag 7 entscheidende Kriterien für AI Engineer und Machine Learning Engineer im Unternehmenskontext herangezogen werden.

Schnittstellen zu Fachbereich, IT und Produkt klären

Rollenentscheidungen bleiben wirkungslos, wenn Schnittstellen unklar sind. Wichtig ist daher, festzuhalten:

  • Wie AI-Teams mit Fachbereichen und Produktverantwortlichen zusammenarbeiten
  • Wie die Abstimmung mit IT-Architektur, Sicherheit und Infrastruktur organisiert ist
  • Wer Entscheidungen über Prioritäten, Produktionsreife und Betrieb trifft

Berichte zur AI-Talentstrategie empfehlen, diese Punkte nicht dem Zufall zu überlassen, sondern in einfache Entscheidungs- und Abstimmungswege zu übersetzen, die allen Beteiligten bekannt sind.

AI-Kompetenzen systematisch entwickeln

Lernpfade und interne Entwicklung für AI-Rollen

Der Markt für erfahrene AI-Fachkräfte ist sehr begrenzt. Die „Disziplin“ AI ist schlichtweg noch sehr jung. Viele Unternehmen setzen deshalb zusätzlich auf interne Entwicklung.

Mögliche Ausgangspunkte sind zum Beispiel:

  • Softwareentwicklung mit Interesse an Daten und AI
  • Data Engineering mit Nähe zu Plattformen und Infrastruktur
  • Analytisch geprägte Profile aus Fachbereichen, die schrittweise stärker in AI-Themen hineinwachsen

Wesentlich ist ein klarer Lernpfad, der fachliche Inhalte, Arbeit in realen Projekten und Begleitung durch erfahrene Kollegen verbindet. So können Mitarbeitende Verantwortung in AI-Rollen übernehmen, ohne dass alle Fähigkeiten von Anfang an vorhanden sein müssen.

Traineeprogramme für AI- und Data Profile

Spezifische, gemeinsam mit dem Unternehmen entwickelte Traineeprogramme bieten die Möglichkeit, AI-Skills strukturiert aufzubauen.

Typische Elemente solcher Programme:

  • Gemeinsame Definition der Ziel-Skills
  • Lernmodule zu Grundlagen, Werkzeugen und Arbeitsweisen entlang des AI-Ablaufs
  • Einsätze in realen Projekten in Fachbereichen und IT-Teams

Auf diese Weise lassen sich Engpassrollen nicht nur über den externen Markt besetzen, sondern schrittweise aus eigenen Nachwuchskräften und Quereinsteigern entwickeln.

Einen Überblick über Zielrollen und unsere Programme bietet die Seite AI Engineers finden – Recruiting × Development für KI-Fachkräfte.

Nächste Schritte für HR-Leitung und Fachbereich

Für HR-Leitung und Fachbereich ergeben sich daraus drei pragmatische Schritte:

  • Rollenlandkarte erstellen, inklusive AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist und MLOps.
  • Bestehende Teams und Vorhaben entlang des AI-Ablaufs spiegeln und Lücken sichtbar machen.
  • Auf dieser Basis entscheiden, welche Rollen kurzfristig durch Recruiting und mittelfristig durch Traineeprogramme und interne Entwicklung aufgebaut werden.

So entsteht ein Plan, der Rollen, Teamstruktur und Kompetenzaufbau miteinander verbindet, ohne zu sehr ins Detail einzelner Methoden zu gehen.

Abschluss: AI-Teams bewusst aufbauen

AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist und MLOps mit den jeweils richtigen Skills bilden gemeinsam den Kern wirksamer AI-Teams. Der Beitrag hat gezeigt, wie sich diese Rollen unterscheiden, wie typische Teamdesigns für verschiedene Reifegrade aussehen und wie ein einfacher Entscheidungsrahmen helfen kann, den Aufbau der Rollen an Anwendungsfällen und Unternehmenszielen auszurichten.

Auf dieser Grundlage lassen sich Stellenprofile schärfen, Teamzuschnitte begründen und Kompetenzaufbau gezielt planen. Spezifische, gemeinsam mit dem Unternehmen entwickelte Traineeprogramme bieten einen sachlichen Weg, Engpassrollen wie AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist und MLOps planbar aufzubauen und Standards in der Praxis zu verankern.

Für Organisationen, die ihre AI-Teams strukturiert weiterentwickeln möchten, kann ein gemeinsamer Austausch ein sinnvoller nächster Schritt sein. Ein Termin über das Kontaktformular bietet einen passenden Rahmen, um Bedarf, Rollen und mögliche Entwicklungswege zu besprechen.

FAQ zu AI-Teams und Rollen

Warum reicht ein Data Scientist allein nicht aus, um AI im Unternehmen aufzubauen?

Data Scientists bringen starke analytische Fähigkeiten ein. Integration in Anwendungen, Betrieb und Skalierung von Modellen erfordern jedoch zusätzlich Profile wie AI Engineer, Machine Learning Engineer und MLOps.

Ab wann lohnt sich ein eigenes MLOps Profil?

Sobald mehrere Modelle parallel betrieben werden, hohe Anforderungen an Verfügbarkeit bestehen oder verschiedene Teams Modelle nutzen, ist ein eigener Fokus auf MLOps sinnvoll. Diese Rolle sorgt dafür, dass Abläufe rund um Modelle wiederholbar und stabil werden.

Welche Rolle sollte zuerst aufgebaut werden, wenn AI noch am Anfang steht?

In frühen Phasen ist häufig eine Kombination aus Data Scientist und Machine Learning Engineer ein geeigneter Startpunkt. Sobald erste Lösungen in Anwendungen überführt werden, gewinnt der AI Engineer an Bedeutung. Bei wachsender Zahl produktiver Modelle wird MLOps zu einem wichtigen zusätzlichen Schwerpunkt.