# Mission 001: Zielbild und Operating Model

> Wofür soll KI eingesetzt werden, wer trägt Verantwortung — und woran wird Nutzen erkannt?

**Ergebnis:** Ein nachvollziehbares Zielbild mit Rollen, Grenzen und Entscheidungskriterien.

Veröffentlicht 24.06.2026 · zuletzt geändert 25.06.2026 · fachlich geprüft von Markus Berg (25.06.2026) · für Einsteiger, IT-Leitung, Governance.

## In 30 Sekunden
Bevor einzelne Tools eingeführt werden, braucht es ein gemeinsames Zielbild: welche Anwendungsfälle verfolgt werden, wer verantwortlich ist, welche Risikoklassen gelten und woran sich Nutzen messen lässt. Aus verstreuten Piloten wird so ein steuerbares Vorgehen.

## Warum das wichtig ist
Ohne gemeinsames Zielbild entstehen isolierte Insellösungen, deren Nutzen, Risiko und Betrieb niemand überblickt. Verantwortung bleibt unklar, und derselbe Anwendungsfall wird mehrfach unterschiedlich gelöst.

Ein Operating Model legt fest, wie KI-Vorhaben bewertet, freigegeben, betrieben und gemessen werden — und macht damit aus Experimenten eine wiederholbare Praxis.

_Redaktionelle Einordnung:_ Der häufigste Fehler ist nicht das falsche Modell, sondern fehlende Entscheidungskriterien: Ohne klare Schwelle, wann ein Pilot in Produktion darf, bleiben gute Demos für immer Demos.

## Zentrale Architekturfragen
- Welche Anwendungsfälle verfolgen wir bewusst — und welche bewusst nicht?
- Wer entscheidet über Freigabe, Betrieb und Abschaltung eines KI-Vorhabens?
- Welche Risikoklassen gibt es, und welche Auflagen hängen daran?
- Woran messen wir Nutzen — fachlich und wirtschaftlich?
- Welche Fähigkeiten und welche AI Literacy müssen aufgebaut werden?

## Typische Muster
- **AI Inventory:** ein gepflegtes Verzeichnis aller KI-Anwendungen, Agenten und Modelle.
- **Use-Case-Portfolio:** Anwendungsfälle nach Nutzen, Risiko und Reife bewertet.
- **Rollen & Verantwortlichkeiten:** klare Zuordnung von Owner, Betrieb und Freigabe.
- **Risikoklassen:** abgestufte Auflagen je nach Wirkung und Autonomie.
- **Value Measurement:** Nutzen pro Anwendungsfall statt pauschaler Hoffnung.

## Anti-Patterns
- Werkzeuge zuerst, Zielbild nie.
- Jeder Bereich pilotiert isoliert, ohne gemeinsames Inventar.
- Erfolg wird an Aktivität statt an Geschäftswert gemessen.
- Verantwortung endet beim Proof of Concept.

## Praktische Prüffragen
- Können wir alle produktiven KI-Anwendungen benennen — inklusive Verantwortlichen?
- Gibt es eine klare Schwelle, wann ein Pilot in Produktion darf?
- Ist je Anwendungsfall ein messbarer Nutzen definiert?
- Wer darf ein Vorhaben stoppen — und auf welcher Grundlage?

## Bezug zum Praxisbeispiel (Service-Agent)
Wer verantwortet den Service-Agenten, welches Ziel verfolgt er — und welche Entscheidungen darf er treffen?

- Ein benannter Owner verantwortet Betrieb, Freigabe und Abschaltung; das Vorhaben steht im AI-Inventar.
- Ziel und Nutzen sind messbar definiert (z. B. schnellere, nachvollziehbare Fallbearbeitung) — nicht „mehr KI“.
- Klare Grenze: Der Agent darf vorschlagen und vorbereiten, definierte Aktionen aber nur nach menschlicher Freigabe auslösen.
- Eine Risikoklasse legt fest, welche Auflagen (Freigaben, Protokollierung) für genau diesen Fall gelten.

[Zum durchgehenden Praxisbeispiel](https://agent-007.ai/praxis/service-agent.md)

## Bezug zur Referenzarchitektur
Diese Mission ist die Klammer um alle anderen: Sie definiert, welche Vorhaben überhaupt entstehen und unter welchen Auflagen sie die übrigen Architekturmissionen durchlaufen.

## Primärquellen
- [NIST AI Risk Management Framework](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework) — NIST (Offizielles Framework), geprüft 24.06.2026. Übergreifende Struktur für das Management von KI-Risiken — Grundlage für Risikoklassen und Verantwortlichkeiten.
- [ISO/IEC 42001 — AI-Managementsystem](https://www.iso.org/standard/42001) — ISO/IEC (Standard / RFC), geprüft 24.06.2026. Managementsystem für verantwortungsvolle Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI.
- [EU AI Act — Regulatorischer Rahmen](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai) — Europäische Kommission (Regulierung), geprüft 24.06.2026. Risikobasierter regulatorischer Rahmen — keine Rechtsberatung; Originalrecht maßgeblich.



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Quelle (kanonisch): https://agent-007.ai/missionen/001-zielbild-operating-model/