„Digital First“ ist in vielen Sparkassen gelebte Praxis: Prozesse wurden digitalisiert, Schnittstellen optimiert und vertrieblich nutzbar gemacht. Das Ergebnis ist eine organisch gewachsene Digitalisierungslandschaft. Der nächste Schritt erfordert jedoch einen Perspektivwechsel: weg von einer tool- und prozessgetriebenen Logik, hin zu einer institutsweit gedachten Digitalisierungs- und KI-Strategie.
Demografie als Katalysator
Der Handlungsdruck entsteht nicht nur durch Technologie, sondern durch den demografischen Wandel. In den kommenden fünf Jahren scheiden viele erfahrene Mitarbeitende aus; die nachrückenden Jahrgänge sind kleiner. Für Sparkassen heißt das: Aufgaben müssen künftig effizienter, teilweise automatisiert erledigt werden – ohne Qualitätsverlust in Beratung und Risikoentscheidung.
Das verändert die Anforderungen an die Digitalisierungsstrategie grundlegend. Es geht nicht mehr nur um schnellere Prozesse, sondern um gezielte Kapazitätsgewinne, damit Mitarbeitende dort wirken können, wo menschliches Urteilsvermögen, Beziehung und Erfahrung entscheidend sind.
Strategisch verzahnt
Viele Institute kennen das Muster: Ein KI-Pilot läuft erfolgreich – ohne spürbare Breitenwirkung. Gründe sind fehlende Skalierbarkeit, unzureichende Datenqualität und vor allem fehlende übergreifende Steuerung.
Hier liegt die Schwelle zur KI-Readiness. Sie ist nicht technologisch, sondern organisatorisch: klare Governance, priorisierte Prozesse, messbarer Fortschritt und Verankerung im Arbeitsalltag. Diese Entscheidungen liegen beim Vorstand: Prioritäten setzen, Ressourcen bündeln und gezielt in Qualifizierung, Rollenbilder und Veränderungsbegleitung investieren. Die Antworten entstehen nicht in Einzelprojekten, sondern in der Strategie.
Vom Zielbild zur Steuerungslogik
Im Zentrum steht ein klares Zielbild: Wie positioniert sich das Institut in drei bis fünf Jahren – im Vertrieb, in der Datenarchitektur, im Umgang mit KI? Welche Rolle spielen die Mitarbeitenden? Dieses Zielbild ist kein technisches Konzept, sondern ein Führungsinstrument. Daraus folgt eine klare Investitionslogik: Technologie schafft Optionen, Wirkung entsteht durch befähigte Mitarbeitende und angepasste Prozesse.
Darauf aufbauend erfolgt die Priorisierung: Wo ist der größte Nutzen zu erwarten? Wo sind Voraussetzungen erfüllt, wo bestehen Lücken? Zentral ist die Frage, welche Tätigkeiten künftig durch KI unterstützt werden – und wo menschliche Kompetenz unverzichtbar bleibt.
Zur Steuerung werden bereichsübergreifende Kennzahlen definiert, etwa Durchlaufzeiten, Qualitätskennzahlen, Kundenzufriedenheit oder Fehlerquoten. Sie machen Fortschritt sichtbar.
Gleichzeitig stellen sich qualitative Fragen: Wie werden Mitarbeitende befähigt? Welche Rolle nehmen Führungskräfte ein? Und wie wird sichergestellt, dass neue Arbeitsweisen im Institut ankommen? Parallel ist ein strammer IT-regulatorischer Ordnungsrahmen zu berücksichtigen – inklusive der bewussten Entscheidung zwischen Verbundlösungen und selektiven externen Angeboten.
