Organizational AI Consulting

Start: Dezember 2026

Dauer: 3 Monate

Auslastung: Vollzeit (37,5 h)

Lokation: Remote (100 %)

Vertragsart: Arbeitnehmerüberlassung

Ziel:

Aus dem bestehenden Rahmen eine konkrete, skalierbare und messbare Architektur entwickeln und die nächsten Schritte für Umsetzung und Skalierung priorisieren.

• Konkretisiertes Fluency- und Kompetenzmodell
• Capability- und Enablement-Architektur
• Logik für Communities, Transfer und Adoption
• Messmodell und priorisierte Roadmap

Aufgaben:

• Entwicklung in einem crossfunktionalen Team die Organizational AI Capability weiter: die Fähigkeit der Organisation, AI-Kompetenzen aufzubauen und AI wirksam im Arbeitsalltag zu verankern.
• Gemeinsam gestalten wir die fachliche Architektur dafür, welche AI-Kompetenzen und neuen Arbeitsweisen benötigt werden.
• Dabei verbinden wir AI Fluency, also die Kompetenz im Umgang mit AI, mit Enablement, also gezielter Befähigung, sowie Communities, Lerntransfer und Adoption, also der tatsächlichen Anwendung im Arbeitsalltag.
• Für die nächste Entwicklungsphase suchen wir konzeptionelle Unterstützung, die vorhandene Ansätze aufgreift, konkretisiert und gemeinsam mit dem Team in eine umsetzbare Struktur überführt.
• Die vorhandene Fluency-Logik konkretisieren: Level, Kompetenzen und beobachtbare Verhaltensweisen je Zielgruppe beschreiben, Entwicklungspfade definieren und Kriterien ableiten, anhand derer Fortschritt sichtbar wird.
• Die Fluency-Level in eine konsistente Enablement- und Curriculum- Architektur übersetzen.
• Bestehende Angebote einordnen, Lücken identifizieren und AI-first Ways of Working sowie Human-AI Collaboration integrieren.
• Klären, wie Communities, Enablement Partner und weitere Multiplikatoren zur Kompetenzentwicklung beitragen.
• Mechanismen entwickeln, die Lernen in den Arbeitsalltag übertragen und Adoption- Barrieren systematisch sichtbar machen.
• Quantitative und qualitative Indikatoren für Fluency, Kompetenzentwicklung, Transfer und Adoption entwickeln.
• Darauf aufbauend Arbeitspakete, Schnittstellen und eine priorisierte Roadmap für die nächste Umsetzungsphase ausarbeiten.
• Aus dem bestehenden Rahmen eine konkrete, skalierbare und messbare Architektur entwickeln und die nächsten Schritte für Umsetzung und Skalierung priorisieren.

Must-Haves:

• Erfahrung mit Capability-, Skill-, Competency- oder Maturity- Modellen sowie AI Fluency
• Praxis in Lern- und Curriculum-Architekturen
• Gutes Verständnis von Human-Al Collaboration und Al-first Ways of Working
• Erfahrung mit Adoption, Lerntransfer, Communities und Multiplikatorenmodellen
• Erfahrung mit Messmodellen für Kompetenzentwicklung, Transfer und Adoption
• Sehr hohe Konzeptions- und Strukturierungsstärke
• Fähigkeit, unterschiedliche Initiativen zu einer konsistenten Gesamtarchitektur zusammenzuführen
• Übersetzung komplexer Fragestellungen in klare Modelle, Kriterien und Arbeitspakete
• Hands-on, eigenständig und im Co-Creation-Modus
• Externe Expertise einbringen, ohne ein Standardframework über die Organisation zu legen
• Deutsch: Fließend
• Englisch: Fortgeschritten

Nice-to-Haves:

• Im Mittelpunkt steht das fachliche Mitbauen der Organizational AI Capability. Gesucht wird daher kein primär technisches AI-Profil; reine Trainingsdurchführung oder ausschließlich klassische Change-Management-Unterstützung decken den Bedarf ebenfalls nicht ab. Erfahrung in diesen Bereichen ist anschlussfähig, sofern die Person zusätzlich die geforderte konzeptionelle Architekturarbeit und deren gemeinsame Konkretisierung im Team leisten kann.

Softskills:

• Sehr hohe Konzeptions- und Strukturierungsstärke
• Fähigkeit, unterschiedliche Initiativen zu einer konsistenten Gesamtarchitektur zusammenzuführen
• Übersetzung komplexer Fragestellungen in klare Modelle, Kriterien und Arbeitspakete
• Hands-on, eigenständig und im Co-Creation-Modus
• Externe Expertise einbringen, ohne ein Standardframework über die Organisation zu legen

Themen werden Positionsinhaber konfrontiert?

• Unterschiedliche bestehende Initiativen und Perspektiven in einem crossfunktionalen Team zu einer konsistenten Gesamtarchitektur verbinden.
• Konzeptionelle Tiefe, pragmatische Umsetzbarkeit und Skalierbarkeit ausbalancieren.
• Fortschritt und Wirkung bei heterogenen Ausgangslagen, Zielgruppen und Anwendungsfällen messbar machen.
• Externe Expertise einbringen, ohne ein Standardframework über die Organisation zu legen.