Nahaufnahme eines lachenden Frauengesichts mit blauen Augen, dunklem Haar in einem gedruckten, schwarzen Rollkragenpullover, im Hintergrund ein Wandbild mit mehreren Bildern.

Andrea Hickethier - Senior Commercial Leader mit angewandter KI‑, Entscheidungs‑ und Governance‑Kompetenz

Andrea Hickethier

Meine Leidenschaft ist kommerzielle Realität in Unternehmen im Zeitalter von KI. Alle Entscheidungen, die dafür sorgen, dass ein Kunde kauft, zahlt, zufrieden ist – und das Unternehmen daran gesund verdient.

Heute unterstütze ich Unternehmen und Entscheider. Meine Arbeit verbindet drei Bereiche, die selten zusammenkommen:

  1. Kommerzielle Architektur
    Aufbau klarer, skalierbarer und messbarer Marketing-, Sales- & Delivery-Strukturen, Enablement der Organsiation

  2. GenAI-Integration
    Nutzung von KI, Agenten und Automationen auf eine Weise,
    die steuerbar, verantwortungsvoll und geschäftsrelevant ist.

  3. Governance & Risiko-Orientierung
    ISO 42001 AI Security Management • EU AI Act • DSGVO Entscheidungslogiken, die dokumentierbar und auditierbar sind.

Mein Werdegang

Zu meinen beruflichen Stationen gehören, die heute mein Fundament bilden:

  • appliedAI Initiative GmbH | Director Marketing, Sales & Loyalty | B2B AI Tech

  • AI Superior GmbH | CSMO | Start-up | B2B AI Tech

  • WAY Digital Solutions GmbH | Chief Sales Marketing Officer dann | COO mit Prokura | Tech Services Unternehmen (Mittelstand)

  • rpc – The Retail Performance Company | Manager Consulting Digitale Transformation

  • Amazon Deutschland GmbH | Senior Business Developer Luxury Beauty

  • Dr. Ing. h.c. Porsche AG | Fünf unterschiedlicher Rollen im Ressort Vertrieb & Marketing

Ausbildung:

  • MBA (Marketing), Steinbeis School of Management and Innovation

  • Diplom-Ökonomin, Universität Stuttgart-Hohenheim

Zertifikate:

  • GenAI for Digital Transformation, MIT - Massachusetts Institute of Technology

  • AI Security Manager ISO 42001, Deutsche Gesellschaft für Informationssicherheit

Netzwerke - ich bin Teil von:

  • GenAI Global des MIT (USA).

  • AI Transformation Collective der Mediate Group – einem Netzwerk erfahrener Praktiker:innen, die KI-Transformation aus Verantwortung, Umsetzung und Leadership heraus denken.

Freie Dozententätigkeit:

  • Macromedia University of AppliedScience München

Verantwortete Ergebnisse aus Linien- & Projektführung

Ergebnisse aus Linien- und Projektverantwortung in Marketing, Sales, Revenue Operations und Delivery.

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Disziplinarische Führung

AI Consulting & Services

Director Commercial Revenue Operations

  • Aufbau skalierbarer Marketing- & Sales-Strukturen
  • Pipeline-Verantwortung bis €37 Mio.
  • Steigerung Funnel Conversion auf 24 %
  • Abschluss größter Enterprise Deal (€2,1 Mio.)
  • Umsatzverdopplung auf €8 Mio.
  • Aufbau & Führung 8 köpfiges cross-funktionales Team ( Sales, Performance Marketing, RevOps, Brand, Product Marketing)

Commercial & RevOps Setup
Aufbau eines skalierbaren Revenue Operating Models mit klarer Funnel-, Forecast- und Entscheidungslogik über Marketing & Sales hinweg und Anbindung an Finance für Budget, Forcast & Cash Steuerung.

Systemlandschaft
HubSpot (Sales & Marketing Hub), Dealroom, Zoom-Webinare, QuickMail, Dropcontact, PhantomBuster, Jasper, Notion, Slack, Google Suite, Locker Studio, Atlassian, Excel, CRAFT, Usercentrics, Google Analytics, Leadfinder, Google ads, Linkedin Ads.

Linienverantwortung · Commercial Transformation

Disziplinarische Führung

Tech Services (AR/VR & IT)

COO · Prokura

  • Stabilisierung zweier Geschäftseinheiten
  • Aufbau neuer Business Unit inkl. ISO
  • Führung 15+ FTE Delivery
  • €4,1 Mio. Pipeline
  • +30 % Produktivität

Commercial & RevOps Setup
Einführung klarer Customer-Journey-, Funnel- und Angebotslogiken als Führungsinstrument für Umsatz-, Delivery- und Cash-Steuerung.

Systemlandschaft
Excel-basierte Steuerungsmodelle auf Basis definierter ICPs, Buyer Personas, Customer Journey und Funnel-Phasen, Atlassian, Wordpress, Google ads, Google Analytics.

Turnaround · Delivery · Cash-Fokus

Disziplinarische Führung

AI Service Start-up

Chief Sales & Marketing Officer

  • Aufbau B2B-Sales-Funnel (€2,9 Mio.)
  • 39 % MQL→SQL Conversion
  • 41,8 % Open Rate · 17,1 % CTR
  • 320+ Organisationen im Netzwerk
  • Aufbau Performance Marketing Team

Commercial & RevOps Setup
Einführung eines strukturierten B2B-Sales-Funnels mit klaren Qualifikationsphasen, Entscheidungsregeln und Outreach-Logik.

Systemlandschaft
Pipedrive CRM, Linkedin Sales Navigator, Linkedin Ads, Crunchbase, PhantomBuster, QuickMail, Dropcontact, Atlassian, Excel, Wordpress, Google ads, Hotjar, Google Analytics.

Frühphase · Sales-Exzellenz

Projektverantwortung

Globaler E-Commerce Player

Senior Business Development

  • Strategischer Markteintritt Premium Beauty
  • Pivot zu „Accessible Luxury“
  • 55 Marken · 27 % Conversion

Commercial & RevOps Setup
Datenbasierte Steuerung von Partnerakquise, Sortiment, Conversion und Verhandlungslogik entlang eines klaren Funnels.

Systemlandschaft
Proprietäre interne Systeme für Content-Management, Verhandlung und Supply-Chain-Steuerung, SQL Datenbanken, Excel.

Projektführung ohne Linienverantwortung

Projektverantwortung

Premium Automotive Brand

Sales & Marketing Transformation

  • Lead-Management am Premium-Touchpoint
  • 3 % Lead-to-Sale Conversion
  • 95 % Customer Satisfaction Index

Commercial & RevOps Setup
Aufbau messbarer Lead-, Conversion- und CX-Steuerung entlang zentraler Kundenkontaktpunkte.

Systemlandschaft
Individuell angepasstes SAP als Kernsystem, ergänzt durch strukturierte Excel-Modelle für Conversion-Tracking und Performance-Auswertungen.

Conversion · Kundenerlebnis

Wofür ich seit Jahren
konsistent Feedback bekomme:

  • Struktur in komplexen Entscheidungsräumen Wenn Wachstum, Organisation und Technologie gleichzeitig verändert werden.
  • Klarheit statt Tool- oder Buzzword-Diskussionen Fokus auf Entscheidungen statt auf Trends oder Tools.
  • Fundierte Zielbilder mit konkretem Umsetzungsrahmen Strategie, Struktur und operative Umsetzung greifen ineinander.
  • Enablement von Führungsteams statt Konzeptpräsentationen Organisationen werden befähigt, selbst zu steuern und Entscheidungen zu treffen.

Meine Leadership Prinzipien

Porträt von Andrea Hickethier – strategische Orchestratorin für verantwortungsvolle KI in Marketing, Sales & Customer Success

  • Ich bringe Struktur, Differenzierung und Übersicht in komplexe KI-Themen. Das „X“ steht für Orientierung.

  • Ich integriere Ethik, Compliance und Wirkung in die KI-Anwendung – nicht als Zusatz, sondern als Standard. „X“ als Schutz- und Steuerungspunkt im System

  • Ich stärke Menschen & Teams, statt sie zu ersetzen – mein Ziel ist Selbstwirksamkeit im Umgang mit KI. „X“ als Befähigungs-Plattform – nicht Kontrolle, sondern Zugang.

  • Ich stehe für Haltung, Verlässlichkeit und Professionalität – ohne Show, aber mit Substanz. „X“ bedeutet Verbindung von Anspruch & Umsetzung.

  • Ich arbeite mit messbarem Impact – kein Buzzword-Feuerwerk, sondern Business-Relevanz. „X“ als Schnittstelle zwischen Analyse & Umsetzung.

  • Ich schaffe Raum für sichere Entscheidungen – intern wie extern. „X“ als Symbol für Beziehung statt nur Technik.

Was Kollegen über mich sagen

„Andreas Leidenschaft für den Kunden ist entscheidend für effektives Training und Coaching, da sie immer einen Weg findet, ihre Kollegen in die richtige Richtung zu lenken.“

– Christian Feilmeier, Managing Director, rpc- The Retail Performance Company

„Andrea ist eine äußerst erfolgreiche Vertriebsleiterin. Sie fokussiert ein kritisches Denken in Finanzen, die Vertriebspipeline und die Marktdynamik und fordert kontinuierliche Entscheidungen und bessere Ergebnisse.”

– Johannes Keller, Director Tech appliedAI Initiative GmbH

„Andrea ist eine außergewöhnliche Führungspersönlichkeit, die eine bemerkenswerte Fähigkeit besitzt, die Vision und Strategie eines Unternehmens in klare, umsetzbare Ziele für die einzelnen Teammitglieder zu übersetzen.“

– Annabel Schwenda, Bus Dev & Marketing Manager, appliedAI Initiative GmbH

„Dank Andreas Erfahrung im Umgang mit Kunden, Entwicklung von agilen Prozessen und Kompetenzen in der Führung und Motivation von Mitarbeitern machte die Way Digital Solutions einen großen Sprung nach vorne.“

– Alexander Buchner, Team Lead Software Dev, Way Digital Solutions GmbH

„Andrea beeindruckt mit ihrer Führungsstärke und ihrer klaren, offenen Kommunikation. Sie hat die Fähigkeit, auch komplexe Probleme direkt und lösungsorientiert anzugehen, immer mit einem klaren Fokus darauf, was das Beste für das Team und das Unternehmen ist.“

– Rade Milinkovic, Director Finance, appliedAI Initiative GmbH

Warum ich tue was ich tue: Wir stehen mit Generative KI und Agenten vor dem größten Wandel seit Jahrzehnten. Ich gestalte diesen Wandel aktiv – mit Strukturen, die Entscheidungen beschleunigen und Risiken minimieren.

-Andrea Hickethier

Wie ich KI in meiner Arbeit einsetze

AI Evidence Section – Preview

AI-augmented Professional Practice

Wie ich KI als Denk-, Analyse- und Arbeitsinstrument in meiner täglichen Praxis nutze.

AI Practice

Strukturierung komplexer Themen mit Custom GPTs

Wiederholbare Denklogik statt jedes Mal bei null zu starten

Kontext

Hohe kognitive Last durch parallele Themen wie KI, Go-to-Market, Geschäftsmodell und Positionierung.

KI Nutzung

  • mehrere Custom GPTs mit klaren Rollen
  • Sparring-Partner, Kritiker, Strukturierer
  • Nutzung zur Denk- und Entscheidungsunterstützung

Ergebnis

Schnellere Strukturierung komplexer Fragestellungen und weniger konzeptionelle Reibung.

AI-augmented Practice · Struktur & Reflexion
AI Practice

Vorbereitung strategischer Gespräche mit KI-Sparring

Schneller Fokus auf die entscheidenden Hebel im Gespräch

Kontext

Vorbereitung von Sparring-Sessions mit Gründer:innen und Entscheider:innen zu offenen strategischen Fragen.

KI Nutzung

  • Vorstrukturierung von Hypothesen
  • Gegenargumente und Entscheidungsoptionen
  • Fokussierung vor dem eigentlichen Gespräch

Ergebnis

Höhere Gesprächsqualität, schneller Zugang zu Kernfragen und weniger operative Ablenkung.

AI-augmented Practice · Strategie & Sparring
AI Practice

Analyse numerischer Daten mit KI

Hypothesenbildung und Plausibilisierung vor operativen Schlüssen

Kontext

Vorliegendes Zahlenmaterial ohne klare Hypothesen oder belastbare Interpretation.

KI Nutzung

  • Exploration von Mustern und Auffälligkeiten
  • kritische Rückfragen und Plausibilisierung
  • analytische Unterstützung statt Vollautomatisierung

Ergebnis

Strukturierte Sicht auf mögliche Treiber und Problemfelder als Grundlage für Diskussion und Entscheidung.

AI-augmented Practice · Analyse & Hypothesen
AI Practice

Entwicklung nicht-technischer Artefakte mit KI

Arbeitsfähige Policy statt abstrakter Leitlinie

Kontext

Fehlende explizite Leitlinien zum verantwortungsvollen Einsatz von KI.

KI Nutzung

  • Strukturierung relevanter ethischer Dimensionen
  • Abgleich mit realen Anwendungsszenarien
  • iterative Schärfung eines Policy-Artefakts

Ergebnis

Ein konsistentes, nachvollziehbares Policy-Artefakt als Entscheidungsrahmen in meiner eigenen Arbeit.

AI-augmented Practice · Governance & Verantwortung
AI Practice

Eigene Produktivitätssteigerung durch KI-Zusammenfassungen

Weniger Erkenntnisverlust trotz hohem Informationsinput

Kontext

Hoher Anteil an Meetings, Gesprächen und kontinuierlichem Informationsinput.

KI Nutzung

  • strukturierte Zusammenfassungen von Gesprächen
  • Reflexion zentraler Erkenntnisse
  • Sicherung von Anschlussfähigkeit für Folgearbeit

Ergebnis

Bessere Wissenssicherung, weniger Verlust von Erkenntnissen und höhere Kontinuität in der Weiterarbeit.

AI-augmented Practice · Wissen & Kontinuität
AI Practice

Aufbau eines virtuellen Arbeitsteams

Mehr Perspektiven trotz Einzelverantwortung

Kontext

Alleinige Verantwortung für Analyse, Strategie, Kommunikation und Umsetzung.

KI Nutzung

  • spezialisierte GPT-Rollen für Analyse, Kritik und Struktur
  • systematische Perspektivenerweiterung
  • bewusste Reduktion blinder Flecken

Ergebnis

Breiteres Perspektivenspektrum in der eigenen Arbeit und robustere Entscheidungsfindung.

AI-augmented Practice · Rollen & Perspektiven

AI-supported Strategy, Analysis & Creation

Beispiele, wie KI bei Strategieentwicklung, Analyse und konzeptioneller Arbeit eingesetzt wird.

AI Strategy

Entwicklung einer KI-gestützten Ethik- & Governance-Policy

Praxisnahe Governance statt abstrakter Grundsatzpapiere

Kontext

Fehlende arbeitsfähige Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, besonders in kunden- und umsatznahen Funktionen.

KI Nutzung

  • Strukturierung ethischer Dimensionen
  • Fairness, Haftung, Human-in-the-Loop, Risiko-Schwellen
  • Abgleich mit realen Business-Szenarien

Ergebnis

Eine konsistente, praxisnahe KI-Ethik-Policy als Entscheidungs- und Governance-Rahmen.

AI-supported Strategy · Governance
AI Strategy

Entwicklung einer KI-gestützten Marken- und Positionierungslogik

Differenzierung im überladenen KI-Beratungsumfeld

Kontext

Notwendigkeit einer klaren, differenzierenden Positionierung in einem stark überfüllten Markt.

KI Nutzung

  • Strukturierung von Markenkern, Werten und Tonalität
  • Arbeit an Zielgruppen-Narrativen
  • iterative Schärfung entlang realer Entscheider-Perspektiven

Ergebnis

Ein konsistentes Brand Book mit klarer Haltung, Sprache und visueller Leitidee.

AI-supported Strategy · Brand & Positioning
AI Strategy

Strategie & Struktur einer Website ohne klassische Kundenergebnisse

Kompetenz sichtbar machen ohne Erfolgszahlen

Kontext

Fehlende aktuelle Kundenreferenzen bei gleichzeitig hohem Erklärungs- und Entscheidungsbedarf der Zielgruppe.

KI Nutzung

  • Strukturierung von Seitenlogik und Argumentationsfluss
  • Entwicklung einer nachvollziehbaren Website-Strategie
  • Sichtbarmachung von Prozessen und Denklogiken

Ergebnis

Eine klare Website-Architektur, die Kompetenz über Arbeitslogik statt über Referenzen vermittelt.

AI-supported Strategy · Website Architecture
AI Strategy

Entwicklung KI-gestützter Content- und Thought-Leadership-Formate

Orientierung statt Buzzword-Kommunikation

Kontext

Notwendigkeit, komplexe KI-Themen verständlich, glaubwürdig und differenziert zu kommunizieren.

KI Nutzung

  • Strukturierung von Argumentationslinien
  • Einbezug von Gegenpositionen und Kernaussagen
  • bewusste Abgrenzung von generischen KI-Narrativen

Ergebnis

Konsistente Thought-Leadership-Inhalte mit klarer Haltung und fachlicher Tiefe.

AI-supported Strategy · Content & Thought Leadership
AI Strategy

KI-gestützte Strukturierung der Customer Journey inkl. Governance-Aspekten

KI-Einsatz entlang der Journey phasengenau strukturieren

Kontext

Unklare Einordnung, wo KI entlang der Customer Journey sinnvoll, riskant oder ungeeignet ist.

KI Nutzung

  • Modellierung der Journey mit KI-Unterstützung
  • Mapping von Entscheidungs-, Risiko- und Governance-Punkten
  • phasengenaue Betrachtung von Human Oversight

Ergebnis

Ein phasengenaues Modell, das KI-Einsatz entlang der Customer Journey mit Verantwortung, Risiko und Human-Oversight verbindet.

AI-supported Strategy · Customer Journey Governance
AI Strategy

Hypothesen-getriebene Analyse von Geschäfts- und EBITDA-Treibern

Operative Maßnahmen systematisch mit Ergebnissen verknüpfen

Kontext

Komplexe kommerzielle Fragestellungen ohne klare Ursache-Wirkungs-Logik.

KI Nutzung

  • Strukturierung von Hypothesen entlang der Customer Journey
  • Ableitung potenzieller Wirkzusammenhänge
  • Diskussionsgrundlage für Effizienz- und Ergebnishebel

Ergebnis

Ein nachvollziehbares Analyse-Framework zur Diskussion finanzieller und operativer Treiber.

AI-supported Strategy · Business Analysis
AI Strategy

Bewertung des sinnvollen KI-Einsatzes in kommerziellen Strukturen

Strategische Priorisierung statt Tool-Euphorie

Kontext

Hohe Unsicherheit, wo KI real produktiv wirkt und wo sie eher Risiken verstärkt.

KI Nutzung

  • Checkliste für Strategie, Prozesse, Daten und Ownership
  • Strukturierung typischer Red Flags
  • Priorisierung oder bewusste Nicht-Nutzung von KI

Ergebnis

Ein pragmatisches Entscheidungsinstrument zur strategischen Priorisierung oder bewussten Nicht-Nutzung von KI.

AI-supported Strategy · Decision Logic

AI Systems & Automation Architecture

Technische Experimente und Systemarchitekturen zur Integration von KI in Arbeits- und Entscheidungsprozesse.

AI Architecture

Aufbau eines lokal betriebenen Mini-CRM mit KI-Anbindung

Eigenständige Datenbasis für KI-Analyse und Automations-Workflows

Kontext

Kein CRM-System, das Datenhoheit, Transparenz und KI-Experimente ohne SaaS-Abhängigkeit erlaubt.

Technischer Ansatz

  • lokales Mini-CRM mit FastAPI und SQLite
  • klare Datenmodelle und API-Zugriff
  • Consent-Logik und Audit-Logging

Ergebnis

Ein lauffähiges, erweiterbares CRM-System als technisches Fundament für KI-gestützte Workflows.

AI Systems · Mini-CRM & Data Foundation
AI Architecture

Dokumentation von Governance, Datenschutz und Betrieb

Nachvollziehbare System-Governance statt Black Box

Kontext

Fehlende formale Dokumentation für KI-nahe Systeme in Bezug auf DSGVO, Zugriff und Betrieb.

Technischer Ansatz

  • strukturierte System- und Governance-Dokumentation
  • Zugriffe, Backup, Löschung und Audit-Logik
  • Orientierung an ISO-Prinzipien

Ergebnis

Nachvollziehbare Dokumentation von Verantwortlichkeiten, Risiken und Schutzmaßnahmen für den Systembetrieb.

AI Systems · Governance & Operations
AI Architecture

Architektur-Entscheidung zwischen SaaS- und Self-Hosted-Automation

Kontrolle und Auditierbarkeit statt maximaler Bequemlichkeit

Kontext

Abwägung zwischen schneller SaaS-Automatisierung und langfristiger Systemhoheit.

Technischer Ansatz

  • Analyse von Datenflüssen und Verantwortlichkeiten
  • Vergleich von n8n Cloud und Self-Hosted
  • bewusste Entscheidung für Azure-Betrieb

Ergebnis

Klare Architektur-Entscheidung zugunsten von Kontrolle, Erweiterbarkeit und Auditierbarkeit.

AI Systems · Hosting Strategy
AI Architecture

Aufbau n8n-Workflows mit LLM-Integration auf eigener Azure Instanz

Analyse- und Informationsaufgaben automatisieren ohne schweres Dev-Setup

Kontext

Manuelle, repetitive Analyse- und Informationsaufgaben mit hohem Zeitaufwand.

Technischer Ansatz

  • Trigger → Filter → LLM-Analyse → Output
  • erste n8n-Workflows für Entscheidungs- und Informationsaufgaben
  • Token- und Kostenbewusstsein im Setup

Ergebnis

Funktionsfähige Automations-Pipelines für Analyse-, Entscheidungs- und Informationsaufgaben.

AI Systems · Workflow Automation
AI Architecture

Aufbau einer eigenen Azure-Umgebung für KI-nahe Systeme

Stabile Infrastruktur für kontrollierte Experimente

Kontext

Notwendigkeit einer stabilen Infrastruktur für selbst entwickelte KI-Systeme und Workflows.

Technischer Ansatz

  • Einrichtung einer Azure-VM
  • isolierter Betrieb der Anwendungen
  • klare Trennung von lokalem und Cloud-Betrieb

Ergebnis

Kontrollierte Cloud-Infrastruktur als Basis für skalierbare KI-Experimente und Automationen.

AI Systems · Cloud Infrastructure
AI Architecture

PEACH – Entscheidungs- und Orchestrierungslogik für KI-Systeme

Governance-fähiges Entscheidungssystem auf Basis kuratierter Wissensmodelle und RAG-Architektur.

Kontext

KI wird oft technisch eingeführt, ohne Entscheidungslogik und Governance explizit zu verankern. PEACH schließt diese Lücke.

Technischer & systemischer Ansatz

  • kuratierte Wissensbasis mit Entscheidungs- und Governance-Regeln
  • RAG-Architektur + Weaviate als Vektordatenbank
  • LangChain zur Orchestrierung von Entscheidungslogik
  • Azure-Deployment mit Datenhoheit & Security
  • Human-Oversight-Kontrollpunkte im Systemfluss

Ergebnis

Auditierbares System, das KI-Aktionen vor Ausführung bewertet und freigibt oder unterbindet – technisch implementierte Governance-Ebene, kein reines Analyse-Setup.

AI Systems · Decision, RAG & Orchestration Architecture
AI Architecture

Verknüpfung von Systemen, Workflows und Entscheidungslogik

KI bereitet Entscheidungen vor statt nur Inhalte zu erzeugen

Kontext

Viele KI-Tools liefern Output, aber keine integrierte Entscheidungsgrundlage.

Technischer Ansatz

  • Verknüpfung von CRM-Daten, Automations-Workflows und KI-Analyse
  • Orientierung an definierten Entscheidungslogiken
  • Integration in die eigentliche Arbeitslogik auf Basis definierter Entscheidungslogiken (z. B. PEACH)

Ergebnis

Ein konsistenter Systemansatz, bei dem KI Teil der Arbeitslogik ist und nicht isoliertes Tool bleibt.

AI Systems · Decision Preparation
Sichere und Vertrauenswürdige KI sind Grundpfeiler meiner Arbeit

AI Security Management nach ISO 42001

Im Jahr 2025 hat sich Andrea Hickethier als AI Security Managerin nach ISO 42001 zertifizieren lassen. Die Ausbildung verbindet Managementsysteme, regulatorische Anforderungen, Governance, Risikomanagement und die organisatorische Verankerung von KI-Sicherheit.

Schwerpunkt

Nicht isolierte KI-Sicherheit, sondern die Verbindung von KI-Governance, Compliance, Risikomanagement, Managementsystemen und geschäftlicher Steuerbarkeit.

Grundlagen & Organisation

  • Grundlagen mit Schwerpunkt auf Sicherheitsmanagement
  • Sicherheit und Schutz im Zusammenhang mit KI
  • Die KI-Organisation und KI-Verantwortlichkeiten
  • KI-Governance
  • KI-Stakeholder-Management
  • Die Einleitung von Entscheidungen durch das Management

Compliance & regulatorischer Rahmen

  • KI-Compliance
  • Früherkennung von Risiken
  • Die für KI relevanten gesetzlichen Anforderungen
  • KI-Gesetz (KI-Verordnung)
  • DSGVO
  • Wechselwirkung mit der Informationssicherheit
  • ISO 27001
  • BSI-IT-Grundschutz

Normen, Standards & Managementsysteme

  • Normen und Standards im Kontext der KI-Sicherheit
  • ISO 42001
  • ISO 22989
  • ISO 23894
  • Zertifizierung des KI-Sicherheitsmanagements
  • Aufrechterhaltung und Verbesserung des KI-Sicherheitsmanagements
  • Unterstützende Managementsysteme wie ISMS, DSMS, BCMS und ITSM

Strategie, Risiko & Steuerung

  • Die KI-Strategie
  • KI-Risikomanagement
  • Definition von Kriterien für die KI-Risikobewertung
  • Planung und Überwachung von KI-Sicherheitsmaßnahmen
  • Die verbleibenden KI-Risiken
  • Umsetzung von KI-Sicherheitsmaßnahmen
  • Wechselwirkungen der KI-Strategie mit der Geschäftsstrategie
  • Kennzahlen und KPIs im KI-Sicherheitsmanagement
  • Kommunikation und Berichterstattung des KI-Sicherheitsmanagements
Puzzlestück mit Kompasssymbol, dynamischer Hintergrund Alt-Text: Revenue Operating Model als strategisches Fundament – PEACH Framework Hickethier x Commercial Leadership

Warum Struktur für mich vor Tools kommt

Ich komme aus dem Aufbau von B2B-Tech-Service-Geschäftsmodellen – oft in Situationen, in denen weder Team, Prozesse noch Systeme sauber etabliert waren.

Wachstum entstand dort nicht durch Kampagnen oder Tools, sondern durch klare kommerzielle Strukturen:

  • Zielsegmente
  • Entscheidungslogiken
  • Prozesse und Verantwortlichkeiten
  • Abstimmung zwischen Marketing, Sales und Delivery

Viele der Mechanismen, die heute im SaaS-Umfeld und in Digital-First-Companies selbstverständlich sind (Operating Models, Funnel-Logik, datenbasierte Steuerung), habe ich in klassischen Tech-Services-Organisationen übertragen und aufgebaut.

Diese Erfahrung ist die Grundlage meiner heutigen Arbeit – und der Grund, warum GenAI für mich kein Selbstzweck ist, sondern ein klarer Business-Case.

Ich freue mich auf Ihre Kontaktaufnahme.

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Die Inhalte werden durch ChatGPT generiert und stellen keine Beratung durch Hickethier x. Commercial Leadership dar.

Experiment!
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