Chief AI Officer. Klingt nach großem Konzern, nach Forschungsabteilung, nach Mensch, der den ganzen Tag Whitepapers liest und auf Konferenzen über AGI diskutiert. Die Realität, zumindest meine, sieht anders aus.
Ich bin seit Oktober 2025 CAIO bei SlopeLift, einer Wiener Performance-Marketing-Agentur. Keine 500 Leute, kein eigenes AI-Lab, kein Budget für Grundlagenforschung. Was ich habe: 18 Jahre Branchenerfahrung, Kunden wie BAWAG, dm und Austrian Airlines, ein Team das täglich mit Googles und Metas Algorithmen arbeitet – und die Aufgabe, AI in echte Prozesse zu integrieren, bevor der Wettbewerb es tut.
Die ehrliche Beschreibung meiner Rolle hat wenig mit Technologie zu tun. Sie hat viel damit zu tun, unangenehme Fragen zu stellen.
Die falsche Frage kommt immer zuerst
Wenn ein Unternehmen beginnt, AI ernsthaft einzusetzen, lautet die erste Frage meistens: „Welches Tool brauchen wir?" Die ist verständlich. Und fast immer falsch gestellt.
Klingt unspektakulär. Verändert aber, wie eine Organisation AI denkt: Prozess vor Tool.
Das erste, was ich bei SlopeLift systematisch gemacht habe, war eine Art Inventur – aber andersherum. Statt zu fragen, was AI leisten kann, haben wir gefragt: Was wollen wir nicht mehr selbst tun? Welche Aufgaben fressen Zeit von qualifizierten Leuten, die diese Zeit für etwas Wichtigeres brauchen? Wo blockiert fehlendes Wissen den Prozess? Wo scheitern wir regelmäßig am weißen Blatt?
Aus dieser Inventur entsteht das, was wir intern Anti-To-Do-Liste nennen. Eine Liste von Aufgaben, die an Agenten übergeben werden, bevor über neue Tools nachgedacht wird. Klingt unspektakulär. Verändert aber, wie eine Organisation AI denkt: Prozess vor Tool.
Was der Titel wirklich bedeutet
Die Rolle des CAIO entsteht aus einer konkreten Notwendigkeit: AI-Projekte brauchen Entscheidungsgewalt und eigenes Budget. Sie brauchen jemanden, der die operative Realität des Unternehmens kennt und gleichzeitig versteht, wohin die Technologie sich entwickelt.
Der eigentliche Kern ist folgender: Ein CAIO ist dafür verantwortlich, dass AI kein Nebenprojekt bleibt. In den meisten Unternehmen, die ich beobachte, läuft AI noch genau so: als Pilotprojekt in einer Abteilung, als persönliches Steckenpferd einer Führungskraft, als Budget-Anhängsel an irgendeinem Digitalisierungsprogramm. Das skaliert nicht. Es scheitert ruhig, ohne dass es jemand misst.
Zentrale Verantwortung bedeutet: Entscheidungen werden getroffen, auch wenn sie unbequem sind. Welche Prozesse fallen weg? Welche Kompetenzen werden überflüssig? Wo zieht das Unternehmen eine Linie zwischen Automatisierung und menschlichem Urteil? Das sind Führungsfragen. Mit Technologie als Kontext, aber Führung als Kern.
Was bleibt
In 18 Jahren Performance Marketing habe ich gesehen, wie manuelle Gebotsoptimierung durch Smart Bidding ersetzt wurde. Wie granulare Kampagnenstrukturen unter Performance Max an Bedeutung verloren. Wie Reporting-Arbeit, die früher Stunden gefressen hat, heute in Minuten erledigt ist.
Jedes Mal hat sich dieselbe Frage gestellt: Was bleibt, wenn die Ausführung zur Commodity wird?
Die Antwort ist jedes Mal dieselbe. Urteilsvermögen bleibt. Der Kontext, den kein System alleine herstellt. Die Fähigkeit, einem Kunden zu erklären, warum eine Zahl falsch ist, auch wenn das Modell sie als richtig ausgibt. Die Entscheidung, welche Prozesse wirklich auf den Schredder gehören – und welche nicht.
Das ist die Arbeit eines CAIO. Jeden Tag, in einer Agentur mit echten Kunden und echten Budgets.
Technologie interessiert mich dabei weniger als Transformation. Die spannendste Frage ist, was ein Unternehmen bereit ist, loszulassen.
Florian Michael Fischer ist CAIO bei SlopeLift, einer Wiener Performance-Marketing-Agentur, und unterrichtet an der DMVÖ Academy.