Reckitt hat seine KI-Kompetenz in ein Shared-Services-Modell eingebunden und betrachtet diese Kompetenz als Infrastruktur, die den Bereichen Marketing, Beschaffung und Forschung und Entwicklung dient, und nicht als eigenständige Funktion. Für ein Konsumgüterunternehmen dieser Größenordnung ist diese Entscheidung von großer Bedeutung. KI-Funktionen sind in dieser Struktur auf die Umsetzung ausgerichtet und werden daran gemessen, ob das Marketingteam die Ergebnisse tatsächlich nutzt und ob die Beschaffung Kosteneinsparungen erzielt.
Wir haben mit Bewerbern gesprochen, die davon ausgehen, dass KI-Arbeit in großen Unternehmen bedeutet, Modelle relativ isoliert zu entwickeln, wobei die Einbindung in das Geschäft ein Problem anderer ist. Eine Shared-Services-Struktur erfordert etwas anderes. Das KI-Team ist gegenüber internen Kunden rechenschaftspflichtig, die konkrete Probleme und enge Zeitvorgaben haben. Die technische Arbeit bleibt anspruchsvoll, und die damit betraute Person muss zudem einem Einkaufsleiter die Kompromisse erklären, der wissen möchte, warum das Modell einen Lieferantenvertrag als problematisch markiert und einen anderen übersehen hat.
Bewerber, die in einem kommerziellen Umfeld bereits ein Projekt von Anfang bis Ende erfolgreich umgesetzt haben, passen in der Regel gut in diese Struktur. Wir haben im vergangenen Jahr einen Senior Analytics Lead in einem ähnlichen Umfeld vermittelt, und der Personalverantwortliche hatte ganz klare Anforderungen: Er suchte jemanden, der bereits an einer Budgetbesprechung teilgenommen und dort seine eigene Arbeit gegenüber skeptischen Stakeholdern verteidigt hatte.
Das Konzept der Shared Services wirkt sich auch darauf aus, wie Unternehmen ihre KI-Investitionen bewerten. Der Ansatz von Reckitt verknüpft den Mehrwert mit konkreten Funktionen, was es einfacher macht, den Personalbedarf zu rechtfertigen, wenn die Beschaffungsabteilung auf einen messbaren Nutzen verweisen kann. Für Bewerber bedeutet dies oft, dass die Stellen sicherer sind als in eigenständigen KI-Labors, die in jedem Haushaltszyklus mit existenziellen Budgetfragen konfrontiert sind.
Wenn Sie sich für Stellen im Bereich KI bei großen Konsumgüter- oder Fertigungsunternehmen interessieren, fragen Sie nach, an wen die Funktion berichtet. Die Berichtslinie sagt mehr über die tägliche Arbeit aus als die Stellenbezeichnung.
Angeregt durch Berichte von Diginomica.