Von CompanyGPT zur KI-Plattform – wie die Helaba KI konzernweit skaliert (Philipp Schwaab, Chief AI Officer)

Intro

In dieser Episode ist Philipp Schwaab zu Gast — Chief AI Officer der Helaba Gruppe. Seit Ende 2024 verantwortet er die KI-Transformation der Landesbank Hessen-Thüringen und ihrer strategischen Töchter — vom Retail-Geschäft der Frankfurter Sparkasse über Immobilienentwicklung bis Portfolio-Management. Wir sprechen darüber, warum die Helaba keine eigene KI-Strategie hat, wie aus dem Unternehmens-GPT „Helena" eine modulare AI-Plattform wird, wie zentrale Leitplanken und dezentrale Umsetzung im Konzern zusammenspielen — und warum Empowerment, Governance und Human-in-the-Loop für Philipp keine Gegensätze sind, sondern die Grundlage, um KI in einem regulierten Umfeld überhaupt zu skalieren.

Inhaltsübersicht

Warum eine Landesbank einen Chief AI Officer braucht
KI als Teil der Digitalstrategie statt eigenständiger KI-Strategie
Konzernstruktur: Zentrale Leitplanken, dezentrale Umsetzung in den Töchtern
AI Champions und Community als Skalierungshebel für Empowerment
Von Helena zur modularen AI-Plattform: DocExtract als wiederverwendbarer Baustein
Use-Case-Pipeline: Bottom-up-Ideen und Top-down-Leuchttürme (Kreditprozess, KYC)
Governance als Voraussetzung für Skalierung, nicht als Bremse
Digitale Souveränität: Modellauswahl, Kosten und Open Source
Agentic AI, Human-in-the-Loop und die neue Art, Prozesse zu schneiden
Neue Rollen und das Junior-Paradox
Demografie als eigentlicher Treiber der KI-Transformation
Europas Chance mit industriespezifischen Modellen

Über den Gast

Philipp Schwaab ist Chief AI Officer der Helaba Gruppe und leitet die Einheit „AI and Digital Innovation". Er ist seit Ende 2024 in dieser Rolle und verantwortet die konzernweite KI-Transformation entlang der drei Säulen Strategie und Partnernetzwerk, Entwicklung sowie Governance. Sein Fokus: KI nicht als isoliertes Tool-Projekt zu behandeln, sondern als Teil der Digitalstrategie im Konzern zu verankern und über eine gemeinsame Plattform, standardisierte Governance und breites Empowerment zu skalieren.

Detaillierte Zusammenfassung

Warum eine Landesbank einen Chief AI Officer braucht

Philipp erklärt, warum die Helaba die CAIO-Rolle bewusst geschaffen und beim CEO aufgehängt hat: KI ist für den Konzern eine hochstrategische, transformative Technologie, die die gesamte Wertschöpfungskette berührt — von Prozessen und Rollen bis zu neuen Geschäftsfeldern. Genau deshalb sei es kein reines IT-Thema, sondern gehöre in die Konzernsteuerung neben Geschäfts- und Digitalstrategie.

„Es ist eine sehr, sehr strategische Technologie, die ein enormes Transformationspotenzial hat — und eine enorme Geschwindigkeit mit sich bringt."

KI als Teil der Digitalstrategie — nicht als eigene Strategie

Statt einer separaten KI-Strategie hat die Helaba KI in die bestehende Digitalstrategie integriert. Der Grund: KI ist für Philipp die transformative Technologie unserer Zeit, aber sie steht nicht isoliert — sie greift in bestehende Themen wie Plattformökonomie und digitale Geschäftsmodelle ein. Die zentrale Einheit „AI and Digital Innovation" bündelt Strategie, Partnernetzwerk (inklusive Venture-Vehicle Helaba Digital), eine eigene Entwicklungseinheit und Governance in einer Hand.

Konzernstruktur: Zentrale Leitplanken, dezentrale Umsetzung

Die Helaba ist ein diversifizierter Konzern: das Einzelinstitut (Wholesale, Zahlungsverkehr), Frankfurter Sparkasse (Retail), Frankfurter Bankgesellschaft (Family Office), Helaba Invest (Portfolio-Management), GWH (Wohnungsverwaltung) und OFB (Projektentwicklung). Alle unterliegen unterschiedlicher Regulierung, arbeiten mit eigenen IT-Landschaften und haben unterschiedliche Reifegrade. Der Ansatz: zentrale Leitplanken über die Digitalstrategie setzen und dezentrale Umsetzung ermöglichen — Standardisierung dort, wo es Skalierungspotenzial gibt (Pflichtschulungen, Governance-Rollen, perspektivisch Tech-Stack), Freiraum dort, wo Geschäftsmodelle eigenständige Wege verlangen.

„Wir wollen mit den Leitplanken unterstützen und ein Gesamtbild auf die Transformation des Konzerns haben — nicht nur mit Vorgaben unterwegs sein."

AI Champions und Community als Skalierungshebel

Ein entscheidender Baustein ist die Community der AI Champions — Multiplikator:innen in den Fachbereichen und Töchtern, die eigene Formate machen, Kolleg:innen mitnehmen und als „AI-Botschafter" wirken. Aufgebaut wurde sie auf einer bestehenden Community („digitale Transformer") und ist inzwischen in jeder Tochter mit eigenen Ablegern vertreten. Wichtig: Führungskräfte stellen für die Champion-Arbeit bewusst Zeit zur Verfügung — sonst funktioniert das Modell nicht.

Von Helena zur modularen AI-Plattform

Die Reise begann klassisch mit einem Software-as-a-Service-Unternehmens-GPT, um Mitarbeitende ins Ausprobieren zu bringen. Parallel wurde die Strategie geschärft und der KI-Führerschein eingeführt. In 2025 folgte Helena — das selbst entwickelte Unternehmens-GPT in der Azure Cloud. Der eigentliche Sprung liegt aber in der Weiterentwicklung zur modularen Plattform: Statt punktuelle Use Cases zu bauen, entstehen wiederverwendbare Bausteine. Beispiel DocExtract — die Analyse umfangreicher Nachhaltigkeits-, Geschäfts- und Bonitätsberichte — wird einmal solide gebaut und lässt sich danach schnell für weitere Anwendungsfälle skalieren.

„Wenn du's einmal grundlegend aufgesetzt hast, dann brauchst du nicht mehr viel, um es weiter zu skalieren."

Use-Case-Pipeline: Bottom-up und Top-down

Zwei Wege führen zu neuen Use Cases: Bottom-up über einen strukturierten Workflow, in dem Fachbereiche Ideen einreichen, die in einem Ideation-Workshop vertieft und im Invest-Komitee bewertet werden — breit besetzt mit Personal, Geschäftsstrategie, IT, Marktbereichen, Risiko, Informationssicherheit und Datenschutz. Und Top-down über strategische Leuchttürme wie Kreditprozess, Know-Your-Customer und die IT-Anwendungsentwicklung. Wichtig ist Philipp die Balance: Innovation nicht abwürgen — aber ein belastbarer Business Case muss dahinter stehen, und Skalierungspotenzial für den Konzern ist ein zentrales Kriterium.

Governance als Voraussetzung — nicht als Bremse

Philipp betrachtet Governance ausdrücklich nicht als reines Regulatorikthema. In seiner Einheit wird das Target Operating Model mit erarbeitet: Rollen, Zusammenarbeit, wie EU AI Act und DORA zusammenspielen, wie Human-in-the-Loop im Agentic-Zeitalter neu gedacht wird. Governance ist damit der Rahmen, der Skalierung überhaupt ermöglicht — gerade weil die Bank ihr Kundenvertrauen nicht verspielen darf. Für Philipp bleibt AI zudem Softwareentwicklung: dieselben Prozesse für Test, Deployment und Betrieb gelten weiter, nur beschleunigt.

„AI ist für mich wirklich einfach Softwareentwicklung — und dafür gibt es gute Prozesse. Die ändern sich nicht, nur weil AI drübersteht."

Digitale Souveränität: Modellauswahl und Kosten

Die Helaba setzt bewusst nicht immer das neueste Frontier-Modell ein. Modularität heißt für Philipp auch: das passende Modell für den passenden Anwendungsfall — inklusive Open Source und Mistral, wenn es fachlich reicht. Ein chinesisches Modell in der Kreditvergabe? Kaum darstellbar, weil der Bias-Nachweis gegenüber der Aufsicht schwer zu erbringen wäre. Im Ticketsystem eines Service Desks sieht die Diskussion ganz anders aus. Neben regulatorischen Fragen entscheiden zunehmend die Kosten pro Use Case, welche Modelle wo laufen dürfen.

Agentic AI, Human-in-the-Loop und Prozess-Redesign

Für Philipp ist klar: Vollautomatisierung im Kernprozess einer Bank wird es so nicht geben — Human-in-the-Loop bleibt Grundprinzip, gerade dort, wo Kundenvertrauen und Haftung im Spiel sind. In Töchtern laufen bereits produktive Agentic-Use-Cases im Call-Center-Umfeld. Spannender ist die architektonische Konsequenz: Wer Agenten in Ausführung, Kontrolle und Orchestrierung aufteilt, schneidet Prozesse nicht mehr End-to-End, sondern in Teilabschnitten. Damit verändert sich nicht nur die Automatisierung, sondern die Art, wie Prozesse überhaupt gedacht und optimiert werden.

Neue Rollen und das Junior-Paradox

Philipp sieht einen klaren Trend: Datengetriebene Fähigkeiten rücken in die Fachbereiche — die klassische Trennung zwischen Fach und IT verschwimmt, Hybridrollen zwischen Data Scientist und Software Engineer werden zum Standard. Auch die Rolle klassischer Entwickler:innen verschiebt sich Richtung Software-Ingenieur, der Code kontrolliert und Vorgaben gibt, statt selbst zu programmieren. Was ihn bei aktuellen Trends stört: dass große Kanzleien und Beratungen aufhören, Juniors einzustellen. Wer wird in ein paar Jahren die KI-Ergebnisse kontrollieren, wenn die Senior-Kaskade abreißt?

„Wenn ich keine Juniors mehr einstelle – wer kontrolliert mir das dann später? Der Senior geht irgendwann in Rente."

Demografie als eigentlicher Treiber

Der strategische Hintergrund für die gesamte KI-Reise ist nicht Effizienzdruck, sondern Demografie. Bis 2030 und mit den Babyboomern erst recht danach fehlen so viele Arbeitskräfte, dass Zuwanderung sie nicht kompensieren kann. KI ist bei der Helaba die Antwort auf diese Lücke — nicht auf einen Personalabbau. Genau deshalb verändern sich Arbeitsweisen, Rollen und Prozesse, und genau deshalb ist Antizipation heute wichtiger als Reaktion in fünf Jahren.

Europas Chance: Industriespezifische Modelle

Zum Abschluss ordnet Philipp die aktuelle Modell-Dynamik ein. Das größte Frontier-Modell wird nicht aus Europa kommen — das sei realistisch. Aber Europa und Deutschland haben etwas anderes: Datenschätze in Mittelstand und Banken, aus denen sich industriespezifische Modelle bauen lassen. Wenn Investitionen in digitale Infrastruktur und junge Unternehmen jetzt kommen, kann Europa ein Gegengewicht setzen — die Uhr tickt aber.

„Wir müssen in Deutschland und Europa aufwachen und sagen: Wir haben jetzt eine Chance."

Kernaussagen

Keine eigene KI-Strategie — sondern KI in der Digitalstrategie — „Wir haben nicht eine eigene AI-Strategie, wir haben das Ganze in die bestehende Digitalstrategie integriert." Strategie, Verankerung
Zentrale Leitplanken, dezentrale Umsetzung — „Wir wollen mit den Leitplanken unterstützen und ein Gesamtbild auf die Transformation des Konzerns haben." Konzernsteuerung, Skalierung
Modulare Plattform statt Einzel-Use-Cases — „Wenn du's einmal grundlegend aufgesetzt hast, brauchst du nicht mehr viel, um es weiter zu skalieren." Plattform, Wiederverwendbarkeit
AI ist Softwareentwicklung — „AI ist für mich wirklich einfach Softwareentwicklung — und dafür gibt es gute Prozesse." Governance, Betrieb
Juniors bleiben unverzichtbar — „Wenn ich keine Juniors mehr einstelle – wer kontrolliert mir das dann später?" Rollen, Zukunft der Arbeit
Demografie zwingt zur Transformation — „Das kannst du nicht mit Zuwanderung regeln. Du musst es mit Technologie lösen." Demografie, Transformation

Fazit und Takeaways

Für Konzerne mit heterogener Struktur

Leitplanken vor Vorgaben: Ein gemeinsames Zielbild und wenige klare Standards (Schulung, Governance-Rollen, Tech-Stack-Richtung) schlagen zentralistische Vorgaben.
Skalierung durch Modularität: Baue wiederverwendbare Bausteine wie DocExtract statt für jeden Use Case ein neues Silo.
Governance früh mitdenken: EU AI Act, DORA und Human-in-the-Loop sind kein Nachlauf — sie sind Voraussetzung dafür, dass sich KI im regulierten Umfeld sicher skalieren lässt.

Für Führungskräfte in Fachbereichen

Zielbild in ein bis drei Jahren zeichnen: Welche Arbeit, welche Rollen, welche Prozesse — und welche Daten brauchst du dann? Erst dann priorisieren.
Teilprozesse statt End-to-End denken: Agentic AI zerlegt bestehende Prozesse in Abschnitte — nutze das, statt weiter monolithisch zu optimieren.
Business Case einfordern: Skalierungspotenzial und Kosten pro Use Case entscheiden, was auf die Plattform kommt — nicht der Hype um das neueste Modell.

Für KI-Verantwortliche und Talent-Teams

Community aktiv aufbauen: AI Champions mit expliziter Zeit und Führungs-Commitment sind der stärkste Skalierungshebel für Empowerment.
Juniors nicht abschaffen: Ohne Nachwuchs bricht in wenigen Jahren die Kontroll- und Judgment-Schicht weg — plane die Senior-Pipeline aktiv.
Data Science in den Fachbereich holen: Die Trennlinie zwischen Fach und IT verschiebt sich — neue Hybridrollen werden zum Standard.

Die Helaba zeigt, dass KI-Transformation in einem regulierten Konzern kein Widerspruch aus Geschwindigkeit und Compliance ist. Wer KI in die Digitalstrategie integriert, Governance als Fundament versteht und Empowerment als System aufbaut, kann auch in heterogenen Strukturen schnell skalieren — und dabei den Faktor Mensch in den Mittelpunkt stellen.

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