Der strategische Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Performance Management erfordert strukturierte Betriebsmodelle, um Effizienz und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Während einige Unternehmen KI noch punktuell und unstrukturiert nutzen, haben andere durch ein ausgereiftes Target Operating Model (TOM) klare Verantwortlichkeiten, Prozesse und Steuerungsmechanismen etabliert. Dieses Kapitel beleuchtet die unterschiedlichen Reifegrade von KI-Betriebsmodellen und analysiert Herausforderungen wie organisatorische Verankerung, Rollenverteilung und Demand Management. Besonderes Augenmerk liegt auf einem Praxisbeispiel aus der Unternehmenspraxis: Ein führendes Handelsunternehmen hat ein Center of Excellence (CoE) für Data & Analytics aufgebaut, um den KI-Einsatz systematisch zu skalieren. Durch eine enge Verzahnung mit den Fachbereichen, die Einführung standardisierter Prozesse und einer gezielten Governance konnte das Unternehmen KI-Initiativen von der Pilotphase bis zur flächendeckenden Implementierung erfolgreich steuern. Die Fallstudie zeigt, wie durch klare Rollenverteilungen, zentralisierte Steuerung und agile Methoden der Mehrwert von KI nachhaltig gesteigert werden kann. Abschließend wird ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen gegeben, darunter die zunehmende Demokratisierung von KI, ethische Standards und neue Governance-Modelle, die den verantwortungsvollen und effektiven KI-Einsatz in Unternehmen weiter vorantreiben werden.