Monika Mlady · AI Enablement & Transformation Lead
Ich mache aus komplexen AI-Fragen klare Entscheidungen, tragfähige Strukturen und Lösungen, die im Alltag funktionieren.
Mein Ausgangspunkt ist nie das neueste Tool. Ich starte beim Business Problem, prüfe, was Menschen und Prozesse wirklich brauchen, und bringe Strategy, Enablement, Governance und Delivery zusammen. Heute führe ich einen 35-köpfigen Consulting- und Delivery-Bereich, habe eine zehnköpfige AI Delivery Capability aufgebaut und entwickle AI-Angebote und Kundenlösungen von der ersten Use-Case-Idee bis zur produktiven Nutzung.
01 · Leadership profile
Mein Ziel ist nicht einfach mehr AI.
Mein Ziel sind Menschen, die AI sinnvoll einsetzen – und Lösungen, die auch montagmorgens funktionieren.
Technologie interessiert mich dann, wenn sie ein echtes Problem löst. Deshalb starte ich bei Business Value, Menschen und Prozessen – nicht beim neuesten AI-Tool.
Erst danach kommt die Technologieentscheidung: AI-Agent, Workflow, RPA oder klassische Automatisierung. Nicht das Fortschrittlichste gewinnt, sondern das, was zum Problem, zum Risiko und zum Betrieb passt.
Als Managing Consultant und Teamlead verbinde ich People Leadership mit Portfolioentwicklung, Technologieauswahl und Governance. Ich schaffe Klarheit, entwickle Fähigkeiten und gebe Teams den Rahmen, in dem sie selbst gute Entscheidungen treffen können.
02 · Rollenfit
Aus „Wir müssten da mal etwas mit AI machen“ mache ich einen belastbaren Use Case. Ich prüfe Business Value, User Experience, Data Readiness, Risiko und Total Cost of Ownership. Danach ist klar: umsetzen, anders lösen oder stoppen.
Adoption ist kein Kommunikationspaket kurz vor dem Rollout. Ich binde Menschen früh ein und verbinde neue Use Cases mit Lernformaten, Coaching, praktischer Erprobung und Feedback. So entsteht nicht nur Nutzung, sondern echte Fähigkeit.
Ich definiere früh, was AI übernehmen darf, wo ein deterministischer Pfad notwendig ist und wann ein Mensch entscheiden muss. Bei Conversational AI habe ich dafür Use Cases, Plattformen, Human Handover und Knowledge Integration gemeinsam mit Business und Technologie bewertet.
Meine Erfahrung aus Product Ownership, Transformation und ITIL-geprägter Service Governance hilft mir, neue Lösungen nicht nur einzuführen, sondern auch in einen belastbaren Betrieb zu überführen.
03 · Impact
Ich baue nicht nur Lösungen. Ich baue die Fähigkeiten, Strukturen und Entscheidungen, die sie tragfähig machen.
04 · Cases
Das Servicevolumen stieg. Die verfügbare Kapazität nicht. Längere Wartezeiten, Fehlrouting und sinkende Kundenzufriedenheit machten klar: Mehr Personal allein war keine skalierbare Antwort.
Die naheliegende Frage wäre gewesen: Welche AI-Plattform führen wir ein? Meine Frage war eine andere: Welche Kundeninteraktionen brauchen überhaupt einen Menschen?
Als Product Owner initiierte ich die Marktanalyse und Technologieevaluation für Conversational AI, übersetzte neue Fähigkeiten in konkrete Business Use Cases und arbeitete mit Fachbereichen, Herstellern und Management an einer realistischen Roadmap. Für ausgewählte Voice Use Cases entstanden PoCs und Piloten – unter anderem für Intent Recognition, Caller Authentication und knowledge-based Self-Service. Jede Lösung beinhaltete einen klaren Human Handover, sobald Automation an ihre Grenzen kam.
Parallel baute ich eine interne AI Community auf, um Wissen aus unterschiedlichen Bereichen zusammenzubringen und AI nicht als isoliertes Technologieprojekt zu behandeln.
Ergebnis: keine überhastete Großimplementierung, sondern eine belastbare Grundlage für bessere Entscheidungen. The goal was never more AI. It was better decisions.
Voice, CRM und digitale Kanäle wurden getrennt verantwortet. Prozesse, Routing und Reporting folgten unterschiedlichen Logiken. Am Arbeitsplatz mussten Service-Mitarbeitende gleichzeitig mit bis zu 14 Anwendungen arbeiten. Jeder Bereich optimierte sein eigenes System. Niemand optimierte die Customer Journey.
Statt ein weiteres Technologieprojekt zu starten, richtete ich die Diskussion neu aus: Wie soll Customer Service künftig funktionieren – unabhängig davon, welches Tool heute im Einsatz ist?
Ich entwickelte das strategische Zielbild für ein gemeinsames Service Operating Model und brachte mehr als 50 Stakeholder aus Business, Service Operations und IT an einen Tisch. Gemeinsam strukturierten wir Prozesse, Verantwortlichkeiten und Anforderungen neu: einheitlicher Customer Context, kanalübergreifendes Routing, gemeinsame Case-Prozesse, konsistentes Reporting sowie Workflow Automation und Self-Service auf einer belastbaren Grundlage.
Um Executive Sponsorship zu schaffen, zeigte ich statt weiterer Architekturfolien einen realen Arbeitsplatz mit 14 geöffneten Anwendungen. Das Problem war sofort sichtbar.
Ergebnis: ein abgestimmtes strategisches Zielbild und die organisatorische Grundlage für eine durchgängige Customer Journey und spätere AI-gestützte Services. First create clarity. Then choose the technology.
Eine geschäftskritische Contact-Center-Plattform war am Ende ihres Lebenszyklus. Rund 1.500 Contact-Center- und 3.000 Backoffice-Nutzer, 60 Fachbereiche und vier Standorte arbeiteten täglich damit. Ein Ausfall hätte den Kundenservice direkt getroffen.
Die Aufgabe war größer als eine Migration: Die Plattform verändern, ohne den Betrieb zu gefährden – und gleichzeitig neue Arbeitsweisen etablieren. Ich steuerte die Transformation end-to-end: von Vendor-Verhandlungen, Verträgen und Management-Reporting über IT-Security, Datenschutz und Betriebsrat bis zu Rollout, Trainings und Hypercare.
Kein Big Bang. Kein blinder Rollout. Key User testeten früh. Pilotgruppen validierten Prozesse. Multiplikatorinnen und Multiplikatoren wurden zu Trainern. Jede Rollout-Welle wurde stabilisiert, bevor die nächste startete.
Als eine geschäftskritische Funktion des Herstellers nicht wie zugesagt funktionierte, stoppte ich, gab dem Team Raum und suchte mit klarem Kopf nach einer anderen Lösung. Am nächsten Morgen hatten wir einen funktionierenden Weg.
Ergebnis: Die veraltete Plattform wurde abgelöst, Business Continuity blieb erhalten und Routing, Softphones, Supervisor-Steuerung sowie die Integration mit CRM und Collaboration wurden modernisiert. Transformation works when people, process and technology move together.
05 · Enablement & Adoption
Ein Tool ist nicht eingeführt, nur weil es freigeschaltet wurde. Es ist eingeführt, wenn Menschen wissen, wann es hilft und wie sie damit bessere Arbeit leisten können.
AI ist Teil meiner täglichen Arbeit – von Business Discovery und Architecture über Knowledge Engineering und Prototyping bis zu Dokumentation, Evaluation und Workflow Automation. Ich nutze unterschiedliche Modelle und Ansätze nach ihren Stärken. Nicht, um überall AI einzubauen, sondern um schneller zu besseren Entscheidungen und Ergebnissen zu kommen.
Ich habe eine zehnköpfige AI Delivery Capability aufgebaut und klassische Contact-Center-Rollen durch AI-Trainings, Vendor Enablement, Coaching, praktische Erprobung und ein wöchentliches Lessons-Learned-Format weiterentwickelt.
Adoption ist mehr als Login-Zahlen. Je nach Use Case schaue ich auf Nutzung und Akzeptanz, Customer Experience, manuellen Aufwand und Bearbeitungszeit, Prozessqualität und Automatisierungsrate, Knowledge Quality und Retrieval sowie Kosten und Wartbarkeit. Diese Messlogik entscheidet, was skaliert, angepasst oder gestoppt wird.
Enablement ist erfolgreich, wenn AI kein Sonderprojekt mehr ist, sondern eine bessere Art zu arbeiten.
06 · Governance
Governance beginnt für mich nicht mit einem Regelwerk. Sie beginnt mit klaren Entscheidungen: Was darf AI übernehmen? Wer trägt die Verantwortung? Wie wird Qualität geprüft? Was passiert, wenn das System unsicher ist? Und wann wird abgeschaltet statt weiteroptimiert?
Nicht jedes Problem braucht einen AI-Agent. Manchmal ist ein deterministischer Workflow verlässlicher. Und manchmal entsteht der beste Prozess erst durch die Kombination aus AI, Automation und Human Review.
Deshalb bewerte ich Lösungen nicht nur nach technischer Machbarkeit. Business Fit, User Experience, Halluzinationsrisiko, Integrationsfähigkeit, Governance, Kosten und langfristige Administrierbarkeit gehören für mich zusammen. Guardrails und menschliche Übergaben sind dabei keine Bremse für Innovation, sondern die Voraussetzung dafür, dass Vertrauen entstehen kann.
Gute AI-Lösungen müssen beides aushalten: Begeisterung im ersten Workshop und Realität am Montagmorgen.
07 · Leadership & Stakeholder
Prioritäten setzen. Entscheidungen treffen. Konflikte nicht vertagen. Standards definieren. Menschen entwickeln. Und für Ergebnisse geradestehen.
Ich führe heute 35 Mitarbeitende fachlich und disziplinarisch. Mein Verantwortungsbereich umfasst Portfolio, Presales, Delivery, Auslastung, Hiring, Mitarbeiterentwicklung sowie Vendor- und Alliance-Management.
Ich gebe Teams Raum zum Denken, Lernen und Experimentieren – aber nie ohne Richtung, klare Erwartungen und einen belastbaren Entscheidungsrahmen. Gerade bei AI ist diese Balance entscheidend: Freiheit ohne Fokus erzeugt einen Tool-Zoo. Governance ohne Vertrauen erzeugt Stillstand.
Stakeholder Alignment heißt für mich nicht, alle gleichzeitig zufriedenzustellen. Es heißt, Business, Tech, Security, Hersteller, Management und Delivery an denselben Entscheidungspunkt zu bringen. Ich mache Ziele, Zielkonflikte, Risiken und Abhängigkeiten sichtbar. Ich übersetze Komplexität in verständliche Optionen, klare Trade-offs und konkrete nächste Schritte.
Clarity creates ownership. Ownership creates progress.
08 · Motivation
Die Rolle bei TQG bringt genau die Themen zusammen, auf die ich meine Arbeit seit Jahren ausrichte: Business-Probleme in skalierbare AI-Initiativen übersetzen, Menschen befähigen, klare Governance schaffen und neue Lösungen im Alltag verankern.
TQG sucht keine isolierte AI-Spielwiese. AI soll über Business, Tech und Security hinweg strukturiert, priorisiert und in der Organisation nutzbar gemacht werden. Genau dort liegt meine Stärke: aus vielen Ideen einen klaren Fokus machen und die Fähigkeiten aufbauen, die Transformation langfristig tragen.
Was mich zusätzlich überzeugt: TQG verbindet Themen, die mich nicht erst seit dieser Bewerbung begleiten.
Sport hat mich lange vor AI geprägt. Zwischen meinem 10. und 35. Lebensjahr war ich im Leistungsradsport aktiv – bis zu Deutschen und Bayerischen Meisterschaften, 1. Bundesliga und Kaderstatus. Dabei habe ich gelernt, dass Performance nicht aus einem einzelnen Durchbruch entsteht. Sie entsteht durch konsequentes Lernen, Messen und Verbessern.
Ernährung, Regeneration und Supplementation waren dabei nie Nebenthemen. ESN und More Nutrition gehören auch heute zu meinem Alltag – inklusive ESN Creatine und More Zerup Barista Vanilla auf der Kaffeemaschine.
Performance. Science. Technology. People.
Bei TQG kommen diese Themen zusammen. Für mich wirkt diese Rolle deshalb nicht wie ein Wechsel in eine neue Richtung. Sie wirkt wie die konsequente Fortsetzung dessen, was ich aufgebaut habe.
09 · Persönliches
Ich bin Führungskraft, Künstlerin, Coach und inzwischen auch Läuferin.
Nach vielen Jahren im Radsport bedeutet Laufen für mich, wieder Anfängerin zu sein: neu lernen, langsam aufbauen und Fortschritt nicht mit Perfektion verwechseln.
In meinem eigenen Atelier arbeite ich mit Farben, Formen und Ideen, für die es nicht immer sofort eine klare Lösung gibt. Das schärft meinen Blick für Zusammenhänge, Perspektiven und das, was zwischen den offensichtlichen Antworten liegt.
Meine Coaching-Ausbildung und meine Neugier für Persönlichkeitsentwicklung helfen mir zu verstehen, wie Menschen lernen, sich verändern und Verantwortung übernehmen.
Neugier. Entwicklung. Kreativität. Und die Bereitschaft, mich immer wieder neu auf etwas einzulassen.
monika@mlady.de
Nürnberg · offen für abgestimmte, anlassbezogene Präsenz in Hamburg · Kündigungsfrist drei Monate zum Monatsende.