Zwei Konferenzen, ein Problem: Was die Erbauer und die Personalchefs einander nicht sagen
KI-Verantwortung: Es gibt keinen eindeutigen Verantwortlichen für KI-Kompetenz; oft ist es jeder, und somit am Ende niemand.
Governance-Lücke: Bei der KI-Governance fehlt es häufig an ausreichender Einbindung der operativen Ebenen.
Umschulungsbedarf: Organisationen hinken bei der Neugestaltung von Rollen hinterher, was bei Mitarbeitenden Angst vor Überflüssigkeit auslöst.
Personalherausforderung: Von HR wird erwartet, die KI-Transformation zu führen, aber es fehlt oft an technischem Know-how und Abstimmung.
Betriebliche Ausrichtung: Es besteht dringender Bedarf, die Lücke zwischen technischen Lösungen und menschlicher Anpassungsfähigkeit zu schließen.
Später Nachmittag bei Transform, ein Raum voller HR-Führungskräfte wird vor eine simple Frage gestellt, auf die es keine einfachen Antworten gibt. Wer ist in Ihrem Unternehmen für KI-Kompetenz verantwortlich?
Die Antworten kommen über ein Abstimmungstool auf der Leinwand herein. „L&D.“ „IT.“ „Geschäftsführung.“ „Alle.“ Und dann eine große Portion Ehrlichkeit: „Niemand.“
Einer der Moderatoren blickt auf den Bildschirm und sagt, was ohnehin schon jeder im Raum weiß.
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„Es gibt eine riesige Lücke. Ich glaube nicht, dass es jemand wirklich verantwortet.“
Ein weiterer Teilnehmer meldet sich zu Wort.
„Bestimmte Führungskräfte bestimmen alles, und das ist ein Problem, denn am Ende sind alle auf völlig unterschiedlichen Seiten.“
Die Umfragedaten bestätigen das, was im Raum ohnehin schon jeder spürt. Unter HR-Praktikern, die sich gezielt mit KI-Einführung beschäftigen, ist die häufigste Antwort auf die Frage „Wer ist dafür verantwortlich?“ praktisch ein Gleichstand zwischen alle und niemand.
Dies ist keine Konferenzsession über das Scheitern. Es ist eine Session über den Ist-Zustand. Und der Ist-Zustand, über die beiden größten Konferenzen dieses Frühlings, auf denen ich war, und über dutzende Stunden Gespräche mit Führungskräften, Praktikern, Beratern, Investoren, Juristen und Entwicklern hinweg, ist: Diejenigen, die für das Ausrollen von KI verantwortlich sind, und diejenigen, die sie aufnehmen sollen, sprechen nicht auf eine kontinuierliche, strukturierte Weise miteinander. Und wenn sie es tun, beantworten sie oft unterschiedliche Fragen.
Zu Beginn dieser Reise habe ich insgesamt vier Konferenzen von Anfang März bis Mitte April kartiert. Die beiden auffälligsten davon würden vermutlich sehr unterschiedliche Zielgruppen anziehen, aber Antworten auf Fragen rund um die Zukunft der Arbeit und die damit verbundenen Herausforderungen für Führung und Organisationen liefern.
Die zwei Räume
Transform, das in Las Vegas stattfindet, wird oft als „HR-Sommercamp“ bezeichnet – eine Versammlung von mehr als viertausend CHROs/Chief People Officers, Talent-Leiter:innen und anderen Menschen, die Organisationen durch die von KI-Tools ausgelösten Umbrüche steuern.
HumanX, das zwei Wochen später in San Francisco stattfand, zog Gründer:innen und Plattformentwickler:innen an – also die Menschen, die die Tools liefern. Die beiden Zielgruppen teilen zwar eine gemeinsame Fachsprache – KI-Adoption, Umschulung, agentische Arbeitsabläufe –, doch die Begriffe erfüllen je nach Raum unterschiedliche Zwecke.
Für die Entwickler:innen dreht sich die zentrale Frage um Fähigkeiten. Es geht ständig darum: Was können diese Systeme, wie schalten wir ihr volles Potenzial frei, wie gelangen wir von KI, die unterstützt, zu KI, die handelt?
Ted Bailey, CEO von Dataminr, beschreibt sein Unternehmen als eines, das Echtzeitinformationen für den Situation Room im Weißen Haus und für 30 internationale Militärs liefert. Seine Philosophie für autonome KI ist ziemlich präzise: Das bestmögliche Lagebild schaffen, aber die endgültige Entscheidung beim Menschen belassen.
Linda Tong, CEO von Webflow, beschrieb, wie sie jedem Mitarbeitenden unbegrenzte Tokens gab und beobachtete, wie sich das Unternehmen um Agenten herum neu strukturierte.
Es ist keine Fähigkeit, die auf Technik begrenzt ist. Jede:r ist ein:e Gestalter:in.
In den vorwiegend menschenzentrierten Sessions bei Transform war die zentrale Fragestellung eine andere. Nicht, was die KI leisten kann, sondern wer die Verantwortung übernimmt, wenn etwas schief läuft?
Shawn McIntire, Chief Legal Officer bei PEBL, fasste das Verantwortungsproblem bei Transform in vier Worten zusammen: „Überall zugeordnet, irgendwo verantwortlich.“
Er beschrieb damit, was passiert, wenn KI-Governance-Rahmenwerke von oben nach unten entwickelt werden, ohne die Basisebene zu erreichen. Der Governance-Beirat tagt. Die Nutzungsrichtlinie wird geschrieben. Und dann trifft um zwei Uhr morgens jemand eine Entscheidung in Sekundenschnelle, die der Governance-Beirat nie zu Gesicht bekommt.
Ihre erste Verteidigungslinie sind Ihre Mitarbeitenden und Ihre Prozesse. Sie müssen auf die Arbeitsebene gehen, zu den Leuten, die die Arbeit erledigen, mit den Modellen interagieren und die Entscheidungen im Bruchteil einer Sekunde treffen, für die das Governance-Komitee einfach nicht vor Ort sein wird.
Das ist die Rechenschaftslücke. Und sie verläuft genau durch den Raum zwischen den beiden Bereichen.
Wer übernimmt die Verantwortung
Die Entwickler haben eine Version dieses Problems auf technischer Ebene gelöst.
Jyoti Bansal, CEO von Harness, erläuterte die Ebenen zwischen KI-generiertem Code und einem bereitstellbaren Produkt. Acht Arten von Tests, acht Arten von Sicherheitsüberprüfung, Bereitstellungsverifizierung, Rücksetzungsprotokolle, Kostenoptimierung. Dreißig bis vierzig Prüfungen zwischen Code und Produktion.
„Vertrauen kann es nur mit Überprüfung geben“, sagte er.
Im selben Panel ergänzte Jeff Wang von Windsurf, dass wenn ein KI-Agent etwas kaputt macht, dieses Versagen protokolliert wird und der Agent daraus lernt, es nicht zu wiederholen. Das System ist auf technischer Ebene selbstkorrigierend.
Man kann nicht anders, als sich zu fragen: Welches Unternehmen hat das Äquivalent für seine menschlichen Prozesse aufgebaut? Und ebenso: Wer führt systematische Prüfungen des Agentenverhaltens im gesamten Geschäftsbetrieb durch? Wer prüft das Muster der Entscheidungen, die ein Agent im letzten Quartal getroffen hat, so wie ein Wirtschaftsprüfer Finanzberichte prüft?
Die Entwickler-Sessions hatten detaillierte Antworten auf diese Fragen für Software-Pipelines. Für die Organisationsführung zeigten die Sessions der Praktiker jedoch etwas, das eher an Improvisation erinnert.
Bei Transform hat Victoria Reimers beobachtet, wie Unternehmen enorme Anstrengungen in Governance-Komitees und Nutzungsrichtlinien investieren, dabei aber die Menschen, die die eigentliche Arbeit machen, zu wenig fördern. Ihr Rezept? Ganz einfach, investieren Sie das Zehnfache in Ihre Mitarbeitenden wie in Ihr Komitee.
Das klingt nach einem Scherz, aber das Modell, das sie bei Juniper Square beschrieb – ein Team von zwölf Mitarbeitenden, die zu internen KI-Expertinnen wurden und allen zur Verfügung standen, die unsicher waren, ob etwas sicher oder skalierbar ist – ist eine der wenigen konkreten Architekturen, die ich gesehen habe, um die Lücke von unten nach oben und nicht aus dem Sitzungsraum zu schließen.
Vergleiche mit der DSGVO kamen mehrfach auf. In mancher Hinsicht unterscheidet sich die durch KI entstehende Datenherausforderung gar nicht so sehr und dient als Anstoß zur Veränderung und Möglichkeit, Unternehmen zu fragen, wie sie mit den gesammelten Personaldaten umgehen.
Die Leute wussten nicht, was sie tun sollten (bei der DSGVO)", sagte McIntire. "Aber es war ein auslösender Faktor für Unternehmen, sich anzuschauen, wie sie mit personenbezogenen Informationen umgehen.
Das bedeutet, dass Regulierung am Ende vielleicht der Punkt ist, an dem sich die Frage der Verantwortung nicht mehr aufschieben lässt. Navrina Singh, Gründerin und CEO von Credo AI, die seit sechs Jahren KI-Governance-Infrastruktur für Fortune-500-Unternehmen aufbaut, argumentiert jedoch, dass Unternehmen nicht auf diesen Auslöser warten sollten. Sie betont, dass wenn sie erst auf einen Vorfall warten und dann in KI-Governance investieren, sie schon irrelevant sein werden.
Florian Douetteau, CEO von Dataiku, brachte die Kostenfrage noch deutlicher auf den Punkt. Scheitert man beim Personal, der Orchestrierung oder der Governance, bricht das gesamte Investitionsvorhaben in Agenten zusammen.
Die Leute werden anfangen zu sagen: Wir haben dort viel Geld ausgegeben, und es gibt keinen ROI.
Zwischen Pipeline und Menschen
Inzwischen befindet sich die Diskussion um Umschulungen in einer merkwürdigen Zwischenposition zwischen den beiden Seiten.
Forschungsergebnisse, die von Brandon Hall Group auf der Transform vorgestellt wurden, zeigen, dass 65 % der Unternehmen aktiv KI in zentrale Arbeitsabläufe integrieren, aber weniger als 30 % ihre Rollen oder Stellenstrukturen sinnvoll neu definiert haben, um dem Rechnung zu tragen.
Die Technologie entwickelt sich weiter, aber die menschlichen Strukturen rundherum halten nicht Schritt. Offen gesagt beschreibt das Organisationen, die ihren Motor bei voller Fahrt umbauen, ohne den meisten Passagieren zu sagen, was passiert oder wohin die Reise geht.
Amy Reichanadtner, Chief People Officer bei Databricks, beschrieb die Herausforderung ihres Teams mit Worten, die mir im Gedächtnis geblieben sind.
„Wir wollen für sie keinen Dschungel bauen", sagte sie in Bezug auf die flächendeckende Einführung von KI-Tools ohne einen klaren Plan, wie diese miteinander verbunden sind. „Die Menschen brauchen eine Straße, keine Machete.“
Es gibt einen Namen für das, was Mitarbeitende in Abwesenheit dieser Straße empfinden – das, was wir inzwischen FOBO oder Angst, obsolet zu werden, nennen. Laut zahlreicher Vortragender ist dies das mit Abstand häufigste Thema, das ihrem Team begegnet, wenn es um KI geht.
Die Builder-Sessions behandeln die Einführung in erster Linie als ein lösbares Problem von Zugang und Anreizen. Jeder bekommt Tokens. Eine unternehmensweite Challenge starten. Das Bauen zur Erwartung machen.
Das funktioniert nachweislich in Unternehmen, in denen eine Kultur des Experimentierens bereits vorhanden ist und in denen die Mitarbeitenden wissen, dass ihre Rolle weiterhin benötigt wird. Für alle anderen ist die Frage jedoch komplexer.
Robin Daniels, Chief Business Officer bei Zensai, sagte bei HumanX treffend: „Tempo ohne Klarheit führt zu Chaos statt zu Transformation.“
Der Drang von der „Builder-Seite“, schneller zu übernehmen, mehr auszurollen, die Lücke zur Konkurrenz zu schließen, kommt in Unternehmen anders an, in denen niemand definiert hat, was als Nächstes kommt.
Veränderungsmüdigkeit wird weniger anstrengend, wenn man weiß, wohin wir gehen. Unklarheit ist anstrengend.
Die Kinder des Schusters
Die Literacy-Session bei Transform war auf ihre Weise die ehrlichste Veranstaltung auf beiden Konferenzen. Ein Raum voller HR-Praktiker:innen, die sich speziell mit der Einführung von KI beschäftigen sollten, stimmte ab: KI-Kompetenz gehört allen – was praktisch bedeutet, dass sie niemandem gehört.
Eine Teilnehmerin aus einem Konsumgüterunternehmen berichtete, dass ihre Organisation bewusst abgewartet habe, andere zuerst Fehler machen ließ und erst vergangenen Monat ein Vorstandsmandat bekommen habe, jetzt einzusteigen.
Eine andere erzählte von einem Unternehmen, in dem jede Abteilung für ihre eigene KI-Kompetenz verantwortlich war, weil die Alternative Entlassungen gewesen wären. Eine dritte Person merkte an, dass niemand auf die Idee käme zu fragen, wem finanzielle Kompetenzen in einer Organisation gehören, und fragte sich, ob die eigentliche Fragestellung bereits Teil des Problems sei.
Was die Session offenbarte, ohne es klar zu benennen: Die HR-Funktion wird gebeten, eine organisatorische Transformation zu führen, für deren Verständnis sie nur teilweise ausgerüstet ist.
„Wir sehen, wie unsere Unternehmen um uns herum KI einführen", sagte eine der Moderatorinnen. „Wir verstehen KI noch nicht einmal in unserer eigenen Funktion – und sollen dann anderen Unternehmenseinheiten bei der Einführung helfen.“
Matt Poepsel, VP of Talent Optimization bei The Predictive Index, kam von einer anderen Seite zur gleichen Erkenntnis.
Er beschrieb den Schaden, den er zu Beginn seiner Karriere als Manager angerichtet hatte, als er sich darauf konzentrierte, die Teamleistung zu steigern und sich übermäßig mit der technischen Umsetzung beschäftigte. Er übersah dabei, was sein Team tatsächlich erlebte, und es war die Personalabteilung, die ihm klarmachte, dass ihm der Kontext fehlte.
„Was ich heute, all diese Jahre später, feststelle, ist, dass ich die gleichen Dinge in Organisationen sehe, aber sie passieren im großen Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit“, sagte er. „Und das liegt daran, dass der Personalabteilung genau dieser entscheidende Kontext fehlt, so wie er mir damals fehlte. Sie haben sicherlich gehört, dass wir den Menschen im Prozess behalten müssen. Nun, ich sage, wir müssen einen Weg finden, Human Resources ebenfalls im Prozess zu halten.“
Ich habe aus erster Hand erlebt, welchen Schaden ich selbst angerichtet habe – obwohl ich es nicht beabsichtigt hatte –, als ich zu sehr auf die technischen Aspekte des Geschäfts fixiert war. HR-Mitarbeitende verstehen und kümmern sich ganz anders um die menschlichen Komponenten als der durchschnittliche Manager, der plötzlich Menschen führen soll. Daher macht es mir Sorgen, wenn ich sehe, dass HR aus der Gleichung herausgenommen und nur noch transaktional oder lediglich zu Compliance-Zwecken gesehen wird, gerade jetzt bei einer der größten Revolutionen, die wir seit Langem erlebt haben.
Das ist das Schuster-selbst-barfuß-Problem, und es ist allgegenwärtig. Die Personalabteilung ist die Funktion, die am meisten für die Anpassung der Belegschaft verantwortlich ist, aber nach Ausbildung und Organisationskultur am schlechtesten darin aufgestellt, eine technische Transformation anzuführen.
Stacy Eng, ehemalige Chief Learning Officer bei Chevron, beschrieb, wie sie einen KI-Rat gründete, zu dem der CIO, CFO und eine kleine Arbeitsgruppe gehörten – ausdrücklich, um Richtlinien dafür zu schaffen, welche Ideen verfolgt und welche verworfen werden sollten.
Ohne Governance herrscht Chaos. Wir können nicht das Unmögliche leisten.
Das strukturelle Argument ist meist, dass HR im selben Gremium wie CIO und CTO sitzen muss – und nicht von diesen abhängen darf. Rasmus Hulst, CEO von Zensai, brachte das auf der HumanX auf den Punkt.
„Bringt den CHRO, den CTO und den CFO gemeinsam an einen Tisch“, sagte er und betonte, er habe das „fast noch nie tatsächlich miterlebt“.
Ironischerweise haben die Erbauer bei HumanX dieses Problem intern in vielen Fällen gelöst. Vijay Tella, CEO von Workato, berichtete von 28 Agenten, die im gesamten Unternehmen eingesetzt werden. Tong sprach über Webflows interne Kultur des universellen Bauens.
Das sind Organisationen, in denen die Technologie- und die Personalabteilung effektiv miteinander verschmolzen sind, sodass CEO, CHRO und CTO zwangsläufig im selben Gespräch sitzen.
Sie sind jedoch kein hilfreicher Vergleichsmaßstab für das 50.000-Mitarbeitende umfassende Großunternehmen, wo der CHRO von KI-Einsätzen erst im Nachhinein erfährt.
Die 40 Prozent
Die Frage was mit den Menschen passiert liegt allem zugrunde.
Adit Jain, CEO von Leena AI, das KI-Kollegen für HR und Back-Office-Funktionen im Unternehmen einsetzt, bot eine der sachlichsten Einschätzungen, die ich in den zwei Wochen gehört habe. Bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen sieht sein Unternehmen routinemäßig, dass 60 % der Menschen in einem bestimmten Workflow überflüssig werden.
Er sagte es ohne Dramatik, denn es passiert tatsächlich. Er schilderte, wie es die besseren Kunden machen: Circa 20 % der freigesetzten Beschäftigten können als menschliche Manager von KI-Systemen in den Prozess zurückkehren, indem sie Aufsicht und Kontrolle statt die eigentliche Tätigkeit übernehmen. Und die restlichen 40 %? Die erwähnte er explizit: „Das ist etwas, das wir mit unseren Kunden schon mehrfach durchgesprochen haben.“
Bei Transform kamen Stimmen aus anderer Richtung. Van Jones, auf der Hauptbühne, griff das Thema Personalabbau offen und unverblümt auf.
Die Menschen werden sich beeilen, den Personalbestand zu reduzieren und Menschen durch Bots zu ersetzen, weil sie denken, dass Menschen zu viel kosten, die Bots billiger sind", sagte er. "Ein gewisser Teil davon wird eintreten, das ist unvermeidlich. Aber bald werden alle die Bots haben.
Sein Argument war strukturell, nicht sentimental. Sobald die Technologie zur Massenware geworden ist – was passieren wird – ist es wieder der Mensch, der den Unterschied ausmacht. Genauer gesagt, diejenigen, die die unsichtbare Arbeit leisten, Einfühlungsvermögen zeigen, Verbindungen schaffen und die emotionale Arbeit übernehmen, damit Teams funktionieren.
Wenn Sie sie nur als Kopfzahl betrachten und loswerden wollen. In zwei Jahren werden die Teams, die die gleichen Bots wie Sie, aber bessere Menschen haben, die besser zusammenarbeiten, Ihnen das Wasser abgraben.
Was auf keiner der beiden Konferenzen wirklich geklärt wurde, ist die Struktur für Organisationen, die mehr tun wollen, als den Übergang nur zu optimieren. Die Builder-Sessions lieferten detaillierte technische Rahmenwerke, um KI-Systeme zuverlässiger zu machen. Die Practitioner-Sessions hatten detaillierte Rahmenwerke, um Mitarbeitende anpassungsfähiger zu machen.
Die mittlere Ebene, die Governance- und Verantwortlichkeitsinfrastruktur, die diese beiden Dinge verbindet – das organisatorische Äquivalent zu Harness' 30-schichtiger Qualitäts-Pipeline – existiert in den meisten Unternehmen nicht, und der Aufbau ist niemandem konkret zugewiesen.
Wo das Risiko liegt
Kit Krugman, SVP People and Culture bei Foursquare, beschrieb auf der Transform das Dauerproblem der Personalabteilung. Sie hatte schon immer Schwierigkeiten, einen strategischen Platz am Tisch zu bekommen. KI, so argumentierte sie, bietet eine echte Chance, das zu ändern – aber nur, wenn HR der Aufgabe operativ gewachsen ist.
Eine Orchestrierungsschicht ist eine der mächtigsten Umwälzungen, die wir in diesem Bereich sehen werden. Aber zuerst muss die grundlegende operative Schicht funktionieren.
Diese Grundlage aus sauberen Daten, klarer Governance, definierter Verantwortlichkeit und einer Belegschaft, die versteht, was von ihr verlangt wird und warum, versuchen die meisten Organisationen noch aufzubauen. Ohne eine gezielte KI-Readiness-Strategie riskieren Unternehmen, bei dieser entscheidenden Transformation ins Hintertreffen zu geraten. Die Entwickler sind schneller unterwegs als der Aufbau erfolgen kann. Die Praxisverantwortlichen betreiben den Aufbau unter beweglichen Bedingungen. Und genau in dieser Lücke zwischen beiden Geschwindigkeitsebenen liegt das größte Risiko.
Für die nächste Konferenzreihe wäre es wahrscheinlich sinnvoll, beide Gruppen zusammenzubringen und beide Perspektiven an einen Tisch zu holen.
