AI-Nativ werden: Die Perspektive einer HR-Führungskraft
Johannes Sundlo leitet seit 15 Jahren HR-Teams. Jetzt unterstützt er Organisationen dabei, KI erfolgreich einzuführen. Das entscheidende Stichwort hier ist „erfolgreich“. Es gibt einen großen Unterschied zwischen einer erfolgreichen KI-Einführung und dem, was 90 % der Unternehmen tun.
Wandel in der Führung: Führung entwickelt sich von bloßer Aufgabenverteilung hin zur Identifikation von Kompetenzen in einer KI-gesteuerten Arbeitswelt.
KI in der Praxis: KI verändert Aufgaben wie Leistungsbeurteilungen und Rekrutierung, erhöht die Konsistenz und reduziert Vorurteile effektiv.
Hürden bei der Einführung: Die Einführung von KI scheitert oft an mangelndem Vertrauen und Klarheit, ausgebremst durch veraltete Arbeitsweisen und unklare Richtlinien.
AI-native Gestaltung: Unternehmen gestalten Prozesse für einen KI-nativen Betrieb neu, indem sie KI in grundlegende Geschäftsabläufe integrieren.
Zukunft der Führung: KI-Manager werden entstehen, die Aufgaben zuweisen und Leistungen verfolgen – und so Führungsrollen grundlegend verändern.
Hier ist, was Johannes darüber zu sagen hatte, wie man KI richtig einsetzt.
Vom Militärdienst zur HR-Führungskraft
Ich denke, dass Führung der entscheidendste Teil dessen ist, was eine Organisation prägt.
Meine Führungslaufbahn begann beim schwedischen Militär. In Schweden muss jeder Wehrdienst leisten. Meiner dauerte 15 Monate – es war mein erstes Mal in einer Führungsposition und es weckte meine Neugier.
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Schließlich führte mich diese Neugier zur Personalabteilung, und das mache ich nun seit 15 Jahren – in der einen oder anderen Form. Zurzeit arbeite ich als Berater und unterstütze Organisationen und Führungskräfte, die Feinheiten der KI zu verstehen.
Verändert sich Führung in einer KI-geprägten Welt? Sowohl ja als auch nein.
Einerseits geht es bei Arbeit nach wie vor darum, Problemlösungsaufgaben an verschiedene Menschen zu delegieren.
Andererseits verfügen Mitarbeitende nun über neue Möglichkeiten, mit denen sie effektiver arbeiten können. Sie können mehr Aufgaben erledigen, sind kreativer, innovativer, gewinnen Zeit und können theoretisch mehr Arbeit übernehmen. Das erfordert eine neue Denkweise in Sachen Führung.
Führung dreht sich zunehmend weniger darum: „Wem übertrage ich dieses Problem?“, sondern vielmehr darum: „Welche Kompetenz brauche ich dafür, und wo finde ich sie?“
Leadership is becoming less about, “Who do I give this problem to?” and more about, “What type of competence do I need for this, and where can I find it?
Früher haben Organisationen skaliert, indem sie mehr Leute eingestellt haben, um mehr Arbeit zu bewältigen.
Doch diese Gleichung verändert sich. KI ermöglicht es weniger Menschen, mehr zu erreichen – und in manchen Fällen übernimmt KI selbst einen Teil der Arbeit.
Dieser Wandel verlangt eine neue Sicht auf Führung. Sie erfordert von Führungskräften, ständig neu zu bewerten, wie Probleme am besten gelöst werden – und von wem, oder von was.
Der Wendepunkt: Wie KI meinen Führungsstil veränderte
Zu Beginn dachte ich, KI wäre ein Nebentool, das ich nur gelegentlich nutze. Doch nach wenigen Wochen erwischte ich mich dabei, es für Aufgaben einzusetzen, für die ich es nie vorgesehen hatte – zum Skizzieren von Entwürfen, Überprüfen von Annahmen oder sogar als Kontrollinstanz bei Entscheidungen.
Ich erinnere mich an das erste Mal, als ich GPT-5 gebeten habe, einen Stapel schwer verdaulicher KI-Berichte für mich zusammenzufassen.
Normalerweise hätte ich mir dafür ein Wochenende mit Textmarkern und Kaffee freigehalten, um Trends und Erkenntnisse zu verstehen. Stattdessen gab ich die Berichte ein, bat um eine konsolidierte Übersicht – und erhielt eine strukturierte Analyse mit klaren Themen und sogar Vergleichen zwischen den Quellen.
Das hat etwas in mir verändert. Nicht nur, weil es Zeit gespart hat, sondern weil ich begann, anders über meine eigene Rolle nachzudenken.
Meine Aufgabe ist nicht mehr, alles zu lesen; sondern, klügere Fragen zu stellen und die Antworten sinnvoll zu interpretieren. Das ist ein Führungswechsel – weg von der Person, die alles Material selbst verarbeitet, hin zu derjenigen, die Probleme so formuliert, dass KI sie mitlösen kann.
Meine Aufgabe ist nicht mehr, alles zu lesen, sondern klügere Fragen zu stellen und anschließend die zurückkommenden Antworten zu interpretieren. Das ist ein Führungswechsel – weg von der Person, die alles bearbeitet, hin zu derjenigen, die die Probleme so stellt, dass KI sie lösen helfen kann.
Dieser Wandel hat auch mein Team beeinflusst. Die Leute wurden offener für Neues und hatten weniger Angst davor, keine „Expert:innen“ zu sein. Sobald sie sahen, dass KI die lästige Arbeit übernehmen kann, begannen sie kreativer zu denken, was alles möglich ist.
Wenn ich auf einen Moment zeigen müsste, der meine Art zu führen verändert hat, dann war es der, in dem mir klar wurde: Ich muss meinen Wert nicht dadurch beweisen, dass ich selbst alle Informationen aufnehme. Ich muss führen, indem ich definiere, was wichtig ist – den Rest kann die KI übernehmen.
Wesentliche Kompetenzen für eine erfolgreiche KI-Integration
Ich habe bereits erwähnt, dass Führungskräfte die nötigen Kompetenzen für die KI-Integration identifizieren müssen. Das ist gleichzeitig einfach und schwierig.
Einfach, weil wir die Grundlagen meist kennen: Es braucht technisches Know-how, Datenkompetenz und die Fähigkeit, mit Anbietern und Tools zu arbeiten.
Schwierig, weil KI alle Rollen durchdringt und „notwendig“ nicht nur Programmierung oder Prompt Engineering bedeutet.
So gehe ich vor:
Ich beginne mit der eigentlichen Arbeit. Was wollen die Menschen wirklich erreichen?
Dann schaue ich mir die „Reibungspunkte“ an. Wo wird unnötig Zeit verschwendet? Wo dauern Entscheidungen zu lange? Und wo gibt es Schwankungen in der Qualität? Genau dort kann KI helfen – und dort müssen Kompetenzen aufgebaut werden.
Manchmal geht es also darum, Führungskräften beizubringen, bessere Fragen zu stellen. Manchmal darum, HR-Mitarbeitenden das nötige Selbstvertrauen zu geben, mit Werkzeugen zu experimentieren. Und manchmal braucht es jemanden im Team, der die Verbindung zwischen IT, Compliance und den tatsächlichen Endnutzenden herstellt.
Mit anderen Worten: Ich schaue mir keine feste Liste von Skills an. Ich schaue auf die Organisation und frage: "Was brauchen wir, um voranzukommen, ohne uns selbst ein Bein zu stellen?" Das gibt mir meist ein viel klareres Bild als jedes Modell auf Papier.
So verbessert KI Leistungsbeurteilungen und Recruiting
Zwei Bereiche, die ich mit KI wirklich verändert habe, sind Leistungsbeurteilungen und Recruiting.
Leistungsbeurteilungen
Bei Leistungsbeurteilungen hilft mir KI dabei, Muster im Feedback zu erkennen. Statt dass Führungskräfte stundenlang versuchen, Kommentare zusammenzusetzen, filtert KI Themen heraus, hebt Stärken hervor und erkennt sogar blinde Flecken. Das heißt, die Gespräche drehen sich weniger um das „Was ist passiert?“ und mehr um „Was machen wir jetzt?" Am Ende sind die Beurteilungen dadurch schneller und – ehrlich gesagt – auch hilfreicher geworden.
Wie sieht das praktisch aus? Angenommen, Sie haben ein laufendes Dokument mit Ihrem Mitarbeitenden – idealerweise inklusive transkribierter Besprechungsnotizen. Bitten Sie ein GenAI-Tool, die letzten sechs Monate zusammenzufassen. Dadurch erhalten Sie mithilfe der KI einen Überblick, was in diesem Zeitraum passiert ist – worüber gesprochen wurde, was gut und was schlecht lief usw. Es ist auch ein großartiges Werkzeug, um sich selbst Feedback geben zu lassen.
Recruiting
Im Recruiting habe ich KI zum Verfassen von Stellenanzeigen, zum Screening von Bewerbungen und selbst zum Umformulieren von Kandidatenfeedback für Führungskräfte genutzt. Der große Gewinn ist nicht die Automatisierung an sich, sondern die Konsistenz. Alle erhalten die gleichen strukturierten Informationen – das verringert Vorurteile und beschleunigt den Prozess.
Natürlich ist wichtig: KI ersetzt nicht menschliches Urteilsvermögen – sie beseitigt nur das Rauschen. Führungskräfte können mehr Zeit für Entscheidungen und weniger fürs Sortieren von Text aufwenden. Allein dieser Wandel hat Recruiting und Beurteilungen strategischer gemacht, statt rein administrativ.
Warum KI-Einführung stockt und wie man Hindernisse überwindet
Es gibt immer noch eine große Lücke zwischen dem Versprechen von KI und der chaotischen organisatorischen Realität.
Die glänzende Vorstellung ist, dass KI eine magische Produktivitätsmaschine ist. Die meisten Führungskräfte sprechen von Effizienzgewinnen, aber im Alltag gibt es immer noch veraltete Prozesse, Compliance-Sorgen und Menschen, die nicht wissen, wann sie die Tools überhaupt „nutzen dürfen“.
Die Lücke liegt deshalb weniger an der Technologie, sondern an Vertrauen, Klarheit und Gestaltung. Organisationen kaufen Lizenzen und glauben, sie „machen KI“, aber sie verankern es weder in Prozessen, noch in Richtlinien oder Kultur. Deshalb stockt die Einführung.
In meiner eigenen Führung versuche ich, das weniger abstrakt zu machen.
Statt dem Team zu sagen „KI spart uns Zeit“, lieber fragen: „Was sind die drei langweiligsten Aufgaben, die wir jede Woche machen? Schauen wir, wie KI diese reduzieren kann.“ Dieser kleine Perspektivwechsel nimmt Ängste und macht den Nutzen sichtbar.
Und im Organisationsdesign dränge ich auf klare Zuständigkeiten. Jemand muss HR, IT und Rechtsabteilung verbinden, damit Mitarbeitende nicht raten müssen, was erlaubt ist.
Für mich besteht die eigentliche Lücke zwischen Anspruch und Erlaubnis: KI verspricht die Zukunft der Arbeit, aber jemand muss die Gegenwart verändern, damit sie auch genutzt werden kann.
Johannes' Tipp
KI verspricht die Zukunft der Arbeit, aber jemand muss die Gegenwart verändern, damit sie auch genutzt werden kann.
Bewährte Strategien, damit KI-Einführung in Organisationen gelingt
Lassen Sie uns das genauer anschauen.
Für mich bedeutet „KI-bereit“ nicht nur eine Grafik auf einer Folie. Es zeigt sich, wenn Teams tatsächlich ihre Arbeitsweise ändern. Genau darauf konzentriere ich mich: Organisationen dabei zu helfen, von der Strategie zur Umsetzung zu kommen. Nicht nur darüber zu reden, was KI könnte, sondern mit Teams zu sitzen, ihre Arbeitsabläufe neu zu gestalten und ihnen zu zeigen, wie sie KI sofort einsetzen können.
Ich habe das mit Führungsteams, HR-Teams, Finanzteams — Sie nennen es — in verschiedenen Branchen gemacht, und das Muster ist immer gleich: Die Menschen brauchen keine weitere Theorie, sie müssen sehen, wie KI konkret mit ihrer Realität verknüpft wird.
Wenn sie das erlebt haben, wächst die Akzeptanz rasant.
Das Problem ist, dass die meisten Unternehmen KI wie einen weiteren IT-Rollout behandeln: Lizenzen kaufen, eine E-Mail schicken und erwarten, dass sich alle anpassen. Das funktioniert nie.
Man muss Vertrauen, Kompetenz und eine passende Unternehmenskultur aufbauen, damit die Menschen sich wirklich bereit fühlen, KI aktiv in ihrem Job einzusetzen. Das macht ein Unternehmen wirklich KI-bereit.
Konzentrieren Sie sich auf die praktische Seite. Mit Teams zusammensitzen, Prozesse neu gestalten und zeigen, wie sich das in der realen Arbeit anfühlt. Wenn Menschen das erleben, bleibt die Veränderung nachhaltig – vor allem, wenn Sie dafür sorgen, dass Arbeit weniger langweilig wird. Wenige können widerstehen, langweilige Aufgaben zu eliminieren.
Konzentrieren Sie sich auf die praktische Seite. Mit Teams zusammensitzen, Prozesse neu gestalten und zeigen, wie sich das in der realen Arbeit anfühlt. Wenn Menschen das erleben, bleibt die Veränderung nachhaltig. Ohne das wird KI nur ein weiteres ungenutztes Tool im Stack.
Dadurch verändern Sie die Diskussion und das Gefühl Ihres Teams gegenüber KI. Und Schritt für Schritt wandelt sich so die Unternehmenskultur.
Ohne das wird KI nur ein weiteres ungenutztes Tool im Stapel.
Warum Experimentieren der Schlüssel zur KI-Einführung ist
Ihr Team braucht kein perfektes Training, um zu starten. Sobald sie einen echten Anwendungsfall sehen, der ihnen Zeit spart, sind sie dabei. Akzeptanz verbreitet sich mehr durch Neugierde und kleine Erfolge als durch eine Top-Down-Einführung.
Das gilt auch für Führungskräfte. Wenn ich einen Rat geben könnte, dann diesen: Hören Sie auf, auf perfekte Klarheit zu warten. Die Technologie entwickelt sich zu schnell dafür. Wählen Sie stattdessen einige Bereiche, in denen Sie sicher experimentieren können, und fangen Sie an, Erfahrungen zu sammeln.
Hören Sie auf, auf perfekte Klarheit zu warten. Die Technologie entwickelt sich zu schnell dafür. Wählen Sie stattdessen einige Bereiche, in denen Sie sicher experimentieren können, und fangen Sie an, Erfahrungen zu sammeln.
Hören Sie auf, auf perfekte Klarheit zu warten. Die Technologie entwickelt sich zu schnell dafür. Wählen Sie stattdessen einige Bereiche, in denen Sie sicher experimentieren können, und fangen Sie an, Erfahrungen zu sammeln.
Führungskräfte denken oft, sie bräuchten eine vollständige Strategie, bevor sie handeln, aber in diesem Bereich kommt das Lernen durchs Machen. Ihre Aufgabe ist es, die Bedingungen zu schaffen, in denen Menschen ohne Angst ausprobieren, scheitern und daraus lernen können. So wachsen Kompetenz und Akzeptanz.
Und denken Sie daran: Werkzeuge zu kaufen ist nicht das Gleiche wie Transformation zu führen. Die eigentliche Arbeit ist kulturell – Erlaubnis geben, Rahmen festlegen und durch Ihr Handeln zeigen, dass KI Teil der täglichen Arbeit ist.
Wenn Sie das tun, sind Sie weiter als 90% der Organisationen, die immer noch auf PowerPoint-Präsentationen verharren.
Was es bedeutet, eine wirklich KI-native Organisation zu werden
Momentan arbeiten die meisten Organisationen noch nicht mit wirklich autonomen Systemen. Was ich öfter sehe, ist Automatisierung, das Verknüpfen von Tools, die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Reduzierung manueller Schritte. Das ist der Ausgangspunkt.
Spannend wird es bei Unternehmen, die sich von Grund auf als KI-nativ neu aufstellen. Das ist ein ganz anderes Vorgehen. Und genau in diesem Bereich arbeite ich aktuell: Ich helfe Unternehmen dabei, ihre Prozesse, Strukturen und sogar ihre Geschäftsmodelle so zu überdenken, dass KI nicht nur ein Add-on, sondern Teil des Designs ist.
Hier ist ein Beispiel. Einer meiner Kunden hat den gesamten Einstellungsprozess von Grund auf neu aufgebaut. Anstatt dass Recruiter stundenlang vorsortieren, haben wir KI eingesetzt, die Shortlists erstellt und Anschreiben entwirft. Recruiter konzentrieren sich dann auf Beziehungen zu Kandidaten und Strategie.
Das Ziel bleibt das gleiche, aber Prozess und Rollen sehen anders aus, wenn KI von Anfang an in das Design integriert ist.
Einblick in meinen KI-Tool-Stack: Alltägliche Nutzung und Experimente
Aktuell ist mein Stack eine Mischung: Zentrale Tools, auf die ich mich täglich verlasse, plus einige, mit denen ich experimentiere.
Am meisten nutze ich ChatGPT Pro, Claude und Gemini. Ich wechsle zwischen ihnen, je nach Aufgabe.
ChatGPT für meinen Arbeitsalltag sowie für tiefgehende Recherchen.
Claude für alles rund ums Programmieren und Visualisieren, zum Beispiel für die Erstellung von Dashboards für KPIs.
Und ich habe Gemini in meine Google-Produkte eingebettet. Außerdem liebe ich den neuen Bildgenerator, Nano Banana!
Zum Entwickeln und Experimentieren arbeite ich mit Lovable und Replit. Ich habe mein eigenes Bewerbermanagementsystem gebaut, meine eigene Mitarbeiterbefragung zur Bindung entwickelt und experimentiere jetzt mit einem Manager-Portal.
Und für Inhalte arbeite ich viel mit ElevenLabs für Stimme und Gamma für Präsentationen.
Der große Durchbruch: Die Verkettung von KI-Tools für durchgehende Workflows
Der große Wandel ist dabei, dass ich Tools zunehmend miteinander verbinde. Statt zu fragen: „Welches Tool ist das beste?“, frage ich: „Wie kann ich diese Tools so verknüpfen, dass der Workflow komplett ohne mein Zutun durchläuft?“
Genau das war zuletzt der große Durchbruch.
Zum Beispiel habe ich für E-Mails mein Gmail mit einem ChatGPT-Agenten verbunden, der erkennt, ob es sich um Marketingmails handelt oder ob eine Antwort von mir erforderlich ist. Im letzteren Fall entwirft der Agent auch gleich eine Antwort. Da er mit meinen Daten trainiert wurde, kennt er meinen Tonfall usw. Das allein hat für mich alles verändert.
Das wirkungsvollste KI-Tool in meinem Workflow
Würde ich nur ein Tool auswählen, wäre es GPT-5 Pro mit seinen Datenfunktionen. Wie bereits erwähnt, habe ich riesige Datensätze, umfangreiche Berichte und lange Dokumente verarbeitet, und es meistert das alles mühelos.
Der Effekt ist zweifach. Erstens: Geschwindigkeit. Ich kann aus Rohdaten innerhalb weniger Stunden eine strukturierte Analyse erstellen, statt in Tagen. Zweitens: Perspektive. Es fasst nicht nur zusammen, sondern erkennt Muster, die ich übersehen könnte, wenn ich mich in Details verliere. Das verändert meine Vorbereitung für Kunden und meine Entscheidungsfindung.
Ja, ich bin ein wenig besessen. Es ist das erste Mal, dass nicht die Datenmenge oder die Lesezeit der Flaschenhals ist, sondern nur noch, wie gut meine Fragen sind.
Der Aufstieg von KI-Managern und die Zukunft der Führung
Das ist alles erst der Anfang. In den nächsten fünf Jahren werden wir KI-Manager sehen.
In gewisser Weise gibt es das schon. Denken Sie an Uber – niemand weist Ihnen manuell einen Fahrer zu; das System entscheidet. Das ist Management. Aufgaben werden zugeteilt, Leistung wird überwacht und Ressourcen werden optimiert – und das ganz ohne menschlichen Manager.
Ich glaube, diese Logik zieht auch in immer mehr wissensbasierte Tätigkeiten ein. Nicht nur das Koordinieren von Fahrten, sondern auch Projekte zuweisen, Arbeitsbelastungen ausbalancieren, sogar Teile des Performance Managements übernehmen. Menschen werden weiterhin führen, aber KI übernimmt große Teile von Koordination und Entscheidungsfindung.
Dieser Wandel wird Führungskräfte zwingen, ihre Rolle erneut zu definieren. Es wird weniger darum gehen, „wer macht was“ und mehr um die Frage: „Warum machen wir das und wie machen wir es sinnvoll?“. Mit anderen Worten: Führung wird weniger operativ und rückt stärker in Richtung Sinn, Vertrauen und Kontext – weg von jährlichen Bewertungen hin zu kontinuierlichem Coaching.
Mehr erfahren
Mehr von Johannes finden Sie in seinem Newsletter FullStack HR, in dem er über die Zukunft der Arbeit und Führung spricht.
