Zapiers Chef sagt: Der wahre KI-Vorteil ist Kultur, nicht technische Raffinesse

Brandon Sammut ist Leiter für Personal und KI-Transformation bei Zapier. Er und das Zapier-Team haben die vergangenen drei Jahre damit verbracht, KI in ihre Systeme, Arbeitsabläufe und Personalpraktiken zu integrieren.

Wir haben uns mit Brandon zusammengesetzt, um zu erfahren, warum seine Rolle von „Personal“ zu „Personal und KI-Transformation“ erweitert wurde. Er erklärte uns, dass eine echte KI-Transformation eine Herausforderung für Menschen und nicht für die Technik ist.

Systeme entwickeln, die das menschliche Potenzial maximieren

Ich bin Brandon Sammut, Leiter für Personal und KI-Transformation bei Zapier. Ich beschäftige mich mit der Zukunft der Arbeit an der Schnittstelle von Talent und Technologie.

Mein Weg hierher verlief alles andere als geradlinig. Ich begann im Bildungswesen – zunächst als Leiter eines Wohnheims an der University of Texas at Arlington – und verbrachte anschließend sechs Jahre bei Teach For America in den Bereichen Recruiting, Finanzen, operative Abläufe und Unternehmenspartnerschaften.

Später absolvierte ich einen MBA und einen Master in Erziehungswissenschaften an der Stanford University, arbeitete als Praktikant im Risikokapitalbereich bei Owl Ventures und übernahm schließlich meine erste Position als CPO bei LiveRamp (NYSE: RAMP). Was diese Erfahrungen verbindet, ist ein roter Faden, der mich zutiefst motiviert: Wie können wir Systeme entwickeln, die das menschliche Potenzial maximieren, und wie können wir dieses Potenzial skalierbar mit Chancen zusammenbringen? 

Ich kam 2021 zu Zapier, noch vor der Revolution der generativen KI. Im März 2023 rief unser CEO unternehmensweit den „KI-Code-Rot-Alarm“ aus – ein Aufruf zum Handeln, der alles veränderte. Uns wurde klar, dass die Chancen durch KI bei Zapier (und das Risiko des Nichtstuns) enorm waren.

Unser People-Team und ich haben in den vergangenen drei Jahren die KI-Transformation über die gesamte Mitarbeitendenerfahrung hinweg umgesetzt – von der Einstellung über die Personalentwicklung bis hin zur Neugestaltung der Arbeit selbst.

Ende 2025 formalisierten wir diese Arbeit, indem wir meine Rolle erweiterten und mir neben dem Personalbereich ausdrücklich auch die Verantwortung für die KI-Transformation übertrugen. Die Logik war einfach: Eine echte KI-Transformation ist eine Herausforderung für Menschen und nicht nur für die Technik.

Zapier ist eine Plattform zur Orchestrierung von KI mit einem vollständig remote arbeitenden Team von 800 Personen in mehr als 40 Ländern. Mein Verantwortungsbereich umfasst die gesamte Personalfunktion – von der Talentgewinnung über die Talententwicklung und den Personalbetrieb bis hin zu Gesamtvergütung – sowie die unternehmensweite KI-Transformation bei Zapier. Dazu gehören unser Kompetenzzentrum für KI-Transformation, 11 in die einzelnen Abteilungen eingebettete Teams für KI-Transformation und unser Open-Source-Framework für KI-Transformation, das wir öffentlich mit dem gesamten Markt teilen.

Kurz gesagt: Ich trage sowohl Verantwortung für die Menschen als auch für die KI-Systeme, die diesen Menschen dabei helfen, ihre beste Arbeit zu leisten. Außerdem arbeite ich mit unseren kundennahen Teams zusammen, um andere Organisationen bei ihren eigenen KI-Transformationen zu unterstützen.

Wie KI die Arbeit menschlicher macht

In unserem gesamten Unternehmen nutzen 97 % der Mitarbeitenden KI-Programmierwerkzeuge für ihre Kernarbeit. 88 % geben an, dass sich ihre Leistung dadurch messbar verbessert hat, und das Engagement der Mitarbeitenden liegt in unseren Pulsbefragungen bei über 80 %. Das zeigt mir, dass KI die Mitarbeitendenerfahrung derzeit nicht verschlechtert. Dennoch äußern wir uns dazu mit Demut und bleiben neugierig darauf, wie sich KI darauf auswirkt, wie Menschen ihre Arbeit erleben.

Die Arbeit wird interessanter, und genau diese qualitative Entwicklung begeistert mich am meisten. Wenn wir repetitive Aufgaben automatisieren, übernehmen Menschen mehr kreative, strategische und menschliche Arbeit.

Unser Team für Talentgewinnung erhält regelmäßig Anerkennung für seine positive Bewerbungserfahrung. Nicht, weil es ein ungewöhnlich großes Team ist, sondern weil die durchdachte Orchestrierung von Automatisierung und KI die Personalisierung erhöht.

Neue Karrierewege entstehen. Menschen, die zuvor manuelle, repetitive Aufgaben erledigt haben, entwickeln jetzt Automatisierungen, besetzen Positionen im Bereich der KI-Transformation und wirken an völlig neuen Funktionen mit.

KI beseitigt Aufgaben mit geringem Mehrwert und macht Spitzenkräfte sichtbar

Unser Kundensupport-Team hat die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Tickets durch KI-gestützte Zusammenfassungen um 50 % reduziert. Das bedeutet, dass es Kundenfragen jetzt doppelt so schnell beantwortet. Dieses Team wird inzwischen am 90. Perzentil des Marktes vergütet. Das ist kein Zufall.

Wenn KI wenig wertvolle Wiederholungen beseitigt, leisten Menschen tatsächlich anspruchsvolle Arbeit, bei der viel Urteilsvermögen gefragt ist – und man kann sie entsprechend bezahlen. Sie erbringen Spitzenleistungen und erzielen wertvolle Ergebnisse.

Unser Team zur Nachfragegenerierung hat einen KI-gestützten Arbeitsablauf entwickelt, der die Recherche zu Leads automatisiert und in Echtzeit personalisierte Ansprachen für AEs erstellt. Dadurch wurden Kapazitäten im Umfang von 4,5 Vollzeitstellen zurückgewonnen, Toolkosten in Höhe von $15–20K eingespart und eine Vertriebspipeline von $1.2M generiert. Ein Arbeitsablauf.

Die Umsatzsteuerung führt inzwischen 25 KI-gestützte Arbeitsabläufe und -Agenten aus und spart damit jeden Monat das Äquivalent von 34 Vollzeitarbeitswochen ein. Der Finanzbereich hat den Monatsabschluss trotz gestiegener Komplexität um 25 % verkürzt – mit einem 8-köpfigen Team für ein Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als $5 Milliarden.

Schwierig war, dass das Tempo des Wandels zu Ermüdung führt. Nicht alle entwickeln sich im gleichen Tempo weiter, und das ist in Ordnung. Aber diese Unterschiede bei 800 Menschen zu managen, erfordert bewusstes Handeln, und einige KI-gestützte Arbeitsabläufe benötigten mehrere Iterationen, bevor sie Ergebnisse lieferten, mit denen wir wirklich zufrieden waren.

Ich bezeichne das nicht als Scheitern. Das liegt in der Natur dieser Arbeit. Die Intelligenz entwickelt sich ständig weiter. Etwas, das heute noch nicht ganz ausgereift ist, kann in einem Monat eine völlig andere Geschichte sein.

Brandon teilt

Die Frage ist nicht “Wie beeindruckend ist das?“, sondern “Verbessert das die Arbeit eines Menschen tatsächlich?“

Warum Einfachheit bei KI-Initiativen komplexen Lösungen überlegen ist

Anfangs glaubten mein Team und das Unternehmen reflexartig, dass die wertvollsten KI-Anwendungsfälle technisch anspruchsvoll sein müssten. Das führte zu einer Überentwicklung. In Wirklichkeit war ein Teil unserer wirkungsvollsten Arbeit recht unkompliziert: die Automatisierung von Kandidatenkommunikation, die auf die jeweilige Rolle zugeschnitten ist, die Entwicklung eines einfachen KI-Coachs für die Zielsetzung und die Zusammenfassung langer Support-Tickets zu umsetzbaren Erkenntnissen.

Wenn ich zurückgehen könnte, würde ich mir selbst sagen, mit der einfachsten Lösung zu beginnen, die einen echten menschlichen Schmerzpunkt behebt. Verwechsle technische Komplexität nicht mit geschäftlichem Wert. Die Frage ist nicht "Wie beeindruckend ist das?", sondern "Verbessert das die Arbeit eines Menschen tatsächlich?"

Wie eine Bewertung der KI-Kompetenz die Messlatte für neue Mitarbeitende höher legt

Wir bewerten inzwischen die KI-Kompetenz von 100 % der Kandidaten – in jeder Abteilung und für jede Rolle. Das ist die größte einzelne operative Veränderung, die wir aufgrund von KI vorgenommen haben. KI wird zu einer grundlegenden Voraussetzung dafür, wie Arbeit erledigt wird.

Wir haben ein Rahmenwerk für KI-Kompetenz mit vier Stufen entwickelt: Inakzeptabel, Fähig, Adaptiv und Transformativ.

• „Inakzeptabel“ bedeutet, dass jemand aktiv gegen KI eingestellt ist oder sie noch nie zielgerichtet eingesetzt hat – das ist für uns ein Ausschlusskriterium.
• „Fähig“ bedeutet, dass du KI wiederholt zielgerichtet eingesetzt hast und beim Lernen Fortschritte zeigst – wir achten auf konkrete Beispiele, die die Bewerber beschreiben können, selbst wenn sie einfach sind.
• „Adaptiv“ bedeutet, dass du über die gelegentliche Nutzung hinaus zu einem regelmäßigen, zielgerichteten Einsatz mit konkreten Auswirkungen übergegangen bist – wir achten auf klare Beispiele für den ROI.
• „Transformativ“ bedeutet, dass KI die Art und Weise, wie du arbeitest, grundlegend verändert hat und diese neue Arbeitsweise dein Team, deine Projekte oder deine Organisation beeinflusst – nicht nur deine eigene Produktivität.

Über unsere Systeme hinweg haben wir die Bewertung der KI-Kompetenz in unsere strukturierten Vorstellungsgespräche integriert und einen Interview-Agenten für die entscheidende Bewertungsrunde entwickelt – ein KI-gestütztes Tool, das auf Grundlage der Rolle, der Ebene und unseres Bewertungsrasters maßgeschneiderte Interviewfragen erstellt. Es erklärt, warum es jede Frage ausgewählt hat, und hilft Interviewenden dabei, in unserer Organisation mit 800 Mitarbeitenden und 10 VPs einheitlich zu bewerten.

Wir haben unser Recruiting-Team darin geschult, Kompetenz zu bewerten, und kalibriert, wie „gut“ auf jeder Ebene und je nach Rolle aussieht. Auf Verhaltensebene verfügen Einstellungsverantwortliche jetzt über eine gemeinsame Sprache, um über die KI-Bereitschaft zu sprechen.

Was die Ergebnisse betrifft, haben sich die Qualität des Experimentierens und das KI-Lernen unter Kollegen deutlich beschleunigt, sobald jede neue Einstellung mit mindestens grundlegender Kompetenz eintraf. Das hat die Ausgangsbasis für das gesamte Unternehmen angehoben.

Wie KI die Effektivität von 1:1-Gesprächen steigert

Ich werde unseren Coach für Einzelgespräche vorstellen, weil er unser bislang anspruchsvollstes Projekt des Personalteams ist und veranschaulicht, wie KI die menschliche Seite des Managements ergänzen (nicht ersetzen) kann.

Problem: Jede Führungskraft im Personalbereich weiß, dass die Qualität von Einzelgesprächen zwischen Managern und ihren direkten Mitarbeitenden zu den stärksten Faktoren für Engagement, Mitarbeiterbindung und Leistung gehört. Doch die meisten Manager erhalten kaum Coaching in Echtzeit dazu, wie sie in diesen Gesprächen auftreten. Stellen sie genügend Fragen? Reden sie zu viel? Schaffen sie Raum für die andere Person?

KI-Lösung: Wir haben einen KI-gestützten Coach für Einzelgespräche entwickelt. Nach einem Einzelgespräch (mit vollständiger Transparenz für beide Parteien – die Teilnahme ist freiwillig und sichtbar) analysiert das System das Gespräch und erstellt Coaching-Feedback für den Manager.

Durchgängiger Ablauf:

1. Manager und direkt berichtende Mitarbeitende führen ihr reguläres Einzelgespräch (am Gespräch selbst ändert sich nichts).
2. Nach dem Gespräch analysiert die KI die Gesprächsstruktur – das Verhältnis von Sprech- und Zuhörzeit, die Arten der gestellten Fragen und ob der Manager Raum für die Prioritäten der direkt berichtenden Person geschaffen hat.
3. Der Coach erstellt personalisiertes Feedback, zum Beispiel: „Sie haben in diesem Gespräch 70 % der Zeit gesprochen – erwägen Sie, mehr offene Fragen zu stellen“, oder: „Sie haben großartige klärende Fragen gestellt, aber eine Gelegenheit verpasst, die von Ihrer direkt berichtenden Person angesprochene Herausforderung durch Coaching zu unterstützen.“ Der Coach übermittelt das Feedback ausschließlich an den Manager – vertraulich, konstruktiv und sofort umsetzbar.
4. Mit der Zeit kann der Manager Muster über mehrere Einzelgespräche hinweg erkennen und die eigene Entwicklung verfolgen.

Warum es funktioniert: Es löst das Problem der Skalierung von HR-Business-Partnern, vor dem jedes Unternehmen steht. Wir können nicht an jedem Einzelgespräch einen HRBP teilnehmen lassen. Aber wir können jedem Manager einen vertraulichen Coach zur Verfügung stellen, der ihm hilft, bei den wichtigsten Gesprächen besser zu werden – ohne dass er jemanden um Hilfe bitten oder zugeben muss, dass er Schwierigkeiten hat.

Die Vertrauensarchitektur ist entscheidend: Welche Daten werden verwendet? Wo werden sie gespeichert? Wer kann sie sehen? Wir gehen mit all dem radikal transparent um. Es ist ein „Iron-Man-Anzug“ für Manager – er erweitert ihre Fähigkeiten –, statt eines übermächtigen KI-Systems, das ihnen über die Schulter schaut. Dieser Unterschied ist für die Akzeptanz enorm wichtig.

Ich werde außerdem einen einfacheren, aber ebenso leistungsstarken Ablauf vorstellen: unseren KI-Feedback-Coach, den wir bei der Vorbereitung auf konstruktives Feedback einsetzen. Er wurde anhand unseres internen Feedback-Rahmens und von Beispielen für herausragendes konstruktives Feedback trainiert.

Ein Mitarbeitender kann sich vertraulich an ihn wenden, die Situation beschreiben und Hilfe dabei erhalten, sein Feedback vor einem persönlichen Gespräch zu strukturieren. Er löst das menschliche Problem: „Ich weiß, dass ich dieses Feedback geben muss, aber ich weiß nicht, wie ich es geschickt formulieren soll, und ich möchte noch nicht mit einem anderen Menschen darüber sprechen, weil der Kontext zu sensibel ist.“ Die KI beseitigt diese Hürde vollständig.

Warum die Herausforderungen bei der KI-Integration größer sind als technische Fehler

Um ganz offen zu sein: In den Bereichen, in denen KI hinter den Erwartungen zurückgeblieben ist, lag das weniger an einem Versagen der Technologie als vielmehr an der Herausforderung der Integration. Die größte Lücke bestand im Übergang von der individuellen zur institutionellen Einführung von KI.

Obwohl 97 % unseres Teams KI nutzt, ist es eine ganz andere Herausforderung, zentrale Geschäftsprozesse mithilfe von KI grundlegend und durchgängig neu zu gestalten.

Wir haben die naheliegenden Möglichkeiten schnell genutzt. Die schwierigere, wertvollere Arbeit – Arbeitsabläufe von Grund auf neu zu gestalten und KI-gestützte Tools durch strategische Orchestrierung miteinander kommunizieren zu lassen – verläuft langsamer und chaotischer, als ich erwartet hatte.

Intern nennen wir das den Übergang von „individueller KI“ zu „institutioneller KI im großen Maßstab“, und es ist unser Hauptfokus für 2026. Dafür sind eine gemeinsame Authentifizierungsinfrastruktur, funktionsübergreifende Datengrundlagen und ein grundlegendes Überdenken der Übergaben zwischen Teams erforderlich. Das ist Architekturarbeit, nicht nur Experimentieren.

Noch ein ehrliches Eingeständnis: Die Überlastung durch KI-Anbieter ist real. Die Anzahl der Tools, die behaupten, die KI-Transformation zu lösen, ist überwältigend. Eine weitere Lektion, die wir auf die harte Tour gelernt haben, ist, dass die Konsolidierung auf eine kleine Anzahl von Kernplattformen entscheidend ist, anstatt mehr als zehn Einzellösungen anzusammeln. Wir verfolgen jetzt die Nutzung, Zuverlässigkeit und den ROI jedes Tools und stellen diejenigen, die sich nicht integrieren lassen, aktiv ein.

Und der letzte Nachteil von KI: Durch die Bequemlichkeit, die KI schafft, ist es zu einer Abnahme der Verantwortlichkeit gekommen. Wenn KI schnell und problemlos Ergebnisse erzeugt, bringen Führungskräfte möglicherweise Dinge ohne echte menschliche Prüfung auf den Weg. Der Qualitätsmaßstab kann zugunsten der Geschwindigkeit sinken, wenn Führungskräfte nicht vorsichtig sind. Wenn KI zur Arbeit beiträgt, bleiben Menschen für deren Genauigkeit, Tonalität und Auswirkungen verantwortlich.

Wie KI den Bedarf an einem formalen Lehrplan verändert

Ich ging davon aus, dass die Entwicklung von Kompetenzen einen formalen Lehrplan erfordert, aber ich lag falsch. Jahrelang bestand das Standardvorgehen im Bereich Personal/L&D darin, eine Kompetenzlücke zu identifizieren, ein Schulungsprogramm zu entwickeln, es durchzuführen und den Abschluss zu messen.

KI hat dieses Modell für uns aufgebrochen. Die Technologie entwickelt sich so schnell weiter, dass ein herkömmlicher Lehrplan bereits veraltet wäre, sobald wir ihn fertigstellen könnten.

Wir haben ihn durch eine Lernphilosophie ersetzt, die sich eher an der Lerngeschwindigkeit als am Wissensbestand orientiert. Bei Zapier gibt es keinen formalen KI-Lehrplan. Stattdessen integrieren wir Lernen und Experimentieren mit KI in so viele bestehende Praktiken von Zapier wie möglich — aus Hack-Wochen wurden KI-Hack-Wochen, aus dem Onboarding wurde ein Einstieg in die KI-Kompetenz, und Peer-to-Peer-Frage-und-Antwort-Kanäle mit benannten KI-Power-Usern wurden zur Unterstützungsebene.

Die tiefere Erkenntnis ist, dass weniger wichtig ist, wie viel wir zu einem bestimmten Zeitpunkt wissen, als wie schnell wir lernen. Und die Voraussetzungen, die die Lerngeschwindigkeit maximieren — psychologische Sicherheit, eine Kultur des Experimentierens und das Teilen dessen, was funktioniert und was nicht — sind Bestandteile der Organisationskultur, die nicht jedes Unternehmen geschaffen hat.

Warum die KI-Transformation eine kulturelle Herausforderung ist

Brandon teilt

Wenn deine Kultur kein Experimentieren unterstützt — wenn Menschen sich beim Ausprobieren, Scheitern und Teilen nicht sicher fühlen — wird kein noch so umfangreiches KI-Toolset dich dorthin bringen, wo du hinwillst.

Die KI-Transformation ist eine Herausforderung für Menschen, keine technische. Jedes Unternehmen spricht über die KI-Transformation, aber nur wenige setzen sie erfolgreich um, weil sie sich zuerst auf die Tools konzentrieren.

Eine echte Transformation beginnt bei den Menschen, der Kultur und der Führung. Wenn deine Kultur kein Experimentieren unterstützt — wenn Menschen sich beim Ausprobieren, Scheitern und Teilen nicht sicher fühlen — wird kein noch so umfangreiches KI-Toolset dich dorthin bringen, wo du hinwillst.

Die Personalabteilung war im KI-Zeitalter selten wichtiger. Vieles von dem, worin wir ausgebildet sind — Personalplanung, Veränderungsmanagement und Führungskräfteentwicklung — ist heute wichtiger, nicht weniger.

Die Organisationen, die KI am schnellsten lernen werden, sind diejenigen, in denen Menschen sich sicher fühlen, Dinge auszuprobieren, die möglicherweise nicht funktionieren, diese Experimente offen zu teilen und öffentlich aus Fehlern zu lernen. Wenn deine Kultur Misserfolge bestraft oder Wissen hortet, werden KI-Tools dich nicht retten.

Wir haben ebenso viel Zeit darauf verwendet, sicherzustellen, dass diese kulturellen Komponenten vorhanden sind, wie auf die traditionelle Kompetenzentwicklung. Die Tools sind eine Grundvoraussetzung — die Kultur ist das Unterscheidungsmerkmal.

Warum das Leistungsmanagement neu gestaltet werden muss

Das Leistungsmanagement ist ein Bereich, der für eine KI-gestützte Zukunft aktiv neu gestaltet werden sollte. Der traditionelle Zyklus von Leistungsbeurteilungen — jährlich oder halbjährlich, rückblickend und stark vom Gedächtnis und den Schreibfähigkeiten einer Führungskraft abhängig — muss abgeschafft werden.

Bei Zapier haben wir bereits damit begonnen, dies auf mehreren Ebenen neu zu gestalten:

• Ebene 1 – Beweiserfassung (der „Blob-Notizen“-Workflow): Wir haben eine äußerst einfache Slack-Integration entwickelt. Wenn etwas Bemerkenswertes passiert – eine großartige Arbeitsleistung, ein Moment, in dem jemand Führungsstärke zeigt, ein Entwicklungsbereich –, reagiert eine Führungskraft oder ein Teammitglied mit einem bestimmten Emoji auf die relevante Slack-Nachricht (wir nennen das „Blob-Notizen“: 📝). Diese Reaktion löst einen Zapier-Workflow aus, der die Nachricht erfasst, sie mithilfe von KI zusammenfasst und einen übersichtlichen Leistungsnachweis in einem strukturierten Dokument protokolliert. Keine Formulare, kein Wechsel zwischen Anwendungen und kein Verlassen auf die Erinnerung Monate später. Wir erfassen Nachweise im Moment des Geschehens mit einem einzigen Klick auf ein Emoji.
• Ebene 2 – Erstellung von Beurteilungsentwürfen (der KI-Coach für Leistungsbeurteilungen): Wenn der Zeitpunkt für die Beurteilung gekommen ist, gibst du den Namen, die Jobstufe und die gesammelten Leistungsnachweise an. Die KI erstellt einen Entwurf für eine Beurteilung, die an unseren Wirkungskompetenzen ausgerichtet ist – unseren nach Jobstufe differenzierten Leistungsstandards – und verwendet konkrete Beispiele hervorragender Beurteilungen als Referenz. Das führt zu klareren, stärker auf Nachweisen basierenden und umsetzbareren Beurteilungen und reduziert die Belastung für Führungskräfte erheblich.
• Ebene 3 – Zielsetzung (der AMP-Zielcoach): Ein Chatbot unterstützt alle Mitarbeitenden dabei, in nur wenigen Minuten durch geführte Eingabeaufforderungen umsetzbare, messbare und sinnvolle Ziele festzulegen. Aus vagen Absichten werden klare, nachverfolgbare Ergebnisse.

Doch dabei handelt es sich weiterhin um die Einführung von KI – darum, das bestehende System besser funktionieren zu lassen. Die Chance zur Transformation ist weitaus größer.

Was wäre, wenn Leistungsnachweise kontinuierlich erfasst würden und passiv über alle Arbeitsoberflächen hinweg – nicht nur in Slack? Was wäre, wenn KI Muster in den Leistungsdaten eines gesamten Teams sichtbar machen könnte, die eine einzelne Führungskraft niemals erkennen würde? Was wäre, wenn Coaching zu Feedback in Echtzeit verfügbar wäre und in Slack auf Abruf bereitstünde – nicht nur vor einem geplanten Gespräch?

Wir bewegen uns in diese Richtung. Führungskräfte, die dieses System jetzt neu gestalten – und dabei die menschliche Verantwortung für die tatsächlichen Entscheidungen beibehalten –, werden bei Talentdichte und Mitarbeitererfahrung einen erheblichen Vorteil haben.

Wie KI Führungs- und Personalbesetzungsstrategien verändert

Für unsere KI-Transformation im gesamten Unternehmen, nicht nur im Personalbereich, haben wir keine neuen Stellen geschaffen. Wir haben keine Berichtslinien verändert. Das war eine sehr bewusste Entscheidung.

Stattdessen haben wir ein Personalmodell aus Zentrale und Außenstellen entwickelt. Die Zentrale, unser Kompetenzzentrum für KI-Transformation, ist ein kleines Team, das Standards festlegt, gemeinsam genutzte Tools verwaltet, unsere Bewertungskarte für die KI-Transformation pflegt und Teams dabei unterstützt, funktionierende Lösungen zu skalieren, ohne sie neu zu erfinden.

Die Außenstellen sind 11 Manager für KI-Transformation, die in die einzelnen Abteilungen eingebettet sind (Entwicklung, Vertrieb & Kundenbetreuung, Marketing, Support, Personal, Geschäftsleitung, Finanzen, Daten, Ökosysteme, Geschäftsabläufe, Recht). Jede Führungskraft ist dafür verantwortlich, pro Quartal mindestens eine Fallstudie zur KI-Transformation aus der eigenen Abteilung zu veröffentlichen.

Entscheidend ist, dass wir unsere Stellen für Ingenieurinnen und Ingenieure für KI-Automatisierung mit Personen aus unserem bestehenden Personalteam besetzt haben, weil diese bereits über Fachkenntnisse im Personalwesen verfügen. Damit zeigen wir der Organisation etwas, das unserer Vorstellung entspricht: Auch wenn es in dem Spektrum an Tätigkeiten, die wir ausüben, zu Umbrüchen kommen wird, setzen wir auf unsere vorhandenen Talente.

Eine Führungskraft im Personalwesen versteht intuitiv, welche problematischen Aspekte die Nutzung des Organigramms als Grundlage für Transformation mit sich bringt. Genau deshalb ist die zentrale Rolle der Personalabteilung bei dieser Arbeit so wichtig.

Außerdem haben wir die Vergütung vom 50. auf das 90. Perzentil angehoben – ein Konzept, das wir „Talentdichte“ nennen. Wenn KI dein Team deutlich produktiver macht, sollte der Wohlstand geteilt werden. Unser Kundenbetreuungsteam ist ein großartiges Beispiel: Spitzenkräfte erzielen außergewöhnliche Ergebnisse und werden entsprechend bezahlt.

Warum es wichtig ist, die durch KI erzielten Produktivitätsgewinne mit Teams zu teilen

Ich hoffe, dass sich Führungsteams fragen: „Was sollte mit dem wirtschaftlichen Wert geschehen, den KI-gestützte Teams schaffen?“ Ich hoffe, sie ziehen in Betracht, die zusätzliche Produktivität, die Teams durch kreatives Denken und die Neugestaltung ihrer Arbeit durch KI erzielen, mit ihnen zu teilen.

Unser Kundenbetreuungsteam hat seine durchschnittliche Bearbeitungszeit halbiert. Die Mitarbeitenden erzielen jetzt als Spitzenkräfte Ergebnisse, die in der Welt der Kundenbetreuung äußerst selten sind. Und sie werden entsprechend bezahlt – im obersten Zehntel des Marktes.

Das schafft eine gute Übereinstimmung. Wenn eine KI-Transformation von Menschen mehr verlangt – mehr Experimente, mehr Lernen und ein stärkeres Überdenken der eigenen Rollen –, dann sollte der daraus entstehende Vorteil ihnen zugutekommen und nicht nur der Bilanz. Ich glaube, dass Führungskräfte, die diese Übereinstimmung herstellen, in einer KI-gestützten Welt die besten Talente gewinnen und halten werden.

Fünf Wege, wie Führungskräfte eine KI-gestützte Transformation erfolgreich bewältigen können

Hier sind fünf Dinge, über die Führungskräfte bei der Navigation durch die KI-Transformation nachdenken sollten (einige davon mögen kontraintuitiv klingen):

1. Beginne mit der Kultur, nicht mit den Werkzeugen. Führe eine Bestandsaufnahme durch: Gibt es ein starkes Gefühl psychologischer Sicherheit? Vertrauensvolle Führung? Eine echte Kultur des Experimentierens? Diese kulturellen Faktoren sind mindestens genauso wichtig wie die Fähigkeiten. Sie werden dir bei der Entwicklung von Kompetenz den Rücken stärken – oder dir Gegenwind bereiten.
2. Betrachte KI als Werkzeug, nicht als Ergebnis. Das gilt für Technologie im Allgemeinen. Technologien sind Werkzeuge – Medien –, also Mittel, um Dinge zu erledigen. Wenn du auf diese Weise über KI nachdenkst, hörst du auf, sie um ihrer selbst willen zu verfolgen, und beginnst stattdessen zu fragen: „Welches Problem löst das, und wie sieht ‚besser‘ für die beteiligten Menschen aus?“
3. Veröffentliche deine Leitplanken frühzeitig. Ohne klare Grenzen schränken sich Menschen stärker ein als nötig. Das begrenzt die Kreativität. Das Erste, was wir nach unserem Code Red getan haben, war, Richtlinien für die KI-Nutzung zu entwickeln. Dadurch wurde mehr Experimentieren ermöglicht, nicht weniger.
4. Bestimme eine einzelne verantwortliche Führungskraft. Kein Komitee. Keine Arbeitsgruppe, die sich monatlich trifft. Eine einzelne Person, die für die KI-Transformation verantwortlich ist und die Befugnis hat, Prioritäten zu setzen und Ressourcen zuzuweisen. Bei Zapier bin das ich – und die klare Verantwortung hat uns von verstreutem Experimentieren zu koordinierter Transformation geführt.
5. Setze die „Dreierregel“ durch. Wenn dein Team etwas dreimal manuell erledigt, automatisiert es dies beim vierten Mal. Oder es begründet, warum es nicht automatisiert werden kann oder sollte. Dadurch entsteht eine kulturelle Norm: Automatisierung ist kein Wunschdenken – sie wird erwartet. Außerdem entwickelt das Team dadurch die Fähigkeit, wiederholbare Aufgaben zu erkennen – der erste Schritt zur Neugestaltung der Arbeit.

Und noch ein zusätzlicher Hinweis: Veröffentliche dein Vorgehensmodell als quelloffenes Projekt. Teile, was du lernst. Wenn Fortschritte offen geteilt werden, beschleunigt das die Entwicklung des gesamten Feldes. Bei der KI-Transformation hilft ein quelloffener Ansatz uns allen, gemeinsam schneller zu lernen.

Bleib auf dem Laufenden

Du kannst die Arbeit von Brandon Sammut auf LinkedIn verfolgen. Sieh dir auch Zapier's Rahmenwerk für die KI-Transformation an.

Weitere Experteninterviews folgen bei People Managing People!