Autor und KI-Experte fordert Organisationen auf, vom „Human In The Loop“ zum „Human On The Loop“ zu wechseln

Ich habe außerdem mehrere Bücher über Management und Führung geschrieben, darunter Management 3.0, Managing for Happiness und zuletzt Human Robot Agent, das sich mit Führung im Zeitalter der KI beschäftigt.

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Warum Führung nicht mehr bedeutet, die klügste Person im Raum zu sein

Mit KI wird Führung gleichzeitig ausgehöhlt und neu aufgebaut.

Ich dachte früher, Führung bedeute, die klügste Person im Raum zu sein. Aber heutzutage ist KI in etwa 90% der Themen die intelligenteste Instanz im Raum.

Führung bedeutet heute, die richtigen Fragen zu kennen, die passenden Rahmenbedingungen zu setzen und zu wissen, wann man eingreifen muss. Das ist schwieriger als die Antworten zu kennen.

Warum KI vom Menschen-in-der-Schleife zum Menschen-auf-der-Schleife wechseln muss

Ich setze meine berufliche Zukunft auf agentische Organisationen. Ja, das habe ich öffentlich gesagt und ich meine es ernst.

Die Teile des Managements, die sich hauptsächlich mit der Steuerung von Informationsflüssen, Genehmigungen und Entscheidungsprozessen beschäftigen? Die lösen sich gerade auf. KI kann Informationen verarbeiten, Optionen generieren und Arbeitsabläufe schneller ausführen, als jeder Manager sein Postfach kontrollieren könnte.

Seit Jahrzehnten leiten Organisationen alle Intelligenz – menschliche wie künstliche – durch menschliche Flaschenhälse. Selbst heute arbeiten die meisten „KI-gestützten“ Unternehmen damit, dass Mitarbeitende den ganzen Tag ChatGPT nutzen, clevere Prompts in Slack-Kanälen teilen und KI-Erfolge in Meetings feiern. Aber jede KI-Interaktion beginnt und endet immer noch beim Menschen. Die KIs sprechen nie miteinander. Sie führen nichts eigenständig aus.

Das nennt man Menschen-in-der-Schleife. Und es ist eine massive Einschränkung. Alles bremst auf die Geschwindigkeit des langsamsten Flaschenhalses.

KI-native Wettbewerber arbeiten anders. Sie setzen KI-Agenten ein, die ganze Wertströme abdecken, während Menschen sich auf Strategie, Ethik und Spezialfälle konzentrieren. Der Unterschied im Durchsatz ist enorm.

Die Quintessenz: Manager schaffen keinen Wert, indem sie „in der Schleife“ sind.

Die Veränderung, die ich befürworte, ist Menschen-auf-der-Schleife. Lass KI-Agenten Arbeitsabläufe eigenständig abwickeln, während Menschen sich auf strategische Richtung, Ethik und die schwierigen Urteile konzentrieren, die Maschinen nicht treffen können. Unterschiedliche Intelligenzen, unterschiedliche Geschwindigkeiten, unterschiedliche Infrastruktur.

Wie Muster und Methoden in der KI leben können (anstatt in dir)

Ich erzähle Ihnen von meinem „AlphaZero“-Moment.

Letzten Monat hatte ich acht Gespräche mit Leser:innen meines Substacks. Ich habe mein Job-to-Be-Done, also die tatsächlichen Probleme meiner Zielgruppe, verfeinert. Ich habe alle Transkripte heruntergeladen, in Google Drive gespeichert, mir eine JTBD-Fähigkeit aus einem öffentlichen Marketplace geholt und Claude gebeten, alles zu analysieren.

Claude hat das gesamte Ritual durchgeführt: funktionale Bedürfnisse, emotionale Bedürfnisse, soziale Bedürfnisse, das ganze Christensen-Framework. Anschließend wurde ein Bericht generiert. Ich bat Claude, diesen Bericht in eine neue, speziell für meinen Substack optimierte Fähigkeit zu verwandeln – einen JTBD-Evaluator, der künftige Artikeldrafts bewerten und mir sagen kann, wie gut sie zu den Pain Points und Gains meiner Leser:innen passen.

Zwanzig Minuten Arbeit. Vielleicht weniger. Und das könnten Sie auch mit Ihrem Team oder Ihren Kunden tun.

Ich saß da und stellte fest: Clayton Christensens Framework lebt nicht mehr in meinem Kopf, es lebt jetzt in Claude. Ich muss nicht wissen, wie es funktioniert. Claude führte die Analyse auf menschliche Weise durch, nutzte menschliche Sprache und folgte menschlich entworfenen Mustern. Ich war nur der Orchestrator, der einem Agenten eine Aufgabe gab.

Wenn Muster und Praktiken im Agenten statt in dir selbst leben, verschiebt sich etwas Grundlegendes. Fähigkeiten sind die neuen Muster und Praktiken. Die Frage ist nun: "Wenn der Agent einen Fehler macht, merke ich es?"

Warum Produktivitätstheater das Potenzial von KI behindert

Die größte Hürde zwischen dem Versprechen von KI und den tatsächlichen Ergebnissen? Produktivitätstheater. Ganz einfach.

Das Muster ist überall zu finden: Führungskräfte besuchen eine Konferenz, nicken bei der Keynote und plötzlich sind sie "ganz auf KI eingeschworen." Sie implementieren Microsoft Copilot oder irgendeinen internen Chatbot mit einem heldenhaften Namen sowie ein Dashboard, das niemand verlangt hat. Sie erzählen den Teams, dass dies ein goldenes Zeitalter der Produktivität einläutet.

Was passiert? Kollegen schicken KI-Notizenmacher in Meetings, an denen sie nicht teilnehmen. Bots generieren Zusammenfassungen, die niemand liest. Menschen antworten automatisch mit inhaltslosen Absätzen. KI-generierte Rechercheberichte vermehren sich wie TikTok-Videos. Präsentationen blühen auf und verschwinden wieder auf geteilten Laufwerken. Niemand liest irgendetwas. Alle fassen nur Zusammenfassungen zusammen und übersetzen Übersetzungen.

Auch die Medien haben es bemerkt. Schlagzeilen wie "Mehrheit der CEOs alarmiert, da KI keine finanziellen Vorteile bringt" und "KI-Generiertes Arbeitsschrottgut zerstört die Produktivität" häufen sich seit Monaten.

Unternehmen streuen KI über defekte Arbeitsabläufe – und das merkt man.

Dort, wo echte Beschleunigung passiert — Novartis verkürzt die Auswahl von Studienstandorten von Wochen auf Stunden, Versicherungen automatisieren 400.000 Schadensfälle von dreiwöchigen Bearbeitungszeiten auf Minuten, Einzelentwickler veröffentlichen komplette Full-Stack-Apps innerhalb eines Wochenendes — ist das Muster klar. Diese Workflows wurden nicht nur 10% schneller. Sie sind komplett zusammengebrochen. Jahre wurden zu Wochen. Wochen wurden zu Minuten.

Wie Technostress KI-Einführung und Produktivität beeinflusst

Ich abonniere allein bei Substack über 100 KI-Newsletter. Jede neue Tool-Ankündigung löst dieselbe Reaktion aus: ein kleiner Anflug von Angst, gefolgt vom Drang, nachzuschauen. Multipliziert das mit dreißig Ankündigungen pro Woche – und ich habe nichts mehr gelernt, sondern gezittert. Ich habe meine To-Do-Liste gedoomscrollt wie ein LinkedIn-Newsfeed.

Ich war überrascht, wie schnell sich mein Nervensystem auf die ständige Teilaktivierung eingestellt hat – und wie destruktiv das war.

Technostress. FOBO — Angst, obsolet zu werden (Fear Of Becoming Obsolete). Ich habe tatsächlich ChatGPT, Gemini und Claude gegeneinander antreten lassen, um darüber zu debattieren, wie man mit dem durch sie verursachten Problem umgeht. Fair ist fair, oder?

Die kontraintuitive Erkenntnis für mich war: Je mehr Sie "auf dem neuesten Stand" sind, desto einfacher sind Sie zu ersetzen. Wenn Ihr Wert darin besteht, die neuesten Funktionen von Claude Code zu kennen, sind Sie genau so viel wert wie ein 20$/Monat-Abo. Nichts verliert so schnell an Wert wie KI-Wissen.

Im Zeitalter der KI ist Gelassenheit ein Alleinstellungsmerkmal.

Warum das Beherrschen weniger KI-Tools ein strategischer Vorteil ist

Tool-Kompetenz ist das falsche Spiel. Führungskräfte sollten sich auf Immunität gegenüber Tools fokussieren. Ihr Wettbewerbsvorteil besteht darin, mit weniger Technologien Wert zu schaffen, als es Ihre Angst nahelegt.

Das gesagt, hier sind die Tools, die ich täglich benutze:

• Claude (Anthropic) — Meine bevorzugte KI. Ich nutze Claude Projects umfassend und habe individuelle Skills als Markdown-Dateien definiert. Ich habe eine persönliche Ghostwriter-Fähigkeit, einen JTBD-Bewerter, einen Format-Verbesserer, einen SEO-Optimierer und einen Marketing-Bewerter entwickelt. Claude ist mein Denkkumpan, Redakteur, Analyst und gelegentlich mein Therapeut, wenn der neueste KI-Launch meinen Cortisolspiegel in die Höhe treibt. Einschätzung: das beste Modell für logisches Denken bei der Arbeit an langen Texten. Die Projekte mit Skills haben meinen Workflow mehr verändert als jede andere einzelne Funktion im KI-Bereich.
• ChatGPT (OpenAI) — Ich nutze es als zweite Meinung. Bei besonders wichtigen Problemen verwende ich mehrere Modelle und lasse sie gegenseitig die Rückmeldungen bewerten. ChatGPT eignet sich auch gut für schnelle, strukturierte Analysen. Ich veranstalte KI-Debatten zwischen ChatGPT, Gemini und Claude und veröffentliche die Ergebnisse.
• Gemini (Google) — Die dritte Stimme in meinen Multi-Modell-Debatten. Praktisch, weil mein gesamter Arbeitsbereich in Google liegt und es somit nativen Zugriff auf meine Dokumente und E-Mails hat. Schnippischer als die anderen beiden, was mir gefällt.
• Make — Mein Rückgrat der Automatisierung. Ich habe Workflows erstellt, die Claude mit meiner Content-Pipeline verbinden: Artikeldrafts durchlaufen Formatprüfungen, SEO-Analysen, die Erstellung von Social-Media-Posts und Newsletter-Verteilung. Hier findet Workflow-Komprimierung statt.
• Nano Banana Pro — Für KI-Bilderzeugung. Ich habe keine Ahnung, wie das Modell es schafft, solche großartigen Bilder zu generieren. Es funktioniert einfach.

Wie Claude Projects meinen Workflow revolutioniert hat

Mein Lieblingstool ist Claude Projects mit individuellen Skills. Ohne Konkurrenz.

Deshalb: Ein Claude Skill ist eine Markdown-Datei, die Claude beibringt, wie er eine bestimmte Aufgabe ausführen soll. Jeder Skill enthält meine Vorlieben, meine Standards und mein angesammeltes Urteilsvermögen.

Was ist daran anders als nur ein Prompt? Beständigkeit und Ansammlung. Jeder Skill, den ich baue, verbessert den nächsten. Sie werden zu einem System, einem verbundenen Satz kodifizierter Fachkenntnisse, die mit der Zeit multipliziert werden.

Meine Frameworks leben jetzt in den Agenten. Das ist sowohl aufregend als auch beängstigend. Aufregend, weil ich zehnmal schneller bin. Beängstigend, weil ich die Fähigkeit verliere zu beurteilen, ob der Agent es richtig macht, wenn ich das zugrunde liegende Handwerk nicht weiter übe.

Wie man ein agentisches Beratungsgremium erstellt

Für Strategie und Entscheidungsfindung nutze ich einen „agentischen Beratungsgremium“-Ansatz. Wenn ich vor einer strategischen Entscheidung stehe, stelle ich Claude, ChatGPT und Gemini die gleiche Frage und lasse sie jeweils die Antworten der anderen kritisieren.

Dadurch erhalte ich drei verschiedene analytische Perspektiven sowie die Reibung durch Meinungsverschiedenheiten – genau das, was ein gutes Beratungsgremium bieten sollte. Die Debatten sind oft strenger als Gespräche, die ich mit menschlichen Beratern geführt habe.

Warum die meisten Organisationen nicht KI-bereit sind

Ich verbringe viel Zeit damit, über KI-Kompetenz für meine Leser und die Organisationen, die ich berate, nachzudenken.

Hier ist meine ehrliche Meinung: Die meisten KI-Kompetenzprogramme sind Müll. Sie bringen den Leuten bei, welche Knöpfe man in ChatGPT drücken muss, und nennen das „Weiterqualifizierung“. Das ist, als würde man jemandem beibringen, wie man einen Hammer benutzt, und ihn Architekt nennen.

„KI-bereit“ bedeutet drei Dinge:

1. Verstehen, was KI auf konzeptioneller Ebene leisten kann und was nicht – es geht nicht darum, Funktionen auswendig zu lernen, die sich nächsten Monat ändern, sondern zu begreifen, was Mustererkennung, Sprachgenerierung und agentische Workflows für die eigene Arbeit bedeuten.
2. Herauszufinden, welche Workflows grundsätzlich um KI herum neugestaltet werden sollten, anstatt sie nur damit zu überstreuen.
3. Urteilsvermögen anwenden, um zu erkennen, wann die KI falschliegt. Dafür muss das eigene Fachwissen aufrechterhalten werden.

Warum Fachleute nicht abhängig von KI werden dürfen

Ich habe Angst, eines Tages aufzuwachen und nicht mehr schreiben oder kritisch denken zu können, weil ich meine kognitiven Muskeln zu lange an Agenten delegiert habe. Der einzelne zupackbare Hals wird zu einem einzelnen verkümmerten Muskel.

Ich arbeite aktiv dagegen an. Ich verfasse immer noch jeden Artikel selbst. Ich lese weiterhin physische Bücher. Ich denke nach, bevor ich Claude bitte, meine Arbeit zu überprüfen – nicht erst danach. Aber der Sog in Richtung Abhängigkeit ist real und stetig vorhanden.

Ich habe Angst, zu jemandem zu werden, vor dem ich andere warne: jemand, der nach außen hin produktiv ist, aber still und leise die Fähigkeit zur eigenen Gedankenleistung auslagert. Diese Angst ist nützlich. Sie hält mich im Training.

Und ich werde es nicht zulassen, dass es passiert.

Warum Führungskräfte auf die Realität von KI reagieren müssen

Hören Sie auf, Tools hinterherzujagen. Stabilisieren Sie Ihre Prinzipien, begrenzen Sie Ihre Ausführung und setzen Sie Ihrer Neugier ein Zeitlimit.

Das ist mein Ratschlag in einem Satz. Hier ist die längere Version:

Während der Kreditkrise 2008 habe ich einmal meinen CEO an den Schultern gepackt. Im wahrsten Sinne des Wortes. Das Unternehmen raste direkt auf eine finanzielle Wand zu. Die Einnahmen sanken, die verbleibende Zeit schrumpfte. Und er erstarrte einfach, wie ein Reh im Scheinwerferlicht, und bereitete sich gelassen darauf vor, durch Untätigkeit das gesamte Unternehmen in den Abgrund zu führen.

Ich sagte zu ihm: „Wach auf, um Gottes willen! Unsere Zeit läuft uns davon. Wir müssen handeln.“

Er tat es. Später dankte er mir.

An diesen Moment muss ich immer denken, wenn mir eine Führungskraft sagt, „KI bringt keine Rendite.“ Natürlich nicht – nicht so, wie Sie es machen. Sie behandeln KI wie einen Notizen-Assistenten, obwohl Sie sie als Motor zur Neugestaltung von Arbeitsabläufen begreifen sollten. Sie schicken Brainstorming-Ideen in Komitees zur Genehmigung, anstatt den Menschen die Erlaubnis zum Experimentieren zu geben.

Wenn Ihre Führung die Einführung von KI zu einer Vorschlagsbox und einem Governance-Prozess macht, muss jemand sie wachrütteln, bevor sie die Organisation in den Abgrund führen.

Warum die überlebenden Organisationen agentisch sein werden

Mit Blick auf das, was kommt: KI macht jede Fachkraft zu einer Ein-Personen-Arbeitskraft – ob sie will oder nicht. Diejenigen, die lernen, KI-Agenten zu steuern, ihr eigenes Urteilsvermögen zu bewahren und echten Wert mit minimalem Aufwand zu liefern, werden florieren.

Die Organisationen, die überleben, werden agentisch sein – Zwei-Spur-Systeme, in denen KI die Ausführung in Maschinen-Geschwindigkeit übernimmt, während sich Menschen auf Strategie, Ethik und die wirklich schwierigen Probleme konzentrieren.

Die Unternehmen, die weiterhin alle Intelligenz durch menschliche Engpässe schleusen, werden wahrscheinlich zu spät merken, dass ihre Wettbewerber bereits Umgehungsstraßen bauten, während sie selbst noch im Stau standen.

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