CPO bei explosiv wachsendem KI-Startup teilt ihre Erkenntnisse über die Implementierung von KI in Hyperwachstumsumgebungen
Katie Burke ist Chief People Officer bei Harvey, einem KI-Unternehmen, das die Arbeitsweise in der Rechts- und Dienstleistungsbranche verändert. Zuvor war sie CPO bei HubSpot — das Führen von People-Teams in Hyperwachstumsumgebungen ist also ihre Paradedisziplin.
Wir haben uns mit Katie zusammengesetzt, um zu verstehen, wie sie KI genau dafür einsetzt. Das hat sie dazu gesagt.
Von der CPO bei Hubspot zur Leitung des „Glue“-Teams bei Harvey
Ich bin Chief People Officer bei Harvey. Ich leite das, was wir intern das „Glue“-Team nennen, das Recruiting, Personalwesen, Marketing, Business Technology und Kundeneinbindung umfasst.
Harvey ist KI für die juristische und professionelle Dienstleistungsbranche, und ich bin seit etwa einem Jahr hier. Davor war ich Chief People Officer bei HubSpot und habe dort fast zwölf Jahre gearbeitet. Während dieser Zeit hatte HubSpot das Glück, weltweit für unsere Unternehmenskultur anerkannt zu werden.
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Ich bin eine etwas unkonventionelle Führungskraft im Personalbereich, weil ich meine Karriere im Marketing begonnen habe und jetzt ein bisschen von beidem machen kann. Was die Führung betrifft, ist der gemeinsame Nenner aller Organisationen, für die ich gearbeitet habe, das schnelle Tempo – ich gedeihe in einer Welt, in der man ein wenig Struktur und Prozesse zu Unternehmen und Teams im Hyperwachstum hinzufügen kann.
Im HR-Bereich ist die größte grundlegende Veränderung in einer KI-zentrierten Welt die Verschiebung vom Denken in ‘Headcount-Planung’ hin zu ‘zu erledigende Arbeit’ und das Überdenken der Einheiten, um diese zu erreichen. Es geht nicht mehr darum, mit welcher Kombination aus Vollzeitkräften, Vertragspartnern und Agenturarbeit der Umfang abgedeckt wird; vielmehr steht im Vordergrund, welche Arbeit von Menschen erledigt wird, wo wir Effizienzsteigerungen durch KI sehen und welche Funktionen sich im neuen Modell grundlegend wandeln werden.
Warum sich die Headcount-Planung in einer KI-zentrierten Welt verändert – und wie man sich anpasst
Im HR-Bereich ist die größte grundlegende Veränderung in einer KI-zentrierten Welt die Verschiebung vom Denken in „Headcount-Planung“ hin zu „zu erledigende Arbeit“ und das Überdenken der Einheiten, um diese zu erreichen. Es geht nicht mehr darum, mit welcher Kombination aus Vollzeitkräften, Vertragspartnern und Agenturarbeit der Umfang abgedeckt wird; vielmehr steht im Vordergrund, welche Arbeit von Menschen erledigt wird, wo wir Effizienzsteigerungen durch KI sehen und welche Funktionen sich im neuen Modell grundlegend wandeln werden.
Insofern ist es Teil unserer Aufgabe, der Organisation realistisch zu helfen einzuschätzen, wann die Einführung nur geringe Effizienzgewinne bringt – und wann wir grundlegende Veränderungen bei den benötigten Mitarbeitenden sehen werden.
Ich denke, die Frage nach dem Zeithorizont ist wahrscheinlich die schwierigste. Man muss realistisch sein und auf Basis der Modellleistung, der Iteration und der organisatorischen Einführung von KI vorhersagen – da alle drei Faktoren entscheidend sind.
Vor zehn Jahren hätte ich in der Regel einen Dreijahres-Headcount-Plan skizziert. Natürlich habe ich ihn das Jahr über angepasst und regelmäßig aktualisiert – aber der Punkt ist, es war machbar, eine grobe Schätzung für die Headcount-Planung auf drei Jahre hinaus zu machen. Heute hingegen gestalten alle die Headcount-Planung agiler,
Bei Harvey arbeiten wir derzeit mit der Finanzabteilung an einem groben Einjahresplan, aber realistisch gesehen werden die meisten wichtigen Planungsarbeiten in vierteljährlichen Intervallen erledigt. Und wir beobachten die gleiche Entwicklung bei unseren Kunden. Früher planten sie drei Jahre im Voraus, jetzt passen sie ihre Pläne viel regelmäßiger an.
Die meisten Organisationen bauen Erwartungen an Produktivität und Effizienz durch KI in ihre Ansätze ein. Aber es ist schwieriger, realistisch einzuschätzen, wo nicht nur Effizienzgewinne zu erwarten sind, sondern auch ganze Teams oder geschäftliche Bedürfnisse sich durch KI komplett verändern werden.
Daher empfehle ich, Flexibilität in Ihren Gesamtansatz einzubauen und deutlich agiler in Ihrer Planungsmethodik zu werden. So profitieren Sie von den großen Verbesserungen, die durch Technologie erzielt werden, stehen aber bei der Personalbesetzung oder bei geschäftlichen Anforderungen nicht plötzlich massiv im Rückstand.
Ich empfehle, Flexibilität in den Gesamtansatz einzubauen und die Planung im ganzen Unternehmen deutlich agiler zu gestalten. So profitieren Sie von den großen technischen Fortschritten, geraten aber nicht massiv ins Hintertreffen bei der Personalplanung oder Geschäftsentwicklung.
Einblicke in Harveys internen KI-Tech-Stack für Skalierung der Abläufe
Das ist unser interner Tech-Stack bei Harvey:
- Google Workplace als Online-Kollaborationstool für E-Mails usw.
- Slack als internes Kommunikationstool
- Zoom für Meetings
- Notion als Projektmanagement-Tool für Dokumentation
- Ashby für Recruiting
- Glean zum Durchsuchen von Dokumenten und als Workforce-Management-Software
- AIR zur Identifizierung und zum Taggen von Markenassets
- Tenor als Performance-Management-Software für Check-ins
- Harvey für Übersetzungen, tiefgehende Recherche, Entwürfe und zur Speicherung wichtiger Dokumente als Dokumentenmanagementsystem
Wir sind gerade dabei, zusätzlich einige spezifische KI-Tools zu unserem Stack hinzuzufügen. Und weil wir ein Multi-Model-Unternehmen sind, nutzen wir Gemini, Claude und ChatGPT — sowohl einzeln als auch für Tests von Harvey-Ergebnissen über unser Legal-Research-Team.
Auch unser Recruiting-Team experimentiert viel, um ihren zukünftigen Tech-Stack für das nächste Jahr auszuarbeiten — wir werden noch mehr darüber berichten, wie wir in diesem Bereich Innovationen vorantreiben.
Praxisnahe KI-Workflows, die Zeit sparen und Teams im Hyperwachstum skalieren
Einer meiner Lieblings-Workflows, der auf einer Kombination aus Automatisierung und KI basiert, hilft uns dabei, unsere internen Slack-Kanäle, die wir für die interne Zusammenarbeit nutzen, zu schließen, wenn ein Kandidat sein Angebotsschreiben in Ashby offiziell unterschreibt.
Dieses Ereignis löst dann mehrere weitere Aktionen aus, beispielsweise wird das Startdatum im Kalender des jeweiligen Managers eingetragen, die IT wird über den Kandidaten, den Standort und das Startdatum informiert und einige Onboarding-Workflows für den Kandidaten werden automatisch angestoßen. Das erleichtert etwas, das wir sehr häufig machen – das Recruiting im Hyperwachstum – erheblich bei der globalen Skalierung.
Hier sind noch ein paar weitere Beispiele, wie wir unseren internen Tech-Stack nutzen:
Unsere größte Veränderung war es, Glean zu unserem Stack hinzuzufügen. Wir wachsen bei Harvey super schnell, daher war es für uns entscheidend, dass Mitarbeitende in Sekundenschnelle in Slack und Google Docs genau das finden, was sie brauchen. Das hat uns enorm viel Zeit gespart.
- Glean: Unsere größte Veränderung war es, Glean zu unserem Stack hinzuzufügen. Wir haben einen kleinen Testlauf gemacht, um sicherzustellen, dass der Anwendungsfall für uns funktioniert und uns Zeit spart. Wir wachsen super schnell bei Harvey, daher war es entscheidend, dass Mitarbeitende in Sekundenschnelle in Slack und Google Docs genau das finden, was sie brauchen. Das hat uns enorm viel Zeit gespart. Ich persönlich habe bereits große Unterschiede beim Suchen von Dateien über Teams und Standorte hinweg bemerkt oder wenn ich schnell Kontext zu etwas brauche, ohne jemanden in einem Meeting zu stören.
- Slack: Unser VP Marketing hat ein eigenes GPT eingerichtet, das Entwürfe für Kommunikationsinhalte von Führungskräften ausarbeitet, sodass wir bei zukünftigen Entwürfen von früheren Versionen lernen. Das spart unserem Team Stunden bei den ersten Entwürfen.
- Tenor: Aktuell befinden wir uns mitten in Performance-Check-ins und nutzen ein Tool namens Tenor, um uns auf Feedbackgespräche vorzubereiten. Man kann Kontext hochladen und live üben, um direktes Feedback zu bekommen, was die Check-ins und hoffentlich auch das Feedback für das Team verbessert.
- AIR: AIR ist extrem hilfreich für die schnelle Identifikation und das Taggen unserer internen Markenassets.
- Harvey: Wir nutzen unsere eigene Harvey Plattform für Übersetzungen, tiefgehende Recherche, Entwurfserstellung und auch zum Speichern wichtiger Dokumente, um sie leichter abfragen und sicher zugänglich zu machen. Unser Vault-Feature war hilfreich bei Dingen wie der Recherche, wie viele unserer Kundenverträge an Datum X erneuert werden oder wie viele Mitarbeiterverträge Klausel Y enthalten. Das erspart unserem Team und der Rechtsabteilung jeden Monat Stunden, wenn nicht Tage. Auch für Entscheidungsprozesse nutze ich oft Harvey, um herauszufinden, welche Gegenargumente es zu einer bestimmten Änderung geben könnte, bevor wir sie ausrollen. Wenn es gut genug für Prozessanwälte ist, kann es mit Sicherheit auch das interne Change Management deutlich verbessern, bevor wir Änderungen kommunizieren!
Die richtige Frage ist nicht: „Wo kann man AI in bestehende Prozesse einfügen?“ sondern: „Wie kann man bestehende Prozesse so überdenken, dass Arbeit merklich leichter wird?“
Die richtige Frage ist nicht: „Wo kann man AI in bestehende Prozesse einfügen?“ sondern: Wie kann man bestehende Prozesse so überdenken, dass Arbeit merklich leichter wird?
Wie lässt sich AI-Kompetenz in einer Organisation stärken?
AI-Kompetenz ist für uns ein wenig anders gelagert, weil Harvey ein AI-Unternehmen ist. Deshalb verbringen wir im Bewerbungsprozess viel Zeit damit, Menschen auszuwählen, die bereits eine gewisse AI-Kompetenz, Offenheit und Interesse mitbringen. Es ist aber erwähnenswert, dass einige der Methoden, wie wir intern AI-Kompetenz aufbauen, die gleichen sind, die wir auch unseren Kunden empfehlen:
- Wir veranstalten Frühstücke, die von unserem AI-Forschungsteam moderiert werden und sich auf AI fokussieren. Es wird ausdrücklich erwähnt, dass keine Expertise notwendig ist, um teilzunehmen – alle sollen in einer entspannten Atmosphäre dazulernen können.
- Wir haben Jurist:innen im Team, die sich Strategische Business Development Specialists und Legal Product Specialists nennen – sie bieten Deep Dives zu Fachbereichen oder Regionen an, mit konkreten Beispielen, wie man Harvey in ihren Fachgebieten am besten einsetzt. Außerdem haben sie freundlicherweise Lunch-&-Learn-Sessions für unser Recruiting-Team und das Executive Operations Team angeboten, damit beide Gruppen besseren Kontext bekommen, wie sie Harvey für ihre Arbeit nutzen können.
- Wir teilen regelmäßig konkrete Prompts, die genutzt wurden, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen – letzte Woche hat unser CEO mir ein Beispiel für tiefe Recherche gegeben und unser VP Product einen Prompt, mit dem sein Product Operations Team interne Anfragen im Knowledge Management System bearbeitet. Das Teilen von Best Practices hilft definitiv und bringt auch mehr Offenheit dafür, Hilfe zu erfragen, wenn jemand Unterstützung braucht.
Erfahrungen zur Einführung von KI in schnell wachsenden Unternehmen
Warum die Einführung von KI mit der Führungsebene beginnen muss
Es gibt die Vorstellung, dass KI vor allem von jüngeren Mitarbeitenden genutzt oder dort am effektivsten ist. Das entspricht nicht meinen Beobachtungen.
Etwa 20 % der Personen, die Harvey wöchentlich verwenden, sind Partner. Es wird immer deutlicher, dass Organisationen, die Wert darauf legen, dass auch Führungskräfte KI aktiv einsetzen und sie in ihre betrieblichen Abläufe einbauen, bei der Einführung deutlich erfolgreicher sind als Unternehmen, die nur schrittweise Veränderungen angehen oder sich auf eine Einführung von unten nach oben verlassen.
Wenn Sie KI-Tools einführen, nehmen Sie sich die Zeit, Ihr Führungsteam zuerst oder parallel zum Rest der Organisation einzubinden. Der Erfolg von KI hängt genauso sehr von exzellentem Change Management wie von Technologie ab.
Warum Führungskräfte die Einführung von KI mit Anreizen und nicht mit Druck fördern sollten
Denken Sie daran, stärker auf Anreize (Karotte) als auf Druck (Stock) zu setzen. Ich bin fest davon überzeugt, dass die erfolgreichsten Unternehmen zeigen, was mit KI möglich ist, indem sie Ergebnisse liefern und als Vorbild vorangehen – anstatt auf Angst zu setzen. Sie als Führungskraft im Personalbereich haben die Verantwortung, diesen Wandel aktiv mitzugestalten.
Warum „Aha“-Momente entscheidend für eine erfolgreiche KI-Einführung sind
Im Moment ist eine der größten Herausforderungen bei der Einführung von KI, Mitarbeitende zu ihrem ersten „Aha“-Moment zu bringen. Das gilt intern ebenso wie bei der Einführung von Harvey in Unternehmen. Mitarbeitende müssen an einen Punkt gelangen, an dem sie nicht nur denken „KI ist cool“, sondern wirklich erkennen: „So kann mir KI dabei helfen, meinen Job besser zu machen.“
Im Moment ist eine der größten Herausforderungen bei der Einführung von KI, Mitarbeitende zu ihrem ersten „Aha“-Moment zu bringen.
Das bedeutet, Menschen dabei zu unterstützen, relevante Anwendungsfälle für ihren spezifischen Fachbereich und ihre Region zu finden. Hat man diesen Moment erreicht, fällt es viel leichter, Offenheit für Neues zu schaffen.
Warum Unternehmen über Angst-Narrative bei KI hinausgehen müssen
Ebenso wichtig ist es, die Erzählung der Angst zu überwinden.
Viele Menschen haben Angst davor, KI auszuprobieren, weil sie sich um den Ersatz ihrer Arbeitsplätze sorgen. Ich finde, wir müssen besser vermitteln, wie KI die Arbeitswelt tatsächlich verbessern kann. Wir sollten mehr Raum schaffen für Schulungen und Mentoring.
Viele Menschen haben Angst davor, KI auszuprobieren, weil sie sich um den Ersatz ihrer Arbeitsplätze sorgen. Ich finde, wir müssen besser vermitteln, wie KI die Arbeitswelt tatsächlich verbessern kann. Wir sollten mehr Raum schaffen für Schulungen und Mentoring.
Ich habe dazu ein paar hilfreiche Beispiele gesehen:
- Räume schaffen, in denen die Grundlagen des Promptings vermittelt werden und praxisnahe Anwendungsfälle für die jeweilige Rolle gezeigt werden.
- Trainings unterhaltsam und spannend gestalten statt verpflichtend und altmodisch. Die erfolgreichsten Einführungen machen die Einführung von Harvey für die gesamte Organisation relevant und holen die Führung dabei aktiv ins Boot.
- Eine Kultur des Ausprobierens schaffen. Es ist wichtig, zu vermitteln, dass das Ziel das Experimentieren ist – und nicht, beim ersten Versuch alles perfekt zu machen.
- Reverse Mentoring nutzen. Ich lerne oft bessere Prompts oder Anwendungsfälle von unseren jüngeren Mitarbeitenden und bin sehr dankbar dafür.
Vermeiden Sie schrittweise Ansätze bei der Einführung von KI
Und zuletzt: Widerstehen Sie der Versuchung, bei der Einführung von KI nur schrittweise vorzugehen.
Wie KI Sinn und Zweck in unsere Arbeit zurückbringen kann
Ich gebe zu, dass ich keine Freundin davon bin, gewagte Vorhersagen zu machen – ich bin darin nicht besonders gut. Was ich allerdings gerne mache, ist, Gründerinnen und Gründer zu unterstützen, die mutige Prognosen abgeben – und damit hatte ich schon einige Erfolge. Deshalb teile ich jetzt einen der Grundgedanken, auf denen Harvey dank unserer Gründer basiert.
Sie sind davon überzeugt, dass KI uns – wenn sie richtig eingesetzt wird – zu dem zurückbringen sollte, was die meisten Berufe ausmachen: mehr Zeit für Lernen am Arbeitsplatz, Mentoring und Begleitung, statt ein endloser Strom von Aufgaben, Überarbeitungen und Arbeitsabläufen, bei denen man kaum das Gefühl hat, echten Mehrwert zu schaffen.
Deshalb hoffe ich, dass KI uns im Lauf der Zeit mehr Zeit verschafft, um dem eigenen Job Sinn zu verleihen und uns erfüllter in unserer täglichen Arbeit zu fühlen.
Deshalb hoffe ich, dass KI uns im Lauf der Zeit mehr Zeit verschafft, um dem eigenen Job Sinn zu verleihen und uns erfüllter in unserer täglichen Arbeit zu fühlen.
Bleiben Sie dran
Sie können Katie dabei begleiten, wie sie die Zusammenarbeit von Teams in wachstumsstarken Umgebungen verändert – auf X und LinkedIn. Und schauen Sie sich Harvey an – KI für die Rechts- und Beratungsbranche.
Bald gibt es weitere Expert:innen-Interviews auf People Managing People!
