Führungskräfte werden gebeten, ihre KI-Arbeit zu zeigen
Aufgebaute Belege: Die Glaubwürdigkeit von Führungskräften hängt zunehmend davon ab, zu zeigen, was sie mit KI aufgebaut, eingesetzt, verbessert und gelernt haben.
Einführung ist entscheidend: KI-Kompetenz allein kann keine Transformation bewirken; Führungskräfte müssen das Vertrauen der Anspruchsgruppen gewinnen und die Arbeitsweise von Organisationen verändern.
Urteilsvermögen auf dem Prüfstand: Wiederholte Nutzung von KI kann das Urteilsvermögen schärfen, doch unkritisches Vertrauen in Ergebnisse kann die Fähigkeit zu kritischen Entscheidungen schwächen.
Lücke bei der Einstellung: Unternehmen tun sich schwer damit, Führungskräfte zu beurteilen, die praktische KI-Kompetenz mit Erfahrung in der Leitung bereichsübergreifender Veränderungen verbinden.
Systemaktualisierung: Bei der Einstellung von Führungskräften werden nach wie vor alte Signale bevorzugt, wodurch der Druck steigt, Beförderungs-, Nachfolge- und Interviewverfahren neu zu gestalten.
Bitten Sie eine Führungskraft auf höherer Ebene, Sie durch ein Problem zu führen, das sie mit KI gelöst hat, und achten Sie auf die ersten 30 Sekunden.
JC Christian von der Personalberatung Christian & Timbers sagt, dass er solche Gespräche als Maßstab verwendet. Was ihn zunächst interessiert, ist nicht die Lösung. Es geht darum, ob die Person das Problem klar erklären kann.
„Die meisten Menschen können nicht einmal das eigentliche Problem genau beschreiben, geschweige denn auch nur annähernd zu einer Lösung gelangen“, sagte er.
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Wenn ein Kandidat sowohl zum Problem als auch zu dem, was er entwickelt hat, echte Tiefe vermitteln kann, sagt ihm das etwas. Wenn nicht, wertet er es als Warnsignal.
Der interessante Teil ist nicht die Interviewtechnik. Personalberater bitten Kandidaten schon seit jeher um konkrete Beispiele. Es geht darum, was diese Belege inzwischen ersetzen.
Während eines Großteils der modernen Ära von Führungskräften beruhte Glaubwürdigkeit an der Spitze im Wesentlichen auf angesammelter Mustererkennung. Man hatte genügend Zyklen miterlebt, um ungefähr zu wissen, wie sich dieser hier entwickeln könnte, und ein Teil des eigenen Werts lag in der Interpretation, die sonst niemand im Raum anbieten konnte. Zwanzig Jahre operative Erfahrung verschafften einem für die nächsten zwölf Monate einen Vertrauensvorschuss.
Dieses Modell funktionierte aus gutem Grund. Urteilsvermögen unter Unsicherheit lässt sich nur schwer vermitteln und über einen langen Zeitraum nur schwer vortäuschen.
Es beruhte teilweise auch auf Knappheit.
Brandon Sammut, Leiter für Personal und KI-Transformation bei Zapier, beschrieb, wie das in einem früheren Unternehmen aussah. Ein paar Ingenieure waren die einzigen Personen in der Organisation, die einen Teil der Produktarchitektur verstanden.
„Dadurch waren sie praktisch unantastbar“, sagte er. „Das ist für niemanden in dieser Konstellation besonders gesund oder leistungsfähig.“
Die Knappheit schützte diese Ingenieure und band sie zugleich. Niemand konnte es sich leisten, sie an etwas anderem arbeiten zu lassen. Sammuts übergeordneter Punkt ist, dass KI die Demokratisierung von Wissen beschleunigt, die das Internet begonnen hat.
Bei Führungskräften war das nie ganz so mechanisch, aber es folgte einem ähnlichen Muster. Informationen, Interpretation und institutionelles Gedächtnis waren knapp. Knappheit half dabei, den Preis festzulegen.
KI beseitigt den Wert von Erfahrung nicht. Sie verändert, was Erfahrung beweisen muss.
Der Beleg muss etwas sein, das Sie entwickelt haben
Christian unterscheidet zwischen Führungskräften, die KI-gestützt arbeiten, und solchen, die KI nativ nutzen, und er beschönigt nicht, wie wenige diese Schwelle überschritten haben.
„Ich spreche mit Menschen, die sagen: Wir haben gerade erst angefangen, Copilot zu nutzen, und jetzt sind wir KI-nativ“, sagte er. „Und es ist wie: Nein, leider sind Sie das nicht. Sie stehen ganz am Anfang der Einführungskurve für KI-gestütztes Arbeiten.“
Er erwartet Belege für den Einsatz: Modelle, die in Arbeitsabläufe integriert wurden, Agenten, die auf Geschäftsprozesse angesetzt werden, und Führungskräfte, die nah genug an der Arbeit waren, um zu verstehen, was sich verändert hat.
Die echten Führungskräfte werden selbst Hand anlegen und Tastaturen benutzen. Es ist nahezu unmöglich, KI-nativ zu sein und bei irgendetwas nur Zuschauer zu sein.
Er betrachtet Unternehmen auf dieselbe Weise und weist darauf hin, dass börsennotierte Unternehmen gerne ihre KI-Renditen hervorheben, wobei er davon ausgeht, dass einige dieser Behauptungen übertrieben sind. Was ihn interessiert, ist Schweigen.
„Wenn wir überhaupt nicht damit prahlen, ist das normalerweise ein Warnsignal“, sagte er. „Wenn Sie in einem Unternehmen die Einführung von KI leiten und es keinen KI-ROI gibt, sieht es ziemlich düster aus, wenn Sie behaupten wollen, dass Ihre Rolle dort ein Erfolg war.“
Die von ihm beschriebene Veränderung besteht darin, dass Glaubwürdigkeit zunehmend nachweisbar wird. „Ich habe durch drei Transformationen geführt“ ist weiterhin von Bedeutung. Zunehmend lautet die Anschlussfrage: Was haben Sie bei dieser Transformation tatsächlich verändert?
Wo sich die Nachfrage konzentriert
Das bedeutet nicht, dass der Markt einfach entschieden hätte, technische Versiertheit sei wichtiger als Erfahrung.
Christian sagt, dass Kunden ihm immer wieder eine ähnliche Version desselben Problems schildern.
„Viele Führungskräfte sagen: ,Hey, ich habe ein etwa 20-jähriges Wunderkind, dem es völlig an Durchsetzungsvermögen und Transformationserfahrung fehlt, das aber all diese coolen Dinge entwickelt hat und sich am besten mit KI auskennt.‘ Und ich überlege: Befördere ich diese Person und mache sie zu meinem VP für die Einführung von KI, oder suche ich extern?“
Die technische Hürde ist seiner Darstellung zufolge oft niedriger, als Führungskräfte annehmen. Viele Rollen im Bereich der KI-Transformation sind keine Entwicklungsstellen, und neugierige Menschen, die eng an der Technologie bleiben, können die Werkzeuge erlernen.
Dann verkompliziert er die Geschichte.
Dieselben Überlegungen, die schon vor 20, 10 oder 50 Jahren eine Rolle spielten, sind auch heute relevant.
Erfahrung mit Transformationen und die Fähigkeit, über Prozesse, Technologie und Menschen hinweg zu arbeiten, sind nach wie vor wichtig, denn der Aufbau ist nur die halbe Herausforderung.
„Die Akzeptanz ist tatsächlich das größte Problem“, sagte Christian. „Die Technologie ist das einfachere Problem. Sie lässt sich leichter lösen.“
Ohne die Unterstützung der Stakeholder, fügte er hinzu, „wird die Akzeptanz zum Desaster. Man wird überhaupt keinen Wert erzielen, vielleicht sogar einen negativen Wert.“
Die neue Prämie liegt also nicht wirklich auf Jugend oder auch auf AI-Kompetenz. Sie liegt in der Kombination aus ausreichender Nähe zur Technologie, um etwas aufzubauen, und ausreichender organisatorischer Glaubwürdigkeit, um andere Menschen zur Veränderung zu bewegen.
Christian zufolge ist das der Grund, warum sich die Nachfrage zwischen zwei Archetypen konzentriert:
- Die erfahrene Führungskraft für Transformationen, der praktische AI-Kompetenz fehlt
- Die jüngere Person, die Dinge aufbaut, der jedoch Erfahrung darin fehlt, eine Organisation zu bewegen.
Unternehmen, die die zweite Gruppe direkt in funktionsübergreifende Führungspositionen einsetzen, stoßen häufig auf ein Vertrauensproblem. Christian sieht sie eher in Positionen als Stabschef oder Stellvertreter, in denen sie mit einer erfahrenen Führungskraft zusammenarbeiten können.
Zwei Wörter tragen in diesem Argument enormes Gewicht und verdienen eine kritische Prüfung.
„Gravitas“ und „Führungskräfteausstrahlung“ haben eine lange Geschichte darin, als Stellvertreter dafür zu fungieren, wie die Menschen aussehen und klingen, die diese Position bereits innehaben. Jede Kompetenz, die hauptsächlich nach Gefühl beurteilt wird, birgt das Risiko, die Präferenzen derjenigen zu reproduzieren, die in dem Raum sitzen, in dem die Bewertung stattfindet.
Christians zugrunde liegende Anforderung ist jedoch konkreter: Kann diese Person eine skeptische Führungskraft aus dem Finanzbereich, dem operativen Geschäft oder einer Geschäftseinheit dazu bringen, die Arbeitsweise ihres Teams zu verändern?
Das ist keine bloße äußere Wirkung. Es ist Einfluss.
Und es deutet darauf hin, dass Erfahrung nicht so sehr an Wert verloren hat, sondern gezwungen ist, mit einer neuen Form von Nachweis zu konkurrieren.
Urteilsvermögen kann sich schneller aufbauen oder verfallen
Tony Castellanos, Executive Vice President für Personal bei Nextdoor, liefert die nützlichste Darstellung dazu, wie ein Teil dieser neuen Qualifikation entsteht.
Nicht durch einen weiteren Führungskräftekurs.
Es ist Wiederholung. Es sind praktische Erfahrungen. Es gibt nicht wirklich einen Kurs oder eine Schulung, die man dafür absolvieren kann. Es ist die Ansammlung von Erfolgen und den schmerzhaften Rückschlägen, wenn man etwas falsch macht.
AI kann die Anzahl dieser praktischen Erfahrungen drastisch erhöhen. Ein Problem, mit dem jemand im Laufe mehrerer Jahre vielleicht ein Dutzend Mal konfrontiert war, kann nun an einem Nachmittag auf Dutzende Arten unter Druck getestet werden. Das sollte Möglichkeiten schaffen, schneller Urteilsvermögen zu entwickeln.
Doch es gibt eine offensichtliche Komplikation. Mehr Output bedeutet auch mehr Gelegenheiten, nicht genau hinzusehen.
„Ich habe versucht, die meisten Dokumente zu lesen, die bei mir eingegangen sind, aber ehrlich gesagt strömen sie einfach so schnell herein“, sagte Castellanos.
Dann ist da noch das Vertrauen.
Sechs Monate lang eng mit einem Modell arbeiten, jede Ausgabe prüfen und echtes Urteilsvermögen anwenden – und schließlich beginnt ein vorhersehbares menschliches Verhalten aufzutreten: Die Überprüfungen werden seltener.
„Bei einer neuen Mitarbeiterin oder einem neuen Mitarbeiter vertraut man nicht automatisch allem, was sie oder er tut. Aber mit der Zeit liefern sie Ergebnisse, machen Dinge richtig, und man vertraut ihnen immer mehr – genauso, wie man einem LLM immer mehr vertrauen wird“, sagte Castellanos.
„Wenn sie dir Dinge zum Korrekturlesen, Prüfen oder Kontrollieren schicken, machst du davon im Laufe der Zeit wahrscheinlich immer weniger.“
Das schafft eine ungewöhnliche Möglichkeit. AI kann die Wiederholungen erhöhen, durch die sich Urteilsvermögen bildet, und gleichzeitig Bedingungen schaffen, unter denen dieses Urteilsvermögen seltener angewendet wird.
Castellanos' Antwort besteht nicht darin, eine dauerhafte menschliche Kontrolle von allem zu verlangen. Er stellt sich vor, einen „dritten Skeptiker“ einzuführen – möglicherweise ein weiteres AI-System –, dessen Aufgabe darin besteht, die Arbeitsbeziehung zwischen dem Menschen und dem Modell, dem dieser inzwischen vertraut, infrage zu stellen.
Zwei Systeme widersprechen einander. Der Mensch muss entscheiden, warum.
„Was ist die richtige Entscheidung? Was ist das Richtige für mich? Was ist das Richtige für meine Organisation?“
Es geht nicht darum, dass der Skeptiker es besser weiß. Es geht darum, dass Widerspruch das Urteilsvermögen wieder in den Prozess zwingt.
Das ist wichtig, weil AI-Kompetenz selbst irgendwann weniger unterscheidend sein wird. Christian prognostiziert, dass das, was heute bei Führungskandidaten ungewöhnlich wirkt, zur grundlegenden Erwartung werden wird.
Der heutige Beleg dafür, dass jemand ungewöhnlich KI-kompetent ist, wird morgen zur neuen Form der Finanzkompetenz.
Der nachhaltige Nachweis besteht nicht einfach darin, die Technologie zu nutzen. Es geht darum, entscheiden zu können, wann sie geeignet ist, wann sie nicht geeignet ist, worauf es ankommt und was als Nächstes zu tun ist.
Die Auswahlmechanismen hinken hinterher
Das schafft ein Problem für die Einstellung und Entwicklung von Führungskräften.
Die Mechanismen, durch die Führungskräfte auf höchster Ebene hervorgebracht werden — Nachfolgepläne, Beförderungskriterien, Führungskräfteprogramme, P&L-Verantwortung und lange Lernzeiten innerhalb eines Funktionsbereichs — basierten größtenteils auf gesammelter Erfahrung.
Auch viele der Mechanismen, mit denen sie ausgewählt werden, tun dies noch immer.
Christian sagte, dass sich viele Vorstellungsgespräche für Führungskräfte nicht wesentlich verändert haben. Unternehmen setzen weiterhin stark auf vertraute verhaltensbezogene Fragen, Formeln zur Ermittlung von Beispielen und letztlich auf eine Sammlung von Bauchentscheidungen der Interviewer.
Er wird gefragt, welche neuen Fragen Unternehmen stellen sollten, weil die Eigenschaften, nach denen sie heute suchen, schwer zu erkennen sein können.
Wenn die Glaubwürdigkeit von Führungskräften aufgrund einer Kombination aus nachgewiesener Handlungsfähigkeit, Urteilsvermögen und der Fähigkeit, Menschen durch Veränderungen zu führen, neu bewertet wird, dann wird es nicht viel bringen, einem alten Kompetenzmodell einfach „KI-Kompetenz“ hinzuzufügen.
Sammuts Liste dessen, was wertvoller wird, ist gerade deshalb aufschlussreich, weil so wenig davon neu ist: Urteilsvermögen, Gespür, Vertrauenswürdigkeit, Zuverlässigkeit, Verantwortlichkeit und die Fähigkeit, Einfluss zu nehmen, ohne über formale Autorität zu verfügen. KI macht diese Fähigkeiten wichtiger, nicht weniger wichtig.
Auch Castellanos gelangt aus einer anderen Richtung zu einem ähnlichen Schluss. Er erwartet, dass Fachwissen weiterhin wichtig bleibt, während immer mehr Menschen über umfassendere Problemfelder hinweg arbeiten und KI nutzen, um auf Wissen zuzugreifen, das einst innerhalb eines Funktionsbereichs eingeschlossen blieb.
Das ist die Neubewertung. Erfahrung hat weiterhin ihren Wert. Dasselbe gilt für technische Kompetenz, aber keine von beiden kann mehr als Ersatz für einen Nachweis dienen.
Je zugänglicher Wissen wird, desto schwieriger wird es, Seniorität einfach durch seinen Besitz zu begründen. Was stattdessen an Wert gewinnt, ist die Fähigkeit, etwas damit anzufangen. Kannst du das Problem erkennen, eine Lösung dafür entwickeln, beurteilen, ob das Ergebnis gut ist, und andere Menschen davon überzeugen, sich zu bewegen?
Jahrzehntelang war die Pipeline für Führungskräfte darauf ausgerichtet, Menschen zu finden, die genug gesehen hatten, um einen Vertrauensvorschuss zu verdienen.
Zunehmend entscheidet sich das im Vorstellungsgespräch.
