Die sieben Fähigkeiten, die KI-Führungskräfte von KI-Nachzüglern unterscheiden
Wahrnehmungslücke: Es gibt eine erhebliche Diskrepanz zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden im Verständnis von KI-Strategien.
Führungskompetenzen: Für eine erfolgreiche KI-Transformation sind spezielle Führungsfähigkeiten erforderlich, die über technische Umsetzung hinausgehen.
Erfolgsfaktoren für KI: Empathie und das Verständnis individueller Veränderungsprozesse fördern den Erfolg bei der Einführung von KI.
Strategische Geduld: Viele KI-Initiativen scheitern an unrealistischen Zeitrahmen und fehlender Unterstützung beim Fähigkeitsaufbau.
Das aktuell meistbeachtete Vorgehen beruht auf einer einfachen Annahme: Versetze Menschen in Angst, und sie werden härter arbeiten.
Entlassungen werden als fiskalische Disziplin dargestellt. Rückkehrpflichten ins Büro werden als Produktivitätsmaßnahmen angepriesen. KI-Transformationen werden verkündet, bevor überhaupt jemand versteht, was das für den eigenen Job bedeutet.
Das erzeugt Schlagzeilen. Was es nicht erzeugt, ist die Transformation, die Führungskräfte angeblich anstreben.
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Neue Forschung von BCG und der Columbia Business School zeigt eine Wahrnehmungslücke von 51 Prozentpunkten zwischen Führungsebene und Mitarbeitenden, ob die Menschen die KI-Strategie verstehen. Führungskräfte glauben, dass 80 % der Mitarbeitenden gut informiert sind. Nur 29 % der Angestellten sind derselben Meinung. Das liegt nicht an der Kommunikation. Es ist ein Führungsproblem.
Der Erfolg von KI-Transformationen hängt wenig davon ab, sich hart anzuhören oder schnell zu handeln. Er hängt von sieben spezifischen Führungskompetenzen ab, die nichts mit Technikeinführung, sondern alles mit dem Auftreten von Führungskräften in unsicheren Situationen zu tun haben.
Bevor Brian Elliott im März als Moderator die Bühne bei der Transform betrat, stellte er in seinem Substack die vier wichtigsten Fähigkeiten für Führungskräfte in dieser Zeit vor.
Das hat bei mir Anklang gefunden. Mir schien es aber auch ausbaufähig.
Ich werde die Kompetenzen jetzt wie Brian gliedern und mit ein paar Ergänzungen erweitern. Dies ist keine Zeit für schwache oder toxische Führung. Wie wir letztes Jahr im Podcast besprochen haben, wird Führung, die den Ton nicht trifft, in vielleicht der verwirrendsten Arbeitszeit seit einem Jahrhundert teuer.
1. Empathie: Verstehen, wie Menschen Veränderung erleben
Die Begeisterung für GenAI unter US-Beschäftigten sank laut Forschung von Slack allein in drei Monaten 2024 von 45 % auf 36 %. Die Technologie wurde nicht schlechter – der Einführungsansatz schon. Unternehmen führten neue Tools ein, ohne zu erkennen, wie unterschiedlich Menschen neue Fähigkeiten annehmen.
Als Führungskräfte in den von BCG untersuchten Unternehmen ihre Schulungsmethoden an individuelle Unterschiede bei der KI-Einführung anpassten, stieg der Einsatz von generativer KI um 89 %. Dabei geht es nicht darum, freundlich zu sein, sondern mit kognitivem Verständnis bessere Wege zu gestalten, wie Menschen Wandel erleben.
Mitarbeiterorientierte Organisationen haben laut BCG- und Columbia-Forschung Mitarbeitende, die zu 70 % eher begeistert von KI-Einführung sind und zu 92 % wahrscheinlicher gut über die Strategie informiert sind.
Der Bezug zu Geschäftsergebnissen ist direkt. Dieselben Organisationen berichten über fortgeschrittene KI-Reife deutlich häufiger als ihre Wettbewerber. Mitarbeiterorientierung erklärte 36 % der Unterschiede bei der KI-Reife – mehr als Branche (14 %), Abteilung (12 %) oder Unternehmensgröße (5 %) zusammen.
David Zierk, klinischer Psychologe und Autor von „Mind Rules“, beschreibt, was er als „Connection Deficit Disorder“ bezeichnet – die Lücke, die entsteht, wenn KI Antworten liefert, Führungskräfte aber Kontext und Unterstützung schuldig bleiben.
„Der Geist hält Unsicherheit nicht lange aus“, erklärt er. „Wir versuchen so schnell wie möglich, Sicherheit zu bekommen, und KI bietet Erleichterung. Aber alles, was Erleichterung gibt, hat Suchtpotenzial. Führungskräfte müssen Menschen helfen, ausreichend lange mit Mehrdeutigkeit zurechtzukommen, um wirkliches Verständnis zu erlangen – statt einfach die erstbeste KI-Antwort zu übernehmen.“
Die Kluft zwischen der Botschaft „KI ergänzt, ersetzt aber nicht“ und gleichzeitigen Umstrukturierungen in Abteilungen, die neue Tools bekommen, hat genau das Misstrauen erzeugt, das KI-Projekte untergräbt und ehrliches Feedback blockiert, ob deren Umsetzung gelingt.
Noch bevor Sie zu weit gehen: Möchten Sie sich bei den sieben Kompetenzen selbst testen? Machen Sie die Auswertung und Sie können kostenlos einen individuellen Bericht mit Entwicklungszielen herunterladen.
Hinweis: Dies ist keine wissenschaftliche Auswertung, sondern lediglich eine Gedankenübung, die Ihre Selbstreflexion oder Ideen für Ihre berufliche Weiterentwicklung anregen kann. Wenn Sie eine fundiertere Bewertung suchen, lesen Sie gerne unseren Artikel vom letzten Jahr über den Einsatz von Persönlichkeitstests im Recruiting.
2. Präsenz: Zurück auf die Tanzfläche kommen
Die Rückkehrpflicht ins Büro bei Amazon wurde per Memo verkündet. Keine Diskussion darüber, wie hybrides Arbeiten tatsächlich funktioniert. Keine Einbindung der Teams, die ganze Arbeitsabläufe neugestaltet hatten, um verteilte Zusammenarbeit zu ermöglichen. Nur eine Richtlinie, die das tägliche Leben beeinflusst, aus der Ferne verkündet.
Das ist das genaue Gegenteil von dem, was der BCG AI at Work Report 2025 als entscheidend für erfolgreiche Transformation identifiziert: Führungskräfte, die verstehen, wie Arbeit tatsächlich abläuft. Im Bericht wurde festgestellt, dass nur 51 % der Mitarbeitenden an der Basis regelmäßig KI-Tools verwenden, verglichen mit über 75 % der Führungskräfte und Manager. Das ist eine „Silicon Ceiling“, die durch die Distanz zur betrieblichen Realität entsteht.
Elliott beschreibt das Muster.
Ich hatte ein Vorstandsmitglied, das in einer Senior-Management-Sitzung aufsteht und sagt: ‘Ihr müsst alle zurück ins Büro gehen, weil ich weiß, dass das der beste Weg ist zu arbeiten. Aufgrund meiner Erfahrung in den 1980er Jahren, als ich dieses eine Mittagessen mit demjenigen hatte, der sich später als mein Mentor und Coach herausstellte.’ Und es ist immer ein Mann, der seine Erfahrung als Maßstab nimmt, was für ihn am besten funktioniert hat.
Das gleiche Prinzip gilt für KI: Führungskräfte treffen Entscheidungen basierend auf ihrem eigenen Kontext, nicht auf der Realität im operativen Geschäft.
Sie können das sogenannte „workslop“—durch KI erzeugte Inhalte, die technisch vollständig, aber inhaltlich nutzlos sind—nicht verhindern, wenn Sie nicht zeigen, wie gute Qualität aussieht. Sie können keinen Wandel verlangen, wenn Sie keine Ahnung haben, wie die Arbeit tatsächlich erledigt wird.
3. Produktdenken: Arbeit als gestaltbares Produkt betrachten
Forschungen des MIT Sloan ergaben, dass 91 % der Datenverantwortlichen sagen, kulturelle Herausforderungen behindern ihre KI-Initiativen. Nur 9 % nennen technische Probleme. Und dennoch behandeln die meisten Unternehmen KI noch immer als technisches Problem und verkünden Effizienzziele, bevor sie verstehen, was in den tatsächlichen Arbeitsabläufen Reibungen erzeugt.
BCG-Forschung zeigt: Die Reduzierung von monotoner, seelenzermürbender repetitiver Arbeit erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit von KI-Projekten und fördert die Mitarbeiterbindung.
Zapier steigerte die tägliche Nutzung von KI-Tools von 65 % auf 89 %, weil das Unternehmen echte Probleme löste, statt möglichst viele Funktionen auszurollen. Das Kundenservice-Team reduzierte die Bearbeitungszeit von Tickets um 50 %; gleichzeitig stiegen die Werte der Mitarbeiterbindung um 20 bis 30 Punkte.
Brandon Sammut, der diese Transformation bei Zapier anführte, erklärte die Veränderung.
Wir hörten auf zu fragen: ‘Was kann dieses KI-Tool?’ und begannen zu fragen: ‘Welche Probleme verursachen bei bestimmten Teams unnötigen Aufwand?’ Die Lösungen folgten den Problemen – nicht umgekehrt.
Unternehmen investieren jährlich 142 Milliarden Dollar für ein besseres Kundenverständnis, aber weniger als 11 Milliarden in die Employee Experience – trotz klarer Nachweise, dass Mitarbeiterengagement die Geschäftsergebnisse beeinflusst. Wenn Sie Ihre Kunden so behandeln würden, wie viele Firmen ihre Mitarbeitenden bei Technologiewechseln behandeln, wären Sie schnell vom Markt verschwunden.
Das Kernproblem ist laut Elliott das sogenannte „Produktivitätstheater“ – es wird auf sichtbare Zeichen von Aktivität optimiert, nicht auf Ergebnisse.
„Fünfundsechzig Prozent der Befragten sagten, es sei ihnen wichtiger, schnell auf eine Nachricht zu reagieren, als sich auf ihre eigentliche Arbeit zu konzentrieren und Ergebnisse zu liefern“, merkt Elliott an. „Das ist doch traurig, oder? Das sind die sichtbaren Zeichen von Aktivität. Mehr von etwas zu produzieren ist noch kein Ergebnis.“
Elliott erläuterte den nötigen Wandel weiter: Führungskräfte müssen sichtbare Aktivitätsindikatoren aufgeben und stattdessen ergebnisorientiert führen. Das bedeutet, Unternehmensziele klar zu formulieren, Prioritäten zu benennen, Erfolgskriterien festzulegen und diese Klarheit im ganzen Betrieb zu verankern.
Richtig umgesetzt, sorgt es für Chancengleichheit und liefert die Ergebnisse, die Führungskräfte tatsächlich wollen. Aber es erfordert erhebliche Investitionen und stellt einen grundlegenden Wandel in der Arbeitsweise von Organisationen dar.
4. Mut: Rückgrat zeigen, wenn es riskant wird
Bei einer abteilungsweiten Besprechung von Salesforce scherzte die Führungsebene, dass ICE am Ende des Raums auf internationale Mitarbeitende warte, die sich melden. Der anschließende Aufschrei bezog sich nicht nur auf schlechtes Urteilsvermögen, sondern vor allem auf die Zerstörung von psychologischer Sicherheit, die für KI-Experimente notwendig ist.
„Der schnellste Weg, mit Unsicherheit umzugehen, ist zu urteilen“, merkt Zierk an. „Das verschließt den Geist. Das Gegenteil von Urteilen ist Neugier, und genau diese braucht es jetzt in Organisationen. Doch Neugier setzt psychologische Sicherheit voraus, und eine auf Angst basierende Führung zerstört sie.“
Mutige Führung bedeutet, schwierige Nachrichten persönlich und ehrlich im Hinblick auf die geschäftlichen Hintergründe zu überbringen – und nicht, Managern vorgefertigte Kündigungsskripte zu überlassen. Besonders dann, wenn Stellen abgebaut werden, bevor KI ihren Mehrwert wirklich bewiesen hat, und praktischerweise bevor die Bonuszahlungen ausgezahlt werden.
Die Ausrichtung auf „harte“ Führung eröffnet Chancen für diejenigen, die Organisationen schaffen wollen, in denen Menschen auch durch Unsicherheit hindurch ihre beste Arbeit leisten können. Nicht weil es freundlich wäre, sondern weil Angst zu Gehorsam, aber Vertrauen zu intelligentem Risikoverhalten führt – etwas, das für Transformation mit KI unerlässlich ist.
5. Strategische Geduld: Das lange Spiel spielen
Laut einer Untersuchung von S&P Global brechen 42 % der Unternehmen KI-Initiativen ab, bevor sie jemals in der Produktion ankommen – eine Zahl, die sich im Vergleich zum Vorjahr mehr als verdoppelt hat. Das Muster sieht so aus:
- Verkünden ehrgeiziger Effizienzziele, um den Vorstand zu beeindrucken
- Eiliges Umsetzen, um Zeitvorgaben einzuhalten
- Stellen fest, dass die organisatorischen Fähigkeiten fehlen
- Ziehen die Erwartungen sechs Monate später stillschweigend zurück.
Der Begriff „Umgestaltungsphase“ beschreibt Unternehmen, die Arbeitsabläufe ganzheitlich neu entwerfen, statt nur Werkzeuge einzuführen. Bei diesen Organisationen machen sich 46 % der Mitarbeitenden Sorgen um ihren Arbeitsplatz im Vergleich zu 34 % bei weniger weit fortgeschrittenen Unternehmen.
Diese Unsicherheit ist der Preis echter Transformation. Strategische Geduld bedeutet, Zeit zu schützen, damit sich diese Unsicherheit auflöst – durch nachweisliche Unterstützung und Kompetenzaufbau, nicht indem man vorgibt, eine Transformation verlaufe reibungslos.
BCG fand heraus, dass 79 % der Mitarbeitenden, die mehr als fünf Stunden KI-Schulung erhielten, zu regelmäßigen Nutzern wurden – verglichen mit 67 % bei weniger als fünf Stunden. Strategische Geduld heißt, auch dann an dieser Investition festzuhalten, wenn der Vorstand sofortige Resultate erwartet.
6. Transparenz: Ehrlich mit Unsicherheit umgehen
Die Differenz von 51 Prozentpunkten zwischen dem, was Führungskräfte glauben, dass Mitarbeitende verstehen, und dem tatsächlichen Verständnis der Belegschaft entsteht nicht durch zu wenig Kommunikation – sondern durch unehrliche Kommunikation.
Führungskräfte verkünden, „KI wird Sie für höherwertige Tätigkeiten freimachen“, ohne konkret zu sagen, welche Tätigkeiten das sind oder ob es sie auf dem derzeitigen Vergütungsniveau geben wird. Sie stellen KI-Strategien als ausgereifte Pläne dar, obwohl sie in Wahrheit Hypothesen sind, die gerade getestet werden. Sie behaupten Gewissheit über die Zukunft von KI, während selbst die oberste Führungsebene unsicher ist.
Steve Cadigan erläutert die Dynamik.
Damit Vertrauen entsteht, muss eine Historie konsistenter, verlässlicher Leistung aufgebaut werden. Und das haben wir mit KI einfach noch nicht ganz erreicht. Hinzu kommt ein massives Narrativ in den Medien, dass künstliche Intelligenz dich ersetzen wird. Sie wird dir deinen Job wegnehmen. Diese Angst und das Misstrauen werden bei der Umsetzung einige Stolpersteine verursachen.
Die Angst zeigt sich in dem, was Ethan Mollick als „geheime Cyborgs“ bezeichnet – Menschen, die KI-Tools nutzen, ohne es ihren Vorgesetzten zu erzählen, teilweise aus Sorge, dass das Zugeben der Nutzung als Zeichen für Austauschbarkeit gilt. Das ist das Gegenteil der transparenten Experimentierfreude, die für Transformation nötig ist, und entspricht dem, was wir nun als Schatten-KI kennen.
Johannes Sundlo, Experte für KI-Adoption, stellt unsere Beziehung zu dem infrage, was wir als Wissen verstehen.
Wenn Universitäten darüber debattieren, KI zu verbieten, weil Studierende sie zum Schummeln nutzen, verpassen sie die eigentliche Frage: Was bedeutet Wissen in einer von KI geprägten Welt? Führungskräfte in Unternehmen machen denselben Fehler – sie versuchen, die Erzählung zu kontrollieren, statt ehrlich zuzugeben, was sie selbst noch nicht wissen.
Transparenz bedeutet, zu unterscheiden zwischen dem, was sicher ist (wir investieren in KI, einige Rollen werden sich verändern), und dem, was ungewiss bleibt (welche Rollen genau – und wie). Es bedeutet, Pilotprojekte samt Misserfolgen zu kommunizieren. Es heißt, einzugestehen „wir suchen gemeinsam nach Lösungen“, anstatt Antworten vorzutäuschen, die man nicht hat.
Cadigan merkt an, dass ein entscheidender Fehler im Umgang mit KI darin liegt, dass sie „gänzlich anders ist als jede andere Technologie, die wir bisher gesehen haben. Wir waren es gewohnt, ziemlich klar zu wissen, wie neue Tools eingesetzt werden. Mit KI wissen wir vieles noch gar nicht, wir lernen noch. Das Potenzial ist längst nicht ausgeschöpft, aber einen Wettbewerbsvorteil vermuten wir schon. Also los geht’s.“
Diese Unsicherheit macht traditionelle Rollout-Pläne überholt und ehrliche Kommunikation zur Pflicht.
7. Systemisches Denken: Die Wirkungsketten verstehen
Die meisten KI-Initiativen scheitern an den Schnittstellen zwischen Teams. Ein KI-Tool wird im Kundenservice eingeführt, ohne Folgen für die Produktentwicklung (andere Beschwerdemuster), das Marketing (veränderte Kommunikationsbedarfe) oder die Betriebsabläufe (Personalkonzepte wandeln sich, wenn KI Routinethemen übernimmt, aber Komplexeres weitergibt) zu bedenken.
Die BCG-Studie zu KI-Governance zeigt, dass inzwischen 52% der erfolgreichen Unternehmen funktionsübergreifende Teams aus Business- und Technologieführungskräften für ihre Strategie einsetzen – ein Sprung von nur 5% im Vorjahr. Der Wandel erkennt an, dass KI-Entscheidungen Auswirkungen auf Menschen und Abläufe haben, die sich mit IT-dominierten Ansätzen allein nicht adressieren lassen.
Die Ursache von „Silo-Einführungen“ liegt laut Cadigan in den Methoden der Vergangenheit.
„Wie bei Standardsoftware“, sagt er. „Man steckt sie ein, macht eine Schulung, so benutzt man das jetzt. Aber KI verlangt nach Experimenten – und daran sind wir nicht gewöhnt. Wir müssen erkennen, dass KI die Arbeitsplätze, die Laufbahnen und den Alltag all unserer Mitarbeiter verändert und systemisches Denken erfordert.“
Caldwell beschreibt die Einführung von KI-Universaltools ohne Schulung als das Gleiche, wie Mitarbeitern ein Schweizer Taschenmesser mit 20 Funktionen zu geben, aber nur drei davon zu erklären. Ohne zu verstehen, wie die eigene Arbeit mit der anderer zusammenhängt, wird lokal optimiert – mit systemweiter Fehlsteuerung als Folge.
Fähigkeiten entwickeln statt nur Strategien ankündigen
Diese sieben Fähigkeiten – Empathie, Präsenz, Produktdenken, Mut, strategische Geduld, Transparenz und systemisches Denken – sind keine „Soft Skills“. Sie bedeuten harte Arbeit und verlangen langfristige Übung.
Die Untersuchungen von BCG und Columbia zeigen: Unternehmen mit stark KI-orientierter Change-Führung erzielen 3,2-mal höhere Gewinnmargen als solche, die klassischen IT-Ansätzen folgen. Technische Kompetenz ist nutzlos, wenn das Führungsteam die kulturelle Transformation durch KI nicht vorantreiben kann.
Wir erleben derzeit eine Phase, in der Führungskräfte und Manager eher befürchten, in den nächsten zehn Jahren durch KI ihren Arbeitsplatz zu verlieren, als Beschäftigte an vorderster Front. Diese Angst erzeugt Druck, schnell zu handeln, selbstsicher aufzutreten und Kontrolle zu demonstrieren. Doch die erfolgreichen Führungsteams machen genau das Gegenteil: Sie gehen mit Bedacht vor, geben Unsicherheit zu und bauen Vertrauen auf.
Die Lücke zwischen dem, wo Sie stehen und wo Sie hinsichtlich dieser Fähigkeiten sein sollten, ist nicht festgelegt. Sie hängt davon ab, wie bewusst Sie in den Aufbau dieser Kompetenzen investieren. Die eigentliche Frage ist, ob Sie bereit sind, die Arbeit zu leisten, während alle anderen Schlagzeilen machen.