Optimieren Sie noch für Berufe, die verschwinden?
Effizienzsteigerungen: Unternehmen automatisieren Tätigkeiten, sollten aber berücksichtigen, welche menschlichen Beiträge im Zuge des KI-Fortschritts unverzichtbar bleiben.
Verschiebung des Arbeitsmarkts: Ein erheblicher Rückgang von Einstiegspositionen gefährdet langfristig die Entwicklung von Führungsnachwuchs in Organisationen.
Fehler bei KI-Investitionen: Die meisten Unternehmen priorisieren fälschlicherweise Automatisierung statt essenzieller menschlicher Tätigkeiten und Kompetenzaufbau.
Strategische Verantwortung: Die Verantwortung für KI-Transformation sollte beim Personalvorstand (CHRO) liegen, um menschliche Arbeit und Technologie besser zu verzahnen.
Talententwicklung: Neue Arbeitsmodelle erfordern einen Fokus auf vielseitige Kompetenzen, nicht nur traditionelle Spezialisierung.
Irgendwo auf der Welt investiert gerade ein Unternehmen, um eine Rolle effizienter zu gestalten. Diese Rolle bearbeitet Schadensfälle, leitet Anfragen weiter oder erstellt Berichte – Tätigkeiten dieser Art. Das Team hat die Arbeitsabläufe abgebildet, die Reibungspunkte identifiziert und einen Plan erstellt. Bis zum Quartalsende wird diese Rolle 30 % weniger Zeit für dieselbe Arbeit benötigen.
Bis zum Ende des Jahrzehnts wird diese Arbeit vollständig von KI erledigt werden.
Dies ist keine Geschichte über den Erfolg oder das Scheitern von Technologie. Es ist die fortlaufende Geschichte der bedeutendsten Führungsherausforderung dieses Jahrhunderts – und sie spielt sich branchenübergreifend in Unternehmen ab, die glauben, strategisch mit KI umzugehen, während sie in Wahrheit nur beschäftigt sind.
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Die Frage, die aktuell fast jedem ernsthaften KI-Gespräch zugrunde liegt, ist diejenige, die die meisten Organisationen zu vermeiden versuchen: Nicht „Wie nutzen wir KI?“, sondern „Wofür brauchen wir Menschen eigentlich noch?“
Diejenigen, die Millionen für Produktivitätsoptimierungen ausgeben, beantworten diese Frage nicht. Sie verschieben sie – Effizienzgewinn für Effizienzgewinn.
Die Talentpipeline bricht bereits ein
Laut Korn Ferry planen 37 % der Unternehmen, Einstiegspositionen durch KI zu ersetzen. Weitere 66 % haben die Einstellung von Berufseinsteigern verlangsamt. Falls du als Absolvent versuchst zu verstehen, warum sich der Arbeitsmarkt strukturell anders anfühlt, als deine Professoren ihn beschrieben haben – das ist der Grund.
Einstiegspositionen dienten Unternehmen historisch als wichtigster Weg, eigene Talente zu entwickeln. Der Analyst wird zum Manager. Die Koordinatorin zur Direktorin. Die Nachwuchskraft, die drei Jahre lang das Geschäft von innen kennenlernt, wird irgendwann zur Führungskraft.
Wenn du diesen Einstieg eliminierst, verlierst du nicht nur günstige Arbeitskräfte. Du verlierst auch die Entwicklungs-pipeline, die erfahrene Führungskräfte für die Zukunft hervorbringt.
IBM geht den umgekehrten Weg und verdreifacht seine Einstellungen auf Einstiegsniveau, während die Konkurrenz sich zurückzieht. Ob das eine langfristige Talentstrategie oder ein PR-Schachzug ist, bleibt abzuwarten. Unbestritten ist jedoch: Man kann keine Führungskräfte entwickeln, die man nicht einstellt. IBM positioniert sich, um noch lange Menschen ans Steuer zu lassen.
Die falsche Frage bekommt das gesamte Budget
Die meisten heutigen KI-Investitionen folgen einer vertrauten Logik: Feststellen, womit Menschen Zeit verbringen, möglichst viel davon automatisieren, den Produktivitätsgewinn messen, wiederholen.
Das 70-20-10-Framework, das wir bereits vorgestellt haben, beschreibt, wie manche fortschrittliche Unternehmen bei der KI-Verteilung vorgehen. Es setzt andere Prioritäten – 70 % der Investitionen fließen in Menschen und Prozessneugestaltung, 20 % in Infrastruktur, 10 % in die Algorithmen selbst. Nur ein kleiner Haken: Fast kein Unternehmen handelt tatsächlich nach diesem Modell. Die meisten machen es genau umgekehrt.
Das Ergebnis sind Unternehmen, die technisch hochentwickelt, aber strategisch orientierungslos sind. Sie nutzen bessere Werkzeuge, haben aber keine klarere Vorstellung, was die Menschen, die diese Werkzeuge bedienen, eigentlich werden sollen.
Die gefährdetsten Rollen für Automatisierung sind nicht diejenigen, die am wenigsten wertvoll sind. Oft sind es sogar die, die am meisten routinemäßiges Urteilsvermögen oder die Art strukturierter Problemlösung erfordern, in der maschinelles Lernen besonders stark ist. Daraus entsteht das Phänomen, dass Mitarbeitende kognitiv überlastet sind durch KI-Entscheidungen.
Die verbleibenden – oder in Zukunft neu entstehenden – Rollen erfordern etwas anderes: die Fähigkeit, sich in Unsicherheit zu bewegen, ethische Entscheidungen zu treffen, Beziehungen zwischen widerstreitenden Interessen zu steuern und situationsbezogen zu urteilen – Entscheidungen, die sich nicht einfach in Prompts umwandeln lassen.
Von solchen Stellenbeschreibungen habe ich bislang wenige gesehen. Es gibt dafür aktuell keine Karriereleiter und nahezu kein Entwicklungsbudget ist darauf ausgerichtet.
Wer trägt die Verantwortung für dieses Problem?
David Swanagon hat das Argument aufgebracht, dass die Einführung von KI bei CIOs gelandet ist, während sie bei CHROs liegen sollte.
Adoption ist etwas völlig anderes als die Einführung. Dem CIO obliegt nicht nur das Design, das Testen und die Einführung von Tools, sondern auch deren Übernahme. Die Übernahme sollte dem CHRO gehören – denn dabei geht es um Kultur, Vertrauen, Autonomie und Kompetenzen.
Die Logik ist schlüssig. Die Einführung von Technologie ist nur ein vergleichsweise kleiner Teil dessen, was das Gelingen oder Scheitern einer KI-Transformation ausmacht. Die größere Herausforderung besteht darin zu entscheiden, welche Aufgaben von Menschen zu übernehmen sind, welche Fähigkeiten dafür benötigt werden und wie Sie diese Kompetenzen bei Menschen entwickeln, die für ganz andere Aufgaben eingestellt wurden.
CIOs sind nicht in der Lage, diese Fragen zu beantworten. Ihre Ausrichtung ist auf Systeme fokussiert, nicht auf die menschliche Infrastruktur, der diese Systeme letztlich dienen sollen.
Wenn die KI-Strategie in der Technologieabteilung angesiedelt ist, werden in erster Linie technische Fragen beantwortet. Die organisatorischen und menschlichen Fragestellungen werden aufgeschoben oder als nachträglicher Gedanke an die Personalabteilung delegiert, sobald die Implementierung bereits läuft.
So landet man bei einer KI-Einführung, die technisch funktioniert und strategisch scheitert. Die Tools arbeiten. Die Belegschaft weiß jedoch nicht, was sie damit tun soll, wie ihre Rolle in drei Jahren aussehen wird oder ob sie überhaupt Kompetenzen entwickeln soll, auf die das Unternehmen keinen Wert zu legen scheint.
Das heißt nicht, dass CHROs derzeit dieser Verantwortung gerecht werden. Tatsächlich würde Swanagon sogar das Gegenteil behaupten.
Die meisten CHROs starten leider mit: „Wir wollen Dinge automatisieren und Geld sparen.“ Und das ist gut, aber es macht keinen Spaß", sagte Swanagon. „Es ist auch nicht interessant. Es ist einfach nur gut.“
Die M-förmige Lücke
Jahrelang bevorzugte die Talentstrategie sogenannte T-förmige Mitarbeitende – Spezialist:innen, die genug Überblick über angrenzende Fachbereiche hatten, um bereichsübergreifend zusammenzuarbeiten. Das Modell ergab Sinn in einer Umgebung, in der Spezialisierung stabil war und breite Kenntnisse einen Koordinationsvorteil boten.
KI verändert, was Breite bedeutet. Das neue Modell wird manchmal M-förmig oder kammförmig genannt: Mitarbeitende, die über mehrere echte Fachkompetenzen verfügen – nicht nur oberflächliche Bekanntheit – und die durch integratives Urteilsvermögen in der Lage sind, flexibel zwischen den Domänen zu wechseln.
Der Unterschied ist entscheidend, denn die Entwicklung von kammförmigen Mitarbeitenden erfordert eine andere Art der Investition als die von T-förmigen. Es reicht nicht mehr, den Blickwinkel zu weiten. Es geht darum, mehrere Kompetenzzentren in einer Person aufzubauen und anschließend das Urteilsvermögen zu fördern, diese situativ einzusetzen.
Die meisten Organisationen haben kein Entwicklungsprogramm, das dies leistet. Sie besitzen Trainingskataloge und LinkedIn Learning-Lizenzen.
Was verantwortungsvolle Führung erfordert
Das Wort "verantwortungsvolle Führung" wird in Führungskontexten oft sehr lose verwendet. Es bedeutet meist so etwas wie „Wir kümmern uns um unsere Leute“ – ähnlich ungenau wie der Satz „Unsere Mitarbeitenden sind unser wichtigstes Kapital.“ Keine dieser Formeln hält einer Mitteilung über einen Personalabbau stand.
Echte Verantwortung in einem KI-Übergang bedeutet, jetzt Entscheidungen zu treffen, die die Fähigkeit zur Wertschöpfung von Menschen über einen Zeitraum von fünf bis zehn Jahren erhalten – auch dann, wenn sich diese Entscheidungen im Quartal schwieriger rechtfertigen lassen als eine weitere Automatisierungsrunde.
Kürzlich habe ich gemeinsam mit Adam DeRose von HR Brew eine Folge von Your Work Friends mit Francesca Ranieri und Mel Plett aufgenommen. Und Adam sagte etwas, worüber ich den Rest des Tages nachdenken musste.
„Ich verstehe den Wert vom Quarterly Business Review, aber ehrlich gesagt, ich finde, wir sollten sie einfach abschaffen.“
Und warum? Der Fokus auf die Quartalsergebnisse hat die Fähigkeit der Führungskräfte zum langfristigen Denken untergraben. Die Fixierung auf Quartalszahlen ist überall spürbar, vom Vorstand bis zu den Teamleitungen – aber die Taktiken, die den kurzfristigen Erfolg bringen, untergraben häufig die Fähigkeit zum langfristig-strategischen Denken, gerade wenn es aktuell um Talente geht.
Dies ist der Moment, in dem möglicherweise die Finanzierung für die Entwicklung von Fähigkeiten notwendig ist, für die es noch keine Jobtitel gibt. Das bedeutet, den Einstiegslevel auch dann aufrechtzuerhalten, wenn die Zahlen sagen, man könne ihn abschaffen. Es bedeutet, die Frage, wofür Menschen im Unternehmen gebraucht werden, als strategische zu behandeln – nicht als HR-Problem – und die Personalabteilung in den Raum zu holen, in dem diese Entscheidungen getroffen werden.
Die meisten Organisationen tun das nicht. Sie optimieren. Und Optimierung, angewandt auf eine Struktur, die sich gerade wandelt, ist ein raffinierter Weg, in die falsche Richtung zu laufen.
Die Jobs, die heute effizienter gemacht werden, sind nicht diejenigen, die den Unternehmenswert im Jahr 2030 prägen werden. Die Arbeit, auf die es dann ankommt – Urteilsvermögen, Orientierung, ethische Entscheidungsfindung und die Fähigkeit, andere Menschen durch echte Unsicherheit zu führen – wird fast nirgendwo gezielt entwickelt und umgesetzt. Sie taucht in keiner Kostenstelle auf, hat keine Kennzahl und schon gar nicht genügend Unterstützung aus der Chefetage.
Das ist das Versagen der Führung. Künstliche Intelligenz ermöglicht es uns, das Ziel des schnellen Handelns zu erreichen, aber es lohnt sich zu fragen, ob wir dabei zu viele Dinge zerstören.