Effektive KI-Führungskräfte beginnen mit Workflows, nicht mit Organigrammen
Alt vs. Neu: Traditionelle Organisationsstrukturen schränken Innovation ein; ein Workflow-First-Ansatz bietet ein effektiveres Modell.
KI-Auswirkung: KI erfordert einen Wandel in der Definition von Rollen — der Wechsel vom Struktur-First- zum Workflow-First-Ansatz.
Führungsherausforderung: Führungskräfte müssen sich auf die sich ändernden Anforderungen von KI einstellen, indem sie Ambiguität annehmen und alte Strukturen neu bewerten.
Seit Jahrzehnten folgt die Logik des Organisationsdesigns der gleichen Abfolge. Zuerst wird das Organigramm gezeichnet. Dann definiert man die Rollen. Erst nachdem die Menschen ihren Platz eingenommen haben, klärt sich, wie die Arbeit tatsächlich zwischen ihnen fließt.
Dieser „Structure-First“-Ansatz hat Unternehmen über Jahre darin geprägt, wie sie einstellen, befördern, umorganisieren und wachsen. Und lange Zeit funktionierte das so gut, dass niemand die Reihenfolge infrage stellte.
KI stellt diese Reihenfolge jetzt in Frage.
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Denn sobald Werkzeuge eingeführt werden, die bedeutende Anteile von Wissensarbeit übernehmen können, taugt das Organigramm nicht mehr als Ausgangspunkt. Rollen, die definiert wurden, bevor man den Workflow verstand, werden zu Sammelbehältern für Aufgaben, die vielleicht gar keinen Menschen mehr brauchen – oder ganz andere Menschen als ursprünglich eingestellt wurden. Die geschaffene Struktur wird so zum Hindernis für genau jene Transformation, die man erreichen will.
Ein klügerer Ansatz – und einen, dem sich immer mehr Führungskräfte anschließen – ist es, die Reihenfolge komplett umzukehren. Beginnen Sie mit den Workflows. Verstehen Sie, wie die Arbeit tatsächlich durch die Organisation läuft, wo die Engpässe sind, wo Urteilsvermögen am wichtigsten ist und wo KI übernehmen kann, ohne die Qualität zu mindern. Erst dann sollten Sie Rollen um das Übrige herum gestalten und die Berichtslinien festlegen.
Die Umkehrung in der Praxis
Tracy Coté, Chief People Officer bei Slickdeals, arbeitet seit einem Jahr genau auf diese Weise.
„Früher haben wir das Organigramm entworfen, Rollen definiert und dann Workflows optimiert“, sagt sie. „KI kehrt das um. Heute starten wir mit Workflows und Ergebnissen und gestalten erst anschließend die Rollen um das, was wirklich benötigt wird, wenn KI einen Teil der Arbeit übernehmen kann.“
Das klingt nach einer subtilen Veränderung, aber in der Praxis ändert es alles, wie Führungskräfte organisatorische Entscheidungen treffen. Die Frage ist nicht mehr „Wen müssen wir einstellen?“, sondern „Was erfordert diese Arbeit tatsächlich?“
Und die Antwort auf diese Frage ändert sich ständig, da sich die Fähigkeiten von KI weiterentwickeln. Aus diesem Grund wehrt sich Coté auch gegen die Annahme, dass Führungskräfte immer die Antwort haben müssen.
KI erhöht die Ungewissheit, weil sich Tools und Möglichkeiten jede Woche ändern. Führung bedeutet jetzt zunehmend, Leitplanken zu setzen, Kompetenz zu entwickeln und Teams dabei zu unterstützen, verantwortungsvoll zu experimentieren, ohne das Ziel aus den Augen zu verlieren.
Diese Ungewissheit ist unangenehm für Führungskräfte, deren Karriere darauf beruhte, für jedes Problem die richtige Struktur zu kennen. Aber gerade dieses Unbehagen ist der springende Punkt. Eine feste Struktur setzt stabile Arbeit voraus – und kaum etwas an den Auswirkungen von KI auf Arbeit ist derzeit stabil.
Domenico Gagliardi, Gründer der KI-Agentenplattform Kortix.ai, hat diese Logik bis zum äußersten Schluss weitergedacht. Statt ein bestehendes Unternehmen nachträglich anzupassen, hat er eines komplett neu gegründet – nach dem Prinzip „Workflow First“.
„Wir analysieren zuerst die Workflows und gestalten die Rollen dann um das, was Menschen einzigartig beitragen“, sagt er. Das Ergebnis ist eine Organisation, die mit 70 % weniger Menschen auskommt als vergleichbare Startups – nicht, weil man Jobs aus reiner Effizienz wegkürzt, sondern weil die existierenden Rollen erst nach der Analyse der Arbeit gestaltet wurden. Das ist ein grundsätzlich anderer Ausgangspunkt als bei den meisten Unternehmen, die neue Leute einstellen.
Dhanaraj S, ein HR-Fachmann in den Branchen Fertigung, Einzelhandel und Dienstleistungen in Indien, hat eine ähnliche Schlussfolgerung aus einem anderen Blickwinkel gezogen. Als er das Recruiting seiner Organisation verbessern wollte, wäre der offensichtliche Schritt gewesen, KI für die Vorauswahl im bestehenden Prozess einzusetzen.
Schnellere Lebenslaufprüfung, automatisierte Terminvereinbarung, vielleicht ein Chatbot für Kandidatenfragen – einfach obendrauf auf das, was schon da ist.
Stattdessen begann er mit einer Neugestaltung des Workflows. Mithilfe von KI zerlegte er Stellenbeschreibungen in Kompetenzcluster und Risikofaktoren, ließ anonymisierte Lebensläufe hinsichtlich Übereinstimmung von Fähigkeiten und Gehaltsrisiken analysieren und generierte daraus individuelle Interviewfragen, basierend auf den Ergebnissen dieser Auswertung.
Die KI kam zum Einsatz, bevor menschliches Urteilsvermögen gefragt war – nicht erst danach. Die komplette Abfolge, wie eine Einstellungsentscheidung getroffen wird, wurde von Grund auf neu gedacht.
Das Ergebnis war nicht nur schnelleres Recruiting. Es waren auch bessere Gespräche im Einstellungsprozess.
Strukturiertere Interviews, weniger Verzerrungen, klarere Einstellungsentscheidungen und weniger Absagen in späten Phasen. Nichts davon wäre geschehen, wenn wir einfach KI in den bestehenden Workflow integriert hätten. Der alte Workflow war nicht für die Art von Input gedacht, die KI liefern kann. Ihn zuerst neu zu gestalten, hat die Technologie überhaupt erst nützlich gemacht.
Alte Prozesse können neue Technologie nicht unterstützen
Lydia Wu, Gründerin der HR-Technologieberatung Oops, Did I Think That Out Loud, argumentiert sogar noch grundlegender. Sie hat über 800 HR-Tech-Lösungen geprüft und unzähligen Organisationen dabei zugesehen, wie sie versuchen, zu modernisieren, indem sie neue Tools auf alte Prozesse aufsetzen. Ihre Schlussfolgerung ist eindeutig: „Wir erwarten immer noch, dass KI auf veralteten Prozessen, die für das Internetzeitalter entwickelt wurden, Werte schafft.“
Dieser Ausdruck, „veraltete Prozesse, entwickelt für das Internetzeitalter“, sollte jede Führungskraft aufrütteln, die seit mehr als fünf Jahren im Amt ist. Die Workflows, auf denen die meisten Organisationen heute laufen, wurden für eine Welt geschaffen, in der Software Transaktionen übernahm und Menschen alles andere. KI verändert dieses Verhältnis dramatisch, und dafür sind die Prozesse nicht gemacht.
Wu sagt, Unternehmen laufen gegen eine Wand, wenn sie versuchen, KI über den Proof of Concept hinaus zu skalieren – und der Grund liegt in der Struktur.
„Die Technologie war nie für diese alten Prozesse entwickelt“, argumentiert sie. Eine Transformation für das KI-Zeitalter erfordert, zum Kern des Geschäftsbetriebs zurückzukehren, Workflows von Grund auf neu zu gestalten und dann KI darauf aufzubauen.
Hier wird der Ansatz "Workflow zuerst" mehr als nur eine Designpräferenz. Er wird zur Voraussetzung, um überhaupt echten Nutzen aus KI zu ziehen.
Und es gibt eine Konsequenz zweiter Ordnung, die Führungskräfte noch nicht vollständig erkannt haben. Wenn Sie Workflows neu gestalten, bevor Sie Rollen definieren, entdecken Sie oft, dass die benötigten Rollen anders aussehen als die jetzigen. Manche Aufgaben entfallen. Andere verschmelzen. Neue entstehen, die zu keinem bestehenden Jobtitel passen, insbesondere wenn KI Einstiegsaufgaben übernimmt.
Das Organisationsdesign, das vor sechs Monaten noch sinnvoll war, ist es vielleicht heute nicht mehr. Daran festzuhalten hieße, Menschen um eine Arbeit herum zu organisieren, die es in dieser Form nicht mehr gibt.
Deshalb verursacht die alte Reihenfolge – erst die Struktur, dann die Rollen, dann die Workflows – so viel Reibung bei der Einführung von KI. Führungskräfte kaufen die Tools, geben sie an Teams weiter, die nach vor-KI-Workflows organisiert sind, und wundern sich dann, warum die Einführung ins Stocken gerät oder nur geringe Erfolge bringt. Der Grund: Das Organisationsdesign selbst blockiert die Transformation. Sie können keine Ergebnisse des KI-Zeitalters mit einer Struktur aus dem Internetzeitalter erreichen.
Das alles bedeutet nicht, dass Organigramme irrelevant sind. Berichtslinien, Verantwortlichkeiten und Kontrollspannen bleiben wichtig. Aber sie sollten das Letzte sein, was Sie entwerfen, nicht das Erste.
Der Workflow zeigt, was die Arbeit erfordert. Die Rolle definiert, welcher Mensch diese Arbeit gut erledigen kann. Das Organigramm zeigt, wie diese Menschen kooperieren.
Wenn Sie diese Reihenfolge einhalten, dient die Struktur der Arbeit. Bleiben Sie bei der traditionellen Reihenfolge, wird die Arbeit gebogen, um in die Struktur zu passen – und genau hier geht Wert verloren.
Was das für Ihre nächste Restrukturierung bedeutet
Für CHROs und COOs, die das lesen, ist die praktische Konsequenz unbequem, aber eindeutig: Bevor Sie die nächste Restrukturierung angehen, bevor Sie offene Stellen besetzen oder eine Abteilung zur „KI-Integration“ umstrukturieren, müssen Sie die Workflows kartieren. Verstehen Sie genau, was auf der Aufgabenebene tatsächlich passiert. Finden Sie heraus, wo Entscheidungen getroffen werden, wer sie trifft und welche Teile des Prozesses heutzutage mit den verfügbaren Werkzeugen anders gehandhabt werden könnten.
Workflow-Neugestaltung vor Organisationsneugestaltung. Das ist die Reihenfolge. Sie landen am Ende fast sicher woanders, als es das Organigramm vorgesehen hätte.