Der ROI von KI: Wie man eine KI-gestützte Organisation aufbaut

David Rice: Sie konzentrieren sich derzeit sehr auf den ROI von KI. Können Sie ausführen, was Sie auf Makroebene beobachten?

Ravin Jesuthasan: Viele Unternehmen haben einen technologiegetriebenen Ansatz gewählt, die Technologie eingeführt, die Mitarbeiter ein wenig geschult, die Produktivität gesteigert. Einen wirklichen Ertrag haben wir dort gesehen, wo Unternehmen bei der Arbeit anfangen und dann herausfinden, wie verschiedene KI-Tools tatsächlich die Arbeitswelt verändern können.

David Rice: Warum denken Sie, dass diese Diskrepanz besteht, und welche Risiken birgt diese Art einer Führungslücke?

Ravin Jesuthasan: Es ist keine technologische, sondern eine menschliche Herausforderung. Wir brauchen Führungskräfte, die über digitale Kompetenz hinaus echte KI-Kompetenz entwickeln.

David Rice: Wenn Sie den Umgang von Unternehmen mit KI von Grund auf neu gestalten könnten, wie würden die ersten 90 Tage aussehen?

Ravin Jesuthasan: Sehr präzise und klar mit unserem Nordstern werden. Die Arbeit analysieren und herausfinden, wie wir KI einsetzen, um diese konkreten Probleme zu lösen. Das Verständnis für all diese Veränderungsfaktoren. Es wird die gesamte Struktur der Arbeit infrage stellen.

David Rice: Willkommen zum People Managing People Podcast, der Sendung, in der wir Führungskräften helfen, die Arbeit im KI-Zeitalter menschlich zu halten. Ich bin Ihr Gastgeber, David Rice. Und in der heutigen Folge haben wir Ravin Jesuthasan zu Gast. Er ist Zukunftsforscher, Autor und einer der weltweit führenden Stimmen im Bereich der Arbeitswelttransformation. Ravin wird erläutern, warum die meisten Unternehmen noch keine Rendite aus ihren KI-Investitionen ziehen und warum ein technologiezentriertes Denken sie zurückhält.

Er erklärt, was es braucht, um tatsächlich ein KI-gestütztes Betriebsmodell aufzubauen, warum die traditionelle, arbeitsplatzbasierte Identität zerbröckelt und wie Führungskräfte vom digitalen Verständnis zur echten KI-Kompetenz gelangen müssen, wenn sie mit gutem Beispiel vorangehen wollen. Wenn Sie HR-Verantwortlicher, Stratege oder einfach nur interessiert sind, was gute Führung im Zeitalter intelligenter Systeme bedeutet, ist diese Folge genau das Richtige für Sie. Los geht's.

Ravin, willkommen.

Ravin Jesuthasan: Danke, David. Schön, hier dabei zu sein.

David Rice: Absolut. Sie beschäftigen sich aktuell besonders mit dem ROI von KI. Das war eines unserer Gesprächsthemen im Vorfeld, speziell die systemischen Auswirkungen auf die Weltwirtschaft. Dort möchte ich beginnen. Können Sie skizzieren, was Sie auf Makroebene beobachten – insbesondere im Zusammenhang mit Arbeitskräfte-Konsum und Transformation?

Ravin Jesuthasan: Absolut, David. Seit fast drei Jahren sind wir fasziniert von generativer KI, beispielsweise ChatGPT, und neuerdings agentischer KI. Viele Unternehmen schaffen sich am Markt Vorteile, indem sie hervorheben, wie sie KI implementieren.

Aber ich denke, es gibt eine große Lücke zwischen Realität und Wahrnehmung. Außer bei wenigen Ausnahmen haben viele Unternehmen noch keinen Return on Investment (ROI) aus KI gezogen. Das liegt aus zwei Gründen daran: Viele haben einen technikzentrierten Ansatz verfolgt und besonders Generative KI ausgerollt, die jeder über Handy, Laptop oder Tablet nutzen kann.

Also wird sie eingeführt und man geht davon aus, dass mit ein bisschen Training die Produktivität von selbst steigt. Das entspricht dem Prinzip „Verstreuen und hoffen“. Das ist in der Vergangenheit bei anderen Veränderungen ähnlich gelaufen. Auch hier trifft das – mit Ausnahme einiger Unternehmen – kaum zu, und dort sehen wir ROI bei denen, die nicht reaktiv nach Technik, sondern aus der Arbeitsperspektive vorgehen.

Man startet mit der Arbeit und prüft dann, wie verschiedene KI-Tools die Aufgaben transformieren, ersetzen oder unterstützen können. Der zusätzliche Vorteil: Über die offensichtlichen ROI-Faktoren hinaus wird klar, welche sich verändernden Kompetenzen die Mitarbeitenden brauchen.

Wo werden Aufgaben ersetzt und die bisherigen Fähigkeiten sind überholt? Wo verändern sich Aufgaben, sodass Kompetenzen angepasst werden müssen? Wo wird Arbeit ergänzt, sodass neue Fähigkeiten für die Zusammenarbeit mit der Technologie nötig sind?

David Rice: Ein großes Problem ist, dass Menschen oft zu sehr an ihrem Job hängen, oder?

Traditionell zogen Menschen ihren Wert aus dem Arbeitsmarkt, indem sie bestimmte Aufgaben immer besser beherrschten. Dadurch konnten sie sich weiterentwickeln, bekamen mehr Gehalt oder Jobsicherheit. KI aber übernimmt inzwischen einige dieser Aufgaben. Es findet also auch ein emotionaler Wandel statt.

Wie können Führungskräfte den Wechsel von „Was tue ich?“ hin zu „Was kann ich werden?“ unterstützen?

Ravin Jesuthasan: Ja, David, das ist ein extrem wichtiger Punkt, denn: Seit 150 Jahren ist der Job die zentrale Währung menschlicher Arbeit. Jetzt werden Aufgaben durch KI ersetzt, ergänzt oder verändert und damit auch die Identität herausgefordert. Es braucht einen Wandel, wie Sie richtig sagen: Vom „Was ich tue“ zum „Was ich werden kann“.

Nicht zu hoch gegriffen – René Descartes prägte das berühmte „Ich denke, also bin ich“; meine Freundin Sherry Turkle sprach 2019 von „Ich teile, also bin ich“ – Stichwort soziale Medien. Doch die neue Identität sollte heißen: Ich lerne, also bin ich. Jeder von uns muss sich stetig neu erfinden.

Wenn sich die Arbeit verändert, muss sich auch die Identität verschieben: Welche neuen Fähigkeiten kann ich erwerben, wie bleibe ich relevant und entwickle mich laufend weiter?

Ein passendes Zitat liefert der Zukunftsforscher Alvin Toffler von 1970: „Die Analphabeten des 21. Jahrhunderts werden nicht diejenigen sein, die nicht lesen und schreiben können, sondern diejenigen, die nicht lernen, verlernen und umlernen können.“

David Rice: Interessant, denn wir haben Lernen historisch immer als Mittel zum Zweck verstanden.

Nie als Selbstzweck. Eigentlich ging es immer darum: „Ich lerne, um ein Ziel zu erreichen.“ – sehr transaktional. Daran müssen wir wohl etwas ändern, richtig? Absolut. Identität und Transformation fehlen oft in der KI-Debatte, vielleicht weil wir die Narrative falsch gestalten. Welche neuen Formate braucht es, damit wir nicht nur über Tools reden, sondern Menschen und die Herausforderungen in den Fokus rücken?

Ravin Jesuthasan: Genau. Das ist ein wichtiger Punkt, David. Wir als Führungskräfte – oder als Spezies – neigen generell zur Übersegmentierung, sehen KI als ein Thema und verlieren dabei die Verbindung zu Kompetenzen, Identität usw.

Diesen Tunnelblick gilt es zu überwinden. Weg vom Technik-Fokus: Was muss getan werden, welches Ökosystem liegt der Arbeit zugrunde? Technik ist nur ein Baustein.

Mein Freund Gary Bowles spricht oft vom Zusammenspiel aus Denkweise, Kompetenz und Werkzeug. Wir müssen also diese übergreifenden Gespräche führen: Was heißt das konkret für die Belegschaft? Wie nehmen wir sie mit?

Denn – wie wir beide wissen – funktioniert unser Planet als konsumorientierte Weltgemeinschaft. Wird die Kaufkraft entzogen, weil Menschen ihre Jobs verlieren, wackelt das Fundament. Daher müssen wir mit Blick auf KI überlegen: Was sind die Einflussfaktoren? Wie qualifizieren wir um? Wie sorgen wir dafür, dass Menschen im produktiven Arbeitsmarkt bleiben und Einkommen generieren können?

David Rice: Ich stelle diese Frage häufig, da es unrealistisch ist anzunehmen, dass wir schlagartig ins Zeitalter jenseits des Konsums wechseln. Ein großes Thema ist ja, dass in den Führungsetagen am liebsten auf Effizienz gesetzt wird, tiefere Transformation aber ignoriert bleibt.

Alles dreht sich darum, wie man die Produktivität der Menschen verzehnfacht. Was sollten Führungskräfte stattdessen messen, wenn sie mit KI Wert schaffen möchten – jenseits von Kostensenkung?

Ravin Jesuthasan: Ein wichtiger Punkt, David. Oft herrscht ein enger Fokus: Der sicherste Weg zum Ergebnis ist Kostensenkung – da weiß man, was herauskommt. Wachstumsinvestitionen sind risikobehaftet.

Ich arbeite mit meinen Kunden daran, drei Kennzahlen zu priorisieren: Erstens, Effizienz – klar, jedes Unternehmen muss zukünftiges Wachstum von ressourcenintensiven Geschäftsmodellen entkoppeln – sei es personell, finanziell oder materiell.

Zweitens: Wie steigere ich die Produktivität der Mitarbeitenden? Oft wurde in Technik investiert, doch die Produktivität blieb aus. Nur das reine Bereitstellen hilft nicht. Es braucht ein gezieltes Re-Design der Arbeit, damit Produktivität in der Arbeitsarchitektur verankert wird.

Drittens, ein sehr wichtiger Faktor: Agilität. Wenn wir in neue Technologien investieren, müssen wir Ressourcen gezielt von substituierten Aufgaben zu neuen Wachstumsfeldern umschichten. Diese drei Kennzahlen sind entscheidend für ein Geschäftsmodell, das auf Neuerfindung und nachhaltiges Wachstum ausgelegt ist – mit weniger Ressourcen, aber bestmöglicher Nutzung vorhandener Talente, die oft über Jahrzehnte aufgebaut wurden.

David Rice: Genau. Mir fällt bei Gesprächen mit Führungskräften immer wieder auf: Der Drang, KI selbst zu nutzen, ist weniger ausgeprägt als der Wunsch, die Mitarbeitenden zum Einsatz zu bewegen.

KI wird als strategisches Werkzeug gesehen, etwa wie ChatGPT mit den tiefen Analysefunktionen. Die Möglichkeiten wachsen enorm. Warum gibt es diese Lücke und welches Risiko birgt diese Führungsdiskrepanz?

Ravin Jesuthasan: Eine großartige und wichtige Frage, David. Denn KI ist keine technische, sondern eine menschliche Herausforderung. Es geht um Change Management und grundlegende Umbrüche in Geschäfts-, Personal- und Organisationsmodellen.

Deshalb muss Führung über digitale Kompetenz hinaus echte KI-Kompetenz entwickeln. In Davos dieses Jahr hatte ich das Privileg, zwei Panels zu moderieren – eins mit CEOs und eins mit CHROs. Ich fragte: Sie führen KI ein, berichten darüber im Geschäftsbericht, erhalten Kursgewinne dafür. Aber wie viele nutzen KI tatsächlich selbst? In beiden Gruppen waren es maximal 10%. Auf die Frage, wie man andere zur Nutzung motiviert, antwortete einer zögerlich: Wir nutzen sie wenig, wir sagen unseren Assistenten, was sie tun sollen.

Das ist die große Lücke. Wer KI nur transaktional begreift, nutzt sie so. Sie ist aber ein strategisches Werkzeug, das das gesamte Unternehmen verändern kann. Man muss sich auf dieses Verhaltens-Change einlassen: Beim Memo, im Mitarbeitergespräch oder der Strategieplanung mit Wettbewerbsanalysen – KI kann überall unterstützen.

In meinem dritten Buch 2018 – damals waren maschinelles Lernen und Deep Learning noch sehr neu – haben John Boudreaux und ich 135 Unternehmen analysiert. Uns fiel auf: Am stärksten bremste die Denk-, Kompetenz- und Werkzeug-Vergangenheit die Transformation. Die Führung sitzt am längsten im alten Denken fest, damals schon mit viel schwächeren Tools als heute.

David Rice: Lassen Sie mich an diesem Punkt bleiben: Was bedeutet KI-Kompetenz konkret auch für Führungskräfte im C-Suite? Welche Aktivitäten und Herausforderungen sind damit verbunden?

Ravin Jesuthasan: Ganz praktisch: Eine Führungskraft reserviert täglich Zeit, um neue KI-Tools kennenzulernen, deren Entwicklung zu verfolgen und diese auch aktiv auszuprobieren.

Natürlich – die Juristen mahnen Datenschutz an, klar. Aber es spricht nichts dagegen, ChatGPT, Claude, DeepSeek oder andere Tools privat auszuprobieren. Als wir zuletzt sprachen, habe ich Ihnen erzählt, dass mein Vorgesetzter hierfür ein echtes Vorbild ist.

Jedes Gespräch mit ihm beginnt mit neuen KI-Entwicklungen, Auswertungen unserer eigenen Geschäftsdaten, Wettbewerberbeobachtung. KI ist in jedem Aspekt seiner Arbeit ganz natürlich integriert. Das Interessante: Weil er es vormacht, mache ich es auch – und damit das gesamte Führungsteam. Besonders in der Beratung, die gerade massiv transformiert wird, ist das wichtig.

Dieses Vorleben ist entscheidend, natürlich gekoppelt mit Zugängen, Trainings und gezieltem Job-Redesign. Er verkörpert für mich den „AI Fluent Executive“ in Reinkultur.

David Rice: Wir sprechen oft über Datensätze und Risiken. Aber mit ChatGPT kann man sich Datensätze einfach generieren lassen, um mit Tools zu experimentieren. Das habe ich inzwischen mehrfach gemacht. Es gibt also viele Wege. Doch nach dem, was Sie im Markt beobachten: Wie sollte die KI-Einführung ablaufen, wenn Sie den Prozess komplett neugestalten könnten? Wie würden die ersten 90 Tage im idealen Rollout-Plan aussehen?

Ravin Jesuthasan: Drei Punkte: Erstens, absolute Klarheit über den Nordstern schaffen – kein einmaliger Akt, sondern ein iterativer Prozess. Was soll KI grundsätzlich im Unternehmen bewirken, welche Ziele haben wir (Produktivität, Effizienz, Agilität) in 6, 9, 12 Monaten? Wie fühlt sich das für Führung, Mitarbeitende, Anteilseigner, Stakeholder an? Welche Basisbausteine sind erforderlich (Lizenzen, Datensätze usw.)?

Zweitens müssen wir Prototypen und Experimente wagen, denn gute Implementierung beginnt bei der Arbeit selbst: Wo können wir konkrete Problemfelder mit KI adressieren? So wird sichtbar, welche Aufgaben ersetzt, ergänzt oder transformiert werden. Daraus entstehen Proof Points und Business Cases – Studien in Sloan Management Review und HBR zeigen bis zu 45% Produktivitäts- und 30% Profitabilitätszuwächse.

Drittens: KI wirkt nicht nur auf Produktivität, Agilität und Effizienz. Sie verändert Geschäftsmodelle grundlegend. Daher gilt es, alle Veränderungsfaktoren zu erfassen: Was heißt das für Budgetierung, Arbeitsorganisation, Führungsfähigkeiten? Die Veränderungsbausteine müssen systematisch mitgedacht werden, um ein wirklich KI-gestütztes Betriebsmodell zu schaffen.

David Rice: Es war ein großartiges Gespräch – vielen Dank für Ihre Zeit, Ravin, und dass Sie heute dabei waren.

Ravin Jesuthasan: Mein Vergnügen, David. Es hat mir sehr gefallen, danke.

David Rice: Möchten Sie noch erzählen, wo man Sie finden und mit Ihnen in Kontakt treten kann?

Ravin Jesuthasan: Sehr gerne. Besuchen Sie mercer.com – dort gibt es viele Tools, Methoden, Assets und Recherche. Sie finden mich auch über meine Webseite ravinjesuthasan.com, sowie regelmäßig mit eigenen Beiträgen auf LinkedIn, auf Twitter (nun X genannt), auf Threads und anderen sozialen Plattformen. Ich bin dort sehr präsent und teile regelmäßig Studien und Artikel.

David Rice: Ausgezeichnet. Nochmals vielen Dank fürs Mitmachen – bis zum nächsten Mal.

Ravin Jesuthasan: Alles klar, danke David.