Die Team-Gewohnheit, die Top-Performer von allen anderen unterscheidet

David Rice: Der durchschnittliche Mitarbeiter verliert 18 Stunden pro Woche in Meetings, weitere 11 Stunden beim Bearbeiten von Nachrichten. Das lässt etwa einen Tag für echte Arbeit übrig. Wenn man also eine Wochenarbeitsleistung auf einen einzigen Tag komprimieren muss, sucht man nach Abkürzungen. Man kommt früher, bleibt länger, arbeitet am Wochenende – und so entsteht Burnout.

In der heutigen Sendung spreche ich mit Ron Friedman, Sozialpsychologe und Autor des Buches "Superteams", darüber, warum KI dieses Problem für die meisten Teams nicht löst – sondern sogar verschärft. Rons Team hat tausende Beschäftigte befragt, um herauszufinden, was die besten 8 Prozent der Teams anders machen. Und was sie über KI herausgefunden haben, ist faszinierend.

Durchschnittliche Teams verbergen ihre KI-Nutzung voreinander. Sie geben mangelhafte Ergebnisse weiter, ohne sie zu überprüfen, was die Arbeitszeit für alle im Team verlängert. Superteams hingegen teilen Prompts offen, nutzen KI als Diskussionspartner, widersprechen ihr und setzen sie so ein, dass das ganze Team davon profitiert.

Völlig unterschiedliche Ergebnisse – bei gleicher Technologie. Die Lücke, die dadurch sichtbar wird, besteht nicht nur zwischen guten und durchschnittlichen Teams, sondern zwischen Menschen, die wissen, wie gute Arbeit aussieht, und jenen, die es nicht wissen. Wenn man kein Gespür für Qualität hat, ist alles, was von der KI kommt, zufriedenstellend, und genau hier entsteht die falsche Sicherheit.

Es geht nicht nur um fehlerhafte Arbeit – sondern um fehlerhafte Arbeit, auf die man auch noch stolz ist. Heute besprechen wir, warum KI die Kluft zwischen leistungsstarken und durchschnittlichen Teams vergrößert, welche versteckten Kosten mangelhafte KI-Ergebnisse auf Arbeitslasten haben, warum Superteams KI als Diskussionspartner und nicht als Experten sehen, Brainwriting vs. Brainstorming und warum die Wissenschaft eine Methode bevorzugt, sowie was die Gleichverteilung der Redezeit über kollektive Intelligenz verrät.

Ich bin David Rice. Das ist People Managing People. Und falls Sie bislang angenommen haben, KI sei eine Kraft, die alle Teams anhebt: Diese Forschung dürfte Sie zum Nachdenken bringen. Legen wir los.

Also, Ron, willkommen in der Show. Schön, dass du da bist.

Ron Friedman: Schön, hier zu sein. Danke für die Einladung.

David Rice: Ich will mit einer Frage starten, du kannst dann gerne noch etwas Hintergrund geben. Wenn wir über KI sprechen – ich höre es ständig auf Konferenzen und anderswo – gilt es immer als universeller Produktivitäts-Booster. Aber als wir uns vorab unterhielten, sagtest du, dass KI die Kluft zwischen High-Performance-Teams und Durchschnittsteams verbreitere. Warum bringt gleiche Technologie so unterschiedliche Ergebnisse – je nach Team, nicht nur nach Person?

Ron Friedman: Ja, tolle Frage. Und bevor ich genau erkläre, warum KI diese Kluft vergrößert, möchte ich kurz erläutern, wie ich die Forschung durchgeführt habe, damit die Zuhörer verstehen, aus welcher Perspektive ich spreche. Ich bin Sozialpsychologe und habe irgendwann den Weg in die Wirtschaft eingeschlagen.

Dort habe ich festgestellt, dass eine riesige Lücke zwischen moderner Wissenschaft und der heutigen Arbeitswelt klafft. Also begann ich zu recherchieren, was erfolgreiche Teams anders machen. Mein Team und ich haben dafür tausende Beschäftigte befragt – mit zwei Schlüsselfragen.

Erstens: Auf einer Skala von 1 bis 10 – wie erfolgreich ist Ihr Team bei der Zielerreichung? Und zweitens: Im Vergleich zu anderen Teams Ihrer Branche – wie würden Sie die Leistung Ihres Teams einschätzen? Danach haben wir Teams mit einer perfekten Punktzahl – das war nur ein kleiner Anteil, etwa 8 Prozent – als Superteams definiert und geschaut, was sie anders machen.

Und ganz aktuell haben wir untersucht, wie diese Superteams KI einsetzen. Zu deiner Frage – warum vergrößert KI die Lücke? Wir stellen fest, dass Superteams KI so nutzen, dass das gesamte Team besser wird; Durchschnittsteams verstecken die Nutzung eher voreinander und geben schlechte Resultate weiter, was den Arbeitstag verlängert.

Ich habe mit vielen Fachleuten gesprochen, die sagen, dass Folgendes passiert: Manche nutzen ChatGPT oder andere Tools, um Antworten zu generieren, die dann ungeprüft an Kollegen geschickt werden. Das kann sehr nützlich sein – wenn man es richtig einsetzt, was aber heißt: Kontext geben, Ergebnisse überprüfen, Rückfrage halten – sind die Resultate korrekt oder nicht?

Wenn man nur die KI-Ergebnisse ungeprüft weiterleitet, verlängert das schlicht für alle anderen die Arbeit.

David Rice: Das erinnert an etwas, das wir oft sagen: Wird KI auf ein dysfunktionales Team gelegt, verstärkt sie die Dysfunktion. Hat man aber ein sehr kooperatives Team, kann sie zu Innovation beitragen.

Du hast Kontext erwähnt – ich las kürzlich über „Context Engineering“, also der Versuch, KI mit dem eigenen Organisationskontext vertraut zu machen. Das ist enorm wichtig, sobald man sie für prozessgetriebene Aufgaben nutzen möchte.

Die KI muss verstehen, wie die Organisation strukturiert ist, um ihr ganzes Potenzial auszuschöpfen.

Ron Friedman: Ganz genau. Teil davon ist auch, dass man sich über die Ziele klar wird, die man erreichen will. Viele Organisationen optimieren nur für „Beschäftigtsein“, nicht für Output.

Wenn man das auf die durchschnittlichen Teams anwendet, sieht man: Ein Großteil ihrer Woche wird mit Dingen verbracht, die keinen Fortschritt bringen. Der Durchschnittsbeschäftigte verliert 18 Stunden pro Woche in Meetings und 11 weitere beim Aufarbeiten von Nachrichten. Was bleibt für echte Arbeit?

Etwa ein Tag. Muss ich also eine Wochenarbeit an einem Tag erledigen, suche ich Möglichkeiten, mehr Zeit zu schaffen: Früher kommen, länger bleiben, am Wochenende arbeiten. Das führt unweigerlich zu Burnout. Viel zu oft fragt man: Warum brennen Leute aus?

Die bessere Frage wäre: Wie schaffen sie es überhaupt, noch Arbeit zu erledigen? Wenn sie drei Viertel der Woche mit Meetings verbringen! Und etliche Organisationen – nicht die Superteams – verwechseln Kollaboration mit ständiger Gemeinsamkeit. Das ist nicht dasselbe.

Die besten Ideen entstehen, vor allem wenn es um Kreativität geht, wenn man zwischen Einzelarbeit und Teamarbeit wechselt. Klassisches Beispiel: Brainstorming. Alle im Konferenzraum, Ideen sammeln. Die Forschung zeigt: Wer mehr und bessere Ideen will, sollte Brainwriting machen.

Beim Brainwriting schreibt jeder einzeln im eigenen Büro Ideen auf, bringt davon sechs mit ins Meeting, und diese werden dann diskutiert. Beim klassischen Brainstorming prägt der erste Sprecher die Gruppe und alle bewerten seine Idee, statt selbst kreativ zu werden.

Am Ende gibt es viele Hürden für wirklich kreative Lösungen.

David Rice: Als Redakteur liebe ich Brainstorming, aber entscheidend ist, dass alle vorbereitet sind. Wer unvorbereitet kommt, dem überlassen dominante Persönlichkeiten das Feld.

Möchte man alle Ideen hören, muss jeder vorher eigene Überlegungen einbringen.

Ron Friedman: Das ist ein weiterer Punkt, der sich in unserer Forschung zeigt. In „Superteams“, meinem neuen Buch über die besten Teams, ist ein entscheidender Unterschied: In Meetings existiert Gleichverteilung der Redezeit – das ist ein entscheidender Prädiktor für kollektive Intelligenz.

Wir kennen den IQ, aber kollektive Intelligenz ist so etwas wie der Team-IQ. Wie gut löst das Team Probleme? Ein entscheidender Einflussfaktor: Gleichmäßige Redezeit. Warum? Sie zeigt, dass alle Meinungen Gewicht haben, Engagement besteht und jeder beiträgt – das brauchen Superteams, um Innovation zu ermöglichen.

David Rice: Absolut. Und du hast herausgefunden, dass durchschnittliche Teams KI-Nutzung verheimlichen oder sich deswegen schuldig fühlen. Spitzen-Teams hingegen teilen Prompts, Workflows und sagen offen, wie sie das Tool einsetzen. Was passiert psychologisch, wenn Leute ihre Arbeitsweise verbergen?

Ron Friedman: Das bedeutet meist, dass man eigene Karrierezielen hat, die sich von den Teamzielen unterscheiden. Ein großes Problem! Denn das heißt, die Leute arbeiten zwar zusammen, sind aber kein echtes Team.

In der Einleitung zu „Superteams“ beschreibe ich drei Faktoren, die aus Fremden ein Team machen. Erstens: gemeinsame Ziele. Alle müssen dasselbe erreichen wollen. In vielen Gruppen hat jeder eigene Karriereziele: Einer will befördert werden, der Nächste mehr Geld, einer möchte kündigen, der andere achtet auf Work-Life-Balance. Jeder hat andere Ziele. Ein Team braucht gemeinsame Ziele.

Zweitens: Rollenklarheit – jeder muss wissen, wofür er und die anderen zuständig sind und wie sich die Rollen überschneiden. Sonst gibt es zwangsläufig Kompetenzkonflikte.

Drittens: Interdependenz. Man muss aufeinander angewiesen sein, um Erfolg zu haben. In vielen Vertriebsteams existiert das nicht. Oft sind Kollegen sogar Konkurrenten.

Diese drei Eckpfeiler machen ein Team aus. Wenn Mitarbeiter ihre KI-Nutzung verstecken, bedeutet das oft, dass sie sich austauschbar fühlen: „Wenn das alle wüssten, bräuchte man mich ja gar nicht mehr!“. Oder sie fühlen sich nicht dazu ermächtigt oder motiviert, offen KI einzusetzen. In High-Performance-Teams hingegen wird das Teilen von Prompts gefördert – laut frischem Research (gerade diese Woche): 67 % der Superteam-Mitglieder teilen ihre Prompts mit Kollegen. Bei Durchschnittsteams sind es nur 20 %. Das Teilen von Prompts ist weniger ein Mittel für individuelle Effizienz, sondern Ausdruck einer Lernkultur: Man hilft sich gegenseitig, trägt zur Karriere aller bei und hebt das gemeinsame Niveau der Zusammenarbeit.

David Rice: Sehr interessant! Ich gehe so weit, spezifische Projektanweisungen oder gelungene Prompt-Strukturen weiterzugeben – so kann jeder daraus lernen oder Dinge für sich adaptieren.

Und indem man sich gegenseitig ermutigt, die Grenzen auszutesten, entstehen neue Potenziale. Du hast die Interdependenz erwähnt, und durch KI könnte leicht der Eindruck entstehen, man sei nicht mehr auf andere angewiesen: „KI kann Matts Job übernehmen, ich mache den Rest“. Wie verhindert man, dass daraus eine Fragmentierung im Team folgt?

Ron Friedman: Ein sehr wichtiger Punkt, selbst Top-Teams können in diese Falle geraten: Weil alles einfacher erscheint, erledigt man Dinge selbst, die früher ein Kollege übernommen hätte. So nimmt man dem Kollegen Lernchancen und verlängert den eigenen Tag.

Wir sehen auch: Es entstehen zusätzliche, früher unnötige Arbeitsschritte. Hat man dank KI schneller erledigt, sucht man nach neuen Aufgaben, um die „freie Zeit“ zu füllen.

Das ist die Falle: Wer besonders effizient arbeitet und Aufgaben in 15 statt 120 Minuten erledigt, legt selten die Füße hoch – sondern sucht neue To-dos. Das zu verhindern erfordert Führungskräfte, die klar machen, dass es um Entwicklung des Teams geht und Atomisierung schadet. Denn sonst sieht man Kollegen als Hindernis statt als Gewinn für die Produktivität – kontraproduktiv für die Teamentwicklung.

David Rice: Außerdem trägt man so zum Burnout-Rezept bei …

Ron Friedman: Ganz genau. Gut gesagt.

David Rice: Der eigene Job hat schon ausgelaugt, jetzt übernimmt man noch zwei – das hilft nicht zu mehr Kreativität oder Engagement.

Das macht alles nur schlimmer… Gleichzeitig ist ein spannender Punkt, dass Top-Teams nicht unbedingt besonders viel, sondern besonders zielgerichtet zusammenarbeiten – bei all dem „mehr, mehr, mehr“ der heutigen Zeit.

Gerade wenn Technik als Erleichterung verkauft wird, werden Meeting- und Kollaborationsformen oft ineffektiv. Was missverstehen die meisten Organisationen derzeit beim Thema Teamwork?

Ron Friedman: Wie gesagt, es gibt oft eine Verwechslung von Zusammenarbeit mit ständiger Anwesenheit. Was Superteams tun: Sie gehen sehr überlegt mit Besprechung und Arbeit um – Meetings sind nicht Standard, sondern letzte Option.

Sie vermeiden zu 54 % häufiger unnötige Meetings und planen zu 50 % seltener sich wiederholende Termine – das spart viel Zeit. Viele halten aus emotionalen Gründen an Meetings fest – ein regelmäßiges Meeting abzusagen, fühlt sich wie eine Trennung an.

Stattdessen schaffen Superteams Fokuszeiten – Dienstag 15:30–17 Uhr z. B., in denen niemand Nachrichten beantworten muss, sondern produktiv arbeitet. Oder sie führen meetingfreie Tage bzw. halbe Tage ein – Meetings gibt’s dann nur im Notfall. Effekt: Der Stress sinkt um die Hälfte, die Produktivität steigt um 71 %. Superteams nennen das „Tage, an denen Dinge erledigt werden" – und nicht einfach Meeting-freie Tage. Dahinter steht Sinnfokussierung.

Auf diese Weise schaffen sie Raum für konzentrierte Einzelarbeit – andernfalls droht Burnout.

David Rice: Für mich ist entscheidend: Weniger Kontextwechsel. Selbst wenn man am Schreibtisch bleibt, wird jede Unterbrechung durch Meetings zum Gedankenstopp. Der Fokus geht verloren.

Ron Friedman: Absolut.

David Rice: Je mehr Meetings, desto schwieriger wird tiefe Analyse. Die meisten kennen diese Tage: Fünf Meetings, fünfeinhalb Stunden sind weg – und nichts wurde geschafft.

Ron Friedman: Ja. Noch dazu geschieht durch „Task Switching“, was wir im Buch Pre-Distraktion nennen: Allein die Aussicht auf ein bevorstehendes Meeting verschlechtert die Leistung schon in der Vorbereitungsstunde.

Warum? Ein Teil der Aufmerksamkeit ist auf das Meeting gerichtet; außerdem weiß man, bald ist Schluss – also startet man keine schwierigen Aufgaben mehr und prokrastiniert. Wer viele Meetings hat, fragt sich am Tagesende: Wo ist die Zeit geblieben?

Das liegt daran, dass ständig auf Meetings gewartet oder zurückgeblickt wird – das sogenannte Attention Residue. Der Kopf hängt fest im Vorher und Nachher der Besprechungen. Deshalb wirken meetingfreie Tage so gut. Viele Führungskräfte haben zu Beginn Mühe damit (für sie bestehen 80 % der Woche aus Meetings) – aber tatsächlich wird darunter kaum Arbeit erledigt.

Wer arbeitet, muss sich außerhalb der Arbeitszeit Fokuszeiten suchen – manche tun das sogar, indem sie sich krankmelden, einfach um ohne Meetings arbeiten zu können! Das sind die Maßnahmen, zu denen Leute greifen, weil im heutigen Arbeitsalltag echte produktive Arbeit kaum möglich ist.

David Rice: Wir haben früher immer gesagt …

Gerade Führungskräfte sind betroffen: Je höher die Position, desto mehr Termine. Gleichzeitig kommt mit Erfahrung die Ansicht, Meetings seien Produktivitätsbooster – tatsächlich redeten wir nur über Arbeit, taten sie aber nicht. Für Berufsanfänger können Meetings einschüchternd sein; ihnen fehlt Kontext und Selbstvertrauen, sie analysieren alles über und nach. Der Vorher-Nachher-Effekt ist unten in der Hierarchie sogar stärker: Weniger Erfahrung = weniger Selbstbewusstsein.

Auffällig ist auch: Die durchschnittliche Arbeitskraft verliert die Woche meist an Meetings und Nachrichten, bevor sie Sinnvolles tun kann. KI könnte das zwar reduzieren – aber aktuell gelingt das selten. Wenn wir die Arbeitsprozesse nicht grundsätzlich überdenken, droht die Zersplitterung sogar noch schneller voranzuschreiten – wie siehst du das?

Ron Friedman: Absolut – darum ist es so entscheidend, die Gewohnheiten leistungsstarker Teams zu kennen. Ein wichtiges Tool sind z. B. Meeting-Richtlinien.

In vielen Unternehmen darf jeder jederzeit für alles ein Meeting einberufen – ohne Regeln oder Gründe. Das gibt Leuten das Gefühl, beschäftigt zu sein, sie wirken aktiv, schieben aber eigentliche Arbeit auf – sie warten ja auf die nächste Runde. Superteams hingegen sind strukturierter – ein Meeting muss Richtlinien genügen. Im eigenen Unternehmen gilt: „Keine Entscheidung – kein Meeting“. Geht es nur um eine Info? Dann Telefon oder E-Mail. Gibt’s Updates? Auch ein Video reicht.

Ein tolles Beispiel stammt von Percolate (Content Marketing): Deren Regel lautet „Keine Zuschauer“ – wer nicht beiträgt, muss nicht dabei sein. Kein Affront – sondern Respekt vor der Zeit der Leute. Im Weißen Haus unter Obama setzte Cass Sunstein Meetings auf 15-Minuten-Intervalle an – wer mehr Zeit brauchte, brauchte eine Ausnahmegenehmigung.

Solche Richtlinien ermöglichen produktive Arbeit tagsüber – so muss niemand abends oder am Wochenende „nacharbeiten“ und verbrennt so nicht aus.

David Rice: Das Beispiel aus dem Weißen Haus ist gut. Mir gefällt die Idee, Meetings auch mal auf Zeit und Notwendigkeit zu prüfen.

Oft heißt es ja: „Das Meeting hätte eine E-Mail sein können“ – alle im Büro kennen das.

Ron Friedman: Guter Punkt! Bei Keynotes zeige ich gern Jim Halpert aus „The Office“, wie er ins Camera blickt – „Dieses Meeting hätte eine E-Mail sein können!“. Diesen Moment sollten Führungskräfte als Warnsignal nehmen. Statt zu hadern, sollten sie Meeting-Richtlinien etablieren.

Und solche Regeln sollten nicht von oben diktiert werden. Führungsleute sollten mit ihrem Team diskutieren: Was sind gute, was schlechte Meetings? Welche können wir vermeiden? Probiert das aus – eine Woche lang – reagiert das Team positiv, baut darauf auf. So hilft man Mitarbeitenden, sich auf Produktivität zu konzentrieren. Das ist – neben KI – aktuell die Top-Fähigkeit für Führungskräfte: Fokusverstärkung. Sie ermöglicht den Teams, in regulären Arbeitszeiten wirksam zu arbeiten – was Raum für alles Weitere (gegenseitige Unterstützung, Kompetenzaufbau, intelligente Risiken) schafft.

David Rice: Gerade der Experimentierradius ist wichtig, etwa jetzt mit KI. Aber das klappt nur, wenn Fehler erlaubt sind. KI kann Druck aufbauen: Man muss kompetent wirken, ist aber ständig am Umlernen. Wie beeinflusst das Teamverhalten?

Ron Friedman: Wenn Führung nicht für eine offene Fehlerkultur sorgt, findet kein Lernen statt. Jeder Versuch, Neues zu tun, bringt Fehler – werden die bestraft, wird niemand besser.

Die besten Führungskräfte sorgen dafür, Lernen fühlt sich sicher an: Sie sprechen offen über eigene Fehler. So verstehen Mitarbeitende: Fehler sind Lerngelegenheiten, kein Grund zur Scham. Wissen Führungskräfte etwas nicht, sagen sie: „Weiß ich nicht, aber ich weiß, wen ich frage.“ Damit ist klar: Niemand muss alle Antworten haben – wichtiger ist Neugier und Lernbereitschaft.

Weiter: Wer keine Fehler macht, lernt nicht dazu. Einer meiner Lieblingsbeispiele im Buch stammt von Reid Hoffman (LinkedIn). Er sagte seinen Teams: „Nicht 100 % Perfektion sind das Ziel, sondern 85 %. Wer alles richtig macht, bewegt sich zu langsam.“ Ähnlich dachte Reed Hastings (Netflix): Zu viele Erfolgsshows? Das war für ihn eher Warnsignal – dann wurden nicht genug Risiken eingegangen.

Wer Fortschritte will, muss also Fehler riskieren. Wer alles richtig macht, entwickelt sich nicht und bietet keine Angriffsfläche für Innovationen.

David Rice: Genau das wollte ich sagen: Wer nur im gewohnten Rahmen bleibt, verkümmert. Ich hatte immer Vorgesetzte, die uns klarmachten: Ein Fehler ist kein Weltuntergang, in sechs Monaten weiß das keiner mehr. Man sollte keine Angst haben. Wir setzen uns sonst zu sehr unter Druck („ich muss alles richtig machen“) – dabei ist ein Fehler meist schon bald vergessen.

Das gehört auch zum Imposter-Syndrom bei neuen Führungskräften: Gerade am Anfang macht man sich viel Stress, meint, alles perfekt machen zu müssen. Dabei ist das selten tödlich für die Karriere ...

Ron Friedman: Genau. High-Performer-Teams belohnen intelligente Fehler: Man probiert etwas gut Überlegtes, das dann nicht klappt. Außerdem experimentieren Superteams 48 % häufiger als der Durchschnitt – von kleinen A/B-Tests bei Landingpages bis zu großen Ideen (z. B. Angebot verkaufen, bevor es gebaut wurde). Das Alles hält Teams beweglich.

Wer sich zu sehr auf den bisherigen Erfolg verlässt, wird irgendwann überholt. Bestes Beispiel: Das Unternehmen 3M, seit 120 Jahren am Markt. Deren Erfolgsgeheimnis ist die 30%-Regel: Eine Abteilung bekommt nur dann den Bonus, wenn mindestens 30 % des Umsatzes mit Produkten gemacht werden, die in den letzten vier Jahren eingeführt wurden.

Diese Regel sorgt dafür, dass immer neue Ideen entstehen und das Unternehmen als Ganzes kontinuierlich wächst.

David Rice: Ich finde das wichtig, Stichwort Anreize – denn man muss bereit sein, eine gut überlegte Hypothese zu belohnen, selbst wenn die Umsetzung nicht direkt erfolgreich ist. Wichtig ist, was man im Prozess gelernt hat und was sich optimieren lässt. Ein guter Manager nimmt das Ernst und ist offen für Anpassungen.

Ich finde auch: Die besten Führungskräfte kontrollieren weniger und schaffen mehr eine Umgebung, in der Lernen und Experimentieren selbstverständlich sind. Wie unterscheiden sich die Leader von Superteams deiner Meinung nach?

Ron Friedman: Wir haben dazu gerade einen Artikel im Harvard Business Review veröffentlicht. Ein Schlüssel: Diese Führungskräfte sind stärker im Tagesgeschäft involviert als der Durchschnitt.

Ihnen wird oft geraten: Strategisch denken, dann delegieren und raus halten. Doch Superteam-Führungskräfte sind im Alltag präsent, erkennen so Chancen und Herausforderungen und etablieren einen Spirit gemeinsamer Verantwortung.

Sie micromanagen aber nicht! Ein Mikromanager übernimmt die Arbeit komplett und demotiviert damit. Ein echter Leader gibt Feedback, stellt Fragen, macht Empfehlungen – und lässt die Verantwortung dann beim Teammitglied. Das wirkt motivierend und lehrreich zugleich.

Beim Einsatz von KI: Auch hier sind diese Führungskräfte Vorbild. Sie nutzen KI selbst fast doppelt so häufig, teilen dreimal so viele Good-Practice-Beispiele mit den Teams, geben positives Feedback – und motivieren so alle, das Thema offen auszuprobieren.

David Rice: Es ist beeindruckend, wenn man von einem Vorgesetzten zielgerichtet unterstützt und inspiriert wird. Ich erinnere mich an einen Redakteur, der mein langes, kompliziertes Manuskript mit gezielten Anmerkungen viel besser machte. Das hat mich angespornt, selbst besser zu werden.

Wie du sagst: Das ist kein Micromanagement, sondern gezielte Unterstützung und Perspektiverweiterung.

Ron Friedman: Genau das wollte ich hervorheben! Die Arbeit gegenseitig zu verbessern – das ist der Kern von Superteams. Ein tolles Beispiel ist die Freundschaft von Ginsburg und Scalia am US Supreme Court: Philosophisch völlig entgegengesetzt, aber sie machten gegenseitig ihre Arbeit besser – etwa durch Korrekturen der Argumente oder Tonalität. Erst daraus entstand Freundschaft – nicht durch „Eisbrecher“-Spiele. Wirkliche Beziehungen und Vertrauen entstehen, wenn man den anderen beruflich wachsen lässt, nicht durch Spielchen beim Teamevent.

David Rice: Genau, „Zwei Wahrheiten und eine Lüge“ bringt niemanden wirklich näher zusammen …

Ron Friedman: Ganz genau.

David Rice: Ein letzter wichtiger Punkt: Du hast sinngemäß gesagt, KI kann den Arbeitstag verkürzen oder verlängern – je nachdem, wie man sie im Team nutzt. Meine Vermutung: Wenn Organisationen die Produktivität ans Limit treiben wollen, verstärken sie Überlastung. Wodurch unterscheiden sich Organisationen, die Burnout reduzieren, von denen, die ihn verschärfen?

Ron Friedman: Bei Durchschnittsteams verlängern sich die Arbeitstage durch das Weitergeben wertloser KI-Ergebnisse, die viel Korrektur brauchen. Ich habe es sogar erlebt: Ich bitte im Team um einen Textentwurf – und erkenne sofort KI-Output (Em-Dashes, Zeilenumbrüche, typische KI-Formulierungen). Es ist besser, offen zu sagen: „Ich habe dafür keine Zeit“, als schlechten KI-Output weiterzugeben.

Ergo: Klare Spielregeln – KI nutzen gern, aber offen transparent machen und selbst auswählen, welche Ideen gut sind. So wird daraus ein echter Beitrag.

Außerdem, sehr wichtig: Superteams nutzen KI als Gesprächspartner, nicht als Expert:innen. Sie stellen Rückfragen, diskutieren, geben Feedback und erhalten dadurch bessere Ergebnisse.

Unsere Studie zeigt auch: In Durchschnittsteams gibt KI den Leuten häufiger eine falsche Selbstsicherheit bezüglich der Resultate! Es ist nicht nur falsch – sondern wird auch noch mit Überzeugung vertreten. Diese Dinge lassen sich nur per Teamnormen und durch Führung korrigieren.

David Rice: Spannend, es gibt inzwischen Phänomene wie KI-Brain-Fry – nach zu viel KI-Gebrauch glaubt man jedem Output. Manche nutzen KI exklusiv für Analysen, markieren aber später, was zu prüfen ist. Der Schlüssel: Ergebnisse kritisch prüfen und selbst für Qualität sorgen. Manchmal hätte man es auch gleich selbst schneller erledigt …

Ron Friedman: Absolut. Genau hier öffnet sich eine Kluft: Nicht nur zwischen Teams, sondern auch zwischen Top- und Durchschnitts-Performer:innen. Top-Leute wissen, was sie kritisch hinterfragen müssen – andere übernehmen KI-Output unreflektiert. Es braucht weiterhin Fachwissen, Richtung und Geschmack – sonst wird jedes KI-Ergebnis akzeptiert, egal wie gut es ist.

David Rice: Absolut. Ron, vielen Dank, das war ein spannendes Gespräch!

Ron Friedman: Danke, David! Ich habe mich sehr gefreut.

David Rice: Ihr habt jetzt einen Einblick in die Studie erhalten. Wo kann man mehr erfahren?

Ron Friedman: Dies war ein exklusiver Einblick in die KI-Studie, die nirgendwo sonst veröffentlicht ist. Alles über Superteams gibt’s im neuen Buch, das am 2. Juni erscheint: „Superteams“. Auf superteamsmasterclass.com gibt es kostenfreie Zusatz-Tools für alle Buchkäufer:innen – inklusive Masterclass (20 Minuten) zur Anwendung der Erkenntnisse und Diskussionleitfaden, um Impulse ins Team zu tragen.

Also: superteamsmasterclass.com, Buch erscheint am 2. Juni, „Superteams“.

David Rice: Sehr gut! Und vergesst nicht, Ron auf LinkedIn zu folgen. Und: Geht auf peoplemanagingpeople.com/subscribe – meldet euch für den Newsletter an und bekommt alle Inhalte direkt ins Postfach.

Bis zum nächsten Mal: Geht spazieren, atmet frische Luft – und brennt nicht aus!