KI am Arbeitsplatz: Warum Unternehmen ein neues Konzept brauchen

Lesen Sie das Transkript:

Wir probieren aus, unsere Podcasts mit einem Softwareprogramm zu transkribieren. Bitte entschuldigen Sie eventuelle Tippfehler, da der Bot nicht zu 100 % korrekt ist.

Steve Cadigan: Wenn Ihre erste Implementierung von KI darin besteht, Personal abzubauen, ist das nicht großartig? Ich weiß nicht, wer das als großartig misst. Ihre zukünftigen Mitarbeitenden, was halten sie davon? Und ich denke, was ich gerne sehen würde – die Herausforderung für die Organisationen ist: Wie wäre es mit Implementierungen, die enormes Wachstum im Lernen durch den Einsatz von KI zeigen und somit größere Karrieremöglichkeiten und eine steilere Gehaltsentwicklung ermöglichen?

Wie wäre es, wenn wir unseren Leuten zeigen, dass wir genauso interessiert – wenn nicht sogar mehr interessiert – daran sind? Mehr als am traditionellen Paradigma: mehr machen, mehr Output, Personal abbauen, Kosten senken.

David Rice: Willkommen zum People Managing People Podcast. Unsere Mission ist, eine bessere Arbeitswelt zu gestalten und Ihnen zu helfen, glückliche, gesunde und produktive Arbeitsplätze zu schaffen. Ich bin Ihr Gastgeber, David Rice.

Mein heutiger Gast ist Steve Cadigan. Er ist Talentberater und ehemaliger Personalchef (CHRO) von LinkedIn. Wir sprechen darüber, wie KI in der heutigen Arbeitsumgebung eingebunden werden kann und wie Unternehmen technologisch smarter agieren.

Steve, willkommen!

Steve Cadigan: Schön, hier zu sein.

David Rice: Wir haben uns vorab über die besondere Herausforderung unterhalten, KI im Unternehmen als Lösung einzuführen – im Vergleich zu anderen Technologien, die wir früher eingesetzt haben. Warum kann man aus Ihrer Sicht nicht einfach die gleiche Art zu denken anwenden, wie bei anderen Tools, die wir gekauft und eingeführt haben?

Steve Cadigan: Ja, guter Einstieg. Schon das Wort „Lösung“ ist eigentlich irreführend. Es handelt sich vielmehr um ein gewaltiges Work-in-Progress. Der „Kuchen“ ist noch lange nicht fertig gebacken – es ist eine sich entwickelnde Technologie. Auch die Schöpfer von KI-Produkten sind genauso besorgt und nervös wie auch begeistert von den Möglichkeiten.

Und es ist oftmals nicht klar, wie manche dieser Ergebnisse zustande kommen. Wir befinden uns an einem wirklich spannenden Punkt, an dem wir etwas sehr Mächtiges haben, das aber – im Vergleich zu bisherigen Technologien – ganz anders ist. Normalerweise läuft es so: Hier ist eine neue Technologie, und wir können damit schneller, günstiger, effizienter arbeiten – also implementieren wir sie. Und jetzt wissen wir noch gar nicht, wozu KI eigentlich alles imstande ist – wir lernen noch immer dazu, was es herausfordernd macht, da es Experimente erfordert – und das ist eigentlich untypisch für uns.

Normalerweise wissen wir klar, wie wir eine Technologie anwenden. Nun ist es: Wow, die Möglichkeiten sind noch lange nicht ausgeschöpft, aber wir sind uns relativ sicher, dass es Wettbewerbsvorteile geben wird. Und das ist eine der aktuellen Herausforderungen.

David Rice: Es ist nicht wie eine Softwaresuite, die man einfach installiert und präsentiert, oder?

Steve Cadigan: Richtig.

David Rice: Wie Sie erwähnten – es ist noch kein fertiges Produkt. Wenige wissen, wie es technisch im Detail funktioniert, und dadurch wird es auch nicht überall auf die gleiche Weise genutzt. Und wenn ich darüber nachdenke – Unternehmen, die eine Experimentierkultur haben, werden hier vorne liegen. Wie kann man damit umgehen, wenn der Endnutzer der Technologie nicht vertraut und die Führung sie nicht versteht?

Steve Cadigan: Das ist eine Herausforderung, die es in der Arbeitswelt so noch nie gegeben hat – etwas, das so viel Beachtung bekommt und gleichzeitig mit viel Angst und Misstrauen verbunden ist.

Vertrauen entsteht durch fortlaufende, zuverlässige Leistung. Die gibt es hier aber noch nicht. Es ist wirklich anders als alles, was wir kennen. Ein ganz wesentliches Stichwort in Bezug auf KI und Menschenführung ist Vertrauen. Fragen Sie jemanden: Wie erfolgt hohe Leistung? Sie schaffen eine Vertrauenskultur.

Wenn sich Dinge schnell verändern, wenn das Ergebnis einer Anwendung unklar ist, wenn man Gefahr läuft, unbeabsichtigt ethische Grenzen zu überschreiten – das sorgt für Bedenken. Hinzu kommt eine große Erzählung in den Medien, dass KI Arbeitsplätze ersetzt.

Wir sehen jetzt schon, dass KI etwa im Bereich Rechtsberatung enorme Fortschritte macht – juristische Recherche ist viel effizienter. Damit werden diese Berufe weniger gebraucht. Wir wissen aber noch nicht, in welchem Ausmaß, und gleichzeitig entstehen neue Jobs, während viele wegfallen.

Diese Angst und das Misstrauen werden Bremsen bei der Einführung von KI auslösen. Deshalb freue ich mich über das Thema bei „People Managing People“, denn wir alle müssen uns jetzt als Verwalter sehen: Wie führen wir KI ein, sodass Jobs, Karrieren und die Arbeit unserer Leute wirklich aufgewertet und verbessert werden?

Im Moment weiß ich jedoch nicht, ob wir schon wissen, wie das optimal gehen könnte.

David Rice: Ja, sehe ich genauso.

Ich kann mich kaum erinnern, wann ich das letzte Mal bei einer Technologie- oder Plattform-Nutzung an ethische Implikationen gedacht habe – wie hier. Social Media ist noch übersichtlich, da ich weiß, was ich poste. Hier aber weiß ich oft gar nicht, was die KI produziert oder ob sie Falschinfor­ma­tionen verbreitet.

Steve Cadigan: Ja. Ein guter Test ist: Lassen Sie die KI etwas schreiben, das Sie sehr gut kennen, zum Beispiel eine Geschichte Ihres Unternehmens oder über sich selbst. Ich habe das probiert: Die KI hat mich falsch zitiert, Dinge behauptet, die ich nie gesagt habe – es klang gut, aber ich habe es nie gesagt. Spannend.

Meine Studierenden an der Uni erleben gerade, dass Professoren immer öfter darauf achten, originelles Denken zu bewerten. Studierende haben heute unbegrenzte Ressourcen und niemand weiß, ob Arbeiten von einer KI wie ChatGPT, Claude oder Gemini stammen.

Einige Professoren machen es spannend: Sie fordern, ein Paper mit ChatGPT zu schreiben und dann die eigene Überarbeitung abzugeben – so sieht man, wie jemand KI-Output verbessert hat. Das ist faszinierend, denn hier werden neue Grenzen von Kreativität und eigenständigem Denken erforscht – im Job wie im Studium.

David Rice: Sehe ich genauso.

Es entsteht das Gefühl, dass, wer Neues ausprobiert und seine Leute mit KI arbeiten lässt, vorne mit dabei ist, wer das nicht tut, fällt zurück. Das führt aber zu kuriosen Entscheidungen im Umgang mit KI.

Denn die Technologie ist noch ganz neu – glauben Sie, dass der Hang, mit anderen Unternehmen mitzuhalten, zu überhasteten KI-Nutzungen führt?

Steve Cadigan: Ich denke, die größte Hürde ist die bisherige Denkweise zur Technikeinführung. Die Antwort lautet ja.

Früher: Software aus dem Regal, einführen, Schulung fertig – das war es. Jetzt erleben wir etwa, dass Walmart – der größte Einzelhändler der USA – Hunderttausenden Mitarbeitenden ein generatives KI-Tool in die Hand drückt. „Wir wissen nicht, was ihr damit anfangen könnt, aber probiert es aus: Führt eure Teams besser, steuert Inventuren, schafft ein besseres Kundenerlebnis – teilt eure Erfahrungen mit uns.“ Das hätte es früher nie gegeben.

Und wenn ausgerechnet einer der größten Händler, nicht gerade bekannt für kreative Experimente, das Ganze als Riesentest anlegt, ist das ein Meilenstein. Unternehmen, die Experimentierkultur fördern, werden profitieren. Das ist schwer, wenn man nicht aus der IT-Branche stammt, in der Experimentieren Alltag ist. Dort zählt eigentlich Verlässlichkeit und Vorhersehbarkeit. In einem Operationssaal will niemand experimentieren – hier zählt das Ergebnis. Um aber das Potenzial von KI zu erkennen, müssen wir experimentieren, auch wenn große Hürden bestehen: Vertrauensbarrieren, Erwartungen an Technikeinsatz und die Angst, den Job zu verlieren.

Ich erinnere mich an die Zeit, als Outsourcing nach Indien im Trend war – Kosteneinsparungen waren das Ziel, doch niemand wollte sein eigenes Team im Ausland schulen, aus Angst, den Job zu verlieren.

David Rice: Genau.

Steve Cadigan: Es ist schwierig.

David Rice: Trend der letzten 20 Jahre – und nun sehen wir, dass KI das etwas ausbremst, wenn auch anderes beschleunigt.

Man sagt, Technologie mache produktiver – aber wie wir vorher besprochen haben, bedeutet das auch meist mehr Arbeit und Stress für die Leute. Sie sehen eine andere Chance – erzählen Sie!

Steve Cadigan: Ja, guter Punkt, David. Bisher hieß es bei Technik immer: mehr machen, schneller werden, Kosten senken. Jetzt haben wir etwas, das Jobs interessanter macht, Kreativität fördert und einen größeren Einfluss zulässt. Genau da gilt es angesetzte Erwartungen zu hinterfragen.

Wenn Ihre erste KI-Implementierung dem Personalabbau dient – okay, dann fallen 300 Kundenservice-Jobs weg. Ist das großartig? Für Ihre Aktionäre vielleicht. Für Ihre Mitarbeitenden, für Talente der Zukunft?

Ich wünsche mir, dass Unternehmen mit KI-Lösungen enormes Lernwachstum zeigen und so Karrierewege, Gehälter und Entwicklungsmöglichkeiten verbessern. Zeigen wir unseren Leuten, dass auch das im Fokus steht – und nicht nur: mehr machen, Personal reduzieren, Kosten sparen.

Ich bin kein Technologe und habe eine eigene Sicht, aber für mich machen Einsparungen vielleicht 5 % des KI-Potenzials aus.

Das wahre Potenzial liegt im Schaffen neuer Umsatzfelder, neue Märkte, neue Wertschöpfung. Aber dafür ist das Geschäftsmodell meist nicht ausgelegt. Also stehen wir uns selbst im Weg.

David Rice: Stellen Sie sich vor, Sie haben Zugriff auf die besten Talente der Welt: ein Ingenieur in São Paulo, die Leiterin Vertrieb in Dublin, ein Designer*in in Kapstadt – Ihre nächste Top-Fachkraft kann überall sitzen. Mit Oyster müssen Sie sie nicht verlieren: Oyster hilft bei globaler Einstellung, pünktlicher Gehaltsabrechnung und durchgängiger Compliance. Bauen Sie Ihr Traumteam, wachsen Sie mit Vertrauen – denn die Welt steht Ihnen offen.

Ja, Sie sprechen einen guten Punkt an: Im Moment wird über DEI (Diversität, Gleichstellung, Inklusion) genauso diskutiert – einige glauben, es sei okay, das zu streichen.

Doch wie sehen das die Mitarbeitenden insgesamt? Wahrscheinlich anders – für Aktionäre mag das schön aussehen, aber die wahren Chancen liegen woanders.

Steve Cadigan: Zu DEI und KI: Viele empfinden KI als Blackbox.

Fragen Sie KI: „Kannst du mir helfen, Vorteile meiner DEI-Strategie zu artikulieren?“ Oder: „Wie überzeuge ich einen widerwilligen CXO davon, dass das keine Einschränkung ist?“ Lassen Sie KI eigene Unternehmensbeispiele und Erkenntnisse liefern: Zeigen wir, wie man über DEI Mehrwert generiert.

Das Thema ist inzwischen politisch aufgeladen – viele sind unsicher.

David Rice: Ja, ich führe viele Gespräche über die Zukunft davon, es ist fast genauso unvorhersehbar wie KI selbst.

Steve Cadigan: Stimmt. Das Thema wird teilweise vermieden. Mir hat kürzlich sogar die Financial Times Fragen gestellt, weil keiner mehr öffentlich darüber sprechen will. Meine Antwort: „Wenn DEI nur ein Pflichtprogramm war, war es nie Bestandteil der Firmenstrategie. Für Unternehmen wie Costco oder Delta Airlines, wo es strategisch verankert ist, bleibt es bestehen.“

Wer Argumente für die Unternehmensführung bauen möchte: Lassen Sie KI Recherchen zu dem Thema machen, nutzen Sie die Ergebnisse!

David Rice: Absolut.

Ich bin neugierig: Sie sprechen auf vielen Konferenzen, bekommen viele KI-Ideen. Sie bringen zum Beispiel ein, KI zur DEI-Argumentation zu nutzen, was mir so noch nie begegnet ist. Welche Anwendungsgebiete machen Sie besonders optimistisch?

Steve Cadigan: Die größte Chance – so nenne ich es: der „Heilige Gral“ des Talentmanagements.

Wo KI am meisten begeistert, ist beim Erkennen und Prognostizieren von Lernpotenzial.

Das größte Problem vieler Kunden weltweit: Sie finden nicht mehr so schnell qualifizierte Leute. Und wenn „klassische“ Mitarbeitende gehen, wird einfach nachbesetzt, anstatt intern Talente zu entwickeln.

Es wäre oft effektiver (und motivierender!), Mitarbeitende weiterzuentwickeln, sie umzuschulen – davon profitieren Loyalität und Energie im Unternehmen. Der Trend geht hin zum Management von Kompetenzen, und KI ermöglicht es, riesige Talentpools zu analysieren, Muster zu erkennen, die auf reinem Bauchgefühl gar nicht identifizierbar wären.

Beispiel: Wer sind die besten 10 % im Unternehmen? Liegt es daran, für wen sie arbeiten? Kommen sie aus bestimmten Regionen oder sprechen sie mehrere Sprachen? Haben sie an speziellen Schulen gelernt? Wir können das jetzt analysieren und weg vom Bauchgefühl hin zu datenbasierten Entscheidungen gelangen. Auch bei der Rekrutierung oder internen Mobilität ist das ein Gamechanger – früher haben viele Unternehmen Talente verloren, weil sie nicht wussten, wie vielfältig deren Fähigkeiten einsetzbar wären. Ein selbstverschuldeter „Aderlass“, der künftig dank KI seltener wird.

Das begeistert mich sehr!

David Rice: Ja, stimmt: Nicht nur Analyse, sondern das Ziehen neuer Querverbindungen, die intuitiv nicht sichtbar wären. Es zeigen sich neue Zusammenhänge – das ist hochinteressant. Die KI kann Datenmengen verarbeiten, die Menschen überwältigen würden.

Steve Cadigan: Genau. Und morgen werden es noch mehr Daten sein.

David Rice: Und jede neue Version der KI überrascht mehr als die letzte.

Steve Cadigan: Stimmt.

David Rice: Sie sprechen oft über Agilität. Es ist wohl sicher, dass Stabilität heute eine Illusion ist. Was übersehen Unternehmen beim Thema Anpassungsfähigkeit und Flexibilität, besonders angesichts rasend schneller Marktveränderungen?

Steve Cadigan: Wir haben lange auf Verlässlichkeit, Planbarkeit und Konstanz gesetzt – aber das funktioniert nicht mehr. Die Pandemie war ein Crashkurs. Der Wettbewerbsvorteil entsteht heute durch Anpassungsfähigkeit an Unerwartetes – neue Wettbewerber, geopolitische Veränderungen, Tarife, Kriege.

Führungskräfte erkennen das zunehmend. Die spannende Frage ist heute: Was in unserer Belegschaft erhöht meine Zuversicht, dass wir uns schnell anpassen können?

Ein Ansatz: Mitarbeitende werden häufiger zwischen Bereichen versetzt – das bringt Netzwerke, Flexibilität und wirkt als „Versicherung“ gegen hohe Fluktuation. Wer verschiedene Rollen kennt, kann einspringen, wenn jemand geht, und sorgt für Kontinuität. Bewusstes Einstellen, Weiterbilden, Umlernen stärken genau diese Agilitätsmuskeln.

David Rice: Es gibt sehr utopische Vorstellungen von KI, die oft nicht zur Realität passen, weil wir noch am Anfang stehen. Es erinnert mich an „Skill-based“-Modelle – klingt schön, aber Leute mögen Strukturen. Gerade bei KI finde ich die Sprache spannend. Sie haben in einem LinkedIn-Post alternative Begriffe vorgeschlagen, die nicht so abschreckend klingen. Warum ist Ihnen das wichtig?

Steve Cadigan: Die „Zukunft der Arbeit“ hat die schlechteste PR-Kampagne aller Zeiten – es wird viel Angst gemacht, ungewollt vielleicht, aber real. Begriffe wie „digitale Transformation“ heißen im Klartext: Ich verliere meinen Job, weil mein Unternehmen mich nicht schult, sondern neu einstellt. Das ist das, was viele hören.

Das Wort „Transformation“ triggert mich, es klingt nach Disruption, Anpassungsdruck. Sprechen wir doch von „Karrierebereicherung“! Neue Tools dienen dazu, Wirkung und Fähigkeiten aller zu stärken, nicht Angst zu machen.

Thema „Retention“ (Mitarbeiterbindung): Niemand glaubt, dass Leute künftig länger in Unternehmen bleiben. Es gibt mehr neue Industrien, Karrierewege und Transparenz als je zuvor. Also reden wir lieber über „Wertschöpfung in einer flexibleren Welt“, darüber, Beziehungen zu halten, auch wenn Mitarbeitende das Unternehmen irgendwann verlassen – typischerweise nach durchschnittlich zwei Jahren, in Silicon Valley sogar nach anderthalb.

Trotz dieser hohen Wechselrate ist die Region enorm innovativ. Vielleicht, weil flexible, sich verändernde Kulturen am Ende mehr Wert schaffen. Unternehmen, deren Kultur noch auf Langfristigkeit ausgelegt ist, tun sich heute schwer, wozu auch die KI-Revolution beiträgt.

David Rice: Ich stimme zu. Wenn man Begriffe wie Automatisierung und Transformation hört, fragt man sich gleich: Habe ich da noch einen Platz? Die Sprache ist entscheidend.

Steve Cadigan: Und man sollte anerkennen, dass damit die Belegschaft polarisiert wird – diese Begriffe klingen maschinell, nicht menschlich.

David Rice: Es war großartig, Sie hier zu haben. Ich spreche sehr gerne mit Ihnen.

Bevor ich Sie gehen lasse, möchte ich Ihnen Gelegenheit geben, Ihren Kontakt anzugeben, wo Leute mehr von Ihnen erfahren können.

Steve Cadigan: Ja, gerne. Sie können mich auf LinkedIn kontaktieren. Sie finden mich unter stevecadigan.com. Folgen Sie mir auf TikTok (solange es die Plattform noch gibt) – dort erzähle ich viele wahre Geschichten aus der amerikanischen Unternehmenswelt (mit Augenzwinkern). Außerdem habe ich ein Buch veröffentlicht: Workquake. Wie die Nachbeben von COVID-19 genutzt werden können, um die Arbeit der Zukunft besser zu gestalten.

David Rice: Und zum Schluss – wir haben eine kleine Tradition hier im Podcast: Sie dürfen mir eine Frage stellen. Also, was möchten Sie wissen?

Steve Cadigan: Lassen Sie uns über KI sprechen. Was meinen Sie: Was macht HR beim Thema KI bisher richtig? Was macht Ihnen Mut?

David Rice: Ich finde, HRs Reaktion darauf ist weitgehend besonnen – und orientiert sich an der Unternehmenskultur. Manche setzen frühe Grenzen, was für sie auch passt, andere wollen mehr experimentieren. In technischen oder SaaS-Unternehmen wird tendenziell offener damit umgegangen. Dank dieses Freiraums sehen wir jetzt wirklich nützliche Ergebnisse – zu Beginn war KI eher ein Sprungbrett, mittlerweile ist das Startniveau schon viel ausgereifter. Das wird sich weiter verbessern.

In Summe ist HR recht gut mit der Herausforderung umgegangen. Richtlinien und Regeln sind das eine, Durchsetzung das andere – und richtig „verbieten“ lässt sich der (privat genutzte) KI-Einsatz ohnehin kaum.

Steve Cadigan: Da stimme ich zu. Einige Vorreiter in diesem Bereich richten KI-Beiräte oder Ethikgruppen ein, versehen Projekte mit KI-„Nährwertkennzeichnungen“. Also prüfen: Ist das gut? Passt es zu unseren Werten? Wertet es Jobs auf oder wirkt es sich negativ auf das Klima aus? Das ist eine clevere Herangehensweise.

David Rice: Die Idee mit den Nährwertangaben gefällt mir. Das kannte ich noch nicht.

Steve Cadigan: Ja. Ja.

David Rice: Steve, danke, dass Sie da waren.

Steve Cadigan: Vielen Dank für die Einladung.

David Rice: Und an alle Hörer:innen: Gehen Sie wie immer auf peoplemanagingpeople.com/subscribe, abonnieren Sie den Newsletter. Und bis zum nächsten Mal: Arbeiten Sie an Ihren KI-Nährwertkennzeichnungen. Finden Sie heraus, was Sie sich davon wünschen.