Die meisten Belohnungssysteme wurden für eine Welt entwickelt, in der Geschwindigkeit, Menge und sichtbare Ergebnisse zuverlässige Indikatoren für Leistung waren. Aber KI erzeugt nun all dies im großen Stil. Das stellt Organisationen vor eine unbequeme Frage: Wenn KI mehr Output als je zuvor erzeugen kann, wofür genau belohnt ihr dann eigentlich?
In dieser Folge spricht David Rice mit Anju Choudhary, Chief People Officer bei Xoxoday, darüber, warum Anerkennungssysteme für das KI-Zeitalter neu gestaltet werden müssen. Sie sprechen über die wachsende Kluft zwischen Produktivität und Wirkung, die Bedeutung der Anerkennung menschlicher Verhaltensweisen wie Urteilsvermögen und Zusammenarbeit sowie darüber, warum die wichtigste Führungsfrage nicht lautet: “Was wollen wir, dass die Menschen tun?”, sondern “Was wollen wir, dass die Menschen fühlen?”
Das lernst du in dieser Folge
- Warum traditionelle Belohnungssysteme zunehmend KI-generierten Output statt menschlicher Beiträge belohnen
- Wie Anerkennungsprogramme Kultur, Werte und gewünschte Verhaltensweisen in Echtzeit stärken können
- Warum Wirkung wichtiger ist als Produktivitätskennzahlen in einem durch KI unterstützten Arbeitsumfeld
- Wie Führungskräfte Zusammenarbeit, Urteilsvermögen und Kreativität erkennen und honorieren können
- Die Risiken, sichtbare KI-Nutzung statt wirklicher Geschäftsergebnisse zu belohnen
- Warum das Mitarbeitererlebnis stärker davon geprägt ist, wie Menschen sich fühlen, statt was sie tun
- Wie KI Anerkennung unterstützen kann, ohne menschliche Führung und Aufmerksamkeit zu ersetzen
Wichtige Erkenntnisse
- Überprüfe, was tatsächlich belohnt wird. Wenn dein System Geschwindigkeit, Menge und Output priorisiert, kassiert womöglich die KI die Anerkennung, während menschliche Beiträge übersehen werden.
- Verhalte Anerkennung in Echtzeit. Quartalsweise Auszeichnungen haben ihren Wert, aber Verhaltensänderung entsteht, wenn Anerkennung sofort und konkret erfolgt.
- Miss Wirkung, nicht Aktivität. Mehr Output bedeutet nicht automatisch mehr Wert. Konzentriere dich auf Ergebnisse, Einfluss und Geschäftswirkung.
- Belohne das “Wie”, nicht nur das “Was”. Leistungsträger, die andere mitnehmen, schaffen nachhaltigen Erfolg – nachhaltiger als Einzelkämpfer, die alleine sprinten.
- Hüte dich vor Produktivitätstheater. KI kann beeindruckend wirkende Arbeit am Fließband produzieren. Führungskräfte müssen Sichtbarkeit von echter Leistung unterscheiden.
- Nutze Daten als Signal, nicht als Ersatz. Analysen können Muster aufzeigen, aber Führungskräfte müssen weiterhin Menschen, Kontext und Beziehungen im Blick behalten.
- Verschiedene Rollen nutzen KI unterschiedlich. Erfolg nur durch KI-Nutzung zu messen, führt zu ungerechten Vergleichen und untergräbt Vertrauen.
- Befreie Menschen von repetitiver Arbeit. Ziel ist nicht die Verdrängung menschlicher Beziehungen – sondern mehr Raum für Coaching, Unterstützung und sinnstiftende Führung zu schaffen.
- Gestalte Erlebnisse um Emotionen herum. Menschen erinnern sich selten an Arbeitserlebnisse wegen der Aufgaben. Sie erinnern sich daran, welches Gefühl ihnen vermittelt wurde.
- Das Gefühl, ersetzbar zu sein, erzeugt Widerstand. Viele KI-Adoptionsprobleme drehen sich weniger um Fähigkeiten, sondern mehr um die Frage, ob Beschäftigte ihren Wert in Zukunft noch sehen.
Kapitel
- 00:00 — Die falschen Dinge belohnen
- 01:52 — Vom Output zur Wirkung
- 05:13 — Produktivitätstheater
- 06:14 — Werte in der Praxis
- 08:55 — Menschliche Fähigkeiten belohnen
- 11:25 — Die Kraft des “Wie”
- 14:17 — Innovation versus Leistung
- 18:40 — Anerkennung in Echtzeit
- 23:15 — Ungleichmäßige KI-Adoption
- 29:22 — KI und bessere Führung
- 32:29 — Human-Centered Onboarding
- 35:17 — Anerkennung neu denken
- 37:00 — Was sollen Menschen fühlen?
- 38:45 — Abschließende Gedanken
Unser Gast

Anju Choudhary ist Chief People Officer bei Xoxoday und bringt mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung in Personalstrategie, Führungskräfteentwicklung, Talenttransformation und Unternehmenskultur mit. Sie ist bekannt für ihre Kompetenz beim Aufbau leistungsstarker, zukunftsorientierter Organisationen und hat groß angelegte Initiativen in den Bereichen Lernen und Entwicklung, Talentmanagement, Mitarbeiterbindung, Vielfalt, Gleichberechtigung und Integration sowie Geschäftstransformation geleitet. Als zertifizierter Coach und leidenschaftliche Verfechterin des kontinuierlichen Lernens verbindet Anju datengestützte Personalpraktiken mit einem starken Fokus auf Führung, Unternehmenskultur und Mitarbeitererfahrung, um nachhaltiges Unternehmenswachstum und organisationale Exzellenz voranzutreiben.
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David Rice: Ihr Belohnungssystem wurde entwickelt, um Schnelligkeit, Menge und messbare Ergebnisse zu erkennen. KI liefert alle drei. Was belohnen Sie also jetzt wirklich? Anju Choudhary ist Chief People Officer bei Xoxoday, und sie fordert Unternehmen dazu auf, ihre Systeme zu prüfen, bevor versehentlich die falschen Dinge belohnt werden.
Denn aktuell belohnen die meisten Unternehmen immer noch Produktivitätstheater, aufgeblähte Ergebnisse ohne realen Impact. Währenddessen bleiben wirklich menschliche Beiträge wie Urteilsvermögen, Zusammenarbeit und kreatives Problemlösen unbeachtet. In der heutigen Sendung sprechen wir darüber, was passiert, wenn sich die Arbeit schneller verändert als die Anreizsysteme. Wenn KI die Ausführung übernimmt, werden die menschlichen Aspekte zum entscheidenden Unterschied. Doch diese Verhaltensweisen sind schwerer zu sehen und zu messen.
Wie können Führungskräfte also konkretisieren, welches Verhalten sie tatsächlich mehr sehen möchten? Choudhary sagt, man müsse mit der richtigen Frage beginnen. Nicht: Was sollen die Leute tun? Sondern: Wie sollen sich die Menschen fühlen? Denn wir erinnern uns nicht an Erfahrungen wegen dessen, was wir getan haben, sondern daran, wie wir uns dabei gefühlt haben. Gerade in Zeiten, in denen Mitarbeitende still und heimlich die KI-Bestrebungen ihrer Organisation torpedieren, lohnt sich die Frage nach dem Warum. Und meistens liegt es nicht daran, dass sie die Arbeit nicht machen können. Es liegt daran, dass sie sich ersetzbar fühlen. Man hat ihnen das Gefühl gegeben, dass ihre Fähigkeiten nicht mehr zählen.
Und Menschen richten ihr Handeln nicht danach aus, was sie können, sondern danach, wie sie sich fühlen. Heute besprechen wir also, warum auf Output ausgerichtete Belohnungssysteme nun die Leistungen von KI honorieren, die Sticky-Note-Recognition-Methode und warum Echtzeit zählt, wie man von Produktivitätskennzahlen zu Sinn und Wirkung wechselt, weshalb „Wie möchtest du, dass sich Menschen fühlen?“ die entscheidende Frage ist und welche stille Sabotage stattfindet, wenn sich Menschen ersetzbar fühlen.
Ich bin David Rice. Das ist People Managing People. Und wenn Ihr Anerkennungssystem immer noch Schnelligkeit und Menge misst, während die KI all das übernimmt, zeigt Ihnen dieses Gespräch, was sich ändern muss. Legen wir los.
Also gut. Anju, herzlich willkommen im Podcast.
Anju Choudhary: Vielen Dank, David, dass ich dabei sein darf. Es ist, als würden wir uns regelmäßig auf Konferenzen treffen und heute in einem Podcast. Mal zur Abwechslung.
David Rice: Ja, es war schön, dich in San Francisco kennenzulernen. Wir hatten ein tolles Gespräch, und ich habe dort mit dir über einige Themen im Zusammenhang mit Belohnungssystemen und der Motivation bestimmter Verhaltensweisen gesprochen. Als ich für diese Episode nachgedacht habe, dachte ich darüber nach, dass die meisten Belohnungssysteme entwickelt wurden, um bestimmte Dinge zu würdigen, oder?
Sachen wie Schnelligkeit, Menge, messbarer Output. Zumindest bei den meisten Organisationen, mit denen ich je gearbeitet habe, stehen Ergebnisse im Vordergrund, oder? Aber KI bringt eben all das. Und mich interessiert, was bedeutet das für die Programme, für das, was diese Belohnungssysteme tatsächlich honorieren? Und wann prüft man sein Belohnungssystem, um herauszufinden, ob es die gewünschten Dinge incentiviert – oder vielleicht sogar etwas anderes?
Anju Choudhary: Ich möchte gleich vorweg sagen: Ich bin KI-Pro! Damit niemand denkt, ich wäre gegenüber der Technologie oder ihrer Nutzung skeptisch. Ich möchte aber warnen: Wenn wir über wiederholbare Verhaltensweisen reden und wie wir bislang Output, Produktivität und Effizienz verstanden haben – und plötzlich kommt KI ins Spiel...
All das, was wir bislang von unseren Mitarbeitenden erwartet haben, kann KI jetzt liefern. Wie belohnen und motivieren wir also unsere Menschen bei der Arbeit? Du und ich waren bei HumanX, dort hörte ich Leute sagen: „Unsere menschlichen Kollegen und unsere KI-Kollegen.“ ... Ja, das wird uns weiterhin beschäftigen: Wie erreichen wir Produktivität, Effizienz und Verbesserungen?
Aber Themen wie Kreativität, Zusammenarbeit, Kommunikation, Arbeiten mit Sinn und Wirkung – das wollen wir auch weiterhin von unseren menschlichen Kollegen sehen. Und wenn man Verhalten belohnen will, das in Zukunft wiederholt werden soll, muss man hinterfragen, ob das System das wirklich (in Anführungszeichen) berücksichtigt.
Ist das Tool und der Prozess so gestaltet, dass Menschen erkennen können, was Ihnen wichtig ist? Neulich sagte mir eine HR-Kollegin, dass Agilität und Wachstumsdenken für sie enorm wichtig seien. Ich fragte: „Aber wie machen Sie das Ihren Leuten klar? Wie zeigen Sie das?“ Sie antwortete: „Ehrlich gesagt, weiß ich es nicht. Es steckt in unseren Werten, aber wir leben es eigentlich nicht.“
Ein Beispiel: Bei Xoxoday können wir Menschen peer-to-peer anerkennen, und mithilfe von KI kann präzise dargestellt werden, was geschätzt wird – verbunden mit den übergeordneten Zielen und KPIs der Person und des Unternehmens.
Und wenn neue Beschäftigte dazukommen, sehen sie: Anju wird für X, Y, Z anerkannt, für diese Werte, diese KPIs. Das signalisiert: So wird man bei uns erfolgreich. Prüfen Sie also, ob Ihre Tools und Systeme nicht nur Output und Zahlen messen und anerkennen, sondern auch den Impact und das, was künftig wirklich entscheidend ist.
David Rice: Mir gefällt, was du über Fokus auf Impact gesagt hast, denn KI kann wirklich eine Art Produktivitätstheater erzeugen, oder? Nach außen sieht es nach viel aus – aber bringt das tatsächlich etwas? Hat es geschäftliche Relevanz, oder produziert man am Ende nur mehr Zeug, das zwar den Output aufbläst, aber als Signal schwächer wird?
Das heißt, wir belohnen womöglich Verhaltensweisen, die früher – vor der KI – Sinn gemacht haben, die aber heute keinen Unterschied mehr machen. Mir gefällt dein Blickwinkel dazu. Zum Thema Werte: Für mich sind Werte oft das, was an der Wand steht. Aber passiert es wirklich?
Es gibt eine Verzögerung, und die Arbeit verändert sich heute schneller als die Anreize. Damit die Werte mithalten, müssen sie in Echtzeit belohnt werden. Zumindest fühlt es sich so an.
Anju Choudhary: Ja, ganz genau. Das geht nicht „einen Monat später“ oder erst im Quartals-Meeting.
Ich möchte bei den Werten gerne noch nachhaken. Beim IPO Circle-Event berichtete ein Uber-Mitgründer, dass sie früher 13 oder 15 Unternehmenswerte hatten – eine irrsinnig hohe Zahl. Sobald man Zeit investieren muss, sich die Werte zu merken, lebt man sie nicht wirklich.
Er sagte: „Jetzt haben wir nur noch drei“, und wir gehen noch weiter in bestimmte Verhaltensweisen unter diesen Werten hinein. Ein Beispiel war der „Champion-Gedanke“; daraus wurde später das „Champion-Herz“, weil es um Sinn und Wirkung ging.
Werte sind, wie du sagst, oft nur Deko an der Wand oder auf dem Ausweis, wenn sie nicht tatsächlich im Alltag vorkommen und verankert werden. Ich frage bei Vorstellungsgesprächen gerne: „Wie zeigen sich Ihre Werte im Arbeitsalltag?“
Ich habe acht Jahre bei IBM gearbeitet. Ein Wert lautete: Vertrauen und persönliche Verantwortung in allen Beziehungen. Wortwörtlich erinnere ich mich, weil ich erlebt habe, wie Menschen dies Tag für Tag gelebt haben. Noch ein Beispiel: Wenn Verhalten vorgelebt wird, sollte man das anerkennen und belohnen, damit klar ist: Das wünschen wir uns.
Culture-Champion-Auszeichnungen auf Quartalsbasis sind prima. Weitermachen! Aber da vergeht oft zu viel Zeit und manches gerät in Vergessenheit. Eine andere Führungskraft hat etwas Simples gemacht, was ich teilen möchte: Recognition per Klebezettel. Ich fragte nach, und sie erklärte: Sie hat alle Namen ihres Teams auf Zetteln neben dem Bildschirm, beobachtet die Woche über die gewünschten Verhaltensweisen und hakt sie sofort ab.
So bleibt sie am Ball, gibt sofort Anerkennung und achtet bewusst darauf, das gewünschte Verhalten spontan zu belohnen. Mir gefiel, dass man nicht bis Monats- oder Quartalsende warten muss.
David Rice: Eine Frage an dich: Wenn KI mehr Ausführung übernimmt, werden die wirklich menschlichen Beiträge wie Urteilsvermögen, ethische Überlegungen, Zusammenarbeit oder kreative Problemlösung immer wertvoller. Aber sie sind schwer zu erkennen und messen.
Wie können Führungskräfte konkreter werden, welches Verhalten sie in einer von KI unterstützten Arbeitswelt mehr sehen möchten?
Anju Choudhary: Jein. Es ist schwierig, genau zu quantifizieren, wann man z.B. gutes Urteilsvermögen oder hilfreiches Feedback gezeigt hat oder eine kreative Problemlösung. Aber der Impact ist nicht schwer zu messen.
Der Impact zeigt sich etwa darin: Sind die Menschen glücklicher? Sind die Angestellten engagierter? Es gibt keine direkte Kausalität, aber eine Korrelation. Deshalb arbeiten wir gerne mit Datenanalysen. Wenn ein Manager z.B. besser abschneidet als andere, vergleichen wir dessen Ergebnisse aus Effektivitäts- oder Inklusionsumfragen mit den realen Zielen: Was haben sie umgesetzt? Im Vertrieb: Targets; im HR: Ziele/KPIs. Manchmal wirkt es unscharf, aber gut ausgeprägtes Verhalten zeigt sich letztlich in den messbaren Bereichen.
Beobachten Sie Verhalten in Meetings, Einzelgesprächen oder anderen Gelegenheiten. Nutzen Sie Chancen, gewünschtes Verhalten zu identifizieren und zu loben. Gerade in Remote-Settings fällt Information nach Indien oder anderswo manchmal hintenüber; daher können Tools wie unseres helfen. Bei Xoxoday gibt es z.B. Cheers-to-Peers-Auszeichnungen – Kollegen können Verhalten hervorheben und sichtbar machen. Verknüpfen Sie das mit Ihren gesammelten HR-Daten und den Auswirkungen fürs Team und die Organisation.
David Rice: Interessant, was du über Kausalität und Korrelation sagst. Letzteres ist subtil – Führungskräfte müssen also präsenter sein statt nur datengesteuert. Denn wenn man es nicht sieht, kann man es auch nicht fördern, oder?
Es geht darum, nicht nur zu messen, was erledigt wurde, sondern auch, wie es erledigt wurde. Daran sollten wir im Gespräch ansetzen.
Anju Choudhary: Ganz genau. Nicht nur das Was, sondern auch das Wie ist wichtig. Beispiel: Im Zeugnis meines Grundschulkindes schrieb die Lehrerin, er liest zwar auf Sechstklässler-Niveau – aber ich gebe kein „außergewöhnlich“, sondern nur „zufriedenstellend“. Der reine Output zählt nicht. Wichtig ist: Wie viel Mühe hat er sich gegeben? Hat er sich verbessert? Nicht nur das Ergebnis, sondern wie man dorthin kam, ist wichtig.
Das gilt auch für Feedback: Als ich Managerin bei einem internationalen Unternehmen wurde, sagte mein Vorgesetzter: „Anju, ich schätze deine Leidenschaft, aber du bist zu schnell allein auf der Zielgeraden. Wenn du dich umschaust, ist dein Team nicht bei dir. Bring deine Leute auf dem Weg mit, berücksichtige deren Ziele und finde gemeinsam Lösungen.“ Das hat mich geprägt. Auch das Wie ist entscheidend. Und dafür muss man präsent sein und wahrnehmen.
Noch ein Tipp: Wenn ich in neue Teams komme, erstelle ich mit ihnen ein README – wie arbeite ich am besten? Z.B. bin ich abends besonders kreativ – das kommuniziere ich. So weiß das Team, wie man gut zusammenarbeitet. Außerdem gibt es ein Teamdokument für die Subkultur. Das erhöht die Produktivität deutlich.
David Rice: Sehr spannend, wie du beschreibst, was eigentlich belohnt wird – oft nur das Endergebnis. Es besteht immer die Gefahr, sichtbare KI-Nutzung zu belohnen: Diejenigen, die gut eine Eingabe-Demo zeigen. Aber andere erzielen echten Mehrwert – oft weniger sichtbar.
Wie entwirft man ein Anerkennungsprogramm, das nicht versehentlich nur Innovations-Show statt echter Innovation fördert?
Anju Choudhary: Gar nicht so leicht! Die lautesten Stimmen bleiben im Kopf, viele hängen sich an sie an. Doch in multikulturellen, diversen Arbeitsumfeldern arbeiten Menschen unterschiedlich. Manche brauchen Zeit, um zu reflektieren und kommen später mit Ideen. Man sollte proaktiv nach Feedback fragen, etwa: „David, hast du noch Rückmeldung?“ Und Strukturen schaffen, sodass Beiträge auch im Nachgang möglich sind.
Oft erkennt ein Teammitglied eine Person herausragend an, und viele schließen sich an. Aber: Wer wurde noch nicht gewürdigt? Unser Tool zeigt Lücken, etwa wenn Marketing das Programm intensiv nutzt, andere Teams aber nicht. Auch plötzliche Rückgänge in Lob können auf Probleme oder Überlastung deuten. Mit KI-basierten Tools können Sie Analysen fahren: Wo gibt es Einbrüche, Bedarfe oder Entwicklungschancen? Wer führt z.B. beim KI-Einsatz – kann er andere coachen? So kann das Tool nicht nur belohnen, sondern Talente heben, Burnout erkennen und Entwicklung ermöglichen.
Ich finde die Einbindung von KI hier sehr spannend: Viele Feedbacks kommen erst, wenn etwas nicht läuft – selten Anerkennung, weil alle müde oder beschäftigt sind. Mit KI kann man trotzdem gezielt, vollständig und passgenau bestärken. Das gefällt mir.
David Rice: Gut gefällt mir, wie du betonst: Oft profitieren die, die am lautesten sprechen. Die können das System quasi zu ihrem Vorteil nutzen. Das erzeugt Lärm im System, der nicht sein muss. Daher ist dein Ansatz wichtig.
Anju Choudhary: Genau – die lautesten Stimmen werden oft nur gehört. Unser System, aber auch generell sollten Programme dazu anregen, nicht nur immer dieselben (z.B. Sarah) zu würdigen, sondern auch andere einzubeziehen.
David Rice: Xoxodays Plattform ist auf Echtzeit-Recognition ausgerichtet. Warum ist das Timing so wichtig beim Formen von Verhalten? Was heißt das für Führungskräfte, die eine Unternehmenskultur während schneller Transformation prägen wollen – schneller als klassische jährliche Bewertungssysteme?
Anju Choudhary: Sehr wichtige Frage! In schnelllebigen, verteilten Organisationen muss Verhalten rasch beobachtet und belohnt werden – sonst ist der Moment verloren.
Das Problem bei klassischen Performance-Management-Systemen: Sie sind belastend, dauern lange, am Ende weiß keiner so recht, was genau zu tun ist. Wer am Ende des Jahres als „2“ bewertet wurde, weiß nicht: Was kann ich tun? Darum Umstellung auf quartalsweise Zielüberprüfung, vielleicht sogar monatlich, denn die Entwicklungen gehen schnell – neue Plugins können Prozesse disruptiv beeinflussen.
Auch ich schrieb mir früher in ein „Brag Sheet“ täglich auf, was ich gut gemacht habe, sonst ist es zum Review-Zeitpunkt vergessen. Ähnlich für Manager: Wie sollen sie sich an alle Leistungen im Rückblick erinnern? Deshalb: Anerkennung im Moment! Das motiviert wesentlich mehr und verstärkt gewünschtes Verhalten direkt.
Erstellen Sie Ihren eigenen Prozess, sofern kein Tool wie ZozoDay vorhanden ist – etwa mit Sticky Notes oder einer Excel-Tabelle. Wichtig ist, zu definieren, welche Verhaltensweisen jetzt besonders entscheidend sind. Welche 3–5 Werte sind aktuell das Ziel? Machen Sie das transparent, damit alle wissen, was „gut“ bedeutet.
David Rice: Das ergibt Sinn für Echtzeit-Recognition. Verhalten bleibt besser haften, wenn Feedback unmittelbar kommt. Späterer Lob verliert an Bedeutung – es fühlt sich an, als hätte man seitdem nichts mehr geleistet, dabei arbeitet man längst am nächsten Thema. Gerade jetzt, wo KI alles beschleunigt, ist die unmittelbare Rückkopplung wichtiger denn je.
Anju Choudhary: Genau, wie du gerade gesagt hast: Habe ich seitdem nichts Wertvolles mehr geleistet? Das ist der Punkt. Ich weiß es nicht. Was will mein Vorgesetzter, was ist wichtig? Vielleicht tat ich andere Dinge, aber sie wurden nicht anerkannt – und so vergehen Monate. Wäre das hervorgehoben worden, hätte ich weiter daran gearbeitet – aber ich wusste es nicht.
David Rice: Das Gefühl der Wertschätzung verliert nach drei Monaten an Wirkung.
Anju Choudhary: Richtig.
David Rice: Wenn sich die Ziele quartalsweise ändern, hat alles eine neue Richtung.
Ja. Die Produktivitätsvorteile von KI sind nicht gleichmäßig verteilt. Verschiedene Rollen, Teams, Individuen erleben unterschiedlich viel Veränderung. Wie müssen Belohnungssysteme diese Disparitäten berücksichtigen? Was passiert, wenn Anerkennung versehentlich diejenigen belohnt, für die der Wandel leichter war?
Anju Choudhary: Ein persönliches Beispiel: Als Corona kam, dachten viele Eltern: „Katastrophe, wie soll Online-Lernen funktionieren?“ Für meine Kinder war das kein Problem, denn sie kannten Online-Programme schon. Also: Manche haben einen natürlichen Vorteil, z.B. wer in Tech oder Forschung arbeitet – die sind näher an KI oder ohnehin gewohnter im Umgang damit. Auch die Aufgabenprofile (z.B. Jurist:innen müssen mehr auf Sicherheit achten, weniger Risiko gehen) und die persönliche Experimentierfreude spielen eine Rolle.
Außerdem beobachte ich: Was tun die Leute mit KI? Nur eine E-Mail hübscher zu schreiben, ist nicht transformativ. Ein Outfit des Tages erstellen – nett, aber kein Job-Benefit. Also: Was belohnen und anerkennen? Es wird für jedes Team, jede Rolle unterschiedlich sein. Beispiel intern: Marketing und Technik waren schnell bei der Sache, andere Teams (z.B. Vertrieb) fanden nach und nach heraus: „Wie nutze ich KI strategisch?“ Vor allem, weil menschliche Verbindung im Vertrieb weiter wichtig ist – KI-Messages bei LinkedIn zeigen schlechtere Rücklaufquoten. Daher: Bei der Bewertung nicht nur auf Nutzung messen (z.B. Zahl der Token), sondern auf den jeweiligen Jobkontext achten.
Denken Sie daran: Was kann der Mensch leisten? Was die KI? Was zusammen? Und wie nutzt man freigewordene Zeit strategisch? Ein Standardansatz funktioniert nicht; unterschiedliche Rollen brauchen angepasste Bewertung. Es gibt hilfreiche Tools (ich habe viele bei HumanX kennengelernt), um Engagement und Effizienz messbar zu machen.
David Rice: Ich hörte dort auch öfter, dass Token-Nutzung keine echte Adoption zeigt. Viele nutzen KI für Allerlei (z.B. Essensplanung) – aber das sagt wenig über echten Impact aus. Außerdem: Hält man nicht den Kontext der Rolle im Blick, entsteht Misstrauen – etwa wenn pauschal gesagt wird: „Ihr macht zu wenig mit KI!“. Dann sinkt das Vertrauen, und viele fragen sich: Versteht meine Führungskraft eigentlich, was ich tue? Das ist gefährlich, denn es führt zu sinkender Verbundenheit und mehr Misstrauen. Wir haben ohnehin ein Vertrauensproblem – dabei müssen wir bei der Gestaltung dieser Systeme sehr aufmerksam sein.
Anju Choudhary: Früher lag der Fokus auf Adoption, also Hauptsache, man macht irgendwas mit KI. Dann wandelte sich die Frage nach dem „Was?“ hin zum „Wie?“. Es reicht heute nicht, beliebig zu experimentieren – sondern es muss auf Mehrwert und Effekt für die Aufgabe achten, z.B. kann KI für wiederkehrende Anfragen genutzt werden, komplexere Unterstützung bleibt menschlich. Erst jetzt rückt auch der Umweltaspekt der Nutzung in den Fokus, den viele anfangs gar nicht wahrgenommen haben. Die Abwägung lautet: Wann bringt der KI-Einsatz echten Gewinn? Persönlich schätze ich die Unterstützung beim E-Mail-Formulieren, aber das ist kein echter „Game Changer“. Für Transformation muss man tiefer in die eigenen Prozesse schauen. Ein Einheitsansatz passt nicht.
David Rice: Absolut. Auf Konferenzen hört man immer mehr über das „E-Mail-Problem“. Als Workload hätte ich das vor Kurzem nicht thematisiert, aber offenbar ist E-Mail ein zentrales Thema. Die eigentliche Frage ist: Wofür setze ich Energie ein? Ist es den Aufwand wert – oder sollte ich gezielt meinen eigenen Mehrwert (z.B. persönliche Kommunikation) stärken? Mir fällt zudem die sich ändernde Diskussion um das „Wofür und Wie“ von Arbeit auf. Es ist eine echte Spannung, mit KI menschliches Verhalten zu fördern – an welchem Punkt wird Automatisierung zum Ersatz für echte Aufmerksamkeit von Führungskräften?
Wie stellt man sicher, dass Tools menschliches Urteilsvermögen verstärken und nicht ersetzen oder dazu führen, dass Führungskräfte „einschlafen“?
Anju Choudhary: Verschiedene Umfragen liefern Daten, die wir gezielter nutzen können, etwa um gewünschtes Verhalten sichtbarer zu machen. In HR haben wir ohnehin immer schon viele Daten erhoben, oft fehlte jedoch Zeit, aus ihnen konkrete Maßnahmen abzuleiten. Jetzt bietet sich die Chance, daraus mit wenigen, aber wirksamen Aktionen positive Kultur zu schaffen – das Pareto-Prinzip: Welche 20 % haben großen Hebel? Mit menschlicher Aufmerksamkeit schaffen wir so ein gerechteres, inklusiveres Umfeld. KI liefert hilfreiche Insights, die Führungskräfte nutzen können, um gezielt Anerkennung und Förderung umzusetzen.
David Rice: Sehr wichtig, denn man merkt genau, wenn Feedback überautomatisiert statt persönlich ist. Menschen wissen den Unterschied zwischen individueller Anteilnahme und Standardtext. Das Persönliche und der menschliche Touch müssen erhalten bleiben. Die Tools helfen, fokussierter zu erkennen, wo gezielte Aufmerksamkeit gefragt ist.
Anju Choudhary: Auf keinen Fall sollte ein System die Verantwortung für People Management ersetzen – das merken die Leute sofort. Beispiel: Als wir 2019 umgezogen sind, startete ich im neuen Job, mein Sohn in der neuen Schule. Ich erhielt die üblichen Willkommensnachrichten – nett, aber generisch. Mein Sohn brachte Briefe seiner neuen Mitschülerinnen und Mitschüler heim, individuell, mit kleinen persönlichen Hinweisen („Ich bin das asiatische Mädchen in der Ecke und die Bibliotheks-Expertin“, „Ich liebe Baseball, komme in der Pause mit“). Das war das beste Onboarding – individuell und herzlich. Genau das brauchen wir im Berufsumfeld auch öfter: Menschliche, individuelle Gesten und keine Standardtexte.
David Rice: Genau, man braucht das. Jeder weiß, worauf er sich einstellen kann – sei’s der Slack-Dad-Joke-Typ oder die Baseball-Verrückte. Ein Anker im ersten Kennenlernen! So bleibt es persönlich und erinnerbar.
Anju Choudhary: Genau! Es gibt Tätigkeiten, die sind reine Energieräuber (z.B. Resturlaub abfragen) – das kann KI übernehmen. Aber wenn jemand z.B. aus der Elternzeit zurückkommt, sollte man persönlich gemeinsam einen Plan machen. Menschliche Unterstützung dort, wo sie gebraucht wird, KI für Routinen.
David Rice: Mehr bewusste menschliche Aufmerksamkeit für die wichtigen Themen. Elternzeit ist ein gutes Beispiel. Letzte Frage: Kommt morgen ein:e CEO oder Chief People Officer und fragt: „Wir machen eine große KI-Transformation – was muss sich zuerst im Anerkennungs- und Belohnungssystem ändern?“ Was antwortest du?
Anju Choudhary: Überlegen Sie, welches Gefühl Sie bei den Mitarbeitenden mit dem Programm erzeugen möchten. Das ist zentral. Die Handlung geraten schnell in Vergessenheit, aber die Gefühle bleiben haften. Wenn es gelingt, ein tiefgehendes positives Gefühl zu hinterlassen, wächst das Programm von allein. Beispiel: Ich habe Reisepunkte genutzt, um meinem Sohn einen Flug zu ermöglichen, was unsere Bindung enorm gestärkt hat. Auch im Beruf: Wenn ich für den Beitrag geschätzt werde, aus dem andere Zugehörigkeit fühlen, motiviert mich das jeden Tag neu.
David Rice: Ich mag, dass du auf das Gefühl abzielst. Oft diskutieren wir nur über das Tun, aber eigentlich bleiben Gefühle. Ich z.B. wandere gern – den Gipfel vergesse ich nicht wegen der Anstrengung, sondern wegen des Gefühls, des Ausblicks, des Eindrucks. Ebenso sollten wir Arbeitserlebnisse gestalten. Wenn sich Menschen nach automatisierten Systemen ersetzt fühlen, führt das schnell zu Schaden, Widerstand oder sogar „Sabotage“, wie du sagst. Sie handeln dann nach ihrem Gefühl von Entbehrlichkeit. Deine Betonung darauf finde ich sehr wichtig. Danke für das Gespräch heute!
Anju Choudhary: Vielen, vielen Dank, David. Es war wie immer großartig, sich auszutauschen. Ich habe das Gespräch sehr genossen.
David Rice: Ganz meinerseits. Wenn Sie mehr wie dieses möchten, besuchen Sie peoplemanagingpeople.com/subscribe und melden Sie sich für den Newsletter an. Denken Sie daran: Es ist ebenso wichtig, wie sich die Menschen bei der Arbeit fühlen – nicht nur, was sie tun.
