Nur 10 % der Führungskräfte nutzen KI – wer bringt es allen anderen bei?
Nur 10 % der Führungskräfte geben zu, KI zu nutzen. Das wirft eine unangenehme Frage auf: Wenn die Führungsebene die Werkzeuge eigentlich gar nicht einsetzt, wer bringt dann eigentlich allen anderen bei, wie man damit arbeitet? Zunehmend lautet die Antwort: Kolleginnen und Kollegen. In diesem Gespräch von Transform spricht David Rice mit der wiederkehrenden Gästin Kamaria Scott darüber, warum die Einführung von KI weniger zu einer von oben gesteuerten Transformation wird und mehr zu einem weltweiten Peer-Learning-Experiment, das sich in Echtzeit abspielt.
Sie beleuchten die zunehmende Spannung zwischen dem organisatorischen Druck, KI einzuführen, und der Tatsache, dass viele Mitarbeitende überhaupt nicht die Kapazität haben, um tatsächlich damit zu experimentieren. Unterwegs sprechen sie über die Befähigung von Führungskräften, Kompetenzverlust, Lernagilität, Leistungsmanagement und die unangenehme Möglichkeit, dass Unternehmen genau die Expertise automatisieren, die Mitarbeitende eigentlich brauchen, um zu beurteilen, ob die KI-Ergebnisse überhaupt gut sind. Das Resultat ist ein offenes Gespräch darüber, warum Führungskräfte zum Engpass bei der Einführung von KI werden könnten – und warum Organisationen, die vorher keine echte Lernkultur aufgebaut haben, jetzt den Preis dafür zahlen.
Das lernen Sie
- Warum KI-Einführung scheitert, wenn keine Räume für Experimentieren geschaffen werden
- Wie Peer-Learning still und leise zur neuen Strategie für KI-Befähigung wird
- Warum letztlich Führungskräfte – nicht HR – über den Erfolg der KI-Einführung entscheiden
- Welche Risiken mit Kompetenzabbau und dem Verlust der Fähigkeit zur Bewertung qualitativ hochwertiger Arbeit einhergehen
- Wie KI menschliche Expertise stärken statt ersetzen kann
- Warum „Lernagilität“ jetzt zu einer entscheidenden Fähigkeit für Unternehmen geworden ist
- Wie Leistungsmanagement aussehen könnte, wenn KI-Agenten einen Teil der Arbeit übernehmen
- Wie Organisationen gesündere KI-Kulturen schaffen können, statt nur reaktiv KI-Richtlinien aufzusetzen
Wichtige Erkenntnisse
- KI-Einführung scheitert ohne Freiräume.
Sie können ununterbrochen KI-Initiativen fördern, doch wenn Mitarbeitende ihren vollen Workload behalten und „nebenbei“ experimentieren sollen, gerät die Einführung sofort ins Stocken. Führungskräfte steuern die Kapazitäten weitaus mehr als Strategiepräsentationen. - Peer-Learning wird zum dominanten Lernmodell.
Diejenigen, die die nützlichsten KI-Arbeitsweisen entdecken, lernen von Kolleginnen und Kollegen mit denselben Aufgaben – nicht von Führungskräften, die Keynotes über Transformation halten. - Führungskräfte werden zum Engpass bei KI.
Am Ende läuft jede Strategie im Unternehmen über die Teams und ihre Vorgesetzten. Wenn diese nicht befähigt, gecoacht und mit Raum zum Experimentieren ausgestattet werden, scheitert die Strategie an dieser Stelle. - KI soll Expertise verstärken – nicht ersetzen.
Kamaria bringt das Risiko auf den Punkt: Menschen laufen Gefahr, zu „menschlichen Schnittstellen“ für KI-Ausgaben zu werden, statt mit Urteilskraft und Erfahrung die Ergebnisse zu verbessern. - Kompetenzverlust hat bereits eingesetzt.
Mitarbeitende können zwar technisch korrekte Ergebnisse liefern, verlieren aber die Fähigkeit, selbst zu bewerten, ob die Arbeit tatsächlich gut ist. Das ist ein viel größeres Problem, als wenn jemand eine E-Mail mit KI vorgeschrieben hat. - Herzensprojekte schaffen sichere Experimentierfelder.
Wenn Mitarbeitende geschützte Zeit bekommen, KI im Zusammenhang mit Aufgaben zu erkunden, die ihnen ohnehin wichtig sind, ist das Engagement weitaus höher als mit allgemeinen Einführungsgeboten. - Lernkulturen wurden nie wirklich aufgebaut.
Viele Unternehmen haben über Jahre Lernzeiten zugunsten von abrechenbarer Auslastung vernachlässigt. Jetzt müssen sie einen gewaltigen technologischen Wandel ohne Mitarbeitende meistern, die über eine starke Lernagilität verfügen. - Leistungsmanagement befindet sich im Umbruch.
Wenn KI-Agenten einen Großteil der Arbeit übernehmen, worauf fokussiert sich dann die Bewertung? Output? Urteilskraft? Fertigkeit im Prompten? Zusammenarbeit? Unternehmen tasten sich in Echtzeit an neue Antworten heran.
Kapitel
- 00:00 — Engpässe bei KI-Einführung
- 02:31 — Führungskräfte und KI-Rollout
- 04:15 — Peer-Learning am Arbeitsplatz
- 05:05 — Herzensprojekte mit KI
- 07:51 — Ermüdung durch ständige Experimente
- 09:01 — Automatisierung administrativer Aufgaben
- 10:34 — KI als Verstärker menschlicher Stärken
- 11:42 — Die Rückkehr der menschlichen Handschrift
- 13:54 — KI-verfasste Kommunikation
- 15:27 — Risiken beim Kompetenzverlust
- 18:09 — Menschliches Urteil versus KI-Ausgaben
- 20:58 — Warum Expertise weiterhin zählt
- 23:06 — Scheitern von Lernagilität
- 25:42 — Rückschläge bei KI und Recruiting
- 26:24 — Leistungsbeurteilungen im KI-Zeitalter
- 27:52 — KI als Ausgangspunkt für Gespräche
- 29:35 — Abschließende Gedanken
Lernen Sie unseren Gast kennen
Kamaria Scott ist die Gründerin und Geschäftsführerin von Enetic, einem Technologie- und Innovationsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, KI, Automatisierung und neue Technologien für intelligentere Geschäftsergebnisse zu nutzen. Mit einem Hintergrund in digitaler Transformation, Strategie und operativer Führung arbeitet sie mit Führungskräften und Teams zusammen, um die Lücke zwischen Innovation und praktischer Umsetzung zu schließen. Kamaria ist bekannt für ihren zukunftsorientierten Ansatz bei der Einführung von KI, organisatorischem Wachstum und zukunftsfähiger Führung. Sie hilft Unternehmen, Veränderungen zu meistern und gleichzeitig agilere, menschenzentrierte Systeme aufzubauen.
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David Rice: Nur 10 % der Führungskräfte geben zu, KI zu nutzen – wer bringt es dann eigentlich allen anderen bei? Niemand. Wir befinden uns immer mehr in einem globalen Peer-Learning-Moment. Aber auf Organisationsebene versuchen wir immer noch herauszufinden, was das für die Entwicklung von Rollen und Verantwortlichkeiten bedeutet.
In der heutigen Sendung hören Sie ein Gespräch, das ich mit Kamaria Scott auf der Transform geführt habe. Sie erinnern sich vielleicht an Kamaria. Sie ist eine Freundin der Sendung und spricht darüber, warum Manager zu einem Engpass werden könnten. Selbst wenn KI mit einer gut finanzierten Strategie eingeführt wurde und Sie nun die Akzeptanz verfolgen, wird immer unklarer, wer den Arbeitsalltag der Menschen kontrolliert.
Ist es HR, sind es Bereichsleiter, Operationsteams? Wer entscheidet, ob Ihre Mitarbeitenden Freiräume zum Experimentieren bekommen oder jede Minute des Tages abrechenbar sein muss? Die Tools entwickeln sich schnell weiter. Agenten können jetzt Dinge tun, die LLMs nicht konnten – und diejenigen, die aktuell am meisten lernen, tun dies nicht von ihren Vorgesetzten.
Sie lernen voneinander, von anderen Menschen in derselben Rolle. Und dennoch beobachten wir Kompetenzabbau. Nicht nur Kommunikationsfähigkeiten, die abbauen, weil KI E-Mails schreibt – die Fähigkeit, Qualität zu beurteilen, also KI-Ausgaben zu prüfen und zu wissen, ob sie gut sind. Es gibt die Befürchtung, dass Generation X und Millennials womöglich die letzten Generationen mit tiefgreifender Expertise sind, weil die kommenden Generationen so viel Arbeit auslagern, dass ihnen das Fundament fehlt, um beurteilen zu können, was sie produzieren.
Heute sprechen wir darüber, warum das Modell der Passion Projects die fehlende Adoptionsstrategie ist, warum die menschliche Schnittstelle zum bloßen Durchgangskanal von KI-Ausgaben wird, wie Performance Management aussieht, wenn Agenten die Hälfte der Arbeit übernehmen, warum Organisationen die Lernagilität ihrer Belegschaft bisher nicht gefördert haben und wie Menschen Expertise entwickeln können, um die Qualität von KI-Ausgaben beurteilen zu können.
Ich bin David Rice. Dies ist People Managing People. Und falls Sie bislang eine Einführung ohne den Aufbau von Kapazitäten für Experimente erwarten, zeigt diese Unterhaltung, warum die Strategie auf Managementebene ins Stocken gerät. Jetzt also zu mir und Kamaria.
Gut, wir sind hier auf der Transform. Ich sitze mit Kamaria Scott, die Sie aus früheren Podcast-Folgen kennen.
Wir sind auf der Transform. Es ist keine Überraschung, dass wir hier sind. Wir wussten ja, dass wir kommen. Aber dass wir nun dieses Gespräch führen, ist schon überraschend. Ich möchte beginnen und Sie fragen: Worauf freuen Sie sich diese Woche? Was haben Sie bislang Interessantes gehört?
Kamaria Scott: Ja, ich denke, jeder, der mich kennt, weiß, dass Manager meine Leidenschaft und meine Stärke sind und deren Erfahrung mir wirklich wichtig ist. Gerade diese Woche höre ich ganz genau hin, wenn es um Schnittpunkte zwischen Manager-Erfahrung und KI geht. Wie helfen wir ihnen, KI für ihre Teams einzuführen, und unterstützen sie beim großen Wandel in den meisten Organisationen?
David Rice: Was haben Sie schon besucht, und was haben Sie dabei mitgenommen?
Kamaria Scott: Interessanterweise war mein Lieblingsevent gestern – ich habe es auf LinkedIn gepostet – das KI-Game-Show-Event der Senior Chiefs ...
David Rice: Oh, da habe ich es leider nicht hingeschafft ...
Kamaria Scott: Ja, CHROs, „Compete to Transform“ oder so ähnlich.
Was ich daraus mitnehme und besonders mag, war, dass eine Panelistin die Ursprungsfrage stellte: „Wie viele Unternehmen haben überhaupt eine Strategie?“
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Und eine Panelistin sagte: „Es ist egal, ob Sie eine Strategie haben und sie sogar finanzieren – wenn Sie den Menschen nicht genug Zeit in der Arbeit geben, um mit den Tools zu experimentieren, scheitern Sie an der Einführung.“ Und während sie Anforderungen beschrieb, wie man auf eine Idee kommen und sagen kann: „Hey, KI kann dir dabei helfen“, sagte ich: Ja, alles spielt sich auf Teamebene ab.
Dort sind die Manager. Ja. Aber meine Frage in der Session war: „Wir hören die CHROs, aber oft steuert HR nicht die Arbeit am Tag. Das erledigen die Fachbereiche, die Senior Operations Leiter.“ Wie beeinflussen oder führen Sie Gespräche mit den Senior Business Line Leaders, um den Menschen im Unternehmen Freiräume für die nötigen Experimente mit den Tools zu verschaffen?
David Rice: Spannend gestern fand ich – und ich beobachte es immer häufiger – dass sich die Erzählung durchsetzt: „Lasst die Leute einander beibringen, wie es geht.“ Weil man von Kolleginnen und Kollegen mit denselben Aufgaben am meisten lernt.
Ja. Man muss es nicht frontal gezeigt bekommen, sonst bleibt es ohnehin nicht hängen.
Kamaria Scott: Stimmt.
David Rice: Und das sieht man inzwischen ständig.
Kamaria Scott: Genau. Die Leute probieren in ihrem echten Job aus, aber sie brauchen Kapazitäten dazu.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Richtig? Die Tools ändern sich gefühlt stündlich.
Gestern ging es noch nicht, heute geht es. Ich persönlich springe ständig zwischen „Was macht Claude? Was macht Perplexity?“ hin und her ... Man könnte den ganzen Tag damit verbringen, aber es gibt ja auch richtige Arbeit.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Das Beste, was Unternehmen meiner Meinung nach tun können, ist Mitarbeitenden Freiräume für Experimente zu geben – ich nenne das immer „Slack Time“ – damit sie ausprobieren und spielen können. Ich habe in meinem Team immer dafür plädiert, dass jede:r ein „Passion Project“ hat. Schon bevor KI ein Thema war, sagte ich: „Wenn du in meinem Team bist, bekommst du 10 % deiner Zeit für ein Passion Project.“ Regel eins: Ich kontrolliere nicht, was du tust – es ist für dich.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Und zweitens: Es soll beiden zugutekommen, dir und dem Unternehmen – also Brotbacken in meiner Arbeitszeit geht nicht. Es ist aktuell für Manager die perfekte Gelegenheit, mit Passion Projects anzufangen und zu sagen: „Such dir eine alltägliche Aufgabe und überlege, wie KI dir dabei helfen kann.“
Und in acht Wochen machen wir gemeinsam eine Show-and-Tell-Runde.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Mir ist egal, ob du im Team arbeitest oder allein. Such etwas, das dir nützt und mir auch. Wenn dir die Erarbeitung der „ADD-Schmetterlings-Aufgabenliste“ zu Hause und auf der Arbeit hilft, nur zu. Mach es.
David Rice: Ich war gestern in einer Session, die sich auf Skills-first-Strategien konzentrierte. Sie sagten, wenn man das will, muss man die Skills ins Zentrum rücken. Und was steht für Mitarbeitende im Mittelpunkt? Nicht der CEO, sondern die Menschen, mit denen sie die Arbeit teilen.
Kamaria Scott: Richtig.
David Rice: Deshalb hört man immer häufiger von Peer-getriebener KI-Experimentierfreude ...
Kamaria Scott: Ja ...
David Rice: und Bildung.
Kamaria Scott: Die Führungskräfte anwenden und einführen, können es anderen meist gar nicht beibringen.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Oft sehe ich Lücken: Wenn wir KI einführen, kann ich förmlich erkennen, dass viele Führungskräfte sie selbst gar nicht nutzen.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Das merkt man förmlich.
David Rice: Und nur 10 % geben offen zu, dass sie KI wirklich einsetzen.
Kamaria Scott: Genau das meine ich. Wenn oben nicht geführt wird – wie können unten Fähigkeiten vermittelt werden? Was ich spannend finde: Wir sind mitten in einer Revolution, wo wenig Leute so viel Erfahrung haben, dass sie richtige Lehre bieten können.
Ja. Wir lernen und wachsen gemeinsam. Vor ein paar Wochen hatte Lovable eine Veranstaltung zum Internationalen Frauentag, viele „Lovable She Builds“-Events. Wir haben uns mit den Laptops getroffen und „Vibe Coding“ gemacht – Dinge, die uns im Kopf herumschwirrten. Ich habe zum Beispiel an einem Manager-Support-Dashboard gearbeitet,
und gemeinsam saßen wir da, diskutierten und fragten: „Wie hast du das gemacht? Du hast eine API angebunden? Zeig mal, wie geht das?“ Ja. Wir lernten peer-basiert. Es ist fast ein globales Peer-Learning-Ereignis gerade.
David Rice: Wow.
Kamaria Scott: Es ist eine spannende Zeit.
Wenn Unternehmen das im Arbeitskontext nutzbar machen – dass Peer-Learning möglich wird – kann das ein großartiger Baustein für eine Adoptionsstrategie sein.
David Rice: Ein wichtiger Punkt ist auch, man muss den psychologischen Raum schaffen–
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Denn, ganz ehrlich, die Welt ist gerade – vorsichtig ausgedrückt – überwältigend, oder?
Kamaria Scott: In der Tat.
David Rice: Es ist alles ziemlich chaotisch. Die Leute bringen das mit zur Arbeit.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Und dann sagt man ihnen: „Experimentiert.“ Und sie denken: „Kann ich nicht einfach meinen Job machen?“ Das ist, wie viele fühlen.
Ja. Sie wollen zur Arbeit gehen, ihren Job machen, nach Hause gehen und versuchen, ein normales Leben zu führen.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Man muss das alles bedenken. Es braucht Räume, in denen Experimentieren sich natürlich anfühlt, als Teil der Arbeit – nicht als Extra-Anforderung.
Es braucht keine Neuerfindung des Rads, sondern ein Umlenken dessen, was im eigenen Job möglich ist.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Schwierig wird das, wenn man es selbst als Führungskraft nicht vorlebt.
Kamaria Scott: Vielleicht sollten wir es so formulieren: Die Welt ist chaotisch – wie kann man lernen, KI so zu nutzen, dass das Leben oder die Arbeit leichter wird?
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Wir sprachen vorab über meine Idee, mal ein Whitepaper zu schreiben. Ich hasse Whitepapers.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Aber ich konnte dank KI eines schnell fertigmachen – wunderbar.
Also: Welche Aufgaben liegen einem nicht? Wie kann KI helfen, damit mehr Zeit für Lieblingstätigkeiten bleibt – wie Menschenkontakt, Training, Coaching? Die administrativen Dinge mag ich zum Beispiel gar nicht.
Wenn KI mich da entlastet – super, oder? Zum Beispiel wollte ich zur Konferenz gezielt Leute treffen und keine generischen Nachrichten schicken. Also nutzte ich Claude und Perplexity für tiefgreifende Recherchen und ließ mir daraus maßgeschneiderte Anschreiben generieren.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Was sonst Wochen gekostet hätte, ging in wenigen Tagen.
David Rice: Wow.
Kamaria Scott: So hatte ich Zeit fürs Menschliche und interessante Gespräche.
Also: Die Welt ist chaotisch. Finde Wege, wie KI dir Chaos abnehmen kann, damit mehr Zeit für Lieblingsaufgaben bleibt.
David Rice: Ganz genau. Ich motiviere unsere Teams, KI zu nutzen, aber nicht als Ersatz beim Schreiben – schließlich wurden wir als Autoren eingestellt.
Kamaria Scott: Richtig. Das können sie ohnehin – ich schreibe z. B. gar nicht so gut.
David Rice: Da frage ich mich: Wofür brauche ich KI? Ich selbst habe etwa Schwierigkeiten, einen roten Faden bei Redaktionen zu halten. Die KI hilft mir dabei.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Sie stärkt eine Schwäche – eine tolle Chance.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Genau wie beim Reiseplanen: „Hier sind meine Interessen, kannst du sie an unsere Grundideen rückbinden?“
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Die KI findet Verknüpfungen, baut neue Ansätze darauf auf. Es geht darum, wie KI jedem individuell am meisten nützt – denn geschrieben wird bei uns ohnehin.
Kamaria Scott: Nein.
David Rice: Verstehst du?
Kamaria Scott: Ja, und ich finde den Punkt wichtig–
David Rice: Ist das überhaupt wertvoll?
Kamaria Scott: Eher nicht. In der Session wurde sogar gesagt: Menschliches Schreiben wird zur begehrten Fertigkeit, weil wir alle die uniformen KI-Texte satt haben.
David Rice: Warst du zuletzt auf LinkedIn?
Kamaria Scott: Wenn noch eine Person von „aus der Bahn geworfen“ spricht ...
David Rice: Oder sich wiederholt über schlechte Inhalte beschwert ...
Kamaria Scott: Ich glaube, das wird künftig tatsächlich eine begehrte Fähigkeit. Wichtig ist, dass man erkennt, wo man selbst Defizite hat und wie KI helfen kann, sie zu überbrücken. Ich bin wie ein Schmetterling, beginne oft mitten im Projekt.
Selbst Dinge wie: „Ordne mir den Einstieg“–
David Rice: Können wir den Anfang automatisieren?
Kamaria Scott: Genau. So kann ich direkt in der Mitte einsteigen.
David Rice: Fang einfach für mich an.
Kamaria Scott: Genau das. So kann KI helfen, dass wir die beste Version unserer selbst im Job werden.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Deshalb mag ich die Passion-Project-Idee: Nicht „Such etwas für die Firma!“, sondern „Was interessiert dich wirklich?“
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Vor KI war bei uns beispielsweise eine Mitarbeiterin, die im Passion Project einen „Workspace Builder“ im LMS programmieren wollte, um ihre Programmierkenntnisse zu testen. Niemand wusste, was das sollte, aber: Sie baute eine Lösung, mit der interne Kunden selbst Workspaces erstellen konnten. So wurde aus dem Passion Project ein Mehrwert für alle. Können wir AI-Adoption ähnlich denken? Wofür interessieren Sie sich? Wie entsteht ein Win-win für Mitarbeitende UND das Unternehmen?
David Rice: Persönliche Anreize! Ich trommele auch seit Längerem für das Thema. Auf einer Konferenz diskutieren HR-Leiter:innen oft darüber, dass Mitarbeitende KI zum E-Mail-Schreiben nutzen.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Und das stört sie – die Entwicklung der Kommunikationsfähigkeiten bleibt durch KI-Nutzung auf der Strecke, die Kolleg:innen merken das und klinken sich aus.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Haben Sie es je untersagt? Geklärt, wie das Unternehmen die Technik strategisch nutzen will? Geht der Einsatz über sinnvolle Energieverbrauchsgrenzen hinaus?
Kamaria Scott: Ist das sinnvoll? Ja.
David Rice: Wir müssen für uns klären: Welche Nutzungsarten wollen wir? Wie kommunizieren wir das in unsere Kultur – so wie wir auch eine Comp-Philosophie haben? Warum also keine „KI-Philosophie“, die mehr ist als ein Verbot, ChatGPT zu nutzen? Policies sagen, was NICHT geht; aber was ist möglich?
Kamaria Scott: Die meisten Unternehmen experimentieren noch – außer „Bitte keine Geschäftsgeheimnisse weitergeben“, erlauben sie vieles den Leuten.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Das eigentliche Problem ist aber weniger das E-Mail-Schreiben als vielmehr der Denkfähigkeiten-Verlust.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Ich hatte neulich einen Moment, wo ich eine Mail selbst schrieb und überrascht war: Ich hatte mich so sehr daran gewöhnt, KI zu nutzen, dass ich eigene Ausdrucksfähigkeit fast verlernte. Die Angst, Fehler zu machen, war so groß – daher habe ich häufig KI eingesetzt.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Deshalb mag ich KI besonders fürs Schreiben von E-Mails: Mein „ADD-Schmetterlings-Auge“ übersieht Fehler, fehlende Worte etc. Durch KI (per Diktat) kann ich entspannter arbeiten und habe weniger Angst vor Fehlern. Dann kann ich die Nachricht noch nachbessern. Es wirkt vielleicht wie ein seltsamer Anwendungsfall, aber er schließt eine Lücke!
David Rice: Ich bin auch oft geneigt, das zu belächeln. Aber rückblickend hätte mir früher auch eine KI geholfen, weniger impulsiv E-Mails zu schreiben.
Kamaria Scott: Genau, sie kann Feedback geben: „Das ist zu scharf formuliert“, oder wie man es anders sagen sollte.
David Rice: Genau, mir beim Reflektieren geholfen. Das ist Teil meiner Entwicklung – und so können wir durch KI bessere Kommunikation trainieren. Die Kritik lautet, es fehle an kritischem Denken und Kommunikationsfähigkeit. Vielleicht müssen wir uns da auch selbst ein Stück provozieren ...
Kamaria Scott: ... und zwar ordentlich. Ich erlebe das auch im eigenen Team, z. B. beim Newsletter: KI kann einen Newsletter erzeugen – aber ist er auch gut? Hinter jedem Endprodukt steht ein Denkprozess, ein Entscheidungsweg. Im Instructional Design gibt es immer Gründe, warum ich Aufgaben, Ziele und Aktivitäten exakt so wähle. Überlasse ich alles der KI, kommen meist wenig gehaltvolle Ergebnisse raus. Kann man das bewerten? Ist die Arbeit auch für die Kunden sinnvoll?
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Mir ist egal, ob KI für E-Mails genutzt wird: Aber transportiert die Nachricht das Richtige? Veranlasst sie Handeln? Ist genug Nuance drin? Führungskräfte müssen Coaching betreiben, damit Teams nicht zu bloßen Weiterleitern von KI-Ausgaben werden.
David Rice: Man will kein bloßer Mensch-KI-Durchlauf sein.
Kamaria Scott: Genau!
David Rice: Es geht darum, die eigene Expertise zu unterstreichen.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: „Ich muss Jessica raushören ... Wo ist Jessica?“ - Das bringt Persönlichkeit. Es reicht nicht, dass Text da steht – es muss die Motivation, das Warum klar werden.
Kamaria Scott: Genau! Wenn KI das Chefkoch-Level übernimmt und der Mensch zum Souschef wird – ist das ein Problem.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Unternehmen bezahlen für Ihre Erfahrung und Expertise – aber durch KI-Abgabe verlieren Menschen ihre Expertise und die Fähigkeit, Arbeit zu bewerten. Generation X und Millennials könnten die letzten mit echter Fachexpertise sein.
Welche Fähigkeiten sind künftig gefragt – Prompt Engineering oder echtes Methodenkönnen? Wenn zu viel ausgelagert wird, fehlen die Grundlagen, um KI-Ergebnisse zu beurteilen.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Wenn ich es bei Marketing nutze, weiß ich gar nicht, ob es wirklich stimmt – die KI klingt so überzeugend. Unsere Teams brauchen aber Raum für Erfahrungen, um einschätzen zu können: Ist das gut? Man sollte manuell E-Mails schreiben, um beurteilen zu können: „So würde ich es nie sagen!“ Die Erfahrung macht den Unterschied.
Das ist der Grund, warum ich selbst nachgebessere, umschreibe, konkrete Passagen selbst formuliere. Entwicklungsräume zu schaffen, damit Menschen Ergebnisse wirklich bewerten lernen, ist wichtiger denn je.
David Rice: Absolut. Das große Thema hier ist „Skills“. Alle reden über skillbasiertes Recruiting – und zugleich baut KI diese Skills ab.
Kamaria Scott: Das läuft seit Jahren so. Bereits vor Jahren gab es in unserem Learning-Team ein Produkt, das Empfehlungen für Lerninhalte aussprach. Eigenes Erkennen von Lücken ist aber Teil des Lernprozesses! Nur weil Technologie etwas kann, muss man es nicht einsetzen. Sonst verkümmert die Fähigkeit, den eigenen Entwicklungsbedarf zu erkennen.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Je mehr automatisiert wird, desto mehr beobachten wir Skill-Erosion. Wenn den Menschen keine Zeit fürs Lernen gewährt wird, entsteht keine Lernagilität. Ich habe mich oft mit den Geschäftsbereichen gestritten, weil sie keine 40 Stunden Lernzeit akzeptieren wollten – zugunsten der Billable Hours. Daraus entsteht nie eine echte Lernkultur – dabei bräuchten wir sie gerade jetzt.
David Rice: Genau. Ich applaudiere dafür!
Kamaria Scott: Was will man noch sagen?
David Rice: Was steht als Nächstes an? Worauf freuen Sie sich?
Kamaria Scott: Mehr vom Gleichen, ehrlich gesagt. KI ist das Thema des Tages. Die Schnittmengen zu People Leadern sind mein Fokus.
Die Themen Benefits etc. sind sicher spannend, aber ...
David Rice: Die Leute bei Novant kriegen jetzt Stress – war nur Spaß ...
Kamaria Scott: ... es gibt sicher gute Benefits-Talks, aber das hier interessiert mich dieses Mal besonders – insbesondere die Sessions zu HR-Grundlagen, denn: Um Wandel zu gestalten, brauchen Manager die Grundsätze. Sie müssen coachen und entwickeln können – wichtiger denn je. Ein Thema ist auch, ob Manager zum Engpass werden – darüber haben wir ja gesprochen: Manager Enablement. Jede Strategie läuft über People Leader. Deshalb konzentriere ich mich auf die Gespräche darüber, wie Unternehmen ihre Führungskräfte unterstützen.
David Rice: Ich freue mich auf die Diskussionen rund um die Nutzung von KI beim Scannen von Lebensläufen – das scheint ein Desaster zu sein!
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Was werden wir künftig anschauen? Wie erfolgt Bewertung in Recruitingprozessen? Immer mehr Assessments, die teilweise unbezahlt sind und endlose Interviewrunden – die Leute sind genervt. Es gibt viele aktuelle Herausforderungen. Auch das Recruiting und wie es sich entwickeln wird, interessiert mich. Und natürlich: KI ...
Kamaria Scott: KI überall! Und Performance Management mit KI – sehr spannend. In einem Event in Tampa diskutierten wir: Was heißt Seniorität noch, wenn Informationen demokratisiert sind? Wie sieht Leistung aus, wenn Agenten den Großteil übernehmen? Wie bewertet man Leistungen, wenn die Arbeit gar nicht mehr zu 100 % von der Person selbst stammt? Wie werden Performance Reviews dann ablaufen? Wird einfach gefragt: „Hast du KI gelernt?“ – und schon ist man „exzellent“? Oder wird Output verlangt? Genau auf diese Session bin ich gespannt.
David Rice: Ich beschäftige mich auch mit Performance Management und KI. Interessant finde ich: Zwar werden KI-Bewertungen als hilfreicher empfunden, aber sie werden weniger akzeptiert, sobald klar ist, dass die Bewertung von KI stammt. Menschliche Akzeptanz fehlt. Ich habe dazu auch mit Kate O’Neill gesprochen, die wir bei Running Remote kennengelernt haben ...
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Sie meinte: „Nie verschweigen, dass KI im Spiel ist. Transparenz ist Pflicht.“ Das Tool von ihr erzeugt Vorschläge, die der Manager und Mitarbeitende besprechen – als Diskussionsgrundlage. Das ist wertvoll.
Kamaria Scott: Absolut. Es ist ein Datenpunkt. Genau so sollte Performance Management sein.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Es ist ein Gespräch, das Einigkeit über das Jahr schafft.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Häufig kommt es sonst zu Spannungen („Ich war eine 5!“, „Nein, du warst eine 3.“). Ein neutraler Datenpunkt hilft als Einstieg. Assessment bedeutet: Das Ziel ist das Gespräch, nicht die Punktzahl. Gemeinsam eint man sich auf den Mittelweg.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Ich hatte viele solcher Gespräche, wo ich zeigen musste, warum meine Sicht sinnvoll war. Nun haben wir eine bessere, objektivere Datengrundlage – weniger Subjektivität, also eine Diskussionsbasis, die nicht allein auf individuellen Meinungen fußt.
David Rice: Ich selbst neige dazu, bewusst niedrig zu punkten, damit ich nicht als „Angeber“ rüberkomme!
Nun, es gibt für beide Seiten viel zu entdecken. Schön, Sie hier zu treffen!
Kamaria Scott: Wie immer!
David Rice: Damit endet diese Episode. Abonnieren Sie unseren Newsletter und folgen Sie uns auf YouTube und Social Media, um keine Folge zu verpassen.