Nur 10 % der Führungskräfte nutzen KI – wer bringt es den anderen bei?
Nur 10 % der Führungskräfte geben zu, KI zu nutzen. Das wirft eine unangenehme Frage auf: Wenn die Führungsetage die Tools eigentlich gar nicht nutzt, wer bringt dann eigentlich allen anderen bei, wie sie damit arbeiten sollen? Immer häufiger lautet die Antwort: die Kolleginnen und Kollegen. In diesem Gespräch bei Transform spricht David Rice mit der wiederkehrenden Gastrednerin Kamaria Scott darüber, warum die Einführung von KI weniger eine Top-down-Transformationsinitiative ist und sich vielmehr zu einem globalen Peer-Learning-Experiment entwickelt, das in Echtzeit stattfindet.
Sie beleuchten das wachsende Spannungsfeld zwischen dem organisationalen Druck, KI einzuführen, und der gänzlich fehlenden Kapazität vieler Beschäftigter, tatsächlich damit zu experimentieren. Im Verlauf des Gesprächs gehen sie unter anderem auf die Befähigung von Führungskräften, Kompetenzverfall, Lernagilität, Leistungsmanagement und die unbequeme Möglichkeit ein, dass Unternehmen genau die Expertise automatisieren, die Mitarbeitende eigentlich bräuchten, um die Qualität von KI-Ergebnissen überhaupt beurteilen zu können. Heraus kommt eine offene Diskussion darüber, warum Führungskräfte zum Engpass bei der KI-Einführung werden können – und warum Organisationen, die bisher keine echten Lernkulturen aufgebaut haben, jetzt den Preis dafür zahlen.
Das erfahren Sie in dieser Folge
- Warum die Einführung von KI scheitert, wenn Organisationen keinen Raum für Experimente schaffen
- Wie Peer-Learning still und leise zur eigentlichen Strategie der KI-Befähigung wird
- Warum letztlich Führungskräfte – und nicht HR – den Erfolg bei der KI-Einführung bestimmen
- Die Risiken des Kompetenzverfalls und des Verlusts der Fähigkeit, qualitativ hochwertige Arbeit zu beurteilen
- Wie KI menschliche Expertise stärken kann, statt sie zu ersetzen
- Warum „Lernagilität“ zu einer entscheidenden organisatorischen Fähigkeit geworden ist
- Wie Leistungsmanagement aussehen könnte, wenn KI-Agenten einen Teil der Arbeit übernehmen
- Wie Organisationen gesündere KI-Kulturen schaffen können, statt nur auf KI mit Richtlinien zu reagieren
Wichtigste Erkenntnisse
- Die Einführung von KI scheitert ohne Freiräume.
Sie können den ganzen Tag lang KI-Initiativen finanzieren – aber wenn Mitarbeitende parallel zu ihrer vollen Auslastung auch noch „nebenbei“ experimentieren sollen, gerät der Prozess sofort ins Stocken. Führungskräfte steuern die Kapazitäten weit mehr als Strategie-Präsentationen es tun. - Peer-Learning wird zum dominanten Lernmodell.
Diejenigen, die die nützlichsten KI-Workflows entdecken, lernen von Kolleginnen und Kollegen, die denselben Job machen – nicht von Geschäftsleitungen, die Keynotes über Transformation halten. - Führungskräfte werden zum Engpass bei KI.
Jede organisatorische Strategie läuft am Ende durch die Menschen in der ersten Führungsreihe. Werden Führungskräfte nicht selbst befähigt, gecoacht und bekommen keine Freiräume zum Ausprobieren, scheitert die Strategie an dieser Stelle. - KI sollte Expertise verstärken – nicht ersetzen.
Kamaria bringt die Gefahr auf den Punkt: Die Menschen riskieren, zu „menschlichen Schnittstellen“ für KI-Ausgaben zu werden, statt als Expert:innen mit Urteilskraft und Erfahrung diese Ergebnisse zu verbessern. - Kompetenzverlust findet bereits statt.
Mitarbeitende liefern womöglich technisch korrekte Resultate, verlieren aber die Fähigkeit einzuschätzen, ob die Arbeit wirklich gut ist. Das ist ein weit größeres Problem als die Frage, ob jemand ein E-Mail mit KI vorgeschrieben hat. - Leidenschaftsprojekte schaffen sichere Experimentierräume.
Bekommt die Belegschaft geschützte Zeit für KI-Experimente im Zusammenhang mit Aufgaben, die ihnen am Herzen liegen, ist die Beteiligung viel größer, als bei pauschalen Einführungsanordnungen. - Organisationen haben nie echte Lernkulturen aufgebaut.
Viele Unternehmen haben jahrelang Lernzeiten zugunsten von fakturierbarer Auslastung zurückgestellt. Jetzt stehen sie vor einem massiven technologischen Wandel – und einer Belegschaft, der die nötige Lernagilität fehlt. - Leistungsmanagement betritt Neuland.
Wenn KI-Agenten die Hälfte der Arbeit übernehmen, was genau bewerten Organisationen dann? Output? Urteilskraft? Prompting-Skills? Zusammenarbeit? Unternehmen erkunden dies gerade noch in Echtzeit.
Kapitel
- 00:00 — Engpässe bei der Einführung von KI
- 02:31 — Führungskräfte und der KI-Rollout
- 04:15 — Lernen im Kollegenkreis am Arbeitsplatz
- 05:05 — Leidenschaftsprojekte rund um KI
- 07:51 — Ermüdungserscheinungen durch ständiges Experimentieren
- 09:01 — Automatisierung von administrativen Aufgaben
- 10:34 — KI als Verstärker von Stärken
- 11:42 — Die Rückkehr menschlicher Schreibkunst
- 13:54 — KI-verfasste Kommunikation
- 15:27 — Risiken des Kompetenzabbaus
- 18:09 — Menschliches Urteilsvermögen vs. KI-Ergebnis
- 20:58 — Warum Fachwissen weiterhin zählt
- 23:06 — Scheitern an Lernagilität
- 25:42 — KI und Gegenreaktionen bei Einstellungen
- 26:24 — Leistungsbeurteilungen im KI-Zeitalter
- 27:52 — KI als Gesprächseinstieg
- 29:35 — Abschließende Gedanken
Unser Gast im Gespräch
Kamaria Scott ist Gründerin und CEO von Enetic, einem Technologie- und Innovationsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, KI, Automatisierung und aufkommende Technologien zu nutzen, um intelligentere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Mit einer Erfahrung, die sich über digitale Transformation, Strategie und operative Leitung erstreckt, arbeitet sie mit Führungskräften und Teams daran, die Lücke zwischen Innovation und praktischer Umsetzung zu schließen. Kamaria ist bekannt für ihren zukunftsorientierten Ansatz bei der Einführung von KI, dem organisatorischen Wachstum und zukunftsgerichteter Führung, indem sie Unternehmen dabei begleitet, Veränderungen zu meistern und gleichzeitig agilere, menschenzentrierte Systeme zu schaffen.
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Weitere Artikel und Podcasts:
David Rice: Nur 10 % der Führungskräfte geben zu, KI zu nutzen – aber wer bringt es dann allen anderen bei? Niemand. Immer mehr erkennen wir, dass wir uns in einem globalen Peer-Learning-Moment befinden. Aber auf Organisationsebene wissen wir noch nicht genau, was das für die Entwicklung von Rollen und Verantwortung bedeutet.
In der heutigen Folge hören Sie ein Gespräch, das ich mit Kamaria Scott bei der Transform geführt habe. Vielleicht erinnern Sie sich an Kamaria. Sie ist eine Freundin der Sendung und spricht darüber, warum Führungskräfte bald zum Flaschenhals werden könnten. Selbst wenn Ihre Organisation KI mit einer gut finanzierten Strategie eingeführt hat und Sie Bereitschaft und Nutzung überwachen, wird immer unklarer, wer eigentlich die Arbeit im Alltag steuert.
Ist es HR, sind es die Geschäftsbereichsleiter, die operativen Teams? Wer bestimmt, ob Mitarbeitende Spielraum für Experimente haben oder jede Minute des Tages abrechenbar sein muss? Die Werkzeuge entwickeln sich rasant. Agenten können inzwischen Aufgaben übernehmen, die LLMs früher nicht konnten. Und jene, die am meisten lernen, werden dabei kaum von Führungskräften unterrichtet.
Sie lernen voneinander, von Kolleginnen und Kollegen, die einen ähnlichen Job machen. Trotzdem beobachten wir einen Fähigkeitsabbau – nicht nur, weil Kommunikationsfähigkeiten durch KI-generierte E-Mails sinken. Sondern vor allem beim Qualitätsurteil, beim Verstehen und Einschätzen von KI-Ergebnissen. Es wächst die Sorge, dass Gen X und Millennials die letzten Generationen mit Expertenwissen sein könnten, weil Jüngere so viel automatisieren, dass ihnen das Fundament zum Qualitätsurteil fehlt.
Heute sprechen wir darüber, warum das Modell der Leidenschaftsprojekte der entscheidende Hebel für die KI-Adaption sein könnte, warum das Problem der menschlichen Schnittstelle entsteht, wenn KI-Outputs nur noch durchgereicht statt von Experten betreut werden, wie Performance Management aussieht, wenn Agenten die Hälfte der Arbeit übernehmen, warum Organisationen bislang keine Lernagilität aufgebaut haben und wie sichergestellt werden kann, dass Menschen die Fähigkeit bewahren, KI-Ergebnisse zu bewerten.
Ich bin David Rice. Das ist People Managing People. Und falls Sie von einer schnellen Einführung ausgehen, aber keine Freiräume für Experimente schaffen, zeigt dieses Gespräch, warum Ihre Strategie auf der Führungsebene stecken bleibt. Übergebe also an Kamaria und mich.
Also gut, wir sind hier auf der Transform. Ich bin mit Kamaria Scott zusammen, die Sie aus früheren Podcast-Folgen kennen.
Wir sind also auf der Transform, das ist keine Überraschung. Wir wussten, dass wir hier sein würden. Aber es ist eine Überraschung, dass wir dieses Gespräch führen. Ich wollte mal fragen: Worauf bist du diese Woche besonders gespannt – was hast du bisher aufgeschnappt, das dich interessiert?
Kamaria Scott: Ja. Jeder, der mich kennt, weiß, Manager liegen mir am Herzen – ihre Erfahrungen sind mir sehr wichtig. Deshalb höre ich diese Woche besonders auf alle Gespräche, die das Manager-Erlebnis und KI berühren. Also: Wie unterstützen wir Führungskräfte dabei, KI in ihren Teams einzuführen und so wirklich einen grundlegenden Wandel zu begleiten?
David Rice: Was hast du dir bisher angeschaut und was hast du daraus mitgenommen?
Kamaria Scott: Interessanterweise war mein Highlight gestern die AI Game Show für Senior Chiefs – ich habe das auch auf LinkedIn gepostet.
David Rice: Die habe ich leider verpasst ...
Kamaria Scott: Genau, CHROs – Ja – treten an bei Compete to Transform oder so ähnlich.
Was ich mitgenommen habe, war vor allem eine Aussage eines Panelisten auf die Frage: Wie viele Unternehmen haben wirklich eine Strategie?
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Und einer meinte: Es ist egal, ob du eine Strategie hast oder sie sogar finanzierst, wenn du den Menschen nicht genug Zeit im Arbeitsalltag gibst ...
David Rice: Ja
Kamaria Scott: ... um mit den Tools zu experimentieren und herauszufinden, wie sie sie nutzen, dann scheitert die Einführung. Ihre Beispiele zeigten, was dazu nötig ist: Die Idee zu haben „KI kann dir helfen“ – all das spielt sich auf Team-Ebene ab.
Das sind die Manager. Mein Gedanke während der Session war: Das ist super aus Sicht der CHROs, aber meistens steuert HR die Arbeit gar nicht. Das machen die Geschäftsbereiche, die operativen Führungskräfte. Also habe ich gefragt: Wie bringen Sie Senior Business Leader dazu, Experimentierzeit für diese neuen Tools einzuplanen?
David Rice: Was mir auffiel, auch in anderen Gesprächen: Es entsteht ein neues Narrativ – tritt ein bisschen zur Seite und lass die Leute voneinander lernen. Am meisten profitierst du immer von Kolleg:innen, die denselben Job machen wie du.
Kamaria Scott: Ja, das stimmt total.
David Rice: Es wird nie funktionieren, wenn jemand von außen es erklärt.
Kamaria Scott: Nein.
David Rice: Und genau das beobachten wir jetzt laufend.
Kamaria Scott: Nein. Die Menschen experimentieren mit dem echten Leben, aber sie brauchen Kapazitäten dafür.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Diese Werkzeuge verändern sich buchstäblich stündlich.
Was gestern nicht ging, geht heute schon. Und selbst wenn ich privat zwischen Claude und Perplexity hin- und herspringe ... Du könntest den ganzen Tag damit verbringen, aber hast eigentlich viel zu tun.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Deshalb – gib den Leuten „Slack Time“, also Raum und Freiraum für Experimente. Ich habe schon immer leidenschaftlich dafür gekämpft, dass mein Team an Herzensprojekten arbeitet. Schon weit vor der KI hätte ich immer gesagt: „Wenn du zu meinem Team gehörst, bekommst du 10 % deiner Arbeitszeit für ein Herzensprojekt.“ Meine Regeln: 1. Ich mische mich nicht ein, das gehört dir.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Und 2., das Projekt muss dir und dem Unternehmen nützen – also bitte kein Brotbacken während meiner Arbeitszeit! Genau das bietet jetzt die Chance, dass Manager solche Projekte fördern: „Finde etwas aus deinem Alltag – wie kann KI dir helfen, es besser zu machen?“
Und in acht Wochen machen wir eine kleine Präsentation.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Ob einzeln oder im Team – finde, was dir und dem Unternehmen nützt. Wenn dir zum Beispiel dein spezieller „Schmetterlings-Task-Listen-Generator“ hilft, im Büro und privat, super – probiere es aus!
David Rice: Ich war gestern in einer Session, ...
Es ging stark um Skill-First-Strategien. Aber damit das klappt, müssen Kompetenzen im Mittelpunkt stehen. Und woran orientiert sich ein Mitarbeitender? Genau: An dem, was das Team vermittelt, nicht was der CEO erzählt.
Kamaria Scott: Absolut.
David Rice: Deshalb erleben wir immer mehr Peer-gesteuerte KI-Experimente ...
Kamaria Scott: Ja ...
David Rice: ... und Lernen im Austausch.
Kamaria Scott: Führungskräfte, die selbst nicht mit neuen Tools experimentiert haben, können andere nicht wirklich unterrichten.
David Rice: Genau.
Kamaria Scott: Oft merkt man das direkt: Sie nutzen es gar nicht selbst.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Man spürt es einfach.
David Rice: Und nur 10 % geben an, es zu nutzen.
Kamaria Scott: Eben – das ist mein Punkt. Wenn die Spitze nicht vorangeht, wie werden dann Skills vermittelt? Es ist einfach eine Revolution. Es gibt kaum jemanden, der so viel Erfahrung mit KI hat, dass er klassische Lehrerfunktion übernehmen könnte.
David Rice: Ja. Es ist ein gemeinsamer Lern- und Wachstumsprozess. Vor ein paar Wochen war ein Event von Lovable zum Internationalen Frauentag – „Lovable She Builds“. Wir saßen mit den Laptops zusammen, haben Ideen getauscht, an Coding-Projekten gearbeitet. Ich selbst arbeite an einem Management-Dashboard. Wir haben gemeinsam rumprobiert: „Wie hast du die API eingebunden? Zeig mal!“ – Das war reines Peer-Learning. Ich glaube, wir erleben derzeit wirklich so ein globales Peer-Learning-Ereignis.
David Rice: Faszinierend.
Kamaria Scott: Wirklich eine spannende Zeit!
Wenn wir uns überlegen, wie man das im Job fördert – Peer-Learning-Chancen als festen Bestandteil der KI-Einführung, kann das eine enorme Wirkung entfalten.
David Rice: Das ist absolut zentral. Hast du einen Tipp für Hörer:innen? Man muss ja auch den psychologischen Raum schaffen –
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: ... denn die Welt ist gerade, vorsichtig gesagt, überfordernd.
Kamaria Scott: Absolut.
David Rice: Die Leute bringen das ins Büro mit.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Und dann sagt man ihnen noch: „Bitte experimentieren Sie jetzt mit KI!“ Aber viele denken sich: „Kann ich nicht einfach nur meinen Job machen?“ Das spüren gerade viele.
Ja. Einfach nur zur Arbeit gehen, Job machen, heimgehen, und etwas Normalität im Leben haben.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Man muss darauf Rücksicht nehmen, Freiräume schaffen, damit Experimentieren ganz natürlich Teil der Arbeit wird. Es geht nicht ums Extraschaffen, sondern ums Umdenken: Was ist in meiner Rolle möglich?
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Gerade für Führungskräfte keine leichte Frage, wenn sie es selbst nicht leben.
Kamaria Scott: Vielleicht drehen wir es um: Die Welt ist chaotisch – wie kannst du KI nutzen, um dein Leben oder deinen Job leichter zu machen?
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Wir haben vor der Aufnahme darüber geredet: Ich hatte den Wunsch, ein Whitepaper zu schreiben. Ich hasse Whitepaper schreiben.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Mit KI konnte ich es flott anfertigen – das war genial!
Also kann ich Routinetätigkeiten, die ich nicht mag oder nicht gut kann, von KI unterstützen lassen und gewinne Zeit für das, was mir wirklich Spaß macht: Menschen begegnen, coachen, trainieren. Die Admin-Sachen mag ich nicht – wenn KI sie übernimmt, umso besser. Ein Beispiel: Für die Vorbereitung dieses Events wollte ich bestimmte Leute gezielt anschreiben, und zwar individuell, nicht mit Floskeln.
Mit Hilfe von Claude und Perplexity habe ich gezielt recherchiert und individuelle Nachrichten verfasst.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Was mich ohne KI Wochen gekostet hätte, war in wenigen Tagen erledigt.
David Rice: Beeindruckend.
Kamaria Scott: Ich hatte wieder Zeit für Begegnungen und viele spannende Gespräche.
Deshalb: Ja, die Welt ist chaotisch, aber nutze KI, um etwas davon zu nehmen und mehr Zeit für die wesentlichen Dinge zu gewinnen.
David Rice: Genau – ich animiere unsere Teams, KI zum Beispiel für Dinge zu nutzen, die ihnen schwerfallen, nicht um Texte zu verfassen (dafür wurden sie ja eingestellt).
Kamaria Scott: Genau! Sie schreiben ja ohnehin gut – ich hingegen leider nicht so.
David Rice: Also: Wo kann KI helfen? Beispiel: Mir fällt es schwer, einen roten Faden zu finden, eine Botschaft stringent zu machen. Dafür nutze ich KI als strategisches Werkzeug.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Das stärkt meine Schwächen – darin liegt das Potenzial.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Ich habe KI auch genutzt, um diese Reise und meine Schwerpunkte gezielt zu planen.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Hilf mir, diese Themen mit unseren Kernbotschaften zu verknüpfen.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: KI hilft mir, relevante Zusammenhänge zu erkennen und aufzubauen. Am meisten profitiere ich, wenn ich den eigenen Weg finde, der für mich Nutzen bringt – nicht einfach als reines Schreibwerkzeug.
Kamaria Scott: Genau.
David Rice: Nicht wahr?
Kamaria Scott: Stimmt, aber interessant ist: In einer anderen Session hieß es kürzlich, menschliches Schreiben werde zu einer wertvollen Spezialfähigkeit, weil uns der ewige KI-Stil nervt.
David Rice: Hast du zuletzt LinkedIn gelesen?
Kamaria Scott: Ja, wenn ich noch einmal höre, wie jemand „in den Bann gezogen“ wurde ...
David Rice: Oder ständig gejammert wird, wie schrecklich die Inhalte sind ...
Kamaria Scott: Ich glaube, genau dieses eigenständige Schreiben wird an Wert gewinnen. Gleichzeitig ist die große Chance von KI, die eigenen Schwächen abzudecken – ich bin chaotisch und starte Projekte gern in der Mitte.
Schon wenn KI mir hilft, den Anfang zu machen ...
David Rice: Können wir das automatisieren?
Kamaria Scott: Präzise. Damit ich einsteigen kann!
David Rice: Dann kann ich direkt loslegen.
Kamaria Scott: Ja, genau. Da unterstützt KI enorm und macht Menschen im Job besser.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Das ist auch ein Grund, warum ich Passion-Projekte so liebe – es geht darum, was dich selbst interessiert, nicht darum, was das Unternehmen aufdrängt.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Vor KI-Zeiten hatte eine Kollegin in ihrem Herzensprojekt unser LMS um einen Workspaces-Builder erweitert, um ihre Coding-Skills zu testen. Ich wusste zuerst nicht, was sie damit meint, aber sie hat ein Tool entwickelt, das wir dann an interne Kunden geben konnten. Statt für jeden Workspace Einzelanfertigung zu liefern, konnten sie ihren Bereich jetzt eigenständig erstellen, wir haben nur noch beraten.
David Rice: Genial!
Kamaria Scott: Sie war stolz, ihre Fähigkeiten zu zeigen, und ich konnte unsere Kunden besser betreuen. Wenn wir so an KI-Adoption herangehen, also: Was interessiert dich? Was motiviert dich?
David Rice: Genau.
Kamaria Scott: Wie schaffen wir Win-win-Lösungen, die für alle Sinn machen?
David Rice: Auch persönliche Anreize spielen eine Rolle. Auf einem Kongress haben sich HR-Leute beschwert, dass viele E-Mails inzwischen KI-generiert sind ...
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Ich kann es verstehen.
Kamaria Scott: Sie auf jeden Fall.
David Rice: Und ärgern sich, dass Kommunikationsfähigkeiten schwinden und dass die Kollegen das merken und einfach nicht mehr richtig zuhören ...
Kamaria Scott: Exakt.
David Rice: Die Frage ist: Habt ihr den Leuten überhaupt gesagt, dass das nicht sinnvoll ist? Oder auch: Lohnt es sich, für jede E-Mail so viele Ressourcen wie ein kleines Unternehmen zu verbrauchen?
Kamaria Scott: Ist das wirklich sinnvoll?
David Rice: Also muss man sich überlegen: Für welche Zwecke will man KI-Tools nutzen – und diese Haltung auch offen kommunizieren, als Teil der Unternehmenskultur. Es gibt ja auch Vergütungsphilosophien jenseits reiner Gehaltsbänder – warum nicht auch eine KI-Philosophie?
Kamaria Scott: Die meisten experimentieren erst mal, sofern keine Geheimnisse verraten werden. Die Mehrheit testet, lässt Menschen ihren Weg finden.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Die Herausforderung daran ist nicht nur das Schreiben von E-Mails, sondern dass das Denken selbst verkümmert.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Neulich habe ich für mich eine E-Mail geschrieben und gedacht: „Wahnsinn, ich habe tatsächlich wieder mal selbst geschrieben.“ Früher habe ich gesagt: „Hey, ich brauche eine E-Mail, die ...“
David Rice: Ja. "
Kamaria Scott: Danke." Kopieren, einfügen – und dann habe ich mich gefragt: Warum?
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Warum nicht einfach selbst schreiben? Habe ich verlernt, Gedanken zu formulieren? Genau aus diesem Grund sind die Manager entscheidend in dem Ganzen: Sie merken, wenn eine E-Mail KI-generiert ist, und fragen: „Hast du das geschrieben? War es gut?“ Übrigens, gerade für mich mit ADHS ist KI praktisch. Ich übersehe Flüchtigkeitsfehler oder Tippfehler. Deshalb hatte ich bei wichtigen E-Mails immer Stress, aber mit KI kann ich diktieren, und die Fehler sind raus. Ich kann sogar Anpassungen verlangen. Für mich schließt das wirklich eine Lücke.
David Rice: Ich muss zugeben, dass ich das manchmal als albern abgetan habe, aber wenn ich meine eigene Entwicklung betrachte, war ich früher sehr impulsiv und hätte manchmal eine Art KI als Gegenüber brauche können, die sagt: „David, lieber etwas diplomatischer formulieren ...“
Kamaria Scott: Ja, genau!
David Rice: Das ist hilfreich. Aber eigentlich ist das Ziel, daraus professionell zu wachsen: Nicht mehr impulsiv reagieren, sondern konstruktiv kommunizieren. Gerade darum geht es den Kritikern: dass kritisches Denken und Kommunikationsfähigkeit schwinden. Vielleicht sollten wir uns da auch selbst gelegentlich kritisch hinterfragen.
Kamaria Scott: Ja, genau das. Ich erlebe das ja direkt im Team. Ein Kollege hat z. B. einen Newsletter mit KI erstellt. Laut Faktencheck war Text da – aber der Inhalt hat nicht gezündet. Hinter jeder Leistung steckt Denkprozess und Begründung, besonders im Bereich Didaktik. Wenn ich das an KI abgebe („Erstelle mir bitte einen Kurs zu X, Y, Z“), kommen meist ziemlich nichtssagende Lernziele heraus – oft nicht ausreichend tief, zu wenig Nuancen. Und wenn ich merke, dass jemand einfach nur die KI benutzt hat, stelle ich die entscheidenden Fragen: „Ist das gut? Warum? – Erzielt das wirklich den gewünschten Kundennutzen?“ Es geht nicht nur darum, dass Text dasteht, sondern ob Nuancen und Wirkung stimmen.
Deshalb muss von Führungskräften verlangt werden: Nutzt KI nicht bloß, sondern begleitet und coacht die Mitarbeitenden, damit die Ergebnisse stimmen und nicht nur KI-kopiert sind.
David Rice: Sonst wird man nur die menschliche Schnittstelle für KI-Ausgaben.
Kamaria Scott: Oh, das gefällt mir.
David Rice: Aber Ziel muss es sein, eigene Expertise sichtbar zu machen und die Ausgaben der KI zu veredeln.
Kamaria Scott: Genau.
David Rice: Da muss man auch spürbar machen: „Jessica, du musst in dieser E-Mail durchscheinen.“
Kamaria Scott: Ja. Wo ist Jessica? Ja.
David Rice: Wo steckst du? Ich erkenne zwar den Output, aber nicht deine Erfahrungen, Argumentationen und Motivation für die Nachricht.
Kamaria Scott: Genau.
David Rice: Wenn KI nur Assistent ist, großartig. Doch die eigene Fachkompetenz bleibt der zentrale Wert. Das größere Problem ist aber, dass Menschen mit zunehmender Automatisierung Kompetenz verlieren.
David Rice: Absolut ...
Kamaria Scott: Sie verlernen die Beurteilungskompetenz. Gerade bei uns Gen X und Millennials wird das vermutlich das letzte Mal tiefes Expertenwissen sein. Denn Prompt Engineering ist nicht gleich didaktische Fachkompetenz. Wenn wir zu viel outsourcen, fehlt neuen Generationen der Unterbau, um Qualität wirklich einzuschätzen.
David Rice: Genau.
Kamaria Scott: Nutze ich KI für Marketing oder anderes, habe ich oft keine Ahnung, ob die Ergebnisse wirklich richtig oder hochwertig sind – weil KI alles so selbstbewusst ausspuckt. Wie sorgen wir also im Team dafür, dass die Leute die nötigen eigenen Erfahrungen machen, um Outputs sinnvoll bewerten zu können?
Sie müssen ab und zu E-Mails selbst schreiben, um beurteilen zu können: „So würde ich das sagen, das klingt stimmig, das nicht.“ Praktische Erfahrung kann man durch KI nicht ersetzen. Man muss die Resultate immer kritisch prüfen und Entwicklungsräume schaffen.
David Rice: Genau! Wenn wir schon so stark auf Skills setzen, müssen wir auch sicherstellen, dass sie erhalten bleiben. Sonst schafft KI-Tools den Wert gleich wieder ab.
Kamaria Scott: Das ist aber schon länger so. Ich erinnere mich an Learning-Plattformen, die automatisch Lernbedarfe zuordnen – dabei ist doch eine zentrale Kompetenz, eigene Lücken zu erkennen! Nur weil Technik etwas kann, heißt es nicht, dass sie es sollte. Sonst verlernen Menschen, ihre Schwächen selbst zu erkennen und zu adressieren.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Je mehr automatisiert wird, desto mehr nehmen Fähigkeiten ab, und so entsteht das Dilemma, das wir heute erleben: Es fehlt eine echte Lernkultur, und wenn Teams keine „Learning Agility“ entwickeln konnten, werden Veränderungen sehr schwer. Ich habe als Verantwortliche für Weiterbildung oft dafür gekämpft, dass Menschen Lernzeit eingeräumt wird – aber der Geschäftsbereich will keine nicht-abrechenbaren Stunden, also wird Lernen stets zurückgedrängt. Jetzt, im großen Lern-Moment, fehlt die Lernagilität. Das ist ein echtes Problem.
David Rice: Genau, dafür gibt es Applaus!
Mic drop.
Kamaria Scott: Was soll man dazu noch sagen?
David Rice: Worauf freust du dich hier als nächstes?
Kamaria Scott: Eigentlich auf mehr vom Gleichen – KI ist eindeutig das Thema Nummer eins. Die Schnittstellen zu People-Leadern steht für mich immer im Fokus.
Klar gibt es sicher auch spannende Themen wie Benefits, aber ...
David Rice: Die Kolleg:innen von Novant sind jetzt enttäuscht – Spaß. Bestimmt gibt’s auch dazu Diskussionen ...
Kamaria Scott: ... Aber das KI-Thema hier ist heute für mich das Highlight.
Ich glaube, es kommt auch noch ein Panel zu Grundlagen – denn um Wandel zu führen, brauchen Führungskräfte immer noch ein solides Fundament. Sie müssen coachen und entwickeln können; diese Kompetenzen werden in Zukunft sogar noch wichtiger.
Ich glaube, es gibt auch eine Session zum Thema „Sind Manager der Flaschenhals?“ Manager Enablement ist der Punkt: Jede Strategie steht und fällt mit den People-Leadern. Ich achte also sehr darauf, wie Unternehmen ihre Teamleiter dabei stärken wollen – genau da steht oder fällt die Umsetzung.
David Rice: Ich freue mich auch auf die Diskussion zu Themen wie KI im Recruiting – inzwischen prüfen KI-Tools Lebensläufe, was oft schiefgeht. Welche Kriterien zählen heute wirklich? Viele Bewerbende sind frustriert wegen der vielen unbezahlten Assessment-Runden und Ghosting.
Kamaria Scott: Ja.
David Rice: Da gibt es noch viel zu klären; auch zum Thema Performance Management mit KI. Wie kann man Leistung bewerten, wenn ein Großteil der Arbeit von Agenten übernommen wird? Was ist Performance noch wert, wenn Wissen radikal demokratisiert wurde? Das wird ein spannendes Feld!
Kamaria Scott: Ja, ich war auf einem Event, bei dem es genau darum ging. Was bedeutet „Seniority“, wenn Information für alle zugänglich ist? Wie wertest du Leistung, wenn Personen gar nicht mehr alles selbst machen? Wie beurteilst du nächstes Jahr meine Performance? „Hast du KI gelernt, also 1a?“ Oder insgesamt? Wie sieht gute Performance in diesem Umfeld künftig aus? Darauf bin ich sehr gespannt!
David Rice: Das ist aktuell mein Thema: Performancebewertung mit KI. Die Leute finden Feedback, das mit KI erstellt wurde, oft objektiver – bis sie herausfinden, dass es KI war, dann sinkt das Vertrauen. Das ist spannend. Ich habe mit Kate O’Neill darüber gesprochen – sie betont, man solle bei KI-Nutzung immer transparent sein. Ihr Ansatz: KI liefert eine Grundlage, über die Manager und Mitarbeitende gemeinsam diskutieren. Nicht als Wahrheit, sondern als Gesprächsgrundlage – das ist wertvoll.
Kamaria Scott: Finde ich auch – als ein Datenpunkt. Eigentlich sollte Performance Management schon immer so laufen: Gespräch und gemeinsame Reflexion, um das Jahr zu rekapitulieren.
David Rice: Klar.
Kamaria Scott: Oft ist es so: Die Mitarbeitende sagt „Ich war eine Fünf“, Manager sagt „Nein, nur eine Drei“. Dann gibt es Streit. Mit KI entsteht ein neutraler Anhaltspunkt für das Gespräch. Ich sage auch: Jede Bewertung, ob per Tool oder nicht, ist ein Einstieg ins Gespräch, nicht das Ziel. Am Ende sollen beide Seiten gemeinsam zu einer Einschätzung finden.
David Rice: Ja.
Kamaria Scott: Ich habe einige Gespräche geführt, da habe ich extra „vier“ gegeben, nur um nicht überheblich zu wirken ...
David Rice: Es gibt für uns beide noch vieles, worauf wir gespannt sein können! Danke und bis bald auf dem nächsten Event.
Kamaria Scott: Wie immer, danke!
David Rice: Damit sind wir am Ende der heutigen Folge. Hören Sie wieder rein, abonnieren Sie den Newsletter und folgen Sie uns auf YouTube und in den sozialen Medien – so erhalten Sie direkt alle neuen Inhalte.