Warum HR bei KI stecken bleibt – und was wirklich nötig ist, um die Transformation anzuführen

David Rice: Wahrscheinlich hat Ihr CEO Sie vor etwa 18 Monaten gefragt, was Sie in Sachen KI unternehmen. Also haben Sie etwas unternommen, Richtlinien verfasst, Leitplanken entwickelt, Governance-Rahmenwerke etabliert. Und nun stecken Sie fest. 66 % der HR-Organisationen haben sich auf Compliance konzentriert – oder anders gesagt: darauf, was mit KI alles nicht geht. Aber nur etwa 30 % haben Klarheit darüber, welchen Mehrwert sie eigentlich schaffen wollen. Sie haben die Sicherheitsvorkehrungen gebaut – doch niemand hat wirklich die Straße gebaut.

Der heutige Gast ist Dr. Dieter Veldsman. Er ist Chief AI Scientist bei AIHR. Und er wird uns durch das durchrüttelnde Muster führen, das er aktuell im HR-Bereich sieht: Erst die Überreaktion, auf jeden Fall irgendetwas mit KI machen, dann die Überkorrektur in den Sicherheitsmodus – und warum man dadurch in der Mitte stecken bleibt, während Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung als Fachbereiche schon längst vorpreschen.

Was Dr. Veldsman Ihnen wirklich verdeutlichen möchte, ähnelt dem, was wir auch schon im Podcast sagen: Unternehmen behandeln KI als technologische Transformation, obwohl es in Wirklichkeit um eine Kultur- und Personaltransformation geht. Das bedeutet: HR sollte nicht hinterherlaufen. Sie sollten die Diskussion anführen.

Wir sprechen heute darüber, warum „beschäftigt sein mit KI“ wichtiger wurde, als strategisch vorzugehen; wie man aus der Compliance-Falle ausbricht, ohne kopflos zu experimentieren; über die sich wandelnde Rolle von CHROs als Architekten des Mensch-Maschine-Ökosystems und wie man vom sicheren Einsatz zum Wertschaffen gelangt.

Mein Name ist David Rice. Sie hören den People Managing People Podcast. Und wenn Sie bisher KI nur verwaltet haben statt die Transformation zu gestalten, dann ist dieses Gespräch Ihr Neustart. Los geht’s.

Dieter, herzlich willkommen!

Dieter Veldsman: Vielen Dank, David. Schön, hier zu sein.

David Rice: Vorab im Gespräch hast du dieses Muster aus Überreaktion und Überkorrektur beschrieben, das du speziell bei HR im Umgang mit KI beobachtest. Kannst du das etwas aufschlüsseln? Was passiert da eigentlich? Was treibt das an?

Dieter Veldsman: Ich denke, ähnlich wie in anderen Funktionen war vor 18 bis 24 Monaten enormer Druck da, auf die Frage „Was macht ihr mit KI?“ Irgendetwas mit KI musste passieren, man sollte sichtbar aktiv sein.

Das führte, ich will es nicht als zielloses Experimentieren bezeichnen, aber viele haben sich gefragt: Welche Tools habe ich? Wie kann ich die Werkzeuge einsetzen, welche Use Cases sollte ich bearbeiten? Wir haben einen ziemlichen Hype, einen Aktivismus auf der einen Seite gesehen und diese Überreaktion im Sinne von „Hauptsache, wir beschäftigen uns mit KI“ – egal, ob es wirklich wertvoll ist oder zu dem passt, was das HR-Team wirklich bewegt.

Das war irgendwie zweitrangig. Hauptsache, man ist aktiv beim Thema KI. Danach kam eine Phase, in der es stark zurückgezogen wurde, so nach dem Motto, halt, wir können nicht einfach planlos weitermachen. Lasst uns lieber besprechen: Welchen Wert schaffen wir? Wie sicher sind wir? Wie sieht die Governance aus? Nutzen wir die richtigen Dinge – und was bedeuten die Leitplanken genau?

Also – diesen Wandel haben wir in den letzten 18 Monaten sehr deutlich gesehen. Wir haben kürzlich eine Studie mit etwa 337 HR-Organisationen gemacht. Die Daten waren interessant: Fast 66 % haben sich stark auf das Compliance-Thema konzentriert. Also: Wie sieht die Governance aus? Welche Richtlinien gibt es? Leitplanken, was dürfen wir, was nicht? Aber nur 30 % geben an, wirklich Klarheit darüber zu haben, wie Wert durch den KI-Einsatz bei ihnen aussieht. Darum spreche ich von Überreaktion: Es musste irgendetwas gemacht werden, anstatt ruhig herauszufinden, was man wirklich tun möchte und warum. Diese „Warum“-Frage war in den letzten Monaten eher zweitrangig.

David Rice: Das trifft es gut. Ich habe das Gefühl, es gibt ein Hin und Her zwischen Dringlichkeit und Vermeidung. Man wird angehalten, irgendetwas zu tun – so schnell wie möglich, aber ohne echtes Ziel oder Orientierung. Am Ende friert man dann irgendwie ein.

Dieses Sicherheitsdenken ist nicht nur ein HR-Ding, aber ich würde sagen, im HR wird es oft noch verstärkt. Man will strategisch antworten, aber aus Kapazitätsgründen oder weil einem die Erlaubnis zum Experimentieren ohne Bewertung fehlt, klappt es einfach nicht.

Steckt da auch eine große Angst davor, es falsch zu machen? Oder ist es vielleicht noch grundlegender – der Druck, Handlungsbereitschaft zu zeigen, ohne den Rückhalt durch Strukturen, hinterlässt das Gefühl, hilflos zu sein?

Dieter Veldsman: Das triffst du ziemlich genau. Da sind ein paar Dinge zusammengekommen. Ich bin ja selbst leidenschaftlicher HR-Profi und kann mich mit dem Anfangsgefühl identifizieren – wir sind im HR nun mal eher risikoscheu. Nicht nur bei KI, generell. Wir wissen aber auch, welches Risiko wirklich droht, wenn etwas schiefläuft. Darum war HR bei der KI-Einführung eher im Mittelfeld.

Produktentwicklung, Marketing, Vertrieb waren vorneweg. Hinter HR waren eher Funktionen wie Recht, Governance, Compliance. Wir waren dazwischen. Es gibt auch das Phänomen, dass HR immer als erstes bedroht wirkt, wenn neue Technologien kommen – als würde die Funktion abgeschafft, was nie der Fall war. Aber es gab diese „KI-Angst“: Kommt jetzt das Ende von HR? Heute ist die Diskussion realistischer: KI nimmt Aufgaben, Workflows, Tätigkeiten weg – was heißt das für die künftige Erwartung an die HR-Arbeit?

Ein weiterer wichtiger Punkt: Viele Unternehmen haben KI erst als rein technologische Transformation gesehen und dabei verpasst, dass es viel stärker um Kultur- und Menschenwandel geht. Darum sollte HR dabei an vorderster Front stehen.

Unternehmen, die das gut machen, setzen auf einen multidisziplinären Ansatz: Sie wollen Tech-Expert:innen, HR, Business, Operations und Strategie an einem Tisch, um herauszufinden, welche KI-Fähigkeiten sie künftig brauchen. HR war bei vielen Unternehmen spät in dieser Runde – ob durch fehlende Erlaubnis oder weil man sich nicht vorbereitet fühlte.

David Rice: Du bist HR-Experte und hast dies intern in verschiedenen Unternehmen miterlebt. Was fällt dir am meisten auf, wie Organisationen auf Disruptionen wie KI tatsächlich reagieren? Es gibt das, was man behauptet, und die gelebte Realität…

Dieter Veldsman: Ich mag deinen Punkt von vorhin, dass die Standardeinstellung oft Sicherheit ist. Wenn wirklich etwas Störendes in die Organisation kommt, gibt es immer drei Lager. Auch bei KI: Die Early Adopters, die begeistert sind und sofort aufspringen. Die glauben, das ist das Allheilmittel.

Das kann problematisch werden, weil man ohne tiefes Verständnis einsteigt. Dann gibt es die Skeptiker:innen, die eher zurückhaltend sind und denken, sie hätten so eine Transformation schon erlebt – am Ende bleibt vieles gleich.

Was KI besonders macht, ist die breite Zugänglichkeit: Jede:r mit Internetzugang konnte plötzlich generative KI-Tools nutzen. Das hat die Verunsicherung verstärkt. Nun sind wir an dem Punkt, wo Organisationen versuchen, Sinn zu stiften: Was bedeutet das wirklich, was kann KI, was ist bloß interessant? Geht es um echten Mehrwert oder nur um Spielerei?

Nicht alle Unternehmen durchlaufen diesen „Sense-making-Zyklus“ im gleichen Tempo. Es geht darum, zu verstehen, was das für die eigene Arbeit und den Kontext heißt und nachhaltige, keine Eintagsfliegen-Lösungen zu entwickeln. Wie Organisationen mit Unsicherheit umgehen, zeigt viel über ihre DNA und Kultur. Für mich ist dieser Sinnstiftungsprozess das Wichtigste, was Führungskräfte begleiten sollten.

David Rice: Ich mag den Begriff „Sense-making-Zyklus“. Bei Disruptionen wird die „organisatorische Verdrahtung“ offengelegt. Man erkennt: Unsere Standardeinstellung ist, alles zu überregulieren oder im Denken zu verharren, weil wir keine gemeinsame Sprache oder Klarheit haben. Die erfolgreichsten Unternehmen haben oft nicht mehr Ressourcen, sondern den klarsten Blick: Wie schnell wollen wir eigentlich? Wie weit gehen wir beim Experimentieren?

Dieter Veldsman: Genau! Unternehmen, die heute klar wissen, was sie ausprobieren möchten und was sie nicht wollen, sind besser aufgestellt.

Ein praktisches Beispiel: Ein Chief AI Officer sagte mir, wir wollen ausdrücklich „starke Zweit-Folger“ bei der KI sein. Kein First Mover. Sie nehmen in Kauf, etwas langsamer zu gehen, machen weniger Fehler und lernen von anderen – und gehen dann zum eigenen Zeitpunkt mit einer passenden Lösung in den Markt. Das ist gegen die oft geltende Strategie, immer Erste:r, Beste:r, Innovativste:r sein zu wollen.

Darum: Schaffen Sie auf jeder Stufe Klarheit. Das kann auch heißen: „Wir wissen noch nicht, was wir tun, wir probieren erstmal.“ Je schneller Unternehmen Klarheiten schaffen, desto besser stärken sie ihre Resilienz. Wer die Narrative über die Transformation nicht selbst gestaltet, bekommt Kultur- und Angstsymptome und steht am Ende vor einem „Verkaufsprojekt“, statt die Veränderung langfristig zu verankern.

David Rice: Wir sind von SaaS-Tools zu einer KI-Tool-Massenwelt gewechselt: Alle nutzen die gleichen Tools, doch am Ende müssen wir Wert schaffen. Klingt leicht, ist aber nicht. Was macht das so schwierig?

Dieter Veldsman: Tools einzuführen ist leicht – man kann direkt Aktivitäten vorweisen („Wir haben 90 % lizenziert!“) und zeigt, dass man nicht abgehängt wird. Das beruhigt.

Zudem predigen viele seit Jahren Experimentierfreude und Agilität. Aber schnelles Handeln heißt nicht, kopflos zu handeln. Wir haben mit Tools begonnen, dann ging's um Use Cases („Wofür nutzen wir das Tool?“). Doch eigentlich muss man noch eine Ebene zurück: Wenn es um Wertschaffung geht, fragen viele nach der „KI-Strategie“. Ich sage: Warum KI-Strategie? Sie brauchen eine Geschäftsstrategie. KI ist ein Werthebel darin, aber kein Selbstzweck.

Fragen Sie: Was macht uns einzigartig – und wie verstärkt KI das? Das ist einfacher gefragt als beantwortet. Es ist viel schwieriger, gezielt nach Mehrwert zu suchen, als Lizenz X oder Use Case Y einzukaufen.

Daten zeigen: Es braucht ein „zweigleisiges Vorgehen“. Führung setzt Rahmen und Richtung, Experimente finden „Bottom up“ im Arbeitsalltag statt. Aber grenzen Sie den Wert ein, den Sie schaffen möchten! „Go use AI, become more productive“ reicht eben nicht. Was will man eigentlich mit der Produktivität?

Mein Stichwort: Narrative gestalten! Definieren Sie, was KI für das Unternehmen bedeutet, welchen Wert sie schaffen soll – das prägt die Diskussion komplett anders.

David Rice: Es ist aktuell enorm viel Lärm rund um KI. Kürzlich auf einer Konferenz sagte ein Sprecher: „KI darf kein Buzzword in eurer Organisation sein!“ Eine Frau neben mir stöhnte: „Was soll das heißen?“ Recht hat sie. Es klingt nur fancy, aber ist wenig greifbar. Für mich heißt das, wir verwechseln „mit KI beschäftigt sein“ mit „wirklich mit KI gestalten“.

Ich habe das schon häufiger erlebt: Wir führen ein großes Tool ein, alles wird trainiert, Set-ups und Back-Ends gebaut – und am Ende tun wir sehr viel, bewirken aber kaum etwas. Es gibt eine emotionale Bindung an Tools als Differenzierungsmerkmal, aber manchmal muss man auch loslassen, wenn es nicht strategisch passt. Was ist der Kultur- und Workflow-Effekt?

Dieter Veldsman: Wir müssen die Dinge beim Namen nennen. Aus Bankenprojekten kenne ich das: Management sagt „Wir personalisieren die Kundeninteraktion in allen Kanälen neu.“ Ich frage: „Was bedeutet das konkret?“ Antwort: „Im Online-Banking versetzen wir diesen Button, weil das User Interface intuitiver wird.“ Sagen Sie das ruhig so.

Auch bei KI wird oft von einer großen Vision erzählt, dabei liegt der Wert oft auf der Task-/Aktivitätsebene. Sagen Sie konkret, was umgesetzt wird und warum es für Sie wichtig ist. Je vager die Kommunikation und je mehr Buzzwords, desto schwerer ist es, den Bezug zu finden.

David Rice: Kleine Veränderungen sollte man nicht unterschätzen. Große Tech-Unternehmen zeigen: Kleine Änderungen (z.B. das Netflix-Menü) können das Nutzerverhalten und Content-Discovery komplett verändern. Auch dass HR bei KI langsamer gestartet ist, gab Raum für mehr Nachdenklichkeit. War das ein Vorteil?

Dieter Veldsman: Gute Frage. In unserer Studie vor 12 Monaten nutzten ~38 % der HR-Profis KI – inzwischen sind es 88 %. Der Nachholprozess in HR lief also rasant. Einerseits half das, durch den Anfangslärm zu steigen und vermeidbare Fehler anderer zu sehen.

Von Nachteil ist, dass beim HR noch mancher „Sprung“ in der Adoption nötig ist. Doch wo HR sich in die Gesamtstrategie eingebracht hat, ist sie keineswegs abgehängt. Im Gegenteil: HR kann die Organisation in der KI-Entwicklung sehr gut begleiten. Häufig lag es gar nicht an HR, sondern an fehlendem Zugang zu Projekten oder sicheren Testfeldern.

HR hatte die Chance, den Hype genauer zu schauen und Realität, Sinn und Rolle beim Thema KI zu reflektieren – sein Platz ist dabei zweigeteilt: Erstens nach innen schauen (KI-Kompetenz und wie eigene HR-Prozesse sich wandeln müssen), zweitens in die Gesamtorganisation und bei der Kultur- und Wertefrage führen.

Vor zwei Jahren hätte ich das so noch nicht gesagt…

David Rice: HR wird oft kritisiert, lasch zu sein – aber Nachdenklichkeit schützt vor Scope Creep, „Feature Misuse“ usw. Das langsamere Tempo hilft, sich auf Werte, Verhalten, Vertrauen zu konzentrieren, gerade wo Vertrauen ohnehin schwierig war. KI legt eine neue Schicht drauf. Deshalb kann warten vernünftig sein.

Du hast vorhin das Thema „Fluency“ erwähnt. Es geht weniger um Technik, mehr um Mut. Welche einfachen, risikoarmen Möglichkeiten kann HR nutzen, um jetzt erste KI-Erfahrungen zu sammeln und Sicherheit zu gewinnen?

Dieter Veldsman: Wir nennen es bewusst Fluency, nicht Literacy. Wie bei einer neuen Sprache braucht es Vokabular, Grammatik, Kontext. Beginnen Sie bei einem Prozess aus Ihrem Alltag, den Sie gut kennen. Suchen Sie eine Aufgabe heraus, bei der Sie KI einsetzen können und das Ergebnis klar ist. So lernen Sie die Grenzen und Anwendungsmöglichkeiten kennen – ganz praktisch.

Viele springen gleich ins vermeintlich „Besondere“, wissen aber gar nicht, wie die richtigen Ergebnisse aussehen müssten. Deshalb erst mal an einfachen, bekannten Aufgaben experimentieren, mit geringem Risiko (keine kritischen Entscheidungen, z.B. keine Auswahlentscheidung beim Recruiting). Nutzen Sie es erst da, wo es Vorschläge macht, nicht Entscheidungen trifft.

Viele lernen KI durch Ausprobieren. Es lohnt, sich auch mit anderen HR-Profis auszutauschen und voneinander zu lernen – in Communities, die Erfahrungen bündeln und Noise filtern. Vieles bei KI ist noch Versuchsstadium. Deshalb: Nicht abschrecken lassen! Im HR haben wir viele gefragte Fähigkeiten: kritisches und systemisches Denken, Sprache, Bewertung. Beginnen Sie einfach, klein und niedrigschwellig – und bauen Sie das nach und nach aus.

Es gibt drei Ebenen: individuell (im eigenen Tagesgeschäft), kollaborativ (mit anderen, neue Produktivität durch KI) und autonom (mit menschlicher Kontrolle, kommt später). Also: Starten, was man kennt, klein anfangen, Selbstvertrauen gewinnen und dann schrittweise ausweiten.

David Rice: Man muss wirklich „Übungen machen“ wie im Fitnessstudio, richtig?

Dieter Veldsman: Genau.

David Rice: Man muss nicht warten, bis alles strategisch ist, sondern ausprobieren. Der Wandel findet erst mal im Kopf statt, nicht bei den Prozessen. Selbst ein erster Entwurf für eine Policy oder die KI-basierte Zusammenfassung von Exit-Gesprächen ist ein Start. Das wirklich Transformationale ist die Veränderung der Denkweise – den Umgang mit KI neu zu denken. Mittlerweile liefern die Tools viel bessere Ergebnisse; kleine Versuche lohnen immer mehr.

Dieter Veldsman: Probieren Sie Verschiedenes aus, vergleichen Sie Tools – die Unterschiede zu verstehen, ist zentral. Früher war Generative KI wie 50 motivierte Praktikant:innen ohne Berufserfahrung – heute sind die Tools viel weiter. Nutzen Sie die Entwicklung – Sie müssen nicht direkt den Marathon laufen, sondern steigern sich nach und nach.

Mein Aha-Moment war, dass der eigentliche Wert von KI auf Task- und Aktivitätsebene entsteht. Bekommen Sie Routine in kleinen Aufgaben, wächst das Selbstvertrauen. Es sind die kleinen Schritte, die langfristig die große Veränderung ausmachen.

David Rice: Der eigentliche Wandel ist ein Kultur- und Mindset-Thema. Oft spricht man von Skills Gap, aber die meisten testen KI schon privat – es braucht weniger Training als Kulturwandel. Welche Verhaltensweisen sollten wir normalisieren, um die Experimentierfreude zu fördern?

Dieter Veldsman: Es geht um Balance: Neues wagen, ohne unnötiges Risiko. Entscheidend ist, zu lernen, wo KI sinnvoll ist – nur weil etwas geht, muss man es nicht tun. Verantwortungsbewusstsein und Intuition sind wichtig, damit Kreativität und Innovation nicht erstickt werden. Deshalb bin ich für klare, explizite Leitplanken: Hier könnt ihr spielen, aber das sind No-Gos, egal wie gut die Modelle werden.

Zweitens: Die Narrative ändern. Viele empfinden KI-Tools am Arbeitsplatz wie „Schummeln“. Das muss sich ändern – wir sollten die KI-Nutzung offen leben, aber auch lehren, wofür es sinnvoll ist. Studien zeigen: Wenn KI die Denkarbeit übernimmt, fehlt die persönliche Wertschätzung und das Lernen bleibt aus. Wenn ich KI als Sparringspartner zur Verfeinerung nutze, bleibt Stolz und Kompetenz erhalten.

Es ist wie Delegieren lernen: Was überlasse ich dem Tool? Was entscheide ich selbst? Welche Verantwortung bleibt beim Menschen? Dazu gehören auch kritisches Prüfen und Kontrollmechanismen gegen Bias. Wer das als Grundlage verinnerlicht, baut eine wirklich nachhaltige, skalierbare Anwendungskultur auf.

David Rice: Vielleicht habe ich zu viel mit Kreativen gearbeitet, aber dieses Ideal der Perfektion bremst – mit KI kommt Druck, Ergebnisse müssten perfekt sein, weil die Maschine mitgewirkt hat. „Romantisiert die Iteration“, nicht die Perfektion! Kulturwandel entsteht, wenn Führungskräfte dies vorleben und sagen: „Wir probieren es aus, lernen gemeinsam, setzen KI ein – und daraus entsteht Neues.“ Ob Grafik oder Workflow: Die Menschen bleiben der Unterschied. Es wird selten perfekt, oft subjektiv – das ist okay. Einfach starten, schauen, wohin man kommt.

Dieter Veldsman: Ganz genau. Innovation und Perfektionsanspruch widersprechen sich oft. Wer Innovation fordert, muss Fehler zulassen – das muss zur Kultur gehören. KI ist wie Rechtschreibprüfung: Sie hilft, aber übernimmt nicht alles. Der menschliche Beitrag bleibt, auch in der Orchestrierung der Tools, darin, den Überblick und das Verbindende herzustellen. Menschen sind die Sinnstifter:innen und Steuernde. Die Tools sind wie Praktikant:innen: Ohne Führung bleibt's Beschäftigungstherapie. Wenn KI richtig genutzt wird – und das ist mein persönliches Anliegen – hebt sie unsere Kreativität, Menschlichkeit, Vielfalt hervor. Wir stehen am Beginn einer neuen Arbeitswelt, für die sowohl individuelle als auch organisationale „Sense-making“-Leistungen entscheidend sind.

David Rice: Meine Abschlussfrage: Die Rolle des CHRO verschiebt sich durch die KI-Revolution. Was ändert sich 2026 für diese Gruppe?

Dieter Veldsman: Die Rolle von Chief People Officers und CHROs wandelt sich massiv, da auch das Mandat des HR neu definiert wurde: Früher Verwaltung und Governance, heute strategische Partnerschaft und Transformation. Erstens: Ein:e CHRO ist zuerst Business-, dann HR-Führungskraft. Das heißt, Sie tragen Unternehmensverantwortung und bringen das HR-Know-how ins Board.

KI ist ein Kulturthema und die CHRO muss begleiten, wie die Organisation mit und durch KI zu dem wird, was sie sein möchte. Dazu muss KI in einer Gesamtstrategie betrachtet werden – inkl. Skills-, People-, Technik-, Daten-, Sicherheits- und Strategieaspekten. Die CHRO wird zur Orchestratorin, die all diese Parteien zusammenbringt. Diese moderierende, verbindende Rolle ist für CHROs ideal und wichtig: „Was wird unsere (KI-)Transformationsgeschichte in Zukunft sein? Werden Mitarbeitende und Kund:innen stolz darauf sein?“

David Rice: Ich habe kürzlich den tollen Begriff „Behavioral Economist“ für CHROs gehört. Ihr Job ist künftig nicht nur Policy, sondern auch, das Zusammenspiel von Maschine und Mensch zu gestalten. Es ist wie der/die Chief Human Strategist: Die Schnittstelle zwischen menschlichen und technischen Fähigkeiten, Kultur und Technologie. In der Praxis wird das komplex, aber spannend zu beobachten sein…

Dieter Veldsman: Stimmt! Wenn ich (als Ex-CHRO) heute Leute coache, frage ich: Warum willst du CHRO werden? Wer Motivation und Fähigkeiten, das „Ökosystem“ zu gestalten, bringt, kann enormen Mehrwert schaffen. Die größte Herausforderung: die Komplexität zu bewältigen, alle Fäden zu verstehen und für andere greifbar zu machen, herauszufinden, wo man einfach eine Entscheidung trifft und aktiv lernt, statt zu verharren.

Das geht nur, wenn man mit Klarheit und Gelassenheit durch unruhige Zeiten steuert.

David Rice: Absolut. Dieter, vielen Dank für das Gespräch hier im Podcast!

Dieter Veldsman: Vielen Dank, David, es hat mir viel Spaß gemacht.

David Rice: An alle: Meldet euch für den Newsletter an, schaut in unser AI Transformation Explorer-Tool, wir haben tolle Events geplant. Bis zum nächsten Mal – und weiter experimentieren!