Warum sich mit KI auch unsere Art zu führen verändern muss
Wenn mit KI mehr Texte und Analysen entstehen, wird eine unternehmerische Frage dringlicher: Hilft diese zusätzliche Arbeit unseren Kunden tatsächlich weiter? Ein Unternehmen kann seine Leistung ausweiten und trotzdem an den falschen Dingen arbeiten. Mehr Tempo macht die Entscheidung darüber nicht leichter.
Deshalb greift mir die Frage zu kurz, wie KI unsere bisherigen Strukturen und Prozesse ergänzen kann. Sie nimmt die bestehende Arbeit als gegeben hin. Ich glaube, dass viele Unternehmen mit dem bloßen Einsatz von KI hinter ihren Erwartungen zurückbleiben werden. Wenn wir ihren Nutzen erschließen wollen, müssen wir auch unser eigenes Verständnis als Unternehmer und Führungskräfte überprüfen: Welche Arbeit ist sinnvoll, was sollen Menschen selbst entscheiden und wofür tragen wir Verantwortung?
Ich bin überzeugt, dass wir die Richtung bereits erkennen können. Wie ein einzelnes Unternehmen in einigen Jahren organisiert sein wird, wissen wir nicht. Aber wir müssen nicht auf ein fertiges Bild der Zukunft warten, um unser Denken und Handeln zu verändern.
Vom gewünschten Ergebnis ausgehen
Wenn unternehmerische Planung bei vorhandenen Aufgaben und Zuständigkeiten beginnt, liegt es nahe, nach einer KI-Unterstützung für jede Tätigkeit zu suchen. Die bisherige Aufteilung der Arbeit bleibt dabei der Ausgangspunkt.
Als ich selbst anfing, mit KI zu arbeiten, stand auch für mich zunächst die Frage im Vordergrund, wobei sie mich in meiner bisherigen Arbeit unterstützen kann. Diesen Ausgangspunkt erlebe ich bis heute in fast allen Anfragen zu dem Thema.
Das kann vernünftig sein. Die 2025 veröffentlichte Studie „Generative AI at Work“ zeigt einen solchen Nutzen im Kundendienst eines Unternehmens. Mit KI-Unterstützung wurden mehr Anliegen pro Stunde gelöst. Besonders weniger erfahrene Beschäftigte profitierten. Bei den erfahrensten waren die Geschwindigkeitsgewinne gering und die Qualität ließ leicht nach. Schon die Unterstützung vorhandener Arbeit kann also helfen, allerdings nicht allen gleichermaßen.
Die weitergehende unternehmerische Frage bleibt damit offen: Welche dieser Tätigkeiten würden wir heute überhaupt noch einrichten, wenn wir vom benötigten Ergebnis ausgingen?
Ein ausdrücklich hypothetisches Beispiel: Ein Kunde erhält sehr schnell einen ausführlichen Bericht, muss sich die für seine Entscheidung wichtigen Aussagen aber selbst erschließen. Eine kürzere Ausarbeitung könnte ihm besser helfen, wenn sie die Unsicherheiten verständlich macht und die Möglichkeiten abwägt. Welche Form passt, hängt von seinem Anliegen ab. Die Zahl der Seiten und die Geschwindigkeit ihrer Herstellung beantworten diese Frage nicht.
Aus meiner Sicht müssen wir lernen, die vorhandene Arbeit leichter infrage zu stellen. Dazu gehört auch, eine Tätigkeit zu streichen, die bisher als Zeichen guter Leistung galt. Wer viele Berichte erstellt oder Angebote verschickt, ist sichtbar beschäftigt. Ob dadurch etwas besser wird, muss gesondert beurteilt werden. Was das konkret für unsere Art zu führen bedeutet, erläutere ich in den folgenden Abschnitten.
Diese Orientierung am Ergebnis ist nicht neu. KI verschärft aus meiner Sicht aber den Anlass, sie ernst zu nehmen: Wenn sich Inhalte leichter produzieren lassen, brauchen wir einen klareren Maßstab dafür, welche wir überhaupt benötigen.
Urteilskraft lässt sich nicht an die Ausgabe eines Systems abgeben
Eine KI kann Ihnen beispielsweise empfehlen, die Preise zu erhöhen, um den Ertrag zu verbessern. Ob Sie diesen Vorschlag umsetzen, hängt aber auch davon ab, welche Kundenbeziehungen Sie erhalten wollen und welches Risiko Sie eingehen möchten. Die Entscheidung verlangt, diese Ziele gegeneinander abzuwägen.
Ein System kann Argumente für beide Seiten vorbereiten. Welchem Ziel Sie im Konfliktfall Vorrang geben, muss eine bewusste Entscheidung bleiben. Auch eine überzeugende Begründung kann auf einer falschen Annahme beruhen.
Für mich gewinnt deshalb die Fähigkeit an Gewicht, Ziele zu formulieren und Entscheidungen zu begründen. Wer einen KI-Vorschlag übernimmt, sollte erklären können, weshalb er für diese Situation angemessen ist. Die Antwort, das System habe es empfohlen, reicht als unternehmerische Begründung nicht aus.
Eine menschliche Freigabe macht ein Ergebnis allerdings nicht automatisch richtig. Wer urteilen soll, braucht fachliches Verständnis und ausreichend Zeit für die Prüfung. Eine Unterschrift ersetzt diese Auseinandersetzung nicht.
Das verändert auch Führung. Mitarbeitenden lediglich ein Werkzeug bereitzustellen und auf höhere Leistung zu hoffen, lässt wesentliche Fragen offen. Sie müssen wissen, welche Entscheidungen sie selbst treffen dürfen und wann eine Rücksprache nötig ist. Eine begründete Abweichung von einem KI-Vorschlag muss möglich bleiben.
Ich bin zunehmend davon überzeugt, dass eine dienende Führung dabei wichtiger wird. Damit meine ich Führungskräfte, die die Voraussetzungen für gute Arbeit schaffen: Sie klären Ziele, beseitigen Hindernisse und sorgen dafür, dass Mitarbeitende lernen und eigenständig urteilen können. Die Verantwortung für schwierige Entscheidungen geben sie damit nicht ab.
Dabei sollte menschliche Arbeit nicht auf die Endkontrolle maschineller Ergebnisse schrumpfen. Fachliches Urteil entsteht auch dadurch, dass Menschen ein Problem selbst bearbeiten. Wenn wir diese Auseinandersetzung überall abkürzen, müssen wir klären, wie Erfahrung künftig aufgebaut und weitergegeben wird. Zeit für Lernen ist dann Teil der Arbeitsgestaltung, nicht bloß ein Rest nach der Automatisierung.
Wissen und Entscheidungsgründe müssen zugänglicher werden
Die Zusammenarbeit von Mensch und KI hängt auch davon ab, welches Wissen in einem Unternehmen nutzbar ist. Ein System kann eine betriebliche Entscheidung kaum sinnvoll unterstützen, wenn die dafür nötigen Informationen fehlen oder nur ein einzelner Kollege den Hintergrund kennt.
Damit meine ich keine Sammlung möglichst vieler Dokumente. Wichtiger ist, dass nachvollziehbar wird, warum eine Entscheidung getroffen wurde und wo ihre Grenzen liegen. Eine Kundenzusage oder eine Ausnahme lässt sich sonst leicht aus dem Zusammenhang lösen.
Das verlangt von Unternehmern eine bewusste Entscheidung darüber, wie Wissen geteilt wird. Persönliche Erfahrung bleibt wertvoll und lässt sich nicht vollständig in Regeln übersetzen. Sie sollte aber nicht unnötig daran gebunden sein, dass eine bestimmte Person jede Rückfrage selbst beantwortet. Eine Kollegin sollte nachvollziehen können, weshalb eine Ausnahme zugelassen wurde, statt nur das Ergebnis zu sehen.
Offenheit hat Grenzen. Vertrauliche Kundeninformationen und persönliche Daten werden nicht dadurch frei verfügbar, dass ein KI-System sie verarbeiten könnte. Zugriffe und Verantwortung müssen zur jeweiligen Aufgabe passen.
Der vorhandene Beitrag zur strategischen Neuausrichtung von Prozessen betrachtet die Organisation im größeren Zusammenhang. Der Gedanke geht für mich hier weiter: Wenn Wissen anders verfügbar wird, sollten wir auch prüfen, welche Entscheidungen an welcher Stelle sinnvoll getroffen werden können. Daraus folgt weder das Ende von Hierarchien noch ein allgemeingültiges neues Organigramm. Es folgt die Aufgabe, bestehende Zuständigkeiten begründen zu können.
Mit begründeten Annahmen handeln
Eine langfristige KI-Strategie kann heute nicht jedes Werkzeug und jede spätere Arbeitsweise festlegen. Trotzdem lassen sich verbindliche Entscheidungen treffen: über das Problem, das bearbeitet werden soll, die Grenzen eines Versuchs und die Verantwortung für seine Bewertung.
Ich halte es für sinnvoll, häufiger mit überprüfbaren Annahmen zu arbeiten. Eine Veränderung wird zunächst begrenzt erprobt. Dabei muss auch sichtbar werden dürfen, dass sie nicht trägt. Der Versuch dient dazu, eine bessere Entscheidung zu treffen, und nicht dazu, einen bereits beschlossenen Einsatz nachträglich zu rechtfertigen.
Umkehrbar bedeutet dabei nicht kostenlos. Auch ein abgebrochener Versuch bindet Arbeitszeit und kann Unruhe erzeugen. Diesen Aufwand müssen wir gegen den Erkenntnisgewinn abwägen.
Das fordert Führung auf andere Weise als ein einmaliger Einführungsplan. Es braucht die Bereitschaft, eine lieb gewonnene Idee zu korrigieren. Und es braucht Stabilität dort, wo Menschen sich auf Abläufe verlassen müssen. Nicht jeder Geschäftsprozess eignet sich als dauerndes Experiment. Bei folgenreichen Entscheidungen oder schwer umkehrbaren Veränderungen gelten andere Anforderungen als beim Erstellen eines internen Textentwurfs.
Die Forschung zur „Produktivitäts-J-Kurve“ beschreibt, dass neue Technologien ergänzende Investitionen brauchen, etwa in veränderte Prozesse und Fähigkeiten. Sie beweist nicht, welches Organisationsmodell für einen bestimmten Betrieb richtig ist. Sie erinnert aber daran, dass eine neue Arbeitsweise Aufwand verursacht, bevor ihr Nutzen sichtbar werden kann.
Diesen Aufwand müssen wir bewusst tragen wollen. Wer lediglich die Software bezahlt, hat noch keine Zeit für fachliche Prüfung und Lernen geschaffen.
Produktivität ist noch kein unternehmerischer Zweck
Auch bei der Bewertung von KI brauchen wir einen weiteren Blick. In einer OECD-Befragung berichteten Unternehmen, die generative KI nutzten, deutlich häufiger von verbesserter Mitarbeiterleistung als von zusätzlichem Umsatz. Diese Angaben sind Selbstauskünfte von KMU, keine kausale Wirkungsmessung. Trotzdem machen sie deutlich, weshalb wir verschiedene Ergebnisse auseinanderhalten sollten.
Frei gewordene Zeit beantwortet noch nicht, wofür sie eingesetzt werden soll. Genau hier liegt für mich eine der zentralen unternehmerischen Fragen beim Einsatz von KI. Wenn eine Aufgabe schneller erledigt wird, ist zunächst Kapazität gewonnen. Ob daraus eine bessere Kundenberatung, mehr Aufträge oder weniger Arbeitsdruck entstehen, hängt davon ab, was wir mit dieser Kapazität anfangen.
Die Verwendung dieser Zeit sollten Unternehmensleitung und Mitarbeitende gemeinsam gestalten. Die Leitung muss erklären, welchen Nutzen sie erreichen will und welche Aufgaben künftig gebraucht werden. Mitarbeitende können einbringen, wo Arbeit bisher unnötig aufwendig war, welche Verantwortung sie übernehmen möchten und was sie dafür lernen müssen. Dafür braucht es ein offenes Gespräch, statt stillschweigend vorauszusetzen, dass jede gewonnene Minute automatisch mit einer neuen Aufgabe gefüllt wird.
Auch Mitarbeitende sollten nicht für sich allein festlegen, wofür sie die gewonnene Zeit verwenden. Wer dieselbe Leistung schneller erbringt, hat zunächst effizienter gearbeitet. Daraus folgt noch keine gemeinsame Vorstellung darüber, wie sich Aufgaben, Arbeitsbelastung und Erwartungen verändern sollen. Diese Verständigung gehört für mich zur Führung und zur Eigenverantwortung der Mitarbeitenden gleichermaßen.
Ich erwarte, dass diese Frage weit über einzelne Betriebe hinausreichen wird: Wie verteilen wir den Nutzen steigender Produktivität zwischen zusätzlicher Wertschöpfung, Entlastung und freier Zeit? KI entscheidet das nicht für uns. Die Antwort wird auch davon abhängen, welche Vorstellungen von guter Arbeit wir als Gesellschaft entwickeln.
Deshalb gehört zur Neugestaltung der Arbeit auch die Frage, was wir bewahren wollen. Eigenständiges fachliches Denken und verlässliche Beziehungen zu Kunden sind keine überholten Bestandteile eines Betriebs, nur weil sie sich nicht beliebig beschleunigen lassen. Wenn wir Arbeitsweisen mit KI verändern, müssen wir ihnen weiterhin Raum geben.
Wenn Sie darüber nachdenken, welche Konsequenzen KI für die Führung Ihres Unternehmens hat, können Sie mir über die Kontaktseite Ihre konkrete Entscheidungsfrage schildern. Dann lässt sich klären, ob eine gemeinsame Einordnung für Sie sinnvoll ist.
Ich bin Gründer der Smartbetrieb GmbH und Unternehmensberater bei digitaladvisor.de. Ich entwickle individuelle Software für den Mittelstand.
Verwendete Quellen
Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond: Generative AI at Work. Quarterly Journal of Economics, veröffentlicht am 4. Februar 2025. Verwendet: Abstract und Einleitung zu unterschiedlichen Wirkungen der KI-Assistenz im untersuchten Kundendienst.
Erik Brynjolfsson, Daniel Rock und Chad Syverson: The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. NBER Working Paper 25148, Oktober 2018, überarbeitet im Januar 2020; Zeitschriftenfassung 2021. Verwendet: Abstract zu ergänzenden Investitionen in Prozesse und Fähigkeiten.
OECD: Generative AI and the SME Workforce. 5. November 2025. Verwendet: Executive summary; Befragung von KMU in sieben Ländern Ende 2024. Die Aussagen zu Wirkungen beruhen auf Selbstauskünften.
Die genannten Belegstellen wurden am 25. Oktober 2026 geprüft.
Häufige Fragen zu KI und unternehmerischem Denken
Wissen wir heute schon, wie Unternehmen mit KI aussehen werden?
Ein fertiges Modell für alle Unternehmen lässt sich nicht seriös vorhersagen. Meines Erachtens können wir aber bereits eine Richtung für unternehmerisches Handeln benennen, ohne die spätere Organisation vollständig zu kennen.
Ist es falsch, bestehende Aufgaben mit KI zu beschleunigen?
Nein. Eine solche Unterstützung kann nützlich sein. Sie beantwortet aber nicht automatisch, ob die Aufgabe in ihrer bisherigen Form noch gebraucht wird. Beide Fragen verdienen eine eigene Entscheidung.
Welche Verantwortung bleibt bei der Unternehmensführung?
Die Führung muss Ziele und Grenzen festlegen, Zuständigkeiten klären und die Folgen der eigenen Entscheidungen verantworten. Eine plausible Empfehlung eines KI-Systems ersetzt diese Arbeit nicht.
Muss dafür die gesamte Organisation umgebaut werden?
Nein. Eine veränderte Haltung verlangt keinen sofortigen Komplettumbau. Sie kann mit einer konkreten Entscheidung beginnen, bei der vorhandene Aufgaben und Annahmen überprüft werden. Umfang und Tempo müssen zum Betrieb passen.
Was tun, wenn die Wirkung eines KI-Einsatzes noch unklar ist?
Unterscheiden Sie, was sich begrenzt und reversibel prüfen lässt und wo ein Fehler weitreichende Folgen hätte. Ein Versuch braucht eine klare Frage und eine nachvollziehbare Bewertung. Sein Ergebnis darf auch gegen den weiteren Einsatz sprechen.
