1 – Grundsätze
Führungskräfte können KI als Faktor in der Entwicklung und Weiterentwicklung ihrer Organisationen nicht mehr ignorieren. Im Rahmen meiner Seminare sprechen für über Anwendungs-Beispiele, die für die Führungsaufgabe Relevanz haben. Beispielhaft sollen hier in der Folge Ideen zur Nutzung von KI-Werkzeugen für die Führungsaufgabe dokumentiert werden.
Der Podcaster Christoph Magnussen (Blackboat.com) hat für die Lernlogik KI die drei Stufen CATCH UP, WORK WITH und GROW BEYOND entwickelt, die ich hier gern übernehme.
Es stellen sich jedoch zunächst grundsätzliche Fragen (das Fundament):
Zentrale Frage:
Wie verändert KI die Rollen, Entscheidungen und Verantwortlichkeiten von Führungskräften?
Eine Tabelle, die zeigt, wie sich Führungsverantwortung in einem datengetriebenen Unternehmen zwischen menschlicher Entscheidung und KI-gestützter Entscheidung aufteilen kann:
| Entscheidungsfeld | Menschliche Verantwortung | KI-gestützte Entscheidung / Empfehlung | Begründung |
|---|---|---|---|
| Strategische Ausrichtung | Festlegung von Vision, Werten und Prioritäten | Datenanalyse zur Markt- und Wettbewerbsdynamik | Werte, Sinn und Strategie müssen kulturell und ethisch verankert bleiben – KI liefert faktenbasierte Entscheidungsgrundlagen. |
| Teamführung & Kultur | Auswahl von Führungskräften, Teamentwicklung, Konfliktmoderation | Analyse von Engagement-Daten und Kommunikationsmustern | Kultur, Vertrauen und Empathie sind zutiefst menschlich; KI hilft, Muster zu erkennen, aber nicht, Beziehungen zu gestalten. |
| Leistungsbewertung | Bewertung individueller Beiträge im Kontext, Entwicklungsgespräche | KPI-Monitoring, automatisierte Performance-Reports | KI kann objektive Daten liefern; die Bewertung von Potenzial, Haltung und Kontext bleibt Führungsaufgabe. |
| Ressourcenplanung & Budget | Entscheidung über Prioritäten und Ressourcenverteilung | Prognosen zu Kosten, Auslastung und Effizienz | KI erkennt Trends und Effizienzpotenziale; Führung entscheidet über Zielkonflikte und strategische Schwerpunkte. |
| Recruiting & Personalauswahl | Endentscheidung über Einstellung, Passung zum Team | Vorauswahl, Kompetenzanalyse, Bias (Fehleinschätzungs)-Check | KI reduziert Bias (Fehleinschätzungen) und prüft Qualifikationen, aber kulturelle Passung und Werteverständnis erfordern menschliche Intuition. |
| Kommunikation & Veränderungs-Management | Formulierung der Kernbotschaften, Dialog mit Mitarbeitenden | „Stimmungs“-Analyse, Kanaloptimierung, Textvorschläge, Hypertargeting (Personalisierung) | KI kann Tonalität und Resonanz auswerten; Sinnstiftung und Glaubwürdigkeit entstehen durch überzeugende (sychrone und asynchrone) Kommunikation. |
| Innovation & Produktentwicklung | Ideenauswahl, Priorisierung neuer Geschäftsmodelle | Trend-Scouting, Pattern Recognition, Szenario-Simulation | KI inspiriert und simuliert, aber die finale Bewertung von Nutzen, Risiko und Wirkung ist menschlich-strategisch. |
| Compliance & Risiko-Management | Festlegung ethischer Leitlinien, Entscheidungsverantwortung bei Grenzfällen | Anomalieerkennung, Risiko-Simulation, Regel-Check | KI erkennt Abweichungen, aber ethische und rechtliche Abwägungen erfordern Verantwortungsbewusstsein. |
| Kundenerlebnis / Customer Insights | Definition der Customer Experience-Leitbilder | Analyse von Kundendaten, Verhalten, Präferenzen | KI versteht Muster, aber Sinn und Storytelling der Marke müssen von Menschen gestaltet werden. |
| Organisationsentwicklung | Gestaltung von Rollen, Verantwortlichkeiten und Lernprozessen | Struktur- und Prozessanalyse, Kompetenz-Mapping | KI zeigt Effizienzpotenziale auf; Führung gestaltet Identität, Sinn und Lernkultur. |
Zentrale Frage:
Wie baut man Vertrauen in einer hybriden Mensch-KI-Organisation auf?
Der Versuch eines Kommunikationsleitbildes: „Vertrauen in KI“
Kommunikationsprinzipien
Transparenz vor Technik
Ich erkläre, wie und warum KI-Systeme eingesetzt werden – nicht nur, dass sie funktionieren.
Alle sollen verstehen, welche Daten genutzt werden, welche Grenzen bestehen und wo menschliche Entscheidungen greifen.
Dialog statt Ansage
Ich fördere einen offenen Dialog über Erfahrungen mit KI – Skepsis und Begeisterung sind gleichermaßen willkommen.
Nur im Austausch entsteht Lernkultur, nicht durch blinden Glauben oder Ablehnung.
Nutzen vor Kontrolle
Ich betone den konkreten Mehrwert der KI für die Arbeit des Teams: Entlastung, Erkenntnis, Qualität.
KI ist Werkzeug, kein Überwachungsinstrument – sie dient dem Menschen, nicht umgekehrt.
Führungsverhaltensweisen
Gemeinsames Lernen ermöglichen
Ich schaffe Räume für gemeinsames Ausprobieren von KI-Tools („Learning Loops“).
Fehler sind Lernchancen – Vertrauen wächst durch Erleben, nicht durch Anordnung.
Menschliche Verantwortung betonen
Ich erinnere mein Team regelmäßig daran: Die Verantwortung bleibt beim Menschen.
KI darf unterstützen, aber nicht das Denken oder Entscheiden ersetzen.
Vorbild im kritischen Denken
Ich gehe selbst transparent mit meinen eigenen Entscheidungen um – auch wenn ich KI nutze.
Ich zeige, wie man Ergebnisse prüft, Fragen stellt und KI-Empfehlungen reflektiert.
Zentrale Frage:
Wie bleibt Führung moralisch handlungsfähig, wenn Entscheidungen zunehmend algorithmisch gestützt werden?
Menschliche Verantwortung bleibt unteilbar
KI darf Empfehlungen geben – Entscheidungen treffen wir.
Führung bleibt verantwortlich für die Folgen jeder Personalentscheidung.
Die letzte Instanz ist nicht der Algorithmus, sondern unser ethisches Urteil.
Transparenz schafft Vertrauen
Wir machen offen nachvollziehbar, welche Daten, Kriterien und Modelle zur Entscheidungsfindung beitragen.
Kandidatinnen und Kandidaten haben ein Recht darauf zu verstehen, wie ihre Daten interpretiert werden.
Keine Entscheidung darf auf „Black-Box“-Prozessen beruhen.
Fairness und Vielfalt sind Prüfmaßstab
Wir prüfen regelmäßig auf Bias und Diskriminierung – nicht nur technisch, sondern kulturell.
Algorithmen werden kontinuierlich auf unbewusste Vorurteile getestet.
Unser Ziel ist, KI als Instrument für Chancengerechtigkeit zu nutzen – nicht als Verstärker bestehender Ungleichheiten.
Ethik ist Teil des Entscheidungsprozesses – nicht Nachkontrolle
Jede KI-gestützte Personalentscheidung wird vorab auf ethische Implikationen reflektiert.
Wir fragen uns: „Würde ich diese Entscheidung auch ohne Algorithmus vertreten?“
Ethik ist ein Prüfschritt, kein nachträgliches Feigenblatt.
Lernen und Korrigieren sind Führungsstärke
Wir verstehen KI-Systeme als lernende Partner, nicht als Wahrheitslieferanten.
Wenn Fehlentscheidungen entstehen, korrigieren wir sie und verbessern die Datengrundlage.
Führung in der KI-Ära bedeutet, Irrtümer offen einzugestehen – und daraus gemeinsam zu lernen.
Zentrale Frage:
Welche Kompetenzen brauchen Führungskräfte, um mit KI wirksam zu führen?
| Kompetenzfeld | Level 1 – Verstehen (Awareness) | Level 2 – Anwenden (Proficiency) | Level 3 – Gestalten (Leadership) |
|---|---|---|---|
| Technische KI-Kompetenz | Kennt grundlegende KI-Begriffe, Anwendungsfelder und Risiken. Unterscheidet zwischen generativer KI, Machine Learning, Automatisierung. | Nutzt KI-Tools gezielt zur Effizienzsteigerung (z. B. Text-, Daten-, Entscheidungsunterstützung). Kann Ergebnisse kritisch bewerten und Rückfragen formulieren. | Steuert den strategischen Einsatz von KI in Prozessen. Gestaltet KI-gestützte Organisations- und Entscheidungsarchitekturen. Fördert Data Literacy im Team. |
| Strategische KI-Kompetenz | Versteht, wie KI Geschäftsmodelle, Wertschöpfung und Entscheidungslogiken verändert. | Entwickelt einfache KI-Anwendungsfälle im eigenen Bereich (z. B. Reporting, Prozessoptimierung, Automatisierung). Verknüpft KI mit Zielen, KPIs und Strategieprozessen. | Führt KI als integralen Bestandteil strategischer Steuerung ein. Entwickelt Innovations- und Transformationsinitiativen. Verknüpft KI mit Kultur und Führungssystemen (z. B. SGMM, VSM). |
| Ethische & regulatorische KI-Kompetenz | Kennt Grundzüge des EU AI Act und ethische Leitlinien (Transparenz, Fairness, Datenschutz, Verantwortung). | Erkennt ethische Spannungsfelder (Bias, Transparenz, Kontrolle) im Alltag. Implementiert Compliance-Standards im eigenen Verantwortungsbereich. | Entwickelt eine ethische Haltung zur KI-Nutzung im Unternehmen. Schafft Governance-Strukturen für verantwortungsvolle KI. Verankert Ethik & Vertrauen als Führungsprinzip. |
Zentrale Frage:
Wie verändert KI das Führungsverständnis selbst?
Vision-Statement: Führung 2030 – Mensch + Maschine
Wir führen in einer Welt, in der Daten Entscheidungen schärfen – aber Werte ihnen Richtung geben.
Künstliche Intelligenz ist unser Partner, kein Ersatz. Sie übernimmt Routinen, schafft Freiräume und erweitert unsere Wahrnehmung. Doch Sinn, Verantwortung und Empathie bleiben zutiefst menschlich.
Unsere Führungskultur baut auf drei Prinzipien:
Ko-Kreation statt Kontrolle
Menschen und Maschinen arbeiten gemeinsam – KI liefert Einsichten, Führung gibt ihnen Bedeutung. Wir fördern ein Klima, in dem Fragen wichtiger sind als Anweisungen und Lernen wichtiger als Status.
Empathie als Führungsintelligenz
In einer digital vernetzten Organisation zählt emotionale Klarheit mehr denn je. Wir kommunizieren achtsam, hören zu, und sehen in jedem Menschen mehr als eine Variable im System.
Sinnorientierung als Kompass
KI optimiert – wir inspirieren. Führung 2030 bedeutet, den technologischen Fortschritt mit einer klaren Vision des „Warum“ zu verbinden. Wir gestalten Arbeit, die Nutzen schafft und Bedeutung stiftet.
Wir glauben:
Der Mensch bleibt das Herz – KI wird der erweiterte Verstand unserer Organisation.