Wie Sie beim Thema KI Schritt halten
Führungskräfte zögern noch und scheuen Experimente, wenn es darum geht, die Sprache und Tools des KI-Zeitalters zu erlernen. Doch wer KI sicher beherrscht und dieses Wissen weitergibt, stärkt das Unternehmen.
Ende vergangenen Jahres reiste Jeremy Utley, Lehrbeauftragter an der d.school der Stanford University, zu einer Konferenz mit Spitzenmanagern nach Washington, D. C. Kurz vor seinem Auftritt sprach ihn einer der Teilnehmer an und erzählte ihm, es sei inzwischen viel von KI-Müdigkeit die Rede. Die Bemerkung habe ihn zunächst geärgert, erzählt Utley, dann aber habe er sie in seinen Vortrag eingebaut: „Heben Sie die Hand, wenn Sie sich von KI erschöpft fühlen“, forderte er die rund 2.000 Führungskräfte im Saal auf. Alle hoben die Hand. „Lassen Sie Ihre Hand oben, wenn ich Ihnen jetzt die Fernbedienung für den großen Bildschirm geben könnte und Sie uns auf Ihrem Rechner zeigen würden, was Sie Spannendes mit KI machen.“ Alle Hände gingen wieder nach unten.
Für Utley ist die Begebenheit ein Beleg dafür, dass es keine echte KI-Müdigkeit gibt. Führungskräfte seien der Technologie nicht überdrüssig, sagt er, sondern verunsichert, weil sie gemessen an den Erwartungen erst wenig ausprobiert hätten. Je höher die Position im Unternehmen, desto größer wird der Aufwand, sich in KI-Systeme einzuarbeiten. Deshalb hätten viele Topmanager bisher zu wenig Zeit investiert und wüssten sehr genau, wie groß ihr eigener Nachholbedarf sei.
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Rund vier Jahre nach Beginn der KI-Ära, ausgelöst durch generative KI-Tools wie ChatGPT, ist das Thema in der Wirtschaft omnipräsent. Manager betonen, wie entschlossen sie seien, KI-Tools in möglichst alle Geschäftsbereiche zu integrieren. In der Praxis ist das Bild indes deutlich komplizierter. Im Januar 2026 zeigte der AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey ein klares Bild: 99 % der Befragten, überwiegend Führungskräfte aus dem Topmanagement, stuften Investitionen in Daten und KI-Werkzeuge als sehr wichtig ein. 54 % erklärten, bereits großen Nutzen aus diesen Investitionen zu ziehen (47 % im Vorjahr). Zugleich erklärten 93 %, vor allem die Firmenkultur und das Change Management stünden einer breiteren Nutzung im Weg.
„Die KI-Technologien entwickeln sich zwar rasant, die Menschen jedoch nicht“, schreiben Randy Bean und Thomas H. Davenport in einem Beitrag für die Harvard Business Review zu der Umfrage. Wer langfristig Erfolg mit KI-Systemen haben will, muss dieses Problem in den kommenden Jahren lösen. Nach Einschätzung der für diesen Beitrag befragten Firmenvertreter und Forscher muss der Wandel an der Spitze beginnen. Viele Unternehmenslenker nutzten KI noch immer viel zu selten. In den Vorstandsetagen gebe es viele Gründe für die Zurückhaltung, sagt Ethan Mollick, Managementprofessor an der Wharton School der University of Pennsylvania.
Change has to start at the top, according to company executives, experts and academics interviewed for this piece, who note that leaders are still not using AI as much as they should. At the C-suite level, “there are a lot of reasons why people are reluctant,” says Ethan Mollick, an associate professor of management at the Wharton School, where he studies the effects of AI on entrepreneurship. “They may think this is technical and hard for them. They may think it’s beneath them. They may think it’s hype.”
Als Führungskraft müsse man jedoch über „ein besseres Urteilsvermögen, mehr Weitblick und mehr Vorstellungskraft“ verfügen als andere im Unternehmen, sagt Mollick. Wer die neuen Technologie-Werkzeuge nicht zumindest ausprobiere, vernachlässige seine Pflicht. Utley gibt drei Empfehlungen: Topmanager sollten selbst mit KI arbeiten, ihre Nutzung sichtbar machen und Mitarbeiter regelmäßig fragen, ob sie KI-Anwendungen bereits getestet haben. Das setze Impulse, signalisiere Erlaubnis und schaffe Ansatzpunkte für gezieltes Nachhaken.
„Man kann die tiefgreifenden Auswirkungen von KI erst begreifen, wenn man sie selbst erlebt hat.“
Der Softwareentwickler Qualtrics aus Seattle zum Beispiel liefert Programme, mit denen große Unternehmen Kundenrückmeldungen erfassen und auswerten. Zu den Kunden zählen Fortune-500-Unternehmen aus Hotellerie, Luftfahrt, Technologie und Finanzwirtschaft. „Wenn Sie bei einem Callcenter anrufen und die Ansage hören, dieses Gespräch könne zu Trainingszwecken aufgezeichnet werden, dann laufen solche Anrufe oft bei uns zusammen“, sagt Brad Anderson, verantwortlich für Produktentwicklung und Kundenzufriedenheit. Es gehe dabei um mehrere Milliarden Gespräche und Interaktionen pro Jahr. Qualtrics wandelt die Aufzeichnungen per Spracherkennung in Text um und lässt sie von einer KI auswerten. Die Modelle analysieren Dutzende klar definierter Emotionen wie Angst, Anspannung, Freude oder Ärger und deren Intensität. Callcenter-Gespräche machen rund die Hälfte der von Qualtrics verarbeiteten Kundendaten aus, der Rest stammt aus Online-Bewertungen und Umfragen. „Wenn Führungskräfte heute nicht jeden Tag Zeit mit einer KI verbringen, ist das ein grundlegender Fehler“, meint Anderson. „Man kann die tiefgreifenden Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz erst begreifen, wenn man sie selbst erlebt hat.“
Ein Teil der Zurückhaltung im Topmanagement hängt mit den Sorgen um Arbeitsplätze und Kosten für die Weiterbildung zusammen. „Die Angst vor Jobverlusten nimmt rapide zu, während zugleich Ressourcen fehlen, um Beschäftigte im Umgang mit KI zu qualifizieren“, schreiben Bean und Davenport in der Harvard Business Review. Das dürfte zu einem der größten Probleme der nächsten Jahre werden und den KI-Einsatz in Unternehmen in der Breite ausbremsen.
Anderson weiß um diese Hürden. „Es geht jedoch nicht darum, dass die KI Menschen ersetzt“, sagt er. „Sie ermöglicht Arbeiten, die früher gar nicht erledigt wurden.“ Ein Beispiel ist der Umgang mit Kundenfeedback. Manche Unternehmen erhalten jedes Jahr 100 bis 200 Millionen Rückmeldungen aus Umfragen, Online-Bewertungen und Callcenter-Gesprächen. Kein Unternehmen hat genug Personal, um jede einzelne auszuwerten und zu beantworten. KI kann genau das leisten.
Auf Führungsebene arbeitet Andersons Team mit dem Google-Tool NotebookLM. Für jede Besprechung erstellt die Anwendung ein digitales Dossier mit Unterlagen, Kontext und historischen Daten. Anschließend wird die KI nach Trends, Empfehlungen und Erkenntnissen befragt. „So finde ich in wenigen Minuten die wichtigsten Informationen, anstatt mehrere Stunden damit zu verbringen.“ Utley teilt diese Einschätzung: KI werde den Menschen nicht ersetzen, sagt er. Vielmehr werde „der unterstützte Mensch den nicht unterstützten Menschen ablösen“. Der Wettbewerb finde nicht zwischen Mensch und Maschine statt, sondern zwischen Menschen, die mit KI arbeiten, und solchen, die das nicht tun.
Diarra Bousso zeigt, was KI-gestützte Führung in der Praxis bedeuten kann. Die im Senegal geborene Unternehmerin ist Gründerin von Diarrablu, einem Modeunternehmen, das von Beginn an auf KI setzte. Bousso war Anleihenhändlerin an der Wall Street, bevor sie in die Modebranche wechselte. Heute führt sie eine Marke für nachhaltige Mode und Strandkollektionen. Produziert wird in Senegal, in Zusammenarbeit mit lokalen Handwerksbetrieben. Viele Vorarbeiten laufen KI-gestützt und senken den Textilabfall um mehr als 60 %. Für Bousso sind KI-Werkzeuge „Verstärker dessen, was einen ohnehin ausmacht: Wer faul ist, wird noch fauler. Wer klug ist, wird noch klüger. Das ist keine Magie.“
Die Diarrablu-Fallstudie
Immer mehr KI-Tools helfen der Modemarke Diarrablu, Trends zu erkennen und Abfall zu vermeiden. In einer Branche, in der jährlich 85 Milliarden Kleidungsstücke entsorgt werden, geht das so:
Klassische Modefirmen prognostizieren üblicherweise ihre Nachfrage, bauen Lager auf und testen erst dann den Absatz. Diarrablu macht es umgekehrt: Das Unternehmen zeigt Entwürfe auf Social Media und fragt: Würden Sie das kaufen? Die Reaktionen kommen sofort. Das spart Geld und vermeidet Abfall.
IM NÄchsten Schritt geht es darum, wie viele Teile produziert werden und wann dies geschehen soll. Mit einem intern entwickelten KI-Tool bestimmt Diarrablu anhand von Wetterdaten und früherem Kundenverhalten, was erst nach einer Bestellung gefertigt wird. Bousso nennt das „Nachfragekette“ statt „Lieferkette“.
BEI DIARRABLU IST KI TEIL DER ARBEITSKULTUR. Das Team arbeitet dezentral und nutzt KI-Systeme im Alltag ganz selbstverständlich: für Konzepte, Prompts, Aufnahmen und andere Arbeitsschritte. Welche Tools sich bewähren, dokumentieren die Mitarbeiter auf einer internen Seite, auf die alle zugreifen können.
Ein weiteres Hindernis in vielen Unternehmen: Beschäftigte befürchten, als bequem oder wenig leistungsbereit zu erscheinen, wenn sie zugeben, mit KI zu arbeiten. „Das würde ich direkt an die Vorgesetzten zurückspielen. Das ist deren Verantwortung“, entgegnet Utley. Wenn Mitarbeiter verlegen oder zu zögerlich seien, habe die Führung nicht klargemacht, dass der Einsatz von KI inzwischen zum Arbeitsalltag gehört.
Bousso spricht in diesem Zusammenhang von „AI shame“, also von der Scham, KI bei der Arbeit zu nutzen. Auch in ihrer Firma habe es das gegeben. Mitarbeiter fürchteten, der KI-Einsatz könne den Eindruck erwecken, sie könnten nicht mehr selbst denken.
Laut dem bereits zitierten AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey stufen 79 % der Befragten einen verantwortungsvollen KI-Einsatz im Unternehmen als oberste Priorität ein (Vorjahr: 69 %). 95 % halten verlässliche Schutzmechanismen und klare Leitplanken für sehr wichtig. „Es geht um Angst und Vertrauen“, sagt Anderson. Bei größeren Verträgen landet das Thema meist beim Sicherheitschef des Kunden. Die Frage sei immer dieselbe: „Was machen Sie mit unseren Daten?“ Vertrauen lasse sich dabei durch die eigene Erfolgsbilanz aufbauen und durch unabhängige Zertifizierungen zusätzlich absichern.
Auch wenn sich in den Chefetagen einiges bewegt, gibt es überall auf der Welt weiterhin viele Vorstände, die KI-Modelle noch nie genutzt haben und nicht wissen, wie sie damit anfangen sollen. Mollick hat einen Rat für sie: 20 US-Dollar zahlen, Zugang zu einem der drei führenden KI-Systeme kaufen und die Technologie zehn Stunden lang ausprobieren.
Jede Entscheidung, jedes Gespräch, alles, was rechtlich möglich sei, solle man einbringen und dann prüfen, wobei die KI nützlich sein kann und wobei nicht. „Wenn Sie nicht beeindruckt sind, ist das eine nützliche Erkenntnis. Wenn Sie beeindruckt sind, ist auch das eine nützliche Erkenntnis.“ Mollick bezeichnet sich selbst als Optimisten: Er sei überzeugt, dass KI den Menschen eher nutzen als schaden werde. Der groß angelegte Praxistest muss jedoch an der Spitze beginnen.
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KI-Einführung von oben vorantreiben:
Wenn Führungskräfte KI aktiv nutzen und deren Einsatz vorleben, schaffen sie die nötige Akzeptanz und Dynamik für eine breitere Einführung im Unternehmen.
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KI als Unterstützung verstehen:
Den größten Mehrwert bietet die Technologie, wenn sie menschliche Fähigkeiten, Erkenntnisse und Reaktionsfähigkeit erweitert – statt lediglich Stellen abzubauen.
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Vertrauens-, Kompetenz- und Kulturlücken schließen:
Ängste vor Arbeitsplatzverlust, Bedenken hinsichtlich der Governance und die Scham, KI zu nutzen, bremsen die Einführung weiterhin – trotz steigender Investitionen und zunehmenden Interesses auf Führungsebene.
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