Wenn KI schneller wird, müssen Menschen näher zusammenkommen: Wertschöpfung mit Menschen im Zeitalter der rasanten KI-Entwicklung

In vielen Organisationen macht sich zunehmend die Frage laut: Wenn KI immer mehr unserer Arbeit übernehmen kann, was bleibt dann noch für uns übrig? Dahinter verbirgt sich eine echte Angst – nicht nur vor Arbeitsplatzverlust, sondern auch davor, überflüssig zu werden.

Nehmen wir diese Angst ernst. Künstliche Intelligenz übernimmt rasant Aufgaben, die wir bisher als typisch menschlich betrachteten: Recherche, Programmierung, Zusammenfassung, Analyse, sogar Ideenfindung. Wissenschaftler und führende Köpfe im Bereich der KI – wie Yoshua Bengio – warnen zunehmend vor dem Risiko, dass KI außer Kontrolle geraten und sich sogar gegen die Menschheit wenden könnte. Das verändert unsere Welt grundlegend. Maschinen bewegen sich mit Lichtgeschwindigkeit – wo bleibt da der Platz für den Menschen?

Der Mensch ist nach wie vor die Quelle der eigentlichen Wertschöpfung.

Die Technologie kommt mit der Wucht einer Welle, und wir stehen am Ufer und fragen uns, ob wir schwimmen oder uns zurückziehen sollen. Doch die Frage ist nicht, ob KI die Arbeitswelt verändern wird – das hat sie bereits getan. Die Frage ist vielmehr, was an Wert gewinnt, nicht an Wert verliert, wenn Maschinen so viel leisten können.

Die Antwort liegt nicht in der Nostalgie für eine langsamere Zeit. Sie liegt vielmehr in der Erkenntnis, dass KI derzeit über außergewöhnliche Fähigkeiten verfügt, jedoch ohne Kompass und Gewissen.

Wie der KI-Forscher Stuart Russell in „Human Compatible“ warnt, sind wir bemerkenswert gut darin geworden, Systeme zu entwickeln, die auf die Erreichung von Zielen optimieren, aber bemerkenswert schlecht darin, sicherzustellen, dass diese Ziele mit menschlichen Werten übereinstimmen.

Die Algorithmen optimieren, prognostizieren und generieren Ergebnisse in einer Geschwindigkeit, die menschliche Anstrengung geradezu antiquiert erscheinen lässt. Doch sie können nicht erklären, warum diese Optimierung wichtig ist, wer von dieser Prognose profitiert oder ob die Generierung dieses Ergebnisses über die reine Ausführung hinaus irgendeinen Zweck erfüllt. Das liefern die Menschen. Menschen ringen mit Abwägungen, für die es keine optimale Lösung gibt. Menschen bauen Vertrauen über die Grenzen der Unsicherheit hinweg auf. Menschen schaffen Sinn in sich wandelnden Kontexten, in denen die Regeln noch nicht feststehen. Und Menschen tragen Verantwortung, wenn viel auf dem Spiel steht und die Folgen Leben beeinflussen.

Nicht Abteilungen. Nicht Prozesse. Nicht Dashboards. Menschen.

Die Illusion reibungsloser Effizienz.

Wir haben jahrzehntelang Organisationen aufgebaut, die Effizienz über fast alles andere stellen. Schlanke Prozesse. Optimierte Arbeitsabläufe. Kennzahlen, die Komplexität auf einfache, grün oder rot leuchtende Zahlen reduzieren. KI fügt sich nahtlos in dieses Paradigma ein. Sie automatisiert Routineaufgaben, beschleunigt Analysen und skaliert bisher Unskalierbares.

Doch genau hier liegt der Fehler der Effizienz-Philosophie: Die wertvollste Arbeit in Organisationen war schon immer mit Reibung verbunden. Die Reibung zweier Menschen mit unterschiedlichem Fachwissen, die versuchen, ein Problem zu lösen, das keiner von ihnen vollständig versteht. Die Reibung eines Teams, das darüber debattiert, ob es einen Kurswechsel vornehmen oder am bisherigen Weg festhalten soll, obwohl die Daten in beide Richtungen sprechen. Die Reibung in einer Führungskraft, die mit einem Mitarbeiter zusammensitzt, dessen persönliche Krise seine Leistung beeinträchtigt, und dabei den schwierigen Spagat zwischen Mitgefühl und Verantwortlichkeit meistert.

Diese Reibung ist keine Verschwendung. Sie ist der Ort, an dem Bedeutung entsteht.

Margaret Heffernans Forschung zu den „Superhühnern“ veranschaulicht dies eindrucksvoll. In ihrem TED-Talk und ihrem Buch „Beyond Measure“ beschreibt sie, wie der Evolutionsbiologe William Muir zwei Hühnergruppen züchtete: Bei der einen wurden nur die produktivsten „Superhühner“ ausgewählt, bei der anderen ließ man durchschnittliche Hühner auf natürliche Weise zusammenarbeiten. Die Gruppe der Superhühner verfiel in Aggression und ihre Produktivität sank – nur drei Tiere überlebten. Die Gruppe, die zusammenarbeitete, gedieh prächtig und steigerte ihre Produktivität um 160 %.

Heffernans Erkenntnis: „Es kommt auf den Mörtel an, nicht nur auf die Ziegelsteine“ – auf die Qualität der Verbindungen zwischen Menschen, nicht nur auf individuelles Talent.

Stellen Sie sich ein Krankenhaus vor, das ein KI-gestütztes Triage-System zur Priorisierung von Notfallpatienten eingeführt hat. Der Algorithmus ist bemerkenswert präzise in der Vorhersage des medizinischen Notfalls anhand von Vitalzeichen und Symptomen. Die Effizienz steigt. Die Wartezeiten für kritische Fälle sinken. Doch dann beginnen die Beschwerden. Nicht von Patienten, die länger warten mussten, sondern von Pflegekräften, die das Gefühl haben, etwas Wesentliches sei verloren gegangen. Die Triage war ein Moment menschlicher Begegnung, eine Gelegenheit, den verängstigten Teenager, den älteren Mann mit seinen Medikamentenproblemen oder die Eltern mit ihrem fiebernden Kind zu sehen. Der Algorithmus erkennt Muster in den Daten. Die Pflegekräfte sehen Menschen in Not. Beides zählt. Schließlich überarbeitet das Krankenhaus das System, sodass die medizinische Priorisierung nun von der KI übernommen wird, während die Pflegekräfte weiterhin die menschliche Beurteilung vornehmen. Nicht weil die Technologie versagt, sondern weil man erkennt, dass es im Gesundheitswesen nicht nur um medizinische Effizienz geht – es geht um Fürsorge, die Präsenz erfordert.

Wenn die KI die reibungslosen Aufgaben übernimmt, bleibt uns nur noch die Arbeit, die uns dazu zwingt, vollkommen menschlich zu sein: präsent, urteilsfähig und reaktionsfähig auf einen Kontext, der sich nicht quantifizieren lässt.

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Unternehmen haben keine Ideen, Menschen schon.

Betritt man ein beliebiges Unternehmen und fragt nach dem Ursprung der Ideen, hört man von Innovationslaboren, Forschungs- und Entwicklungsabteilungen und Strategie-Workshops. Diese Strukturen sind wichtig. Aber sie generieren keine Ideen. Das tun die Menschen. Oftmals in den Zwischenräumen dieser Strukturen.

Der Produktmanager, der einen Kunden bei der unerwarteten Nutzung der Software beobachtet. Der Lagerarbeiter, der ein Muster bei beschädigten Sendungen erkennt, das dem Logistik-Dashboard entgeht. Der Berater, der eine beiläufige Bemerkung eines Kunden mit einer Lösung aus einer völlig anderen Branche verknüpft. Solche Erkenntnisse entstehen nicht allein durch Datenanalyse. Sie entspringen menschlicher Aufmerksamkeit, geprägt von Erfahrung, Neugier und der Fähigkeit, im scheinbar Unbedeutenden Bedeutung zu erkennen.

Wie Linda Hill in „Collective Genius“ dokumentiert, geht es bei Innovation nicht um einsame Genies, die einen Geistesblitz haben.

Es geht darum, die Voraussetzungen zu schaffen, unter denen unterschiedliche Menschen durch „kreative Reibung“ und „kreative Agilität“ zusammenarbeiten können.

Ihre Forschung bei Pixar, Google und anderen innovativen Organisationen zeigt, dass bahnbrechende Ideen aus dem Aufeinandertreffen unterschiedlicher Perspektiven entstehen, nicht aus der Optimierung individueller Brillanz.

KI kann Muster in großem Umfang aufdecken. Sie kann Zusammenhänge erkennen, die Menschen nie entdecken würden. Doch sie kann noch nicht das leisten, was der menschliche Verstand bei einem kreativen Sprung vollbringt: zwei scheinbar unzusammenhängende Konzepte so lange in Spannung halten, bis eine dritte Möglichkeit entsteht. Das ist nichts Mystisches, sondern Kognitives. Unser Gehirn hat sich so entwickelt, dass es aus unvollständigen Informationen Sinn schöpft, Verbindungen zwischen verschiedenen Bereichen erkennt und sich das vorstellt, was noch nicht existiert.

Ein Designbüro in Amsterdam experimentierte kürzlich mit generativer KI, um erste Konzepte für Kundenprojekte zu erstellen. Die KI lieferte innerhalb weniger Minuten Dutzende von Optionen: kompetent, zielgruppengerecht und visuell stimmig. Die Designer fanden sie als Ausgangspunkte nützlich, bemerkten aber etwas Beunruhigendes: Die Konzepte wirkten generisch, optimiert auf Akzeptanz statt auf Erkenntnisgewinn. Bei der Analyse der Ursache erkannten sie, dass die KI im Grunde genommen ausgefeilte Durchschnittswerte bestehender Arbeiten erzeugte. Sie konnte Elemente brillant neu kombinieren, aber sie konnte nicht die Frage stellen, die zu bahnbrechenden Arbeiten führt: „Was, wenn wir das falsche Problem lösen?“

Diese Frage erfordert Zweifel, und Zweifel wiederum erfordern das Bewusstsein für die eigenen Annahmen. Es bedarf der Fähigkeit, vom Briefing Abstand zu nehmen und sich zu fragen, ob hinter dem geäußerten Bedürfnis des Kunden ein tieferliegendes Bedürfnis verborgen liegt. Ein Designer beschrieb es als „das produktive Unbehagen des Nichtwissens“ – einen Zustand, den Maschinen nicht kennen.

In einer Welt, in der KI tausende Optionen generieren kann, besteht die menschliche Aufgabe darin, diejenige Option auszuwählen, die über ihre eigene Raffinesse hinaus einen Zweck erfüllt. Und noch grundlegender: Welchem Zweck wollen wir überhaupt dienen?

Vertrauen lässt sich nicht automatisieren.

Vertrauen ist die unsichtbare Grundlage jeder Organisation. Ohne es wird Zusammenarbeit rein transaktional, Kommunikation distanziert und Innovation unmöglich. Das wissen wir intuitiv. Dennoch behandeln wir Vertrauensbildung oft als eine eher nebensächliche Fähigkeit, die hinter der eigentlichen Arbeit zurücksteht.

Amy Edmondsons Forschung in „The Fearless Organization“ zeigt, dass psychologische Sicherheit – die Überzeugung, dass man nicht bestraft wird, wenn man Ideen, Fragen oder Fehler anspricht – die Grundlage für leistungsstarke Teams ist.

Ihre Studien zeigen, dass Teams mit psychologischer Sicherheit bessere Entscheidungen treffen, effektiver innovativ sind und Fehler erkennen, bevor sie zu Katastrophen führen.

Diese Sicherheit lässt sich nicht in einen Algorithmus einprogrammieren; sie entsteht durch beständige menschliche Interaktion, bei der Führungskräfte Verletzlichkeit vorleben und konstruktiv auf schlechte Nachrichten reagieren.

Mit dem Aufkommen von KI wird Vertrauen wichtiger, nicht weniger. Wenn Algorithmen weitreichende Entscheidungen treffen – wer eingestellt wird, wer einen Kredit erhält, welche Stadtteile Ressourcen bekommen – müssen die Menschen nicht nur der Technologie vertrauen können, sondern auch den Menschen, die sie eingesetzt haben und die für ihre Auswirkungen verantwortlich sind.

Dieses Vertrauen entsteht nicht allein durch Transparenzberichte oder algorithmische Prüfungen, obwohl diese wichtig sind. Es entsteht durch Beziehungen. Durch die Führungskraft, die nicht nur die Empfehlung der KI erläutert, sondern auch, warum das Team dieser Empfehlung folgt oder sie außer Kraft setzt. Durch den Berater, der die Ängste des Kunden hinsichtlich Personalveränderungen ernst nimmt und nicht vorschnell beruhigend wirkt. Durch den Kollegen, der Unsicherheit zugibt, anstatt so zu tun, als ob das Dashboard alle Antworten liefert.

Ein Finanzdienstleistungsunternehmen implementierte ein KI-System zur Betrugserkennung. Das System arbeitete sehr präzise, lieferte aber eine beträchtliche Anzahl an Fehlalarmen: legitime Transaktionen, die verdächtig aussahen. Anfangs teilten die Kundendienstmitarbeiter den betroffenen Kunden lediglich mit, dass „das System“ ihre Transaktion blockiert habe. Die Frustration wuchs. Die Beschwerden nahmen zu. Schließlich schulte das Unternehmen seine Mitarbeiter, sodass diese nun anders formulierten: „Ich verstehe, warum Ihnen das ungewöhnlich vorkam, und ich werde es mir persönlich mit Ihnen ansehen.“ Das Ergebnis blieb dasselbe: Die Transaktion wurde geprüft, doch die Erfahrung wandelte sich von einer Beurteilung durch eine undurchsichtige Maschine hin zu persönlicher Unterstützung und Verantwortungsübernahme.

Dieser Wandel ist von enormer Bedeutung. Vertrauen schwindet, wenn Menschen das Gefühl haben, mit Systemen zu interagieren, die sie nicht wahrnehmen. Es wächst, wenn jemand sagt: „Ich sehe dich und ich bin dir gegenüber verantwortlich.“

Coaches und Berater, die mit Organisationen arbeiten, stehen hier vor einer besonderen Herausforderung. Führungskräfte wünschen sich oft, dass KI Vertrauensprobleme löst: um Leistungsbeurteilungen objektiver zu gestalten, Voreingenommenheit bei der Einstellung zu beseitigen und eine gerechtere Ressourcenverteilung zu erreichen. Das sind durchaus erstrebenswerte Ziele. Doch Vertrauen lässt sich nicht durch bessere Algorithmen lösen. Es ist eine Beziehung, die durch kontinuierliche, menschliche Interaktion aufgebaut werden muss. Die Aufgabe des Coaches besteht nicht darin, Führungskräfte bei der besseren Implementierung von KI zu unterstützen, sondern darin, ihnen zu helfen, dabei präsent und verantwortungsbewusst zu bleiben.

In unsicheren Zeiten kluge Entscheidungen treffen.

Viele wichtige Aufgaben beinhalten Entscheidungen, bei denen die richtige Antwort nicht eindeutig ist. Die Datenlage ist unvollständig. Es steht viel auf dem Spiel. Die Konsequenzen werden sich erst nach Monaten oder Jahren vollständig zeigen. Genau hier ist menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar.

Yoshua Bengio, einer der „Väter der KI“ und Turing-Preisträger, äußert sich zunehmend besorgt über die Risiken der KI, insbesondere im Hinblick auf autonome Systeme, die weitreichende Entscheidungen treffen. In seiner Aussage von 2023 und in öffentlichen Äußerungen betont er, dass KI-Systemen das für solche Entscheidungen notwendige Kontextverständnis und die entsprechende Werteübereinstimmung fehlen.

„Wir bauen Systeme, die optimieren können“, warnt er, „aber Optimierung ohne Weisheit ist gefährlich.“

KI ist hervorragend darin, innerhalb definierter Parameter zu optimieren. Gibt man ihr eine klare Zielfunktion und Nebenbedingungen, findet sie Lösungen, die Menschen entgehen würden. Doch die meisten wichtigen Entscheidungen lassen sich nicht mit klaren Zielfunktionen vereinbaren. Sie beinhalten konkurrierende Werte, ungewisse Zukunftsaussichten und Abwägungen, die sich nicht auf eine einzige Kennzahl reduzieren lassen.

Sollen wir in einen neuen Markt expandieren oder unsere Präsenz in bestehenden Märkten vertiefen? Sollen wir der Markteinführungsgeschwindigkeit oder zusätzlichen Tests Priorität einräumen? Sollen wir diesen schwächelnden Geschäftsbereich beibehalten, weil er einer Gemeinschaft dient, obwohl er die Gesamtrentabilität schmälert?

Diese Fragen erfordern Urteilsvermögen. Die Fähigkeit, unvereinbare Faktoren abzuwägen, Interessengruppen mit widerstreitenden Interessen zu berücksichtigen, eine Entscheidung zu treffen und die Verantwortung dafür zu übernehmen. Urteilsvermögen bedeutet nicht, über mehr Informationen zu verfügen. Es bedeutet Weisheit angesichts unüberwindbarer Unsicherheit.

Wie der Philosoph und Entscheidungstheoretiker Nassim Nicholas Taleb in „Antifragile“ argumentiert, geht es bei Entscheidungen in der realen Welt um „Skin in the Game“ – persönliche Verantwortung für die Ergebnisse.

Algorithmen tragen keine Verantwortung. Sie können die Folgen nicht tragen und nicht aus schwerwiegenden Fehlern lernen. Das können nur Menschen.

Stellen Sie sich ein produzierendes Unternehmen vor, das vor der Entscheidung steht, eine Produktionslinie zu automatisieren. Die KI-gestützte Analyse ist eindeutig: Die Automatisierung würde die Kosten um 30 % senken und die Qualitätskonstanz verbessern. Doch das Werk liegt in einer Kleinstadt und ist der größte Arbeitgeber. Die Geschäftsleitung ringt wochenlang mit der Entscheidung. Sie konsultiert Wirtschaftswissenschaftler, Ethiker und Gemeindevertreter. Verschiedene Szenarien werden durchgespielt. Schließlich entscheidet man sich für einen hybriden Ansatz: die Automatisierung einiger Funktionen, die Umschulung der Mitarbeiter für neue Aufgaben und die Verpflichtung, den Beschäftigungsstand für fünf Jahre zu halten.

Ist es die „richtige“ Entscheidung? Eine objektive Antwort gibt es nicht. Es ist eine Wahl, die wirtschaftliche Tragfähigkeit und gesellschaftliche Verantwortung in Einklang bringt – getroffen von Menschen, die bereit sind, sowohl die Vorteile als auch die Kosten zu tragen. Kein Algorithmus könnte diese Entscheidung treffen, denn sie beinhaltet Werte, nicht nur Variablen.

Für Berater und Coaches geht es hier um die Vertiefung der Arbeit. Führungskräften bei der Entwicklung ihres Urteilsvermögens zu helfen, bedeutet nicht, ihnen Rahmenwerke oder Entscheidungsmatrizen beizubringen. Es geht darum, Raum für Reflexion zu schaffen. Fragen zu stellen, die verborgene Annahmen ans Licht bringen. Die Spannung auszuhalten, wenn sich jede Option unzureichend anfühlt. Menschen daran zu erinnern, dass Entscheiden selbst ein Akt der Führung ist. Nicht weil man Gewissheit hat, sondern weil jemand entscheiden und die Verantwortung dafür tragen muss.

Die gemeinsame Aufgabe, Sinn zu stiften.

Organisationen sind Sinnstiftungsmaschinen. Wir kommen zusammen, nicht nur um Aufgaben zu erledigen, sondern um Ziele zu verfolgen, die wirklich zählen. Um Produkte zu entwickeln, die das Leben verbessern. Um Kunden so zu bedienen, dass Loyalität entsteht. Um mit Kollegen so zusammenzuarbeiten, dass sich die Anstrengung lohnt.

Edgar Schein, dessen Arbeit zur Organisationskultur sich über Jahrzehnte erstreckt, betont in „Humble Inquiry“, dass Bedeutung durch echten Dialog entsteht.

Was er als „bescheidene Neugier“ bezeichnet, bedeutet, dass wir Fragen stellen, deren Antwort wir noch nicht kennen, und so Raum für ein authentisches Verständnis schaffen, anstatt nur auf Effizienz zu setzen.

KI kann Aufgaben mit verblüffender Effizienz erledigen. Doch sie kann keinen Sinn stiften. Dazu bedarf es eines gemeinsamen Verständnisses, das durch Gespräche, Verhandlungen und die mühsame Arbeit der Einigung auf das Wesentliche entsteht.

Diese Arbeit findet in Meetings statt, die sich ineffizient anfühlen. In Meetings, in denen alle aneinander vorbeireden, bis jemand die Formulierung findet, die das Ziel plötzlich allen klar macht. Sie findet in Gesprächen auf dem Flur statt, in denen Vertrauen entsteht. Sie findet statt, wenn ein Team einen Rückschlag erleidet und gemeinsam entscheiden muss, ob es den eingeschlagenen Weg ändert oder weitermacht, wobei es sich auf gemeinsame Werte und nicht nur auf Daten stützt.

Ein Softwareunternehmen geriet in eine schwierige Phase, als ein Produkteinführungsstart kläglich scheiterte. Die anschließende Analyse, unterstützt durch KI-Tools, deckte zahlreiche technische und prozessuale Fehler auf. Dem CEO fiel jedoch noch etwas anderes auf: Das Team war nicht nur durch das Scheitern demoralisiert, sondern auch durch das Gefühl, den ursprünglichen Zweck der Produktentwicklung aus den Augen verloren zu haben. Die Roadmap war zu einer bloßen Liste von Funktionen verkommen, losgelöst von jeglichem übergeordneten Ziel.

Der CEO berief ein zweitägiges Offsite-Meeting ein, ohne feste Agenda, außer darüber zu sprechen, warum ihre Arbeit so wichtig war. Keine KI-Tools. Keine Dashboards. Einfach nur Gespräche über die Kunden, denen sie helfen wollten, und die Veränderungen, die sie anstreben. Es wirkte fast schon übertrieben, zwei Tage fern der Umsetzung, wo sie doch ohnehin schon im Verzug waren. Doch was dabei herauskam, war ein neu entfachtes Gefühl der gemeinsamen Zielsetzung, das das Team durch das darauffolgende Jahr des Wiederaufbaus trug.

Diese Bedeutung lässt sich nicht algorithmisch erzeugen, denn Bedeutung ist nicht gleich Information. Es ist das geteilte Gefühl, dass diese Arbeit mit etwas verbunden ist, das über die eigentliche Aufgabe hinausgeht. Es ist das, was Menschen dazu bewegt, länger zu bleiben, Wert auf Qualität zu legen, Kollegen zu helfen und sich zu Wort zu melden, wenn etwas nicht stimmt.

Die unersetzliche Kraft der Präsenz.

Es gibt diesen Moment im Coaching, in dem der Klient mitten im Satz innehält, wegschaut und man sieht, wie er nach etwas sucht, das er noch nicht ausgesprochen hat. Als Coach wartet man ab. Man füllt die Stille nicht mit Vorschlägen oder beruhigenden Worten. Man bleibt präsent und beobachtet, was sich gerade zeigt.

Nancy Klines Arbeit in „Time to Think“ zeigt, dass die Qualität der Aufmerksamkeit, die wir einander schenken, direkten Einfluss auf die Qualität des daraus entstehenden Denkens hat.

Sie schreibt: „Die Qualität Ihrer Aufmerksamkeit bestimmt die Qualität des Denkens anderer Menschen.“

Diese generative Aufmerksamkeit – geduldig, aufmerksam, interessiert, nicht wertend – kann von KI nicht nachgebildet werden, egal wie ausgefeilt die Verarbeitung natürlicher Sprache ist.

Diese Präsenz ist vielleicht das grundlegendste Menschliche, was wir tun. Sie ermöglicht es jemandem, sich gesehen zu fühlen. Sie schafft die Sicherheit, Verletzlichkeit zuzulassen. Sie macht Zusammenarbeit zu mehr als bloßer Koordination.

KI kann Konversationen erstaunlich gut simulieren. Chatbots können Fragen beantworten, Mut machen und sogar Coaching-ähnliche Anregungen geben. Doch sie können nicht so präsent sein wie ein Mensch. Sie spüren nicht die Schwere Ihrer Probleme. Sie passen ihre Antwort nicht an die subtilen Nuancen Ihres Tonfalls an. Sie kümmern sich nicht um Sie, denn Fürsorge erfordert Bewusstsein.

Das ist in jedem Arbeitsbereich wichtig. Der Manager, dem auffällt, dass ein sonst engagiertes Teammitglied plötzlich still geworden ist. Der Berater, der spürt, dass das vom Kunden geäußerte Problem nicht das eigentliche ist. Der Kollege, der merkt, dass man überfordert ist und Hilfe anbietet, noch bevor man fragen muss.

Diese Akte der Präsenz schaffen das Beziehungsgefüge, das Organisationen zu menschlichen Orten macht und nicht nur zu Wirtschaftsmaschinen.

Und im Zeitalter der rasanten Entwicklung der KI werden diese wertvoller, nicht wertlos.

Was dies für die bevorstehende Arbeit bedeutet.

Wenn Du Führungskraft, Coach, Berater oder anderweitig in der Wirtschaft tätig bist und dir Sorgen um die Auswirkungen von KI machst, liegt der richtige Weg nicht darin, sich der Technologie zu widersetzen oder sie unkritisch zu übernehmen. Vielmehr geht es darum, sich der genuin menschlichen Arbeit, die Wert schafft, bewusster zu werden und deine Zeit, Aufmerksamkeit und Weiterentwicklung darauf auszurichten.

Wie Daron Acemoglu und Simon Johnson vom MIT in ihrem Buch „Power and Progress“ argumentieren, kommt der technologische Wandel nicht automatisch den Arbeitnehmern oder der Gesellschaft zugute – es hängt vielmehr davon ab, wie wir ihn einsetzen und wer die Macht bei diesen Entscheidungen hat.

Die Frage ist nicht, was KI leisten kann, sondern was wir mit KI anfangen wollen.

Dies bedeutet mehrere Veränderungen in unserer menschlichen Rolle bei der gemeinsamen Wertschöpfung mit KI:

Von Effizienz zu Effektivität. Frage nicht mehr: „Wie können wir das schneller erledigen?“, sondern: „Welches Ergebnis zählt hier wirklich, und wie erreichen wir es am besten?“ Manchmal liefert KI die Antwort. Manchmal sind es menschliches Urteilsvermögen, Kreativität oder der Aufbau von Beziehungen.

Von der Information zur Erkenntnis. KI wird zunehmend die Informationsbeschaffung und -analyse übernehmen. Unser Wert liegt in der Interpretation: Zusammenhänge zwischen verschiedenen Bereichen herstellen, relevante Muster erkennen und Fragen stellen, die das Problem neu definieren.

Von der Koordination zur Zusammenarbeit. Projektmanagement-Tools und KI-Assistenten können Aufgaben hervorragend koordinieren. Echte Zusammenarbeit – die neue Möglichkeiten eröffnet – erfordert menschliche Interaktion. Nimm dir Zeit für Gespräche, die ein gemeinsames Verständnis schaffen.

Von Transaktionen zu Beziehungen. Jede Interaktion bietet eine Wahl: Du kannst sie als Transaktion betrachten, die es zu optimieren gilt, oder als Beziehung, die es zu pflegen und zu hegen gilt. Während der Transaktionsprozess zunehmend automatisiert wird, bleibt die Pflege von Beziehungen einzigartig und unersetzlich menschlich.

Von Gewissheit zu Weisheit. KI liefert Vorhersagen und Empfehlungen mit bemerkenswerter Sicherheit. Doch Gewissheit ist nicht gleich Weisheit. Es ist unerlässlich, die Fähigkeit zu entwickeln, Unsicherheit auszuhalten, widerstreitende Werte sorgfältig abzuwägen und Entscheidungen zu treffen, zu denen man stehen kann, selbst wenn die Ergebnisse unvorhersehbar bleiben.

Gerade für Coaches und Berater besteht die Aufgabe darin, andere bei der Orientierung in diesem Terrain zu unterstützen. Nicht durch fertige Antworten im Sinne von „So implementiert man KI“, sondern indem sie Raum für die wirklich wichtigen Fragen schaffen: Was wollen wir erreichen? Wem dienen wir? Welche Werte leiten uns, wenn der Weg unklar ist? Wie können wir gegenüber den von unseren Entscheidungen Betroffenen Verantwortung übernehmen?

Das Herzstück der Wertschöpfung.

Wir erleben einen Wandel, der mindestens so tiefgreifend ist wie die industrielle Revolution. Das ist beunruhigend. Die alten Gewissheiten darüber, was Arbeit ist und wer sie verrichtet, lösen sich auf. Die Versuchung ist groß, entweder in Panik zu geraten oder blind darauf zu vertrauen, dass die Technologie alles lösen wird.

Beide Reaktionen verkennen das Wesentliche: In einer Welt, in der Maschinen immer mehr leisten können, wird die menschliche Arbeit, die wirklich zählt, sowohl deutlicher als auch wertvoller.

Gemeinsam Sinn stiften. Vertrauen aufbauen. In unsicheren Zeiten kluge Entscheidungen treffen. Ideen in Beziehungen, Produkte und Dienstleistungen verwandeln, die wirklich helfen. Ganz im Hier und Jetzt präsent sein. Verantwortung übernehmen, wenn viel auf dem Spiel steht.

Echter Wert entsteht dort, wo Menschen Veränderungen erkennen, die Wahrheit sagen, schwierige Abwägungen treffen und ihr Handeln umsichtig koordinieren können. Das erfordert Vertrauen. Es erfordert Systeme, die Entscheidungen kontextbezogen treffen. Es erfordert Führungskräfte, die sich engagieren, anstatt sich in den Vordergrund zu drängen. Und es erfordert den Einsatz von KI als Co-Pilot, der menschliches Urteilsvermögen verstärkt, anstatt es als Blackbox zu ersetzen.

Das sind keine Soft Skills oder bloße Zusatzqualifikationen. In der komplexen Welt moderner Organisationen bilden diese zutiefst menschlichen Handlungen den Kern der Wertschöpfung. Sie verwandeln wirtschaftliche Aktivität in etwas Sinnvolles. Sie machen Organisationen zu Orten, an denen Menschen gerne arbeiten, Kunden sich engagieren und Innovationen entstehen – nicht aus Pflichtgefühl, sondern aus dem Engagement der Menschen heraus.

Die Entwicklung der KI wird sich weiter beschleunigen. Sie wird mehr automatisieren, schneller analysieren und bessere Ergebnisse liefern. Das ist Chance und Herausforderung zugleich. Doch der Wert des Menschen wird dadurch nicht geschmälert, sondern verdeutlicht.

Wenn die KI schneller wird, müssen die Menschen einander näherkommen: der Arbeit, die wirklich zählt, einander, sowie den Zielen, die den Aufwand lohnenswert machen.

Das ist keine Nostalgie. Das ist die Arbeit, die vor uns liegt.

Die Umsetzung in die Praxis.

KI mag zwar Arbeitsplätze und die Bedeutung von Menschen gefährden, doch die Zukunft liegt in unseren Händen. Wir haben die Macht, Kulturen zu schaffen, die menschlichen Erfindungsgeist wertschätzen, wobei KI als starker Katalysator dient. Für Führungskräfte bedeutet dies einen Paradigmenwechsel: weniger Kontrolle, mehr Kontext; der Schaffung eines unterstützenden Umfelds Vorrang geben, vor persönlichem Heldentum; die Illusion von Gewissheit gegen ehrliche Wahrheit eintauschen.

Stärkt das soziale Gefüge Eurer Organisation – es ist die Grundlage für Leistung und Innovation.

Geht mit gutem Beispiel voran und lebt eine neugierige, aufgeschlossene, freundliche und veränderungsbereite Haltung vor. Zeigt Anpassungsfähigkeit und den Mut, Eure Sichtweisen bei Bedarf zu überdenken.

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Hier sind einige praktische Wege, wie Ihr in Eurem Unternehmen eine KI-sensible Kultur fördern könnt. Nutze KI und gleichzeitig die einzigartigen Fähigkeiten der menschlichen Wertschöpfung.

AI sensitive culture.pdf

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Ein abschließender Gedanke.

KI wird viele Arbeitsschritte beschleunigen und verbilligen. Dadurch rückt das zutiefst Menschliche in den Vordergrund: gemeinsam Sinn stiften, sich umeinander kümmern und Verantwortung übernehmen, wo es darauf ankommt. Wenn wir unsere Organisationen so gestalten, dass sie dies ermöglichen – und KI nutzen, um es zu verstärken –, werden wir nicht überflüssig. Wir werden unersetzlich.

Auch wenn Algorithmen und Automatisierung alle Branchen grundlegend verändern, bleiben die Menschen die wahre Quelle der Wertschöpfung. Menschliches Urteilsvermögen erkennt neue Chancen in sich wandelnden Märkten, menschliche Kreativität verknüpft unterschiedliche Ideen zu bahnbrechenden Lösungen, und menschliche Empathie schafft Vertrauen und Beziehungen, die keine Maschine ersetzen kann. Unsere Fähigkeit, konkurrierende Prioritäten abzuwägen, Nuancen zu erkennen, ethische Verantwortung zu übernehmen und gemeinsam zu lernen, stellt sicher, dass Technologie unserem gemeinsamen Ziel dient – und Menschen, nicht Code, zur Quelle und zum Bewahrer echten, nachhaltigen Wertes macht.

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