In der Zeit zwischen der Einführung der KI bis zur Maximierung des ROI aus der KI tauchen folgende Fragen in Coaching-Gesprächen von Führungskräften am häufigsten auf.
KI ist überall – doch oft fehlt der Mehrwert
Jahrelang reichten einfache Kennzahlen zur Nutzung neuer Technologien aus, z. B. wie viele Mitarbeitende KI verwendeten, wie viele Pilotprojekte live waren oder wie viele Abteilungen Tools einsetzten. Heute müssen Führungskräfte den ROI von KI-Investitionen klar belegen und zeigen, ob die KI-Einführung tatsächlich zum Unternehmensergebnis beiträgt.
Laut einer Studie von Workday erzielen Unternehmen mit KI-gestützten Workflows doppelt so häufig spürbare Zeiteinsparungen. Dennoch hat nur rund ein Viertel (27 %) der Unternehmen KI direkt in die Prozesse ihrer Kernlösungen integriert.
Diese Herausforderung ist in Coaching-Gesprächen und Diskussionen mit Führungskräften immer wieder Thema – auch bei der Workday Elevate-Konferenz in San Francisco. Dort bezeichneten Führungskräfte die heutige Belegschaft als „menschliche APIs“, die ihre Arbeitszeit immer noch primär damit verbringen, Informationen von A nach B zu übermitteln.
Chief Learning Officer Chris Ernst brachte es auf den Punkt: KI verspricht, diesen Trend umzukehren und Menschen manuelle Arbeiten abzunehmen. Dann haben sie mehr Zeit, ihr Urteilsvermögen anzuwenden, kreativ zu sein und Führungsaufgaben zu übernehmen – unterstützt von KI als schnelles, intelligentes Tool, das ihre Workflows optimiert.
Monica Bua, Executive Coach und President von Censia Executive Intelligence, betonte, dass Führungskräfte diese Transformation nun fest im Griff haben. Sie wandeln sich von Befehlsgebern zu „Systemarchitekten“, die End-to-End-Workflows, Technologie und Teams orchestrieren und bei veränderten Bedingungen schnell und kontinuierlich anpassen.
Wie gelingt Führungskräften also der Schritt von der KI-Einführung zu wirklich KI-nativen Abläufen? In aktuellen Coaching-Sessions zu Leadership und Karriere hat sich das als eine der wichtigsten Fragen herauskristallisiert.
Studie
Führungskräfte wandeln sich von Befehlsgebern zu Systemarchitekten, die Workflows, Technologie und Teams orchestrieren.
Angestellte sind motiviert und engagieren sich stark für ihre Arbeit, doch sie stecken oft in veralteten Rollenkonzepten fest. Eine Studie von Workday belegt: Obwohl acht von zehn Mitarbeitenden angeben, zu viel Zeit mit reiner Koordination zu verbringen, bewerten 97 % der KI-Nutzer ihren Arbeitsalltag als positiv.
Diese Diskrepanz deutet auf ein Rollenproblem hin – nicht auf mangelnde Motivation. Führungskräfte fragen sich zunehmend, wie sie KI nicht einfach nur zu bestehende Tätigkeiten hinzufügen, sondern die Arbeit mit neuen KI-Funktionen völlig neu gestalten können.
Der erste Schritt: die Verantwortlichkeiten zwischen KI und Mensch klar abgrenzen. Teams brauchen in jedem Workflow eine gemeinsame Antwort auf die Frage „Wer macht was?“: Wo automatisiert oder unterstützt die KI und wo bleibt menschliches Urteilsvermögen weiterhin unverzichtbar?
Auf dieser Basis können Führungskräfte dann neue, KI-gestützte Workflows planen. Anstatt neue Lösungen nachträglich auf alte Prozesse aufzusetzen, definieren sie zuerst das gewünschte Ergebnis und entwerfen die Workflows rückwärts, um die perfekte Kombination aus Mensch und KI zu finden.
2. Welche Kompetenzen braucht unsere Belegschaft?
Menschen nutzen die KI bereits, um Reibungsverluste abzubauen (43 %) und manuelle Aufgaben zu reduzieren (46 %). Doch ein ungleicher Zugang zu Skills und Schulungen bremst den Mehrwert noch aus. Mitarbeitende und Führungskräfte wollen wissen, welche Funktionen am wichtigsten sind, wenn die KI ins Zentrum des Betriebsmodells rückt.
Einige Fähigkeiten bilden dabei die Grundlage: etwa KI-Kompetenz, grundlegende Daten-Skills, effektives Prompting und die Fähigkeit, mit integrierten KI-Lösungen in alltäglichen Systemen zu arbeiten. Diese Fähigkeiten stellen sicher, dass jeder erfolgreich in KI-gestützten Workflows agieren kann.
Gleichzeitig berichteten Führungskräfte gegenüber Workday, dass speziell menschliche Skills umso wertvoller werden, je präsenter die KI ist. Problemlösung, Kommunikation, Systemdenken und Leadership bleiben in KI-geprägten Umgebungen unverzichtbar.
Wie Bua betonte, gewinnen „implizite Kenntnisse“ wie Urteilsvermögen und Kreativität genau dann an Bedeutung, wenn es schwieriger wird, diese in großem Maßstab zu bewerten.
Führungskräfte, die klar aufzeigen, welche Skills unverzichtbar sind – und dies durch Investitionen in Learning, Coaching und Entwicklungschancen untermauern –, senden Mitarbeitenden ein starkes Signal: KI führt zu Wachstum, nicht zu Bedeutungslosigkeit.
Menschliche Skills werden umso wertvoller, je präsenter KI wird.
Mitarbeitende identifizieren sich weiterhin mit dem Unternehmenszweck – 88 % sehen, wie ihre Arbeit zu umfassenderen Ergebnissen beiträgt. Doch zu oft arbeiten sie noch in Systemen aus der Zeit vor der KI.
Die Karriere-Strukturen beginnen sich jedoch langsam zu verändern. Unternehmen werden agiler: Führungskräfte erwarten weniger Management-Ebenen und kleinere, funktionsübergreifende Teams mit breiteren Aufgabenbereichen anstelle starrer funktionaler Silos.
Zudem entstehen neue Rollen für das Erfolgsmodell „KI plus Mensch“. Vom AI Product Owner bis zum AI Automation Architect: Rollen, die Fachwissen mit echter KI-Kompetenz vereinen, werden entscheidend.
Karrierepfade gleichen immer mehr einem flexiblen Netzwerk als einer starren Leiter. Interne Talentmärkte und kurzfristige KI-Projekte bieten Mitarbeitenden die Chance, funktionsübergreifende Kompetenzen aufzubauen. Bei Workday haben zum Beispiel mehr als 6.000 kurzfristige interne Aufträge dazu geführt, dass die interne Mobilität um 43 % stieg und sich die langfristigen Stimmungstrends rund um die Karriere der Teilnehmenden um 13 % verbesserte.
Führungskräfte, die im KI-Zeitalter künftige Karrierepfade klar aufzeigen und kommunizieren – nicht nur für Tech-Rollen, sondern für jede Funktion –, meistern Unsicherheiten und können Spitzenkräfte binden.
Nochmals zur Erinnerung: Nur rund ein Viertel der Unternehmen hat KI direkt in zentrale Workflows integriert. Doch diese Vorreiter erzielen fast doppelt so häufig spürbare Zeiteinsparungen.
Chris Ernst brachte dazu einen mahnenden Gedanken ein. Vor drei Jahren setzte ein durchschnittliches Fortune-500-Unternehmen null KI-Agenten ein. Bis 2030 gehen Analysten von über 150.000 aktiven Agenten aus. Einfach nur „immer mehr Agenten aufzusetzen“, funktioniert nicht, warnte er. Das berge die Gefahr, Mitarbeitende zu reinen Bot-Koordinatoren statt zu strategischen Akteuren zu machen.
Unternehmen, die echten Mehrwert erzielen, schlagen einen anderen Weg ein. Sie nehmen sich die Workflows mit den größten Reibungsverlusten vor und gestalten diese so um, dass KI direkt im Workflow sitzt – und nicht einfach nur aufgesetzt wird.
Letztlich erfordert eine sinnvolle Skalierung auch umfassendere Erfolgsmaßstäbe. Führungskräfte messen nicht nur die eingesparte Zeit, sondern auch den Fortschritt bei Entscheidungsqualität, Kundenerlebnis und Mitarbeiter-Engagement. Wie Bua betonte, geht es um Aufwertung, nicht nur um Effizienz: Der Mensch soll administrative Aufgaben hinter sich lassen und stattdessen anspruchsvolle, wirkungsvolle Arbeit leisten.
Unternehmen, die KI tief in ihre Workflows integriert haben, verzeichnen doppelt so häufig spürbare Zeiteinsparungen.
Menschliche Aufsicht ist genau dort unverzichtbar, wo viel auf dem Spiel steht: bei Entscheidungen mit massiven Auswirkungen auf Personal, Finanzen, Risiken und die Marke. Das verstehen die Mitarbeitenden intuitiv.
Wenn die Angestellten den zugrundliegenden Systemen und Daten vertrauen, bestätigen 87 %, dass die KI ihr Vertrauen in Entscheidungen stärkt. 89 % der Fachleute für Abläufe und IT-Personal betonen, dass KI wertvoller ist, wenn sie auf einer vertrauenswürdigen operativen Basis aufbaut.
Gleichzeitig schmälern Hürden wie schlechte Datenqualität, unklare Vorgaben zur KI-Nutzung und fehlerhafte Ergebnisse den potenziellen Mehrwert. Deshalb brauchen Führungskräfte ein klares Framework, das regelt, welche Entscheidungen automatisiert werden dürfen und welche zwingend in Menschenhand bleiben müssen.
Allgemein fallen Entscheidungen in drei Kategorien:
In der Praxis heißt das: Risikoreiche Funktionen wie HR, Finanzen, Recht, Kundenservice und Marketing benötigen explizite Schutzmechanismen. So kann KI beispielsweise zwar Mitteilungen formulieren, diese aber nicht eigenständig versenden. Oder sie prüft Kandidaten für eine Stelle, darf sie jedoch nicht im Alleingang ablehnen. Im Bereich Finanzen kann die KI Auffälligkeiten bei Ausgaben melden oder verschiedene Szenarien prognostizieren. Doch Ausnahmen von Richtlinien oder hohe Kapitalallokationen müssen vom Menschen festgelegt werden.
Zudem ist eine konsequente Aufsicht über den gesamten Lebenszyklus von KI-Initiativen hinweg essenziell – nicht erst im Moment der eigentlichen Entscheidung. Fachleute für Datenschutz, Sicherheit und Compliance gehören von Anfang an mit an den Tisch – nicht erst am Ende. Sie müssen Teil jener Teams sein, die die Performance kontinuierlich überwachen und bewerten.
So bleibt Governance im Zentrum der fortlaufenden KI-Optimierung. Gleichzeitig wird klar, wo KI sicher die Regie übernehmen kann und wo der Mensch zwingend das Sagen haben muss.
Viele Mitarbeitende fühlen sich durch die unkontrollierte Verbreitung von Tools überfordert. Selbst in Unternehmen, die KI bereits skalieren, empfinden 82 % der Mitarbeitenden die Navigation durch komplexe Prozesse und Systeme als echten Stressfaktor. Fast die Hälfte sah sich schon einmal gezwungen, Kernsysteme komplett zu umgehen.
Die passenden KI-Lösungen für Ihr Unternehmen verringern diese Reibungsverluste, anstatt sie noch zu vergrößern. Sie meistern drei Dinge besonders gut:
Wie Bua anmerkte, sollten sich Vorstände nicht nur fragen: „Wie erzielen wir durch KI noch mehr Effizienz?“ Sie sollten sich vielmehr auch fragen: „Wenn Informationen kein knappes Gut mehr sind, wie müssen wir dann unser Unternehmen neu denken?“ Dieser Perspektivwechsel bringt Führungskräfte zu echten strategischen Entscheidungen auf Systemebene. Es geht darum, eine KI zu wählen, die einen einheitlichen, vertrauenswürdigen operativen Kern stärkt – anstatt Einzellösungen anzuhäufen, die zwar Eindruck machen, aber an der eigentlichen Arbeit nichts verändern.
Da KI immer tiefer in hochsensible Prozesse rund um HR und Finanzen vordringt, wächst bei Führungskräften die Sorge um Datensicherheit, rechtliche Vorgaben und mögliche Reputationsrisiken. Baut KI hingegen auf einer vertrauenswürdigen operativen Basis auf, steigt ihr Wert enorm. Eine starke Governance sichert dann nämlich die Integrität der Entscheidungen – und nicht nur deren Geschwindigkeit.
Datenschutz und Compliance wirklich skalierbar zu machen, beginnt mit der Frage: Wo ist die Governance überhaupt verankert? Fortschrittliche Unternehmen behandeln Recht, Sicherheit und Compliance nicht als lästigen finalen Checkpoint. Sie binden diese Aspekte in die allerersten Phasen des KI-Designs ein: von der Definition der Anwendungsfälle über die Wahl der Datenquellen bis hin zur Klärung der Frage, wo KI autonom handeln darf und wo sie lediglich Empfehlungen gibt.
Dank dieser frühen Einbindung können Teams Richtlinien, Genehmigungen und Audit-Anforderungen direkt im KI-System hinterlegen. So wird regelkonformes Verhalten zum automatischen Standard. Anschließend geht es vor allem darum, Schutzmechanismen in der Praxis auch wirklich benutzerfreundlich zu gestalten.
Teams außerhalb von Rechts- und Sicherheitsabteilungen benötigen klare, handfeste Richtlinien: Welche Daten dürfen für welchen Zweck genutzt werden? Welche Transparenz ist nötig, wenn eine KI Entscheidungen unterstützt? Und wie können Bedenken eskaliert werden, wenn etwas fragwürdig erscheint?
Diese Leitlinien sollten direkt in den Lösungen und Workflows sichtbar sein – beispielsweise durch gezielte Prompts, rollenbasierten Zugriff und klare Genehmigungsprozesse. So muss niemand bei jeder KI-Nutzung erst ein separates Regelwerk studieren.
Datenschutz und Compliance sind letztlich nur dann skalierbar, wenn sie von Anfang an als Design-Fundament dienen. Sie müssen prägen, wie die KI mit Kernsystemen, sensiblen Daten und den Menschen interagiert. Die zentrale Frage ändert sich: Es heißt nicht mehr „Wie hindern wir die KI daran, Regeln zu brechen?“, sondern „Wie gestalten wir die KI so, dass die Einhaltung der Regeln bereits fest integriert ist?“
Baut KI hingegen auf einer vertrauenswürdigen operativen Basis auf, steigt ihr Wert enorm. Eine starke Governance sichert dann nämlich die Integrität der Entscheidungen.
Die Führungskräfte auf der Elevate nahmen eine enorme Herausforderung von Bua mit nach Hause: „Vergessen Sie die Personalplanung und starten Sie mit der Ressourcenplanung.“
In einer KI-nativen Welt bedeutet das, sich konkret zu fragen:
Wie Ernst betonte, sind Führungskräfte aktuell „mental und intellektuell stärker gefordert denn je“. Doch genau diese Herausforderung bietet eine beispiellose Chance.
HR, Finanzen, IT und Führungskräfte haben die Chance, mit KI mehr zu erreichen als nur deren Einführung. Es geht darum, sich echte KI-Wettbewerbsvorteile zu sichern, indem Technologie in zentrale Workflows eingebettet wird, Mitarbeitende in neue, anspruchsvolle Rollen hineinwachsen und Vertrauen in jede einzelne Entscheidung integriert ist.
So gelingt der Sprung von der reinen KI-Nutzung zu einer ausgereiften KI. Führungskräfte, die sich diese Fragen schon heute stellen, erzielen langfristige geschäftliche Auswirkungen.
Studie
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