ARBEIT
NEU DENKEN.

Wer über längere Zeit intensiv mit künstlicher Intelligenz arbeitet, verändert seine Arbeitsweise.

Nicht unbedingt als Mensch. Aber in der Art, wie Informationen beschafft, Probleme eingeordnet und Entscheidungen vorbereitet werden.

Ich merke das an mir selbst. Und ich merke es an den Reaktionen anderer.

Menschen, die täglich mit KI arbeiten, wirken auf ihr Umfeld manchmal schwer verständlich, vielleicht sogar sprunghaft oder ungeduldig. Sie gelangen in kurzer Zeit zu Einschätzungen, für die andere deutlich länger brauchen würden. Von außen kann das irritierend wirken.

Ich glaube, dass genau hier ein Missverständnis entsteht, das viele gute Projekte ausbremst.

Wie sich die Arbeit verändert

Intensive Nutzung von KI schafft neue Möglichkeiten, Informationen einzuordnen und eigene Ideen schneller weiterzuentwickeln.

Hintergrundrecherchen laufen parallel zur eigentlichen Arbeit. Fachtexte, Videos, Dokumente und unterschiedliche Positionen können in kurzer Zeit gesichtet und miteinander verglichen werden.

Ein einfaches Beispiel:

Zehn Fachvideos zu einem Thema würden früher mehrere Stunden beanspruchen. Heute können sie zunächst automatisch ausgewertet, zusammengefasst und thematisch eingeordnet werden. Danach entscheide ich selbst, welche davon es wert sind, vollständig angesehen zu werden.

Ähnlich ist es mit Dokumenten.

Ein Foto mit der Handykamera genügt, um eine Angabe, ein Etikett oder eine Tabelle prüfen zu lassen. Ein PDF mit hundert oder mehr Seiten kann in kurzer Zeit strukturiert, zusammengefasst und nach relevanten Aussagen durchsucht werden.

Das ersetzt nicht das gründliche Lesen dort, wo es darauf ankommt.

Aber es hilft sehr schnell zu erkennen, wo es darauf ankommt.

KI-Agenten tragen Informationen zusammen, digitale Notizsysteme wachsen laufend mit, neue Veröffentlichungen können regelmäßig gesichtet und nur dann berücksichtigt werden, wenn sie für ein Projekt tatsächlich relevant sind.

Das Ergebnis ist nicht automatisch eine bessere Entscheidung.

Aber eine gut informierte Entscheidung kann heute in deutlich kürzerer Zeit vorbereitet werden.

Was sich dabei im Umgang mit anderen verändert

Diese neue Arbeitsweise hat eine Nebenwirkung.

Wer intensiv mit KI arbeitet, holt sich bei reinen Sach- und Recherchefragen möglicherweise seltener Unterstützung aus dem Kollegenkreis.

Nicht, weil die Erfahrung anderer Menschen weniger wert wäre.

Sondern weil viele Informationen bereits vorab recherchiert, verglichen und geprüft wurden.

Gerade deshalb muss man als KI-Anwender aufmerksam bleiben.

Denn beim Gegenüber kann schnell der Eindruck entstehen, die eigene Meinung oder Erfahrung sei nicht mehr gefragt.

Und dieser Eindruck kann Zusammenarbeit beschädigen.

Das ist besonders problematisch, weil die wichtigsten Informationen in einem Unternehmen oft gerade nicht in Dokumenten stehen.

Sie stecken in Erfahrung.

In Routinen.

In Kundenwissen.

In dem Wissen darüber, welche Abkürzungen funktionieren und welche scheinbar gute Lösung in der Praxis schon dreimal gescheitert ist.

Diese Form von Wissen lässt sich nicht einfach in wenigen Minuten recherchieren.

Und wenn die KI sich irrt?

Der naheliegende Einwand lautet: KI macht Fehler.

Das stimmt.

Und sie besitzt eine besondere Eigenschaft, die Vorsicht notwendig macht:

Eine falsche Antwort kann genauso überzeugend formuliert sein wie eine richtige.

Deshalb sollte man auch die Antwort einer KI zunächst als Arbeitshypothese betrachten.

Wichtige Aussagen müssen überprüfbar bleiben.

Quellen werden kontrolliert, unterschiedliche Modelle können miteinander verglichen und Widersprüche gezielt untersucht werden.

Gerade unterschiedliche Ergebnisse sind oft wertvoll.

Sie zeigen, an welcher Stelle genauer hingesehen werden muss.

Allerdings bedeutet die Übereinstimmung mehrerer KI-Systeme noch lange nicht automatisch, dass eine Aussage richtig ist. Mehrere Modelle können denselben Fehler übernehmen oder auf denselben problematischen Quellen beruhen.

Am Ende bleiben deshalb genau jene Dinge entscheidend, die auch ohne KI wichtig waren:

Skepsis.
Urteilsvermögen.
Erfahrung.
Und Verantwortung.

KI ersetzt das eigene Urteil nicht.
Sie kann ihm aber eine wesentlich breitere Grundlage geben.

Wenn zwei Welten aufeinandertreffen

Besonders deutlich wird der Unterschied in der Arbeitsweise, wenn ein Unternehmen externe KI-Kompetenz ins Haus holt.

Dann treffen oft innerhalb kürzester Zeit zwei Welten aufeinander.

Der externe Spezialist kann große Mengen an Informationen sehr schnell verarbeiten, unterschiedliche Lösungswege prüfen und innerhalb kurzer Zeit einen ersten Vorschlag entwickeln.

Menschen im Unternehmen erleben diesen Prozess oft ganz anders.

Sie beschäftigen sich möglicherweise seit Jahren mit dem Thema.

Dann kommt jemand von außen, arbeitet wenige Stunden daran und präsentiert bereits eine Lösung.

Die verständliche Reaktion kann sein:

Wie kann jemand das nach so kurzer Zeit beurteilen?

Der externe Experte denkt womöglich genau umgekehrt:

Warum wird über ein Problem seit Jahren diskutiert, wenn sich wesentliche Teile davon innerhalb weniger Stunden analysieren lassen?

Beide Sichtweisen sind nachvollziehbar.
Und beide sind unvollständig.

Der externe Spezialist bringt Geschwindigkeit, Methodik und eine breite Informationsbasis.

Die Menschen im Unternehmen bringen etwas, das keine KI innerhalb weniger Stunden erwerben kann: jahrelange Erfahrung mit genau diesem Betrieb.

Sie wissen, wie Prozesse tatsächlich funktionieren und nicht nur, wie sie dokumentiert sind. Sie kennen Kunden, Ausnahmen, frühere Entscheidungen und deren Folgen. Sie wissen, welche scheinbar einfache Änderung an drei anderen Stellen neue Probleme verursacht.

Ein externer Experte kann innerhalb weniger Stunden sehr viel Wissen sammeln. Zehn oder zwanzig Jahre gelebte Erfahrung in einem Unternehmen kann er nicht in derselben Zeit erwerben.

Gute Projekte brauchen deshalb beides: Beschleunigung und Erfahrung.

Unterschiedliche Geschwindigkeit ist nicht das eigentliche Problem

Schwierig wird es, wenn aus unterschiedlichem Tempo gegenseitige Geringschätzung entsteht.

Dem KI-Spezialisten erscheinen Abläufe im Unternehmen möglicherweise unnötig langsam und gewachsene Konventionen schwerfällig. Die Mitarbeiter erleben ihn vielleicht als jemanden, der vorschnell urteilt und die Realität ihres Unternehmens nicht versteht.

Dann reden beide Seiten zwar über dasselbe Projekt, aber nicht mehr wirklich miteinander.

Der Spezialist präsentiert Lösungen für Probleme, deren Hintergrund er noch nicht ausreichend verstanden hat. Die Organisation wiederum verteidigt Abläufe, deren ursprünglichen Zweck vielleicht niemand mehr genau erklären kann.

In diesem Moment geht wertvolle Zeit verloren.

Was hilft

Die Lösung liegt meiner Erfahrung nach nicht darin, dass jede Seite die Arbeitsweise der anderen bis ins Detail verstehen muss. Das wäre weder realistisch noch notwendig.

Wichtiger ist ein gemeinsames Verständnis darüber, welches Problem gelöst werden soll, welches Ergebnis erwartet wird und welche Grenzen gelten.

Eigentlich ist diese Situation nicht neu. Sie ähnelt dem Verhältnis zwischen einem Bauherrn und einem Zimmermeister:

Der Bauherr muss nicht verstehen, wie ein Dachstuhl im Detail abgebunden wird. Er muss wissen, welches Gebäude er braucht, welche Anforderungen gelten und woran er erkennt, dass das Ergebnis passt.

Beim Zimmermeister schaffen Meisterbrief, Normen, Erfahrung und Gewährleistung zusätzliches Vertrauen. Für KI-Spezialisten gibt es solche etablierten Vertrauensanker bislang nur eingeschränkt. Deshalb müssen sie Vertrauen auf anderem Weg schaffen:

Durch nachvollziehbare Annahmen. Durch überprüfbare Ergebnisse. Durch Transparenz bei Risiken. Und dadurch, dass sie Verantwortung für ihre Arbeit übernehmen.

Transparenz bedeutet nicht, dass jeder Beteiligte jeden technischen Schritt nachvollziehen muss. Transparenz bedeutet, dass Annahmen, Risiken und Ergebnisse überprüfbar bleiben.

Die Menschen im Unternehmen sind keine Bremse

Eine wichtige Rolle wird in solchen Projekten leicht unterschätzt.

Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Unternehmen sind nicht bloß Informationslieferanten für den externen Experten. Sie sind Wegbereiter. Sie öffnen Türen. Sie liefern Kontext. Sie erklären Zusammenhänge, die in keinem Prozesshandbuch stehen. Sie klären Zuständigkeiten. Und sie helfen dabei, Hindernisse zu erkennen, bevor aus einer technisch eleganten Lösung ein praktisches Problem wird.

Diese Rolle ist entscheidend. Denn eine schnelle Lösung, die an der Realität des Unternehmens vorbeigeht, ist keine gute Lösung.

Und auch der Experte hat eine Pflicht

Wer mit KI sehr schnell arbeitet, muss akzeptieren, dass Geschwindigkeit allein noch keine Qualität bedeutet.

Die Rolle des Experten ist deshalb nicht nur, schnell zu analysieren. Sie besteht auch darin, zuzuhören, bevor er beschleunigt. Er muss verstehen, warum bestimmte Abläufe entstanden sind. Er muss unterscheiden können zwischen sinnvoller Vorsicht und unnötiger Gewohnheit. Und er muss seine Ergebnisse so erklären, dass andere Menschen darauf vertrauen und damit weiterarbeiten können.

Ein guter Handwerker erklärt dem Bauherrn nicht jeden einzelnen Handgriff. Aber er kann erklären, warum das Dach hält. Genau diese Fähigkeit brauchen auch KI-Spezialisten.

Was ich Geschäftsführern rate

• 1. Problem und Erfolgsmaßstab klar definieren

  Wenn Sie externe KI-Kompetenz in Ihr Unternehmen holen, definieren Sie zunächst klar, welches Problem gelöst werden soll. Und legen Sie fest, woran Sie erkennen, dass das Projekt erfolgreich war. Das Ziel verbindet beide Welten – nicht die Methode.

• 2. Internen Wegbereiter benennen

  Benennen Sie im Unternehmen eine Person, die das Projekt aktiv unterstützt und genügend Rückhalt besitzt, um Informationen zu beschaffen, Türen zu öffnen und notwendige Entscheidungen herbeizuführen. Diese Rolle ist keine Nebenaufgabe, sondern häufig entscheidend für den Erfolg.

• 3. Nach Ergebnis und Nutzen bewerten

  Bewerten Sie nicht, ob eine Arbeitsweise vertraut wirkt. Bewerten Sie Ergebnis, Risiken, Nachvollziehbarkeit und Nutzen. Eine ungewohnte Arbeitsweise ist nicht automatisch eine schlechte Arbeitsweise.

• 4. Respekt für gewachsene Erfahrung einfordern

  Gleichzeitig sollten Sie vom externen Experten erwarten, dass er Ihre Organisation respektiert – auch dort, wo sie langsamer arbeitet als er. Denn langsamer bedeutet nicht schlechter, sondern häufig, dass mehr Erfahrung, Verantwortung oder Abhängigkeiten berücksichtigt werden müssen.

Zwei Geschwindigkeiten müssen kein Problem sein

Schon heute können zwischen Menschen, die KI intensiv einsetzen, und jenen, die mit klassischen Methoden arbeiten, erhebliche Unterschiede im Arbeitstempo entstehen.

Diese Unterschiede werden Unternehmen beschäftigen. Aber sie müssen nicht zwangsläufig zu Konflikten führen. Schwierig wird es erst dann, wenn Geschwindigkeit mit Überlegenheit verwechselt wird. Oder Erfahrung mit Rückständigkeit. Beides wäre ein Fehler.

Die entscheidende Fähigkeit der kommenden Jahre wird deshalb nicht nur darin bestehen, künstliche Intelligenz zu beherrschen. Sie wird darin bestehen, menschliche Erfahrung und maschinelle Beschleunigung so miteinander zu verbinden, dass daraus bessere Entscheidungen entstehen.

Denn schneller zu arbeiten ist noch kein Fortschritt. Schneller zur richtigen Lösung zu kommen schon.

Vor einigen Monaten ist ein etabliertes technisches Unternehmen mit einem klaren Anliegen an mich herangetreten.

Ein wichtiger Prozess lief seit Jahren ineffizient und verursachte laufend erheblichen Aufwand. Das Management hatte das erkannt. Die Beteiligten im Prozess selbst sahen darin hingegen kaum ein Problem.

Die Aufgabe war schnell verstanden, und man stellte mir die zwei üblichen Fragen:

Wie lange dauert eine Lösung?
Und was kostet sie?

Die Antworten fielen erfreulich aus. Die Umsetzung wäre in wenigen Tagen möglich gewesen, zu überschaubaren Kosten.

Das ist heute keine Übertreibung mehr. Moderne, KI-gestützte Softwareentwicklung verändert die Geschwindigkeit, mit der individuelle Anwendungen entstehen können. Was früher mehrere Wochen oder Monate beansprucht hätte, lässt sich bei klar abgegrenzten Aufgaben heute teilweise in wenigen Tagen umsetzen.

Doch genau hier begann das eigentliche Problem.

Was bei der Analyse sichtbar wurde

Wer einen Prozess automatisieren will, muss ihn zunächst im Detail verstehen.

Und genau dabei zeigte sich, wie viel unnötige Komplexität sich im Laufe der Jahre angesammelt hatte.

Rund um eigentlich einfache Tätigkeiten waren zahlreiche Mascherl und Hürden entstanden: Kontrollen, deren ursprünglicher Zweck niemand mehr genau erklären konnte, manuelle Arbeitsschritte, die längst automatisierbar gewesen wären, und Abstimmungsschleifen ohne erkennbaren Mehrwert.

Nichts davon war für sich genommen dramatisch.

Aber in Summe entstand daraus ein Prozess, der mehr Zeit, Aufmerksamkeit und Personal band, als eigentlich notwendig gewesen wäre.

Schnell war klar: Eine neue Anwendung hätte nicht nur einzelne Arbeitsschritte beschleunigt. Sie hätte Transparenz in einen zentralen Ablauf gebracht, der bis dahin nur für wenige Menschen vollständig durchschaubar war.

Das Projekt war also nicht nur eine technische Aufgabe. Es hätte gleichzeitig die Gelegenheit geboten, einen gewachsenen Prozess grundlegend zu vereinfachen.

Dann kamen die Regeln

Als die interne IT von dem Vorhaben erfuhr, war das kleine Projekt praktisch beendet, bevor es begonnen hatte.

Die Diskussion drehte sich plötzlich nicht mehr um den Nutzen, sondern um die verwendeten Werkzeuge.

Warum sollte nicht die bereits lizenzierte Low-Code-Plattform eingesetzt werden? Entsprach die geplante Lösung der internen IT-Philosophie? Welche Entwicklungsstandards mussten eingehalten werden?

Geplant war eine schlanke, eigenständig entwickelte Webanwendung mit klar definierten Schnittstellen zu den vorhandenen Standardsystemen.

Nichts Exotisches. Nichts Unkontrollierbares.

Trotzdem mussten selbst für eine vollständig isolierte Testdatenbank zunächst umfangreiche Konventionen geklärt werden, bevor auch nur eine einzige Tabelle angelegt werden durfte.

Um fair zu bleiben: Hinter solchen Fragen stehen berechtigte Anliegen.

Wer wartet eine Anwendung, wenn der externe Entwickler irgendwann nicht mehr verfügbar ist? Wie werden Berechtigungen geregelt? Wie sieht es mit Informationssicherheit, Datenschutz, Dokumentation und Nachvollziehbarkeit aus?

Das sind die richtigen Fragen.

Eine gute Lösung muss sie beantworten.

Das Problem sind daher nicht die Regeln.

Das Problem entsteht dann, wenn für ein kleines, klar abgegrenztes Experiment dieselben organisatorischen Hürden gelten wie für die Einführung eines geschäftskritischen ERP-Systems.

Ein isoliertes Projekt mit überschaubarem Risiko darf organisatorisch nicht genauso behandelt werden wie ein Kernsystem des Unternehmens.

Genau diese Unterscheidung fehlte.

Das Ergebnis

Die Lösung wäre in wenigen Tagen entstanden und wahrscheinlich ebenso schnell eingeführt gewesen.

Heute, fast ein Jahr später, gibt es sie noch immer nicht.

Der Prozess läuft weiter wie zuvor und verursacht Tag für Tag vermeidbaren Aufwand.

Niemand in dieser Geschichte hat böswillig gehandelt.

Jede einzelne Regel hatte vermutlich irgendwann einen guten Grund. Jede beteiligte Person konnte ihre Position sachlich begründen.

Und trotzdem führte die Summe vernünftiger Einzelentscheidungen zu einem schlechten Gesamtergebnis.

Das Bemerkenswerte daran ist etwas anderes:

Das Management hatte das Problem erkannt.
Es kannte die Kosten.
Es kannte eine mögliche Lösung.
Und trotzdem konnte es sich gegen die eigene Organisation nicht durchsetzen.

Es fehlte nicht an Wissen.
Es fehlte nicht an Geld.
Es fehlte nicht an Technologie.
Es fehlte an einer Entscheidung.

Früher war das teuer. Heute wird es gefährlich.

Vor einigen Jahren hätte man einen solchen Fall vielleicht vor allem als internes Effizienzproblem betrachtet.

Heute ist er eine Wettbewerbsfrage.

Lange konnten sich Unternehmen organisatorische Reibungsverluste leisten. Ineffiziente Prozesse, unnötige Abstimmungen und aufgeblähte Strukturen wurden letztlich über Preise, Margen oder zusätzliche Mitarbeiter finanziert.

Darauf sollte sich heute niemand mehr verlassen.

Denn die Geschwindigkeit technologischer Veränderung hat massiv zugenommen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Kunden zunehmend, Aufgaben selbst zu erledigen, für die sie bisher externe Dienstleister benötigt haben. Fachliche Unterstützung wird teilweise erst sehr viel später im Prozess benötigt.

Gleichzeitig entstehen neue Unternehmen, die mit kleineren Teams, weniger interner Komplexität und modernen Werkzeugen vergleichbare Leistungen wesentlich schneller anbieten können.

Das Entscheidende dabei ist:

Diese Unternehmen verfügen nicht zwingend über bessere Technologie.
Sie setzen vorhandene Technologie lediglich schneller ein.

Und genau darin liegt die Gefahr für etablierte Organisationen.

Dieselbe Technologie, die intern monatelang diskutiert wird, kann ein neuer Mitbewerber bereits produktiv einsetzen.

Langsamkeit war früher teuer. Heute kann sie existenzgefährdend werden.

Viele Unternehmen haben kein Technologieproblem

In Diskussionen über Digitalisierung entsteht häufig der Eindruck, Unternehmen müssten vor allem die richtige Technologie finden.

Die bessere Software.
Das bessere KI-Modell.
Die richtige Plattform.

Doch häufig liegt das eigentliche Problem ganz woanders.

Die Technologie ist längst verfügbar.
Das Wissen ist ebenfalls vorhanden.

Was fehlt, ist die organisatorische Fähigkeit, daraus schnell eine Entscheidung und anschließend eine funktionierende Lösung zu machen.

Und genau deshalb ist Digitalisierung letztlich eine Führungsaufgabe.

Was ich Geschäftsführern rate

• 1. Schaffen Sie eine schnelle Spur für kleine Vorhaben

  Schaffen Sie eine schnelle Spur für kleine, klar abgegrenzte Vorhaben. Definieren Sie dafür verbindliche Mindeststandards für Informationssicherheit, Datenschutz, Dokumentation und Wartbarkeit. Aber vermeiden Sie es, jedes kleine Experiment durch das vollständige Regelwerk eines Konzernsystems zu schicken. Risiko und Aufwand müssen zueinander passen.

• 2. Geben Sie Einwänden eine Frist

  Bedenken sind wertvoll, wenn sie frühzeitig kommen und zu besseren Lösungen führen. Sie werden problematisch, wenn sie Entscheidungen unbegrenzt verzögern. Nach Ablauf einer festgelegten Frist muss entschieden werden. Und zwar von jemandem, der dafür verantwortlich ist. Nicht vom Stillstand.

• 3. Machen Sie jemanden für die Problemlösung verantwortlich

  Machen Sie außerdem jemanden dafür verantwortlich, dass ein erkanntes Problem tatsächlich gelöst wird. Organisationen haben häufig sehr klar definierte Verantwortlichkeiten für Regeln, Standards, Compliance oder Freigaben. Wesentlich seltener gibt es jemanden, der dafür verantwortlich ist, dass ein Problem tatsächlich verschwindet. Beides ist wichtig. Aber nur eines davon verbessert am Ende den Prozess.

• 4. Hinterfragen Sie alte Gewohnheiten

  Fragen Sie sich regelmäßig, welche Abläufe in Ihrem Unternehmen nur deshalb noch existieren, weil sie immer schon so gemacht wurden.

Stillstand ist auch eine Entscheidung

Unternehmen scheitern nicht zwangsläufig daran, dass ihnen neue Technologien fehlen.

Sie können auch daran scheitern, dass ihre Organisation verhindert, vorhandene Möglichkeiten rechtzeitig zu nutzen.

Genau darin liegt eine der größten Herausforderungen der kommenden Jahre.

Die Werkzeuge sind vorhanden.
Das Wissen ebenfalls.

Was es braucht, sind Führungskräfte, die bereit sind, gewachsene Strukturen zu hinterfragen, unnötige Komplexität abzubauen und Entscheidungen zu treffen, bevor der Markt sie ihnen abnimmt.

Denn auch wenn niemand entscheidet, fällt eine Entscheidung.
Dann entscheidet der bestehende Prozess.
Die bestehende Organisation.
Der bestehende Aufwand.
Der bestehende Stillstand.

Die gute Nachricht ist: Solange ein Unternehmen selbst noch handeln kann, liegt diese Entscheidung bei seiner Führung.