Harte Realität: Unternehmen Investieren Unsummen in KI, die Erwartungen sind groß. Leider hören wir immer öfter, dass sich die Hoffnungen nicht erfüllen. Weil die Organisation, Führung und Menschen sich nicht weiterentwickeln dürfen. Wenn das passiert, wird aus dem Hoffnungsträger ein Sargnagel. Organisationen verlieren den größten Schatz, den sie haben: Menschliches Urteilsvermögen.
Diese Zerstörung beginnt leise, unbemerkt. Der Anfang ist rosig. Mit KI entstehen in rasanter Geschwindigkeit Datenanalysen und professionelle Präsentationen als Entscheidungsvorlage. „Klasse, wir sind jetzt viel effizienter!!“ Glänzende Fassade, die auf den ersten Blick beeindruckt. Auf den zweiten Blick schauen wir auf die Statik des Gebäudes und stellen erste Risse fest.
Und da sind wir wieder bei der Organisation, bei den Menschen: Wurde überhaupt das richtige Problem erkannt? Haben wir der KI die richtigen Fragen gestellt? Oder haben wir aus lauter Trägheit sofort um eine Lösung gebeten? Genau das hat eine aktuelle Studie der Boston Consulting Group↗ (BCG) untersucht.
Wenn Unternehmen das Denken verlernen
BCG hat 70 Topführungskräfte aus verschiedenen Branchen befragt. Die Hälfte beobachtet bereits, dass wichtige Fähigkeiten in ihren Unternehmen verloren gehen. Mehr als 60 Prozent erwarten, dass dieser Verlust innerhalb der kommenden drei bis fünf Jahre zu einer ernsthaften Gefahr wird.
Betroffen sind ausgerechnet die Fähigkeiten, von denen der langfristige Erfolg eines Unternehmens abhängt: Probleme richtig einordnen, Ursachen erkennen, Entscheidungen treffen, kreativ denken und Lösungen kritisch bewerten.
Fast 90 Prozent der Befragten sehen den Beginn der Abwärtsspirale in der unkritischen Übernahme von KI-Ergebnissen. Weil die Antwort plausibel klingt, wird sie nicht mehr gründlich geprüft. Weil die Analyse professionell aussieht, werden ihre Annahmen nicht mehr hinterfragt.
Kollektives De-Skilling
BCG nennt das „distributed de-skilling“: Nicht nur einzelne Menschen verlassen sich zunehmend auf die KI. Ganze Teams, Organisationen verlieren schleichend ihre Urteilskraft. Die Perspektiven werden ähnlicher, konstruktive Debatten seltener und die Verantwortung diffuser. Wenn eine Entscheidung schiefgeht, heißt es irgendwann: Die KI hat es vorgeschlagen. Eine fatale Entschuldigung mit tiefgreifenden Konsequenzen.
Der Output glänzt weiter, die innere Kompetenz bröckelt. Schauen wir uns das an einem Beispiel aus dem wahren Leben an.
Der perfekte Plan für das falsche Problem
In einem Unternehmensbereich ist die Fluktuation seit einiger Zeit auffällig hoch. Die HR-Abteilung will den Ursachen auf den Grund gehen. Es gibt Mitarbeiterbefragungen, Protokolle aus Feedbackgesprächen und Interviews mit Menschen, die gekündigt haben. Diese Daten werden von einer KI ausgewertet. Der Auftrag: Erkenne die wichtigsten Kündigungsgründe und entwickle geeignete Maßnahmen.
Kurze Zeit später liegt das Ergebnis vor: Die KI identifiziert zwei dominante Themen: hohe Arbeitsbelastung und fehlende Karriereperspektiven. Sie empfiehlt Gesundheits- und Resilienzprogramme, ein besseres Monitoring der Arbeitslast, Mentoringangebote und eine Überarbeitung des Talentmanagements. Der Vorschlag ist sauber strukturiert, nachvollziehbar begründet und bereit für die nächste Managementpräsentation. Vor Generativer KI hätte ein Projektteam dafür vermutlich Wochen gebraucht.
Wunderbar. Doch leider völlig am Thema vorbei. Mit den von der KI vorgeschlagenen Maßnahmen würde viel Geld ausgegeben für eine Lösung, die völlig am Problem vorbeigeht.
Die große Versuchung: Die KI sofort um eine Lösung bitten
Der erste Fehler, der direkt mit Arbeitsorganisation zu tun hat, war die Aufgabenstellung für die KI: „Erkenne die wichtigsten Kündigungsgründe und entwickle geeignete Maßnahmen.“ Das ist effizient, denn damit wurden Analyse, Diagnose und Lösung in einen einzigen Arbeitsschritt gepackt. Die wichtigste Phase wurde übersprungen: das Hinterfragen. Hinterfragen erfordert eigenes Denken. Genau der Punkt, an dem der Mensch den Unterschied macht.
Die KI findet häufig den Begriff „Arbeitsüberlastung“ und verbindet ihn mit der naheliegendsten Erklärung: zu viel Arbeit, zu wenig Zeit. Daraus folgen Resilienzprogramme und ein besseres Monitoring der Arbeitslast. Doch Arbeitsüberlastung kann auch durch unklare Aufgaben, wechselnde Prioritäten, endlose Abstimmungen oder fehlenden Entscheidungsspielraum entstehen. Ebenso offen ist die Bedeutung „fehlender Karriereperspektiven“: Gibt es tatsächlich keine Karrierewege oder erscheinen sie unattraktiv, weil kaum jemand unter den bestehenden Bedingungen führen möchte?
Eigenes Denken bedeutet, die erste plausible Erklärung nur als Hypothese zu behandeln.
Genau das muss der Mensch erkennen. Verstehen, welche versteckte Bedeutung ein Begriff haben kann und daraus weitere Fragen ableiten.
Die KI erhält deshalb eine Vergleichsaufgabe: Wie hoch ist die Fluktuation in anderen Bereichen mit vergleichbaren Arbeitszeiten? Das Ergebnis: Dort arbeiten die Menschen ähnlich viel, kündigen jedoch deutlich seltener. Die Arbeitszeit allein kann die hohe Fluktuation also nicht erklären.
Die entscheidende Information liegt manchmal in der Menschenkenntnis
An dieser Stelle sehen wir: Daten alleine reichen oft nicht aus. Wir müssen die Menschen dahinter kennen und verstehen. Wie agieren die jeweiligen Führungskräfte? Wie klar ist die Arbeit organisiert? Wie gut funktioniert die Zusammenarbeit? Wie ist der Führungsstil des Managements? Erst dieses Wissen zeigt den entscheidenden Unterschied: Die Belastung entsteht durch unklare Aufgaben und fehlenden Entscheidungsspielraum. Karrierewege sind vorhanden, erscheinen in diesem Umfeld jedoch wenig attraktiv.
Die KI hat die Auffälligkeit sichtbar gemacht. Um ihre Bedeutung zu verstehen, braucht es Vernetzungen, persönliche Beziehungen über das eigene Abteilungssilo hinaus.
Die neuen Führungsaufgaben: 5 konkrete Ansätze
BCG bezeichnet den kollektiven Verlust von Urteilskraft ausdrücklich als Problem des Systemdesigns. Entscheidend sind Arbeitsabläufe, Regeln, Anreize und Kultur. Damit fällt die Verantwortung direkt in den Aufgabenbereich von Führung.
Aus der BCG Studie lassen sich fünf Handlungsstränge ableiten:
- Die Reihenfolge der Arbeit gestalten: Menschen erfassen zunächst das Problem, prüfen Annahmen und entwickeln erste Hypothesen. Anschließend unterstützt KI bei Analyse und Vergleich.
- Verantwortung eindeutig zuordnen: KI liefert Vorschläge. Interpretation, Überprüfung und Entscheidung bleiben menschliche Aufgaben. Auch für das Ergebnis trägt weiterhin ein Mensch Verantwortung.
- Menschliche Verbindungen schützen: BCG warnt vor weniger Austausch, weniger Mentoring und weniger konstruktiver Debatte. Führung muss deshalb Vernetzung über Silos hinweg ermöglichen und unterschiedliche Perspektiven gezielt zusammenbringen.
- Urteilskraft sichtbar wertschätzen: Leistung zeigt sich künftig auch darin, wie ein Ergebnis entstanden ist. Kann jemand KI-Ausgaben hinterfragen, eigene Erkenntnisse entwickeln und Wissen mit anderen teilen?
- Denken bewusst trainieren: BCG empfiehlt strukturierte Debatten, KI-freie Problemlösungsphasen und eine nichtlineare Nutzung von KI. Dazu gehören Gegenargumente, alternative Erklärungen, gescheiterte Lösungen und die Frage: Was könnten wir übersehen haben?
Wie sieht das konkret aus?
Zurück zu unserem Beispiel: Die KI hatte den Weg mit dem geringsten Widerstand gefunden: die Beschäftigten entlasten. Ein Resilienzprogramm, ein besseres Monitoring der Arbeitslast, vielleicht noch eine Initiative für mehr Karrierechancen. Das hätte sich schnell beschließen lassen. HR bekäme ein neues Projekt, das Management könnte Aktivität zeigen und kein wichtiger Entscheidungsträger müsste das eigene Verhalten hinterfragen.
Die Fassade würde frisch gestrichen. Während im Inneren die tragende Struktur weiter bröckelt.
Die tatsächliche Lösung verlangt mehr. Menschen müssen miteinander sprechen, auch über unangenehme Fragen: Wie wird in diesem Bereich geführt? Wer darf entscheiden? Wo fehlt Vertrauen? Welche Führungskräfte tragen selbst zur Belastung bei?
KI kann diesen Prozess enorm bereichern. Sie kann Bereiche vergleichen, Widersprüche sichtbar machen, Aussagen aus verschiedenen Perspektiven auswerten und mehrere Erklärungen gegeneinanderstellen. Doch die Auseinandersetzung mit den Menschen, ihren Interessen und den bestehenden Machtverhältnissen bleibt eine Aufgabe für Menschen. Das Beispiel zeigt auch glasklar: Damit Mitarbeiter KI so nutzen, dass Wirkung entsteht, müssen sie mehr entscheiden dürfen. Eigenes Denken entsteht nur durch mehr Freiräume.
Fazit: Führung war noch nie so wichtig wie heute
Führung entscheidet, welchen Weg eine Organisation nimmt. Sie muss Freiräume für eigenes Denken schaffen, Entscheidungen an die Menschen übertragen, die nah am Problem arbeiten, Silos öffnen und Widerspruch ausdrücklich zulassen. Nur dann erweitert KI den Blick, stellt Hypothesen gegeneinander und trägt zur Lösung bei.
KI Schulungen sollten deshalb Beschäftigten nicht die scheinbar perfekten Promptstrategie beibringen. Damit wird im schlimmsten Fall nur die Fassade glänzender gemacht. Tragfähigkeit entsteht durch echte Problemlösungsstrategien mit KI: eine Situation verstehen, die richtigen Fragen entwickeln, unterschiedliche Perspektiven verbinden, Annahmen erschüttern und am Ende selbst entscheiden.
Das ist ein unbequemer Weg. An ihm führt leider kein anderer Weg vorbei. Für mich gilt trotzdem weiterhin:
