Wie die Einführung von KI mit agilen Prinzipien menschenzentriert und nachhaltig gelingt

Mit Katja Koch, Senior Manager People & Culture, MHP

Ein hoher Prozentsatz an KI-Initiativen in Unternehmen scheitert. Nicht an der Technologie, sondern daran, dass bei der Implementierung einer Lösung oft nur die technischen Aspekte betrachtet werden. KI ist aber kein IT-Projekt, das man “einfach installiert”. KI ist ein hochkomplexes Transformationsvorhaben. Rollen, Aufgaben und die Art der Zusammenarbeit verändern sich – dies erfordert eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Mitarbeitenden.

Das gilt besonders für Führungskräfte. Denn KI ist längst kein Tool mehr, sondern ein Akteur in Entscheidungsprozessen, Stichwort „KI-Agenten“. KI analysiert Sachverhalte und unterstützt Entscheidungen auf Basis von Daten. Heute trägt der Mensch noch die Verantwortung im Entscheidungsprozess, z. B. für die Priorisierung von Themen und die Qualitätskontrolle der KI-Ergebnisse (Human in the Loop). In Zukunft werden KI-Systeme immer mehr Aufgaben autonom erledigen. Führungskräfte müssen daher lernen, Verantwortung neu zu denken und zu delegieren. Oft bedeutet das weniger Kontrolle, mehr Vertrauen.

Damit eng verbunden ist die emotionale Dimension: Viele Mitarbeitende sorgen sich um ihre Zukunft und begegnen KI mit Unsicherheit. Deshalb müssen Unternehmen den Wandel transparent machen und Beteiligung ermöglichen – nicht nur für das Management, sondern für alle. Transformation gelingt nur, wenn Menschen verstehen, warum sie wichtig ist, was mit dem Einsatz von KI erreicht werden soll und wie sie selbst aktiv mitgestalten können.

Voraussetzungen, um die KI-Einführung zu meistern, sind:

● Klarheit darüber, welchen Business Value KI heben soll – andernfalls besteht die Gefahr eines KI-Use-Case-Dschungels ohne Wirkung.
● Eine Organisation mit ihren Strukturen, Prozessen und der Kultur, die für KI bereit sein muss – sonst besteht die Gefahr, dass KI-Lösungen nicht akzeptiert und genutzt werden.
● Agile Prinzipien, wie beispielsweise die regelmäßige Reflexion und Verbesserung von KI-Lösungen, die helfen, frühzeitig Feedback einzusammeln sowie internen und externen Kunden schnell nutzbare Ergebnisse zu liefern.
● Experimentierfreude, um klein zu starten und wirksam zu lernen, wie sich erste KI-Use-Cases hin zu einer nachhaltig verankerten KI-Nutzung entwickeln können.

Organisatorischen Reifegrad messen

Vor der Einführung von KI empfiehlt es sich, den organisatorischen Reifegrad zu messen, sprich zu erkennen, wo die Organisation aktuell steht. Viele Unternehmen wollen KI einsetzen, wissen aber nicht, ob ihre Strukturen, Prozesse oder Datenlandschaften überhaupt tragfähig genug und die Mitarbeitenden bereit dafür sind. Ein Reifegrad-Assessment schafft genau diese Klarheit: Es zeigt, welche Fähigkeiten schon da sind, welche fehlen und was realistisch überhaupt erreichbar ist. Erst wenn dieses Bild vorliegt, kann man die KI-Einführung so gestalten, dass sie nicht im Pilot stecken bleibt, sondern ihr Potenzial entfaltet.

Hier sind Führungskräfte besonders gefragt, empathisch und ergebnisorientiert zu handeln. Folgende Führungsrollen und -aufgaben gewinnen stark an Bedeutung: 

• Steuerung der Transformation in der Rolle des Change Managers, der Bewusstsein schafft, die Vision erklärt, Sorgen ernst nimmt und den Wandel aktiv begleitet
• Learning Leader, der vorlebt, ausprobiert und die eigene Haltung reflektiert
• Interaktionsgestalter, der die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI orchestriert, KI-Strategien entwickelt und Strukturen neu gestaltet
• Mutmacher, der kreatives Denken vorlebt, aktuelle Geschäftsmodelle hinterfragt und Neues ausprobiert
• Mitarbeiterentwickler, sowohl für Menschen als auch KI-Agenten, der KI-Ergebnisse beurteilt und die Entscheidungsqualität hochhält

Ein weiterer Trend ist, dass sich Teams stärker um Produkte, Lösungen oder Kundengruppen organisieren müssen. Dadurch verändert sich, wie Erfolg gemessen wird: am Outcome, nicht an der Kopfzahl der eigenen Abteilung.

Genau diese Aspekte bleiben bei Unternehmen häufig auf der Strecke. Sie nehmen sich zu wenig Zeit, um Know-how aufzubauen, für die konkrete Nutzung von KI im Arbeitsalltag sowie um strukturelle Voraussetzungen zu schaffen.

Die passenden Unternehmensstrukturen

Wer den organisatorischen Reifegrad kennt, kann passende Unternehmensstrukturen aufbauen. Im Idealfall umfassen sie: einen reibungslosen Datenaustausch, funktionsübergreifend arbeitende Teams und eine starke KI-Governance, die klare Leitplanken setzt und potenzielle Risiken bewertet.

Derzeit zeichnet sich eine stärkere Verzahnung von HR und IT ab. In einigen Unternehmen werden beide Bereiche bereits unter einer gemeinsamen Führung gebündelt. Das kann bei der Einführung von KI von Vorteil sein, denn technologische Entscheidungen lassen sich so frühzeitig mit der Frage verknüpfen, welche Rollen und Kompetenzen künftig benötigt werden.

Damit rückt zugleich die Frage nach einer klaren Enablement-Strategie in den Fokus. Sie definiert, welche Kompetenzen für welche Rollen erforderlich sind und wie Mitarbeitende und Führungskräfte für den Umgang mit KI qualifiziert werden. Weiterbildung allein reicht dabei nicht aus. Ebenso wichtig ist ein Umfeld, in dem kontinuierliches Lernen und Experimentieren selbstverständlich sind. Bewährt haben sich etwa „Communities of Practice“, in denen Mitarbeitende Erfahrungen austauschen und voneinander lernen.

In der Regel schaffen es viele Organisationen und ihre Mitarbeitenden nicht, sich schnell genug an die rasante technologische Entwicklung anzupassen. Doch „Speed“ ist der entscheidende Wettbewerbsvorteil. Wer zu langsam ist, verliert den Anschluss. Geschwindigkeit ist vor allem von Führungskräften beim Treffen von Entscheidungen gefordert. Das bedeutet nicht, dass alle noch schneller arbeiten müssen. Vielmehr kommt Speed vor allem durch „Empowerment“. Grundvoraussetzung für Empowerment ist eine förderliche Haltung der Führungskräfte. Sie müssen Mitarbeiter befähigen, Verantwortung zu übernehmen, für Rollenklarheit sorgen und selbst bereit sein, nicht jede Entscheidung selbst zu treffen.

Auch Führungskräfte empowern

Führungskräfte müssen nicht nur die Transformation steuern, sondern auch selbst befähigt werden, ihren Rollenwechsel aktiv zu gestalten. Dabei geht es um Aspekte wie Vertrauen, psychologische Sicherheit, aber auch klassische Führungskräfteentwicklung im Sinne von Führungskompetenzen. Dazu gehört in erster Linie: Systemisches Denken, Gestaltung von Mensch-Maschine-Kollaborationen, Grundlagenverständnis zu KI, Daten und Plattformarchitekturen sowie Verständnis für Governance, Ethik und Regulierung (z. B. EU AI Act).

Gleichzeitig ist wichtig, mit der Verantwortung, die auf den Schultern der Führungskräfte lastet, umzugehen. Bei all der Komplexität und Unsicherheit, die eine solche Transformation mit sich bringt, hilft es mehr denn je innezuhalten, zu reflektieren und sich selbst zu hinterfragen: Was sind meine eigenen Bedürfnisse und meine bevorzugten Verhaltensweisen? Werden sie durch KI-gestärkt oder fühle ich mich als Führungskraft selbst bedroht von dem Neuen und nehme ich vielleicht sogar unbewusst eine Blockadehaltung ein?

Agiles Arbeiten erleichtert KI-Einführung

Unternehmen, die agil arbeiten, tun sich der Erfahrung nach leichter mit der Einführung von KI. Denn sie kennen genau diese Art von Komplexität aus der agilen Welt nur zu gut und bringen bereits das richtige Mindset mit. Wer agil arbeitet, denkt nicht in starren Prozessen, sondern in Lösungen, die sich anpassen dürfen. Agil arbeitende Teams denken oft ganzheitlicher und systemischer, sind mutiger und experimentierfreudiger, gehen iterativer und strukturierter vor. Sie sehen nicht nur Tools, sondern das große Ganze. Genau diese offene, lernorientierte Haltung erleichtert den Umgang mit KI. Um KI-Vorhaben klar mit den strategischen Unternehmenszielen zu verbinden, eignet sich das agile Framework OKR als wirksames Instrument. Und auch beim Thema Führung können agile Prinzipien und Praktiken, wie „Take an Economic View“ oder „Systemisches Denken“ aus dem Scaled Agile Framework (SAFe), helfen.

Mehr im Podcast: https://open.spotify.com/episode/3pAPtbfjTOcnkCk8zK4szp