Als ich 2014 im Kino den Film Her sah — ein Callcenter-Agent verliebt sich in ein Betriebssystem —, war das Science-Fiction. Heute plaudern vierzig Prozent der jungen KI-Nutzer lieber mit der KI als mit ihren realen Freunden.1
Ich schaue fasziniert darauf, wie aus Utopien Wirklichkeit wird. Sorgen macht mir etwas anderes: die Art, in der viele Menschen in Führungspositionen mit dieser Transformation umgehen.
Vor Kurzem habe ich einen Vortrag vor 150 Personalmanagern gehalten und war betroffen von der Hilflosigkeit im Raum. „Haben wir überhaupt die nötige Rückendeckung durch unser Management, um die KI-Transformation zu gestalten?“, hieß es da. Oder: „Uns fehlt die Kompetenz, um ein wichtiger Faktor zu sein.“
Ich bin überzeugt: Die KI-Transformation ist weniger eine technische Herausforderung als eine menschliche. Im Kern geht es um die künftige Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI, weniger um Werkzeuge und Server. Künstliche Intelligenz kann hier gerade in Bereichen wie Onboarding oder Wissensmanagement von großem Nutzen sein: Eine Praxisstudie von Professor Danielle Li am MIT zeigt, dass sich die Produktivität gerade neuer Mitarbeitender im Kundenservice durch KI-Assistenten um bis zu vierzig Prozent erhöhen lässt.2
Und in den Chefetagen?
Dort erlebt man häufig Zaudern, endlose Diskussionen oder den klassisch deutschen „Super, lass uns Kosten sparen“-Reflex, während Unternehmen in China, Indien und den USA mit einer völlig anderen Sichtweise und hoher Geschwindigkeit ihren Vorsprung ausbauen.
Gemeinsam verstehen statt allein raten
Weil niemand diese Entwicklung allein überblickt, habe ich mit Unternehmern, Entscheidern und Fachleuten die Zukunftsallianz Mensch & KI gegründet.
Bei einem unserer Denktage haben wir ein Prä-Mortem gewagt: Was müsste man tun, um krachend zu scheitern? Die Antworten kamen schnell und erinnerten an Muster, die schon dafür gesorgt haben, dass Deutschland bei der Digitalisierung nicht zu den Spitzenreitern gehörte.
- Aktionismus und Innovationstheater, also publikumswirksame Auftritte und Formate ohne nachhaltige Implementierung.
- Die KI den Technikern überlassen, also KI als Technologie verstehen und nicht als Entwicklung, die das Denken und Handeln von Menschen radikal verändert.
- KI als reiner Cost Case: die typische „Strategie“ phantasieloser Manager. Man glaubt, man könnte kurzfristig Kosten einsparen, statt darüber nachzudenken, wie man nachhaltige Kompetenzen und Fähigkeiten zur Kundenbindung entwickelt.
- Oder abwarten und Schokolade essen, weil es schon nicht so schlimm wird.
An einem anderen Denktag hatten wir einen KI-Assistenten als Sparringspartner dabei. Als wir ihn am Ende fragten, was der Elefant im Raum sei — die eine Sache, die wir nicht angesprochen hatten, obwohl sie hochgradig relevant ist —, kam eine überraschende Antwort: Machtstrukturen.
Wer die KI-Transformation erfolgreich gestalten will, muss bereit sein, auch die eigene Macht transparent zu machen: Wie treffen wir Entscheidungen? Auf Basis welcher Daten? Welche Optionen haben wir wie bewertet?
Die KI-Transformation verlangt ein offenes, bescheidenes Führungsverständnis, das an der Sache und am Zweck ausgerichtet ist und bei dem persönliche Interessen im Hintergrund stehen.
Als wir unsere zwanzig Köpfe zusammengesteckt und Szenarien für die KI-Zukunft in Unternehmen entwickelt haben, sind daraus eine Dystopie und eine Vision entstanden, die uns motiviert hat.
Zwei Szenarien
Keines der beiden ist Schicksal, sondern die Folge von Entscheidungen. Prüfen Sie beim Lesen ehrlich, in welche Richtung Ihr Unternehmen gerade unterwegs ist.
Denkweise vor Technologie
Viele Unternehmenslenker glauben, sie müssten erst eine Strategie formulieren, die die Zukunft im Detail beschreibt. Das ist oft die eleganteste Ausrede, nicht anzufangen.
Was es braucht, ist ein Narrativ, das drei Fragen beantwortet.
Wo stehen wir gerade? Eine radikal ehrliche Bestandsaufnahme. Sie fragt nicht nur, welche Anwendungsfälle wir lösen wollen, sondern benennt die Schwachstellen: brüchige Abläufe, ungeordnete Daten, fehlende Kompetenz. Auch wenn es wehtut. Wer nur über Chancen spricht, baut das Zielbild auf Sand.
Was ist unser Zielbild? Welche Möglichkeiten eröffnet KI, ein zukunftsfähigeres Unternehmen zu werden? Diese Möglichkeiten gilt es in konkrete Anwendungsfälle zu übersetzen.
Was sind die nächsten Schritte? Welche Ergebnisse wollen wir, abgeleitet vom Zielbild, in den nächsten Monaten erreichen? Und wie organisieren wir uns so, dass es tatsächlich passiert?
Drei Erkenntnisse aus der Zukunftsallianz:
- Keine Denkverbote.
- Daten und Beziehungen sind das neue Gold — entscheidend ist das Daten-Farming, also das Trainieren der KI auf die eigenen Definitionen.
- Bleiben Sie unabhängig. Hören Sie auf unabhängige Fachleute, nicht auf jene, die Ihnen KI-Anwendungen verkaufen wollen. Man fragt ja auch nicht die Frösche, ob der Teich trockengelegt werden soll.
Skalierung kostet jetzt Geld
Etwas hat sich verschoben. Die Anbieter stellen ihre Preismodelle um, weg von der Pauschale, hin zur Abrechnung nach Token.
Skalierung ist also nicht mehr gratis. Die Kosten wachsen nicht mit der Zahl der Nutzer, sondern mit der Komplexität dessen, was sie tun: Ein Agent, der mehrere Schritte allein durchläuft, verbraucht ein Vielfaches einer einzelnen Anfrage.
Wie ernst das ist, zeigt ausgerechnet ein Unternehmen, das selbst KI verkauft. Einem Bericht des Handelsblatts zufolge plant SAP, den Token-Verbrauch der eigenen Mitarbeitenden zu budgetieren — gestaffelt von hundert Euro im Monat für die Breite bis zu fünftausend Euro für wenige Intensivnutzer.3
Unbegrenzter Zugang ohne Ziel verbrennt Budget, ein Verbot verhindert das Lernen. SAP löst es über Transparenz und Budgets statt über Verbote. Die Antwort liegt in der Priorisierung: Wer die wertvollsten Anwendungsfälle kennt, kann dort großzügig sein und anderswo sparsam.
Erfolg hat drei Buchstaben
Stellen Sie ein Team zusammen, das strategisches Denken, technologisches Urteilsvermögen, die Auswirkungen auf die Organisationsentwicklung und praktische Umsetzungskompetenz miteinander verbindet. Bringen Sie alle Schlüsselpersonen in einen Raum und leiten Sie von den Bedürfnissen des Marktes und Ihrer Kunden die wichtigsten strategischen Anwendungsfälle ab.
Das Wichtigste ist, sich gemeinsam auf den Weg zu machen.
Ein Mandant von mir hat so sein Unternehmen, eine Einkaufsplattform für den Maschinenbau, KI-nativ neu aufgebaut. Jetzt hat er beides: das bisherige Unternehmen für Einkäufer, die persönlichen Kontakt schätzen, und die KI-native Version für Kunden, die alles automatisiert erledigen wollen.
Wie wir als MLI bei der Beschleunigung einer zielgerichteten KI-Transformation unterstützen können, lesen Sie auf der Seite KI-Transformation.
Was dieser Text nicht leistet
Die beiden Szenarien sind zugespitzt. In der Praxis findet man Elemente von beiden im selben Haus, oft in benachbarten Bereichen. Der Nutzen liegt nicht darin, sich einem Szenario zuzuordnen, sondern darin, im Führungskreis zu streiten, welche Zeile gerade zutrifft.
1 Studie „KI-Nutzung im privaten Alltag 2026“ der deutschen Krankenkasse Pronova BKK; befragt wurden 3.485 repräsentativ ausgewählte Personen in Deutschland.
2 Vgl. Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond: Generative AI at Work, NBER Working Paper No. 31161, National Bureau of Economic Research, Cambridge (MA) 2023, S. 1 (Abstract) sowie Kapitel 4.
3 Handelsblatt, Bericht über die Budgetierung des Token-Verbrauchs bei SAP, 2026.