Gezielt statt aktionistisch: KI entfaltet Wirkung nur mit Klarheit

In KI-Projekten geht es nicht um Technik: Patrick Klingberg baut KI-Kompetenz in Unternehmen auf und begleitet die digitale Transformation. Er macht die Belegschaft, Führungskräfte und HR KI-ready. Doch was heißt das überhaupt? Er verrät, worauf es ankommt, wo Nachholbedarf besteht und wo die wesentlichen Herausforderungen liegen.

Starter, Amateur, Profi: Sie haben eine Methode entwickelt, mit der Unternehmen die KI-Bereitschaft ihrer Belegschaft besser einschätzen können. Wo stehen die Unternehmen, wenn Sie als Transformationsbegleiter gerufen werden? Weshalb raten Sie Organisationen, erst einmal zu schauen, ob sie überhaupt KI-ready sind?

Patrick: Viele Unternehmen haben mittlerweile erste Tools getestet, aber häufig fehlt die Strategie. „KI-ready“ bedeutet viel mehr, als nur Technik einzusetzen. Es geht um Kultur, Prozesse, Daten und Leadership. Der Reifegrad-Check soll dazu beitragen, dass eine echte Transformation gelingt, statt aktionistisch mal das eine, mal das andere Tool auszuprobieren – mit der Gefahr eines Wildwuchses. In einem strukturierten Prozess finden Organisationen heraus, wo sie ansetzen können. So sind sie in der Lage, interne Ressourcen gezielt zu nutzen. Teams beginnen, im KI-Kontext eine gemeinsame Sprache zu sprechen. Auf dieser Grundlage wird eine spätere Skalierung möglich.

Ohne Change Management keine erfolgreiche KI-Implementierung. Warum?

Patrick: Bei KI geht es in erster Linie um einen Kulturwandel. Häufig herrscht auf allen Ebenen große Verunsicherung. Change Management schafft einen Orientierungsrahmen, der den Mitarbeitenden Sicherheit bietet. Sie müssen aufgeklärt werden, was die Unternehmensführung mit KI erreichen will. Sonst entsteht ein Misstrauen, das Teams lähmt oder sogar Mitarbeitende vertreibt. Dabei sind anfängliche Widerstände normal, aber sie müssen moderiert werden. Ich habe gute Erfahrungen damit gemacht, wenn Unternehmen klein anfangen. Ein Pilot mit klaren Erfolgskriterien überzeugt mehr als ein lange geplantes Riesenprojekt, das dann doch auf halber Strecke versandet. In einem überschaubaren Projekt beginnen Mitarbeitende, sich mit der KI zu beschäftigen. Sie lernen dazu und das führt wiederum dazu, dass sie nachhaltig mit den Tools arbeiten.

Change Management bei der KI-Implementierung bedeutet auch, die Begeisterung an der einen oder anderen Stelle mit der Realität abzugleichen. Selbstverständlich ist KI kein Selbstzweck. Jedes Projekt braucht ein messbares oder zumindest überprüfbares Ziel. Die Beteiligten müssen ein Gefühl für die Qualität des Outputs der KI bekommen. Sie lernen zu versionieren, zu messen und rückzukoppeln. So schützen sich Unternehmen vor Prompt-Drift, einer zunehmenden Ungenauigkeit oder Inkonsistenz des Outputs trotz ähnlicher Prompts.

Bevor sie KI einsetzen, müssen Unternehmen klare Regeln für den Umgang mit den Ergebnissen formulieren. Rollback-Pläne definieren, was geschieht, wenn die KI zu problematischen Ergebnissen kommt. Denken Sie etwa im Recruiting an ein KI-basiertes Matching-Tool, das diskriminierende Vorschläge unterbreitet. Man muss sich vorher Gedanken darüber machen, wann der Algorithmus deaktiviert wird und die Kolleginnen und Kollegen wieder selbst entscheiden, welche Bewerbungen sie weiterverfolgen. Generell sollten Menschen in alle Entscheidungen eingebunden bleiben, um die Qualität zu sichern. Dafür hat sich in der IT das Konzept Human-in-the-loop (HITL) etabliert.

Technologie, Kultur, Prozesse: Der Einsatz von KI kann vieles im Unternehmen verändern. Wo sehen Sie die größten Effekte?

Patrick: Was die technologische Seite angeht, schwinden Berührungsängste. Die allermeisten setzen heute ChatGTP und andere Anwendungen in vielen alltäglichen Situationen ein. Das wirkt sich auf die Arbeit aus. Auch dort „fremdeln“ die Nutzerinnen und Nutzer weniger mit KI. Im Unternehmen verändert sich die Entscheidungskultur. Man verlässt sich weniger auf das Bauchgefühl als auf die Datenbasis. Prozesse werden automatisiert und personalisiert. Die größten Effekte sehe ich in Marketing, Vertrieb, HR und der Produktentwicklung.

Da werden wir hellhörig. Wie kann ein gut begleitetes KI-Projekt die Personalarbeit verbessern?

Patrick: Bei einem Mittelständler mit 600 Mitarbeitenden starteten wir mit einem 8-Wochen-Pilot in HR und Marketing. Wir haben klare Ziele definiert: Zeitersparnis bei Stellenausschreibungen, höhere Qualität bei der Kandidatenansprache und ein zuverlässiger Review-Prozess. So konnten wir die Bearbeitungszeit tatsächlich um 42 Prozent senken, und die Zufriedenheit im Team stieg messbar. Zum Erfolg trug entscheidend der begleitete Change-Prozess bei: Wir trafen uns zu einem wöchentlichen „Show & Tell“, um Fortschritte zu besprechen. Außerdem entwickelten wir feste Prompt-Guidelines und klare „Was darf KI, was nicht?“-Regeln.

Welche Stolpersteine und hausgemachten Probleme begegnen Ihnen im Berateralltag?

Patrick: Ich erlebe zum Beispiel, dass Führungskräfte auf C-Level nur vage Ideen und keine klar formulierten Ziele haben. Eine weitere große Herausforderung ist das weit verbreitete Silodenken: Produktion, IT, Fachbereiche und Compliance sprechen nicht miteinander. Alle kochen ihr eigenes Süppchen ohne gemeinsame Perspektive. Sie setzen eigene Tools ein, weil keine Standards definiert sind. Werden übergreifende Projekte aufgesetzt, tauschen sich die Bereiche kaum miteinander aus. Statt gemeinsam Verantwortung zu übernehmen, wird diese hin- und hergeschoben. Darüber hinaus begegnet mir im Berateralltag einerseits Angst vor Kontrollverlust, aber ich sehe auch unrealistische Erwartungen an „magische KI-Lösungen“.

Entstehen mit KI neue Rollen in Unternehmen? Wenn ja: welche?

Patrick: Grundlegend für jede nachhaltige KI-Integration sind „Hybridfunktionen“ zwischen Mensch und Maschine. Um diese auszufüllen, kommt es primär auf Fachwissen und Kommunikationsfähigkeiten an. KI-Produktverantwortliche koordinieren, wie KI in digitale Abläufe und Anwendungen eingebunden wird. In dieser Rolle sind sie auch dafür verantwortlich, dass Anwendungen geprüft werden. Sie sind Ansprechpartner der Fachabteilungen. Es muss auch Mitarbeitende geben, die für KI-Ethik zuständig sind. Sie beurteilen die Fairness von KI-gestützten Entscheidungen, prüfen, ob die gesamte Belegschaft die Prozesse nachvollziehen kann, und behalten die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Systemen im Blick.

Spezialistinnen und Spezialisten für KI-generierte Inhalte übernehmen ebenfalls eine wichtige Funktion. Sie entwickeln diese, prüfen, ob sie für die jeweilige Zielgruppe ansprechend und relevant sind, und achten auf sprachliche Konsistenz. Eine weitere neue Rolle: Trainerinnen und Trainer für Datenkompetenz. Sie machen die Kolleginnen und Kollegen fit im Umgang mit Daten und schulen sie darin, KI-Ergebnisse richtig einzuschätzen. Ich empfehle, auf Teamebene KI-Veränderungsbegleiter zu benennen. Sie übersetzen Technik in eine Sprache, die alle verstehen, und begleiten den Kulturwandel. Schließlich braucht es noch Betriebsverantwortliche für generative KI. Sie betreuen die Systeme im Alltag, übernehmen die Qualitätskontrolle und sorgen dafür, dass die Anwendungen sicher sind.

Können Sie das an einem Beispiel veranschaulichen?

Patrick: Ja, gerne. In einem E-Commerce-Team haben wir drei Rollen eingeführt:

1. Der KI-Product-Owner entscheidet, welche Use Cases in das KI-Projekt aufgenommen werden, und sichert die Qualität.

2. Der Betriebsverantwortliche für generierende KI sorgt dafür, dass sie sicher, regelkonform und verantwortungsvoll genutzt wird.

3. Die Daten-Trainerin schult Teams und pflegt die Prompt- und Wissensbibliotheken.

Mit diesen klar zugeschnittenen Rollen war das Team nach 12 Wochen in der Lage, Inhalte 35 Prozent schneller zu produzieren. Gleichzeitig musste weniger nachgearbeitet werden, und wir konnten nachweisen, dass die Marke konsistenter wahrgenommen wurde. IT, HR und Marketing zogen an einem Strang und arbeiteten ergebnisorientiert zusammen.

Maschinen können heute schon schlaue Vorschläge machen. Menschen entscheiden. Welche neuen Fähigkeiten brauchen Führungskräfte, um KI produktiv zu nutzen und Anwendungen vielleicht sogar weiterzuentwickeln?

Patrick: Sie müssen sich Fähigkeiten im Prompten aneignen, also dazu in der Lage sein, Maschinen so kluge Fragen zu stellen, dass ihnen die Antworten weiterhelfen. Dann müssen sie bewerten können, ob das Ergebnis wirklich etwas taugt. Außerdem dürfen sie sich von KI nicht verrückt machen lassen: In Phasen der Transformation kommt es auf Entscheidungsstärke an. Wer eine klare Linie hat und weiß, weshalb das Unternehmen an welcher Stelle KI einsetzt, kann auch skeptische Mitarbeitende gut einfangen. Unabhängig von KI müssen Führungskräfte heute offen sein für kontinuierliches Lernen. Sie sollten nicht nur selbst am Ball bleiben, sondern dem gesamten Team die Möglichkeit geben, sich ständig weiterzuentwickeln.

Ich mache Menschen Lust auf KI, versuche ihre Neugier zu wecken und baue so Ängste ab. Niemand muss perfekt sein. Sind wir alle nicht. Vielmehr bringe ich die Teilnehmenden dazu, Dinge auszuprobieren und immer weiter zu verbessern. Ich bestärke auch darin, Widersprüche, Mehrdeutigkeiten und Unsicherheit auszuhalten. Die Herausforderungen sowie die technologischen Antworten darauf sind viel zu komplex, um auf einfache Lösungen heruntergebrochen zu werden. Vielmehr müssen wir uns manchmal eingestehen, dass wir nicht wissen, welcher Weg der beste ist. Wir müssen manches einfach ausprobieren – ohne Masterplan. Außerdem plädiere ich in jedem Projekt dafür, wenn möglich, Daten sprechen zu lassen. Wenn die Daten eine andere Entscheidung nahelegen als die Chefin oder der Teamleiter, haben meist die Daten Recht.

Woran erkennen Sie, dass ein Unternehmen KI-ready ist und den Nutzen entsprechender Technologien voll ausschöpfen kann?

Patrick: Unternehmen, die KI-ready sind, haben eine klare Vision und eine Roadmap entworfen, wie sie ihre Ziele erreichen. Sie setzen bei der vorhandenen Belegschaft an und befähigen sie, statt Mitarbeitende zu ersetzen. KI-Tools sehen solche Unternehmen als festen Bestandteil der Arbeit. Sie halten ihre Mitarbeitenden an, KI-gestützte Methoden in ihren Arbeitsalltag einzubeziehen. Organisationen, die KI-ready sind, arbeiten teamübergreifend zusammen. Sie lassen sich weniger von der Frage leiten, ob sie etwas „dürfen“, sondern eher, wie sich eine Anwendung verantwortungsvoll umsetzen lässt.

Beispielsweise begleitete ich einen mittelgroßen Retailer dabei, eine KI für Erstantworten im Kundenservice einzuführen. Um alle damit verbundenen ethischen Fragen zu klären, stiegen wir mit einer 10-wöchigen Pilotphase ein. Es entstand eine Checkliste, die alle Aspekte des Datenschutzes, zu Biases-Risiken und zur Transparenz des Prozesses enthält. Gemäß HITL wurden eine Woche lang alle KI-Antworten von Expertinnen und Experten freigegeben. Wir haben ein Opt-out integriert sowie einen gut sichtbaren Hinweis „Antwort mit KI-Unterstützung“.

Über ein Monitoring-Dashboard kann das Team Eskalationsraten, den Customer Satisfaction Score (CSAT) und fehlerhafte Antworten überblicken. Ein Rollback-Plan und monatliche Audit-Reports an Compliance runden das „Ethikpaket“ ab. Nach 3 Monaten im Live-Betrieb sank die Erstantwortzeit um 60 Prozent. Der CSAT pendelte sich auf 4,3 bis 4,5 von 5 ein, während die Eskalationsrate unverändert blieb. Die Ergebnisse motivierten die Verantwortlichen, den KI-Einsatz schrittweise zu skalieren. Mein Fazit: Vieles ist mit KI möglich, wenn sich die Beteiligten vorher im Klaren darüber sind, was sie wollen und wie sie Risiken adressieren. Change Management rechnet sich nicht nur, sondern bleibt erfolgsentscheidend.

KI-ready mit Change Management – Tipps für die HR-Praxis

Kein Gamechanger ohne Regeln: Motivieren Sie Führungskräfte und Mitarbeitende, vor der KI-Einführung den Rahmen abzustecken: Entwickeln Sie Rollback-Pläne und definieren Sie, wann diese greifen. Stellen Sie sicher, dass die KI niemals sich selbst überlassen ist, indem Kolleginnen und Kollegen in die Entscheidungen eingebunden bleiben (HITL).

• Von „man“ zur Rolle mit Verantwortung: Weisen Sie alle Aufgaben, die mit KI einhergehen, einzelnen Personen zu. So ist garantiert, dass jemand die Verantwortung für KI-Ethik und Compliance, Trainings usw. übernimmt. Außerdem verteilen Sie die KI-Kompetenz auf mehrere Schultern und gewinnen Multiplikatorinnen und Multiplikatoren für Ihr Change-Projekt.