Stellen Sie sich vor, der nächste Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen ist keine Person – sondern eine Künstliche Intelligenz. Und Sie müssen sie führen. Klingt futuristisch? Es ist schon heute Realität, auch im Mittelstand. Viele Unternehmen sprechen über die neuesten KI-Tools und über ihre Leistungsfähigkeit. Dabei verändert KI etwas viel Grundsätzlicheres: unsere Rollen. Mit jedem leistungsfähigeren KI-Modell werden wir weniger zu Software-Anwendern und mehr zu Führungskräften unserer KI-Systeme. Gleichzeitig führen die KI-Systeme in zunehmendem Maße auch uns. Diese wechselseitige Mensch-Maschine-Führung bezeichnen wir als AI Co Leadership.
AI-Co-Leadership umfasst die Fähigkeit, generative KI zuführen, klar zu kommunizieren, kritisch zu prüfen, von ihr zu lernen und sichauch selbst führen zu lassen.Klassische Software ist nur ein Werkzeug für eineabgegrenzte Aufgabe – wie ein Stift, der sich nicht von selbst bewegt.
Generative KI hingegen liefert neue Erkenntnisse, gibt Struktur, interpretiert,schlägt vor, entscheidet und priorisiert– und erfordert damit Führung undEntscheidungen.Und genau das ist die neue Realität:
Wer KI führen kann, entwickelt AI-Co-Leadership-Kompetenz.
Wer KI nur bedient, entwickelt reine Softwarekompetenz.AI Co Leadership ist die Schlüsselfähigkeit in Unternehmen,die digitale Transformation wirklich verstehen.
Das volle Potenzial der Künstlichen Intelligenz lässt sichnur ausschöpfen, wenn Führung als Wechselwirkung verstanden wird – nicht alsEinbahnstraße.
Das gilt nicht nur für Mensch-Mensch-Teams, sondern auch fürMensch-Maschine-Teams.Die zunehmende Leistungsfähigkeit von KI-Systemen führt aufden ersten Blick zu einem Paradox: Die KI kann sich selbst immer besser führen.Sie hat aber gleichzeitig ein Maß an Eigenständigkeit erreicht, dass sie vonden Nutzern geführt werden muss. Führung war lange Chefsache – im KI-Zeitalter wird sie inForm von AI-Co-Leadership für jeden Alltag. Denn jeder, der mit KI arbeitet,übernimmt gleichzeitig für sie Führungsverantwortung: Entscheidungen treffen,delegieren, prüfen, lernen. AI-Co-Leadership bedeutet, dass Führungsfähigkeitzu einer Grundkompetenz werden muss.
• Welches Ziel wird verfolgt – und wie wird die Aufgabeunterteilt?
• Wer ist der passendste Delegationsempfänger – Salesforce-AI mit den besserenDaten oder ChatGPT mit dem besseren Modell?
• Wie wird die Delegation formuliert?
• Wer entscheidet?
• Wie werden die Ergebnisse überprüft?Gute Führung heißt also künftig nicht, alles selbst zuentscheiden – sondern die richtigen Fragen zu stellen, im richtigen Maße zudelegieren und Lernen als ständigen Dialog zu begreifen. In dieserWechselwirkung wird AI Co Leadership zur gemeinsamen Aufgabe von Mensch undMaschine.
KI-Führung umfasst nicht nur die aufgabenbezogeneKommunikation bzw. Delegation. Es findet auch ein Austausch über dieZusammenarbeit statt: Wenn die KI beispielsweise zu ausführlich antwortet(„sehr gute Frage“…), lässt sich das Feedback anpassen – etwa durch die Bitteum kürzere Antworten. Dokumentiert wird das nicht in einem Zielerreichungsbogen,sondern bei ChatGPT in der Erinnerungsfunktion des Chats oder bei Grok in einervoreingestellten Rolle.
Nach solchen Gesprächen liefert die Künstliche Intelligenz präzisere Ergebnisse– ähnlich wie ein gut eingearbeitetes Teammitglied.Neue Modelle werden regelmäßig getestet, z.B. mitProbearbeiten in Freemium-Modellen. Die Konsequenzen sind gelegentliche Abonnement-Kündigungen,wenn die Ergebnisse nicht überzeugen oder eine bessere Lösung verfügbar ist.
Das Ergebnis: Das eigene KI-Team wird kontinuierlich stärker – durch praktischeAnwendung und laufende Anpassung.
Der technische Fortschritt erlaubt den verschiedenen KIs,immer mehr und immer komplexere Aufgaben zu übernehmen: Einfache Zuarbeit: Früher wurden Prompts geschrieben, die die KI umsetzte, und anschließend erfolgte die menschliche Kontrolle. KI schreibt Prompts für KI: Heute erstellt ChatGPT detailliertere Prompts für sich selbst oder für eine nachgelagerte Bilderstellungs-KI. KI übernimmt abgegrenzte Führungsaufgaben: In Logistik oder Marketing geben KI-Agenten heute bereits Dienstpläne, Routen oder Webseiteninhalte vor. KI kontrolliert KI: Mittlerweile wird auch die Ergebnisprüfung an eine zweite KI-Anwendung delegiert. Ein zweites Modell – etwa Grok – prüft die Resultate (z. B. von ChatGPT), verbessert sie oder widerspricht. Inzwischen prüfen sich verschiedene LLM-Agenten gegenseitig, bis sie gemeinsam eine Lösung vorschlagen. So entsteht echte Kooperation zwischen Modellen – nicht bloß Reaktion auf Befehle. In solchen Agententeams übernehmen KIs wie in einem menschlichen Team verschiedene Rollen.
Momentan fehlt den KI-Systemen die Fähigkeit, echte Ziele zusetzen.
Sie fokussieren auf operative Details statt auf strategische Perspektiven.Am Beispiel Google SEO-Optimierung schlägt die KI technischeMaßnahmen zur Webseitenoptimierung vor. Ein Blick aus der strategischenPerspektive erfolgt noch nicht: Sollte die Google Suchmaschinenoptimierung imLLM-Zeitalter grundsätzlich neu gedacht werden?
Heutige generative KI folgt also den Vorgaben der Nutzer und optimiertinnerhalb gegebener Ziele, anstatt diese Ziele infrage zu stellen. KI fehlt(noch) das, was man als antizipative Führung bezeichnen könnte – das proaktiveSetzen einer Vision.
Hier fehlt bislang AI-Co-Leadership auf Seiten der KI – aber das wird sichändern.
Bei genauer Betrachtung wird deutlich: Zukünftig werden alleMitarbeitenden Fähigkeiten im AI-Co-Leadership benötigen. Das ist eine neue, wechselseitigeForm von Führung zwischen Mensch und Maschine. Nur wer führen kann, versteht,was wann und warum an welche KI delegiert wird. Wo Kontrolle sinnvoll ist. Undwo die Führung an die KI übergeben werden sollte. Insbesondere lassen sichfolgende Vorteile belegen: Schnellere Entscheidungsprozesse: KI kann riesige Datenmengen in Sekundenschnelle analysieren und Handlungsempfehlungen ableiten. Das allein macht Unternehmen jedoch nicht automatisch schneller oder besser – entscheidend ist, wie Menschen diese Ergebnisse verstehen, bewerten und in Entscheidungen übersetzen. Eine Harvard/Wharton/MIT-Studie mit Teams der Boston Consulting Group zeigte, dass Berater, die GPT-4 gezielt in ihre Arbeit integrierten, ihre Leistungsfähigkeit um 40 % steigern konnten (Quelle: Daniweb.com). Der Produktivitätsgewinn entstand also nicht durch die KI selbst, sondern durch die Fähigkeit, mit ihr richtig zu interagieren, Prompts zu gestalten und Ergebnisse sinnvoll zu nutzen. Genau hier setzt AI-Co-Leadership an: Es befähigt Mitarbeitende, KI-gestützte Analysen strategisch einzusetzen – also zu wissen, wann und wie man KI in den Entscheidungsprozess einbindet, und wo menschliches Urteilsvermögen weiterhin unverzichtbar bleibt. Nur so entsteht echte Beschleunigung bei gleichzeitig hoher Entscheidungsqualität. Bessere Ressourcennutzung: AI-Co-Leadership sorgt für eine klare Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine. Routineaufgaben lassen sich automatisieren, während Mitarbeiter ihre Zeit auf strategische und kreative Tätigkeiten verwenden können. Dies steigert nachweislich die Produktivität: So berichten Mitarbeiter, die KI-Tools einsetzen, durchschnittlich 40 % Produktivitätszuwachs in ihrer Arbeit (Upwork Research Reveals New Insights Into the AI-Human Work Dynamic | Upwork Inc.). Gleichzeitig erhöht die Automatisierung monotoner Aufgaben die Zufriedenheit der Mitarbeitenden, weil sie sich auf sinnstiftendere Projekte konzentrieren können. Führungskräfte verbringen heute laut Studien über die Hälfte ihrer Zeit mit administrativen Aufgaben und nur ~10 % mit Strategie und Innovation quantumworkplace.com – KI kann einen Großteil dieser administrativen Tätigkeiten übernehmen. AI-Co-Leadership bedeutet also, die richtigen Aufgaben an die KI zu delegieren, sodass menschliche Ressourcen optimal genutzt werden. Change Management Blocker beseitigen: Unternehmen, die KI gezielt in ihre Arbeitsprozesse integrieren, überwinden eine der größten Hürden digitaler Transformation: den Widerstand gegen neue Arbeitsweisen. Laut dem MIT-Report State of AI in Business 2025 erzielen trotz Milliardeninvestitionen 95 % der KI-Projekte keinen messbaren Nutzen – vor allem, weil Mitarbeitende nicht bereit sind, neue Tools anzuwenden (9 von 10 Punkten auf der Barriere-Skala). Hier setzt AI-Co-Leadership an: Es befähigt alle Mitarbeiter, mit KIs effektiv zusammenzuarbeiten, Aufgaben richtig zu delegieren und die Interaktion zwischen Mensch und Maschine produktiv zu gestalten. Statt Wissensmanagement im engeren Sinn steht hier die aktive Zusammenarbeit mit KI im Vordergrund – ein Kulturwandel, der Offenheit, Lernbereitschaft und kontinuierliche Verbesserung im Unternehmen fördert.Insgesamt verbessert AI COLeadership die Wettbewerbsfähigkeit – gerade für den Mittelstand:AI-Co-Leadership ist ein strategischer Erfolgsfaktor, der insbesonderemittelständischen Unternehmen im digitalen Wandel Wettbewerbsvorteileverschaffen kann. Wer frühzeitig lernt, KI gezielt und verantwortungsvolleinzusetzen, verschafft sich einen technologischen Vorsprung. Derzeit setzt etwaein Drittel der deutschen Mittelständler KI-Lösungen ein und ein weiteresViertel will innerhalb der nächsten 12 Monate folgen (salesforce.comsalesforce.com). Der Deutsche Mittelstands-Bund bezeichnet derden Einsatz von KI als Jahrhundertchance für den Mittelstand– allerdings nur,wenn man nicht zu lange wartet (salesforce.com). AI-Co-Leadership trägt dazu bei, eineoffene, technologieaffine Kultur zu schaffen, sodass der Mittelstandanschlussfähig an neue Entwicklungen bleibt – ein entscheidender Vorteil imdigitalen Wettbewerb.
Die größte Hürde bei der Einführung von KI liegt selten inder Technologie – sondern in der menschlichen Führungskompetenz im Umgang mitihr. KI-Projekte scheitern oft daran, dass Führungskräfte undMitarbeitende nicht wissen, wie sie KI gezielt einsetzen, steuern und inbestehende Prozesse integrieren sollen. Hinzu kommt die Kultur des Unternehmensund die individuelle Akzeptanz, die entscheidend dafür ist, ob KI als relevantund wirksam eingeschätzt wird. AI-Co-Leadership bedeutet daher nicht nur, dieunmittelbare Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu zu gestalten. ZuAI Co Leadership gehört auch, Offenheit für KI zu schaffen. Und ihr dort Raumzu geben, wo sie objektiver, schneller oder analytisch stärker ist. Nur wer aufBasis eigener, überzeugender Erfahrungen erlebt, dass KI Entscheidungenverbessern kann, wird bereit sein, die prozessuale KI Einführung zuunterstützen.Gerade im Mittelstand erkennen viele Unternehmen, dass KIenorme Potenziale birgt. Doch es fehlt an konkreten Vorstellungen, wie darausheute schon messbarer Nutzen entsteht. In der Folge wird KI oft aufoberflächliche Anwendungsfälle reduziert: So wird etwa Microsoft Copilot zureffizienteren E-Mail-Bearbeitung eingeführt. Aber KI nicht als strategischesFührungsinstrument verstanden.AI-Co-Leadership schließt genau diese Lücke: Es vermitteltdie Fähigkeit, Aufgaben sinnvoll zwischen Mensch und KI zu verteilen,Ergebnisse kritisch zu interpretieren und Verantwortung für den Gesamterfolg zuübernehmen. Ohne diese Kompetenzen bleibt KI-Einführung fragmentiert, langsamund wirkungslos – mit ihnen wird sie zum Motor echter Produktivitäts- undInnovationssprünge.
Einer Untersuchung der Universität St. Gallen zufolge habenbislang nur 13 % derUnternehmen die nötige Kultur, Skills und Infrastruktur, um das Potenzial vonKI auszuschöpfen (es.unisg.ch). Über 80 %der Firmen fehlt es an Digital-Leadership-Vorbildern im Mittelmanagement(es.unisg.ch). Menschen werden künftig verstärkt die Rollevon „KI-Teamchefs“ einnehmen müssen. Unabhängig von Ihrer Führungsverantwortungin menschlichen Teams werden sie ihren digitalen Mitarbeitern klare Zielesetzen, Zuständigkeiten zuteilen und Ergebnisse überwachen. Parallel übernimmt die KI immer mehr Aufgaben und damit auchFührungsaufgaben. Es mehren sich Fälle, in denen KI tatsächlich Führungsrollenübernimmt. So hat das chinesische Gaming-Unternehmen NetDragon 2022 eine KInamens Tang Yu zum CEO seiner Tochterfirma ernannt. Diese virtuelle Chefinarbeitet 24/7 ohne Gehalt, trifft Entscheidungen auf Basis von Datenanalysenund überwacht die Betriebsabläufe. Das Erstaunliche: Seit Tang Yus Ernennunghat das Unternehmen den Hongkonger Aktienindex outperformt (thehustle.co). Auch wenn dies ein Einzelfall ist, zeigt esdoch, dass KI prinzipiell in der Lage ist, gewisse Management-Aufgaben zuübernehmen – zumindest operative und analytische. Diese Beispiele zeigen, dassAI Co Leadership bereits Realität ist.
Interessanterweise deuten Studien darauf hin, dass KI ingewissen Führungsaufgaben bereits sehr leistungsfähig ist: So erzielte eineGruppe von Angestellten, die rein KI-generiertes Feedback bekam, bessereLeistungen als jene mit Feedback menschlicher Vorgesetzter – solange sie nichtwussten, dass die Rückmeldung von einer KI stammte (es.unisg.ch). Sobald offengelegt wurde, dass einAlgorithmus die Beurteilung erstellt hatte, sank hingegen das Vertrauen(bekannt als „deployment vs. disclosure“-Effekt). Diese Ergebnisse zeigen ein Paradox: KI kann objektivteilweise bessere Führungsergebnisse liefern, doch emotional akzeptierenMenschen sie (noch) nicht als vollwertige Führungskraft. Gleichzeitig übernimmt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmendkomplexe Rollen – von persönlichen Assistenten bis hin zu virtuellenBeziehungspartnern. So nutzen bereits über 50 Millionen Menschen Chatbots wie Replikaals Freund oder sogar romantischen Partner (blick.ch). Angesichts dieser Akzeptanz stellt sich dieFrage: Würden Menschen aktuell auch eine KI als formelle Führungskraftakzeptieren? Eine weltweite Studie ergab, dass 64 % der Befragten einerKI mehr vertrauen würden als ihrem menschlichen Chef (NewStudy: 64% of People Trust a Robot More Than Their Manager) .Zudem glauben82 %, dass Maschinen bestimmte Management-Aufgaben besser erledigen können,etwa unvoreingenommene Entscheidungen oder objektive Informationsbereitstellung(NewStudy: 64% of People Trust a Robot More Than Their Manager).Eine US-Umfrage zeigt: 38 % der Arbeitnehmer würden liebervon einer KI als von einem Menschen geführt werden (38%of workers would rather have an AI manager than a person, survey shows | HRDive); bei Führungskräften liegt die Offenheit noch höher – jeder zweiteC-Level-Manager würde einen KI-Manager einem menschlichen vorziehen (38%of workers would rather have an AI manager than a person, survey shows | HRDive). Diese Werte deuten darauf hin, dass viele bereits positiveErwartungen an die Objektivität und Konsistenz KI-gestützter Führung haben.Gleichzeitig betonen Umfragen aber deutliche Vorbehalte: Ineiner europäischen Studie glauben 62 % der befragten Führungskräfte nicht, dassKI jemals die nötige emotionale Intelligenz entwickeln wird (Führungskräfte-Studie:90 Prozent halten Schulung von KI-Kompetenzen für notwendig - WKO). Dreivon vier Befragten fordern, KI-Entscheidungen stets zu hinterfragen, da sienicht immer richtig seien. 70 % der Manager sprechen sich dafür aus, KI nur mitmenschlicher Eingriffsmöglichkeit einzusetzen (GlobaleWorkday-Umfrage offenbart mangelndes Vertrauen in KI am Arbeitsplatz).Akzeptieren Menschen eine KI als Chef? Die Forschung zeigtein widersprüchliches Bild. Sam Altman sagte kürzlich: „Junge Menschen treffenkaum noch Lebensentscheidungen, ohne ChatGPT zu fragen. Es kennt den vollenKontext jeder Person in ihrem Leben.“ (Quelle: Quartz, 2025) Vielleicht ist dasnur ein Schritt weiter: Menschen führen ihre KI nicht mehr – sie folgen ihr.
Erschwerend hinzu kommt die Mitarbeitersicht: Es möchte oderkann nicht jeder führen – und genau hier entsteht eine neue fachliche undkulturelle Lücke. Diese Lücke müssen Unternehmen durch KI-Trainings,Mitarbeiterentwicklung und eine angepasste Führungskultur schließen. Hier hilftKommunikation: Wer Beteiligung ermöglicht, schafft Vertrauen. Change Managementfür KI und AI Co Leadership beginnt nicht mit Technik, sondern mit Haltung.Aber: Nur 21 %der Unternehmen bieten überhaupt Trainings zu KI an (es.unisg.ch). Hier besteht akuter Handlungsbedarf:Organisationen müssen ihre Mitarbeitenden durch Ausbildung und Praxisbefähigen, KI-Tools souverän zu führen. Andernfalls droht eineZweiklassengesellschaft im Unternehmen – auf der einen Seite die „KI-Führer“,die wissen, welche KI wann wofür einzusetzen ist, und auf der anderenSeite jene, die KI nur passiv bedienen oder meiden. Die gute Nachricht: Führungin der KI-Ära ist erlernbar. Unternehmen, die jetzt in entsprechendeSchulungen, Kulturwandel und experimentelles Lernen investieren, schließen dieLücke und sichern sich Wettbewerbsvorteile. Gefragt ist Führung als Kompetenzstatt als Positionsmacht – dann wird AI-Co-Leadership zur gemeinsamen Chanceund nicht zum spaltenden Faktor.
Langfristig verändert AI-Co-Leadership nicht nur einzelneProzesse – sondern ganze Organisationskulturen. Führung wird zum gemeinsamenLernprozess zwischen Mensch und Maschine.
DerMensch trainiert die KI durch Sprache, Feedback und Kontextwissen. Die KIwiederum spiegelt dieses Wissen in strukturierter, verdichteter Form zurück. Soentsteht ein kontinuierlicher Lernzyklus, der die Organisation als Ganzesweiterentwickelt.
TraditionelleFührung basiert auf Anweisung. AI-Co-Leadership hingegen beruht auf Dialog. Führungskräftegeben keine starren Befehle, sondern Ziele, Rahmen und Qualitätskriterien vor. DieKI lernt, Muster zu erkennen, Vorschläge zu machen und Prioritäten zu setzen –die Führungskraft bewertet, justiert und entscheidet.
Damitdieser Zyklus funktioniert, müssen Unternehmen eine Lernkultur etablieren.Dazu gehören:– Raum für Experimente und Feedback,– Fehlerakzeptanz,– Austausch über KI-Erfahrungen im Team,– und die Bereitschaft, Wissen offen zu teilen.
KIverstärkt die Wirkung jedes Mitarbeitenden.Die lernende Organisation entsteht dort, wo menschliche Erfahrung undmaschinelles Wissen ineinandergreifen.
AI-Co-Leadership ist kein Projekt mit Enddatum, sondern einfortlaufender Entwicklungsprozess in der Fürhungskultur und imRollenverständnis.Und genau dort liegt die große Frage unserer Zeit: Wollen wirChefs der KI sein – oder lernen wir längst, von ihr geführt zu werden?Vielleicht entscheidet sich genau daran, wer in Zukunftführt – und wer geführt wird.
AI-Co-Leadership: Mit KI führen, mit KI gewinnen.
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