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1. Wie verändert sich Führung durch KI?

Stellen Sie sich vor, der nächste Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen ist keine Person – sondern eine Künstliche Intelligenz. Und Sie müssen die KI führen. Klingt futuristisch? Es ist schon heute Realität – auch im Mittelstand.

Klassische Software ist nur Werkzeug – wie ein Stift, der stillhält, bis man ihn bewegt. Generative KI dagegen denkt mit: Sie liefert neue Erkenntnisse, strukturiert, interpretiert, schlägt vor, priorisiert und entscheidet.

Damit verändert sie unsere Rollen: Mit jedem leistungsfähigeren Modell werden wir weniger zu Software-Anwendern und mehr zu Führungskräften unserer KI-Systeme.

Gleichzeitig beeinflusst uns KI auch: Regelmäßige KI-Nutzer stellen zunehmend fest, dass KI zu ihrem engsten Beraterkreis zählt und so ihre Handlungen und Entscheidungen kontinuierlich beeinflusst.

Diese neue gegenseitige Form von Mensch-Maschine-Führung hat zwei Ebenen:
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– Auf der menschlichen Ebene: AI Co Leadership ist die Fähigkeit, generative KI zu führen, mit ihr zu kommunizieren, sie zu prüfen, von ihr zu lernen – und sich auch selbst führen zu lassen.
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– Auf Organisationsebene: Wenn Mensch und KI gemeinsam Einfluss auf Prioritäten, Entscheidungen und Umsetzung nehmen, sprechen wir von „AI as Co-Lead“. In diesem Organisationsmodell führen sich KI und Menschen wechselseitig.

Wer KI nur bedient, bleibt Softwareanwender. Wer KI führt, entwickelt AI Co Leadership
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2. Wie sollte der Mensch KI führen?

Führung war lange Chefsache. In der KI-Ära wird sie Alltag. Jeder, der mit KI arbeitet, übernimmt Führungsverantwortung – er definiert Ziele, delegiert, kontrolliert, lernt und entwickelt sein KI Team.

KI Führung wird zu einer Grundkompetenz für alle Mitarbeitenden, nicht nur Führungskräfte.
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Auf den ersten Blick wirkt es paradox: KI kann sich selbst immer besser steuern, braucht aber gleichzeitig menschliche Führung. In Wahrheit löst sich das Paradox auf, weil KI eine weitgehend unbegrenzte Ressource ist:

Der Nutzen von KI wird nicht durch Technologie begrenzt –
sondern durch verfügbare menschliche Führungskapazität.

2.1. Wie lege ich Ziele und Zuständigkeiten fest?

Wer KI führt, muss festlegen, was erreicht werden soll. Und welcher KI-Typ die Aufgabe übernehmen kann. Gute Führung heißt, Probleme so zu strukturieren und die KI so auszuwählen, dass die Maschine die Probleme lösen kann.

Nicht jede KI ist gleich gut für jede Aufgabe: ChatGPT überzeugt in Sprache und Analyse, Anthropic punktet bei Logik und Code, Grok bei ehrlichem Feedback und Videogenerierung.

2.2. Wie kommuniziere ich Aufgaben?

Wer präzise, kontextreich und mit klarer Zielsetzung formuliert bzw. "promptet", steuert Qualität, Stil und Richtung der Ergebnisse. Prompting wird damit zu einer neuen Form professioneller Kommunikation und Erwartungsmanagement.

In unseren Schulungen sehen wir, dass diese Fähigkeit noch nicht überall vorhanden ist: Viele nutzen KI wie eine Suchmaschine: Stichworte statt Aufgabenbeschreibung, Kontext und Ziel. Bei dieser Führung kann die KI nicht ihr vollständiges Potential entfalten. Ein Muster, das man auch aus der klassischen Mensch-Mensch-Führung kennt.

2.3. Wie entscheide ich, wer entscheidet?

Menschen reagieren sehr unterschiedlich auf KI. Wir sehen drei Gruppen:
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Die erste Gruppe vertraut der KI mehr als sich selbst. Sam Altman brachte das 2025 auf den Punkt: „Junge Menschen treffen kaum noch Lebensentscheidungen, ohne ChatGPT zu fragen. Es kennt den vollen Kontext ihres Lebens.“¹ Diese Menschen führen ihre KI nicht mehr – sie folgen ihr.
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Die zweite Gruppe akzeptiert KI als Spezialistin. Autonomes Fahren ist das beste Beispiel: Millionen Menschen vertrauen hier auf maschinelle Steuerung –obwohl sie wissen, dass KI Fehler macht. Sie nehmen dieses Restrisiko in Kauf, weil der Nutzen überwiegt. Die KI trifft in Extremsituationen längst Entscheidungen über Leben und Tod. Der Mensch hat davor grundsätzlich entschieden, sie geschehen zu lassen. Dieser Entscheidung ging eine intensive und bewusste Diskussion voraus.
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Die dritte Gruppe will die Kontrolle behalten. Dabei übernimmt die KI in kleinsten Schritten, fast unmerklich und ohne wirklich bewusste menschliche Entscheidung im Unternehmensalltag immer mehr Entscheidungen:
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In der Theorie liefert KI nur Daten und Empfehlungen. In der Praxis beeinflusst sie längst, welche Optionen wir wahrnehmen, bewerten oder verwerfen. Von Szenario-Analysen über Textformulierungen bis zu Bewerber-Rankings trifft KI bereits heute unzählige Mikroentscheidungen. Dies prägt unser Handeln subtil. Oder nimmt uns sogar die Entscheidung ab.
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Genau hier entsteht der neue Kern der Führung: die Grauzone zwischen menschlichem Urteil und maschineller Autonomie. Diese Grauzone wächst, je stärker KI in den Arbeitsalltag eingebettet wird. Wer sie nicht gestaltet, überlässt sie der Maschine. Ohne bewusste Entscheidungsrechte verschiebt sich Verantwortung schleichend: Was als Unterstützung begann, wird zur Delegation. Delegation ohne Rückkopplung ist keine Führung mehr.

AI as Co-Lead heißt deshalb, Entscheidungsprozesse bewusst zu gestalten –als Architektur aus Stufen, Schwellen und Eskalationspunkten.

2.3.1.Wann sollte KI Entscheidungen treffen und wann nicht?

In der Praxis hat sich ein dreistufiges Stufenmodell bewährt:

1. Reversible Entscheidungen: Die KI handelt eigenständig – etwa bei Textvorschlägen oder Preisjustierungen. Der Mensch prüft nicht mehr im Detail oder wird nur nachträglich informiert.

2. Begrenzte Kritikalität: Die KI schlägt vor, der Mensch prüft und gibt frei. Diese Mensch-Maschine-Rückkopplung ist nach unserer Wahrnehmung in der Praxis am häufigsten.

3. Hochkritische Entscheidungen: Bei rechtlichen, ethischen oder strategischen Themen entscheidet der Mensch selbst – die KI liefert Analysen, Szenarien und Wahrscheinlichkeiten.

2.3.2. Warum ist KI schwer kontrollierbar?

Ein „Not-aus“-Prinzip mit dem Mensch als Letztentscheider ("Human-in-the-Loop") sollte immer bestehen: In der Theorie kann der Mensch jederzeit eingreifen. Das praktische Beispiel des autonomen Fahrens zeigt, wie anspruchsvoll das ist: Selbst wenn der Mensch kompetent, anwesend und hochmotiviert ist, greift er in für ihn potentiell lebensbedrohlichen Situationen manchmal zu spät ein. Die Grenze zwischen Kontrolle und Kontrollillusion ist fließend.

In der Arbeitswelt ist vollständige Kontrolle zusätzlich erschwert: Viele Beschäftigte besitzen  keinen „Führerschein“ für KI-Systeme und kennen weder die Funktionsmechanik der Modelle noch das jeweilige Fachthema im Detail. Entscheidungen müssen häufig unter Zeitdruck und mit unvollständigen Informationen getroffen werden und der Anspruch absoluter Fehlerfreiheit ist nicht in jeder Situation gleich ausgeprägt.

Selbst Unternehmensanwendungen wie Microsoft Copilot bieten bislang nur Kontrollen des Inputs. Dies umfasst zum Beispiel IT-seitige Zugriffskontrollen, welche Daten eingesehen werden dürfen. Mechanismen zur inhaltlichen Kontrolle des Outputs fehlen weitgehend.² Damit ist der theoretische Anspruch an Führung – klar festgelegte Entscheidungsstufen, abgestimmte Messgrößen, Schwellenwerte, überprüfbare Entscheidungslogik– in der Praxis schwer zu erfüllen.

Zentral ist aber die innere Logik des Einsatzes von KI: Selbst bei idealen Voraussetzungen wäre vollständige Kontrolle kein sinnvolles kaufmännisches Ziel. Wer jedes Detail des KI-Outputs prüft, eliminiert den Produktivitätsgewinn und könnte die Aufgabe gleich selbst erledigen.  

Daraus ergibt sich: Wer KI im Unternehmen einsetzt, muss sie nicht nur kontrollieren, sondern ihr auch vertrauen. Auch hier ergibt sich eine Parallele zur Führung von Menschen.
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Die Kunst liegt nicht darin, das Vertrauen und die dadurch entstehende Grauzone zu vermeiden, sondern diese Grauzone möglichst bewusst zu gestalten. Zu viel Kontrolle verringert die Produktivität, zu wenig riskiert Fehler. Gute Führung heißt, die Balance bewusst zu steuern: Menschliche Urteilskraft bleibt die Leitplanke – maschinelle Beschleunigung erhöht die Produktivität. Wer beides vereint, schafft Geschwindigkeit, Transparenz und Qualität.

2.4. Wie kontrolliere ich KI trotz der Herausforderungen?

Trotz und gerade wegen der dargestellten Herausforderungen müssen die an KI delegierten Aufgaben kontrolliert werden. Jede Entscheidung – ob menschlich oder maschinell – hat Folgen. KI trifft sie schneller, komplexer, oft unsichtbar. Kontrolle wird deshalb zur zweiten Säule des AI Co Leadership.

Die zentrale Frage lautet: Wie prüfen wir unter Zeitmangel die Qualität von Empfehlungen oder Entscheidungen, die wir nicht vollständig bewerten können?

Fehler entstehen dort, wo Menschen Ergebnisse ohne Kontrolle übernehmen. Viele Beispiele zeigen, dass die Kontrollfähigkeit des Menschen noch Verbesserung bedarf: In der AI Hallucination Cases Database (Damien Charlotin) werden Gerichtsentscheidungen mit erfundenen Quellen festgehalten.³ Die Kontrollfähigkeit fehlt sogar Experten: OpenAI-VP Kevin Weil verkündete öffentlich, GPT-5 habe „10 bislang ungelöste Paul-Erdős-Probleme“ gelöst – später stellte sich heraus, dass die KI lediglich bereits veröffentlichte Lösungen aus der Fachliteratur wiedergegeben hatte.⁴

Sie zeigen: Wer KI-Ergebnisse ungeprüft nutzt, führt nicht – er folgt. Führung bedeutet hier, die Ergebnisse zu verstehen und zu hinterfragen. Dazu gehört:
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• Plausibilitätsprüfung: Sind die Zahlen, Quellen und Annahmen realistisch?
• Vergleichsprüfung: Erzeugt ein zweites Modell (z. B. Grok) ein ähnliches Resultat?
• Quellenkontrolle: Sind Belege nachvollziehbar, extern überprüfbar und aktuell?
• Bias-Check: Könnte das Ergebnis durch unausgewogene Trainingsdaten verzerrt sein?

Je stärker KI in Entscheidungen eingebunden wird, desto wichtiger wird die Fähigkeit, Ergebnisse zu kontrollieren – und zwar im Prozess, nicht erst danach. Technische Kontrolle ist nur die halbe Wahrheit. Genauso wichtig ist die kulturelle Haltung, mit der sie umgesetzt wird. Eine Organisation, die Fehler bestraft, lernt nichts. Eine, die sie analysiert, wird mit jeder Iteration besser. So kann Kontrolle vom Hemmschuh zum Beschleuniger werden – weil sie das Vorgehen optimiert, und so langfristig Geschwindigkeit bringt.

2.5. Wie stelle ich "mein" KI Team zusammen und entwickle es?

KI-Führung ist mehr als operative Aufgabensteuerung. Sie umfasst auch Feedback und Teamentwicklung. Wenn ein Modell zu standardisiert antwortet ("sehr gute Frage..."), lässt sich das Feedback anpassen – ähnlich wie im Mitarbeitergespräch. ChatGPT speichert solche Hinweise in seiner Erinnerungsfunktion, Grok über voreingestellte Rollen. So entsteht ein Lernprozess: Nach Feedback liefert die KI bessere Ergebnisse. Wie ein eingearbeitetes Teammitglied.

Regelmäßige Tests neuer Modelle gehören dazu. Manche bleiben, andere werden gekündigt. Das stärkt das eigene „KI-Team“ und fördert Verständnis für Stärken und Schwächen der Modelle.

Menschliche und KI-Teams ähneln sich: Beide brauchen Zielklarheit, Leistungsermöglichung und Kontrolle. Typische Elemente der Leistungsermöglichung sind Zugang zu Ressourcen und Informationen, klare Rollen und Verantwortlichkeiten, Unterstützung, Feedback oder technische Infrastruktur (bei KI: Daten, Schnittstellen, Rechenleistung).

Aber sie unterscheiden sich im Fokus: Menschen bringen Empathie, Kontextverständnis und abstraktes Denkvermögen. KI Präzision, Skalierbarkeit und Sprachvermögen im weitesten Sinne (z.B. auch Programmiersprachen). Wirkungsvolle Führung entsteht dort, wo beides zusammenkommt.

Modelle, Daten und Aufgaben verändern sich ständig. AI Co Leadership ist dynamisch. Nicht Autorität, sondern Lernfähigkeit sichert Wirksamkeit.

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3. Inwieweit kann KI heute schon führen?

Das volle Potenzial von KI entfaltet sich erst, wenn Führung als Wechselwirkung verstanden wird – nicht als Einbahnstraße.

Das gilt für Mensch-Mensch-Teams ebenso wie für Mensch-Maschine-Teams. AI Co Leadership ist damit eine Schlüsselfähigkeit für Unternehmen, die digitale Transformation wirklich verstehen.

3.1. Wie autonom arbeitet aktuell KI?

Während wir lernen, KI zu führen, lernt KI längst, selbstständiger zu arbeiten. Entscheidend ist nicht, ob KI „denken“ kann, sondern wie viel Entscheidungs- und Wirkungsspielraum sie im Arbeitsalltag erhält. Die Entwicklung bis heute lässt sich in fünf Stufen beschreiben – alle bereits Realität:

1. Einfache Zuarbeit: Menschen schreiben Prompts, KI liefert Ergebnisse.
2. KI schreibt Prompts für KI: Modelle erstellen für sich selbst oder andere KI selbst Anweisungen oder Übergaben, zum Beispiel für Bildbearbeitungs-KIs.
3. Abgegrenzte Führungsaufgaben: KI plant Routen, erstellt Webseitenstrukturen, verteilt Schichten oder priorisiert Tickets.
4. KI kontrolliert KI: Modelle beurteilen, korrigieren oder verwerfen Ausgaben anderer Modelle.
5. Kooperative Agententeams: Mehrere KIs übernehmen Rollen, bewerten sich gegenseitig und lösen Aufgaben gemeinsam.

Die entscheidende Erkenntnis: Je höher die Autonomiestufe, desto stärker wirkt KI auf Entscheidungen – und desto mehr entsteht Führung durch KI.

3.2. Wie trifft KI Entscheidungen mit?

Viele werden einwenden: „KI führt doch gar nicht – sie ist nur ein Werkzeug.“
Richtig: Oft wird KI als Tool eingesetzt. Gleichzeitig übernimmt KI bereits Funktionen, die Führung prägen: Sie erkennt Themen, bereitet Entscheidungen vor, trifft Entscheidungen in Teilbereichen – und steuert die Umsetzung. Das geschieht ohne Science-Fiction, sondern heute im Arbeitsalltag.

3.5.1. Wie beeinflusst KI die Entscheidungsidentifikation?

Früher meldeten Mitarbeitende Probleme. Heute meldet sie häufig zuerst die KI — weil sie Muster, Abweichungen und Risiken erkennt. So lenkt sie die Aufmerksamkeit des Menschen.

3.5.2. Wie bereitet KI Entscheidungen vor? 

Menschen liefern Zielsetzung, Kontext und Beurteilungskompetenz. KI liefert Informationen, simuliert Optionen, erzeugt Varianten und verdichtet.

3.5.3. Wo entscheidet KI?

2018 wurde bekannt, dass Amazons KI-Recruiting-System Bewerberinnen systematisch benachteiligte, weil es mit überwiegend männlichen Datensätzen trainiert wurde. Dieses Beispiel zeigt: KI trifft bereits wesentliche Entscheidungen wie die Bewerbervorauswahl – und der Mensch muss diese Entscheidungen auf einem höheren Entscheidungslevel korrigieren. Im oben genannten Beispiel kam der Mensch seiner Führungsaufgabe nach einiger Zeit nach und das KI Tool wurde abgeschaltet.⁵

3.5.4. Wie wirkt KI bei der Entscheidungsumsetzung mit?

KI erstellt Protokolle, erinnert an Fristen, dokumentiert und strukturiert Arbeitspakete. Der Mensch definiert Ziele; die KI hilft bei der Umsetzung.

3.5.5. Entscheiden wir noch alleine ?

Entscheidungen als Teil der Führung bestehen aus einer Aufgabenkette:
Identifikation → Vorbereitung → Entscheidung → Umsetzung. Wichtige Entscheidungen setzen sich dabei aus zahlreichen Unterentscheidungen zusammen, die oft Schleifen und Rückkopplungen aufweisen.

KI wirkt heute in jedem Teil der Kette – manchmal ergänzend, manchmal mitgestaltend, manchmal alleine. Der Mensch bleibt der "CEO", allein weil er die KI jederzeit abstellen kann. Aber wenn KI Themen setzt und Entscheidungen strukturiert und vorbereitet, übernimmt sie bereits heute Aufgaben von Mitarbeitenden und der mittleren Führungsebene.

Das ist AI Co Leadership: KI führt mit - nicht durch eine offizielle Rolle. Sondern indem sie die Entscheidungsrealität erzeugt, in der Menschen handeln.

3.3. Kann uns KI führen – oder fehlt noch etwas?

Führung ist mehr, als nur Entscheidungen vorzubereiten oder zu treffen.

Wir teilen die herrschende Sicht nicht, dass KI die menschliche Seite der Führungsarbeit nicht übernehmen könne. Erstens wird dabei oft Empathie mit emotionaler Wirksamkeit verwechselt. Führung erfordert nicht zwingend echtes Mitgefühl, sondern die Fähigkeit, verständlich zu kommunizieren, zu motivieren und Vertrauen aufzubauen. Diese Fähigkeiten sind bei menschlichen Führungskräften trotz jahrzehntelanger Führungslehren unterschiedlich vorhanden.

Zweitens zeigt die Praxis, dass KI längst in emotional anspruchsvollen Kontexten erfolgreich agiert: Über 50 Millionen Menschen nutzen Chatbots wie Charakter.ai als Freund oder romantischen Partner.⁶ Also in Rollen, die tiefes emotionales Engagement, Vertrauen und Bindung erfordern. Ein klarer Beleg, dass Beziehungsfähigkeit auch algorithmisch entstehen kann.

Begrenzt ist KI derzeit weniger emotional als strategisch: Sie setzt keine eigenen Ziele, sondern optimiert innerhalb eines vorgegebener Rahmens. Wer die KI bittet, eine neue Geschäftseinheit strategisch neu auszurichten, erhält plausible, aber oberflächliche Vorschläge. Wer dagegen eine Kundenmail, Präsentation oder Textidee überarbeiten lässt, profitiert deutlich.

Doch dieser Rückstand schrumpft: Neue Modelle zeigen in Benchmarks wie ARC-AGI 2 bereits deutliche Fortschritte im abstrakten Denken ohne Vorwissen. Aktuell noch unter dem menschlichen Niveau, aber kontinuierlich aufholend.

‍ 3.4. Bevorzugen Menschen die KI als Kollege oder als Chef?

Vertrauen und Verbundenheit am Arbeitsplatz verschieben sich: Über zwei Drittel der Mitarbeiter vertrauen KI stärker als ihren Kollegen, und 64 % geben an, ein besseres Verhältnis zu KI zu haben als zu menschlichen Kolleginnen und Kollegen. Viele empfinden KI als höflicher und empathischer, was den Begriff „Teamarbeit“ neu definiert.⁷

Fast die Hälfte aller Beschäftigten formuliert jede KI-Eingabe mit „Bitte“ und „Danke“. 87 % sprechen die KI zumindest gelegentlich wie einen menschlichen Kollegen an. Diese zunehmende Vermenschlichung zeigt die emotionale Tiefe der Beziehung zwischen Mensch und KI – und dass Organisationen Kommunikationsnormen, Zusammenarbeit und Teamdynamiken neu denken müssen.⁷

Studien zeigen, dass KI in manchen Führungsaufgaben bereits effizienter agiert. Angestellte, die rein KI-generiertes Feedback erhielten, arbeiteten besser –solange sie nicht wussten, dass es von einer Maschine kam. Wird offengelegt, dass ein Algorithmus bewertet, sinkt das Vertrauen.⁸

64 % vertrauen einer KI mehr als ihrem Chef. 82 % halten sie für objektiver.⁹ In den USA würden 38 % lieber von einer KI geführt werden.¹⁰ Zugleich glauben 62 % europäischer Führungskräfte, dass KI nie emotionale Intelligenz entwickelt. 69% fordern menschliche Eingriffsmöglichkeiten.^{11 12} ‍

‍^‍Unter dem Strich ist die KI als Teamkollege stärker akzeptiert als als Chef.

‍3.5. Wie viel Führungserfolg hat KI im Senior Management?

Schrittweise übernimmt KI immer mehr Aufgaben und damit auch Führungsaufgaben. Ein Beispiel: Das chinesische Gaming-Unternehmen NetDragon ernannte 2022 die KI Tang Yu zur CEO-Vertreterin. Tang Yu (Digital Rotating CEO) übernimmt spezielle Management-/ Transformationsaufgaben im Kontext KI/Metaverse, während Liu Luyuan (menschlicher CEO) die Gesamtverantwortung als CEO über die Gesellschaft trägt.¹³ Das Unternehmen übertraf seither den Hongkonger Aktienindex.¹⁴ Diese Ausgestaltung einer bewusst festgelegten Führungsstruktur mit AI as Co Lead ist ein erster Hinweis, dass KI in gemischten Senior Management-Rollen nicht schlechter abschneiden muss als Menschen alleine.

‍3.6. Wann führt KI (nicht)?

KI führt nicht überall. Ein spezialisiertes Tool mit einer klar abgegrenzten Funktion – etwa ein Bildgenerator – hat kaum Freiheitsgrade und benötigt entsprechend kaum Führung. Je größer der Entscheidungsspielraum und je komplexer die Aufgabe, desto mehr Führung braucht KI.
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Und hier entsteht der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg: Wird der Führungsbedarf nicht wahrgenommen, bleiben KI-Outputs eine „leere Blase“ – beeindruckend formuliert, aber ohne Wirkung in der Realität. Wird der Führungsbedarf aktiv wahrgenommen, steigt die Produktivität – weil Entscheidungen schneller kommen, früher ausgelöst werden und qualitativ höher sind.

Der Harvard Business Review hat in einer Befragung von 1.150 U.S.-Büroangestellten erhoben, wie KI wegen fehlender Führung den Aufwand erhöht: 40% gaben an, in den letzten 30 Tagen Inhalte erhalten zu haben, die als „workslop“ bezeichnet werden — also KI-generiert, professionell aussehend, aber substanzlos.¹⁵ Die Kosten werden auf etwa 186 US-Dollar pro Mitarbeiter und Monat geschätzt, wenn man Zeitaufwand und Fehlerbehebung berücksichtigt.¹⁶

Workslop entsteht nicht, weil KI schlecht ist, sondern weil sie Gestaltungsspielraum bekommt – und niemand führt.

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4. Welche Vorteile bringt AI Co Leadership für Unternehmen?

4.1. Warum ist AI Co Leadership jetzt relevant?

Nur 13% der Unternehmen verfügen laut Universität St. Gallen über Kultur, Fähigkeiten und Infrastruktur, um KI-Potenziale zu nutzen.¹⁷ Menschen werden künftig KI-Teamchefs - Unabhängig von Ihrer Führungsverantwortung in menschlichen Teams. Sie setzen Ziele, definieren Zuständigkeiten und überwachen Ergebnisse. Das bringt messbare Vorteile:

‍4.2. Wie steigert AI Co Leadership die Produktivität?

KI analysiert große Datenmengen in Sekundenschnelle. Doch nur wer die Ergebnisse richtig delegiert und interpretiert, bringt tatsächlich bessere Ergebnisse. Studien zeigen, dass KI-Tools besonders wirksam sind, wenn Mitarbeitende gezielt geschult sind, ihre Nutzung reflektieren und das Umfeld die Veränderung begleitet. In einem Feldexperiment mit 758 BCG-Beratern stieg die Performance bei geeigneten Aufgaben deutlich (+12% Output, ~25 % schneller, >40 % höhere Qualität). Gleichzeitig sank bei für die KI ungeeignete Aufgaben die Korrektheit um 19%. Dies zeigt, dass die Ausgabenauswahl und die Fähigkeiten im AI Co Leadership den Unterschied machen.¹⁸

‍4.3. Warum scheitert der größte Teil der KI-Einführungen?

Ein Drittel der mittelständischen Unternehmen nutzt bereits KI-Lösungen, ein weiteres Viertel plant sie innerhalb der nächsten zwölf Monate einzuführen.¹⁹ Doch laut MIT erzielen rund 95 % aller KI-Projekte keinen messbaren Nutzen. Die Ursache liegt selten alleine in der Technologie – sondern in der Mitarbeiterakzeptanz und damit letztlich in der Führung.²⁰

KI-Projekte scheitern, wenn unklar bleibt, wer die KI steuert, wie sie in Prozesse integriert werden oder welche Verantwortung Mensch und Maschine jeweils tragen. Hinzu kommt eine Unternehmenskultur, die den Wandel häufig bremst: Mitarbeitende lehnen neue Arbeitsweisen ab, weil Vision, Schulung oder Beteiligung fehlen.

Viele Mittelständler erkennen die Potenziale der KI, aber es fehlt an konkreten Vorstellungen, wie daraus heute schon messbarer Nutzen entsteht. In der Folge wird KI oft oberflächlich eingeführt – zum Beispiel Microsoft Copilot für eine optimierte E-Mail-Emailbearbeitung – ohne Vision und ohne dass Zusammenarbeit, Entscheidungslogiken oder Führungsstrukturen wirklich auf den Prüfstand gestellt werden.

Zusammengefasst: Einige führen KI ein – aber kaum jemand führt mit KI.

‍4.4. Wie kann AI Co Leadership die KI-Einführung erfolgreicher machen?

AI Co Leadership schließt diese Lücke. Es befähigt Mitarbeitende, Aufgaben sinnvoll zu verteilen, Ergebnisse kritisch zu prüfen und Verantwortung zu übernehmen.

Genau hier setzt AI Co Leadership an. Es schafft Knowhow und Klarheit darüber, wie Verantwortung, Vertrauen und Freiraum zwischen Mensch und KI verteilt werden. Unternehmen, die dieses Prinzip verstehen, verwandeln KI von einem technischen Werkzeug in ein strategisches Führungsinstrument.

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4.5.  Was ist die größte Hürde bei der AI Co Leadership Implementierung?

Die größte Hürde ist das fehlende Knowhow.

Das fehlende Knowhow ist wiederum auf den fehlenden Lernprozess zurückzuführen. Damit KI produktiv wird, müssen Menschen lernen, sie zu führen. Nicht jeder kann und will Menschen führen – aber jeder muss KI-Führung beherrschen. So wie Computerbedienung und Internetkompetenz zur Grundanforderung wurden, wird KI-Führung zur nächsten Basiskompetenz der Arbeitswelt. Wer heute keine E-Mails schreiben kann, ist nicht arbeitsfähig. Demnächst wird das Gleiche für KI-Führung gelten.

Doch der Weg ist lang: Laut einer Studie der Universität St. Gallen verfügen nur 21% der Unternehmen über Trainings, die Mitarbeitende gezielt auf die Arbeit mit KI vorbereiten.¹⁷ Ohne Qualifizierung droht eine Zweiklassengesellschaft – hier die KI-Führer, dort die KI-Vermeider. Unternehmen sollten Lernformate entwickeln, die technisch-prozessuales Tun mit Führungskompetenz und persönlicher und kultureller Reflexion verbinden. Trainings, Feedback-Kultur und offene Kommunikation schaffen Vertrauen und reduzieren Widerstände.

Denn Veränderung beginnt nicht mit Technik, sondern mit Haltung. AI Co Leadership ist eine erlernbare Fähigkeit – wenn Organisationen den Mut haben, sie zu lehren.

Dadurch steigen nicht nur Produktivität, Qualität und Geschwindigkeit jedes Einzelnen. Dadurch verändert sich auch nicht nur die Rolle jedes Einzelnen. Es verändert sich auch, was Führung bedeutet und wie Organisationen arbeiten.

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‍5. Wie verändert AI as Co-Lead Kultur und Organisation?

Viele Unternehmen behandeln KI-Einführung als IT-Projekt. In Wahrheit ist sie eine Führungsaufgabe:

Sie verlangt zusätzliche Fähigkeiten, veränderte Rollen und neue Formen der Zusammenarbeit. Wenn Mitarbeitende lernen, KI gezielt zu steuern, entstehen neue Formen arbeitsteiliger Intelligenz und Entscheidungen. Mittelfristig wird sich dadurch die Aufbau- und Ablauf-Organisation verändern: KI-Assistenten, halbautonome oder autonome KI-Teams können operative Aufgaben übernehmen, Trends in Echtzeit erkennen und den Entscheidungsprozess beeinflussen.

So entwickelt sich eine Organisation, die nicht nur schneller reagiert, sondern sich selbst immer wieder neu justiert. KI wird ein integrativer Teil der Organisation. Die Mensch-Maschine Kooperation wirkt als Führungssystem und neue Form von Strukturintelligenz.

AI as Co-Lead bildet dafür die Basis. Es beschreibt die Fähigkeit, dass sich Mensch und KI als wechselseitige Partner führen – und so sicherzustellen, dass technologische Einführung auch kulturell gelingt. Ohne diese Kompetenz bleibt KI-Einsatz fragmentiert und KI wird zu wenig oder falsch eingesetzt. Damit entwickelt das vorhandene technische Potenzial eine zu geringe organisatorische Wirkung.

5.1. Was unterscheidet "AI as Co-Lead" von "Human-Centered AI"?

IBM definiert Human-Centered AI (HCAI) wie folgt: HCAI zielt darauf ab, KI-Systeme zu entwickeln, die menschliche Fähigkeiten verstärken und erweitern, statt sie zu ersetzen. HCAI stellt sicher, dass Menschen die Kontrolle behalten. Die Vision: Die Nutzererfahrung der Zukunft wird ein echtes Zusammenspiel sein – Menschen übernehmen Spezifikation, Ziele, Steuerung, kreative Entscheidungen, Auswahl und Governance; KI liefert Inspiration, Detailarbeit, Skalierung und operative Umsetzung.²¹

Human-Centered AI setzt voraus, dass Menschen alle Entscheidungen treffen – doch KI prägt schon heute Entscheidungen faktisch mit und entscheidet über Einladungen zu Vorstellungsgesprächen, Schichtpläne und Fahrrouten. In Einzelfällen ist die KI schon der Co-CEO.

Führungskräfte sind teuer. Der Wettbewerbsdruck schafft einen starken Anreiz für Unternehmen, die teure Ressource Führungskraft gegen die billigere Ressource KI auszutauschen - für die Teile der Führungsarbeit, die KI übernehmen kann. Wir erwarten, dass sich der bisherige Trend fortsetzt: Der Einfluss von KI wird mit jeder neuen Version und jeder Leistungssteigerung wachsen. Führende KI-Forscher wie Geoffrey Hinton und Yoshua Bengio warnen inzwischen vor dem Risiko des irreversiblen Verlusts menschlicher Kontrolle über solche autonomen Systeme. Daher wirkt ein streng human-zentriertes Führungsmodell zunehmend idealisiert und realitätsfern. ²²

AI-as-Co-Lead ist deshalb ein notwendiger Gegenentwurf. Es erkennt die immer stärkere Führungsteilung als neue Realität an. Und sieht den Bedarf einer bewussten Weiterentwicklung der menschlichen Rolle in der KI-Ära.

AI-as-Co-Lead sieht KI als zweiten führenden Akteur: „Menschen und KI treffen gemeinsam Entscheidungen“.  

Führungskräfte und Eigentümer, die sich gegen diesen Ansatz entscheidet, tragen erst recht Verantwortung dafür, dass Menschen die Kontrolle über KI behalten – technisch, organisatorisch, kulturell und in den Fähigkeiten der Belegschaft.

5.2. „AI as Co-Lead“ vs. “AI as Add-on“

Im Konzept von "AI as Add-On" bleibt KI ein Werkzeug ohne Einfluss auf Führung oder Kultur. Forschungsseitig wird dieses Muster kleinteiliger KI-Einführung meist als Incremental AI Adoption, Bolt-on AI oder Phased AI Deployment beschrieben: KI wird lokal und additiv eingesetzt, ohne das größere Bild wie Organisation oder Kultur zu betrachten.

In den Unternehmen, die KI bereits produktiv einsetzen, ist "AI as Add-On" meist der Status quo: KI wird punktuell ergänzt. Als Upgrade bereits eingesetzter Systeme, als Tool für einzelne Use Cases oder als generative KI Software wie Microsoft Copilot. KI bleibt „ein Tool unter vielen“. Organisation und Führung bleiben unverändert.

Dieses Konzept hat den Vorteil, dass es deutlich realistischer als Human-Centered AI ist: Anspruch und Wirklichkeit stimmen überein. Unternehmen können KI schnell, mit geringen Zusatzkosten, risikoarm und ohne kulturelle Reibung verwenden.

Auch wenn dieser Ansatz stabil funktioniert, birgt er einen blinden Fleck: Er bleibt rein operativ und folgt keiner übergeordneten Vision. KI wächst zufällig dort, wo gerade Zeit, Budget oder Einzelinteresse vorhanden ist – nicht entlang einer Strategie. Dadurch entstehen zwar erste Erfolge, aber die Chancen zur Weiterentwicklung von Mitarbeitenden, Führung und Organisation werden kaum genutzt. KI wird ergänzt, nicht integriert.

Deshalb greift das Modell den wesentlichen Produktivitätshebel nicht. Es erzeugt nur lokale Effekte statt systemischer Verbesserungen, verhindert Lern- und Skaleneffekte, fragmentiert Daten und Prozesse und schafft Insellösungen, die sich schlecht weiterentwickeln lassen.

Das Ergebnis: Die Organisation arbeitet zwar „mit KI“, aber ihre Leistungsfähigkeit, Entscheidungsarchitektur und Zusammenarbeit verändern sich kaum. Das schützt vor Friktion. Wer auf diesem Level bleibt, gewöhnt seine Organisation an KI, aber nicht an Fortschritt. Unternehmen nutzen KI – und verlieren trotzdem Zeit.

5.3. „AI as Co-Lead“ vs. “AI First“

Das Konzept von "AI First" verändert die Entscheisungsverantwortung: KI priorisiert Entscheidungen, steuert Prozesse und gibt Richtung vor – der Mensch folgt. Das Konzept verdrängt menschliche Führung.

Mittelständische Unternehmen legen Fokus auf Umsetzbarkeit:  Akzeptanz, Verantwortungslogik und technische Reife für AI First fehlen. Zusätzlich Unternehmenseigentümer fragen sich: Wie sollen Führungskräfte und Mitarbeiter die Motivation und das Knowhow für eine erfolgreiche Einführung entwickeln, die sie dann bestenfalls zu Statisten und schlechtesten falls arbeitslos macht? In Einzelfällen wird KI bereits in Co-CEO-Rollen eingesetzt, etwa in technologieorientierten Unternehmen mit junger Belegschaft. Dies ist eine auf den deutschen Mittelstand nicht anwendbare Ausnahme. Trotzdem verdeutlicht sie, wieweit der Einfluss von KI bereits reicht.

AI as Co-Lead schließt diese Lücke: Nicht Mensch führt KI – nicht KI führt Mensch – sondern beide führen gemeinsam. Heute liegt die Pole-Position noch beim Menschen, doch der Schwerpunkt verschiebt sich schrittweise – mit jedem Funktionssprung der KI-Systeme. Dadurch entsteht genau die kulturelle und strukturelle Entwicklung, die „AI as Add-On“ verhindert und „AI-First“ unnötig radikalisiert.

 5.4. Warum ist AI as Co-Lead der realistischste und wirkungsvollste Ansatz?

AI as Co-Lead ist kein Projekt mit Enddatum, sondern ein dynamisches Führungsmodell, das sich an technologische Reife, Geschäftsentwicklung und kulturelle Bedürfnisse anpasst. Dabei ist der Endpunkt bewusst offen: Für manche Unternehmen kann AI as Co-Lead ein stabiler Zielzustand sein – ein dauerhaftes Gleichgewicht zwischen menschlicher und maschineller Führung. Und damit ein bewusster Gegenentwurf im Wertesystem und Marktauftritt, wenn KI  nicht „first“ sein soll. 

Für andere kann es die Übergangsphase in Richtung stärkerer KI-Verantwortung darstellen. Für diese Unternehmen ist momentan ebenfalls AI as Co-Lead das optimale Modell: Der Sprung von „AI as Add-On“ zu „AI-First“ wird in der Praxis kaum möglich sein – die kulturellen, strukturellen und operativen Risiken wären zu groß. Während

• AI as Add-On Chancen liegen lässt,
• Human-Centric AI von der Realität überholt ist und
• AI-First noch nicht umsetzbar und für viele keine motivierende Vision ist,

ermöglicht AI as Co-Lead eine schrittweise Annäherung: Mensch und KI ergänzen sich, teilen Verantwortung und treffen gemeinsam Entscheidungen. Dadurch entsteht nicht nur Produktivität, sondern kollektive Intelligenz.

AI as Co-Lead bewahrt Orientierung und Kontrolle, während sich die Organisation und Ihre Kultur mit einer sich verbessernden Technologie entwickelt. Es verhindert sowohl den taktischen Umgang mit KI als isolierter Werkzeugergänzung als auch ein vollständiges Delegieren von Führung an KI.

Der Mittelstand gewinnt, wenn Eigentümer und Geschäftsführung die Notwendigkeit für ein angepasstes Führungsbild anerkennen und ihre Teams gezielt zu AI-Co-Leadership schulen. Bewusst und strategisch statt zufällig und getrieben vom Tagesgeschäft.

So wird AI-Co-Leadership nicht nur zu einem neuen Führungsmodell, sondern zum Betriebssystem moderner Organisationen – eine Form der Führung, in der menschliche Verantwortung nicht verschwindet, sondern sich weiterentwickelt.

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