Ordnung in die KI im Unternehmen mit Sebastian Luge

In diesem jüngsten Webinar hat unser Leiter für Partnerschaften und Allianzen Gregory Pepper Sebastian Luge von cidpartners - integrating perspectives willkommen geheißen, um eine Frage zu erkunden, die viele Organisationen sich heute stellen:

Wie bringt man Ordnung in die KI innerhalb Ihrer Organisation?

Sebastian Luge ist Associate Partner bei cidpartners, ansässig in Hamburg, Deutschland. Er begleitet Organisationen, Führungskräfte und Teams in komplexen Transformationsprozessen an der Schnittstelle von Strategie, Kultur, Führung und Technologie. Seine KI-Sichtweise ist bewusst menschenzentriert. Er sieht sie nicht als bloßen technologischen Wandel, sondern als Katalysator für neue Arbeitsweisen, die Weiterentwicklung von Rollen und modernes Führungsverständnis.

Sehr früh im Gespräch formuliert er eine Idee, die das Thema neu rahmt:

„Die KI-Transformation bringt nicht nur technologische Veränderungen mit sich, sondern vor allem menschliche und organisatorische Veränderungen."

Eine einfache Frage, die das Problem offenbart

Sebastian beginnt mit einer Frage, die fast trivial wirken kann:

Wer ist verantwortlich für die Qualität der Ergebnisse, die von KI in Ihrer Organisation erzeugt werden?

In der Praxis ist das, wo die Dinge anfangen, auseinanderzufallen.

Die Verantwortung ist oft unscharf, implizit oder einfach nicht definiert. Und während KI sich in den täglichen Arbeitsablauf integriert, verwandelt sich diese fehlende Klarheit schnell in operatives Risiko.

Die KI-Adoption wird schnell zu einer organisationalen Herausforderung

Um zu verdeutlichen, was Organisationen durchleben, führt Sebastian ein vierstufiges Modell ein. Aus dem, was als einfaches Produktivitätswerkzeug beginnt, wird schnell eine Frage der Organisationsgestaltung.

Stufe 1. Individuelle Nutzung

KI wird von Einzelnen genutzt, um ihre täglichen Aufgaben zu erleichtern. E-Mails verfassen, Daten analysieren, Inhalte vorbereiten. In diesem Stadium bleibt die Auswirkung lokal, aber Governance-Fragen tauchen bereits auf.

Die Führungskräfte stehen plötzlich vor sehr konkreten Fragen:

• Welche Tools sind zulässig oder nicht?
• Welche Daten dürfen an KI-Tools weitergegeben werden?
• Was sind die Grenzen akzeptabler Nutzung?

Schon in diesem frühen Stadium manifestiert sich eine deutliche Spannung. Governance kann nicht vollständig einheitlich sein. Die Regeln, die für HR gelten, sind nicht die gleichen wie im Marketing oder in den Produktteams.

Stufe 2. Integration in Teams

KI wird in die Art und Weise integriert, wie Teams arbeiten. Gemeinsame Assistenten werden erstellt. Ergebnisse beginnen, kollektive Entscheidungen und Workflows zu beeinflussen.

„In vielen Organisationen nutzen Teams bereits KI-Assistenten, aber niemand weiß es."

Hier ist es, wo die Sichtbarkeit anfängt zu verschwimmen und die Verantwortlichkeiten unklar werden.

Neue Fragen entstehen:

• Wer ist befugt, KI-Assistenten zu erstellen oder zu konfigurieren?
• Wer ist für die Qualität ihrer Ergebnisse verantwortlich?
• Wer wartet und aktualisiert sie über die Zeit?

Sebastian hebt hervor, wie Rollen in diesem Stadium anfangen zu entwickeln. Eine Aufgabe wie die Erstellung eines Berichts kann automatisiert werden, aber die Verantwortung verschwindet nicht. Sie verschiebt sich zu Interpretation, Validierung und Entscheidungsfindung.

Falls diese Weiterentwicklung nicht explizit gemacht wird, funktionieren Organisationen weiterhin mit veralteten Annahmen darüber, wer was tut.

Stufe 3. Bereichsübergreifende Workflows

KI beginnt, Teams zu verbinden und Teile von Workflows im organisationalen Maßstab zu automatisieren. Informationen zirkulieren zwischen Funktionen. Entscheidungen beruhen auf Ergebnissen, die kein Einzelner vollständig beherrscht.

In diesem Stadium wird Koordination komplexer und der Bedarf an klar definierten Verantwortlichkeiten wird kritisch.

„In diesem Stadium wird KI zur Frage der Organisationsgestaltung."

Die Fragen drehen sich nicht mehr nur um Tools, sondern um die Struktur:

• Wer trägt die Verantwortung für einen KI-unterstützten Workflow, der sich über mehrere Teams erstreckt?
• Wo liegt die Entscheidungsbefugnis?
• Wie werden die Verantwortlichkeiten zwischen Rollen und Teams verteilt?
• Wie stellt man Ausrichtung zwischen verschiedenen Teilen der Organisation sicher?

Ohne klare Antworten entstehen Engpässe. Entscheidungen verlangsamen sich. Verantwortlichkeit wird diffus.

Stufe 4. Geschäftsmodell-Transformation

KI beginnt zu verändern, wie die Organisation Wert schafft. Sie beeinflusst Produkte, Dienstleistungen und sogar die Art, wie die Organisation auf ihrem Markt tätig ist.

In diesem Stadium wird die Herausforderung mehr strategisch:

• Wie verändert KI unser Wertangebot?
• Welche neuen Rollen oder Kompetenzen müssen wir entwickeln?
• Wie organisieren wir uns, um kontinuierlich zu entwickeln, anstatt einfach zu reagieren?

Die Frage ist nicht mehr, wie KI zu nutzen ist, sondern wie die Organisation strukturiert werden soll, um mit ihr zu entwickeln.

Wenn KI Teams verbindet, wird die Struktur kritisch

Wenn KI zwischen Teams zu operieren beginnt, nimmt die Komplexität zu.

Workflows vernetzten sich untereinander. Daten zirkulieren zwischen Funktionen. Entscheidungen werden von Ergebnissen beeinflusst, die kein Team vollständig kontrolliert.

Hier ist es, wo die Natur des Problems sich ändert.

Es reicht nicht mehr, Regeln oder Richtlinien zu definieren. Organisationen brauchen Klarheit über Verantwortlichkeiten, Entscheidungsrechte und Schnittstellen zwischen Teams.

Ohne dies entstehen Engpässe. Entscheidungen verlangsamen sich. Verantwortlichkeit wird diffus.

Das versteckte Risiko ist die Unausrichtung

Eine Schlüsselidee, die Sebastian einbringt, ist die der gemeinsamen mentalen Modelle.

Dies ist das gemeinsame Verständnis davon, wie Arbeit geleistet wird, wer für was verantwortlich ist und wie Entscheidungen getroffen werden.

Wenn diese gemeinsame Verständigung solide ist, verbessert sich Koordination und Teams können mit Vertrauen handeln.

Wenn sie fehlt, nehmen Reibereien zu.

KI beschleunigt dieses Problem, weil sie oft unsichtbare Veränderungen einführt.

„Wenn Veränderungen nicht sichtbar gemacht werden, erodieren gemeinsame mentale Modelle."

Mitarbeitende funktionieren weiterhin so, wie die Dinge früher waren, auch wenn die zugrunde liegende Realität sich geändert hat.

Warum rollenbasierte Organisationen besser rüstet sind

Eine der praktischsten Auswirkungen der KI-Adoption ist die Schnelligkeit, mit der Rollen anfangen zu entwickeln.

Aufgaben werden automatisiert. Verantwortlichkeiten verschieben sich. Neue Arbeit taucht auf. Anderes verschwindet.

Wenn Rollen implizit sind oder zu eng an Stellentitel gebunden, erzeugt das Verwirrung.

Sebastian unterstreicht eine grundlegende Unterscheidung:

„Eine Rolle ist nicht eine Person, und eine Person ist nicht ihre Rolle."

Rollen beschreiben die Arbeit. Sie können sich entwickeln. Menschen bringen Kompetenzen. Sie können im Lauf der Zeit verschiedene Rollen übernehmen.

Wenn Organisationen die beiden nicht trennen, kann jede Rollenveränderung als persönliche Bedrohung erlebt werden. Wenn sie es tun, wird Veränderung leichter zu durchlaufen.

Das ist, wo rollenbasierte Organisationen einen Nettovorteil haben.

Weil Rollen explizit definiert und regelmäßig aktualisiert werden, können sie sich anpassen, während sich die Arbeit weiterentwickelt. Neue Verantwortlichkeiten, wie die Wartung von KI-Assistenten oder die Validierung von Ergebnissen, können ohne völlige Umgestaltung der Organisation integriert werden.

Statt mit großen Umstrukturierungen zu reagieren, können Organisationen kontinuierlich entwickeln.

Ohne diese Klarheit schafft KI einen Graben zwischen wie Arbeit tatsächlich geleistet wird und wie die Organisation denkt, dass sie es tut.

Und in diesem Graben wachsen Reibereien, Ineffizienzen und Unausrichtung.

Der echte Engpass ist nicht die Technologie

Viele Organisationen experimentieren mit KI.

Sie starten Piloten. Sie testen Tools. Sie erkunden Anwendungsfälle.

Aber sie kämpfen, über diese Phase hinauszugehen.

Die Beobachtung von Sebastian ist kristallklar.

„Die Herausforderung ist nicht die Technologie. Es ist, sie in eine produktive Umgebung zu integrieren."

Ohne Klarheit darüber, wie Arbeit strukturiert ist, verwandelt sich Experimentation nicht in Ausführung.

Wie man beginnt

Der erste Schritt ist nicht ein großes Transformationsprogramm.

Es ist, die gegenwärtige Realität sichtbar zu machen.

Welche Tools werden bereits genutzt? Wo? Von wem?

In vielen Organisationen ist KI bereits vorhanden. Sie ist einfach informell und unsichtbar.

Von dort kann Klarheit schrittweise aufgebaut werden. Verantwortlichkeiten können definiert werden. Governance kann eingeführt werden. Strukturen können sich entwickeln.

Schlussfolgerung: Klarheit bringt Ordnung

Während KI in tiefere Integration und sogar zur Transformation von Geschäftsmodellen fortschreitet, wird eine Sache offensichtlich.

Technologie allein ist nicht der differenzierende Faktor.

Es ist die Fähigkeit sich anzupassen, die es ist.

Und diese Fähigkeit beruht auf Klarheit.

„Es ist nicht KI, die Organisationen transformiert. Es ist Klarheit."

Ordnung in KI zu bringen bedeutet nicht, Tools zu kontrollieren. Es bedeutet, Arbeit sichtbar zu machen, Verantwortlichkeiten zu definieren und Organisationsfunktionieren kontinuierlich anzupassen.

Für Organisationen, die bereit dazu sind, wird KI nicht zur Quelle von Verwirrung, sondern zu einem Katalysator für bessere Arbeitsweisen.

‍