Eine Mitarbeiterin legt nach zwei Stunden statt wie bisher nach zwei Tagen eine fundiert wirkende Analyse vor. Ihre Führungskraft ist zufrieden, kann aber drei Fragen nicht beantworten: Wie ist das Ergebnis entstanden? Welchen Anteil hatte die KI? Und kann die Mitarbeiterin die Argumentation auch fachlich vertreten? 

Diese Situation wird zum Führungsalltag. Mitarbeitende nutzen KI für Recherche, Analyse, Kommunikation und Entscheidungsvorbereitung. Führungskräfte sehen das Ergebnis, können seine Entstehung aber immer schwerer nachvollziehen. Dadurch wird es schwieriger, Leistung angemessen zu beurteilen und fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Führung beruhte lange auch auf Erfahrungsvorsprung. Führungskräfte konnten die Arbeit ihrer Mitarbeitenden beurteilen, weil sie ähnliche Aufgaben selbst bearbeitet hatten. Sie kannten den erforderlichen Aufwand, typische Fehlerquellen und die Merkmale guter Arbeit. 

KI verändert diese Logik. Ergebnisse entstehen anders und deutlich schneller. Mitarbeitende nutzen Arbeitsweisen, mit denen ihre Führungskräfte teilweise selbst noch nicht vertraut sind. Zugleich verrät ein professionell aufbereitetes Ergebnis wenig über die Tiefe des fachlichen Verständnisses. 

Führungskräfte müssen deshalb erkennen können, wie KI das Ergebnis beeinflusst, wo ihre Grenzen liegen und welche Kompetenz die Mitarbeiterin selbst eingebracht hat. Andernfalls drohen Qualität des Outputs und fachliche Leistung miteinander zu verschwimmen. 

Wenn KI eine Aufgabe von zwei Tagen auf zwei Stunden verkürzt, entsteht schnell ein neuer Leistungsmaßstab. Soll die gewonnene Zeit für zusätzliche Aufgaben genutzt werden? Können Mitarbeitende offenlegen, dass KI einen großen Teil der Vorarbeit übernommen hat? Und wie wird Leistung bewertet, wenn ein hervorragendes Ergebnis weniger eigene Bearbeitungszeit erfordert? 

Bleiben diese Fragen unbeantwortet, entstehen informelle Regeln. Mitarbeitende nutzen KI, ohne dies transparent zu machen. Führungskräfte erwarten höhere Geschwindigkeit, ohne sie offen einzufordern. Fehler werden Einzelnen zugerechnet, obwohl nie geklärt wurde, wie KI-Ergebnisse zu prüfen sind. 

Wo KI im Verborgenen genutzt wird, fehlt daher oft mehr als eine Governance-Regel. Es fehlt ein Führungsrahmen, in dem Teams offen über Anwendungen, Grenzen und Fehler sprechen können. 

Führung war nie eine abgeschlossene Qualifikation. Neue Strategien, Geschäftsmodelle und Erwartungen verlangen kontinuierliche Weiterentwicklung. KI verändert nun erneut, was wirksame Führung erfordert. 

Dabei entsteht eine besondere Spannung: Führungskräfte sollen Orientierung geben, obwohl einzelne Mitarbeitende in der praktischen KI-Nutzung bereits weiter sein können. Das stellt ihre Führungsrolle nicht infrage, wohl aber ein Führungsverständnis, das Autorität vor allem aus fachlicher Überlegenheit ableitet. 

Die eigene Lernposition anzunehmen kostet weniger Glaubwürdigkeit, als Kompetenz zu demonstrieren, die faktisch nicht vorhanden ist. Eine Führungskraft muss nicht jede Anwendung besser beherrschen als ihr Team. Sie bleibt jedoch dafür verantwortlich, Qualität einzuordnen, Entscheidungen zu treffen, Spielregeln zu setzen und Lernen zu ermöglichen. 

Viele Unternehmen investieren in KI-Technologien, erzielen jedoch nicht immer die erwartete Wirkung im Arbeitsalltag. Ein wesentlicher Grund liegt darin, dass die erfolgreiche Nutzung von KI nicht allein von den eingesetzten Tools abhängt, sondern von den Menschen, die Entscheidungen treffen, Prozesse steuern und Teams führen. Führung mit KI umfasst daher mehrere Handlungsfelder. 

In unserer Arbeit unterscheiden wir drei Ebenen, auf denen Führungskräfte im Umgang mit KI handlungsfähig sein müssen. 

Auf der ersten Ebene steht die eigene Führungsarbeit: KI sicher nutzen, Ergebnisse kritisch prüfen und das eigene Urteil nicht an die Technologie abgeben. 

Die zweite Ebene betrifft das Geschäft: geeignete Einsatzfelder erkennen, KI-gestützte Entscheidungen gestalten sowie Wirkung, Risiken und Verantwortlichkeiten steuern. 

Auf der dritten Ebene geht es um das Team: Orientierung geben, Erwartungen klären, gemeinsames Lernen ermöglichen und konstruktiv mit Fehlern umgehen. 

Nicht jede Führungskraft benötigt dieselbe Entwicklung. Wer bislang kaum mit KI arbeitet, braucht zunächst Sicherheit in der Anwendung und Bewertung. Wer KI bereits intensiv nutzt, muss keine weitere allgemeine Einführung absolvieren, sondern beispielsweise KI-gestützte Forecasts, Entscheidungsprozesse oder Teamabläufe gestalten. 

Tool-Schulungen für alle greifen deshalb zu kurz. KI-Kompetenz entsteht bei der Arbeit an konkreten Führungsaufgaben, von der eigenen Anwendung über die Steuerung des Geschäfts bis zur Befähigung des Teams. 

Führungskräfteentwicklung ist damit nicht nur ein flankierendes Change-Thema von KI-Einführungen. Führungskräfte übersetzen technische Möglichkeiten in veränderte Entscheidungen, Abläufe und Formen der Zusammenarbeit. So entstehen kürzere Durchlaufzeiten, bessere Entscheidungen und verlässlichere Qualität. Gelingt diese Übersetzung nicht, bleibt die KI-Einführung eine Sammlung einzelner Tools und Pilotprojekte. 

KI verändert nicht den Anspruch an gute Führung, wohl aber die Fähigkeiten, mit denen Führungskräfte ihn erfüllen. Eine klare Standortbestimmung zeigt, wie sicher sie KI selbst nutzen, wie fundiert sie KI-gestützte Entscheidungen steuern und wie wirksam sie ihre Teams durch die Veränderung führen. Auf dieser Grundlage lässt sich Führung gezielt für den KI-geprägten Arbeitsalltag weiterentwickeln. So wird Führung zum Hebel für das, was Unternehmen noch in zu geringem Maße gelingt: Wertschöpfung durch KI. 

Purbs, A.