Sie haben KI komplett falsch verstanden

Mark Cuban sagte Anfang letzten Jahres an der Arizona State University: "Es wird zwei Arten von Unternehmen auf dieser Welt geben: solche, die grossartig in KI sind, und alle anderen, die von Ersteren aus dem Geschäft gedrängt werden."

Er hat (vermutlich) recht. Aber die interessantere Frage ist, was "grossartig in KI" eigentlich bedeutet, denn die meisten Unternehmen verstehen es falsch. Und zwar anders, als sie denken.

Die zwei Reaktionen (beide falsch)

Beobachten Sie, wie Unternehmen auf den KI-Druck reagieren, und Sie sehen Varianten von zwei Mustern.

Die erste (und objektiv schlechtere) ist das Token-Spiel. Jeder Mitarbeitende bekommt einen ChatGPT-Account, vielleicht ein Budget für Tokens und einen vagen Auftrag: macht was draus. Nutzt es, um schneller E-Mails zu schreiben. Fasst Meetings zusammen. Seid produktiver. Das Unternehmen darf sich "KI-fähig" nennen, ohne einen einzigen Prozess, eine einzige Entscheidung oder eine einzige Organisationsstruktur zu verändern. Es ist das unternehmerische Äquivalent dazu, allen ein Fitnessabo zu kaufen und das ein Gesundheitsprogramm zu nennen.

Die zweite ist durchdachter, aber immer noch unvollständig. Diese Organisationen prüfen ihre bestehende Infrastruktur und stellen eine strategische Frage: Wo passt KI hinein? Sie schauen sich ihre aktuellen Prozesse an, ihren Technologie-Stack, ihre Abläufe, und identifizieren die Stellen, an denen KI das Bestehende automatisieren, beschleunigen oder verbessern kann. Das Offshore-Team für die Dateneingabe durch einen KI-Agenten ersetzen. Das Sprachdialogsystem aufwerten. Den monatlichen Reporting-Zyklus automatisieren.

Dieser zweite Ansatz ist klüger. Wir selbst haben Varianten davon befürwortet.

Beide Ansätze teilen denselben blinden Fleck. Sie nehmen die Organisation, wie sie heute existiert, und suchen nach Stellen, an denen sie KI einfügen können. Der Rahmen ist immer: Das machen wir, und wo kann KI nun helfen?

Das ist die falsche Frage.

Die wahre Bedrohung ist nicht, wer Sie denken

In den nächsten zwei bis fünf Jahren werden die Unternehmen, die etablierten Anbietern Marktanteile abnehmen, nicht andere althergebrachte Firmen sein, die KI erfolgreich an ihren bestehenden Betrieb angeschraubt haben. Es werden KI-native Startups sein, die sich nie fragen mussten: "Wo passt KI hinein?"

Diese Unternehmen sind von Grund auf mit einer anderen Grundannahme gebaut. Sie schauen sich kein Geschäft an und fragen, was KI tun kann. Sie fragen, was KI nicht tun kann. Für sie ist KI keine Schicht, die über die menschliche Arbeit gelegt wird. Sie ist die anfängliche Struktur. Menschen werden dort hinzugezogen, wo KI versagt (meist widerwillig), nicht umgekehrt. Die Welt feiert Solopreneure.

Das ist gewiss keine originelle Beobachtung. Y Combinator, Sequoia, McKinsey und viele andere haben über den KI-nativen Vorteil geschrieben. Die strukturelle Kluft zwischen Unternehmen, die auf KI gebaut sind, und solchen, die sie nachrüsten, ist real, gut dokumentiert und wächst. Weniger diskutiert wird, was etablierte Unternehmen tatsächlich dagegen tun sollten, jenseits von "schneller werden" und "innovativer sein", was als Ratschlag nichts bedeutet, wenn kein Prozess dahintersteht.

Kehren Sie die Grundannahme um

Hier die Übung, die unserer Ansicht nach mehr Führungsteams machen sollten.

Statt mit Ihrem aktuellen Organigramm zu beginnen und zu fragen "Welche dieser Rollen oder Prozesse könnte KI übernehmen", drehen Sie es um. Beginnen Sie mit einem leeren Blatt. Nehmen Sie an, KI erledigt die gesamte Arbeit. Jede Rolle, jede Funktion, jede Entscheidung. Dann fragen Sie: Wo fügen Menschen etwas hinzu, das KI nicht kann?

Die Antworten werden unbequem sein, denn es werden weniger sein, als die meisten Führungskräfte erwarten.

Es gibt die weithin akzeptierte Überzeugung, dass KI keine Aufgaben bewältigen kann, die Feingefühl, Intuition oder Urteilsvermögen erfordern. Diese Überzeugung wird zunehmend falsch. Mit den richtigen Eingaben, dem richtigen Kontext, der richtigen Dokumentation ist KI bereits zu weit mehr fähig, als die meisten Organisationen zuzugeben bereit sind. Und die Technologie verbessert sich rasant.

"Aber KI kann meinen Job nicht machen." Heute vielleicht nicht. Aber kann sie 60 Prozent der Aufgaben innerhalb Ihres Jobs erledigen? Wahrscheinlich. Und dieser Anteil steigt. Die Frage ist, ob Ihre Organisation in die 40 Prozent investiert, die tatsächlich Sie sind, das Urteilsvermögen, die Beziehungen, das kreative Problemlösen, oder ob sie Ihre gesamte Rolle als einen einzigen, undifferenzierten Block behandelt. Denn wenn Letzteres der Fall ist, werden Sie nicht geschützt. Sie werden ignoriert, bis die Rechnung sich ändert. Und das wird sie. Die Frage ist, ob es früh genug geschieht.

Das Dokumentations-Gebot

Wenn die Leistungsfähigkeit von KI zunehmend eine Funktion des Kontexts ist, dann ist der Engpass nicht die Technologie. Es ist die Wissensbasis.

Welche Dokumentation existiert dazu, wie Ihre Organisation Entscheidungen trifft? Nicht das Organigramm. Nicht das Mitarbeiterhandbuch. Die tatsächliche Entscheidungslogik. Die Mustererkennung, die Ihre besten Leute im Kopf tragen. Das "das haben wir 2019 versucht, und hier ist, warum es nicht funktioniert hat", dieses institutionelle Gedächtnis, das jedes Mal zur Tür hinausgeht, wenn jemand kündigt.

Die meisten Unternehmen haben kaum etwas davon so aufgeschrieben, dass es Wert schafft. Vielleicht haben sie Standardarbeitsanweisungen, die jemand vor Jahren verfasst hat und die nie aktualisiert werden. Und das ist die Lücke, die die Unternehmen, die den Übergang schaffen, von denen trennt, die es nicht können.

Falls Sie das für theoretisch halten, schauen Sie sich an, was Meta gerade tut. Ihre Model Capability Initiative (MCI) installiert Tracking-Software auf den Arbeitscomputern der Mitarbeitenden, um Tastenanschläge, Mausbewegungen, Klicks und Bildschirmaufnahmen zu erfassen. Sie tun das nicht, weil sie sich um Tippgeschwindigkeit oder Red-Bull-Pausen sorgen. Sie bauen einen Trainingsdatensatz auf, damit KI-Agenten lernen können, das zu tun, was diese Mitarbeitenden tun. In derselben Woche, in der sie es ausgerollt haben, strichen sie 8'000 Stellen. Das ist kein Zufall. Das ist ein Vorgeschmack.

Sicher, der Übergang dazu, dass KI die meisten operativen Entscheidungen übernimmt, wird nicht über Nacht geschehen. Aber die Arbeit, sich darauf vorzubereiten, beginnt jetzt. Prozesse dokumentieren, Entscheidungsbäume kartieren, das institutionelle Wissen erfassen, das derzeit in den Köpfen der Menschen lebt. Je detaillierter dieses Fundament, desto besser werden die Urteile ausfallen, wenn KI bereit ist, sie zu treffen. Und "bereit" ist näher, als die meisten Vorstandsetagen glauben wollen.

Das ist keine Entlassungsstrategie

Lassen Sie uns sehr deutlich machen, was dieses Argument nicht ist.

Wir plädieren nicht dafür, jeden Menschen in einer Organisation durch KI zu ersetzen. Die Unternehmen, die KI derzeit als Rechtfertigung für Massenentlassungen nutzen, begehen in vielen Fällen den gegenteiligen Fehler. Sie streichen Menschen, ohne zu verstehen, wo Menschen der Vorteil sind. Das ist keine KI-Strategie. Es ist eine Kostensenkungsstrategie im KI-Kostüm, und sie hat ihren Preis.

Die Umkehr-Übung dient nicht dazu, Leute zum Entlassen zu finden. Sie dient dazu, Leute zu finden, in die man investiert.

Wenn Sie davon ausgehen, dass KI die Grundlast übernimmt, und dann die Rollen identifizieren, in denen Menschen unersetzlich sind, werden diese Rollen zu Ihrer Priorität. Sie bekommen mehr Ressourcen, mehr Entwicklung, mehr organisatorische Aufmerksamkeit. Sie hören auf, Ihre besten Beziehungsmanager unter Reporting-Aufgaben zu begraben, die ein Agent erledigen könnte. Sie hören auf, Ihre kreativsten Strateginnen zu bitten, ihre halbe Woche mit dem Formatieren von Daten oder dem Aktualisieren von Grafiken zu verbringen. Lassen Sie Ihre Produkt- und Projektverantwortlichen Produkte oder Projekte managen, statt Follow-up-Nachrichten zu verschicken und Calls zusammenzufassen.

Die Ironie der grossen Schlagzeilen über KI-Entlassungen in Konzernen ist, dass diese das Gegenteil dessen tun, was KI-native Konkurrenten tun. Die Startups gewinnen nicht, weil sie weniger Leute haben. Sie gewinnen, weil die Leute, die sie haben, sich ganz auf die Arbeit konzentrieren, die nur Menschen leisten können. Alles andere ist erledigt.

Der wahre Burggraben

Cubans Rahmung erzeugt eine nützliche Dringlichkeit, aber sie hat ein Verfallsdatum. In zwei bis fünf Jahren wird "grossartig in KI" kein Unterscheidungsmerkmal mehr sein. Es wird Grundvoraussetzung sein. Die Werkzeuge werden zur Massenware. Die Modelle werden zugänglich und austauschbar sein. Die Implementierungsmuster werden allgemein bekannt sein. Jedes Unternehmen, das noch steht, wird KI wirksam einsetzen, "es wird grossartig in KI sein", oder es wird bereits weg sein.

Was macht Sie also in einer Welt, in der alle grossartig in KI sind, wettbewerbsfähig?

Ihre Menschen. Konkret diejenigen, die Arbeit leisten, die KI nicht reproduzieren kann, in Rollen, die Sie bewusst um diese Unersetzlichkeit herum gestaltet haben. Ihre Humankapital-Strategie wird zu Ihrem Burggraben. Wen Sie einstellen, worauf Sie sie sich konzentrieren lassen, wie Sie ihre Zeit vor Arbeit schützen, die KI erledigen sollte. Das ist (und bleibt) der Wettbewerbsvorteil, den niemand mit einem besseren Modell oder einem grösseren Token-Budget kopieren kann.

Die Unternehmen, die das begreifen, werden nicht jene sein, die KI am schnellsten eingeführt haben. Es werden jene sein, die früh genug verstanden haben, dass es nie um die KI ging. Es ging immer um die Menschen.

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