K\u00fcnstliche Intelligenz muss in den Vorstandsetagen l\u00e4ngst nicht mehr vorgestellt werden. Die meisten F\u00fchrungskr\u00e4fte haben bereits einen Chatbot ausprobiert, ein Pilotprojekt genehmigt oder miterlebt, wie ein Team eine Pr\u00e4sentation in einem Bruchteil der \u00fcblichen Zeit erstellt hat. Der Reiz des Neuen ist verflogen; nun beginnt die schwierigere Phase.<\/p>\n
Die Frage f\u00fcr das Jahr 2026 lautet nicht, ob ein Unternehmen KI einsetzt, sondern ob diese die Art und Weise ver\u00e4ndert, wie Arbeit organisiert, Entscheidungen getroffen und Kunden betreut werden. Der KI-Index 2025 der Stanford University ergab, dass 78 Prozent der Unternehmen im Jahr 2024 KI in mindestens einem Gesch\u00e4ftsbereich einsetzten \u2013 ein Anstieg gegen\u00fcber 55 Prozent im Jahr zuvor. J\u00fcngste Unternehmensstudien deuten jedoch darauf hin, dass die regelm\u00e4\u00dfige Nutzung auf Mitarbeiterebene nach wie vor weitaus uneinheitlicher ist. IBM berichtete im Jahr 2026, dass nur ein Viertel der Besch\u00e4ftigten KI routinem\u00e4\u00dfig im Rahmen ihrer Arbeit einsetzte, obwohl 86 Prozent der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer der Ansicht waren, ihre Belegschaft sei dazu bereit.<\/p>\n
Diese Kluft erkl\u00e4rt, warum manche Unternehmen bereits nennenswerte Erfolge verzeichnen, w\u00e4hrend andere weiterhin in Workshops, Lizenzen und lose miteinander verbundenen Experimenten feststecken. Der Zugang zu einem fortschrittlichen Modell ist relativ einfach zu erwerben. Die Neugestaltung eines Arbeitsablaufs auf dieser Grundlage, die Festlegung der Verantwortung f\u00fcr das Ergebnis und die \u00dcberzeugung der Mitarbeiter, eingefahrenen Gewohnheiten abzuschw\u00f6ren, sind hingegen wesentlich schwieriger.<\/p>\n
Die n\u00fctzlichsten KI-Projekte wirken oft weniger spektakul\u00e4r als die am wenigsten n\u00fctzlichen.<\/p>\n
Ein Unternehmen k\u00fcndigt vielleicht einen ambitionierten virtuellen Berater an, w\u00e4hrend seine Mitarbeiter weiterhin Stunden damit verbringen, interne Dokumente zu suchen, Besprechungsnotizen umzuschreiben und Informationen zwischen Systemen zu \u00fcbertragen. In einer solchen Situation ist es sinnvoll, nicht mit einem Mitarbeiter im Kundenservice zu beginnen, sondern mit den wiederkehrenden internen Arbeitsabl\u00e4ufen, die kostspielig und langsam sind und sich aufgrund ihrer Standardisierung gut optimieren lassen.<\/p>\n
F\u00fcr ein Kommunikationsteam k\u00f6nnte dies bedeuten, ein zugelassenes KI-System zu nutzen, um die t\u00e4gliche Medienberichterstattung zu vergleichen, sich abzeichnende Narrative zu identifizieren und einen ersten Entwurf eines Themenpapiers zu erstellen. Eine Public-Affairs-Abteilung k\u00f6nnte es nutzen, um Verpflichtungen, Termine und Positionen von Interessengruppen aus einem Konsultationsdokument zu extrahieren. Ein Dienstleistungsunternehmen k\u00f6nnte relevantes Wissen aus seinen eigenen Archiven abrufen, anstatt Mitarbeiter zu beauftragen, jahrelange Akten zu durchsuchen.<\/p>\n
Morgan Stanley hat diesen kontrollierteren Weg eingeschlagen. Die internen KI-Tools des Unternehmens erm\u00f6glichen es Finanzberatern und anderen Mitarbeitern, genehmigte Forschungsergebnisse und Wissen zu durchsuchen, w\u00e4hrend das \u201eDebrief\u201c-System Besprechungsnotizen erstellen und Entw\u00fcrfe f\u00fcr Folgematerialien erstellen kann. Das Ziel besteht nicht darin, das Urteilsverm\u00f6gen des Beraters oder die Kundenbeziehung zu ersetzen. Vielmehr soll der Zeitaufwand f\u00fcr das Abrufen, Organisieren und Dokumentieren von Informationen reduziert werden.<\/p>\n
JPMorgan Chase hat ein \u00e4hnliches Modell in gr\u00f6\u00dferem Ma\u00dfstab umgesetzt. Die firmeneigene \u201eLLM Suite\u201c erm\u00f6glicht den Mitarbeitern den Zugriff auf generative KI in einer kontrollierten Umgebung. Bis 2025 hatten mehr als 200.000 Mitarbeiter Zugriff darauf, wobei die Bank angab, dass einige Teams dadurch jede Woche mehrere Stunden einsparen konnten. Mehr als 65.000 Mitarbeiter im Firmenkunden- und Investmentbanking-Bereich nutzten das System aktiv, und \u00fcber 90 Prozent der Ingenieure setzten KI-Codierungsassistenten ein.<\/p>\n
Diese Beispiele sind wichtig, weil sie zeigen, wo der Einsatz in Unternehmen zunehmend glaubw\u00fcrdig wird: innerhalb festgelegter Arbeitsabl\u00e4ufe, unter Verwendung regulierter Informationen und mit einem Menschen, der weiterhin f\u00fcr das Ergebnis verantwortlich ist.<\/p>\n
KI kann eine einzelne Aufgabe beschleunigen, ohne dass dadurch die Organisation effektiver wird.<\/p>\n
Zehn Kampagnenkonzepte in f\u00fcnf Minuten zu entwickeln, klingt zwar effizient, doch der Nutzen ist vernachl\u00e4ssigbar, wenn das Team anschlie\u00dfend zwei Stunden damit verbringt, allgemeine Ideen zu \u00fcberarbeiten. Die Zusammenfassung aller ver\u00f6ffentlichten Artikel \u00fcber ein Unternehmen schafft zwar mehr Material, f\u00fchrt aber nicht unbedingt zu mehr Erkenntnissen. Ein Chatbot, der Kundenanfragen schnell abwickelt, kann dennoch die Kundenbindung beeintr\u00e4chtigen, wenn Kunden keinen Ansprechpartner erreichen k\u00f6nnen, sobald das Problem komplizierter wird.<\/p>\n
F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen daher die Ergebnisse auf der Ebene der Arbeitsabl\u00e4ufe messen. Je nach Aufgabe kann dies Zeitersparnis, weniger Fehler, schnellere Reaktionszeiten, eine h\u00f6here Konversionsrate, eine verbesserte Kundenzufriedenheit oder eine bessere Einhaltung von Vorschriften bedeuten. \u201cDie Mitarbeiter haben das Tool genutzt\u201d ist eine Kennzahl zur Akzeptanz. Sie ist kein Beweis f\u00fcr den gesch\u00e4ftlichen Nutzen.<\/p>\n
Diese Unterscheidung gewinnt noch mehr an Bedeutung, wenn KI-Agenten nicht mehr nur eine einzelne Frage beantworten, sondern mehrere miteinander verbundene Aktionen ausf\u00fchren. Ein Agent kann Informationen abrufen, ein System aktualisieren, eine Empfehlung erstellen und einen Folgeprozess ausl\u00f6sen. Das kann den Verwaltungsaufwand erheblich verringern, f\u00fchrt aber auch zu einer l\u00e4ngeren Kette, in der sich ein Fehler weiter ausbreiten kann, bevor er bemerkt wird.<\/p>\n
Die Unternehmen, die Fortschritte erzielen, beschr\u00e4nken sich daher nicht darauf, KI einfach nur in bestehende Aufgaben zu integrieren. Sie legen fest, in welchen F\u00e4llen ein Mensch die Arbeit \u00fcberpr\u00fcfen muss, welche Ma\u00dfnahmen einer Genehmigung bed\u00fcrfen und was geschieht, wenn das System unsicher ist.<\/p>\n
F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen die Zukunft der k\u00fcnstlichen Intelligenz nicht vorhersagen, um einen n\u00fctzlichen Ansatzpunkt zu finden. Sie k\u00f6nnen nach Aufgaben suchen, die vier Merkmale aufweisen: Sie kommen h\u00e4ufig vor, beanspruchen die Zeit von Fachkr\u00e4ften, folgen einem erkennbaren Muster und k\u00f6nnen von einer kompetenten Person \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n
Im Vertrieb kann KI Kundenanalysen erstellen und einen ersten Entwurf individuell anpassen, ohne zu entscheiden, welcher Kunde Aufmerksamkeit verdient. Im Kundenservice kann sie einfache Anfragen kl\u00e4ren und komplexe F\u00e4lle an einen Mitarbeiter weiterleiten. Im Finanzbereich kann sie Abweichungen erkl\u00e4ren und ungew\u00f6hnliche Transaktionen kennzeichnen, ohne eine Zahlung zu genehmigen. In der Kommunikation kann sie die Berichterstattung analysieren und Botschaften testen, ohne zu entscheiden, was das Unternehmen \u00f6ffentlich sagen soll.<\/p>\n
Klarna wurde zu einem der am meisten beachteten Beispiele, nachdem das Unternehmen einen KI-Kundenservice-Assistenten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab eingef\u00fchrt hatte. Seine anf\u00e4nglichen Angaben zum Umfang der bearbeiteten Anfragen und zur Zeitersparnis erregten gro\u00dfes Aufsehen, doch ebenso aufschlussreich war die anschlie\u00dfende Betonung des Unternehmens, den menschlichen Support beizubehalten. Automatisierung kann Geschwindigkeit und Kosten verbessern; sie kann jedoch nicht davon ausgehen, dass jede Kundeninteraktion jeglichen menschlichen Kontakt ausschlie\u00dfen sollte.<\/p>\n
Die Lehre, die man daraus ziehen kann, ist nicht, dass KI versagt oder Erfolg hatte. Vielmehr h\u00e4ngt das richtige Gleichgewicht von der jeweiligen Situation ab. Ein Kunde, der ein Zahlungsdatum \u00fcberpr\u00fcft, freut sich vielleicht \u00fcber eine sofortige automatisierte Antwort. Jemand, der eine hohe Abbuchung beanstandet, wird das Unternehmen wahrscheinlich danach beurteilen, ob sich eine kompetente Person der Angelegenheit annimmt.<\/p>\n
Generative KI vermittelt den Eindruck, dass ein Unternehmen Jahre chaotischer Informationsverwaltung einfach \u00fcberspringen k\u00f6nnte. Das ist jedoch nicht m\u00f6glich.<\/p>\n
Wenn Dateien doppelt vorhanden sind, die Zugriffsrechte unklar sind und wichtiges Wissen in privaten Posteing\u00e4ngen schlummert, kann es vorkommen, dass ein KI-System die falsche Version einer Richtlinie abruft oder Material jemandem zug\u00e4nglich macht, der es nicht sehen sollte. Eine ausgefeilte Antwort kann eine schwache Faktengrundlage verschleiern, was unzuverl\u00e4ssige Daten besonders gef\u00e4hrlich macht.<\/p>\n
Bevor KI in einen wichtigen Arbeitsablauf integriert wird, sollten F\u00fchrungskr\u00e4fte festlegen, welche Quellen sie nutzen darf, wem diese geh\u00f6ren, wie oft sie aktualisiert werden und wer Zugriff auf die Ergebnisse hat. Au\u00dferdem sollten sie kl\u00e4ren, ob vertrauliche Informationen in ein externes System eingegeben werden d\u00fcrfen. Andernfalls treffen die Mitarbeiter diese Entscheidungen individuell, oft ohne zu wissen, wohin ihre Eingaben und Dokumente gelangen k\u00f6nnten.<\/p>\n
Dies ist ein Grund, warum sichere Unternehmensumgebungen immer wichtiger werden als die neueste Funktion eines \u00f6ffentlichen Chatbots. Das Modell ist zwar wichtig, doch erst die begleitenden Kontrollmechanismen entscheiden dar\u00fcber, ob man ihm echte Aufgaben anvertrauen kann.<\/p>\n
Auch europ\u00e4ische Unternehmen sehen sich mit einem konkreteren Zeitplan f\u00fcr die Einhaltung der Vorschriften konfrontiert. Das EU-KI-Gesetz trat im August 2024 in Kraft, wobei die Verpflichtungen schrittweise in Kraft treten. Die Vorschriften zu verbotenen Praktiken und zur KI-Kompetenz traten im Februar 2025 in Kraft; die Verpflichtungen f\u00fcr Allzweck-KI-Modelle folgten im August 2025, und ab August 2026 gelten weitere wesentliche Bestimmungen, wobei Teile der Regelungen f\u00fcr Hochrisikobereiche bis ins Jahr 2027 hineinreichen.<\/p>\n
Nicht jede Anwendung generativer KI wird als risikoreich eingestuft, dennoch m\u00fcssen Unternehmen wissen, wo KI eingesetzt wird und von wem. Dazu ist eine Bestandsaufnahme erforderlich, die sowohl genehmigte Systeme als auch inoffizielle Tools und KI-Funktionen umfasst, die in Software integriert sind, die die Mitarbeiter bereits nutzen.<\/p>\n
Der Bereich Kommunikation birgt ganz eigene Risiken. Synthetische Bilder, geklonte Stimmen und bearbeitete Videos k\u00f6nnen rechtliche Probleme und Reputationssch\u00e4den verursachen, selbst wenn die urspr\u00fcngliche Absicht harmlos war. Teams ben\u00f6tigen Richtlinien zur Offenlegung von KI-generierten Inhalten, ein Genehmigungsverfahren f\u00fcr realistisch wirkende synthetische Medien sowie klare Grenzen f\u00fcr die Verwendung des Bildnisses oder der Stimme von Mitarbeitern, Kunden und Pers\u00f6nlichkeiten des \u00f6ffentlichen Lebens.<\/p>\n
Bei der KI-Kompetenz geht es daher nicht mehr nur darum, den Mitarbeitern ein optionales Webinar zum Verfassen von Prompts anzubieten. Die Mitarbeiter ben\u00f6tigen konkrete Regeln: Welche Systeme sind zugelassen, welche Informationen d\u00fcrfen niemals eingegeben werden, welche Ergebnisse m\u00fcssen \u00fcberpr\u00fcft werden und wer tr\u00e4gt die Verantwortung, wenn KI zu einer Entscheidung beitr\u00e4gt?.<\/p>\n
Ein Vorstandsvorsitzender muss sich nicht mit Modellarchitektur auskennen. Auch sollte der Vorstand seine Zeit nicht damit verbringen, KI-Abonnements f\u00fcr Endverbraucher zu vergleichen. F\u00fchrung ist an anderer Stelle gefragt.<\/p>\n
Die Unternehmensleitung muss entscheiden, welche Probleme es wert sind, gel\u00f6st zu werden, welches Risikoniveau akzeptabel ist und ob ein KI-Projekt die \u00fcbergeordnete Strategie des Unternehmens unterst\u00fctzt. Sie muss sich zudem gegen verlockende Demonstrationen wehren, die sich in der Praxis \u2013 mit echten Daten, echten Kunden oder echten regulatorischen Anforderungen \u2013 nicht bew\u00e4hren k\u00f6nnen.<\/p>\n
Dazu bedarf es ausreichender Sprachkenntnisse, um sinnvolle Fragen zu stellen. Welcher Prozess ver\u00e4ndert sich? Welche Anhaltspunkte deuten darauf hin, dass er sich verbessert? Auf welche Informationen greift das System zur\u00fcck? Wo kann man eingreifen? Wer ist f\u00fcr einen Fehler verantwortlich? Kann das Unternehmen den Anbieter austauschen, ohne den gesamten Betrieb neu aufbauen zu m\u00fcssen?<\/p>\n
Die IBM-Studie aus dem Jahr 2026 verdeutlicht den sich derzeit abzeichnenden Druck im Bereich der Governance. In einer Studie gaben zwei Drittel der befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte aus dem Technologiebereich an, dass sie f\u00fcr KI-Systeme zur Verantwortung gezogen w\u00fcrden, \u00fcber die sie keine vollst\u00e4ndige Kontrolle h\u00e4tten, w\u00e4hrend nur 11 Prozent der Meinung waren, dass ihre Unternehmen vollst\u00e4ndig auf den Umfang des Einsatzes von KI-Agenten vorbereitet seien, der im Laufe des folgenden Jahres erwartet werde. Es geht nicht mehr nur um Begeisterung oder technische F\u00e4higkeiten. Es geht um Kontrolle.<\/p>\n
Die beruhigende Aussage, dass KI den Menschen \u201cerg\u00e4nzen, nicht ersetzen\u201d werde, ist zu allgemein, um als Leitlinie f\u00fcr eine Personalstrategie zu dienen. Einige Aufgabenbereiche werden an Bedeutung gewinnen, andere an Bedeutung verlieren, und bei vielen wird zwar die Berufsbezeichnung gleich bleiben, doch die damit verbundenen Aufgaben werden sich grundlegend \u00e4ndern.<\/p>\n
Der \u2019Future of Jobs Report 2025\u201c des Weltwirtschaftsforums sch\u00e4tzt, dass der strukturelle Wandel auf dem Arbeitsmarkt bis 2030 170 Millionen neue Arbeitspl\u00e4tze schaffen und 92 Millionen Arbeitspl\u00e4tze verdr\u00e4ngen k\u00f6nnte. Arbeitgeber gingen davon aus, dass sich 39 Prozent der bestehenden Kompetenzen der Arbeitnehmer im gleichen Zeitraum ver\u00e4ndern oder \u00fcberholt sein werden. KI- und Big-Data-Kompetenzen geh\u00f6ren zu den am schnellsten wachsenden technischen F\u00e4higkeiten, doch analytisches Denken, Belastbarkeit, F\u00fchrungsqualit\u00e4ten und soziale Kompetenz bleiben wichtig, da Unternehmen nach wie vor Menschen ben\u00f6tigen, die Situationen einsch\u00e4tzen, andere \u00fcberzeugen und Verantwortung \u00fcbernehmen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Ein glaubw\u00fcrdiger Arbeitgeber sollte seinen Mitarbeitern daher mitteilen, welche Aufgaben automatisiert werden, welche weiterhin von Menschen \u00fcbernommen werden und wie sich die Leistungserwartungen \u00e4ndern werden. Mitarbeiter werden schnell skeptisch, wenn F\u00fchrungskr\u00e4fte KI intern als \u201cBef\u00e4higung\u201d beschreiben, sie gegen\u00fcber Investoren jedoch in erster Linie als Kosteneinsparungsma\u00dfnahme pr\u00e4sentieren.<\/p>\n
Die Schulung sollte zudem an die tats\u00e4chliche Arbeit gekn\u00fcpft sein. Ein allgemeiner Kurs mag zwar das Bewusstsein sch\u00e4rfen, doch erst durch die Anwendung von KI bei wiederkehrenden Aufgaben, die Analyse von Fehlern und das Erlernen, wann man den Ergebnissen nicht vertrauen sollte, werden die Mitarbeiter kompetent.<\/p>\n
Ein sinnvoller Vorschlag sollte auf einer Seite verst\u00e4ndlich sein.<\/p>\n
Darin sollten das gesch\u00e4ftliche Problem, die derzeitigen Kosten oder Verz\u00f6gerungen, die vorgeschlagene \u00c4nderung sowie die Kennzahl, anhand derer sich der Erfolg des Projekts messen l\u00e4sst, dargelegt werden. Au\u00dferdem sollten die betroffenen Daten, die f\u00fcr das Ergebnis verantwortliche Person und der Punkt, an dem weiterhin eine menschliche Genehmigung erforderlich ist, genannt werden. Ferner sollte angegeben werden, unter welchen Umst\u00e4nden die Organisation das Projekt abbrechen w\u00fcrde.<\/p>\n
Auch wenn diese Fragen noch nicht beantwortet werden k\u00f6nnen, kann das Projekt dennoch interessant sein. Es ist noch nicht bereit f\u00fcr eine Skalierung.<\/p>\n
Der Wettbewerbsvorteil im Bereich der KI liegt zunehmend weniger im fr\u00fchzeitigen Zugang zu einem Modell, das auch die Konkurrenz erwerben kann. Er besteht vielmehr darin, das eigene Unternehmen gut genug zu kennen, um die richtigen Aufgaben auszuw\u00e4hlen, diese sorgf\u00e4ltig neu zu gestalten und menschliches Urteilsverm\u00f6gen dort beizubehalten, wo es einen echten Mehrwert bietet. Bis 2026 wird genau darin der Unterschied zwischen einem Unternehmen liegen, das KI einsetzt, und einem, das dadurch besser wird.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Da sich die KI st\u00e4ndig weiterentwickelt, verspricht die Landschaft im Jahr 2026 bahnbrechende Fortschritte in allen Branchen. Entdecken Sie wichtige Trends, Expertenmeinungen und umsetzbare Erkenntnisse.<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":13778,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[85,133],"tags":[],"class_list":["post-13777","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","category-social-media-analytics-reporting"],"yoast_head":"\n