KI-Transformation: Warum sich selbst KI-Verantwortliche abgehängt fühlen – und was Orientierung gibt

Stell dir einen Saal mit 500 Menschen vor. Alle tragen Verantwortung für KI in ihrem Unternehmen. Titel wie «Head of AI», «Transformation Lead», «Chief Digital Officer». Dann fragt jemand von der Bühne: «Wer von euch fühlt sich manchmal abgehängt und verloren?» Und alle Hände gehen hoch. Genau das haben Dominik und Marc am “The Dock” in Berlin erlebt.

Diese Szene ist keine Ausnahme. Sie ist der Normalzustand. Und aus unserer Sicht ist sie das Ehrlichste, was man derzeit über KI in Unternehmen sagen kann. Wer sich verloren fühlt, macht nichts falsch. Er arbeitet nur in einem Umfeld, für das es noch keinen Kompass gibt.

Warum sich selbst KI-Verantwortliche in der KI-Transformation verloren fühlen

Es gibt eine Erklärung für dieses Gefühl: zu wenig Wissen, zu wenig Erfahrung, zu wenig Zeit. Die Erklärung ist bequem, weil sie eine Lösung mitliefert. Noch ein Kurs, noch ein Zertifikat, noch ein Tool…Und schon fühlst du dich wieder kompetent. Nur stimmt das selten.

Denn die Leute, die im Saal die Hand heben, sind nicht die Ahnungslosen. Es sind die Vorreiter. Sie haben sich schon durch Dutzende Anbieter gearbeitet, Pilotprojekte aufgesetzt, Budgets verteidigt. Und trotzdem: dieses nagende Gefühl, den Anschluss zu verlieren.

Das Problem liegt woanders. KI-Transformation findet in einem Terrain statt, in dem sich die Landschaft schneller verändert, als jede Karte gezeichnet werden kann. Was heute State of the Art ist, ist in sechs Monaten schon längst überholt. Wer da erwartet, irgendwann «fertig» zu sein, misst sich an einem Ziel, das es nicht gibt.

Überforderung ist in diesem Feld kein Zeichen von Scheitern. Sie ist ein Zeichen dafür, dass du dich mit den richtigen Fragen beschäftigst.

Für dich als CHRO oder HR-Leiterin ist das eine wichtige Unterscheidung. Denn wenn du glaubst, deine Belegschaft brauche vor allem mehr Tool-Trainings, kämpfst du an der falschen Front. Die Menschen scheitern nicht am Bedienen der Werkzeuge. Sie scheitern an der fehlenden Orientierung, wozu diese Werkzeuge eigentlich gut sind.

Wenn keine Karte mehr weiterhilft

Stell dir vor, du sollst von A nach B fahren. Kein Problem, denkst du. Es gibt Strassen, Schilder, ein Navi, das jede Kreuzung kennt. Millionen sind die Strecke vor dir gefahren. Du weisst ungefähr, wann du ankommst.

Und jetzt stell dir vor, du sollst KI im Unternehmen einführen. Keine Strasse. Kein Schild. Kein Navi, das die Route kennt, weil es die Route noch gar nicht gibt. Stattdessen: ein Markt, auf dem täglich neue Anbieter auftauchen, ein Gesetz, das gerade erst geschrieben wird, und eine Technologie, die sich alle paar Monate neu erfindet. Du bist raus von der befestigten Strasse, im offenen Gelände.

Das ist der Punkt, an dem Karten versagen. Nicht, weil niemand sie zeichnen will, sondern weil sich das Gelände schneller verändert, als jede Karte fertig werden kann. Und das erklärt viel.

Es erklärt, warum so viele Unternehmen in Tool-Hektik verfallen. Wenn es keine Karte gibt, klammern sich Menschen an das Sichtbare. Und das Sichtbarste an KI sind die Tools. ChatGPT hier, Copilot dort, ein Agenten-Framework als Draufgabe. Man kauft Lizenzen, weil Lizenzen konkret sind. Man kann sie bestellen, budgetieren, ausrollen. Sie fühlen sich nach Fortschritt an.

Nur ist eine gekaufte Lizenz noch keine Transformation. Sie ist ein Werkzeug im Schrank. Und Microsoft-Zahlen deuten darauf hin, dass ein grosser Teil dieser Werkzeuge im Schrank bleibt ungenutzt, unangetastet, aber brav bezahlt.

Interessant dabei: Genau die Unternehmen, die am meisten Tools kaufen, fühlen sich oft am orientierungslosesten. Weil mehr Werkzeug ohne Karte nicht mehr Orientierung bedeutet, sondern mehr Möglichkeiten, sich zu verfahren.

Der Denkfehler: Vom Tool statt von der Arbeit ausgehen

Hier liegt aus unserer Sicht der zentrale Denkfehler der meisten KI-Initiativen. Sie starten beim Tool und fragen: «Was können wir damit machen?»

Die Frage klingt vernünftig. Ist sie aber nicht unbedingt.

Denn sie stellt das Werkzeug ins Zentrum und die Arbeit an den Rand. Das Ergebnis kennst du: Ein Team bekommt Zugang zu einem KI-Assistenten und niemand weiss so recht, wofür. Ein paar Neugierige spielen damit herum, schreiben ein paar Mails schneller, lassen sich ein Protokoll zusammenfassen. Nach drei Wochen ist die Neugier weg und das Tool auch, zumindest aus dem Arbeitsalltag.

Was fehlt, ist der umgekehrte Blick. Nicht: «Was kann das Tool?» Sondern: «Welche Arbeit machen wir eigentlich, und welcher Teil davon lässt sich neu gestalten?»

Das ist ein kleiner Perspektivwechsel mit grosser Wirkung.

• Wer vom Tool ausgeht, sucht Anwendungsfälle für eine Technologie.
• Wer von der Arbeit ausgeht, sucht Technologie für einen konkreten Nutzen.

Der erste Weg produziert Spielereien. Der zweite Weg produziert Adoption. Und Adoption, also die echte, tägliche Nutzung, ist das Einzige, was am Ende zählt. Eine Belegschaft, die KI wirklich in ihre Arbeit integriert hat, braucht keine Motivationskampagne mehr. Sie hat verstanden, was ihr das konkret bringt.

Warum «von der Arbeit ausgehen» so schwer fällt

Wenn der zweite Weg so viel besser ist, warum geht ihn dann kaum jemand?

Weil er unbequemer ist. Vom Tool auszugehen, ist einfach: Du kaufst etwas, das es schon gibt. Von der Arbeit auszugehen, verlangt, dass du deine eigenen Prozesse verstehst. Und zwar nicht auf dem Papier, sondern so, wie sie wirklich ablaufen. Wo verbringt dein Team Zeit mit Dingen, die niemand gerne macht? Wo entstehen Wartezeiten, Doppelarbeit, Reibung?

Diese Fragen kann kein Anbieter für dich beantworten. Sie zu stellen, ist Arbeit. Aber es ist die Arbeit, die den Unterschied macht.

Ein Reifegradmodell als Karte: Struktur statt Bauchgefühl

Wenn es keine fertige Karte gibt, heisst das nicht, dass du blind losfahren musst. Es heisst nur: Du brauchst eine Struktur, die dir Orientierung gibt, ohne dir vorzugaukeln, das Ziel sei fix.

Ein gutes Beispiel dafür liefert das Reifegradmodell, das der Industriekonzern Viessmann für seine eigene KI-Transformation entwickelt hat. Das Schöne daran: Es stellt nicht Tools ins Zentrum, sondern die Frage, wie stark Arbeit durch KI neu gestaltet wird.

Denk es dir als eine Strecke mit mehreren Etappen. Jede Etappe zeigt, wie weit KI in die Arbeit vorgedrungen ist - nicht, wie viele Navis du unterwegs gekauft hast.

Die genauen Etappenbezeichnungen sind zweitrangig. Entscheidend ist die Denkrichtung: Du misst deinen Fortschritt nicht an dem, was du gekauft hast, sondern an dem, was sich in der Arbeit verändert hat.

Warum diese Perspektive alles verändert

Ein Reifegradmodell dieser Art nimmt dir zwei Sorgen ab.

Erstens die Sorge, «abgehängt» zu sein. Denn plötzlich misst du dich nicht mehr an der neuesten Modellversion oder am hippsten Anbieter, sondern an deinem eigenen Prozess. Die Frage ist nicht «Haben wir schon das Neueste?», sondern «Ist unsere Arbeit heute besser als vor sechs Monaten?». Diese Frage kannst du beantworten.

Zweitens die Sorge, alles auf einmal machen zu müssen. Eine Strecke fährt man Etappe für Etappe. Du musst nicht jeden Prozess sofort neu erfinden. Du suchst dir einen Bereich, in dem der Sprung von «Assistieren» zu «Unterstützen» realistisch ist und gehst ihn. Dann den nächsten.

Das Wichtigste: Ein Reifegradmodell ist kein Zertifikat, das du dir an die Wand hängst. Es ist ein Kompass, den du regelmässig neu justierst.

Für dich in der HR-Verantwortung liegt hier ein doppelter Hebel. Ein solches Modell macht Fortschritt sichtbar – gegenüber der Geschäftsleitung, die Ergebnisse sehen will, und gegenüber der Belegschaft, die wissen will, wohin die Reise geht. Beide bekommen eine gemeinsame Sprache.

Von der Struktur zur Adoption: Was Menschen wirklich brauchen

Ein Reifegradmodell ist so ein Kompass. Es zeigt dir, wo Norden liegt, aber gehen musst du selbst. Ein Kompass in der Schublade bewegt niemanden. Er wirkt erst, wenn Menschen ihn in die Hand nehmen. Und hier sind wir zurück am Ausgangspunkt: Adoption entsteht nicht durch Zwang und nicht durch Zugang, sondern durch Orientierung.

Was heisst das konkret für dein Unternehmen?

1. Beginne bei der Arbeit, nicht beim Tool. Setz dich mit einzelnen Teams zusammen und schau dir an, welche Aufgaben sie wirklich beschäftigen. Suche die Reibungspunkte, nicht die glänzenden Demo-Szenarien.
2. Definiere Reifegrade für konkrete Prozesse. Nimm dir zwei, drei Kernprozesse vor und frag: Wo stehen wir – Assistieren, Unterstützen, Delegieren? Und wo wollen wir in einem halben Jahr sein?
3. Schule auf Nutzen, nicht auf Knöpfe. Menschen lernen ein Werkzeug, wenn sie verstehen, wofür es ihnen im Alltag hilft. Eine gute Schulung zeigt nicht, welcher Button was macht, sondern wie sich die eigene Arbeit dadurch verändert.
4. Miss Adoption, nicht Completion. Eine abgeschlossene Schulung sagt nichts über die tägliche Nutzung. Schau darauf, ob die Werkzeuge in der Arbeit ankommen – das ist die einzige Zahl, die zählt.
5. Plane den Nachschub ein. KI-Inhalte veralten schnell. Was du heute schulst, ist in einem halben Jahr überholt. Orientierung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein Rhythmus.

Der letzte Punkt ist der, an dem die meisten Initiativen still verhungern. Ein einmaliges Onboarding, dann Funkstille. Man schaut einmal auf den Kompass, merkt sich die Richtung und läuft jahrelang stur weiter. Doch die Richtung von damals stimmt nicht mehr, und nach einem Jahr fühlt sich die ganze Belegschaft wieder abgehängt. Verständlich, denn sie liefen ja noch in eine Richtung von gestern.

Der Compliance-Aspekt, den viele übersehen

Es gibt noch einen Grund, warum strukturierte Orientierung nicht nur nett, sondern zunehmend Pflicht wird. Der EU AI Act verlangt in Artikel 4, dass Unternehmen für ausreichende KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden sorgen. Nicht als Empfehlung, sondern als Anforderung.

Wer KI-Kompetenz aufbaut, sollte das also ohnehin dokumentieren können. Und hier schliesst sich der Kreis: Ein Reifegradmodell plus nachweisbare Schulung ist nicht nur der ehrlichere Weg zur Adoption. Er ist auch der, der dir im Zweifel einen sauberen Nachweis liefert. Zwei Fliegen, eine Klappe.

Der ruhige Ausblick: Orientierung ist die neue Kompetenz

Kehren wir zum Saal mit den 500 erhobenen Händen zurück. Das Bild wirkt zunächst entmutigend. Aber wenn du genauer hinschaust, ist es befreiend.

Denn es zeigt: Niemand hat die fertige Karte. Nicht die Konzerne, nicht die Startups, nicht die Berater. Alle tasten sich voran. Der Unterschied zwischen denen, die vorankommen, und denen, die sich im Kreis drehen, liegt nicht im Wissen über das neueste Modell. Er liegt in der Fähigkeit, Orientierung zu schaffen, wo keine vorgegeben ist.

Das ist die eigentliche Kompetenz der KI-Transformation. Nicht jedes Tool zu kennen. Sondern zu wissen, von welcher Arbeit man ausgeht, welche Stufe man als Nächstes nehmen will und wie man die Menschen dabei mitnimmt.

Wer das verinnerlicht, hört auf, sich abgehängt zu fühlen. Nicht weil das Feld übersichtlicher würde, das wird es nicht. Sondern weil er aufhört, auf eine fertige Route zu warten, die es nie geben wird. Und anfängt, seine eigene Spur zu ziehen. Etappe für Etappe.

Häufige Fragen

Ist es normal, dass sich unsere KI-Verantwortlichen überfordert fühlen?

Ja, und zwar sogar gerade dann, wenn sie kompetent sind. KI-Transformation findet in einem Feld ohne fertige Blaupause statt, in dem sich die Landschaft ständig verändert. Das Gefühl, abgehängt zu sein, entsteht meist nicht aus Wissenslücken, sondern aus dem falschen Massstab: Man vergleicht sich mit einem Zielzustand, den es so nicht gibt. Hilfreicher ist es, den eigenen Fortschritt an der eigenen Arbeit zu messen.

Warum führt der Kauf von KI-Lizenzen nicht automatisch zu Nutzung?

Weil eine Lizenz nur ein Werkzeug bereitstellt, aber keine Orientierung liefert, wofür es gut ist. Wer vom Tool ausgeht und fragt «Was können wir damit machen?», produziert Spielereien statt echter Anwendung. Nachhaltige Nutzung entsteht, wenn du von der Arbeit ausgehst: Welcher Teil unserer täglichen Aufgaben lässt sich sinnvoll neu gestalten? Erst dieser Nutzen bringt Menschen dazu, ein Werkzeug wirklich in ihren Alltag zu übernehmen.

Was bringt ein Reifegradmodell für die KI-Transformation?

Es gibt dir Struktur, ohne ein starres Ziel vorzutäuschen. Statt Tools zu zählen, misst du, wie tief KI in eure Arbeit eingedrungen ist – von einfacher Assistenz bis zur grundlegenden Neugestaltung von Prozessen. Das macht Fortschritt sichtbar, gibt Geschäftsleitung und Belegschaft eine gemeinsame Sprache und erlaubt es, Schritt für Schritt vorzugehen statt alles auf einmal zu wollen.

Wie hängt das mit dem EU AI Act zusammen?

Artikel 4 des EU AI Act verlangt, dass Unternehmen für ausreichende KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden sorgen. Wer Orientierung strukturiert aufbaut und Schulungen nachweisbar dokumentiert, erfüllt damit nicht nur die Voraussetzung für echte Adoption, sondern liefert im Zweifel auch den geforderten Kompetenznachweis. Strukturierte Orientierung ist also zunehmend nicht nur sinnvoll, sondern Pflicht.

Du willst deiner Belegschaft einen Kompass geben, statt ihr immer nur neue Werkzeuge in die Hand zu drücken? Wir haben mit unserem E-Learning ein Kurs entwickelt, der genau da ansetzt: Er schult Produktivität statt nur Bedienung, kommt in deinem Branding und liefert den Kompetenznachweis für den EU AI Act.

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