AI Leadership Competence

"Führung und Führungskräfteentwicklung im Zeitalter allgegenwärtiger Künstlicher Intelligenz"


1. Problemstellung

 

In nahezu jeder Organisation haben Mitarbeitende heute direkten Zugang zu leistungsfähiger KI. Gleichzeitig beraten externe Consulting-Firmen Vorstand und Aufsichtsrrat mit eigenen KI-Modellen, während Grosskunden verlangen, dass Lieferketten und Preislogiken transparent und fair algorithmisiert sind. Die klassische Wissens- und Machtpyramide wird damit von drei Seiten gleichzeitig eingeebnet: von unten (Mitarbeitende), von aussen (Berater) sowie von aussen-innen (Kunden und VR). Führungskräfte müssen ihre Glaubwürdigkeit neu verhandeln - nicht nur gegenüber dem Team, sondern auch gegenüber Beratern, Kontrollgremien und Markt.

 

 

2. Forschungsstand - Kernaussage 

 

Thema                                               Befund

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KI als "Co-Manager"                       KI übernimmt bereits operative Führungsaufgaben (z.B. CEO-Tang-Yu, NetDragon)

 

Vertrauensfrage                              93% der Büromitarbeitende trauen KI-Empfehlungen nicht uneingeschränkt - Transparenz 

                                                           wird zum Glaubwürdigkeitsfaktor

 

Neue Führungskompetenzen      Vier Schlüsselbereiche: kognitiv, digital, zwischenmenschlich, Selbstführung

 

Ethik & Governance                        Führungskräfte haften für algorithmische Diskriminierung und Datenschutz

 

Mitarbeiter-Empowerment           KI-gestütze Feedback-Systeme geben Teams Echtzeit-Einblicke in Teamdynamik und Führungsqualität

 

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3. Neue Herausforderungen für Führungskräfte

 

 

1. Salienz-Test in Echtzeit 

    Jede Anweisung wird von Mitarbeitenden gegen KI gehalten - unreflektierte "Befehlskultur" wird sofort entlarvt

 

2. Erklärbarkeit von Entscheidungen

     KI liefert Daten, aber die Interpretation obliegt der Führungskraft. Wer Ergebnisse nicht nachvollziehbar kommuniziert,

     verliert Autorität

 

3. Hybrid-Intelligenz steuern

    Menschliche Intuition plus KI-Analyse erfordern eine "Bilingualität" in Emotion und Algorithmus

 

4. Ethik-Risiken

    Verzerrte Trainingsdaten führen zu unfairen Personalentscheiden, Haftung und Reputation liegen beim Menschen

 

5. Kulturelle Fragmentation

    KI-affine Mitarbeitende drängen in die Vorreiterrolle, Skeptiker verweigern sich - Spaltung droht, wenn Führung

    keine integrative Narrative liefern

 

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 4. Anforderungen an ein zukunftsfähiges Führungsmodell

 

 

Komponente                                      Konkretisierung

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1. Radikale Transparenz                   Dokumentation aller relevanten KI-Modelle, Datenquellen und Entscheidungslogiken

                                                              für Mitarbeitende einsehbar

 

2. KI-Co-Kreation                               Teams entwickeln gemeinsam mit Führungskraft KI-Prompts und Szenarien - "Führen mit"

                                                              statt "Führen gegen"

 

3. Double-Loop-Learning                 Führungskräfte hinterfragen nicht nur Ergebnisse, sondern auch die eigenen Annahmen,

                                                              die zur Datenauswahl führten

 

4. Emotionale Signalstärke              Aufbau von Vertrauen durch hohe Empathie, da KI die rationale Seite bereits abdeckt

 

5. Governance-Literacy                     Kenntnis des AI-Act, ISO-42001, EU Datenschutz, um Mitarbeitende zu schützen

                                                              und Compliance sicherzustellen

 

6. Agiles Rollen-Design                     Führungsrolle wird iterativ über Retrospektive angepasst - analog zu agilen Software-Teams

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5. Handlungsrahmen für Unternehmen

 

1. KI-Readiness Check

    Selbstaudit: Wie hoch ist die KI-Kompetenz aller Führungsebenen? 

    Tool-Vorschlag: KI-Maturitätsmodell der Haufe Akademie

 

2. Leadership Lab

     3-monatiliche Experimentierräume, in denen Führungskräfte mit ihren Teams KI-Szenarien durchspielen und

      Reflexionsvideos aufnehmen

 

3. Ethik-Boards auf Augenhöhe

     Mitarbeitervertreter, Führungskraft, KI-Experte entscheiden gemeinsam über Einsatz sensibler Modell

 

4. Prompt-to-Lead-Trainings

    Schulung gezielter Prompt-Techniken, um KI gezielt als Sparringspartner für strategische Fragen zu nutzen

 

5. Transparente KPIs

     Erklärungsquote (Anteil der Entscheidungen, deren KI-Logik öffentlich dargestellt wird) wird zur Führungskennzahl

 

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6. Fazit und Ausblick

 

KI entmachtet klassisches Expertenwissen und macht Führung zu einer verhandelbaren Grösse. Die neue Glaubwürdigkeit basiert auf der Fähigkeit, menschliche Werte mit algorithmischer Effizienz zu verschränken. Langfristig gewinnen diejenigen Organisationen, die Führung als gemeinsame Gestaltungsaufgabe von Mensch und Maschine verstehen – mit Transparenz, Ethik und Emotion als immaterielle Wettbewerbsvorteile.

 

KI wird nicht Führung ersetzten, aber Führungskräfte ohne KI werden von Mitarbeitenden mit KI ersetzt.