Künstliche Intelligenz transformiert fundamental, wie wir Aufgaben erledigen. In AI-First-Unternehmen entsteht gerade eine neue Arbeitsrealität: Menschen auf allen Ebenen übernehmen Koordinations- und Steuerungsaufgaben, wenn es um die Zusammenarbeit mit AI-Systemen geht. Sie werden faktisch zu Managern – von parallelen AI-Prozessen, von der Auswahl des richtigen Tools für jede Aufgabe, von Qualitätssicherung. Und das, obwohl sie keine formale Führungsverantwortung tragen.
Die Frage ist nicht, ob diese Veränderung kommt. Sie ist in vielen Fällen bereits vollzogen. Die Frage ist: Sind wir uns dessen bewusst – und statten wir unsere Teams und jeden Einzelnen mit den richtigen Kompetenzen aus?
Die schleichende Veränderung der Arbeitsweise
Früher waren die Arbeitswelt und die erforderlichen Fähigkeiten überschaubar: Eine Aufgabe, ein Tool, ein Ergebnis.
Heute sieht die Realität anders aus. Ein typischer Vormittag in einem AI-integrierten Unternehmen könnte so aussehen:
- NotebookLM erstellt Research-Synthesen aus verschiedenen Quellen
- Claude Cowork organisiert Dateien und ordnet Aufgaben zu
- ChatGPT fasst Meeting-Notizen zusammen und identifiziert die damit verbundenen Aufgaben
- Midjourney generiert Visualisierungen für eine Präsentation
Noch ein Unterschied zu früher: All das geschieht nicht sequenziell, sondern parallel. Verschiedene AI-Systeme arbeiten gleichzeitig an unterschiedlichen Teilaufgaben – und jemand muss den Überblick behalten, priorisieren, die Qualität sichern und vor allem entscheiden, welches KI-Tool für welche Aufgabe am besten geeignet ist.
Diese koordinierende Rolle hat nichts mit der Position im Organigramm zu tun. Sie entsteht durch die sich verändernde Arbeitsweise selbst, die sich auf zwei Ebenen vollzieht: zunächst beim Einzelnen, dann im Team. Beide Ebenen erfordern neue Kompetenzen – und die notwendige Tiefe dieser zusätzlichen Fähigkeiten wird oft unterschätzt.
AI-First Transformation bedeutet, Veränderung bewusst zu gestalten. Es geht nicht darum, perfekte Lösungen zu haben. Es geht darum, die Veränderung bewusst zu gestalten, statt sie einfach geschehen zu lassen.
Die erste Ebene: Individual Contributors als KI-Koordinatoren
Die erste Veränderung betrifft jeden Einzelnen. Wer heute produktiv mit KI arbeitet, der muss faktisch dazu in der Lage sein, gleich mehrere Tools zu managen, die idealerweise auch noch parallel laufen. Das erfordert zusätzliche Skills, die wir bisher vor allem von Führungskräften oder Projektmanagern erwartet haben:
Priorisierung zwischen parallel ablaufenden Prozessen: Welcher KI-Task ist gerade wichtiger? Was läuft im Hintergrund, welche Aufgabe erfordert eine aktive Steuerung oder iterative Interaktionen mit der KI?
Qualitätskontrolle der Outputs: KI liefert Ergebnisse – aber nicht immer die richtigen. Die Verantwortung für die Qualität bleibt beim Menschen. Das bedeutet: kritisch prüfen, nachsteuern und wieder iterieren.
Tool-Auswahl und -Bewertung: Welches System ist für welche Aufgabe geeignet? (Hier ein Blogartikel dazu.) NotebookLM für komplexes Research, Claude für kontextintensive Textarbeit, ChatGPT für schnelle Zusammenfassungen? Es reicht nicht aus, einfach „alle“ Tools zur Verfügung zu stellen. Jeder Mitarbeitende muss auch die Entscheidung treffen können, welches Tool für welche Aufgabe am besten geeignet ist. Das bedeutet, dass informelles Wissen im Team – oft „Tribal Knowledge“ genannt – zu einem kritischen Erfolgsfaktor wird: der aktive Austausch unter Kollegen, in dem sie konstruktiv über ihre Erfahrungen aus verschiedenen Experimenten mit unterschiedlichen Tools berichten können.
Context Switching: Der Wechsel zwischen verschiedenen AI-Benutzeroberflächen, verschiedenen Aufgaben, verschiedenen Denkweisen. Das ist kognitiv anspruchsvoll und erfordert bewusste Strukturierung.
Überblick behalten: Die vielleicht größte Herausforderung. Wenn vier verschiedene KI-Prozesse parallel laufen – wo stehe ich gerade? Was ist der nächste Schritt? Was fehlt noch?
All das ist in gewisser Weise Management-Arbeit. Wir nennen sie nur nicht so.
AI First: Neue Kompetenzen auf zwei Ebenen
KI-Integration verändert die Arbeitsweise fundamental. Jeder Mitarbeitende wird zum Koordinator paralleler KI-Prozesse — auf individueller und auf Team-Ebene.
Ebene 2: Team-Level KI-Koordination
Die zweite, komplexere Ebene entsteht, wenn nicht nur Einzelne mit KI arbeiten, sondern ganze Teams koordiniert verschiedene KI-Systeme nutzen. Hier wird es richtig anspruchsvoll.
Ein Beispiel aus unserer eigenen Praxis bei NordAGI: Wenn wir an einem umfangreicheren Projekt arbeiten, könnte die Aufgabenteilung so aussehen:
- Person A führt Research durch – teils mit NotebookLM, teils mit Claude, je nachdem welche Quellen vorliegen und wie komplex die Synthese sein muss. Oft ist es sogar eine Kombination unterschiedlichster Tools, die zum Einsatz kommt und deren Ergebnisse dann zusammengeführt werden müssen.
- Person B erstellt basierend auf diesem Research einen Whitepaper-Entwurf mit Claude, weil hier der erweiterte Kontext und die Iteration besonders wertvoll sind.
- Person C entwickelt Infografiken oder Visualisierungen mit verschiedenen KI-Tools, je nach Anforderung und dem gewünschten Endformat bzw. Channel, über den diese Visualisierungen zur Verfügung gestellt werden (Blog Post, LinkedIn, andere Social Media Kanäle).
Das klingt einerseits nach klassischer Arbeitsteilung. Der Unterschied ist: Jede Person arbeitet nicht nur mit einem Tool, sondern koordiniert selbst mehrere KI-Systeme. Gleichzeitig müssen die Outputs aufeinander abgestimmt werden. Die Koordination findet auf zwei Ebenen statt: zwischen den Teammitgliedern und den verschiedenen KI-Systemen, die parallel im Einsatz sind.
In unserem 5-Stufen-Modell der KI-Integration beschreiben wir diesen Übergang als kritischen Entwicklungsschritt: von der individuellen KI-Nutzung zur systematischen Team-Integration. Viele Unternehmen unterschätzen, welche neuen Anforderungen dieser Schritt an Koordination, Kommunikation und Fähigkeiten stellt.
Diese Form der Zusammenarbeit von Mensch und künstlicher Intelligenz – und gleichzeitig von Teams mit verschiedenen KI-Systemen – ist ein neues Arbeitsformat, für das oft noch keine etablierten Muster existieren, weshalb „auf Sicht navigiert“ wird.
Die unterschätzte Komplexität
Ein Grund, warum die Herausforderung oft unterschätzt wird, liegt in den KI-Tools selbst. Diese sind vordergründig so zugänglich, dass es kaum notwendig erscheint, tatsächlich Skills zu fördern. Schließlich kann „jeder ChatGPT bedienen“ – das stimmt zumindest grundsätzlich, wenn auch mit unterschiedlichem Erfolg. Aber mehrere KI-Systeme parallel zu koordinieren, ihre Stärken und Schwächen zu kennen, Outputs kritisch zu bewerten und im Team koordiniert einzusetzen? Das ist ein anderes Komplexitätsniveau.
Hinzu kommt, dass diese Fähigkeiten sich nicht automatisch entwickeln. Menschen lernen sie durch Erfahrung, durch Trial and Error, durch Austausch mit Kollegen – eben auch durch das Tribal Knowledge, das im Team entsteht.
Dieser Lernprozess benötigt Zeit, Raum und bewusste Förderung
Und das Verständnis dafür, dass er sich auf alle Hierarchie-Ebenen erstreckt. Eine Führungskraft im mittleren Management arbeitet heute vielleicht in drei verschiedenen Arbeitsgruppen, nutzt selbst KI-Tools für ihre eigenen Aufgaben und muss gleichzeitig ihr Team bei der AI-Integration unterstützen. Sie ist also sowohl Fachkraft ohne Führungsverantwortung als auch Team-Mitglied in verschiedenen Kontexten und darüber hinaus auch noch Führungskraft.
Die Anforderungen multiplizieren sich
Die Führungsaufgabe: Bewusstsein schaffen, Skills ermöglichen
Wenn sich die Arbeitsweise so fundamental verändert, stellen sich für Führungskräfte neue Fragen:
- Welche Kompetenzen benötigen Ihre Mitarbeitenden, um produktiv mit verschiedenen KI-Systemen zu arbeiten? Geht es nur um Tool-Kenntnisse – oder um grundlegende Fähigkeiten wie Priorisierung, Qualitätskontrolle, kritisches Bewerten von KI-Outputs?
- Wie befähigen Sie Ihr Team, diese koordinierende Rolle wahrzunehmen? Gibt es Raum zum Experimentieren? Können Beschäftigte verschiedene Tools ausprobieren und herausfinden, was für welchen Zweck funktioniert?
- Wie koordiniert Ihr Team die KI-Nutzung? Arbeitet jeder für sich, oder gibt es bewusste Absprachen darüber, wer welche Systeme für welche Aufgaben nutzt? Werden Erfahrungen geteilt – wird Tribal Knowledge aktiv gefördert?
Aus diesen Reflexionen ergeben sich konkrete Ansatzpunkte für die Praxis. Führungskräfte sollten folgende Rahmenbedingungen schaffen:
Zeit und Raum für Kompetenzaufbau: Grundlegende KI-Skills mag man sich nebenbei aneignen können. Aber die Kompetenzen für professionelle, produktive KI-Arbeit entwickeln sich nicht nebenbei. Sie brauchen Zeit, Raum und die notwendige Unterstützung: die Freiheit zu experimentieren, Erfahrungen zu machen, zu scheitern, nachzujustieren – und sich im Team und darüber hinaus auszutauschen.
Austausch und Wissenstransfer: Die beste Lernquelle sind oft die Erfahrungen von Kollegen. Schaffen Sie Formate, in denen Teams ihre KI-Arbeitsweisen teilen können – informell und ohne Druck. Hier entsteht das Tribal Knowledge, das für erfolgreiche KI-Integration unverzichtbar ist.
Klarheit über Verantwortung: Wenn Mitarbeitende KI-Outputs produzieren, muss klar sein: Wer trägt die Verantwortung für Qualität und Richtigkeit? Das kann nicht bei der KI liegen – es liegt beim Menschen. Diese Verantwortung muss bewusst übernommen werden.
Systematik statt Wildwuchs: KI-Integration braucht Struktur. Nicht unbedingt strikte Regeln, aber gemeinsame Verständnisse: Welche Tools nutzen wir wofür? Wie gehen wir mit sensiblen Daten um? Wie dokumentieren wir KI-generierte Inhalte? Und vor allem: Wie bilden wir unsere Prozesse mit KI-Tools ab?
AI-First Transformation bedeutet, Veränderung bewusst zu gestalten
Es geht nicht darum, perfekte Lösungen zu haben. Es geht darum, die Veränderung bewusst zu gestalten, statt sie einfach geschehen zu lassen.
AI First ist mehr als Tools
Die Transformation zu einem AI-First-Unternehmen bedeutet nicht, jedem Mitarbeitenden Zugang zu ChatGPT zu geben. Sie bedeutet, eine neue Arbeitsweise zu etablieren, in der KI-Systeme selbstverständlich integriert sind – und in der alle Beschäftigten die Kompetenzen haben, produktiv mit diesen Systemen zu arbeiten.
Das erfordert neue Skills. Koordination, Qualitätskontrolle, Tool-Bewertung, Priorisierung, Überblick behalten. Skills, die wir früher vorwiegend von Menschen in Management-Funktionen erwartet haben. Heute braucht sie jeder, der mit KI arbeitet.
Sie möchten KI gezielt in Ihrer täglichen Arbeit im Unternehmen einsetzen?
Die Frage ist: Wie sieht das in Ihrem Unternehmen aus? Haben Ihre Mitarbeitenden die Kompetenzen, die sie für diese neue Arbeitsrealität benötigen? Oder entwickeln sich KI-Integration und Kompetenzaufbau gerade nebeneinanderher – ohne systematische Verbindung?
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