Warum die Aussage „KI ist ein Leadership-Thema“ erst dann stimmt, wenn Führungskräfte es selbst vorleben. Bei LinkedIn-Posts, in Keynotes und in Beratungspitches hat sich ein Satz durchgesetzt: „KI ist ein Leadership-Thema.“ Die Reaktion ist überwiegend Zustimmung. Alle nicken. Niemand widerspricht. Und der Satz ist auch nicht falsch. Aber so einfach und eingängig, wie es klingt, ist es in Wirklichkeit oft nicht.
Ein Grund dafür: Der Satz bleibt die Antwort schuldig, welche Konsequenzen Führungskräfte aus dieser Erkenntnis ziehen sollen. Welche Entscheidungen folgen daraus? Welche Handlungsweisen sollen gefördert und welche vermieden werden? Und was geschieht, wenn jemand KI zur Priorität erklärt, aber selbst noch nicht auf eigene KI-Kompetenz zurückgreifen kann?
TL;DR:
„KI ist ein Leadership-Thema“ ist zu einem Konsens-Statement geworden, wird aber selten zu Ende gedacht. Drei aktuelle Studien zeigen: KI-Nutzung verändert die Kompetenzen derjenigen, die sie einsetzen. Wer KI nur als Abkürzung nutzt, verliert Kompetenzen. Wer KI als Sparringspartner nutzt – mit Rückfragen, kritischer Prüfung und dabei eigene Denkleistung einbringt – wird hingegen nachweislich kompetenter.
Für Führungskräfte bedeutet dies zweierlei: Erstens benötigen sie eigene KI-Kompetenz, auch um beurteilen zu können, welche Nutzungsmuster in ihrem Unternehmen produktiv sind und welche nicht. Zweitens müssen sie den Umgang mit KI vorleben, statt ihn nur zu verordnen. Denn „KI ist ein Leadership-Thema“ wird erst dann konkret, wenn Führungskräfte bewusst die Richtung vorgeben.
„KI ist ein Leadership-Thema“ – und nun?
Drei aktuelle Studien geben teilweise überraschende Antworten auf diese Fragen und das aus ganz unterschiedlichen Blickwinkeln:
- Ein kontrolliertes Experiment mit 52 erfahrenen Software-Entwicklern zeigt, dass KI-Nutzung Kompetenzen stärken oder schwächen kann – je nachdem, wie KI genutzt wird [1].
- Eine achtmonatige Begleitstudie in einem Technologieunternehmen dokumentiert, dass KI die Arbeitsbelastung erhöhen kann, statt sie zu senken, wenn niemand die Dynamik steuert [2].
- Eine Befragung von über 80.000 Menschen in 159 Ländern belegt, dass diejenigen, die KI als Sparringspartner nutzen, von messbarem Mehrwert berichten [3].
Was diese drei Perspektiven verbindet: KI-Nutzung ist nicht neutral. Sie verändert die Kompetenzen derjenigen, die sie einsetzen. In welche Richtung, hängt entscheidend davon ab, wie KI genutzt wird. Und genau hier gewinnt der Satz „KI ist ein Leadership-Thema“ tatsächlich an Relevanz.
Die wichtigste Erkenntnis: Die Teilnehmenden mit den besten Ergebnissen nutzten KI genauso intensiv wie die schlechtesten. Der Unterschied lag nicht darin, ob oder wie intensiv KI genutzt wurde. Sondern darin, in welcher Art und Weise KI genutzt wurde.
Was die Forschung zeigt: zwei Wege, ein Werkzeug
Anfang 2026 veröffentlichten Judy Hanwen Shen und Alex Tamkin eine Studie [1], die untersucht, wie sich KI-Nutzung auf den Kompetenzerwerb auswirkt. Das Experiment war einfach aufgebaut: 52 erfahrene Software-Entwickler sollten Aufgaben mit einer neuen Programmierbibliothek lösen. Die eine Hälfte durfte einen KI-Assistenten nutzen, die andere nicht. Anschließend wurde in einem Kompetenztest geprüft, ob die Teilnehmenden die neuen Konzepte tatsächlich verstanden hatten, indem die Bereiche konzeptuelles Verständnis, Code-Lesen und Fehlersuche untersucht wurden.
Die Ergebnisse erscheinen kontraintuitiv:
- Die „KI-Gruppe“ schnitt im Kompetenztest um 17 Prozent schlechter ab als die „Nicht-KI-Gruppe“.
- Die „KI-Gruppe“ war im Durchschnitt auch nicht schneller. Sie war sogar langsamer als die Vergleichsgruppe, die keine KI einsetzen durfte.
Kurz gesagt: In diesem Experiment hat KI-Nutzung weder die Produktivität gesteigert noch den Kompetenzerwerb gefördert. Bestätigt die Studie das, was KI-Kritiker schon lange behaupten? Nein, denn die Studie hat noch eine weitere Ebene und die liefert deutlich differenziertere Ergebnisse.
Die Forscher haben sechs typische Interaktionsmuster erkannt:
- Die Hälfte dieser Muster führte zu einem messbaren Kompetenzverlust.
- Die andere Hälfte erhielt oder steigerte die Lernfähigkeit.
Die wichtigste Erkenntnis: Die Teilnehmenden mit den besten Ergebnissen nutzten KI genauso intensiv wie die schlechtesten. Der Unterschied lag nicht darin, ob oder wie intensiv KI genutzt wurde. Sondern darin, in welcher Art und Weise KI genutzt wurde.
Welche Muster haben sich negativ auf die Kompetenz ausgewirkt?
Aufgaben und Fehlersuche blind delegieren führt nicht zu guten Ergebnissen:
- Einige Teilnehmende delegierten die gesamte Aufgabe an die KI, kopierten den von ihr generierten Code und reichten ihn als Ergebnis ein. Sie waren zwar die Schnellsten, schnitten im Kompetenztest aber schlecht ab.
- Andere begannen mit eigenen Versuchen, verlagerten im weiteren Verlauf die Arbeit aber zunehmend auf die KI. Beim zweiten Aufgabenteil hatten sie aufgehört, selbst zu denken. Ihr Testergebnis war ebenfalls nicht besonders überzeugend.
- Die dritte Gruppe nutzte KI wiederholt zur Fehlersuche, ohne selbst zu verstehen, warum der Code nicht funktionierte. Sie benötigten am längsten und erzielten das schlechteste Ergebnis des Testfelds.
Welche Verhaltensmuster haben sich positiv auf die Kompetenz der Probanden ausgewirkt?
Rückfragen, aktive Interaktion mit KI und dabei lernen:
- Die erfolgreichste Gruppe ließ zwar Code generieren, stellte anschließend aber gezielte Verständnisfragen: „Was tut dieser Code? Warum funktioniert das so?“ Sie erreichten damit das beste Ergebnis in diesem Test.
- Eine weitere Gruppe formulierte von Anfang an Fragen, die Code und Erklärung kombinierten. Ihr Ergebnis war das zweithöchste in dieser Studie.
- Die dritte erfolgreiche Gruppe stellte ausschließlich konzeptuelle Fragen und setzte den Code selbst um. Sie erreichte gute Ergebnisse bei der zweitkürzesten Bearbeitungszeit.
Die zentrale Erkenntnis: Wer mitdachte, lernte dazu. Wer nur delegierte, erwarb keine Kompetenz und begab sich zunehmend in eine Abhängigkeit von der KI. Nicht die KI ist das Problem, sondern der Verzicht auf kognitive Eigenleistung. Oder, wie es die Forscher zusammenfassen: Die erfolgreichsten Teilnehmenden behielten kognitiv das Ruder in der Hand. Sie nutzten KI als Sparringspartner, nicht als Spickzettel.
Für Führungskräfte hat das eine unmittelbare Konsequenz: Ohne aktive Steuerung besteht die Gefahr, dass wenige High-Performer durch KI immer kompetenter werden, während ein anderer Teil des Teams zunehmend abbaut. Diese Kluft entsteht nicht durch die Technologie selbst, sondern dadurch, dass die unterschiedlichen Nutzungsmuster nicht erkannt werden und nicht adäquat auf sie reagiert wird.
Eine wichtige Einordnung: Die Studie umfasst 52 Teilnehmende in einem spezifischen Kontext. Die direkte Übertragbarkeit auf andere Berufsfelder ist nicht empirisch belegt. Der zugrunde liegende Mechanismus allerdings – wer Aufgaben delegiert, ohne den Prozess zu verstehen, baut keine eigene Kompetenz auf – ist lernpsychologisch gut fundiert und nicht auf die Software-Entwicklung beschränkt.
Was das für Führungskräfte bedeutet
KI ohne Kontext – Führungskraft ohne eigene KI-Kompetenz
Es ist eine Erfahrung, die viele kennen, die mit KI arbeiten: Ohne Kontext liefert KI generische Ergebnisse. Wer KI nur den Auftrag gibt „Erstelle eine Wettbewerbsanalyse“, erhält ein Dokument, das sich professionell liest, aber austauschbar ist. Wer der KI hingegen den strategischen Kontext liefert, die richtigen Fragen stellt und die Antworten kritisch prüft, erhält deutlich differenziertere und wertvollere Antworten. Mehr dazu in unserem Blogpost.
Dasselbe Muster gilt für Führungskräfte, die eine KI-Transformation im eigenen Unternehmen anstoßen wollen. Detailwissen oder eigene Programmiererfahrung sind dafür nicht erforderlich. Aber KI-Kompetenz auf Führungsebene befähigt dazu, den Transformationsprozess nicht nur anzustoßen, sondern ihn auch kritisch zu begleiten, weil die grundlegenden Mechanismen und ihre möglichen Auswirkungen verstanden wurden.
Was passiert, wenn niemand steuert
Die UC-Berkeley-Studie [2] liefert ein konkretes Beispiel dafür, was geschieht, wenn KI in einem Unternehmen eingesetzt wird und die Führungsebene die sich entwickelnden Dynamiken nicht frühzeitig genug erkennt. Die Forscher begleiteten ein Technologieunternehmen acht Monate lang und dokumentierten drei Entwicklungen:
- Mitarbeitende übernahmen spontan Aufgaben anderer Bereiche, weil KI ihnen das scheinbar auf einfache Art und Weise ermöglichte.
- Die Grenzen zwischen Arbeit und Freizeit verschwammen, weil sich KI-Interaktionen „nicht wie Arbeit“ anfühlten – auch nicht in der Freizeit.
- Die kognitive Belastung stieg, weil Mitarbeitende mehrere KI-Prozesse parallel orchestrierten.
Das Ergebnis war nicht Effizienz, sondern Erschöpfung. Nicht weil die KI schlecht funktionierte, sondern weil niemand die Dynamik steuerte.
Die Auswirkungen von KI auf die Kompetenzentwicklung und die Arbeitsbelastung im Team bleiben oft unsichtbar, bis die Symptome unübersehbar werden. Die Studien zeigen ein fragmentiertes Bild: Manche Mitarbeitende werden produktiver und kompetenter, andere stagnieren, wieder andere verlieren Fähigkeiten. Diese Unterschiede frühzeitig zu erkennen, setzt voraus, dass man die Mechanismen dahinter versteht.Mehr über diese Mechanismen und wie sie identifiziert werden können, haben wir in diesem Blogpost zusammengestellt.
KI als Sparringspartner: Die bessere Seite der Medaille
Auch wenn es so klingt: Der Eindruck, dass KI primär ein Risiko ist, trügt. Das Gegenteil ist der Fall – und auch dafür liefern die Studien belastbare Daten.
Zur Erinnerung: Die erfolgreichsten Teilnehmenden der Shen-Tamkin-Studie erzielten das beste Ergebnis im Kompetenztest und sie nutzten KI dabei intensiv. Sie lernten nicht trotz KI, sondern mit KI. Sie behandelten die KI nicht als einen Lakai, der fertige Antworten liefert, sondern als einen Sparringspartner, der erklärt, einordnet, Annahmen überprüft und Verständnislücken aufdeckt.
Dieser Modus funktioniert nicht nur in einem Labor, sondern auch in der Realität. Das zeigt die Anthropic-Studie mit über 80.000 Befragten in 159 Ländern [3] eindrücklich. Kognitive Partnerschaft – also KI als Sparringspartner beim Denken und Problemlösen – gehörte zu den am häufigsten genannten konkreten Vorteilen. Ebenso nannten viele Befragte Lernen und Kompetenzentwicklung als realisierten Mehrwert.
Für Führungskräfte bedeutet das: KI als strategischer Sparringspartner ist kein Zukunftsszenario. Menschen nutzen KI bereits heute in dieser Funktion und berichten von messbarem Mehrwert. Ein Sparringspartner, der die Positionierung hinterfragt. Der Gegenargumente herausfordert. Der bei der Strategieentwicklung blinde Flecken aufzeigt. Nicht als Ersatz für eigenes Denken, sondern als Katalysator dafür.
Und genau hier schließt sich der Kreis zur Ausgangsfrage. „KI ist ein Leadership-Thema“ wird aus unserer Sicht dann konkret, wenn Führungskräfte zwei Dinge tun:
- KI selbst als Sparringspartner nutzen und dabei erfahren, was funktioniert und was nicht.
- Diese Herangehensweise an die KI-Nutzung vorleben und im Unternehmen etablieren.
Wer beides tut, setzt nicht nur KI produktiv ein. Er schafft auch eine Kultur, in der Mitarbeitende KI als Werkzeug zum Dazulernen begreifen und nicht als Abkürzung zum Abschalten.
Reden ist einfach …
Dieser Artikel entstand in der Zusammenarbeit mit einer KI. Aber nicht mit der Aufforderung „Such ein paar Studien zu KI zusammen und schreibe einen Blogpost für unsere Website“. Wären wir so vorgegangen, dann würde dieser Text vermutlich alarmistisch klingen und um Aufmerksamkeit heischend vor dem drohenden Kompetenzverlust warnen, zum Abschluss drei Handlungsempfehlungen auflisten und mit einem noch dramatischeren Appell enden.
Stattdessen haben wir die Studien gelesen, die Kernbefunde mit bestehenden Erkenntnissen und Einschätzungen abgeglichen und dann im Sparringspartner-Modus mit der KI diskutiert. Nicht einmal, sondern über mehrere Iterationen. Die KI hat dabei bestimmt nicht nur freundlich genickt und uns bestätigt. Sie hat uns Kontra gegeben und uns zusätzliche Perspektiven aufgezeigt, auf die sie zugreifen konnte, weil
- unsere KI uns nicht das sagt, was wir hören wollen, sondern das, was wir hören müssen, und
- wir ihr den notwendigen Kontext als Wissensbasis zur Verfügung gestellt haben und sie deshalb eine Vielzahl von Perspektiven einbeziehen kann, die sonst womöglich unerkannt geblieben wären.
Der Dialog und manchmal auch das Ringen zwischen menschlicher Einschätzung und maschineller Intelligenz sind kein theoretisches Konzept. Es ist unsere tägliche Arbeitsrealität.
Was wir in der Zusammenarbeit mit KI gelernt haben: Unsere KI-Systeme sind so konfiguriert, dass sie ausdrücklich keine Ja-Sager sind. Wenn ein Entwurf unausgewogen ist, weist die KI darauf hin. Wenn eine Argumentation Lücken hat, benennt sie diese. Wenn ein Tonfall in Richtung Alarmismus kippt, interveniert sie. Das mag unbequem sein. Aber es führt zu besseren Ergebnissen als die Alternative: eine KI, die alles abnickt und damit genau den Kompetenzverlust fördert, den die Forschung beschreibt.
Was das für die KI-Einführung im Mittelstand bedeutet
Drei Erkenntnisse aus der Forschung und aus unserer eigenen Praxis:
- KI-Kompetenz beginnt bei der Führungskraft. Nicht als Expertenwissen auf IT-Niveau. Sondern als eigene Erfahrung damit, wie KI tickt, wo sie hilft und wo sie in die Irre führt. Wer KI nie selbst als Sparringspartner genutzt hat, kann nicht beurteilen, ob das eigene Team KI produktiv einsetzt oder sich abhängig macht.
- Der Modus entscheidet über das Ergebnis. Dieselbe KI kann Kompetenzen aufbauen oder zerstören. Die Studie zeigt deutliche Unterschiede zwischen Sparringspartner-Nutzung und reiner Delegation. Diese Unterscheidung zu kennen und im Unternehmen zu verankern, ist eine Führungsaufgabe. Sie kann nur erfüllen, wer beide Modi aus eigener Erfahrung kennt.
- Vorleben ist anstrengender, aber langfristig gewinnbringender als Anordnen. Wenn Führungskräfte KI als strategisches Werkzeug nutzen und das auch kommunizieren, entsteht eine andere Unternehmenskultur. Wenn KI hingegen nur per Rundmail „empfohlen“ wird, ist der Erfolg fraglich. Und das Vorleben sensibilisiert für Dynamiken, die zwar nach Effizienz aussehen, aber in Mehrarbeit enden können.
Quellen
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