Anfang November 2026 hat Digitalminister Karsten Wildberger in Berlin den zweitägigen Digital-Gipfel der Bundesregierung eröffnet, Motto: »KI gestalten: sicher, souverän, wettbewerbsfähig«. Die Zahlen dazu hatte der Bitkom bereits Mitte September geliefert: In einer repräsentativen Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten gaben erstmals mehr als die Hälfte an, KI zu nutzen – 57 Prozent, vor zwei Jahren waren es 20. Also: geschafft?

Nein. Geschafft ist die Einführung. Die eigentliche Gestaltungsaufgabe liegt noch vor uns, und sie liegt nicht nur in der IT, sondern auch ganz maßgeblich in der Organisation – und bei den Menschen, die diese tragen. Mit diesem Beitrag starten wir eine Blogreihe, in der wir zeigen, wie der Weg von der KI-Nutzung zur produktiven KI-Organisation aussehen kann.

KI ist angekommen – als Werkzeug

Lizenzen sind gekauft, Chatbots ausgerollt, Schulungen laufen. Gut so. Aber wofür nutzen Sie KI? Zusammenfassen, entwerfen, recherchieren – jede und jeder für sich. Die Organisation drumherum bleibt häufig, wie sie war. Selbst in der Bitkom-Befragung sagt kein Unternehmen, es schöpfe das Potenzial von KI voll aus.

Das ändert sich gerade. KI-Agenten führen Arbeitsschritte selbstständig aus und strukturieren Entscheidungen vor. Damit wird KI vom Werkzeug zum Akteur in der Arbeitsteilung, und es stellen sich Fragen, die Sie in Ihrem Verantwortungsbereich, auf welcher Ebene auch immer, beantworten müssen: Wer übernimmt welchen Teil der Arbeit? Wer prüft, wer eskaliert, wer verantwortet? Das sind keine IT-Fragen, sondern Fragen der Arbeits- und Organisationsgestaltung sowie der verantwortungsvollen Governance.

Produktivität: die Effekte in ihrer ganzen Breite erfassen

Wir brauchen KI, um produktiver zu werden. Der Fachkräftemangel ist real, die Babyboomer gehen in Rente und nehmen ihr Erfahrungswissen mit. Die weltweite Konkurrenzsituation verschärft sich. Arbeit an KI abzugeben bzw. mit ihr neu zu orchestrieren und Menschen zu entlasten, ist eine Notwendigkeit.

Nur greift die übliche Rechnung oft zu kurz. Die meisten Business Cases zählen eingesparte Minuten und Lizenzkosten. Die Effekte von KI sind aber vielschichtiger: Sie zeigen sich in Qualität und Kundennutzen, in Innovationsfähigkeit und Kompetenzaufbau – und ebenso in verdeckten Kosten wie Prüfaufwand, Nacharbeit, Arbeitsverdichtung oder schleichendem Kompetenzverlust. Wie unterschiedlich die Wirkung ausfallen kann, zeigt eine 2025 im Quarterly Journal of Economics veröffentlichte Studie von Erik Brynjolfsson und Kollegen. Sie wertete Daten von mehreren Tausend Beschäftigten im Kundensupport eines US-Softwareunternehmens aus, die schrittweise einen KI-Assistenten erhielten: 14 Prozent mehr gelöste Anfragen pro Stunde im Schnitt, 34 Prozent bei Neulingen und weniger Erfahrenen, kaum Effekte bei sehr Erfahrenen. Wer KI gezielt steuern will, muss diese Effekte in ihrer ganzen Breite erheben und zur Grundlage seiner Entscheidungen machen.

Ohne die Mitarbeitenden geht es nicht

Je selbstständiger KI-Agenten arbeiten, desto wichtiger wird der Mensch. Agenten handeln, aber sie tragen keine Verantwortung. Jemand muss festlegen, was Mensch und KI jeweils übernehmen, welche Qualitätskriterien gelten, wo der Spielraum eines Agenten endet und wann er eskaliert. Die Festlegung dieser komplementären Aufgabenzuordnung muss immer wieder, iterativ, erfolgen, denn mit jeder Modellgeneration verschiebt sich, was KI kann. Auch diese laufende Fortschreibung von Organisations- und Prozessentwicklung ist eine neue und anstrengende Anforderung.

Diese Zuordnungen können nur die leisten, die die Arbeit kennen – mit ihrem Erfahrungswissen, ihrem Urteil und ihrem Gespür für den Ausnahmefall. Mitarbeitende werden so zu Gestaltenden und Qualitätsverantwortlichen ihrer Mensch-KI-Arbeit. Das bestätigt eine 2025 erschienene Studie der Hans-Böckler-Stiftung, für die in 21 Unternehmen mehr als 80 Interviews mit Beschäftigten, Führungskräften und Betriebsräten geführt wurden. Ihr Befund: KI-Systeme funktionieren nur dann gut, wenn Beschäftigte ihre Expertise einbringen. Das tun sie, wenn sie erleben, dass ihr Beitrag zählt und sich auch für sie lohnt.

Deshalb gehören die Mitarbeitenden von Anfang an mit an den Tisch: bei der Frage, wie Arbeit zwischen Mensch und Agent geteilt wird, und ebenso bei der Frage, wofür gewonnene Zeit genutzt wird – für mehr Output, für Qualität und Innovation, für Lernen oder für Entlastung. Aktive Beteiligung ist kein Zugeständnis, sondern eine Voraussetzung dafür, dass die produktive KI Organisation Wirklichkeit wird. Ich durfte in der letzten Woche als Gast-Speakerin in der Women in Leadership-Konferenz in Madrid mit ausgewählten Experten und Expertinnen, vor allem aber mit jungen Nachwuchskräften, zu diesem Thema diskutieren. Dort wurde sehr deutlich: Diese Mitarbeitenden sind ausgesprochen aktiv, leistungsbereit, neugierig – und sie fragen sich, wo ihre Aufgaben in der Zukunft liegen werden und wer in welchem Ausmaß von den positiven Potenzialen dieser Technologie profitieren wird.

Beschleunigung und Lernen im Blick behalten

Wo über gewonnene Zeit nicht bewusst gesprochen wird, wird sie oft einfach in mehr Tempo umgesetzt. Das zeigt eine Feldstudie, die im Februar 2026 im Harvard Business Review erschien: Acht Monate lang haben die Forscherinnen in einem US-Tech-Unternehmen mit rund 200 Beschäftigten beobachtet und Interviews geführt. Beschäftigte arbeiteten mit KI schneller, übernahmen mehr Aufgaben, Arbeit rückte in die Pausen, oft ohne, dass jemand es verlangt hätte. Entlastung kommt also nicht automatisch. Die Beanspruchung verschiebt sich von der Ausführung hin zu Steuerung, Prüfung und Verantwortung, und das will gestaltet sein. Und wir müssen darauf achten, dass es dabei nicht zu einem neuen »Divide« in unserer Belegschaft kommt, die sich durch eine immer größer werdende Spreizung in der KI-Kompetenz auszeichnet.

Ebenso wichtig ist die Frage, was wir dabei lernen oder möglicherweise auch verlernen können. Für eine Studie von Microsoft Research und der Carnegie Mellon University, vorgestellt im April 2025 auf der CHI-Konferenz, beschrieben mehrere hundert Wissensarbeitende konkrete Situationen, in denen sie generative KI genutzt hatten. Wer der KI stärker vertraute, zeigte weniger kritisches Denken. Die Studienlage zu potenziellen Deskilling-Effekten von KI-Nutzung ist sehr dynamisch, und wir müssen mit den Ergebnissen sehr differenziert umgehen, denn Kausalbeweise sind das noch nicht, aber ernstzunehmende Signale für eine potenzielle Fehlentwicklung, die durch eine unreflektierte Nutzung von KI entstehen kann. Auch hier zeigt sich für uns: Vorausschauende Gestaltung ist das oberste Gebot.

Besonders betrifft das Berufseinsteigerinnen und -einsteiger. Recherche, Entwurf und Erstanalyse lassen sich leicht an KI abgeben – und genau daran haben Menschen bisher ihr »Handwerk« gelernt. In den USA liegt die Beschäftigung von 22- bis 25-Jährigen in stark KI-exponierten Berufen rund 19 Prozent unter dem erwarteten Niveau, vor allem weil weniger Junge eingestellt werden. Das zeigt das Stanford Digital Economy Lab in seinem Update vom August 2026, das auf Lohnabrechnungsdaten des größten US-Gehaltsdienstleisters ADP bis Juni 2026 beruht. Die Autoren betonen auch hier, dass es sich um einen beschreibenden Befund handelt, nicht um einen Kausalnachweis. Die produktive KI-Organisation braucht aber Menschen mit sicherem Fachurteil. Längst wird diese Debatte auch hier in Europa geführt. Wo wollen wir die Seniors herbekommen, wenn wir die Juniors nicht selbst entwickeln? Wir müssen uns aktiv um diese Talent-Pipeline kümmern und sie aufrechterhalten. Und wir sollten unseren Nachwuchskräften echte Lernaufgaben, Beteiligung an der Gestaltung ihrer Arbeit mit KI und Zeit für die eigene Entwicklung anbieten, um attraktive Arbeitgeber von morgen zu sein.

Souveränität beginnt in der Organisation

(Technologische) Souveränität heiße nicht Abschottung, sagte Wildberger am Rande des Gipfels am 2. November, sondern »Wahlfreiheit zu haben, entscheiden zu können: Auf welche Lösung setze ich?« Wahlfreiheit hat allerdings nur, wer seine Prozesse, sein Erfahrungswissen und seine Qualitätskriterien kennt. Und das gilt auch für jede und jeden Einzelnen in den Organisationen: Souverän ist, wer KI-Ergebnisse beurteilen und begründen kann und an der Gestaltung der eigenen Arbeit mitwirkt.

Welchen Weg wir sehen

Wohin also? Nicht zur maximalen Automatisierung, sondern zu einer Organisation, in der Menschen und KI so zusammenwirken, dass sie produktiv und innovativ agiert, entwicklungsorientierte und gesunde Arbeitsumfelder schafft und klare Verantwortlichkeiten implementiert. Der Weg dorthin führt über Gestaltungsfelder, an denen wir am Fraunhofer IAO arbeiten und für die wir Methoden und Herangehensweisen entwickeln.
Ihnen widmen sich die kommenden Beiträge dieser Blogreihe, jeweils mit einer Fragestellung im Mittelpunkt: Wie lassen sich die Effekte von KI vielschichtig erfassen? Wie werden Mitarbeitende wirksam an der Gestaltung ihrer Mensch-KI-Arbeit beteiligt? Was heißt es, KI-Agenten zu führen? Wie lassen sich Tempo und Belastung gestalten? Und wie sichern wir Lernwege und kognitive Nachhaltigkeit – gerade für die, die heute einsteigen? Lesen Sie mit, widersprechen Sie, erzählen Sie uns von Ihren Erfahrungen. Wir freuen uns auf den Austausch.

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Josephine Hofmann

Josephine Hofmann

Leitet das Team »Zusammenarbeit und Führung« und forscht zum Thema Führungskonzepte und flexible Arbeitsformen. Bloggt am liebsten im Zug und nach inspirierenden Veranstaltungen und Begegnungen.

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Kategorien: Arbeitswelten und Transformation, Künstliche Intelligenz
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