Kommentar von Florian Wassel, TOWA Warum KI in Unternehmen oft nur wenig Zeit spart – und selten echte Transformation bringt

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Während die Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) stark steigen, berichten nur wenige Organisationen von messbaren Effekten auf Ergebnis, Geschwindigkeit oder Innovationskraft. Das Problem ist dabei weniger die Technologie – sondern die Art, wie sie eingesetzt wird.

Copiloten, Chatbots, automatisierte Reports: In den meisten Fällen dient KI dazu, bestehende Prozesse zu beschleunigen. E-Mails werden schneller formuliert, Analysen schneller erstellt, Meetings besser zusammengefasst. Das spart Zeit – verändert aber nicht grundlegend, wie Arbeit organisiert ist.

Das neue Produktivitätsparadox

Dieses Muster ist nicht neu. Schon in den 1980er-Jahren stellte der Ökonom Robert Solow fest: „Man sieht Computer überall – außer in den Produktivitätsstatistiken.“ Damals wurden Assistenzfunktionen abgebaut, während Führungskräfte plötzlich selbst koordinieren, dokumentieren und organisieren mussten. Mehr Technologie, aber mehr operative Last auf den falschen Schultern.

Heute droht mit KI ein ähnlicher Effekt. Wenn wir sie vor allem als Tool einsetzen, verlagern wir Arbeit, statt sie neu zu strukturieren. Das Resultat ist mehr Output, aber keine echte Entlastung dort, wo strategische Wertschöpfung entsteht.

AI-enabled versus AI-native

Entscheidend ist die Unterscheidung zwischen AI-enabled und AI-native Organisationen. AI-enabled bedeutet: Künstliche Intelligenz unterstützt Menschen innerhalb bestehender Prozesse. AI-native bedeutet: Prozesse, Rollen und Produkte werden von Grund auf so entworfen, dass autonome Systeme aktiv mitarbeiten.

Executive Panel

AI First in der Praxis: Von der strategischen Vision zum messbaren Unternehmenserfolg

In AI-native Modellen reagieren Systeme nicht nur auf Prompts, sondern verfolgen Ziele, planen Schritte, greifen auf Daten zu und stoßen Aktionen selbstständig an. Menschen definieren Richtung, Prioritäten und Kontrollmechanismen – aber nicht mehr jeden operativen Zwischenschritt.

Der Unterschied ist gravierend: Statt Prozesse um wenige Prozent zu beschleunigen, entstehen neue Abläufe, die mit deutlich weniger manuellen Übergaben auskommen. Produktivitätsgewinne entstehen hier nicht durch Geschwindigkeit, sondern durch strukturelles Neudesign.

Was AI-native in der Praxis bedeutet

Wie sich dieser Unterschied auswirkt, zeigt sich besonders deutlich in operativen Kernprozessen am Beispiel eines großen deutschen Logistikkonzerns. Dort wird KI nicht nur als Assistenzsystem für Mitarbeiter eingesetzt, sondern ist direkt in Planung, Buchung und Disposition integriert. Zielgrößen wie Auslastung, Lieferzeiten oder Kosten werden kontinuierlich optimiert, während Systeme selbstständig Alternativen berechnen, Kapazitäten verschieben und auf Störungen reagieren.

Der Mensch bleibt dabei als „human in the Loop“ Teil des Systems – allerdings nicht mehr als permanenter Taktgeber einzelner Prozessschritte, sondern als steuernde Instanz für Ausnahmen, Priorisierungen und strategische Leitplanken. Produktivität entsteht in solchen Setups nicht durch schnellere Einzelentscheidungen, sondern durch eine neue, klar definierte Aufteilung von Verantwortung zwischen Menschen und Software.

Agenten statt Tools: Arbeit wird neu organisiert

Der technologische Umbruch liegt dabei weniger in immer leistungsfähigeren Modellen, sondern in agentenbasierten Systemen. Diese kombinieren vier zentrale Fähigkeiten: Sie handeln autonom innerhalb definierter Ziele, planen Aufgaben in sinnvollen Schritten, verfügen über Kontext, also ein Gedächtnis für frühere Abläufe, Entscheidungen und Ergebnisse und sind direkt in Unternehmenssysteme integriert.

Reifegradmodell fürs Controlling

Der Weg zur KI-gestützten Unternehmenssteuerung

Dadurch verschiebt sich die Logik der Arbeit grundlegend: weg von „Prompt rein, Ergebnis raus“ hin zu „Ziel definieren, Lösungsweg entwickeln, Umsetzung koordinieren“. Workflows entstehen nicht mehr ausschließlich um menschliche Tätigkeiten herum, sondern als Zusammenspiel von Menschen und Software-Akteuren, die Aufgaben eigenständig vorbereiten, verteilen und ausführen.

Für Organisationen bedeutet das einen strukturellen Wandel. Nicht einzelne Tätigkeiten werden automatisiert, sondern ganze Prozesse neu zusammengesetzt. Die entscheidende Frage lautet künftig weniger, welches Tool genutzt wird, sondern wie Ziele, Verantwortung und Kontrolle zwischen Menschen und Agentensystem sinnvoll aufgeteilt sind.

Management wird Orchestrierung

Mit agentenbasierten Systemen verändert sich auch die Rolle von Führung. Manager steuern künftig hybride Teams aus Menschen und autonomen Software-Akteuren. Entscheidend ist dabei weniger fachliche Detailtiefe als die Fähigkeit, Rahmenbedingungen so zu setzen, dass Systeme sinnvoll handeln können.

Dafür braucht es neue Kernkompetenzen:

Erstens Contexting – also Ziele, Prioritäten und Grenzen so zu formulieren, dass Agenten eigenständig tragfähige Entscheidungen treffen können.

Zweitens Process Design – nicht bestehende Abläufe weiter zu optimieren, sondern Arbeit neu zu strukturieren und sinnvoll zwischen Mensch und Maschine aufzuteilen.

Und drittens AI Fluency – ein realistisches Verständnis dafür, welche Aufgaben sich automatisieren lassen und wo menschliche Urteilskraft, Verantwortung und Kreativität unverzichtbar bleiben.

Führung verschiebt sich damit von operativer Kontrolle hin zur Orchestrierung komplexer soziotechnischer Systeme. Erfolg entsteht nicht mehr durch das Steuern einzelner Aufgaben, sondern durch das Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure – menschlicher als digitaler.

Warum Effizienz die falsche Zielgröße ist

Viele KI-Programme starten mit dem Ziel, Kosten zu senken oder Zeit zu sparen. Doch reine Effizienzgewinne stabilisieren bestehende Geschäftsmodelle, statt neue zu ermöglichen. Die strategisch relevante Frage lautet nicht: Wie machen wir das Gleiche schneller? Sondern: Was wird möglich, wenn plötzlich deutlich mehr operative Kapazität verfügbar ist?

AI-native Unternehmen nutzen Produktivitätsgewinne nicht primär zum Sparen, sondern für neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle. Sie investieren die freigesetzte Zeit in Innovation – nicht in weitere Optimierungsschleifen.

Kommentar von Stefan Brock, HPE

Für KI-Erfolg: 10 Designprinzipien für die datenzentrische Architektur

Transformation scheitert selten an Technologie

KI-Transformation gelingt nicht, weil Menschen zu langsam lernen. Sie scheitert, weil Organisationen zu lange an alten Prozessen, Rollenbildern und Steuerungslogiken festhalten. Wer KI nur in bestehende Strukturen einbaut, wird schneller – aber nicht zukunftsfähiger.

Echte Wirkung entsteht dort, wo Unternehmen bereit sind, Arbeit neu zu denken: nicht als Abfolge menschlicher Tätigkeiten mit digitaler Unterstützung, sondern als integriertes System aus Menschen und autonomen digitalen Akteuren.

Die nächste Phase der Digitalisierung ist keine Tool-Einführung. Sie ist Organisationsdesign.

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