Tag 17: KI in der Führung & KI-Erfolgsmessung

Blöcke im Detail

Verwendete Elemente

Rahmen dieses Tages

Beobachtungen zum Deck

Ausblick

• m1-t18

Einstieg: Check-in & Wiederholung

Der Checkpoint fasst über zwei Folien sechs Punkte aus Tag 15 und 16 zusammen: Definition von Change Management, die einzelnen Stufen von Kotters Modell, dessen Stärken und Schwächen, wie KI im Change Management funktioniert, KI als besonderer Veränderungstreiber samt Kommunikation, und die typischen Spannungsfelder und Widerstände bei der KI-Einführung. Dazu die wiederkehrende KI-News-Runde.

Block 1: KI & Führung

Recap der drei Führungsrollen Navigator, Driver und Enabler (siehe Baustein), danach die Gruppenübung mit vier Mini-Szenarien. Pro Gruppe ein Szenario, zu klären ist jeweils: Welche Rolle, oder welcher Mix, ist gefragt, was tust du konkret, und wie versetzt du dich in die Lage der Beteiligten und Fragenden? 45 Minuten, KI-Nutzung bei Bedarf erlaubt, anschließend Vorstellung und Austausch im Plenum.

Die Szenarien: (1) Vor vier Wochen wurden Quick Wins identifiziert, alle waren begeistert, jetzt hat niemand angefangen. (2) Eine Mitarbeiterin sagt: „Wenn KI das alles kann, braucht man mich bald nicht mehr. Ich mache mir Sorgen.” (3) Der Bereich bekommt die Ansage, bis Quartalsende drei KI-Use-Cases zu identifizieren, und das Team schaut dich an. (4) „Ich weiß, wir sollen Copilot nutzen. Darf ich Claude für wichtige Projekte nehmen? Wäre viel schneller!”

Dazu eine Sammlung von acht Leitfragen als Orientierungshilfe, darunter: Was braucht euer Team jetzt von euch, und was davon kann keine KI leisten? Worauf basiert eure Autorität als Fach- oder Führungskraft, wenn Wissen so leicht verfügbar wird? Wie geht ihr mit dem Widerspruch zwischen Erwartung von oben und Realität im Team um?

Block 2: Erfolg messen: Wie misst man KI-Wirkung?

Einstieg über ein Brainstorming und die typischen Antworten samt ihrer Schwächen: „Wir sparen Zeit” (wie viel, womit verglichen?), „Das Team ist begeistert” (reicht das?), „Wir machen jetzt mehr” (mehr von was, wäre das auch ohne KI passiert?). Der zentrale Satz des Blocks: Die meisten KI-Projekte verlieren nicht deshalb an Geschwindigkeit, Investition und Wirkung, weil sie schlecht waren, sondern weil niemand sie verteidigen konnte.

Vier Besonderheiten machen KI-Projekte schwerer messbar als klassische IT-Projekte: die diffuse Wirkung (KI verändert nicht einen Prozess, sondern viele kleine Tätigkeiten in vielen Köpfen), das Was-wäre-wenn-Problem (man sieht den Zustand mit KI, aber nicht den ohne), die Dominanz qualitativer Wirkungen (bessere Texte, klarere E-Mails, schnellere Recherche, schwer in Euro umzurechnen) und der Umstand, dass Verhaltensänderung mehr zählt als Tool-Nutzung: Merksatz: „Eine Online-Shop-Einführung kann man am Quartalsabschluss messen. Eine KI-Einführung muss man bewusst messbar machen.”

Kern des Blocks ist das 3-Ebenen-Modell der KI-Messung (siehe Methode). Ergänzend: quantitative und qualitative Messung brauchen beide Platz, „Zahlen überzeugen die Geschäftsführung. Geschichten überzeugen das Team. Ihr braucht beides.” Als konkretes qualitatives Format nennt das Deck 15-Minuten-Gespräche mit drei bis fünf Nutzer:innen pro Quartal, immer mit denselben drei Fragen: Wofür nutzt du das Tool inzwischen am häufigsten? Was war das Beste, was du damit erreicht hast? Wo lässt es dich im Stich?

Drei mögliche Baselines: Vorher-Nachher (vier Wochen vor Go-Live messen, dann erneut), Kontrollgruppe (Team A nutzt KI, Team B noch nicht) und Self-Report (monatliche Selbsteinschätzung). Dazu die Regel: „Die beste Baseline ist die, die ihr tatsächlich messt.”

Zum ROI: ROI = (Nutzen – Kosten) / Kosten. Kostenseite sind Tool-Lizenzen, Schulungs- und Onboarding-Aufwand, Pflegeaufwand für Prompt-Bibliothek und Assistenten sowie Risiko-Kosten (DSGVO-Reviews, Compliance, Betriebsrat). Nutzenseite sind eingesparte Arbeitszeit mal Stundensatz, zusätzlicher Output mal Marge und Qualitätsverbesserung mal Auftragswert, mit einem realistischen Abschlag von 30 bis 50 Prozent, weil nicht alle theoretischen Einsparungen real werden. Drei Regeln für die ehrliche Kommunikation: Spannweite statt Punktwert, Annahmen offenlegen, und „vermiedene Kosten” klar von „eingesparten Kosten” unterscheiden — wenn niemand entlassen wird, ist Zeitersparnis kein Cash-Effekt, sondern Kapazität für andere Aufgaben.

Drei Messfallen zum Schluss: Prompt-Zählerei und „Agentic Slop” (Volumen statt Wirkung), individuelle Nutzungsstatistiken im Reporting (wirkt wie Überwachung, AI-Act- und Betriebsrats-Risiko) und Geschwindigkeit als alleinige Metrik (Tempo ist nur dann Erfolg, wenn die Qualität mindestens gleich bleibt). Abschließender Satz: „Messwerte gibt es viele. Ihr interpretiert sie.”

Block 3: Vorbereitung der Abschlusspräsentation

Das Briefing zur Abschlusspräsentation von Modul 1 wird noch einmal vollständig durchgegangen (siehe Baustein) und die verbleibende Zeit für die eigene Vorbereitung genutzt.

Abschluss: Das nehmen wir mit

Drei Punkte laut Deck: das Rollenverständnis (welche Rolle oder welcher Mix aus Navigator, Driver und Enabler gefragt ist); dass sich der ROI von KI nicht ausschließlich in Geld oder Zeitersparnis zeigen muss, sondern auch in Prozessen und der Verfügbarkeit von Wissen; und die Messfallen, mehr Prompts sind nicht automatisch mehr Effizienz. Ausblick auf Tag 18: Vorbereitung der Abschlusspräsentationen.