Jens ist Führungskraft und begeistert von KI. Er arbeitet ständig mit ihr und schickt die Ergebnisse direkt weiter an sein Team: Konzepte, Analysen, Entscheidungsvorlagen. Was ankommt, sind ungefilterte KI-Dokumente, die gut klingen und wenig tragen. Und weil niemand weiß, was davon Substanz hat, prüft das Team inzwischen alles nach. Seit der Chef KI nutzt, ist ihre Arbeit mehr geworden.
Wenn du Jens fragst, läuft es großartig: Er ist schnell, er ist vorne dabei, er nutzt KI. Und genau in diesem Blickwinkel steckt das Muster. Jens nutzt KI. Er führt sie nicht.
Die 80-Prozent-Abkürzung
Ein Manager in einem internationalen IT-Unternehmen, nennen wir ihn Daniel, beschreibt, was passiert, wenn Unternehmen anfangen, mit KI-Agenten zu arbeiten. Also mit KI, die eigenständig Aufgaben übernimmt, statt nur Fragen zu beantworten.
Seine Beobachtung: Menschen verstehen einander auch bei unklaren Ansagen erstaunlich gut. Dein Team kennt dich, kennt den Kontext, ahnt, was du gemeint haben könntest, und liegt damit in etwa 80 Prozent der Fälle richtig. Diese Abkürzung hast du dir über Jahre erarbeitet, und sie nimmt dir im Alltag enorm viel Arbeit ab.
Eine KI interpretiert genauso, sogar gnadenlos. Nur eben ohne dich zu kennen: ohne deinen Kontext, ohne die Geschichte hinter deiner Anfrage. Sie rät selbstbewusst ins Blaue und sagt dir nicht, dass sie gerade rät. Auf dieselbe Ansage, die dein Team richtig deutet, kommt von einem KI-Agenten ein plausibel klingendes Ergebnis zurück, das unbemerkt am Ziel vorbeigeht. Oder er schaltet gleich auf stur.
Alles, was du im Führungsalltag aufgebaut hast, damit Zusammenarbeit funktioniert, skaliert auch deine KI-Ergebnisse. Klar delegieren, sauber briefen, Feedback geben, das ankommt. Warum gute Führungskräfte bessere KI-Ergebnisse bekommen, liest du hier.
Ich habe einen AI Fluency Workshop zu genau dieser Frage gegeben: Was braucht es, um mit KI richtig gut zusammenzuarbeiten? Grundlage war das 4D-Modell, das Anthropic, das Unternehmen hinter Claude AI, gemeinsam mit einer Universität entwickelt hat. Vier Kompetenzen, die unabhängig davon gelten, welches Tool du nutzt und welches Modell morgen das beste am Markt ist: Delegieren, Briefen, Urteilen und Verantworten.
Und das Verrückte ist: Es liest sich wie ein Curriculum für Führungskompetenzen.
Vier Kompetenzen, die KI-Arbeit skalieren
1️⃣ Delegieren: Der Hebel vor dem ersten Prompt.
Eine Geschäftsführerin in einem mittelständischen Unternehmen, nennen wir sie Roberta, genehmigt KI-Anträge erst, wenn der Antragsteller zeigen kann, dass einfachere Lösungen nicht ausreichen. Ihre Logik: KI ist die teuerste Technologiestufe, ganz unten liegt die günstigste, z.B. ein verbesserter Prozess. Der Effekt: Ihre Mitarbeitenden durchdenken ihre Aufgaben, bevor sie delegieren, und viele Anliegen lösen sich schon auf den unteren Stufen. Delegieren beginnt vor dem ersten Prompt, mit der Entscheidung, was du abgibst und was bewusst bei dir bleibt. Diese Entscheidung kann und sollte dir kein Tool abnehmen. Wer hier bereits die Entscheidung delegiert, gibt seinen wichtigsten Kontroll-Hebel ab.
2️⃣ Briefen: Führe den Denkprozess.
Stell dir deine KI vor wie einen eifrigen neuen Kollegen: sehr fähig, sehr schnell, und er rät gerne ins Blaue, wenn er nicht weiß, worum es wirklich geht. Ein gutes Briefing gibt ihm drei Dinge mit: was genau entstehen soll, wie er vorgehen soll und wie er sich verhalten soll, wenn er auf Unvorhergesehenes trifft. Zum Beispiel: Rückfragen stellen, wenn etwas unklar ist, und ehrlich sagen, wo eine Lücke ist. Ich ertappe mich da selbst: Je besser die Modelle werden, desto fauler werden meine Briefings. Im Worst-Case werden die Feedback-Schleifen länger.
Tipp: Weise die KI an, ihren Denkprozess bzw. ihr Vorgehen bei einer komplexeren Aufgabe offenzulegen (bevor sie loslegt oder testweise nachdem sie gearbeitet hat).
3️⃣ Urteilen: Mach aus Fehlern Regeln.
Ein Personalverantwortlicher in einer großen Organisation, nennen wir ihn Marco, ließ sich von KI bei der Vorauswahl von Bewerbungen unterstützen. Die KI erfand Argumente, Urteile und Zitate, die es nie gab. Und Marco merkte es zunächst nicht, weil die Ergebnisse genau seiner Erwartung entsprachen. Er hat daraus keine Abkehr von KI-Unterstützung gemacht, er hat eine Prüfmechanik gebaut: verpflichtende Quellenangaben, Sicherheitsabfragen im Briefing. Seitdem hat er es im Griff. Vielleicht kennst du aus deinem Führungsalltag den Satz: „Ich habe zweimal Feedback gegeben, das Ergebnis stimmte nicht und am Ende habe ich es doch selbst gemacht.“ Verständlich, Feedback ist immer ein Investment in die zukünftige Zusammenarbeit. Bei KI zahlt sie sich doppelt aus, denn jede Regel, die du aus einem Fehler ziehst, wirkt ab sofort in jedem weiteren Auftrag.
4️⃣ Verantworten: Dein Urteil bleibt der Standard.
Eine Mitarbeiterin in einer Verwaltung, nennen wir sie Katrin, bekommt nach einer schnell gelieferten Ausarbeitung einen Anruf von einer Führungskraft: „Sie waren ja so schnell, da haben Sie bestimmt die KI benutzt. Das ist ja gar nicht Ihre Arbeit.“ Katrin war im ersten Moment perplex, dann sehr klar: Es ist trotzdem ihre Arbeit. Das Können liegt bei ihr, und sie haftet für das, was sie abgibt. Genau das ist Verantworten: Was du weitergibst, trägt deinen Namen, ganz gleich, wie viel KI darin steckt. Und dieser Teil ist der Grund, warum dein Urteil wertvoller wird, je mehr KI im Spiel ist.
Dein 15-Minuten-Hebel
Nimm die eine Aufgabe, bei der dich der KI-Output noch nicht überzeugt, und führe sie wie eine Delegation an eine neue Kollegin. Blockiere dir 15 Minuten und beantworte vier Fragen:
Delegieren: Was genau gebe ich ab und was bleibt bewusst bei mir?
Briefen: Habe ich beschrieben, was entstehen soll, wie vorgegangen wird und wie sich meine KI verhalten soll?
Urteilen: Woran mache ich fest, dass das Ergebnis gut ist? Und wenn es das nicht ist, welche Regel gebe ich zurück, damit es beim nächsten Durchlauf näher am Wunschziel ist?
Verantworten: Inwiefern bist du informiert und transparent über das, was die KI tut?
Und wenn du merkst, dass die vier Fragen bei dir etwas verbessern: Gib sie an dein Team weiter. Ein Team, das mit demselben Rahmen arbeitet, macht aus einzelnen guten KI-Ergebnissen einen gemeinsamen Standard. Den Workshop zu den vier Kompetenzen geben wir deshalb auch für Teams: AI-Fluency als Meta-Kompetenz, unabhängig davon, welche Tools bei euch im Einsatz sind. Wenn du wissen willst, wie das für euer Team aussehen könnte, buch dir direkt ein Gespräch mit uns.
