4 Wege, um Symptome und Ursachen im KI-Zeitalter zu unterscheiden
Das Zeitalter der KI verschärft ein altbekanntes Problem: zu schnelles Handeln aufgrund einer falschen Diagnose. Jede:r von uns hat schon einmal ein organisatorisches Chaos erlebt oder davon gehört, das genau daraus entstanden ist. In jeder Epoche gab es in jeder Organisation jemanden, der in aller Eile das falsche Symptom behoben hat.
Wir sind neurologisch mit Vorurteilen ausgestattet, und aus vielen Gründen sind wir nicht immun gegen falsche Schlussfolgerungen: Herdenverhalten, Bestätigungsfehler, versunkene Kosten und vieles mehr. So sind wir nun einmal gestrickt. Reife in der Führung bedeutet, die eigenen blinden Flecken zu erkennen und sie zu hinterfragen, bevor man darüber stolpert.
Was die KI verändert, ist der Zyklus, wodurch das Risiko auf eine neue Ebene gehoben wird: eine Antwort, die in Sekundenschnelle generiert wird, in einer Sprachgewandtheit verfasst ist, die selbstbewusster klingt als jede unsichere menschliche Meinung, und die eher bestätigt als hinterfragt. Früher kam der Druck von außen durch Fristen und Anforderungen. Jetzt ist er auch in genau dem Werkzeug eingebaut, das einem eigentlich helfen soll, schneller zu entscheiden.
Um mit diesem Dilemma umzugehen, brauchen wir einen Filter, bevor wir handeln, und nicht noch mehr Daten.
Das macht KI nicht zum Feind einer guten Diagnose.
Es macht KI lediglich zu einer weiteren Quelle, aus der eine vorgefertigte Antwort stammen kann – genau wie der:die gehetzte Kolleg:in und deine eigene Voreingenommenheit. Die folgenden Heuristiken funktionieren bei jeder dieser Quellen: frag eine:n Kolleg:in, frag dich selbst oder frag die KI. Der Filter, der die schnelle, falsche Antwort abfängt, ist in jedem Fall derselbe.
Das ist es, was eine Heuristik ausmacht: eine praktische Entscheidungsregel. Keine vollständige Theorie, nichts, was den Anspruch erhebt, alles zu erklären. Es ist eine bewährte Abkürzung, die dir hilft, vor dem Handeln die richtige Frage zu stellen, damit du die häufigsten Fehler vermeidest.
Ich habe mir im Laufe der Jahre, in denen ich mich mit Management und Organisationsverhalten beschäftigt habe, eine Sammlung davon aufgebaut. Ich habe sie anhand realer Entscheidungen getestet und nur diejenigen behalten, die tatsächlich etwas gelöst haben. Vier davon haben sich bewährt und ich wende sie ständig an, besonders jetzt, wo der Entscheidungszyklus durch KI so viel kürzer geworden ist.
1. Kehr den fundamentalen Attributionsfehler um
Es gibt eine gut dokumentierte menschliche Tendenz, die Misserfolge oder das Fehlverhalten einer Person eher auf ihre persönlichen Eigenschaften zurückzuführen als auf den Kontext, in dem sie agiert. Das ist der fundamentale Attributionsfehler. Die Heuristik ist einfach: Wenn du dich schon irren musst, dann irre dich lieber zugunsten des Kontexts als zugunsten des Individuums.
Im Zeitalter der KI zeigt sich dies jedes Mal, wenn die Einführung eines neuen Tools scheitert und die schnellste Erklärung lautet: „Das Team sträubt sich gegen Veränderungen.“ Bevor man das akzeptiert, lohnt es sich zu fragen, ob der Kontext tatsächlich so gestaltet war, dass er die Veränderung unterstützt:
Gab es wirklich genügend Zeit, sich einzuarbeiten, wurden die umgebenden Prozesse angepasst, hat die Person die Befugnis, das Gelernte anzuwenden?
Wann man diesen Ansatz anwenden sollte: Immer dann, wenn die Erklärung für ein Problem in Form eines Etiketts für eine Person erfolgt: „Dem Team ist es egal“, „der oder die ist widerstandsfähig“, „diese Generation hat kein Engagement“.
Was sich in der Praxis ändert: Anstatt zu versuchen, die Person zu „reparieren“, optimiert man den Prozess um sie herum. Ein Prozessproblem bleibt, sobald es behoben ist, in der Regel dauerhaft gelöst. Ein falsch diagnostiziertes „Personalproblem“ taucht immer wieder auf.
2. Fall nicht auf den Trugschluss „Jetzt weißt du es, und Wissen ist die halbe Miete“ herein
Es reicht nicht aus, das Verhalten zu identifizieren, das geändert werden muss. Chris Argyris beschrieb die Kluft zwischen der Theorie, der wir angeblich folgen („bekenntnismäßige Theorie“), und der Theorie, die unser Handeln tatsächlich antreibt („angewandte Theorie“). Wissen allein verändert selten Letzteres. Auch das Umfeld muss sich ändern, und das erfordert Zeit, Experimentieren, Feedback und Anpassung.
Deshalb ändern KI-Schulungen, Workshops zum Prompt-Engineering und „KI-Kompetenz“-Veranstaltungen im Alltag so oft gar nichts. Die Person hat etwas gelernt. Der Kontext um sie herum ist derselbe geblieben.
Wann man dies anwenden sollte: immer dann, wenn die Antwort auf ein Verhaltensproblem lautet: „Lasst uns alle schulen.“
Was sich in der Praxis ändert: Bevor man die Schulung genehmigt, fragt man, was sich im tatsächlichen Arbeitsumfeld ändern wird, um das neue Verhalten nach Ende des Kurses aufrechtzuerhalten. Lautet die Antwort „nichts“, wird die Schulung allein nicht funktionieren, egal wie gut sie ist.
3. Pflege das Beziehungsfeld, damit das Organisationsfeld funktionieren kann – und umgekehrt
Jede Organisation betreibt zwei Felder gleichzeitig: das Organisationsfeld, in dem Aufgaben, Prozesse und Strukturen angesiedelt sind, und das Beziehungsfeld, in dem Vertrauen, Verbundenheit und menschliche Bedürfnisse angesiedelt sind. Vernachlässigt man das eine, belastet man das andere. Ohne eine solide Beziehungsbasis kann das Organisationsfeld nicht bestehen.
KI beschleunigt das Organisationsfeld schneller, als das Beziehungsfeld mithalten kann. Prozesse ändern sich schneller, als sich Vertrauen wieder aufbauen kann, und das Ergebnis ist, dass die Mitarbeiter:innen zwar ihre Zahlen erreichen, dabei aber immer näher an ein Burnout rücken.
Wann man dies anwenden sollte: wenn die Leistung steigt, die Stimmung im Team aber angespannter, stiller oder defensiver ist als noch vor einigen Monaten.
Was sich in der Praxis ändert: Das ist in der Regel das erste Anzeichen, das sich zeigt, noch bevor es sich auf die Leistungszahlen auswirkt. Jetzt in Vertrauen zu investieren, verhindert, dass die Leistung später nachlässt.
4. Jede „Best Practice“ auf den Prüfstand stellen
Beliebt ist nicht gleichbedeutend mit effektiv. Jede Managementpraxis, die gerade die Runde macht, hat einen bestimmten Kontext, in dem sie Sinn ergibt und mehr Probleme löst, als sie schafft. Außerhalb dieses spezifischen Kontexts kann sie Schaden anrichten, den niemand auf die richtige Ursache zurückführen kann, da sich die Auswirkungen erst Monate oder Jahre nach ihrer Einführung zeigen. Manchmal ist der wirkungsvollste Schritt nicht die Einführung einer anderen Praxis. Es geht einfach darum, die bisherige Praxis einzustellen.
„KI einführen“ ist zu einem Gebot geworden, das von einem Unternehmen zum nächsten kopiert wird, ohne dass sich jemand die Frage stellt, ob es ein tatsächliches Problem im eigenen Betrieb löst oder ob es nur deshalb eingeführt wird, weil alle anderen es auch tun.
Wann man es anwenden sollte: bevor man irgendeine Praxis von einem anderen Unternehmen kopiert, einschließlich der Einführung von KI.
Was sich in der Praxis ändert: Man fragt sich, welches konkrete Problem diese Praxis tatsächlich löst. Wenn die Antwort allgemein gehalten ist, wie „Das machen doch alle“ oder „Sonst fallen wir zurück“, hat niemand geprüft, ob sie zum Kontext passt. Eine Vorabprüfung kostet viel weniger Zeit als eine falsche Entscheidung später rückgängig zu machen.
Keine dieser vier Heuristiken erfordert ein Budget, neue Tools oder die Zustimmung eines Vorgesetzten. Sie erfordern eine einzige Frage vor deiner nächsten wichtigen Entscheidung: Betrachte ich die Ursache oder nur die einfachste Erklärung, die mir jemand gegeben hat?
Zeca Ruiz
Führungstrainer und Consultant
Zeca Ruiz ist Leadership-Trainer, Moderator und Berater für Personal- und Organisationsentwicklung. Er ist im Bereich Führungskräfteentwicklung in Lateinamerika und Europa tätig und verfügt über Erfahrung in kulturellen Transformationsprozessen, Teamdynamik und der Integration systemischer Methoden in die Unternehmenspraxis. Er ist Spezialist für komplexes Denken, generativer Coach und integrativer Therapeut und arbeitet an der Schnittstelle zwischen menschlichem Verhalten, Lernen und der Entwicklung von Systemen. Er leitet Schulungen, Vorträge und Entwicklungsprogramme, die Tiefe, Klarheit und praktische Anwendung verbinden, um Menschen und Organisationen auf hochkomplexe Umgebungen vorzubereiten.
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