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In vielen Unternehmen werden KI-Lösungen implementiert, für die Mitarbeitende nicht bereit sind und die dann nicht akzeptiert und genutzt werden. Agile Prinzipien können helfen, die Technologien sinnvoll, schnell und wirksam einzusetzen.

Katja Koch und Judith Borgmann, beide Senior Manager People & Culture bei der Management- und IT-Beratung MHP, sprechen im Interview darüber, wie sich künstliche Intelligenz und agiles Arbeiten verbinden lassen und wie Organisation, Prozesse und Kultur aufgestellt sein müssen, damit technologische Lösungen ihr Potenzial entfalten.

Wie hängen künstliche Intelligenz und agiles Arbeiten zusammen?

Katja Koch: Wir machen die Erfahrung, dass sich Unternehmen, die bereits agil arbeiten, leichter mit der Einführung von KI tun. Der Grund liegt unserer Meinung nach darin, dass eine KI-Transformation sehr komplex ist und nicht nur technologisch angegangen werden kann. Sie erfordert eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Mitarbeitenden. Durch KI werden sich Rollen und Arbeitsweisen verändern. Und crossfunktionale Zusammenarbeit wird immer wichtiger.

Judith Borgmann: Mit anderen Worten: Es geht vor allem um das richtige Mindset. Agilität schafft die Basis für ein offenes, lernorientiertes Mindset. Wer agil arbeitet, denkt nicht in starren Prozessen, sondern in Lösungen, die sich anpassen dürfen. Agil arbeitende Teams denken oft ganzheitlicher, sind mutiger und experimentierfreudiger. Sie sehen nicht nur Tools, sondern das große Ganze. Genau diese Haltung erleichtert den Umgang mit KI.

Agiles Arbeiten ist also ein Erfolgsfaktor für die Transformation.

Katja Koch: Auch, aber nicht nur. Wir sind davon überzeugt, dass der Erfolg von künstlicher Intelligenz vom Erfolg der Transformation abhängt. Das bedeutet, dass Prozesse, Strukturen und die Kultur bereit für KI sein müssen. Wir müssen uns also vor der KI-Einführung mit dem organisatorischen Reifegrad auseinandersetzen. Entscheidend ist auch zu verstehen, welche Auswirkung KI auf den Menschen und die Zusammenarbeit hat. Genau dieser Aspekt bleibt bei Unternehmen häufig auf der Strecke. Sie nehmen sich zu wenig Zeit für Know-how, Aufbau und die konkrete Nutzung von KI im Arbeitsalltag.

Judith Borgmann: Hinzu kommt die emotionale Dimension: Viele Mitarbeitende sorgen sich um ihre Zukunft und begegnen KI mit Unsicherheit. Deshalb müssen Unternehmen den Wandel transparent machen und Beteiligung ermöglichen – nicht nur für das Management,

sondern für alle. Transformation gelingt nur, wenn Menschen verstehen, warum sie wichtig ist und wie sie selbst aktiv mitgestalten können.

Was bedeutet es, den eigenen Reifegrad zu kennen?

Katja Koch: Es geht darum, zu erkennen, wo die Organisation aktuell steht. Viele Unternehmen wollen KI einsetzen, aber wissen oft nicht, ob ihre Strukturen, Prozesse oder Datenlandschaften überhaupt tragfähig genug und die Mitarbeiter bereit dafür sind. Ein Reifegrad-Assessment schafft genau diese Klarheit: Es zeigt, welche Fähigkeiten schon da sind, welche fehlen und was realistisch überhaupt erreichbar ist. Erst wenn dieses Bild vorliegt, kann man die KI-Einführung so gestalten, dass sie nicht im Pilot stecken bleibt, sondern Wirkung entfaltet.

Was bedeutet das Ganze für das Thema Führung?

Judith Borgmann: Führung verändert sich grundlegend: KI ist kein Tool, sondern ein Akteur in Entscheidungsprozessen, Stichwort »KI Agents«. Entscheidungen werden dezentraler und datengetriebener. Führungskräfte müssen lernen, Verantwortung neu zu denken. Oft bedeutet das weniger Kontrolle, mehr Vertrauen. Fragen, die sich Unternehmen in dem Zusammenhang stellen sollten, sind: Wer trifft Entscheidungen, wer übernimmt Verantwortung, wer führt disziplinarisch und wer fachlich, was findet zentral und was autonom statt?

Katja Koch: Auch hier können agile Prinzipien und Praktiken helfen. Denn in der agilen Führung geht es stark um werte- und rollenbasiertes Führen. Zum Beispiel als Coach, Change Manager, Kommunikator, Koordinator und Enabler – auch im Sparring-Modell. Das bedeutet, Führungskräfte setzen den Rahmen, in dem Mitarbeiter mit KI experimentieren und neue Fähigkeiten entwickeln können. Dazu gehört auch, Zusammenarbeitsmodelle neu zu definieren: Wie arbeiten KI-Agent und Mensch zusammen und wer trifft welche Entscheidungen? Wichtig ist außerdem, KI-Vorhaben klar mit den strategischen Unternehmenszielen zu verbinden. Ein wirksames Instrument dafür ist das agile Framework OKR.

Judith Borgmann: Um dies leisten zu können, müssen natürlich auch die Führungskräfte selbst vom Unternehmen befähigt werden, diesen Rollenwechsel aktiv zu gestalten. Hier geht es um Aspekte wie Vertrauen, psychologische Sicherheit, aber auch klassische Führungskräfteentwicklung im Sinne von persönlichen Führungskompetenzen.

Katja Koch: Das ist ein wichtiger Aspekt, schließlich verlieren Führungskräfte in diesem Zuge auch Macht, Einfluss und Kontrolle – und die gibt nicht jeder gerne ab.

Welche Unternehmensstrukturen begünstigen diese Herangehensweise?

Judith Borgmann: Dazu zählen unserer Erfahrung nach der Einsatz crossfunktionaler Teams und die Integration KI-spezifischer Rollen. Denn damit gehen automatisch eine andere Ausbildung und Erwartungshaltung einher, die in der Organisation insgesamt auch so wahrgenommen werden. Aber Strukturen allein reichen nicht, sie müssen mit einer klaren Enablement-Strategie verbunden sein. Diese definiert, welche Kompetenzen für welche Rollen wichtig sind, welche Weiterbildungen relevant sind und wie Mitarbeitende praktisch befähigt werden. So entsteht ein Umfeld, in dem Lernen und Ausprobieren selbstverständlich sind.

Katja Koch: Drumherum sollten Unternehmen entsprechende Governance-Strukturen schaffen, zum Beispiel in Form eines Kompetenzzentrums – »AI Center of Excellence« –, in dem Mitarbeitende mitwirken und sich austauschen können. Auch hierbei bitte wieder ganzheitlich denken, nicht in Silos, und den Betriebsrat einbinden.

Welche agilen Prinzipien sind im Kontext von KI noch hervorzuheben?

Katja Koch: Hervorheben möchte ich zwei Prinzipien aus dem Scaled Agile Framework (SAFe), dass auf dem Agilen Manifest und Lean Management basiert. Im ersten Prinzip, »Take an Economic View«, geht es darum, Entscheidungen aus einem wirtschaftlichen Nutzen und nicht aus dem Bauchgefühl heraus zu treffen. Genau darauf kommt es bei der KI-Einführung meiner Meinung nach an: sie muss einen messbaren wirtschaftlichen Mehrwert schaffen und frühzeitig Nutzen bringen. Iteratives Vorgehen unterstützt dies, weil es erste Ergebnisse schnell sichtbar macht. Das zweite Prinzip ist »Systemisches Denken«. Bei KI-Entwicklung oder Einführung müssen viele Elemente wie Zahnräder ineinandergreifen. Daten müssen verfügbar sein, Prozesse reibungslos verlaufen und Menschen bereichsübergreifend zusammenarbeiten. Nur wenn das Gesamtsystem funktioniert, kann KI volle Wirkung entfalten.

Judith Borgmann: Wichtig dabei ist, auch die menschliche Perspektive zu integrieren. Workshops, Nutzungsdaten, Interviews und Feedbackschleifen stellen sicher, dass KI nicht nur technisch funktioniert, sondern auch akzeptiert wird. Das iterative Vorgehen hilft hier, Prototypen früh zu testen und anzupassen. So entsteht Vertrauen und echte Wirksamkeit.

Katja Koch

Judith Borgmann

Katja Koch und Judith Borgmann arbeiten als Senior Managerinnen im Bereich People & Culture bei MHP, einer Management- und IT-Beratung sowie einem Unternehmen der Porsche AG. In ihren Rollen beschäftigen sie sich mit der Frage, wie Menschen heute und in Zukunft arbeiten und welche Auswirkungen technologische Entwicklungen wie KI auf unsere Arbeitswelt haben. Als Teil der Initiative AI4Human entwickeln sie Ansätze, wie KI sinnvoll, menschzentriert und wirksam in Unternehmen verankert werden kann.

Was ist OKR?

OKR ist ein agiles Führungs‑ und Zielsystem, das Unternehmen hilft, Fokus, Transparenz und Priorisierung zu schaffen. Es ist kein Projektmanagement‑Tool, sondern ein Strategie‑Umsetzungs‑Framework, das Teams auf gemeinsame Ergebnisse ausrichtet.

OKR = Objectives & Key Results

Objective = qualitatives, motivierendes Ziel
Key Results = 3–5 messbare Resultate, die zeigen, ob das Ziel erreicht wurde
Initiatives = Maßnahmen, die zu den Key Results führen (optional)

OKR ist bewusst ergebnisorientiert, nicht aktivitätsorientiert.

Wie funktioniert OKR?

Zyklus

Typisch:

Quartalsweise OKRs auf Team‑Ebene
Jährliche strategische Company‑OKRs

Ausrichtung

Top‑down: strategische Leitplanken
Bottom‑up: Teams definieren ihre eigenen OKRs
Ergebnis: Alignment statt Command‑and‑Control

Transparenz

Alle OKRs sind öffentlich einsehbar (intern). Das verhindert Doppelarbeit und fördert Priorisierung.

Messbarkeit

Key Results sind quantifiziert, zum Beispiel:

»NPS von 42 → 55 steigern«
»Durchlaufzeit im Support von 48h → 24h reduzieren«

Warum nutzen Unternehmen OKR?

Vorteile

Fokus auf wenige, wirklich wichtige Ziele
Messbarkeit statt Bauchgefühl
Agilität durch kurze Zyklen
Ownership in Teams
Transparenz über Prioritäten

Risiken / typische Fehler

Zu viele OKRs
Key Results als Aufgaben statt Ergebnisse
Fehlende Priorisierung
Führungskräfte, die OKR als Reporting‑Tool missverstehen
Keine echte Ressourcenallokation

OKR vs. KPI

Thema	OKR	KPI
Zweck	Veränderung, Fortschritt	Zustand messen
Zeitraum	Quartal	laufend
Art	ambitioniert	stabil
Fokus	Ergebnisorientiert	Leistungsindikatoren

Beides ergänzt sich – KPIs messen den Betrieb, OKRs treiben die Veränderung.

OKR in regulierten oder komplexen Umfeldern

Gerade in Bereichen wie:

IT‑Sicherheit
Compliance
KRITIS
Produktentwicklung
Service‑Organisationen

…funktioniert OKR gut, weil es Priorisierung erzwingt und Ergebnisse statt Aktivität misst.

Albert Absmeier & KI

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