Wie KI-Transformation mit Menschen beginnt – mit Liza Adams
Wichtigste Erkenntnisse
- KI-Fragmentierung: Mitarbeitende, die sich eigenständig mit KI beschäftigen, werden Arbeitsabläufe nicht so transformieren, wie es Unternehmen benötigen
- Beruflicher Werdegang: KI sollte Arbeitsergebnisse transformieren und Silos aufbrechen und dabei Ergebnisse priorisieren
- Herausforderungen bei der Einführung: Führungskräfte müssen die Bedeutung von Einstellungsänderungen in ihrer Team-Bewertung erkennen
- Widerstand gegen Veränderungen: Organisationen kämpfen mit der KI-Einführung und konzentrieren sich eher auf die Technologie als auf die Transformation der Arbeitsabläufe
- Blick nach vorn: Teams, die KI nutzen, um Einschränkungen zu überwinden, Silos aufzubrechen und ihre Mitarbeitenden zu befähigen, werden die Gewinner sein
Die meisten Ihrer KI-Experimente im Jahr 2025 haben kaum etwas bewegt.
Sie haben Tools getestet. Sie haben nach Produktivitätsgewinn gesucht. Wahrscheinlich haben Sie einige Berichte automatisiert und E-Mail-Texte beschleunigt. Aber die versprochene Transformation? Ihr Team wartet immer noch darauf.
Tatsächlich arbeiten Sie womöglich bereits am Business Case, Ihr Team durch Automatisierung abzuschaffen.
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„KI ist nicht der schwierige Teil“, sagt Liza Adams, KI- und GTM-Strategieberaterin, die Go-to-Market-Teams von Pure Storage bis Smartsheet durch Transformationen geführt hat. „Die Menschen sind das Problem. Wir sind schwierig.“
Während Branchenanalysten prognostizieren, dass die KI-Transformation bis 2027 nahezu alle Jobfunktionen beeinflussen wird, bietet Adams eine differenziertere Perspektive. Die wirkliche Transformation ist gar nicht technologisch. Tatsächlich handelt es sich vielmehr um eine menschliche Change-Management-Herausforderung, die grundlegende Änderungen in unserer Sicht auf Arbeit voraussetzt.
Sie betont die Vorteile eines menschenzentrierten Ansatzes, und in diesem Artikel beleuchten wir ihre Sicht darauf, wie KI-Transformation aussehen kann – ein Erfahrungsbericht von jemandem, der Organisationen täglich begleitet.
Adams hat ihre Post-CMO-Karriere einem Ziel gewidmet: Marketing-Verantwortlichen zu helfen, KI zu nutzen, um ihren strategischen Wert zu steigern – nicht zu ersetzen. Die meisten Organisationen, sagt sie, gehen die KI-Transformation von der falschen Seite an.
Von Geschwindigkeit zu Neuerfindung: Das wahre Potenzial von KI
Wer hat KI nicht schon genutzt, um etwas in zehn Sekunden zu erledigen, was vorher zehn Stunden gebraucht hat?
Ob es schnelleres Verfassen von E-Mails ist, schnellere Kampagnenbriefings oder automatisierte Berichterstattung – wir wissen, dass KI Prozesse beschleunigt, aber zu welchem Zweck?
„Wenn wir KI nur dazu nutzen, alte Arbeit schneller zu machen, bauen wir fast schon ein Geschäftsmodell dafür auf, den Menschen herauszuautomatisieren“, warnt Adams. Dieses Muster hat sie bei den von ihr betreuten Organisationen immer wieder beobachtet.
Der notwendige Wandel besteht darin, sich von Geschwindigkeit über Qualität hin zur Neuerfindung zu bewegen.
Stellen Sie also nicht die Frage „Wie kann uns KI helfen, das schneller zu machen?“, sondern fragen Sie: „Welche Arbeiten waren bisher unmöglich, könnten aber unser Wachstum vorantreiben?“ Wenn Sie Arbeit von Grund auf neu denken und Fähigkeiten erschaffen, die es vorher nicht gab, schaffen Sie einen Business Case, warum Menschen unersetzlich sind.
Mitarbeitende müssen selbst herausfinden, wie sie KI am besten nutzen, um repetitive Aufgaben zu verkürzen, belegt eine Studie der Harvard Business School. Doch Zeitersparnis ist laut Adams nicht das wichtige Ziel.
Ihre Sicht: Ging es im letzten Jahr um Experimente, geht es dieses Jahr um eine radikale Neuerfindung.
„Wenn man wirklich daran glaubt, dass man die eigene Arbeit neu erfinden kann, dann verschiebt sich die Energie von ‚KI als Werkzeug‘ zu ‚KI als Art zu arbeiten‘, also Arbeit, die vorher nicht möglich war“, erklärt Adams.
Die Daten bestätigen das. Die Harvard Business School fand heraus, dass Fachkräfte, die mit KI Arbeitsabläufe neu gestalteten, eine um 43 % höhere Arbeitszufriedenheit berichteten und mehr strategischen Wert beisteuerten als jene, die Aufgaben nur beschleunigten.
Doch hier liegt die Herausforderung: „Wir sind durch das begrenzt, was wir wissen, durch das, was bisher funktioniert hat“, räumt Adams ein. Als Tabellenkalkulationen eingeführt wurden, nutzte man sie zunächst meist, um Papierlisten zu digitalisieren, statt ihr Rechenpotenzial auszuschöpfen. Mit KI drohen wir denselben Fehler zu wiederholen – alte Prozesse werden digitalisiert, anstatt neue Möglichkeiten zu entwickeln.
„Es ist wirklich schwer, etwas neu zu denken, was sich so rasant entwickelt“, sagt sie. „Deshalb teile ich mein Wissen und arbeite so gern mit anderen zusammen. Das Wissen zu horten bringt uns nicht weiter – niemand sonst wird uns helfen. Wir müssen uns gegenseitig unterstützen.“
Die nötigen mentalen Veränderungen
Zu lernen, wie man KI sinnvoll einsetzt, geht über das Ansehen von Demo-Videos und Webinaren hinaus. Es geht um die praktische, konkrete Anwendung von KI im täglichen Arbeitsalltag.
Der Unterschied zwischen performativer KI-Einführung und echter Transformation liegt in vier grundlegenden Veränderungen der Denkweise.