„Workslop ist kein KI-Problem, es ist ein Management-Problem“

KI erfordert ein Umdenken im Management

KI ist längst im Zentrum der Arbeitswelt angekommen. Laut dem Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025 von PwC arbeiten 43 Prozent der Beschäftigten in Deutschland bereits mit KI. Die Technologie dringt immer tiefer in die etablierten Arbeitstrukturen von Organisationen vor – und verändert dabei rasant die Logik von Tätigkeiten.

Doch für Ethan Mollick, Associate Professor an der US-amerikanischen Wharton School und KI-Businessexperte, beginnt genau hier das eigentliche Problem: Nicht die Technologie ist heute die größte Herausforderung, sondern die Frage, ob Führungskräfte bereit sind, Arbeit in Zeiten von KI grundlegend neu zu denken. So wie es Henry Ford getan hat.

Im Gespräch mit Vikas Agarwal, US and Global Advisory Commercial Technology & Innovation Leader bei PwC, warnt Mollick davor, mithilfe von KI einfach nur „die Regler hochzudrehen“ und mehr Output zu incentivieren. Stattdessen brauche es ein echtes Umdenken im Management: neue Rollen, neue Organisationsformen, den Mut zum Experiment – und vor allem Führungskräfte, die KI selbst verstehen, statt das Thema zu delegieren.

Ein Gespräch darüber, warum die C-Suite in Zeiten von KI den Unterschied macht.

Vikas Agarwal: Ethan, aktuell werde ich oft gefragt, worauf Vorstände achten sollten, wenn sie die KI-Adoption bewerten. Welche Signale sind entscheidend?

Ethan Mollick: Es ist nicht ein einzelner Indikator. Mein Modell lautet: Leadership, Lab und Crowd. Man braucht zunächst Führungskräfte, die dahinterstehen und entscheiden, wofür KI eingesetzt werden soll. Es reicht nicht, wenn die Unternehmensführung sagt: „Wir nutzen KI." Dann braucht man die Crowd – alle im System, die die Technologie auch tatsächlich nutzen. Und man braucht ein Lab – eine Gruppe von Leuten, deren Job es ist, Ideen aufzugreifen, zu testen und in die Realität zu übersetzen.

Wenn die Führung einfach nur verordnet, KI zu nutzen, hat man ziemlich schnell ein Problem. Eine der einfachsten Sachen, die man mit KI machen kann, ist, mehr von etwas zu produzieren – mehr Code, mehr PowerPoints. Warum sollte ich in einer Welt leben wollen, in der alle 500-mal mehr Präsentationen erstellen als vorher? Das ist keine Strategie.

Wie siehst du diesen „Workslop“ – die Überflutung mit eher oberflächlichen und austauschbaren Informationen?

Das Problem mit Workslop ist, dass es als KI-Problem dargestellt wird. Aber es ist kein KI-Problem, es ist ein Management-Problem. Wenn der Anreiz darin besteht, einfach mehr Excel-Dateien zu liefern, dann bekommst du mit KI genau das. Workslop bedeutet ein Versagen des Managements, tatsächlich zu entscheiden, was das Ziel der Arbeit ist. Ich finde das Konzept unpräzise, denn oft ist die Qualität der Inhalte durchaus hoch. Sie erzeugen nur keinen Mehrwert, weil niemand darüber nachdenkt, was die Arbeit eigentlich bewirken soll.

Leadership wurde historisch daran gemessen, wie viel Arbeit man erledigt – Arbeitsstunden, Teamgröße, Output. Wie verändert KI diese Maßstäbe?

Als jemand, der Technologiegeschichte studiert hat, befürchte ich, dass wir auf diesen Moment nicht vorbereitet sind – denn wir erleben gerade eine regelrechte Management-Revolution. Wer versucht, Arbeit genauso zu organisieren wie vorher, hat ein Problem. Viele Führungskräfte drehen einfach die Regler hoch. Aber das hat Konsequenzen: Niemand in einer Organisation wird jemals offen damit umgehen, dass er KI benutzt, wenn Kostensenkung die einzige Vision ist. Das schafft eine katastrophale Anreizstruktur. Es braucht mehr Fantasie.

Was sind die drei wichtigsten Entscheidungen, die ein CEO heute treffen kann?

Erstens: verstehen, wo Outputs zählen und wo der Prozess zählt. Ein Bericht ist ein Output – den kann die KI liefern. Aber der Prozess dahinter, der Austausch zwischen Menschen, das Lernen – das lässt sich nicht komprimieren. Zweitens: Rollen neu definieren. Produktmanager:innen können heute auch Design- und Coding-Arbeit machen. Was bedeutet das für Entwickler:innen und Designer:innen? Man muss mit neuen Formen experimentieren, Arbeit zu organisieren. Und drittens: die Fähigkeit aufbauen, zu experimentieren und zu innovieren. Wer das innovative Erneuern von Organisationsformen beherrscht, wird erfolgreich sein.

Führungskräfte sind notorisch beschäftigt. Wie schafft man Zeit und Raum für die Auseinandersetzung mit KI?

Ich glaube, „sich Zeit nehmen“ ist das falsche Framing. Man nimmt sich nicht zusätzlich Zeit – man nutzt KI einfach bei dem, was man sowieso tut. Bei JP Morgan Chase hat man dafür im C-Level eine Art KI-Schatten eingeführt: eine Juniorperson, die mitläuft, parallel eine KI bedient und vergleicht, wie gut die Antworten in der Praxis sind. Das Wichtigste ist, KI in den Arbeitsalltag zu integrieren. Wenn man versucht, dafür gesondert Zeit zu blocken, wird man vermutlich nie die passende Gelegenheit finden.

Wie bringt man Menschen dazu, ihre Angst vor KI zu überwinden und ins Handeln zu kommen?

Wenn man seinen Job als Führungskraft gut macht, gibt man Menschen Handlungsfähigkeit. Führungskräfte haben nicht immer gleich eine Antwort. Der Schlüssel zu psychologischer Sicherheit ist genau das zuzugeben. Gute Ideen können von überall kommen. Es braucht geschützte Räume, in denen Menschen experimentieren, scheitern und daraus lernen können. Wenn man als Ergebnis ausschließlich Produktivität priorisiert, besteht die Gefahr, dass alle permanent Angst haben, nicht produktiv genug zu sein. Stattdessen sollte man sagen: „Wir müssen das zusammen rausfinden.“ Wir brauchen Denkpartner, keine Top-down-Ansagen.