Wenn wir alle führen sollen
Wir sind es gewohnt, dass KI uns bei der Arbeit hilft. Was geschieht, wenn es unsere Aufgabe wird, der KI zum Erfolg zu verhelfen — und wie formt uns diese Rolle?
Du bittest eine KI um Hilfe bei deiner Arbeit. Sie findet eine Information, schreibt einen Entwurf oder schlägt eine Lösung vor. Du arbeitest weiter. So haben wir das Verhältnis kennengelernt: Ich mache die Arbeit, und die KI hilft mir.
In einem Manifest von Proton, dem Unternehmen hinter Proton Mail, dreht Technologiechef Bart Butler dieses Verhältnis um. Die Aufgabe des Entwicklers besteht nicht mehr darin, sich von KI beim Programmieren helfen zu lassen. Sie besteht darin, der KI zu helfen, schneller besseren Code zu schreiben.
Dieser Gedanke reicht weit über das Programmieren hinaus. Je mehr verschiedene Aufgaben KI übernehmen kann, desto allgemeiner lässt er sich formulieren:
Dein Job besteht nicht mehr darin, dir von KI bei deiner Arbeit helfen zu lassen. Dein Job besteht darin, der KI zu helfen, die Arbeit schneller und besser zu erledigen.
Der Satz verändert unseren Platz. Vorher saßen wir an der Aufgabe und hatten einen Helfer neben uns. Jetzt muss der Helfer weiterkommen können, und wir müssen herausfinden, was ihm fehlt.
Genau das machen doch Führungskräfte.
Eine Beförderung ohne Titel
Eine Führungskraft kann ein gutes Ergebnis ermöglichen, ohne selbst den Bericht geschrieben oder das Produkt gebaut zu haben. Sie hat die Aufgabe klargemacht, die richtigen Menschen gefunden und dafür gesorgt, dass sie loslegen konnten. Wenn etwas stockt, untersucht sie, warum. Eine fehlende Information verlangt etwas anderes als eine schlechte Entscheidung.
Diese Arbeitsweise kann nun auf dem Schreibtisch von Menschen landen, die noch nie Personalverantwortung hatten. Dafür braucht man weder eine Abteilung noch ein Eckbüro. Man kann allein im eigenen Unternehmen sein und trotzdem den Tag damit verbringen, Arbeit anzustoßen, nachzuhalten und anderen weiterzuhelfen.
Stell dir eine Mitarbeiterin vor, die jeden Monat eine Übersicht über die Verkäufe des Unternehmens erstellt. Bisher hat sie die Zahlen zusammengetragen, Fehler korrigiert und die Erläuterung geschrieben. KI hat bei der Tabelle und einigen Formulierungen geholfen.
Jetzt bekommt die KI den Auftrag, die Übersicht zu erstellen. Die Mitarbeiterin muss dafür sorgen, dass sie die Zahlen abrufen kann, weiß, wie Rücksendungen zu zählen sind, und zeigen kann, woher ihre Schlussfolgerungen stammen. Als das Ergebnis merkwürdig aussieht, entdeckt sie, dass zwei Abteilungen eine Rücksendung unterschiedlich erfassen.
Sie könnte den Bericht dieses Monats von Hand korrigieren. Sie kann aber auch den Unterschied beschreiben und die Regel speichern, damit die KI im nächsten Monat eine bessere Grundlage hat. Ihre Erfahrung wird zu einem Teil der Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird.
Das kann eine ungewohnte Art sein, seinen Job gut zu machen. Sie hat weniger Einzelteile des Berichts selbst erstellt, aber mehr zum Funktionieren gebracht. Ihr beruflicher Stolz muss seinen Platz in einem Ergebnis finden, das sie ermöglicht hat, ohne alles selbst hergestellt zu haben.
In Die gemeinsame Werkstatt habe ich darüber geschrieben, wie wichtig die Werkzeuge sind, zu denen wir KI Zugang geben. Zur Führungsaufgabe gehört auch, eine solche Werkstatt aufzubauen: Wissen, das sich finden lässt, Regeln, die verständlich sind, und Möglichkeiten zu sehen, ob die Arbeit gelungen ist.
Proton weist darauf hin, dass das Unternehmen selbst mitziehen muss. Wenn Code schneller geschrieben wird, aber genauso lange auf eine Entscheidung wartet, ist der Gewinn begrenzt. Der KI bei der Arbeit zu helfen, kann eine Mitarbeiterin deshalb von einer konkreten Aufgabe zu der Frage führen, warum der ganze Arbeitsablauf so aussieht, wie er aussieht.
Darin liegt eine spannende Möglichkeit. Mehr Menschen können die Mittel bekommen, eine Idee umzusetzen, und die Gelegenheit, mitzubestimmen, wie Arbeit organisiert wird. Zugleich bekommen wir aber einen anderen Alltag. Und durch unseren Alltag üben wir uns auch in etwas.
Die Arbeit arbeitet auch an uns
Wenn man eine Erklärung schreibt, entdeckt man manchmal, dass man das, was man erklären wollte, nicht verstanden hat. Der Satz will nicht zusammenpassen, weil der Gedanke noch nicht zusammenpasst. Man muss zurück zum Stoff. Der Text wird besser, und das eigene Verständnis auch.
Arbeit hinterlässt also mehr als ein Produkt. Auch mit dem Menschen, der sie ausführt, geschieht etwas. Deshalb interessiert mich, was es mit uns macht, wenn mehr unserer Tage denen einer Führungskraft ähneln.
Forschende haben Menschen tatsächlich durch diesen Übergang begleitet. In zwei Studien über neue Führungskräfte fanden Wen-Dong Li und seine Kollegen kleine Zunahmen dessen, was die Psychologie Gewissenhaftigkeit nennt: die Neigung, organisiert, pflichtbewusst und zielgerichtet zu sein. Sie verglichen die neuen Führungskräfte mit ähnlichen Beschäftigten, die keine Führungsrolle übernahmen, und fanden einen Zusammenhang mit den gestiegenen Anforderungen der Rolle.
Eine größere deutsche Studie, die Menschen vor und nach dem Wechsel in eine Führungsposition begleitete, fand einen anderen Verlauf. Nach dem Übergang stieg das Selbstwertgefühl, während unter anderem die Gewissenhaftigkeit zurückging. Manche Unterschiede bestanden schon lange vor dem ersten Führungstitel.
Es gibt also keine einfache Führungspersönlichkeit, zu der uns die Rolle formt. Die Studien geben uns aber guten Grund, uns für den Zusammenhang zwischen der Aufgabe, die wir übernehmen, und dem Menschen, zu dem wir werden, zu interessieren. Wir bringen unsere Gewohnheiten in die Rolle mit. Mit der Zeit kann die Rolle auch für diese Gewohnheiten eine Bedeutung bekommen.
KI zu führen ist eine andere Erfahrung, als Verantwortung für Menschen zu tragen. Ein Mitarbeiter hat eigene Ziele, kann zu Hause unter Druck stehen und aus guten Gründen mit einer Entscheidung nicht einverstanden sein. Dieses Verhältnis stellt Anforderungen an eine Führungskraft, die eine KI nicht auf dieselbe Weise stellt. Wir können die Forschung deshalb nicht einfach übertragen und mit derselben Wirkung rechnen.
Wir können uns dafür ansehen, was der neue Arbeitstag von uns verlangt. Die Mitarbeiterin mit der Verkaufsübersicht muss unklare Regeln entdecken, ihre Absicht erklären und zwischen einem beeindruckenden und einem richtigen Ergebnis unterscheiden. Sie übt etwas anderes als damals, als sie alle Zahlen selbst zusammentrug.
Man kann das Ergebnis bekommen, ohne das Verständnis zu gewinnen
Ein 2026 veröffentlichtes Experiment macht den Unterschied sehr konkret. Forschende von Anthropic ließen 52 Softwareentwickler Aufgaben mit einer Reihe von Programmierwerkzeugen lösen, die sie noch nicht kannten. Einige bekamen Zugang zu KI, andere mussten ohne sie arbeiten.
Anschließend wurde geprüft, was die Teilnehmenden verstanden hatten. Die Gruppe mit KI erreichte im Durchschnitt 50 Prozent der möglichen Punkte. Die Gruppe ohne KI kam auf 67 Prozent. Die KI-Gruppe war bei der Aufgabe auch nicht statistisch signifikant schneller.
Interessant war außerdem, wie die Teilnehmenden die Hilfe nutzten. Manche überließen die Arbeit der KI. Andere baten um Erklärungen, stellten Fragen zu den Begriffen oder untersuchten den Code, den sie bekommen hatten. In der nachträglichen Auswertung der Forschenden schnitten Letztere besser ab. Die kleinen Gruppen zeigen unterschiedliche Arbeitsweisen, nicht ein fertiges Rezept für das Lernen mit KI.
Das Experiment maß das Verständnis kurz nach einer neuen Programmieraufgabe. An dieser Unterscheidung sollten wir festhalten, wenn wir davon sprechen, Führungskräfte zu werden: Ein fertiger Bericht sagt etwas über den Bericht aus. Er sagt für sich genommen nicht, was die verantwortliche Person gelernt hat.
Wir können uns von KI eine Erklärung geben lassen und sie nickend lesen. Wir können aber auch bei dem anhalten, was wir nicht verstehen, um ein Beispiel bitten und prüfen, ob die Erklärung trägt. Beide Wege können mit demselben Text auf dem Bildschirm enden. Sie können uns mit einem unterschiedlichen Verständnis zurücklassen.
Dazu passt eine Befragung von 319 Wissensarbeitenden. Die Teilnehmenden beschrieben, wie sich ihr kritisches Denken mit KI dahin verlagerte, Informationen zu prüfen, Antworten zusammenzuführen und die Aufgabe zu steuern. Größeres Vertrauen in KI hing zugleich mit weniger selbstberichtetem kritischem Denken zusammen.
Führung kann also eine anspruchsvolle Arbeit am Verstehen sein. Ein Freigabeknopf kann etwas aber auch nach Führung aussehen lassen, obwohl man ein Ergebnis bloß durchwinkt.
In Wenn Code nicht mehr die Sprache des Menschen ist habe ich untersucht, wie die Arbeit der Maschine für uns verständlich werden kann. Jetzt kehrt die Frage zum Menschen zurück: Wie nutzen wir diesen Zugang, um tatsächlich mehr zu verstehen?
Wer dabei selbst eingearbeitet wird
Kehren wir zur Mitarbeiterin mit der Verkaufsübersicht zurück. Sie bittet die KI zu erklären, warum eine Zahl falsch aussieht. Die Antwort lässt sie den Unterschied zwischen den Regeln der Abteilungen entdecken. Sie gibt eine bessere Anweisung und sieht, wie sich dadurch das Ergebnis verändert. Unterwegs hat sie selbst das Unternehmen besser verstehen gelernt.
Sie lernt durch die Arbeit, die sie führt. KI kann das mühsame Zusammentragen von Zahlen übernehmen und ihr zugleich ermöglichen, mehr Zusammenhänge zu untersuchen, als sie früher Zeit dafür hatte. Führung muss kein Schritt weg vom Lernen sein. Sie kann uns andere Dinge geben, aus denen wir lernen können.
Wenn sich diese Arbeitsteilung verbreitet, werden viel mehr Menschen die Fähigkeit entwickeln müssen, eine Richtung vorzugeben. Sich ein Ergebnis zu wünschen, ist leicht. Zu erklären, was es gut machen soll, kann verlangen, dass man entdeckt, was man eigentlich meint.
Diese Entdeckung kann in einem Gespräch mit KI geschehen, genauso wie beim Schreiben eines schwierigen Satzes. Man bekommt etwas zurück, das die eigene Unklarheit sichtbar macht. Dann muss man weiterdenken. Entscheidend ist, ob das Gespräch dieser Arbeit Raum gibt oder nur auf eine Abgabe zueilt.
In Bildung ist kein sicherer Rückzugsort habe ich darüber geschrieben, warum der Platz des Menschen nicht darauf beruhen kann, immer ganz oben zu stehen. Auch die Führungsrolle garantiert nicht, dass wir die Fähigsten bleiben. Wir können eine Richtung vorgeben und trotzdem darauf angewiesen sein, von dem klüger zu werden, den wir führen.
Das macht Protons umgekehrte Arbeitsteilung noch interessanter. Wir helfen der KI, die Arbeit ausführen zu können. Die Art, wie wir das tun, wird zugleich Teil unserer eigenen Einarbeitung.
Wenn wir nach einem Arbeitstag fragen, was die KI geschafft hat, lohnt es sich deshalb, noch eine Frage mit nach Hause zu nehmen: Worin sind wir selbst heute besser geworden?