KI macht Führung sichtbar

KI macht Führung sichtbar.

Klarheit gewinnt, Kosmetik verliert.

Hallo, meine lieben Pilotprojekt-Pioniere und Dashboard-Dompteure!

Hier ist wieder euer Jörg Tausendfreund, Projektmanagement-Erklärer und der Mann, der Tool-Hypes kommen und gehen sah und dabei gelernt hat: KI ist kein Zauberstab, sondern ein Spiegel.

Sie verstärkt, was da ist: Führung, Kultur, Prozesse – oder eben deren Abwesenheit. Wer Klarheit liefert, gewinnt Tempo und Vertrauen. Wer Kosmetik betreibt, fliegt auf. Punkt. 

Drei Mythen, die euch aus der Kurve tragen

Mythos 1: „Das Tool löst die Strategie.“

Nein. Ohne klares Wozu rennt ihr mit Hochglanz-Modellen in die falsche Richtung – nur schneller. Strategie zuerst, Tool danach. 

Mythos 2: „Prompting ersetzt Denken.“

KI gibt atemberaubend schnelle Antworten auf schlecht gestellte Fragen. Eure Kernaufgabe bleibt: Problem sauber framen, Annahmen offenlegen, Ethik mitdenken. 

Mythos 3: „Ein Dashboard macht uns datengetrieben.“

Bunte Charts ≠ Entscheidungen. Datenkompetenz heißt: Evidenz prüfen, Bias testen, Konsequenzen ziehen. Sonst bleibt’s Infotainment. 

Die Kernhebel – komprimiert aus dem „KI-Survival Guide“

1) Strategie vor Tool Business-Case, Zielbild, KPIs. Ohne messbaren Mehrwert kein Roll-out. 

2) Daten zuerst Daten-Audit, Governance, zentrale Plattform. Schlechte Daten = teure Halluzinationen. 

3) Vertrauen by Design Erklärbare KI (XAI), Decision-Logs, nachvollziehbare Modelle – damit Menschen urteilen können. 

4) Fairness & Risiko Bias-Tests, unabhängige Audits, Privacy-by-Design, Zugriffskontrollen, sichere Pipelines. 

5) Experimentierkultur Kleine KI-Sprints, Hypothesen, schnelles Lernen statt „Big Bang“. 

6) People & Upskilling KI-Champions, Lernpfade, „Augmented Professionals“ statt Ersatzfantasien. 

LEAD-AI v2 – Führung mit KI (ohne Roadmap-Folklore)

L – Lage & Zweck klären

Formuliere das Problem in Klartext: Kontext → Zielbild → Done-Kriterien → Ethik-Guardrails. Kein Prompt, bevor das „Wozu“ sitzt. 

E – Evidenz heben

Welche Daten sind belastbar? Was fehlt? Datenqualität definieren (Quelle, Aktualität, Vollständigkeit), sonst baut ihr Paläste auf Sand. 

A – Automatisieren, was bremst

Protokolle, Recherchen, Ticket-Clustering: KI nimmt Routinearbeit, Führung schafft Fokuszeit. Automatisiere wiederkehrend – nicht einmalig. 

D – Decisions beschleunigen

Decision-SLA (z. B. 48 h), Decision-Log, Optionen + Konsequenzen komprimiert. KI verdichtet – du entscheidest. 

AI – Assistent, nicht Chef

Guardrails festlegen: XAI-Pflichten, Bias-Checks, Privacy-by-Design, menschlicher Review. Transparenzpflicht: „KI hat mitgewirkt.“ 

Umsetzungs-Impuls

WOPR – Weekly One-Pager Rhythmus

Jede Woche 1 Seite an Stakeholder (Ziele, Fortschritt, Blocker, Entscheidungen).

KI erstellt Entwurf, Führung schärft. Takt schlägt Taktik.

Mini-Fall „Vom Tool-Hype zur Wirkung in sechs Wochen“

Ausgangslage: Ein Team führt generative KI für Kundenanfragen ein. Schöne Demos, null Wirkung: Doppelarbeit im Support, unklare Antworten, Beschwerden steigen.

Intervention:

• L/E: Zweck klären („Erstlösungsquote +20 %“), Daten bereinigen, Prompt-Standards (Context, Limits, Examples, Action, Role).

• A: KI generiert Antwortentwürfe; Support prüft & finalisiert.

• D: Decision-SLA 48 h, XAI-Pflichten (Begründung pro Antwortkategorie), Bias-Spotchecks wöchentlich.

• AI: Guardrails (keine sensiblen Daten in Public-LMMs, Logging, Eskalationspfad an Human-Lead).

Ergebnis (Woche 6): Erstlösungsquote +17 %, Handling-Zeit −24 %, Beschwerden −19 %. Teamakzeptanz hoch, weil menschliches Urteil sichtbar bleibt. 

Fünf Sofort-Schritte (ab heute)

1. Decision-SLA + Decision-Log einführen sichtbare Fristen, sichtbare Folgen von Verzögerungen.

   
   

2. XAI-Pflichtenheft (1 Seite) Welche Entscheidungen müssen erklärbar sein? Welche Begründungsarten sind zulässig? Wer zeichnet gegen? 

   
   

3. Bias-Audit-Mini 3 Risiken definieren (z. B. Geschlecht, Sprache, Region), 20 Proben/Monat testen, Abweichungen dokumentieren – unabhängig reviewen lassen. 

   
   

4. KI-Sprint (2 Wochen) Ein klarer Use Case, Hypothese, Messgröße, Abbruchkriterien. Sprint-Retro: keep / drop / scale. 

   
   

5. One-Pager-KPI-Set Effekt statt Aktivität – z. B. Time-to-Decision, % erklärbare Entscheidungen, # früh erkannter Bias-Fälle, ROI je Pilot. 

Typische Fallstricke – und die Gegenmittel

• Shiny-Dashboard-Syndrom Erfolg = getroffene Entscheidungen & gelieferter Nutzen, nicht Farbbalken.

  
  

• Automatisierung vor Prozessklärung Sonst skaliert ihr Ineffizienz. Erst entrümpeln, dann automatisieren. 

  
  

• Ethik „später“ Später heißt nie. Guardrails ins Setup, nicht in den Notfall. 

Fazit: KI ist der Verstärker. Führung ist die Quelle.

KI macht sichtbar, wer führt: Zweck, Evidenz, Takt, Entscheidungen und Guardrails – das ist euer Spielfeld. Die Technologie ist reif. Die Frage ist, ob eure Führung es auch ist.

Bis zum nächsten Mal.

Jörg Tausendfreund

Projektmanagement-Erklärer & KI-Fan

P.S.: Wenn ihr KI einsetzt, ohne Entscheidungen zu beschleunigen, baut ihr nur schönere Warteschleifen. Fangt mit WOPR + Decision-SLA an – und lasst die Modelle das tun, wofür sie gebaut wurden: Tempo machen für gute Führung.