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Manager 3.0: Wie man im Zeitalter der KI erfolgreich ist

Die leisesten Auswirkungen der KI sind weder an der Front noch an der Spitze zu spüren - sie sind im mittleren Management zu finden. Von "administrativen Aufsehern" zu "erweiterten Orchestratoren": Die Manager des Jahres 2025 müssen sich weiterentwickeln oder werden irrelevant. Acht Kernkompetenzen, von der Erleichterung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI bis zur ethischen Führung. Die nächste Grenze? "Verteilte Führungsintelligenz" - erste Experimente zeigen Produktivitätssteigerungen von 30-40 %. Die Frage ist nicht, ob KI das Management verändern wird. Die Frage ist, ob Sie bereit sind.

Der stille Wandel des Managements

Während sich die Schlagzeilen auf die Ersetzung von Arbeitsplätzen oder die Schaffung neuer Branchen konzentrieren, findet in der Unternehmenswelt im Stillen eine tiefgreifendere Revolution statt. Die größte Auswirkung der künstlichen Intelligenz findet nicht an der Front oder im Topmanagement statt, sondern im mittleren Management, wo die KI grundlegend neu definiert hat, was es im Jahr 2025 bedeutet, Teams zu führen.

Die Manager von heute müssen sich schnell weiterentwickeln, um relevant zu bleiben - vom "administrativen Aufseher" zum "erweiterten Orchestrator". Aber wie können diese Fachleute in dieser neuen Landschaft überleben und gedeihen?

Acht wichtige Fähigkeiten für den Manager des Jahres 2025

Auf der Grundlage der neuesten Marktforschung und der Beiträge von Institutionen wie dem Weltwirtschaftsforum, McKinsey und der MIT Sloan Management Review werden hier die Schlüsselkompetenzen vorgestellt, die jeder Manager entwickeln muss:

1. Emotionale Intelligenz in einer technologischen Welt

Während KI sich wiederholende Aufgaben automatisiert, bleibt emotionale Intelligenz eine einzigartig menschliche Eigenschaft. Manager müssen sich KI zunutze machen, um:

  • Stärkung des Teamzusammenhalts in zunehmend virtuellen Arbeitsumgebungen
  • Ausgleich der "menschlichen Note" in KI-gestützten Prozessen
  • Förderung der psychologischen Sicherheit und der Eingliederung

PraktischerTipp: Nutzen Sie KI-Tools, um die Stimmung im Team zu analysieren und Ihren Ansatz anzupassen, um Bedenken mit Empathie zu begegnen.

2. KI-Kenntnisse: von grundlegend bis strategisch

KI ist kein futuristisches Konzept mehr, sondern eine Realität, die Unternehmensstrategien und -abläufe beeinflusst. Manager müssen:

  • die Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz zu verstehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen
  • Identifizierung von Möglichkeiten zur Implementierung von KI-Lösungen in ihrer Abteilung
  • Wissen, wie man AI-Instrumente hinsichtlich ihrer Wirksamkeit und Fairness kritisch bewertet

Praktischer Tipp: Investieren Sie in KI-Weiterbildungsprogramme, um die Werkzeuge, Trends und ethischen Überlegungen bei der KI-Implementierung kennenzulernen.

3. Agilität und Anpassungsfähigkeit: Navigieren in einer beschleunigten Welt

Im Jahr 2025 vollzieht sich der Wandel schneller als je zuvor. Manager müssen:

  • Einführung agiler Methoden, um schnell auf Veränderungen reagieren zu können
  • Aufbau widerstandsfähiger Teams, die in der Lage sind, in der Ungewissheit zu gedeihen
  • Proaktives Erkennen neuer Chancen

Praxistipp: Setzen Sie flexible Planungsrahmen wie die Agile Methodik ein, um Prozesse zu optimieren und eine schnelle Anpassung an neue Entwicklungen zu ermöglichen.

4. Effektive Kommunikation: Menschen und Maschinen verbinden

Bei der Kommunikation geht es nicht mehr nur um menschliche Interaktion, sondern auch um die Überbrückung der Kluft zwischen Menschen und KI-Systemen. Manager müssen:

  • Umwandlung komplexer datengestützter Informationen in umsetzbare Strategien
  • Sicherstellen, dass die Teams die KI-Tools verstehen und effektiv nutzen
  • den Stakeholdern den Wert und die Grenzen der KI klar vor Augen zu führen

Praxistipp: Nutzen Sie KI-gestützte Kommunikationstools, um den Informationsaustausch über Abteilungen und Zeitzonen hinweg zu erleichtern.

5. Vertiefung der Erkenntnisse: von Daten zu Entscheidungen

Erfolgreiche Manager im Jahr 2025 werden KI nutzen, um:

  • Erkennen von Mustern und Möglichkeiten, die für das menschliche Auge unsichtbar sind
  • Bewertung von Hunderten von Szenarien, von denen sie früher nur drei oder vier in Betracht ziehen konnten
  • Besser informierte Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten treffen

Praktischer Tipp: Nutzen Sie prädiktive Analysen, um strategische Entscheidungen zu treffen und Markttrends zu antizipieren, aber behalten Sie immer ein gewisses Maß an menschlicher Kontrolle bei.

6. Erleichterung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und IA

Manager müssen zu Experten werden in:

  • Ermittlung, welche Aufgaben automatisiert werden sollten und welche einen menschlichen Beitrag erfordern
  • Integrierte Arbeitsabläufe schaffen, bei denen sich Menschen und KI ergänzen
  • Lösung von Konflikten, die entstehen, wenn sich KI-Systeme und menschliche Intuition unterscheiden

Praktischer Tipp: Bilden Sie Teamprozesse ab, um zu ermitteln, wo KI die menschlichen Fähigkeiten verbessern (nicht ersetzen) kann.

7. Andere befähigen: das neue Gesicht der Führung

Die Rolle der Führungskraft wandelt sich vom Manager zum Befähiger. Im Jahr 2025 müssen die Führungskräfte:

  • Schwerpunkt auf der Befähigung von Teams zur effektiven Nutzung von KI-Tools
  • Ermutigung der Mitarbeiter zur Übernahme von Verantwortung für ihre Arbeit
  • Förderung von Innovation durch Kombination von KI-Fähigkeiten mit menschlicher Kreativität

Praktischer Tipp: Bieten Sie Schulungsprogramme an, um den Teams zu helfen, ihre Fähigkeiten im Umgang mit KI-Tools und anderen neuen Technologien zu verbessern.

8. Ethische Führung: Die Herausforderungen der KI bewältigen

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI sind ethische Überlegungen von entscheidender Bedeutung. Manager müssen:

  • Gewährleistung eines fairen und unparteiischen Einsatzes von KI-Tools
  • Schutz des Datenschutzes und Einhaltung von Vorschriften
  • Berücksichtigung der sozialen Auswirkungen von KI-gestützten Entscheidungen

Praxistipp: Richten Sie einen KI-Ethikausschuss ein, der die Implementierung von KI-Technologien überwacht und sich proaktiv mit ethischen Bedenken auseinandersetzt.

Konkrete Strategien zur Anpassung

Neubewertung der eigenen Fähigkeiten

Führen Sie eine ehrliche Selbsteinschätzung Ihrer derzeitigen Kompetenzen im Vergleich zu den für die Zukunft erforderlichen Kompetenzen durch. Ermitteln Sie Lücken und erstellen Sie einen persönlichen beruflichen Entwicklungsplan.

Lebenslanges Lernen

Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums werden sich 70 % der in den meisten Berufen verwendeten Fähigkeiten bis 2030 ändern. Manager müssen:

  • Mindestens 5 Stunden pro Woche dem Erlernen neuer Fähigkeiten widmen
  • Teilnahme an AI-bezogenen Praxisgemeinschaften
  • Experimentieren mit neuen Tools in Projekten mit geringem Risiko

Entwicklung einer Vision von KI-Kompetenzen für das Team

Wie von Branchenexperten vorgeschlagen, sollten Manager die KI-Kompetenzen ihres Teams in vier Stufen einteilen:

  • Centre of Excellence (5%): technische Experten, die IA-Systeme aufbauen
  • "AI + X" (15%): Fachexperten, die AI in ihren spezifischen Bereich integrieren
  • Fluktuation (30 %): Mitarbeiter interagieren regelmäßig mit technischen Experten
  • Alphabetisierung (50%): Grundkenntnisse für alle Mitarbeiter

Gleichgewicht zwischen dauerhaften und verderblichen Fähigkeiten

Fortgeschrittene technische Fähigkeiten wie die Verwendung spezifischer KI-Frameworks können schnell veraltet sein. Manager müssen:

  • Aufbau eines soliden Fundaments an dauerhaften Fähigkeiten (kritisches Denken, Problemlösung, Kommunikation)
  • Auf dem neuesten Stand der technischen Kenntnisse bleiben
  • Annahme eines T-Ansatzes für die Kompetenzentwicklung

Der Wettbewerbsvorteil: erweiterte Orchestrierung

Unternehmen, die KI lediglich als Mittel zur Kostensenkung betrachten, verpassen das transformative Potenzial eines erweiterten Managements. Erfolgreiche Manager im Jahr 2025 kämpfen nicht gegen KI, sondern nutzen sie dafür:

  • Stärkung der Teamfähigkeit
  • Freisetzung von Zeit für strategische und kreative Arbeit
  • Bessere und schnellere Entscheidungen treffen

Blick in die Zukunft

Die nächste Stufe ist das, was einige Organisationen als "verteilte Führungsintelligenz" bezeichnen - Systeme, die dazu beitragen, die Entscheidungsfindung durch Netzwerke von Managern mit weniger hierarchischen Reibungen zu koordinieren. Erste Versuche deuten auf Produktivitätssteigerungen von 30-40 % bei komplexen Initiativen hin.

Für Unternehmensleiter stellt sich nicht die Frage, ob KI das mittlere Management verändern wird, sondern ob Ihr Unternehmen auf die neue Realität vorbereitet ist, die bereits eingetroffen ist. Manager, die es schaffen, sich selbst als "Augmented Orchestrators" neu zu erfinden, bei denen das menschliche Urteilsvermögen im Mittelpunkt steht und KI als Verstärker dient, werden die erfolgreichen Unternehmen von morgen führen.

Quellen

  1. McKinsey Digital. (2025, Januar). AI in the workplace: A report for 2025". McKinsey & Company.
  2. Weltwirtschaftsforum. (2025, Januar). 2025: Das Jahr, in dem Unternehmen sich darauf vorbereiten, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, zu verändern". WEF.
  3. MIT Sloan Management Review. (2025, Januar). "Leadership and AI insights for 2025: The latest from MIT Sloan Management Review". MIT Sloan.
  4. Schweizerische Hochschule für Wirtschaft und Management Genf. (2024, November). "Leadership Skills in 2025: The 8 Essential Skills Every Leader Needs to Succeed in the AI-Driven Era". SSBM.
  5. Katanforoosh, K. (2025, Januar). "Warum jeder Mitarbeiter im Jahr 2025 KI nutzen muss". Information Week.
  6. IBM. (2025, April). AI Skills You Need For 2025". IBM Think.
  7. Visier. (2025). Top 5 AI-Driven Workforce Trends for 2025". Visier.

Ressourcen für Unternehmenswachstum

November 9, 2025

KI-Regulierung für Verbraucheranwendungen: Wie man sich auf die neuen Vorschriften für 2025 vorbereitet

Das Jahr 2025 markiert das Ende der "Wildwest"-Ära der KI: Das KI-Gesetz der EU ist ab August 2024 in Kraft und verpflichtet ab 2. Februar 2025 zu KI-Kenntnissen, ab 2. August zu Governance und GPAI. Kalifornien ist Vorreiter mit SB 243 (nach dem Selbstmord von Sewell Setzer, einem 14-Jährigen, der eine emotionale Beziehung zu einem Chatbot aufbaute), das ein Verbot von Belohnungssystemen mit Zwangscharakter, die Erkennung von Selbstmordgedanken, die Erinnerung alle drei Stunden "Ich bin kein Mensch", unabhängige öffentliche Audits und Strafen von 1.000 Dollar pro Verstoß vorsieht. SB 420 verlangt Folgenabschätzungen für "risikoreiche automatisierte Entscheidungen" mit Einspruchsrechten für Menschen. Reale Durchsetzung: Noom wurde 2022 wegen Bots, die sich als menschliche Trainer ausgaben, zitiert, Vergleich 56 Mio. $. Nationaler Trend: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts stufen das Versäumnis, KI-Chatbots zu benachrichtigen, als Verstoß gegen den UDAP ein. Dreistufiger Ansatz für risikokritische Systeme (Gesundheitswesen/Verkehr/Energie), Zertifizierung vor dem Einsatz, transparente Offenlegung gegenüber den Verbrauchern, allgemeine Registrierung und Sicherheitstests. Regulatorischer Flickenteppich ohne föderale Vorrangstellung: Unternehmen aus mehreren Staaten müssen sich mit unterschiedlichen Anforderungen auseinandersetzen. EU ab August 2026: Information der Nutzer über KI-Interaktion, sofern nicht offensichtlich, Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten als maschinenlesbar.
November 9, 2025

Regulierung dessen, was nicht geschaffen wird: Riskiert Europa technologische Irrelevanz?

Europa zieht nur ein Zehntel der weltweiten Investitionen in künstliche Intelligenz an, beansprucht aber, globale Regeln zu diktieren. Das ist der "Brüsseler Effekt" - die Auferlegung von Regeln auf globaler Ebene durch Marktmacht, ohne die Innovation voranzutreiben. Das KI-Gesetz tritt zeitlich gestaffelt bis 2027 in Kraft, aber multinationale Technologieunternehmen reagieren mit kreativen Umgehungsstrategien: Sie berufen sich auf Geschäftsgeheimnisse, um die Offenlegung von Trainingsdaten zu vermeiden, erstellen technisch konforme, aber unverständliche Zusammenfassungen, nutzen Selbsteinschätzungen, um Systeme von "hohem Risiko" auf "minimales Risiko" herabzustufen, und wählen Mitgliedsstaaten mit weniger strengen Kontrollen. Das Paradoxon des extraterritorialen Urheberrechts: Die EU verlangt, dass OpenAI die europäischen Gesetze auch bei Schulungen außerhalb Europas einhält - ein Prinzip, das es im internationalen Recht noch nie gab. Es entsteht ein "duales Modell": begrenzte europäische Versionen vs. fortgeschrittene globale Versionen der gleichen KI-Produkte. Das reale Risiko: Europa wird zu einer "digitalen Festung", die von der globalen Innovation isoliert ist, und die europäischen Bürger haben Zugang zu minderwertigen Technologien. Der Gerichtshof hat im Fall der Kreditwürdigkeitsprüfung bereits die Einrede des Geschäftsgeheimnisses" zurückgewiesen, aber die Auslegungsunsicherheit ist nach wie vor enorm - was genau bedeutet eine ausreichend detaillierte Zusammenfassung"? Das weiß niemand. Letzte unbeantwortete Frage: Schafft die EU einen ethischen dritten Weg zwischen dem US-Kapitalismus und der chinesischen Staatskontrolle oder exportiert sie einfach nur Bürokratie in einen Bereich, in dem sie nicht konkurrenzfähig ist? Fürs Erste: weltweit führend in der KI-Regulierung, marginal in ihrer Entwicklung. Umfangreiches Programm.
November 9, 2025

Ausreißer: Wo Datenwissenschaft auf Erfolgsgeschichten trifft

Die Datenwissenschaft hat das Paradigma auf den Kopf gestellt: Ausreißer sind nicht länger "zu eliminierende Fehler", sondern wertvolle Informationen, die es zu verstehen gilt. Ein einziger Ausreißer kann ein lineares Regressionsmodell völlig verzerren - die Steigung von 2 auf 10 ändern -, aber ihn zu eliminieren könnte bedeuten, das wichtigste Signal im Datensatz zu verlieren. Mit dem maschinellen Lernen werden ausgefeilte Tools eingeführt: Isolation Forest isoliert Ausreißer durch die Erstellung zufälliger Entscheidungsbäume, Local Outlier Factor analysiert die lokale Dichte, Autoencoder rekonstruieren normale Daten und melden, was sie nicht reproduzieren können. Es gibt globale Ausreißer (Temperatur -10°C in den Tropen), kontextuelle Ausreißer (1.000 € in einer armen Gegend ausgeben), kollektive Ausreißer (synchronisierte Spitzen im Verkehrsnetz, die auf einen Angriff hindeuten). Parallele zu Gladwell: die "10.000-Stunden-Regel" ist umstritten - Paul McCartneys Dixit "viele Bands haben 10.000 Stunden in Hamburg gespielt, ohne Erfolg, die Theorie ist nicht unfehlbar". Der mathematische Erfolg der Asiaten ist nicht genetisch, sondern kulturell bedingt: das chinesische Zahlensystem ist intuitiver, der Reisanbau erfordert eine ständige Verbesserung, während die westliche Landwirtschaft sich territorial ausdehnt. Reale Anwendungen: Britische Banken gewinnen durch die Erkennung von Anomalien in Echtzeit 18 % ihrer potenziellen Verluste zurück, in der Fertigung werden mikroskopisch kleine Defekte entdeckt, die bei einer menschlichen Inspektion übersehen würden, im Gesundheitswesen werden Daten aus klinischen Studien mit einer Empfindlichkeit von über 85 % bei der Erkennung von Anomalien validiert. Letzte Lektion: Da sich die Datenwissenschaft von der Eliminierung von Ausreißern zu deren Verständnis hinbewegt, müssen wir unkonventionelle Karrieren nicht als Anomalien betrachten, die korrigiert werden müssen, sondern als wertvolle Verläufe, die untersucht werden müssen.