Ich bin abgetaucht. 🤿 Deshalb:

Hello Smart Chiefs,

sechs Wochen war es hier still. Ich bin abgetaucht, um mein eigenes Business radikal auf den KI-Prüfstand zu stellen. Wir bauen im Hintergrund ein internes KI-Operating-System auf, ich habe ein neues Team aufgestellt, viel gelesen, noch mehr verstanden.  

Meine wichtigste Erkenntnis aus dieser Auszeit: Fast alle wiegen sich in einer Sicherheit, die es längst nicht mehr gibt. Auf die Pausetaste zu drücken, war kein Stillstand, sondern der notwendige Raum. Ich musste verstehen: Wie will ich eigentlich weiterarbeiten? Welche Prozesse brauchen dringend ein Upgrade?

Während unser LinkedIn-Feed täglichen Highspeed vorgaukelt, sieht die Realität in den meisten Chefetagen gänzlich ernüchternd aus. Laut einer aktuellen Studie von Orgvue scheitern 35 % aller KI-Projekte krachend, fast jede zweite Firma hängt im ewigen Pilotbetrieb fest.

Der Übergang von der netten Spielerei zur echten Wertschöpfung scheitert jedoch nicht an der IT, sondern meist am Menschen selbst. Wir sind schlichtweg überfordert mit dieser rasanten Entwicklung.

Es ist, als ob wir an der Startlinie eines Autorennens stehen, panisch im Handbuch blättern – während der Gegner seine Geschwindigkeit minütlich verdoppelt. 🏎️

Welche Schritte sind nötig, um Gas zu geben? 

Heute im Smart Chiefs Newsletter:

• 4 Steps und die Frage: Wie stellen wir sicher, dass wir und die Organisation lernen? 

• Top 5 Links der Woche 

• Und wie immer eine kurze Umfrage, wie euch der Newsletter heute gefallen wird. Merci.

Work smart, not hard.

Eure, Laura

Schritt 1: Verstehen, dass wir Lernen priorisieren müssen. No excuse.

Monika Wiederhold, Vorständin der Amadeus Fire Group (und Smart Chiefs der ersten Stunde), hat das Thema „Corporate AI Learning“ bei der Allianz der Chancen (Die Arbeitswelt von morgen - Allianz der Chancen) initiiert. Was sie ganz klar sagt: Die erfolgreichsten KI-Transformationen starten ausnahmslos ganz oben. Mit einem entschlossenen und kompetenten Mindset.

Wer in einer Leadership-Position sitzt, tat das jahrzehntelang, weil er oder sie die Antworten hatte. Wissensvorsprung bedeutet Autorität. Generative KI dreht dieses Prinzip radikal um. Sie macht uns alle wieder zu Anfängern – und zwar ohne Privilegien.

Umso wichtiger ist es, “dass Führungskräfte das KI-Lernen nicht nach unten delegieren. Sie müssen es selbst vorleben und die Organisation systematisch
vorbereiten”, sagt sie. Was dabei helfen kann: Erstmal verstehen, wo ihr selbst mit eurem Team oder der Organisation steht. Im Rahmen der Studie hat Monika ein pragmatisches Playbook mit konkreten Handlungsempfehlungen entwickelt, inklusive eines Selbsttests (kostenloser Download). Übrigens: Wer bei der Studie mitmacht, erhält eine automatische Standortbestimmung und direkte Handlungsempfehlungen für das eigene Unternehmen. 

Fakt ist aber: Wer die eigene Unsicherheit im Umgang mit der neuen Technologie blockiert, blockiert die Zukunftsfähigkeit der gesamten Firma. Es ist ein Unterschied, ob ich Slides baue über Agenten, oder selbst einen Agenten benutze. 

Schritt 2: Verstehen, dass der Mensch wichtig bleibt – aber in einer anderen Rolle. 

Der größte Fehler bei der KI-Integration im Mittelstand: Prozesse automatisieren zu wollen, indem man die Mitarbeiter ignoriert, die sie jahrelang geleitet haben. Wer blind delegiert, baut keine Effizienz, sondern eine hocheffiziente Fehlermaschine.

Künstliche Intelligenz leidet unter einer jagged intelligence – sie ist in einem Moment brillant, im nächsten voller Quatsch. Niemand erkennt diese Hürden und unzuverlässigen Ergebnisse schneller als das Team, das den analogen Workflow im Schlaf beherrscht.

Es geht also nicht darum, Menschen überflüssig zu machen. Es geht darum, sie von der Routine zu befreien. Ziel müsse sein, eine hybride Organisation zu bauen, sagt Monika. Sie selbst hat mit ihrem Team dazu experimentiert, erste KI-Agenten in das Organigramm einfügt und synthetische Sounding Boards im Einsatz - quasi ein digitales Beratungsteam aus KIs. Es kann auf Knopfdruck in verschiedene Rollen schlüpfen (etwa der kritischer Kunde oder der strenge Chef), um ehrliches Feedback zu neuen Ideen zu geben.

Was mir aktuell selbst im Prozess hilft: Loom-Videos aufnehmen, viele, kleine Tasks beschreiben, die Transkripte daraus als Beschreibung für die LLMs nutzen und daraus Skills oder Tasks für Claude bauen. Merkt euch:

Die Maschine schluckt die Masse, damit euer Team Zeit gewinnt. Für anspruchsvollere Aufgaben und die komplexen 5 Prozent, an denen KI grandios scheitert.

Schritt 3: Akzeptieren, dass Stillstand bares Geld kostet.  

Ich denke bei diesem Thema oft an ein historisches Bild, das mich nicht mehr loslässt. Um 1700 wird die Dampfmaschine erfunden. Über mehr als ein Jahrhundert verbessert sich die Technologie stetig – aber der Markt für Arbeitspferde bleibt vollkommen stabil. Die Kutscher fühlten sich absolut sicher.

Dann kam der Kipppunkt: Zwischen 1920 und 1960 verschwanden über 85 Prozent der Arbeitspferde aus dem amerikanischen Straßenbild. Nicht allmählich. Sondern in einem einzigen historischen Augenblick.

Der Fortschritt war stetig. Die Verdrängung aber kam scheinbar plötzlich.

Die Pferde haben sich wahrscheinlich bis kurz vor dem Ende gedacht: „Seht ihr, die Maschine ruckelt noch, die läuft doch gar nicht so elegant wie wir.“ Und dann war es zu spät.

Der LinkedIn-Feed suggeriert euch zwar heute, dass die halbe Welt vor dem Frühstück schon neuronale Netze baut. Aber rund 84 Prozent der Weltbevölkerung haben noch nie eine einzige KI-Anwendung benutzt (Zahl nach dem KI-Infrastruktur-Experten Damian Player).

Diese Zahl ist trotzdem kein Grund, sich entspannt zurückzulehnen. Diese Menschen sind die Pferde. Dass die breite Masse noch stillsteht, ist kein Beweis dafür, dass der Wandel ausfällt. Es ist lediglich euer letztes, kurzes Zeitfenster, um euren Vorsprung aufzubauen.

Schritt 4: Vom Denken ins Machen kommen. 

Um nicht das Schicksal der Arbeitspferde zu teilen, gibt es verschiedene konkrete, pragmatische Hebel, die ihr jetzt sofort nutzen könnt. Hier eine kleine Auswahl: 

• Für das Kernteam (Last Minute): Das TUM AI Pioneers Programm. Ein kostenloses Programm der TU München – Achtung: Bewerbung nur noch bis Mitte Juni möglich. 

• Für die schnelle Flughöhe: Wer spezifische, digitale
  Weiterbildungsplattformen sucht, um sein Team schnell fit zu machen, findet
  bei Masterplan ein neues Führungskräfteprogramm, das
  unternehmensspezifisch angepasst wird.

• Für den tiefen strategischen Fokus: Executive Retreats - wie zum Beispiel unser eigenes Smart Chiefs Retreat. (In 2 Tagen geht’s los und wir begrüßen 20 CEOs und Führungskräfte im Stanglwirt - ich bin voller Vorfreude und kann es kaum abwarten, euch darüber zu berichten!) Schreibt euch jetzt schon für 2027 auf die Liste und seid die Ersten, die davon erfahren. 

• Für den kostenlosen Einstieg: Online-Kurse direkt bei Antrophic oder in der OpenAI Academy. 

• Für die Pragmatischen: Rundown.University - teilweise sehr “techy”, aber sehr gut. 

Übrigens - ich denke jetzt laut: Wäre nicht auch eine Art “AI Business Club” smart, um sich auf Flughöhe und in einem geschützten Raum auszutauschen? Weil sind wir mal ehrlich: Alle Antworten kennt keiner. Aber gemeinsam kennen wir viele. 

Welche Formate könnt ihr noch empfehlen? Freue mich auf Rückmeldungen. 

PS: Du hast in dem Text gemerkt, dass es wieder Updates gibt, von denen auch ich noch nichts weiß? Schreib mir eine E-Mail. Und: Teile diesen Newsletter mit anderen Smart Chiefs. Noch immer made by humans ❤️

🚀 Smart Links

📝 Abspeichern lohnt sich: In diesem extrem detaillierten Tutorial zeigt OpenAI-Mitgründer Andrej Karpathy, wie er KI tatsächlich im Alltag nutzt. Viraler Hit - zu Recht!

📸 Dein neuer KI-Partner: Gemini Live erlaubt es dir ab sofort, KI-Anpassungen in Echtzeit über deine Kamera zu machen. Kamera draufhalten, Befehl einsprechen, fertig. Das Video dazu hat schon 4 Millionen Klicks.

🧠 Sam Altmans 36 Lebensweisheiten sind krasser härter als jedes Selbsthilfebuch.

🏃🏽‍♀️ Ethan Mollicks „Co-Existence and the End of Co-Intelligence“ bringt es auf den Punkt: Wir Menschen stehen vor der Aufgabe, bewusst zu entscheiden, wann wir Aufgaben an KI-Agenten abtreten, wann wir Hilfe ablehnen und wann wir selbst das Steuer in der Hand behalten.