KI im Unternehmen einführen, wenn das Ziel noch niemand kennt: der KI-Change-Loop

Wer heute KI im Unternehmen einführt, steht vor einer ungewohnten Lage: Die Lizenzen sind da, die ersten Teams probieren schon, aber niemand kann sagen, wie die Arbeit mit KI in zwei Jahren genau aussehen wird. Klassisches Change Management setzt genau dieses Wissen voraus. Ich arbeite seit vielen Jahren als Change Managerin und habe dafür das 3x3 Change Framework entwickelt. Für KI-Einführungen haben Monika Keil und ich es bei co-drAIver zu einem eigenen Vorgehen weiterentwickelt, dem KI-Change-Loop. In diesem Beitrag zeige ich Dir, warum das nötig war und wie der Loop in der Praxis funktioniert.

Was ist bei KI-Change anders als bei klassischem Change Management?

Die meisten Change-Management-Modelle gehen von einer Annahme aus: Das Ziel steht fest. Ein neues ERP-System, eine neue Organisationsstruktur, ein neuer Prozess. Du weißt, wohin die Reise geht, und Deine Aufgabe ist, die Menschen dorthin mitzunehmen. Lewin, Kotter und ADKAR funktionieren nach dieser Logik, und auch mein eigenes Framework ist dafür gebaut.

Bei generativer KI fehlt diese Voraussetzung, und zwar aus zwei Gründen.

Die Technologie entwickelt sich ständig weiter. Alle paar Monate erscheint eine neue Modellgeneration. Was ein Werkzeug im Frühjahr noch nicht konnte, erledigt es im Herbst nebenbei. Aufgaben, bei denen heute ein Mensch jeden einzelnen Schritt anstoßen muss, übernehmen morgen KI-Agenten in Eigenregie. Ein Plan, der heute für drei Jahre geschrieben wird, plant für eine Technik, die es dann in dieser Form nicht mehr gibt.

Niemand kann heute einen festen Zielzustand beschreiben. Das gilt für uns als Beratung genauso wie für die Softwareanbieter und für Eure IT. Welche Anwendungsfälle sich mit Euren Daten, Euren Prozessen und Euren Leuten wirklich lohnen, zeigt sich erst, wenn Ihr sie ausprobiert. In vielen Unternehmen beginnt die KI-Schulung deshalb, bevor die KI-Strategie fertig ist. Das ist völlig normal und kein Versäumnis.

Dazu kommt ein dritter Unterschied, der oft übersehen wird: Nutzung ist bei KI noch keine Wirkung. Klassische Business-Software hat ihren Prozess fest eingebaut. Wer im CRM mehr Kundendaten pflegt, erzeugt fast automatisch mehr verwertbaren Output. Eine KI kann dagegen tausend Aufgaben erledigen, die niemandem nützen. Ohne das Wissen der Mitarbeitenden über ihre eigene Arbeit und ohne menschliche Qualitätskontrolle entstehen generische Ergebnisse, die niemand verwendet.

Warum ist Change Management bei der KI-Einführung trotzdem so wichtig?

Weil die Technik der kleinere Teil der Aufgabe ist. Die Boston Consulting Group bringt das auf eine einprägsame Faustregel: Erfolgreiche KI-Einführung hängt zu 10 Prozent von Algorithmen ab, zu 20 Prozent von Technik und Daten und zu 70 Prozent von Menschen und Prozessen [1]. Das Handwerk des Change Managements ist bei KI also gefragter denn je. Kommunikation, Beteiligung, Befähigung und der ehrliche Umgang mit Ängsten bleiben zentral. Was sich ändert, ist der Rahmen, in dem dieses Handwerk arbeitet.

Was ist das 3x3 Change Framework?

Das 3x3 Change Framework ist ein Rahmen für Veränderungsvorhaben, den ich über viele Jahre Projektarbeit entwickelt habe. Es beschreibt auf drei Ebenen, wozu eine Veränderung dient, mit welcher Haltung sie geführt wird und was konkret zu tun ist. Das Framework bildet das Rückgrat des Zertifizierungskurses Change Management der TÜV SÜD Akademie [2], in dem es Change-Verantwortliche Schritt für Schritt durcharbeiten.

Für KI habe ich das Framework weitergedacht. Ein Leitprinzip des 3x3 lautet „Lernprozesse integrieren“. Im KI-Change-Loop ist das Lernen vom Leitprinzip zum Antrieb geworden, der die ganze Veränderung in Bewegung hält.

Wie führt man KI im Unternehmen ein, wenn das Ziel noch unklar ist?

Wenn sich der Weg nicht im Voraus planen lässt, braucht es ein Vorgehen, das in überschaubaren Stücken plant. Ihr nehmt Euch ein Stück vor, setzt es um, schaut genau hin, was dabei herausgekommen ist, und plant erst dann das nächste Stück. Jede Runde liefert etwas, das im Alltag funktioniert, und jede Runde macht die Organisation ein Stück kompetenter.

Was ist das Ziel von KI im Büroalltag?

Der Einstieg darf klein sein. Die KI im Arbeitsalltag, zum Beispiel ein Copilot in den Office-Programmen, spart hier ein paar Minuten und dort ein paar Minuten. Viele Unternehmen bleiben bei dieser Zeitersparnis stehen und messen nur sie. Der eigentliche Wert entsteht aber in mehreren Stufen, die aufeinander aufbauen:

1. Zeit: Routinetexte, Protokolle und Zusammenfassungen gehen schneller.
2. Qualität: Die KI liefert einen zweiten Blick auf Unterlagen, eine klarere Struktur und weniger Lücken.
3. Kundennähe: Die gewonnene Zeit fließt zu Kundinnen und Kunden, Partnern und Mitarbeitenden.
4. Kompetenz und Gespür: Berührungsängste fallen, und die Mitarbeitenden erkennen die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie.
5. Zukunftsfitness: Wer den Nutzen selbst erlebt hat, geht offener in die nächste Technologiewelle.

Die ersten Stufen betreffen die einzelne Person, wirken sofort und lassen sich gut messen. Die späteren betreffen die ganze Organisation, zeigen sich erst mit der Zeit und sind strategisch. Genau dorthin führt der Loop: Wer die kleinen Gewinne gut nutzt und gemeinsam auswertet, lernt, welche Aufgaben KI verlässlich erledigt, wo die Datenqualität über das Ergebnis entscheidet und wo der nächste größere Schritt möglich wird.

Was ist der KI-Change-Loop?

Der KI-Change-Loop ist unser Vorgehen für die Einführung von KI in Organisationen. Wir planen in Loops von etwa einem Quartal. Jeder Loop durchläuft drei Phasen, Wollen, Können und Machen, jede mit einer eigenen Leitfrage. Am Ende steht eine Rückschau, in der der Plan für den nächsten Loop entsteht. Einen letzten Loop gibt es nicht, weil die Technologie nicht stillsteht.

Phase 1 Wollen: Was wollen wir in diesem Loop erreichen?

Am Anfang jedes Loops wählt Ihr Anwendungsfälle und Zielgruppen aus. Dann schätzt Ihr ab, was sich durch diese Anwendungsfälle für wen verändert und was dafür noch fehlt. Aus beidem entsteht ein Plan mit konkreten Maßnahmen für diesen einen Loop.

So kann das in der Praxis aussehen:

• Ein halbtägiger Workshop mit einem Fachteam, zum Beispiel aus dem Vertrieb. Am Ende stehen drei bis fünf Anwendungsfälle mit klarem Nutzen, die das Team selbst eingebracht und priorisiert hat.
• Eine kurze Befragung ausgewählter Schlüsselpersonen zu Technik, Strukturen und Kultur. Sie zeigt, wo die Organisation startet und worauf die Schulungen zugeschnitten werden müssen. Unser KI-Readiness-Check ist ein Beispiel dafür.
• Bestehende Initiativen einbinden. In fast jedem Unternehmen gibt es schon jemanden, der vorangeht, etwa eine Vertriebsleiterin, die ihr Team bereits selbst schult. Holt diese Initiativen in den Loop, damit ihre Erfahrungen allen zugutekommen.
• Eine kleine Steuerungsgruppe einrichten, zum Beispiel ein KI-Board aus HR, Weiterbildung, IT und den beteiligten Fachbereichen. Sie trifft die Entscheidungen des Programms an festen Punkten.

Phase 2 Können: Was fehlt uns noch?

In der zweiten Phase werden die Lücken geschlossen, die in der Phase Wollen sichtbar geworden sind. Meistens betreffen sie drei Bereiche: Kompetenzen, Berechtigungen und Kommunikation.

• Führungskräfte zuerst. Die Führungskräfte der Pilotbereiche arbeiten einen Tag lang an ihrem Zielbild, probieren KI selbst aus und besprechen, wie sich Führung mit KI verändert. Wer vorangehen soll, muss den Weg selbst kennen.
• Ein Pilottraining vor dem breiten Rollout. Eine bereichsübergreifende Pilotgruppe von bis zu 30 Personen testet das erste Training. Ihr strukturiertes Feedback entscheidet, wie das Programm für alle aussieht. Mehr zu unseren Formaten findest Du auf der Seite KI-Schulungen.
• KI-Champions benennen. Jedes Pilotteam benennt ein oder zwei Personen mit klarer Rolle und eigenem Zeitbudget. Sie sind Ansprechpersonen nah am Arbeitsalltag.
• Klare Spielregeln. Was ist erlaubt, welche Daten dürfen in welches Werkzeug, wer bekommt welche Lizenz? Ohne diese Klarheit wissen die Leute zwar, wie KI funktioniert, aber nicht, was sie damit tun dürfen.

Am Ende der Phase gilt eine einfache Regel: Jede Lücke ist geschlossen oder bewusst als Restrisiko akzeptiert. Erst dann geht ein Anwendungsfall in die Breite.

Phase 3 Machen: Was kommt im Alltag an?

In der dritten Phase wandern die Anwendungsfälle in die tägliche Arbeit. Jetzt zeigt sich, ob sie wirken. Dafür reicht es nicht, Logins zu zählen. Die entscheidenden Fragen lauten:

• Sparen die Leute tatsächlich Zeit, und wofür nutzen sie sie?
• Werden die Ergebnisse besser, schneller oder verlässlicher?
• Was sagen die Teilnehmenden im strukturierten Feedback, und wo hakt es noch?

Die Antworten auf diese Fragen sind das Material für die Rückschau.

Wie plant man eine KI-Einführung, die mit der Technik Schritt hält?

Was passiert in der Rückschau am Ende eines Loops?

Am Ende jedes Loops steht die Rückschau (oft auch Retrospektive genannt) als fester Termin. Die Steuerungsgruppe schaut sich gemeinsam Feedback, Erkenntnisse und gemessene Wirkung an und entscheidet, wie es weitergeht. Dabei gibt es im Wesentlichen vier Möglichkeiten:

1. Ausweiten, was funktioniert hat. Ein Pilottraining, das gut angekommen ist, geht im nächsten Loop in Wellen an die ganze Belegschaft.
2. Anpassen, was teilweise funktioniert hat. Ein Anwendungsfall bekommt bessere Vorlagen oder eine andere Zielgruppe.
3. Verankern, was sich bewährt hat. Es wird Teil der normalen Arbeitsweise, mit Zuständigkeit und Spielregeln.
4. Beenden, was keinen Nutzen gebracht hat. Auch das ist ein wertvolles Ergebnis, weil es Zeit und Budget für Besseres frei macht.

Die Rückschau ist der Ort, an dem das Lernen der Organisation sichtbar wird. Wer sie auslässt, wiederholt im nächsten Loop dieselben Fehler.

Warum planen wir nur die nächste Etappe im Detail?

Weil jede Detailplanung über mehrere Loops hinweg auf Annahmen beruht, die sich unterwegs als falsch herausstellen. Deshalb planen wir in Etappen: Der erste Loop ist im Detail geplant, vom zweiten steht der Kern, alles danach ist bewusst nur skizziert. Die Details entstehen in den Rückschauen, auf Basis dessen, was die Organisation bis dahin gelernt hat.

Für Geschäftsführung und Budgetverantwortliche ist das oft ungewohnt. Es bedeutet aber keineswegs, ohne Richtung loszufahren. Die Richtung gibt ein Zielbild vor, das in jedem Loop geschärft wird. Und jede Entscheidung über den nächsten Schritt fällt auf Basis von Erfahrungen statt Vermutungen. So reicht jeder Loop weiter als der vorige, und die Planung wird mit jeder Runde treffsicherer.

Wie misst man den Erfolg einer KI-Einführung?

Die naheliegende Kennzahl ist die Nutzungsrate: Wie viele Mitarbeitende verwenden die KI-Werkzeuge? Sie ist eine notwendige Bedingung, weil ohne Nutzung gar nichts passiert. Über den Erfolg sagt sie allein aber wenig. Aussagekräftiger sind drei Dimensionen, die Ihr am Ende jedes Loops betrachtet:

• Wirkung im Arbeitsalltag: gewonnene Zeit, bessere Qualität, kürzere Durchlaufzeiten bei den ausgewählten Anwendungsfällen.
• Kompetenzzuwachs: Was können die Menschen nach diesem Loop, das sie vorher nicht konnten?
• Lernen der Organisation: Welche Entscheidungen hat die Rückschau getroffen, und auf welcher Grundlage?

Wie startet Ihr den ersten KI-Change-Loop?

Der erste Loop ist bewusst klein. Er soll zeigen, dass das Vorgehen funktioniert, und die Grundlage für die nächsten Loops schaffen. Eine bewährte Reihenfolge sieht so aus:

1. Steuerungsgruppe einrichten und festlegen, wer entscheidet.
2. Ausgangslage erheben, zum Beispiel mit einem kurzen Readiness-Check.
3. Ein Pilotteam auswählen und in einem Workshop drei bis fünf Anwendungsfälle finden.
4. Führungskräfte einbinden, bevor die Mitarbeitenden geschult werden.
5. Ein Pilottraining durchführen und das Feedback strukturiert auswerten.
6. KI-Champions benennen und mit Zeit ausstatten.
7. Die Rückschau als festen Termin setzen und dort den zweiten Loop planen.

Was dabei unverändert aus dem klassischen Change Management bleibt: Kopf, Herz und Hand gehören zusammen. KI weckt bei vielen Menschen Sorgen vor Jobverlust, vor Kontrollverlust oder davor, nicht mehr mitzukommen. Wer nur Bedienung trainiert, verliert die Menschen beim Herz. Und die Skepsis erfahrener Fachleute ist ein Gewinn. Wer einen Prozess seit Jahren lebt, erkennt schneller als jede IT, wo eine KI-Antwort plausibel klingt und trotzdem falsch ist.

Häufige Fragen zu KI Change Management

Wie lange dauert ein KI-Change-Loop?

Als Richtwert etwa ein Quartal. In dieser Zeit lässt sich ein Anwendungsfall auswählen, mit einer Pilotgruppe erproben, in den Alltag bringen und einmal auswerten. Den Takt legt Ihr selbst fest, unabhängig davon, wann das nächste KI-Modell erscheint.

Brauchen wir zuerst eine KI-Strategie?

Eine Richtung ja, ein fertiges Strategiepapier nein. Viele Unternehmen beginnen mit Schulungen und Pilotprojekten, während die Strategie noch entsteht. Der Loop sorgt dafür, dass die Erfahrungen aus der Praxis in die Strategie einfließen.

Wer sollte an der Rückschau teilnehmen?

Die Steuerungsgruppe des Programms, also Vertretungen aus HR, Weiterbildung, IT und den beteiligten Fachbereichen. Wertvoll ist zusätzlich die Stimme der KI-Champions, weil sie den Alltag der Teams am besten kennen.

Funktioniert der KI-Change-Loop auch in kleineren Unternehmen?

Ja. Die Steuerungsgruppe besteht dann vielleicht aus drei Personen, und ein Loop umfasst einen einzigen Anwendungsfall. Die Logik bleibt dieselbe: auswählen, befähigen, umsetzen, gemeinsam zurückschauen.

Wenn Ihr gerade KI einführt und merkt, dass das klassische Projektvorgehen nicht recht passen will, sprechen wir gern darüber, wie Euer erster Loop aussehen könnte. Mehr zu unserem Ansatz findest Du auf der Seite KI im Unternehmen einführen.

Über die Autorin

Marion Wetter

Transformationsberaterin, Change Managerin und Co-Gründerin von co-drAIver. Sie begleitet Organisationen dabei, KI-Readiness systematisch und menschenzentriert aufzubauen. www.co-draiver.com