Im vorherigen Beitrag haben wir beschrieben, warum eines der größten Risiken der KI-Transformation nicht in der Technologie selbst liegt. Es besteht vielmehr in der Annahme, die Nutzung setze schon deshalb ein, weil KI-Tools eingeführt wurden.
Führungskräfte haben heute mehr Einblick in KI-Investitionen als je zuvor. Über immer ausgefeiltere Dashboards können sie Ausgaben, Lizenzen, Nutzung und Aktivitäten verfolgen. Was diese Dashboards jedoch selten zeigen: Wird KI tatsächlich Teil der Arbeitsweise? Daraus ergibt sich eine wichtige Frage.
Wie lässt sich das Nutzverhalten von Mitarbeitenden im Kontext von KI messen?
Für uns wurde diese Frage mehr als ein Gesprächsthema. Wir wollten selbst eine Antwort darauf finden.
Bevor wir andere dabei unterstützten, schauten wir zunächst bei uns selbst hin. Bei Effectory hielt KI schnell Einzug. Mitarbeitende probierten neue Tools aus, teilten Prompts und entdeckten neue Wege, ihre Arbeit zu verbessern. Fast jede Woche kamen neue Anwendungsfälle hinzu.
Wie viele andere Unternehmen hätten auch wir daraus schließen können, dass unsere KI-Reise gut verlief. Doch unser CEO Christian de Waard stellte uns eine andere Frage:
„Verstehen wir wirklich, wie unsere Mitarbeitenden KI erleben?“
Es ging nicht darum, ob sie KI nutzten. Oder ob sie KI mochten. Entscheidend war, ob sie alles hatten, was sie brauchten, um KI zu einem selbstverständlichen Teil ihrer täglichen Arbeit zu machen.
Christian brachte es so auf den Punkt:
„Die Frage war nicht, ob unsere Mitarbeitenden bereit für KI waren. Die Befragung zeigte, dass sie es bereits waren. Entscheidend war vielmehr, ob wir als Führungskräfte bereit waren, ihnen die nötige Orientierung, Unterstützung und Freiräume zu geben, damit KI Teil ihres Arbeitsalltags werden kann.“
Das war der Ausgangspunkt für unseren ersten internen AI Adoption Scan.
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Erkennen Sie, wo KI-Adoption funktioniert, wo sie ins Stocken gerät, und was Ihre Mitarbeitenden brauchen, um KI effektiv im Arbeitsalltag einzusetzen.
Die ersten Ergebnisse sahen genau nach der Erfolgsgeschichte aus, die sich viele Unternehmen wünschen:
93 % der Mitarbeitenden wollten ihre KI-Kenntnisse weiterentwickeln.
84 % waren begeistert davon, KI einzusetzen.
88 % erlebten bereits Produktivitätssteigerungen.
74 % waren der Meinung, dass KI die Qualität ihrer Arbeit verbessert.
Fast zwei Drittel nutzten KI täglich oder mehrmals am Tag.
Nur 1 % gab an, KI gar nicht zu nutzen.
Hätten wir nur auf diese Zahlen geschaut, hätten wir unsere KI-Transformation wahrscheinlich als Erfolg gefeiert. Zum Glück stellten wir weitere Fragen. Unter den ermutigenden Ergebnissen zeigte sich noch eine andere Geschichte.
Nur 54 % fühlten sich sicher genug, KI wirksam einzusetzen.
Weniger als die Hälfte probierte regelmäßig neue Einsatzmöglichkeiten für KI aus.
Nur 23 % waren der Meinung, dass das Unternehmen klare Leitlinien für den Einsatz von KI kommunizierte.
Gerade einmal 26 % wussten, an wen sie sich mit Fragen zu KI wenden konnten.
Nur 57 % hatten das Gefühl, dass das Ausprobieren aktiv gefördert wurde.
Plötzlich zeigte sich die Herausforderung in einem ganz anderen Licht. Die Mitarbeitenden wehrten sich nicht gegen KI. Sie baten um Unterstützung, um besser mit ihr arbeiten zu können. Die größte Herausforderung bestand nicht darin, KI-Nutzung überhaupt anzustoßen. Es ging darum, Begeisterung in Sicherheit im Umgang mit KI, Kompetenz und nachhaltige Arbeitsgewohnheiten umzuwandeln.
Zuhören veränderte unsere Strategie
Die Befragung zeigte nicht nur, wo es Schwierigkeiten gab. Sie machte auch deutlich, wo wir ansetzen konnten. Die Mitarbeitenden konnten erstaunlich klar benennen, was ihnen am meisten helfen würde: praxisnahe Schulungen, Beispiele aus dem Kollegium, Zeit zum Ausprobieren, bessere Werkzeuge und klarere Orientierung.
Anders gesagt: Sie wollten keine weitere Präsentation zur KI-Strategie. Sie wünschten sich ein Umfeld, in dem sie lernen konnten. Diese Erkenntnis veränderte unseren Ansatz grundlegend. Anstatt ein KI-Transformationsprogramm von der Führungsetage aus zu entwerfen, entwickelten wir ein Befähigungsprogramm, das unsere Mitarbeitenden in den Mittelpunkt stellte. Mitarbeitende nehmen neue Technologien unterschiedlich schnell an.
Manche fangen sofort an zu experimentieren. Andere brauchen zunächst Sicherheit. Einige lernen, indem sie Kolleginnen und Kollegen beobachten. Andere profitieren von strukturierten Schulungen. Und manche brauchen klare Regeln, bevor sie sich mit der Nutzung von KI wohlfühlen.
Statt alle auf denselben Weg zu zwingen, konzentrierten wir uns darauf, die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass alle sich weiterentwickeln können. Denn erfolgreiche Nutzung bedeutet nicht, dass sich alle im gleichen Tempo bewegen. Entscheidend ist, dass niemand zurückgelassen wird.
Von einer Führungsfrage zu einem wissenschaftlich fundierten Modell
Unsere internen Erfahrungen machten noch etwas anderes deutlich: Es fehlte an einer guten Möglichkeit, die Nutzung von KI zu messen. Die meisten Unternehmen konzentrierten sich auf Ergebnisse: Wie viele Menschen nutzen KI? Wie stark ist die Produktivität gestiegen? Wie viele Prompts wurden erstellt? Das sind nützliche Kennzahlen, aber sie zeigen nur einen Teil des Bildes.
Sie erklären nicht, warum die Nutzung in einem Team zunimmt und in einem anderen ins Stocken gerät. Um diese Frage zu beantworten, entwickelten wir das AI Adoption Model. Statt die Nutzung als einzelne Kennzahl zu betrachten, versteht das Modell sie als Weg mit fünf miteinander verbundenen Dimensionen:
Orientierung (Clarity): Verstehen Mitarbeitende, wie KI zu ihrer Arbeit passt?
Kompetenz (Capability): Verfügen sie über die Fähigkeiten und das Vertrauen, KI wirksam einzusetzen?
Umfeld (Environment): Schaffen Führung, Management und Unternehmenskultur die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung?
Nutzung (Usage): Ist KI bereits Teil des Arbeitsalltags?
Wirkung (Impact): Erleben Mitarbeitende durch KI einen spürbaren Mehrwert?
Diese Dimensionen bauen aufeinander auf. Eine intensive Nutzung bei geringer Kompetenz stellt Organisationen vor andere Herausforderungen als hohe Kompetenz ohne Rückhalt der Führung. Wenn Unternehmen jede Phase einzeln verstehen, können sie früher erkennen, wo die Nutzung nachlässt, und gezielter gegensteuern.
Wissenschaftlich fundiert, für Führungskräfte entwickelt
Das AI Adoption Model entstand nicht aus dem Bauch heraus. Es stützt sich auf jahrzehntelange verhaltenswissenschaftliche Forschung, darunter das Technology Acceptance Model, COM-B, Diffusion of Innovations, Self-Efficacy Theory und Organizational Support Theory.
Diese Modelle haben eines gemeinsam: Menschen verändern sich selten allein deshalb, weil eine Technologie verfügbar ist. Veränderung entsteht, wenn sie verstehen, warum etwas wichtig ist, an den eigenen Erfolg glauben und sich während des gesamten Prozesses unterstützt fühlen. Diese Erkenntnis prägte jede Frage im AI Adoption Scan.
Chancen und Hürden von KI im Blick behalten
Eine weitere Erkenntnis aus unserer eigenen Erfahrung: Bei der Nutzung von KI geht es nicht nur um Chancen, sondern auch darum, wie Menschen die Veränderung erleben. Viele KI-Analysen konzentrieren sich fast ausschließlich auf die Vorteile: Produktivität, Effizienz und Leistung. Diese Ergebnisse sind wichtig.
Sie zeigen jedoch nicht, wie Mitarbeitende den Wandel selbst erleben. Fühlen sie sich sicher? Sorgen sie sich um ihre berufliche Zukunft? Überfordert sie das Tempo der Veränderung? Vertrauen sie darauf, dass die Unternehmensführung sie verantwortungsvoll durch den Wandel begleitet? Wer diese Fragen außer Acht lässt, schafft einen weiteren blinden Fleck.
Unternehmen sehen womöglich eine steigende Produktivität, während das Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten sinkt. Sie feiern eine zunehmende KI-Nutzung, während sich Mitarbeitende im Stillen innerlich abwenden. Eine nachhaltige KI-Transformation setzt voraus, beide Seiten zu verstehen: den Mehrwert, den KI schafft, und die Erfahrungen der Menschen, die diesen Mehrwert möglich machen.
KI-Nutzung neu denken
Rückblickend ging es bei unserer wichtigsten Erkenntnis nicht um KI, sondern um Führung. Die Einführung neuer Technologien lässt sich nicht allein über Dashboards steuern. Sie erfordert Zuhören und Neugier – und Führungskräfte, die bereit sind, Annahmen durch belastbare Erkenntnisse zu ersetzen.
Den größten Mehrwert aus KI ziehen nicht einfach die Unternehmen, die am meisten investieren. Es sind diejenigen, die verstehen, wo die Nutzung zunimmt, wo sie ins Stocken gerät und was ihre Mitarbeitenden als Nächstes brauchen. Denn die KI-Transformation beginnt nicht mit Technologie. Sie beginnt damit, Menschen zu verstehen. Genau dafür wurde der AI Adoption Scan entwickelt.
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