Die Technik ist da, doch der Knackpunkt ist die Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung. Jonathan Lavender (KPMG Israel) betont: Ohne Menschen, die die Tools nutzen, bleibt der Effekt aus. Hier sind fünf Wege, wie Führungsteams KI als Veränderung führen und messbar Wert schaffen – ohne vorschnelle Entlassungspläne. Jonathan Lavender, Deputy Senior Partner und Leiter des Advisory-Bereichs von KPMG Israel, brachte es beim Calcalist und Discount Global Economy Conference klar auf den Punkt: KI ist reif, die echten Hürden liegen im Unternehmen. Er sagte, die Technologie existiere, doch die größte Aufgabe sei, Menschen dazu zu bringen, die neuen Werkzeuge wirklich zu verwenden. Er sieht KI nicht nur als Technologie, sondern vor allem als organisatorische Transformation. Und er warnt vor einem Denkfehler: Lizenzen einkaufen heißt noch lange nicht, Wirkung erzielen. Lavender schilderte, KPMG arbeite mit über 100 Organisationen an KI-Umsetzungen. In diesen Projekten zeigt sich immer wieder: Einführung ist kein Knopfdruck, sondern ein Prozess. Mitarbeiter haben unterschiedliche Geschwindigkeiten. Einige probieren neue Tools sofort aus, andere tun sich schwer. Unternehmen sollten laut Lavender deshalb nicht zuerst an Entlassungen denken, sondern daran, wie sie Beschäftigte mitnehmen. Genau hier entscheidet sich die Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung. Er verwies auch auf das größere Umfeld: Eine KPMG-Umfrage mit 1.300 CEOs zeige zwar Vertrauen in die Weltwirtschaft, jedoch bereiten politische Ereignisse Unsicherheit. In einigen Ländern, etwa Kanada, schaue man mit Sorge auf die Entwicklungen rund um Trump. Gleichzeitig bleibt Israel laut Lavender sehr aufgeschlossen gegenüber neuen Technologien und agiert pragmatisch. In Deutschland warten große Organisationen oft auf klare regulatorische Leitlinien. In Israel sucht man eher nach Lösungen und bittet später um Verzeihung, statt vorher um Erlaubnis. Dass vielerorts zuerst die Einkaufsliste abgearbeitet wird, macht die Lage nicht besser. Lavender berichtet von Führungskräften, die tausende KI-Lizenzen – etwa für Microsoft-Tools – kaufen und dann fragen, wie viele Stellen sie streichen können. So entsteht ein gefährlicher Graben zwischen Kauf und Nutzen. Implementierung braucht Zeit. Sie braucht Kommunikation, Training, klare Ziele und verständliche Kennzahlen. Sonst bleibt der Return auf Technologie unklar. Auch das Talentthema drängt: Der Pool ist klein, die Nachfrage nach Fähigkeiten groß. Schulungen sind oft auf Zoom gewandert, KPIs sind häufig unklar. Unternehmen müssen verständlich machen, wohin die Reise geht, und Talente halten.

Fünf Wege, die Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung zu steigern

1) KI als Veränderungsprojekt führen – nicht als reines IT-Rollout

Lavender rät, KI durch die Brille des organisatorischen Wandels zu sehen. Technologie allein löst kein Problem. Entscheidend ist, welches Problem gelöst werden soll und wie die Organisation dorthin kommt. Das bedeutet: Ziele klar machen, Erwartungen präzisieren und das Tempo realistisch planen. Implementierung braucht Zeit; sie setzt an Prozessen, Rollen und Kultur an, nicht nur an Software. Wesentliche Schritte:

Problemfokus schärfen: Welche Aufgaben sollen Mitarbeitende mit KI schneller, besser oder sicherer erledigen?

Zielbild definieren: Wie sieht der Arbeitsalltag mit KI-Tools in drei, sechs und zwölf Monaten aus?

Veränderung sichtbar machen: Verantwortliche benennen, Meilensteine festlegen, Fortschritt regelmäßig teilen.

So steigt die Chance, dass Mitarbeitende Sinn und Nutzen erkennen. Genau das stützt die Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung und verhindert, dass neue Tools als Zusatzlast wahrgenommen werden.

2) Menschen mitnehmen, statt Entlassungen zu planen

Lavender sagt klar: Er erwartet nicht zwangsläufig Entlassungen durch KI. Stattdessen sollen Unternehmen Beschäftigte „auf die Reise mitnehmen“. Denn Akzeptanz entsteht, wenn Menschen wissen, was auf sie zukommt und was sie gewinnen. Konkrete Ansätze:

Nutzen konkret erklären: Nicht abstrakt von „Effizienz“ sprechen, sondern zeigen, wie ein Tool eine wiederkehrende Aufgabe vereinfacht.

Unterschiedliche Geschwindigkeiten zulassen: Schnellstarter als Coaches einsetzen, anderen mehr Zeit geben.

Ängste ernst nehmen: Transparent sagen, welche Aufgaben sich ändern, welche bleiben und wo neue Chancen entstehen.

Arbeitsform reflektieren: Lavender verwies auf ein Gespräch mit dem CEO von Goldman Sachs, der Präsenz im Büro bevorzugt. Unabhängig vom Modell (Büro, Hybrid, Homeoffice) gilt: Teamrituale schaffen, in denen Mitarbeitende KI-Handgriffe miteinander üben.

Wer so Vertrauen aufbaut, macht aus passiven Zuschauern aktive Mitgestalter. Das ist der Kern der Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung.

3) Fähigkeiten aufbauen und KPIs klären

Nach Lavenders Beobachtung hapert es in vielen Unternehmen an zwei Stellen: Skills und Messbarkeit. Der Talentpool ist knapp, Schulungen sind oft auf Zoom verlagert, und Kennzahlen sind unklar. Die Folge: Unsicherheit, Verzögerungen und Streit über Prioritäten. Bewährte Hebel:

Praxisnah lernen: Kürzere, häufige Lerneinheiten am realen Use Case schlagen lange, generische Webinare. Wer täglich übt, wird schneller sicher.

Peer-Learning fördern: Kolleginnen und Kollegen lernen am besten voneinander. „Brown Bag Sessions“, Tandems und kleine Demos helfen.

Rollen klären: Wer ist Use-Case-Owner, wer kuratiert Prompts, wer misst Qualität und Risiko?

KPIs verständlich machen: Welche Messgrößen zeigen Fortschritt? Zum Beispiel Durchlaufzeit pro Vorgang, Dokumentationsqualität oder Anzahl korrekt abgeschlossener Fälle. Wichtig ist, dass Teams sie verstehen und beeinflussen können.

Transparente Ziele und greifbares Lernen schaffen Momentum. So wächst die Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung organisch, weil Beschäftigte merken: Ich kann das, und es bringt mir etwas.

4) Leitplanken setzen – pragmatisch, aber klar

Die Quelle zeigt einen Kulturkontrast: In Deutschland warten große Organisationen teils auf Regulierung, in Israel agiert man schneller und bittet notfalls um Verzeihung. Für Unternehmen heißt das: Balance finden. Nicht warten, bis jede externe Regel geklärt ist, aber intern solide Leitplanken definieren. Was hilft:

Anwendungsgrenzen festlegen: Wofür ist ein Modell erlaubt, wofür nicht? Wer entscheidet Ausnahmen?

Qualität und Sicherheit beschreiben: Wie wird geprüft? Wer zeichnet Freigaben ab?

Datenumgang regeln: Welche Daten dürfen in Tools fließen? Wie wird dokumentiert?

Regelmäßige Reviews: Leitplanken quartalsweise prüfen und anpassen, wenn Erfahrungen wachsen.

So entsteht Handlungsfähigkeit ohne Leichtsinn. Teams bekommen Sicherheit, die sie brauchen, um Neues auszuprobieren. Das stärkt Vertrauen – und damit auch die Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung.

5) Vom Lizenzkauf zur Wertschöpfung: Pilotieren, skalieren, messen

Lavender beschrieb ein häufiges Muster: Unternehmen kaufen tausende Lizenzen und fragen anschließend, wie viele Stellen sie abbauen können. Das verfehlt den Punkt. Wert entsteht durch Nutzung, nicht durch Einkauf. Und Nutzung entsteht durch klare Use Cases, eine saubere Umsetzung und belastbare Messung. Praktische Schritte:

Use Cases priorisieren: Klein starten, wo schnelle, sichtbare Ergebnisse möglich sind.

Piloten sauber aufsetzen: Team, Daten, Leitplanken, KPIs – alles klar, bevor es losgeht.

Lernen dokumentieren: Was hat funktioniert, was nicht, was wird als Nächstes angepasst?

Skalieren, wenn reif: Erst wenn Teams sicher sind und der Mehrwert nachweisbar ist, den nächsten Bereich anschließen.

Lavender macht deutlich: Ohne die Frage „Welches Problem lösen wir – und sieht man das in Ergebnissen?“ bleibt der „Return auf Technologie“ diffus. Unternehmen sollten daher Wert und Fortschritt transparent machen. So entsteht Vertrauen bei Stakeholdern und Mitarbeitenden. Das zahlt direkt auf die Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung ein.

Was Chefetagen bewegt – und was das für die Umsetzung heißt

Lavenders Einblicke aus der KPMG-CEOs-Umfrage setzen den Rahmen: Viele Topmanager sehen die Weltwirtschaft mit vorsichtigem Optimismus. Gleichzeitig sorgen politische Entwicklungen für Nervosität. In einigen Ländern, wie Kanada, blickt man unsicher auf die Ereignisse rund um Trump, weil sein Verhalten nicht immer rational sei. Dieses Umfeld bremst Entscheidungen oder verschiebt Prioritäten. Was folgt daraus für die KI-Praxis im Unternehmen?

In Etappen planen: Große Ziele in erreichbare Zwischenschritte übersetzen, damit Fortschritt sichtbar bleibt – auch wenn das Umfeld wackelt.

Transparenz erhöhen: Regelmäßig berichten, was erreicht wurde und was als Nächstes kommt. Das stabilisiert Vertrauen in unsicheren Zeiten.

Talente binden: Lavender betont den knappen Talentpool und die hohen Erwartungen junger Fachkräfte. Wer Entwicklungschancen und klare Aufgaben bietet, bleibt attraktiv.

So wird die Organisation widerstandsfähig – und kann KI-Projekte weiter vorantreiben, statt auf „bessere Zeiten“ zu warten.

Kultur bewegt KI – drei Felder, die Lavender hervorhebt

1) Erwartungen junger Talente

Lavender erlebt Bewerber, die früh Verantwortung einfordern und starke technische Fähigkeiten mitbringen. Das ist Chance und Auftrag zugleich. Unternehmen sollten Verantwortung klar zuschneiden und sichtbare Lernpfade anbieten. Wer das tut, gewinnt Tempo in der Umsetzung – weil motivierte Talente Innovation treiben.

2) Arbeitskultur im Wandel

Die letzten Jahre haben Gewohnheiten auf den Kopf gestellt. Training fand oft nur noch per Zoom statt, und vieles blieb zu abstrakt. KI braucht aber greifbares Üben. Teams sollten Zeitfenster und Orte haben, um Tools gemeinsam zu testen. Ob im Büro oder hybrid: Hauptsache, der Austausch findet statt.

3) Pragmatismus statt Perfektionismus

Lavender zeigt am Beispiel Deutschland und Israel, wie unterschiedlich Organisationen auf Regulierung schauen. Die Lehre für alle: Nicht warten, bis alles zu 100 % klar ist. Mit klaren internen Regeln lässt sich verantwortungsvoll handeln und zugleich Tempo machen.

Vom Zitat zur Praxis: So sieht ein erster 90-Tage-Plan aus

Aus Lavenders Aussagen lässt sich ein einfacher Startplan ableiten, der Technik und Menschen zusammenbringt:

Phase 1: Ausrichtung (Wochen 1–3)

Problem wählen, Zielbild formulieren, Team benennen.

Leitplanken und KPIs festlegen, Datenzugang klären.

Kommunikation starten: Warum dieses Vorhaben? Was bringt es wem?

Phase 2: Pilot (Wochen 4–8)

Konkreten Use Case mit echtem Datenfluss umsetzen.

Kurzform-Trainings direkt am Beispiel durchführen.

Feedback sammeln, Fehler dokumentieren, Vorgehen nachschärfen.

Phase 3: Wirkung und Skalierung (Wochen 9–12)

Ergebnisse gegen KPIs prüfen und verständlich berichten.

Coach-Netzwerk aufbauen: Schnellstarter unterstützen Nachzügler.

Entscheidung zur Skalierung treffen und nächste Teams einbinden.

Dieser Plan folgt genau den Punkten, die Lavender betont: klare Ziele, schrittweises Vorgehen, greifbares Lernen und messbarer Fortschritt. So entsteht Vertrauen – und damit nachhaltige Wirkung. Am Ende zählt, was Lavender unmissverständlich sagt: Die Technologie ist verfügbar, der Engpass ist die Anwendung durch Menschen. Wer KI als Veränderung führt, die Belegschaft mitnimmt, Fähigkeiten aufbaut, Leitplanken setzt und den Wert sichtbar macht, wird gewinnen. Das ist der direkte Weg zu echter Mitarbeiterakzeptanz bei KI Einführung – heute und nicht erst morgen.

(Source: https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/gfbsrwb4h)

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