KI-Werkzeuge sind schnell beschafft. Schwieriger ist es, sie dauerhaft in den Arbeitsalltag zu bringen. Anna-Maria Sperber ist Principal Consultant in einer großen, internationalen IT-Beratung, Podcasterin und Hauptrednerin zu Workplace AI und New Work. Sie hält es für unzureichend, KI-Projekte rein technologisch zu betrachten, ohne die tatsächliche Nutzung durch die Beschäftigten und das begleitende Change-Management mitzudenken. Entscheidend seien Schulungen, die Einbeziehung der Führungskräfte, konkrete Anwendungsfälle, Kommunikation und entsprechend Zeit zum Lernen.
Die Lizenz ist gekauft, der Zugang eingerichtet und die ersten Tests zeigen, was Chat GPT, Copilot oder andere KI-Anwendungen können. Damit wäre der schwierigste Teil der KI-Einführung geschafft. Könnte man meinen.
Für Anna-Maria Sperber beginnt die eigentliche Arbeit an diesem Punkt erst. Sperber begleitet Unternehmen und öffentliche Organisationen bei der KI-Einführung. Ihre Erfahrung: Ob daraus ein produktives Werkzeug wird, entscheidet sich vor allem an den Menschen.
"Ich würde sagen, 20 bis 30 Prozent investieren in die Technik", beschreibt Sperber ihre Größenordnung. "70 bis 80 Prozent solltet ihr euch eigentlich um die menschliche Ebene und damit um Adaption und Changemanagement kümmern, wenn das Ganze erfolgreich werden soll." Genau darüber diskutierte Sperber in der fünften Sitzung der AG "KI" im ZFK-Frauennetzwerk. Die Arbeitsgruppe zählt inzwischen mehr als 250 Frauen. Im Mittelpunkt stand die Frage: Was muss passieren, damit aus einem KI-Piloten tatsächlich eine neue Arbeitsweise wird?
Wenn der Pilot keinen Nutzen bringt
Obwohl die Verbreitung von KI-Werkzeugen rapide steigt, bleibt der wirtschaftliche Durchbruch in der Breite bisher aus: Laut der aktuellen PwC-Global-CEO-Survey (2026) erzielen 56 Prozent der Unternehmen weder Umsatz- noch Kostenvorteile durch KI, während im McKinsey-Global-Survey (August 2026) 63 Prozent der Organisationen keinen messbaren Beitrag der Technologie zum operativen Ergebnis (EBIT) feststellen können.
Einen wesentlichen Grund sieht die PwC-Studie darin, dass Unternehmen bei der Einführung noch zu stark von der Technik her denken: Welches Modell soll eingesetzt werden? Welche Datenstruktur braucht es? Wo soll die Anwendung betrieben werden? All das sei wichtig. Aber am Ende müsse jemand das Werkzeug tatsächlich nutzen.
Wie groß diese Lücke sein kann, zeigen die Nutzungsdaten. Sperber berichtet von Unternehmen, die KI-Werkzeuge eingekauft haben, deren Nutzungsrate anschließend aber beispielsweise nur bei 30 Prozent lag.
Beschäftigte müssten deshalb verstehen, was ein Werkzeug kann und wo seine Grenzen liegen. Gleichzeitig müssten Unternehmen Unsicherheiten klären: Welche Daten dürfen eingegeben werden? Was bedeutet die Technologie für den eigenen Arbeitsplatz? Bleiben solche Fragen offen, kann aus Unsicherheit schnell Zurückhaltung werden.
Führungskräfte müssen selbst an die KI
Eine besondere Verantwortung sieht Sperber bei Führungskräften. Wenig überzeugend sei es, Beschäftigte zum Experimentieren aufzufordern, während ihre Vorgesetzten selbst erklären, dafür keine Zeit zu haben.
"Ich kann nicht meinen Mitarbeitern sagen, sie sollen es bitte machen, und gleichzeitig beschäftige ich mich gar nicht damit", kritisiert Sperber. Organisationen müssten Führungskräften dafür bewusst Zeit einräumen, was ein Dilemma birgt: KI soll Zeit sparen, kostet zunächst aber welche. Denn wer mittelfristig profitieren wolle, müsse zunächst Lernzeit ermöglichen. Sperber verweist auf ein Unternehmen, dessen CEO jede Woche eine Stunde für eigene KI-Experimente reserviert habe.
Eine Schulung reicht nicht
Auch die Weiterbildung müsse anders organisiert werden. Ein Ganztagesseminar und anschließend ein Haken hinter "KI-Schulung" passen aus Sperbers Sicht nicht mehr zur Geschwindigkeit der Technologie.
Für den Einstieg empfiehlt sie eine Schulung von zwei bis vier Stunden. Danach sollten kleinere Formate wie Fragerunden oder monatliche Aktualisierungen folgen. Zudem helfen allgemeine Demonstrationen nur begrenzt. Dass sich mit KI Texte schreiben lassen, beantwortet noch nicht die entscheidende Frage: Was bringt mir das in meiner konkreten Arbeit?
Im Personalbereich könnte es um Stellenausschreibungen gehen, im Vertrieb um Angebote. Sperber empfiehlt deshalb, Anwendungsfälle nah an den Abteilungen zu entwickeln und Multiplikatoren einzubeziehen.
Warum die Werkzeugauswahl nicht am Anfang stehen sollte
"Alle sollen Copilot nutzen" ist für Sperber noch keine KI-Strategie. Mitarbeitende müssten verstehen, weshalb sich ihre Organisation verändert. Ein Ziel könne etwa darin bestehen, Kunden schneller zu antworten oder Warteschlangen im Kundendienst zu verkürzen. Erst danach stellt sich die Frage, welches Werkzeug dafür geeignet ist.
Für kommunale Unternehmen spielen je nach Einsatzgebiet zudem Datenschutz, Gleichbehandlung, Rechtssicherheit und Nachvollziehbarkeit eine besondere Rolle. Ebenso muss klar sein, wo KI eingesetzt werden darf und wo Entscheidungen beim Menschen bleiben sollen.
Warum Zeitersparnis noch kein Gewinn ist
Auch beim wirtschaftlichen Nutzen warnt Sperber vor zu einfachen Rechnungen. Spart KI bei einer Aufgabe 30 Minuten, entsteht daraus nicht automatisch ein entsprechender finanzieller Gewinn.
Entscheidend sei, was mit der gewonnenen Zeit passiert: Werden mehr Vorgänge bearbeitet? Sinkt der Arbeitsdruck? Oder steigt die Mitarbeiterzufriedenheit? Deshalb plädiert Sperber für einen breiteren Blick auf den Nutzen.
Das bedeutet nicht, auf Messbarkeit zu verzichten. Nutzungsquoten können zeigen, ob ein Werkzeug angenommen wird. Sperber hat nach eigenen Angaben mit Vergleichsgruppen gearbeitet: Ein Teil der Beschäftigten erhielt ein KI-Werkzeug zusammen mit Weiterbildung, ein anderer ohne Schulung. Bei den Beschäftigten ohne begleitende Weiterbildung sei die Nutzung deutlich geringer gewesen.
Nicht jeder muss sofort einsteigen
Auch von der Vorstellung, dass alle Beschäftigten gleichzeitig begeistert mitziehen müssen, sollten sich Verantwortliche nach Ansicht Sperbers verabschieden. Sie beschreibt Change-Management mit dem Bild eines Busses: Die Organisation sollte herausfinden, was Menschen brauchen, um einzusteigen. Manche benötigen Informationen, andere Schulungen, wieder andere müssen zunächst ihre Bedenken äußern können. Trotzdem werde es Menschen geben, die nicht einsteigen wollen.
Kritik auszublenden wäre allerdings der falsche Schluss. Gerade skeptische Beschäftigte könnten auf Schwachstellen aufmerksam machen, die begeisterte KI-Nutzer übersehen. Sperber empfiehlt deshalb, Widerstände bewusst einzubeziehen und mit Multiplikatoren und Führungskräften zu arbeiten, die neue Arbeitsweisen vorleben.
Damit wird KI-Einführung zu einer Aufgabe ohne klassisches Projektende. Technologien und Funktionen verändern sich zu schnell. Sperber spricht deshalb von einer "Grundfitness", die Organisationen und Beschäftigte entwickeln müssten.
Für Stadtwerke könnte genau darin die eigentliche Herausforderung liegen: nicht das nächste KI-Werkzeug zu finden, sondern Strukturen zu schaffen, mit denen ihre Beschäftigten auch mit dem übernächsten umgehen können.
