TL;DR: Spart uns die KI langfristig Zeit oder verdichtet sie sie – zu noch mehr Arbeit? Greta und Fried unterhalten sich über Heilsversprechen und Realität, tauschen Erfahrungen aus und fragen sich, welchen Platz wir Menschen in der Arbeit der Zukunft haben werden.
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Ein Gastbeitrag von Frank Giroux
Frank Giroux ist Digital-Transformation-Experte mit über 20 Jahren Erfahrung in globalen Konzernen. Zuletzt verantwortete er bei Bayer Pharmaceuticals als Manager Digital Transformation die digitale Strategie in der Supply Chain und arbeitete an KI-Agenten für interne Prozesse.
Seit 2023 ist generative KI von der exotischen Technologie zur strategischen Pflichtaufgabe geworden. Viele Unternehmen sehen inzwischen konkret, wie GenAI Arbeit verändert, etwa in Programmierung oder Kundenservice. Gleichzeitig wächst die kritische öffentliche Sicht auf KI. Sobald es um den eigenen Arbeitsplatz, die eigenen Daten oder die eigene berufliche Zukunft geht, kippt die Neugier schnell zu Skepsis.
Die Kernthese: Wer KI erfolgreich einführen will, muss Vertrauen aktiv aufbauen. Responsible AI ist dafür kein „Nice-to-have“, sondern ein Beschleuniger. Richtig aufgesetzt schaffen Anforderungen aus Recht, Sicherheit und Ethik die Stabilität, die das notwendige Tempo bei der Einführung erst ermöglicht.
Responsible AI meint: KI-Lösungen so einzusetzen, dass das Unternehmen seiner Verantwortung gegenüber Mitarbeitenden, Unternehmenszielen sowie gesellschaftlichen Werten und Gesetzen gerecht wird.
Das klingt abstrakt, lässt sich aber konkret herunterbrechen. Sechs Aspekte bilden den Rahmen: rechtliche Anforderungen, Cybersecurity, ethische Sicherung, robustes Management der Lösungen, Mitarbeiterengagement und strategische Einbettung. Jeder dieser Aspekte adressiert eine andere Dimension von Verantwortung und wirkt auf unterschiedliche Stakeholder. Gemeinsam bilden sie das Fundament, auf dem KI-Transformation funktioniert.
Im Blick haben wir dabei zwei zentrale Einsatzfelder: GenAI am Arbeitsplatz, also Self-Service-Tools wie ChatGPT, Copilots in Office-Plattformen und interne LLM-Umgebungen, sowie GenAI in übergreifenden Prozessen, etwa Informationsassistenten auf Unternehmensdaten oder teilautonome Agenten, die Prozessschritte ausführen. In beiden Feldern gelten dieselben Prinzipien, aber die Schwerpunkte verschieben sich.
KI-basierte Lösungen berühren eine Vielzahl an Regulierungen, darunter EU AI Act, DSGVO, Data Act, Betriebsverfassungsgesetz und Geschäftsgeheimnisgesetz. Wichtig ist dabei ein Punkt, der in der Praxis oft zu spät ankommt: Beim internen Einsatz trägt das Unternehmen als Betreiber die Verantwortung für den regelkonformen Einsatz, nicht allein der Modellanbieter.
Der EU AI Act gibt die Taktung vor: Seit Februar 2025 gelten Verbote bestimmter Anwendungen und die KI-Kompetenzpflicht, seit August 2025 Pflichten für Anbieter großer KI-Modelle. Im August 2026 folgt die Transparenzpflicht.
Ein pragmatischer Einstieg ist unspektakulär, aber wirksam: KI-Anwendungen inventarisieren und nach Risiko einstufen. Ein internes KI-Anwendungsregister schafft Transparenz darüber, wer was nutzt, mit welchen Daten, und wer verantwortlich ist. Es bildet die Grundlage für Risikobewertung und Audit-Fähigkeit.
Sprachmodelle bringen Sicherheitsrisiken mit, die klassische IT-Security-Frameworks nur unzureichend abdecken: Prompt Injection, Data Leakage, Model Poisoning und Shadow AI.
Es gibt Orientierungshilfen, die Teams sofort arbeitsfähig machen, etwa OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen oder ISO 42001. Ein besonders wirksamer Hebel gegen Shadow AI ist konstruktiv: eine sichere interne LLM-Plattform, die Mitarbeitenden eine echte Alternative zu öffentlichen Tools bietet.
Auch Modelle, die auf Bias-Reduktion trainiert wurden, zeigen weiterhin implizite Verzerrungen. Für Unternehmen bleibt das Modell selbst weitgehend eine Black Box. Der praktikable Fokus liegt daher auf dem beobachtbaren Systemverhalten und auf klaren internen Maßstäben.
Drei Instanzen spielen hier zusammen: Ethik-Boards übersetzen Werte in Leitplanken, der Betriebsrat sichert Mitbestimmung überall dort, wo KI über Personalfragen mitentscheidet, und externe Audits prüfen mit kritischer Distanz. Entscheidend ist die Verankerung auf Vorstandsebene. Wer diese Instanzen früh einbindet, gewinnt Legitimität und reduziert Reibungsverluste.
Wer GenAI in produktive Prozesse integriert, baut auf einem Fundament, das sich bewegt. Neue Modellversionen verändern die Performance, Änderungen der Datenbasis verschieben das Verhalten, und Antwortqualität kann schleichend driften.
Ein zentraler Schritt ist deshalb die bewusste Entscheidung: Braucht dieser Use Case wirklich KI, oder reicht eine gute Suche oder Prozessautomatisierung? Volatilität sollte nur dort in die Wertschöpfung kommen, wo sie einen klaren Mehrwert stiftet.
Wenn KI sinnvoll ist, braucht es ein Betriebsmodell mit Verantwortlichkeiten für Daten und Applikationen, automatisiertem Testen und laufendem Monitoring sowie Kostentransparenz von Anfang an.
Die beste KI-Lösung scheitert, wenn Anwender:innen nicht mitspielen oder an ihr vorbeiarbeiten. KI verändert auch Rollenbilder: Menschen arbeiten mit Entscheidungsvorschlägen, die nicht mehr deduktiv herleitbar sind.
Bewährt hat sich ein gestuftes AI-Literacy-Programm. Awareness für alle, vertiefte Trainings für Power-User sowie Multiplikator:innen als interne Botschafter:innen. Führungskräfte gehören ausdrücklich dazu. Wer KI-gestützte Arbeit beurteilen soll, braucht einen passenden Referenzrahmen. Das unterstützt zugleich die Kompetenzanforderungen des EU AI Act.
KI-Initiativen brauchen die Kopplung an die Unternehmensstrategie, sonst wird die Auswahl opportunistisch und kann den eigenen Zielen entgegenwirken. Gerade in frühen Phasen, in denen belastbare Business Cases nicht immer möglich sind, gibt Strategie den langfristigen Opportunitäten eine Chance.
Wichtig ist die Trennung zweier Ebenen: Datenstrategie beschreibt, wie Daten erhoben, gesichert und verfügbar gemacht werden. KI-Strategie beschreibt, wo KI welchen Wertbeitrag leisten soll. Eine KI-Strategie ohne tragfähige Datenstrategie steht auf Sand, aber beides ist nicht dasselbe.
Diese sechs Aspekte stützen sich auf fünf gemeinsame Querschnittsthemen. Wer sie adressiert, bearbeitet nicht sechs Baustellen parallel, sondern baut ein Fundament, das die Transformation eines Unternehmens wie ein Kanal beschleunigen kann.
Wie die KI-Landschaft in Unternehmen künftig aussieht, ist offen. Plattformen, Modelle und Regulierung sind gleichermaßen in Bewegung. Wenn Mitarbeiter mit Wissen ausgestattet sind und einen klaren Rahmen für die Nutzung von KI haben, zeigen sich schnell drei Wirkungen:
Mehr erfahren: Das vollständige Whitepaper mit den Details zu den sechs Aspekten und konkreten Handlungsempfehlungen gibt es hier zum Download.
Strategieexpertin Nadja Bauer rezensiert Aladin El-Mafaalanis Buch „Misstrauensgemeinschaften“ und erklärt, wie Systemic Design helfen kann, die Ursachen der gesellschaftlichen Vertrauenskrise besser zu verstehen, Handlungen abzuleiten und zu erproben.
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Eine kritische Reflexion zur Integration von KI-Tools in System-Mapping-Prozesse von Fabian Gampp
TL;DR: Die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI eröffnen völlig neue Möglichkeiten für Systems Thinking und System-Mapping. Es ist beeindruckend zu sehen, wie schnell und mühelos komplexe Inhalte zusammengefasst, analysiert und visualisiert werden können. Es gibt aber auch klare Grenzen und Gefahren. In diesem Artikel stellt Fabian Gampp einige Use Cases vor.
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Die neue Angst der Stunde heißt FOBO. Während die große Schwester FOMO, die fear of missing out, einen vergleichsweise harmlosen Anstrich hat, geht die fear of becoming obsolete ans Eingemachte. Sie beschreibt die Furcht davor, im Job ersetzt zu werden, insbesondere von KI. FOBO schwappt uns immer häufiger ins Bewusstsein, zum Beispiel in Form von Schlagzeilen über chinesische Arbeiter, die ihre Kolleg:innen als Agenten modellieren.
Dabei fürchtet man nicht nur ein vorübergehendes Gefühl des Nicht-mehr-gebraucht-Werdens. Der worst case ist, nachhaltig irrelevant zu werden. Aber besteht die Gefahr wirklich?
Die verknappte Antwort: Ja, aber mit einer großen Klammer. Eine großangelegte Studie des MIT untersuchte kürzlich, in welcher Dynamik KI-Automation voranschreitet: eher kurz und sprunghaft (“crashing waves”) oder breit und kontinuierlich (“rising tides”). Grob zusammengefasst kann man sagen, dass zwar beide Modi bei KI-Automation zutreffen, allerdings mit einer stärkeren Ausprägung von stetigem Fortschritt.
Für die FOBO-Debatte bedeuten die Daten, dass wir nicht von heute auf morgen von unserer plötzlichen Obsoleszenz überrascht werden. Der Befund zeigt aber (oh Wunder), dass die Fähigkeiten der KI im Ausmanövrieren menschlicher Performance zunehmen und in der Konsequenz auch die KI-Adaption in Unternehmen steigt (aller Hype- und Trend-Unkenrufe zum Trotz). Ein Fazit könnte lauten: Wir haben noch Zeit, uns anzupassen – sollten es aber auch besser tun.
Während CEOs großer Techkonzerne gern Prognosen abgeben, wann der Mensch (endlich) überflüssig wird (um dann wieder zurückzurudern, wie bei Duolingo oder Klarna), interessiert uns vor allem die Gegenperspektive: Was müssen wir tun, um in einer sich schnell ändernden Umwelt weiterhin sinnvolle und gute Arbeit liefern zu können (im Frithjof Bergmann’schen Sinne)? Dazu fallen uns ein paar Dinge ein.
Zum einen sollten wir uns damit arrangieren, dass die Welt bis auf Weiteres nicht aufhören wird, sich schneller zu drehen. Zunehmend schnellerer Wandel ist das neue Normal. Was wir tun können, ist, uns in diesem Wandel einzurichten und zu lernen, uns mit Veränderung wohlzufühlen. Dafür gibt es viele Strategien, die letztendlich auf dasselbe abzielen: unsere Resilienz, unser Selbstvertrauen, unseren Handlungsspielraum zu bewahren, am besten sogar zu vergrößern.
Eine Strategie, die wir oft als Metaskill bezeichnen, ist das lebenslange Lernen. Dabei meinen wir weniger das Horten von Qualifikationsnachweisen. Vielmehr geht es darum, neben der Fähigkeit, die eigene Neugierde auf neues Wissen nicht zu verlieren, auch das Lernen selbst zu trainieren. Denn zu lernen macht uns besser darin, uns in neue Zusammenhänge einzuarbeiten oder Rückschläge auszuhalten und erweitert die Grenzen dessen, was wir komfortabel aushalten können.
Natürlich ist Lernen auch eine Ressourcenfrage; zu lernen kostet Zeit und meistens auch Geld. Deshalb sollte es auch nicht ganz egal sein, was wir lernen. Geht es um die Zukunft der Arbeit, gibt es einige Skills, die prognostizierbar besser dastehen als andere. Das World Economic Forum nennt einige davon in seinem Future of Jobs Report 2025 – Willkommen in der Welt der Future Skills. Future Skills sind damit das Gegenmittel gegen FOBO.
Im Report des WEF gelten die Fähigkeiten als Future Skills, die schon heute von Arbeitgebern als relevant für die Zukunft eingeschätzt werden (konkret für die Jahre bis 2030). Sie sind also nicht der Wahrheit letzter Schluss, aber ein guter Indikator dafür, was die Welt von morgen bewegt. Zu ihnen zählen unter anderem:
Wenn wir mit Organisationen an ihrer Zukunftsfähigkeit arbeiten, nutzen wir häufig diese Future Skills. Auch in der Dark Horse Academy richten wir unser Trainingsportfolio entlang dieser Skillbereiche aus: Für die meisten der oben Genannten können wir mittlerweile Weiterbildungen anbieten. Der Übersicht halber ordnen wir die Skills zusätzlich in drei Clustern.
(Für alle, die es interessiert, wie sie selbst in diesen Skills abschneiden, haben wir unsere Future Skills Survey entwickelt. Einfach in zwei Minuten ausfüllen und ein eigenes Zukunftsprofil erhalten.)
Analytisches Denken ist unser innerer Detektiv. Es hilft uns, in komplexen Kausalketten nicht das Stolpern anzufangen und Stück für Stück aufzudröseln, was wirklich passiert. Das wird in Zukunft immer wichtiger, weil wir aus einem Meer von Daten und Optionen die richtigen Entscheidungen ableiten müssen.
Kreatives Denken ist das Herzstück von Innovation. Wer es beherrscht, ist eher in der Lage, auch in ungünstigen Ausgangssituationen neuartige Lösungen zu finden. Der Skill hinter dem Skill: das kombinieren
Systemdenken heißt, Zusammenhänge verstehen und versteckte Dynamiken erkennen, wo andere nur einzelne Probleme sehen. Das ist jetzt schon wichtig, weil unsere komplexen Herausforderungen (z.B. die Klimakrise) nicht in Abteilungssilos lösbar sind.
In einer immer stärker personalisierten Zukunft bleibt Nutzerzentrierung weiter wichtig. Dabei verschönert Design nicht nur, sondern sorgt dafür, dass Produkte und Services gut in der Hand liegen oder einfach zu benutzen sind. Wichtig ist nur, dass wir bei den User:innen nicht aufhören und darüber hinaus Faktoren wie planetare Grenzen einbeziehen.
Führung heißt, einen Rahmen zu schaffen, in dem andere gute Entscheidungen treffen können. Erfolgreicher darin ist, wer es schafft, über Charisma und Vorbildcharakter zu führen, anstatt auf die Rangordnung zu verweisen. Je komplexer die Probleme, desto verzweigter die Zusammenarbeit: Gerade informelle Führung wird in Zukunft darüber entscheiden, ob wir rechtzeitig Lösungen entwickeln werden oder nicht.
Empathy & Active Listening
Empathische Menschen sind empfänglicher für Zwischentöne. Das sorgt nicht nur im Team dafür, dass sich andere gehört fühlen, sondern hilft auch in komplexen Systemen, wenn es heißt: Was bewegt die einzelnen Teile und was steht zwischen den Zeilen?
Beim Talent Management geht es darum, Potenziale in Menschen zu erkennen und zu kultivieren. Das ist für Organisationen dreifach wichtig: Im Wettbewerb um die klügsten Köpfe, fürs Halten derselben und beim Fördern und Ausbilden von Nachwuchstalenten.
Curiosity & Lifelong Learning
Für uns der vielleicht wichtigste Future Skill: Neugier und das lebenslange Lernen sind der Motor, der uns in schnelllebigen Umwelten kontinuierlich durch die Unsicherheit steuert. Sie helfen uns dabei, uns auf Umstellungen besser anzupassen und ein adaptives Mindset zu entwickeln.
Auch dieser Skillverbund dient dazu, Wandel besser verarbeiten zu können. Während uns eine ausgeprägte Resilienz standhafter gegen Rückschläge macht, helfen uns Flexibilität und Agilität dabei, schneller Lösungen zu finden.
Motivation & Self-Awareness
In komplexen Situationen können wir uns nicht mehr auf bewährte Rezepte verlassen, sondern agieren viel stärker in einem Trial-and-error-Modus. Eine gute Selbstwahrnehmung sorgt für mehr innere Klarheit, um frühzeitig zu merken, ob der eingeschlagene Weg erfolgversprechend ist, aber auch, wann wir Gefahr laufen, zu überlasten oder auszubrennen. Das wird in Zukunft wichtiger, weil Arbeit mental anspruchsvoller wird.
Technologische Literacy ist nicht gleichzusetzen mit technologischer Expertise, sondern bedeutet, sich gut in neue Technologien einarbeiten zu können. Das geht mit einer generellen Offenheit gegenüber Technik einher. Notwendig ist das, weil Technologie schon jetzt diktiert, was auf der Welt passiert. Wer das nicht versteht, wird schnell vom Tool gesteuert statt umgekehrt.
Heiland und Schreckgespenst: KI & Big Data sind Turbolader fürs Denken und für viele der Grund ihrer Existenzängste. Grund genug, zumindest rudimentär verstehen zu können, wie KI funktioniert und wofür sie sich einsetzen lässt – und wofür nicht. Was bei der Debatte oft hinten ansteht, sind die ethischen Fragen über verantwortungsvollen Einsatz von KI und die Frage, wie wir mit ihr als Gesellschaft leben wollen. Diese Grundlagen auszuhandeln dürfen wir nicht vergessen!
Wie bist du in den Future Skills aufgestellt? Kennst du deine Stärken und Potenziale? Um die herauszufinden haben wir die Dark Horse Future Skills Survey gebastelt. Der einfache Selbsttest dauert zwei Minuten auszufüllen und am Ende erhälts du dein persönliches Zukunftsprofil.
Was nehmen wir mit aus der FOBO-Debatte? Zum einen sollten wir uns nicht kirre machen lassen von reißerischen Schlagzeilen, die das Ende der menschlichen Arbeit propagieren. Panik macht den Kopf nämlich zu und das ist das Gegenteil von dem, was wir brauchen. Die MIT-Studie legt nahe, dass es immer wieder abrupte Spikes in der KI-Entwicklung geben wird, z.B. der Launch neuer Modelle, die weitere KI-gestützte Use Cases ermöglichen. Sie lässt aber auch annehmen, dass der vorherrschende Modus Operandi, mit dem KI unseren Lebens- und Arbeitsalltag durchdringen wird, sanfter und kontinuierlicher sein wird.
Das lässt uns etwas Zeit und führt uns damit zum zweiten Punkt des Fazits: Sicherheit entsteht aus Beweglichkeit. Wenn wir die Welt interessiert beobachten und uns entlang ihrer Laufbahn weiterentwickeln, ohne unsere Selbstständigkeit zu verlieren, landen wir in jenem Sweet Spot, wo wir uns der Welt anpassen und sie gleichzeitig gestalten können. Future Skills helfen uns dabei, dieses Gleichgewicht zu kultivieren.
Jetzt einmal vorneweg: Als alte Design Thinker fühlen wir uns in Workshops natürlich pudelwohl. Frei sprechen, Menschen zusammenbringen, empathisch improvisieren, das ist alles so ein bisschen unsere Ursuppe. Trotzdem beobachten wir in den letzten Jahren einen Trend, bei dem wir nicht ganz mitgehen wollen. Nennen wir ihn die große Verworkshopisierung.
In vielen Unternehmen ist eine fast reflexartige Neigung entstanden, aufkommende Themen direkt zu “verworkshoppen”. Die Intention dahinter leuchtet ein: Wenn alle gemeinsam an einer Sache arbeiten, dann hat sie danach auch jede:r verinnerlicht. Stimmt nur leider nicht per se. Denn nicht überall, wo Workshop draufsteht, sind auch Aha-Momente drin. Wie viel am Ende bei den Teilnehmenden hängen bleibt – und ob sich der Aufwand lohnt –, hängt wie immer von verschiedenen Faktoren ab.
Zäumen wir das Pferd mal von hinten auf: Was spricht denn eigentlich gegen Workshops? Da wäre zum Beispiel der Preis. Ein Workshop, von erfahrenen Trainer:innen geleitet, ist nicht günstig. Rechnet man die Stundensätze aller Anwesenden zusammen, entsteht unter dem Strich ein Invest, der sich wirklich lohnen muss.
Will ich nur „mal schauen“, „mal sammeln“ oder „mal diskutieren“, ohne dass klar ist, welche Frage das Team beantworten soll? Dann ist ein Workshop vielleicht nicht die beste Wahl. Auch, wenn meine Intention ist, mehrere Personen zu informieren – z.B. über die Ergebnisse der letzten Strategieklausur –, brauche ich dafür in der Regel keinen Workshop.
Man könnte es auch so ausdrücken: Ein Workshop ist Quatsch, wenn er bedeutet, dass viele Menschen gelangweilt um einen Tisch herum sitzen. Sehen deine Workshops so aus, fehlen wahrscheinlich zwei zentrale Gestaltungselemente: ein Ziel und eine Frage.
Ein klares Ziel ist das wichtigste Kriterium. Ohne es lässt sich kaum beurteilen, ob der Aufwand dem Output Rechnung trägt. Bevor ich einen Workshop durchführen möchte, sollte ich also beantworten können, warum.
Dafür gibt es viele gute Gründe. Daniela Keizer und Moritz Gekeler, Hosts des Trainings “Professionelle Workshopgestaltung” in der Dark Horse Academy, unterscheiden zwischen fünf Zielmodi:
Im Zentrum steht die Frage: „Was gibt es da draußen?“ Ziel ist es, Insights und neue Perspektiven zu gewinnen und ein gemeinsames Verständnis für ein Thema oder Problemfeld aufzubauen.
Die Leitfrage lautet: „Wo stehen wir gemeinsam?“ Typische Ergebnisse sind eine geteilte Vision oder ein gemeinsames Verständnis, Team-Alignment und ein stärkeres Commitment (Buy-in).
Hier geht es um die Frage: „Was werden wir tun?“ Als Outcome entstehen Entscheidungen, Prioritäten, verbindliche Commitments und konkrete nächste Schritte.
Kernfrage ist: „Was könnte es geben?“ Typische Ergebnisse sind Ideen, Konzepte, Prototypen sowie konkrete Lösungen und Designs.
Im Fokus steht: „Wer wollen wir werden?“ Daraus entstehen veränderte Mindsets, neue Verhaltensweisen, veränderte Beziehungen und insgesamt Teamentwicklung.
Jeder dieser Modi stellt andere Herausforderungen an die Moderation und ihre Toolbox und für jeden gibt es Moderationstechniken, die sich besonders gut eignen.
Ein Workshop lohnt sich also, wenn eine Gruppe zusammenkommt, um Inhalte zu erarbeiten, zusammenzufügen oder gemeinsam zu entscheiden. Damit es nicht bei einem bloßen Zusammensitzen bleibt, braucht es eine Leitfrage. Sie setzt den Arbeitsfokus, indem sie vorgibt, was die Gruppe bearbeiten soll. Je klarer das Ziel vorab definiert ist, desto einfacher lässt sich die Leitfrage einfach daraus ableiten.
Neben der Leitfrage gibt es weitere Gütekriterien, die den Invest eines Workshops rechtfertigen sollten; zum Beispiel die Qualität des gemeinsamen Lernens und die des erlebten Miteinanders. Ein guter Workshop kann dazu führen, dass Menschen mit den unterschiedlichsten Hintergründen gemeinsam neues Wissen aufsaugen, bestehende Haltungen hinterfragen und sich inspiriert fühlen, danach etwas anders zu machen.
In einem guten Workshop offenbart sich das Prinzip “1+1=3” der Kollaboration. Die Summe der Menschen im Raum erzeugt etwas Größeres als alle Einzelmeinungen zusammen ergäben. Ein Erfolgsindikator dafür sind Aha-Momente: diese Funken in den Köpfen der Teilnehmenden, wenn ein neuer Gedanke Halt findet.
Ein gutes Workshop-Erlebnis kann beflügeln, vom inspirierenden Funken bis zum absoluten Flowzustand. Im Hintergrund steckt aber viel Vorbereitung und Denkarbeit. Um auf einen Blick zu sehen, ob sich ein Workshop lohnt oder nicht, hilft diese kleine Checkliste.
Hier findet ihr die Liste als PDF zum Download.
Das dominante Narrativ unserer Zeit ist ein ziemlicher Downer: Herausforderungen, steigende Komplexität, Krise als Dauerzustand; am Hebel verrückte Staatenlenker, hier ein Krieg, dort ein Krieg, Artensterben, keinen Zugang zu seltenen Erden, dafür alles auf Rüstung. Erst kam die Globalisierung, dann die Digitalisierung, und jetzt sitzen wir knietief in einer Welt, in der Dependenzen auf unbekannte Variablen treffen.
Angst ist aber ein schlechter Ratgeber, denn sie lähmt. Wenn wir ständig nur von „Instabilität“ und „Unsicherheit“ raunen, bauen wir Mauern, wo wir Brücken schlagen sollten. Während wir also auf Konferenzen über bunte Slides zum Thema Wandel diskutieren, ist aus dem netten Wortspiel VUCA eine ernüchternde Wirklichkeit geworden. Wir dümpeln in chaotischem Wasser, während sich die eigentliche Welle, die kollabierenden Ökosysteme, seit Jahren hinter uns aufbaut.
Die Probleme sind bekannt. Die Lösungsrichtungen auch. Nur ändern will sich einfach nichts, oder zumindest viel zu langsam.
Warum bewegen wir uns nicht? Es ist ja nicht so, dass niemand verändern will. Aber das Verändern können ist das Problem. Große Organisationen verhalten sich oft wie schwerfällige Tanker im Ozean der Wirtschaft. Sie machen einfach immer das, was sie schon immer getan haben, auch wenn die Eisberge am Horizont immer größer werden. Und das liegt nicht an „bösen Kapitalist*innen“, die uns vernichten wollen. Im Gegenteil: Wir arbeiten jeden Tag mit tollen Menschen zusammen, die dieselben Ideale haben wie wir.
Das Problem sind die Pfadabhängigkeiten. Organisationen optimieren sich innerhalb ihrer bestehenden Rahmenbedingungen zu Tode. Wer seit 50 Jahren Autos mit Verbrennermotoren baut, dessen gesamte DNA, von der Beschaffung bis zur Betriebskantine, ist auf diesen einen Pfad programmiert. Aus diesem Ablauf auszubrechen, erfordert eine Innovationskraft nach außen und eine Veränderungskraft nach innen, die über einen neuen Obstkorb weit hinausgeht.
Eine Future Organization ist für uns kein geschützter Begriff für hippe Start-ups, sondern ein radikaler Anspruch. Sie muss zwei Kriterien erfüllen, an denen wir jedes Handeln messen:
1. Zukunftsgestaltung (Der Enkelkind-Test): Organisationen verkörpern kollektives Handeln, und kollektives Handeln ist der mächtigste Hebel, den wir haben. Deshalb sollten alle Organisationen unserer Meinung nach dazu beitragen, diese Welt jeden Tag ein bisschen besser zu machen. Bei Dark Horse fragen wir uns konsequent: „Hinterlassen wir durch das, was wir heute tun, unseren Enkelkindern eine lebenswerte Welt?“ Wenn die Antwort „Nein“ oder „Vielleicht, wenn wir beide Augen zudrücken“ lautet, dann müssen wir an unserer Arbeit nochmal feilen.
2. Konsequente Adaptionsfähigkeit (Die Antwort auf die Komplexität): Haltung ist leider nur ein leeres Versprechen, wenn wir nicht danach handeln. Aber da die globalen Wirkzusammenhänge viel zu komplex sind, kann niemand verlässlich sagen, was wir jetzt sofort tun müssen, um die Welt zu retten. Die einzige Lösung: Wir müssen fähig sein, uns permanent anzupassen. Aber Achtung: Nicht im Sinne von „Wir beugen uns jedem Wind“, sondern mit der stetigen Frage im Rücken: „Wie müssen wir uns an die neuen Verhältnisse anpassen, damit wir unser Ziel (die bessere Welt) erreichen?“
Wenn wir von Adaptionsfähigkeit sprechen, meinen wir eigentlich zwei sehr unterschiedliche Fähigkeiten, die in den meisten Unternehmen leider strikt getrennt werden:
Die vielleicht wichtigste Beobachtung unserer Arbeit der letzten 15 Jahre: Diese beiden Welten werden oft künstlich getrennt. Da gibt es die „Innovations-Hubs“ in Berlin-Mitte, die fernab vom Mutterschiff an neuen Geschäftsmodellen basteln, und die „HR-Transformations-Teams“, die sich um Kultur kümmern, aber nichts mit dem Produkt zu tun haben dürfen. Das ist Quatsch, denn gerade die Interaktion zwischen innen und außen ist das, was eine Organisation wertvoll macht.
Oft stoßen beide Ebenen an die Glasdecke der sogenannten „Strategie“. Strategie wird in vielen Häusern wie ein Relikt aus dem kalten Krieg behandelt: Im Geheimen von einer kleinen Elite ausgearbeitet, bleibt sie im Verborgenen, bis sie endlich „fertig“ ist. Wie diese Strategie dann in der Organisation gelebt werden soll, ist oft weder den Vorständen noch der Belegschaft wirklich klar. Wir nennen das gerne „verkopfte Strategiearbeit“.
Stattdessen braucht eine Future Organization eine Adaptive Strategie. Das ist die Fähigkeit, langfristig eine Richtung zu haben, aber gleichzeitig schnell auf veränderte Bedingungen zu reagieren. Es ist die moderne Dreifaltigkeit des Lebens: Gestaltungskraft + Haltung + Anpassungsfähigkeit.
Wir bei Dark Horse haben unsere eigene Organisation immer als Experimentierfeld verstanden. Als wir 2009 anfingen, gab es für unser Modell – 30 Gründer:innen, keine Chef:innen, totale Partizipation – keine Vorbilder. Wir nannten uns „Dark Horse“, weil der Begriff im Pferderennsport die Außenseiterwette bezeichnet; Ungewissheit pur. Aber wir haben gelernt, dass Ungewissheit kein Bug ist, sondern ein Feature.
Wenn wir heute sagen könnten, was in zwei Jahren genau das Ergebnis unseres Handelns ist, dann wäre es nicht innovativ. Die meisten Organisationen fühlen sich nur dort wohl, wo es „Best Practices“ gibt. Aber in der Zukunft gibt es keine Best Practices, weil noch niemand da war. Eine Future Organization akzeptiert diese Ungewissheit nicht nur, sie nutzt sie als Treibstoff für ihre Entwicklung.
Eine Future Organization zu sein, ist kein Zertifikat, das man sich an die Wand hängt und dann Feierabend macht. Es ist das, was der schwedische Forscher K. Anders Ericsson „deliberate practice“ nennt: bewusstes Üben, Iterieren und Lernen aus jedem Fehler.
Wir brauchen Organisationen, die mutig genug sind, ihre eigenen Pfadabhängigkeiten zu hinterfragen und sich in etwas Besseres zu verwandeln: kontinuierlich, radikal und mit dem Ziel einer lebenswerten Zukunft. Denn am Ende des Tages ist die Wirtschaft kein Selbstzweck, sondern ein Netzwerk, das uns ein gutes Leben ermöglichen sollte, ohne den Planeten zu fressen.
Packen wir es an. Die Welle hinter uns wartet nicht.
Ein Gastbeitrag von Fabian Gampp
TL;DR: System Maps machen Komplexität sichtbar, können aber beim ersten Blick auch überfordern. System-Personas sind menschenzentrierte Einstiegspunkte in die Karte: Sie repräsentieren zentrale Akteursgruppen und helfen, die Geschichte des Systems schneller zu verstehen, ohne die systemische Logik aus den Augen zu verlieren.
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Wenn Erkan Karakoç sagt, das beste Wissensmanagement-Tool in einer Organisation sei die Kaffeemaschine, dann hat das erst einmal nichts mit Koffein zu tun. In
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Vier Kommunen und ein Projekt, das größer ist, als die Summe seiner Teile: Östlich von Berlin, in der Dahme-Seenland-Region, soll ein Radverkehrsnetz entstehen, das vier verschiedene Gemeinden durch Radwege miteinander verbindet. Dafür wurde das NUDAFA-Reallabor für interkommunale Radverkehrsförderung ins Leben gerufen. Bestehend aus den Verwaltungen der teilnehmenden Kommunen und wissenschaftlicher Hilfe aus der TU Berlin und der TH Wildau arbeitet und forscht der Verbund an der Frage, wie so eine flächendeckende Infrastruktur für Radfahrende gelingen kann.
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