Letzte Woche habe ich mit einem Freund telefoniert, der mir von einem seiner Kunden, einem Logistikunternehmen, erzählte. Ein Teamleiter hatte dort ein Planungstreffen, bei dem zwei seiner Mitarbeiter ein komplettes Szenariomodell mithilfe von KI erstellt hatten, bevor das Treffen überhaupt begann. Prognosen, Risikoaufschlüsselungen, drei alternative Ansätze. Die anderen vier Teammitglieder kamen mit demselben Folienformat, das sie schon seit zwei Jahren verwenden. Dieselbe Struktur, derselbe manuelle Prozess, dieselben Zeitvorgaben.
Das Treffen lief schnell aus dem Ruder. Das KI-unterstützte Paar konnte nicht verstehen, warum die anderen nicht die grundlegenden Vorbereitungen getroffen hatten, die "jetzt fünf Minuten dauern". Die anderen fühlten sich überrumpelt, als hätten sich die Spielregeln geändert und niemand hätte es ihnen gesagt. Der Teamleiter verbrachte den Rest des Tages mit Schadensbegrenzung.
Diese Geschichte überrascht mich nicht mehr. Ich höre sie schon seit Monaten immer wieder.
Die Lücke ist jetzt messbar
Das ist nicht nur ein Gefühl. Microsofts [2025 Work Trend Index] (https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born), eine Umfrage unter 31.000 Arbeitnehmern in 31 Ländern, ergab, dass 67% der Führungskräfte mit KI-Agenten vertraut sind, verglichen mit nur 40% der Arbeitnehmer. Führungskräfte sehen KI viel eher als Karrierebeschleuniger (79 % gegenüber 67 % der Arbeitnehmer/innen) und sie sparen damit auch mehr Zeit. Fast ein Drittel der Führungskräfte sagt, dass sie durch KI jeden Tag mehr als eine Stunde Zeit sparen.
Aber hier ist der Teil, der mich wirklich beeindruckt hat: Auf die Frage, wie sie KI sehen, gaben 52% der Befragten an, dass sie sie als ein kommandobasiertes Werkzeug betrachten. Gib eine Anweisung und erhalte ein Ergebnis. Nur 46 % bezeichneten sie als Denkpartner, mit dem man sich austauschen kann.
Das ist kein kleiner Unterschied. Das sind zwei grundverschiedene Beziehungen zu ein und derselben Technologie. Und diese beiden Gruppen sitzen in denselben Meetings, arbeiten an denselben Projekten und bewegen sich angeblich in dieselbe Richtung.
Zwei Geschwindigkeiten, ein Team
Die praktische Folge ist, dass die Teams jetzt mit zwei völlig unterschiedlichen Geschwindigkeiten arbeiten. Diejenigen, die KI in ihre tägliche Arbeit integriert haben, produzieren nicht nur schneller. Sie denken anders. Sie gehen Probleme anders an. Sie kommen zu Besprechungen und erledigen Arbeiten, die früher eine Woche dauerten, an einem Nachmittag.
Und die Leute, die keine KI einsetzen (oder die es einmal ausprobiert haben, es nicht überzeugend fanden und weitergemacht haben), leisten wirklich solide Arbeit. Das möchte ich klarstellen. Es geht nicht darum, dass sie schlecht in ihrem Job sind. Es geht darum, dass sich die Grenze des Möglichen verschoben hat und sie unter der alten Grenze arbeiten.
Eine [Harvard-Studie über generative KI in Teams] (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5188231) hat etwas Bemerkenswertes herausgefunden: Eine einzelne Person mit KI übertrifft ein ganzes Team ohne sie. Aber ein Team, in dem jeder KI einsetzt, übertrifft sie alle. Die Konsequenz ist brutal. Die gemischte Einführung bietet keinen Mittelweg. Sie führt zu Reibung.
Ich habe das bei einem Workshop, den ich letzten Monat geleitet habe, aus erster Hand erfahren. Die Teilnehmer, die regelmäßig KI nutzten, beendeten die Übungen in der Hälfte der Zeit und warteten dann frustriert auf den Rest. Die Teilnehmer, die keine KI nutzten, fühlten sich gehetzt und, ehrlich gesagt, auch ein bisschen gedemütigt. Niemand hat dieses Ergebnis beabsichtigt. Es ist einfach passiert, weil der Geschwindigkeitsunterschied jetzt so groß ist.
Der Wettbewerbsvorteil, über den niemand spricht
Hier wird es wirklich folgenreich. Die McKinsey-Studie [State of AI 2025] (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai) ergab, dass 88 % der Unternehmen KI in mindestens einer Funktion einsetzen. Klingt toll, oder? Aber fast zwei Drittel befinden sich noch in der Experimentier- und Pilotphase. Nur etwa ein Drittel hat damit begonnen, KI in ihrem Unternehmen zu verbreiten. Und die Unternehmen, die bereits skaliert haben und die McKinsey als "High Performer" bezeichnet? Sie machen etwa 6 % der Befragten aus.
Diese 6 % setzen sich mit einer Geschwindigkeit von allen anderen ab, die meiner Meinung nach von den meisten Menschen unterschätzt wird.
Bei den High Performern ist es dreimal wahrscheinlicher, dass sie ihre Arbeitsabläufe im Hinblick auf KI grundlegend umgestaltet haben. Sie haben dreimal häufiger Führungskräfte, die sich aktiv für den Einsatz von KI einsetzen und diese vorleben. Drei Viertel von ihnen skalieren KI in ihrem Unternehmen oder haben sie bereits skaliert, verglichen mit einem Drittel aller anderen.
Die Daten von Microsoft erzählen eine ähnliche Geschichte. Unternehmen, die sie als "Frontier Firms" bezeichnen (Unternehmen mit unternehmensweitem KI-Einsatz und fortgeschrittenem Reifegrad), berichten von dramatisch anderen Ergebnissen. 71% der Führungskräfte von Frontier Firms sagen, dass ihr Unternehmen floriert, verglichen mit 39% der Beschäftigten weltweit. 55% sagen, dass sie mehr Arbeit übernehmen können, im Vergleich zu 25% weltweit. Und sie haben weniger Angst davor, dass KI ihre Jobs übernimmt, nicht mehr.
Die Kluft zwischen diesen Unternehmen und allen anderen wird nicht kleiner. Er vergrößert sich vielmehr.
Dies ist ein menschliches Problem, das als technologisches Problem getarnt ist.
Die Versuchung ist groß, dieses Problem mit Tools zu lösen. Führe Copilot ein, kaufe ein paar Lizenzen und sende eine unternehmensweite E-Mail über KI-Ressourcen. Erledigt.
Aber die eigentliche Herausforderung ist kultureller Natur. Es ist der Teamleiter, der versucht, eine Gruppe zusammenzuhalten, in der sich die Hälfte der Mitarbeiter/innen überfordert und die andere Hälfte zurückgelassen fühlt. Es ist der Manager, der einem 20-jährigen Veteranen erklären muss, dass sein Arbeitsablauf, den er über ein Jahrzehnt hinweg perfektioniert hat, vielleicht nicht mehr der beste Ansatz ist. Es ist der junge Mitarbeiter, der im Stillen KI einsetzt, um Arbeit auf höchster Ebene zu produzieren, und nicht weiß, ob er stolz sein soll oder sich Sorgen über die politischen Folgen machen soll.
Microsoft hat herausgefunden, dass 47 % der Führungskräfte die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter/innen als eine der wichtigsten Personalstrategien nennen. Das ist ermutigend, denke ich. Aber Qualifizierung funktioniert nur, wenn die Menschen auch wirklich lernen wollen. Und im Moment hat ein großer Teil der Belegschaft beschlossen, dass KI entweder nicht relevant für sie ist, nicht zuverlässig oder den Aufwand nicht wert ist. Einige von ihnen mögen mit bestimmten Tools Recht haben. Aber die allgemeine Entwicklung ist nicht optional (ich sage das als jemand, der im Laufe der Jahre vielen Tech-Hype-Zyklen skeptisch gegenüberstand, aber dieser ist anders).
Wohin geht die Reise?
Ich glaube nicht, dass die Kluft verschwindet. Ich glaube, dass sie sich vergrößert. Diejenigen, die KI einsetzen, werden immer schneller werden, immer mehr produzieren und die Messlatte für eine "normale Leistung" immer höher legen. Diejenigen, die das nicht tun, werden immer mehr Druck verspüren, sei es vom Management, von den Kollegen oder einfach von der Tatsache, dass ihre Kollegen Dinge tun, die sie nicht können.
Unternehmen, die herausfinden, wie sie ihr gesamtes Team mitreißen können, nicht nur die Enthusiasten, haben einen echten Vorteil. Und dieser Vorteil wächst. Jeder Monat, in dem das Unternehmen KI beherrscht, ist ein Monat, in dem deine Konkurrenten darüber streiten, ob sie ChatGPT-Lizenzen kaufen sollen.
Der größte Wettbewerbsvorteil in der KI-Ära wird nicht sein, welches Modell du verwendest. Es geht darum, ob dein gesamtes Team es tatsächlich nutzt.
Das Logistikteam, das ich erwähnt habe? Mein Freund hat mir erzählt, dass der Teamleiter einen zweitägigen internen Workshop gebucht hat. Nicht "So wird geprompt". Sondern eher: "So ändern wir unsere gemeinsame Planung." Die Skeptiker mussten sehen, was im Kontext ihrer Arbeit möglich war, nicht in einer allgemeinen Demo mit einem erfundenen Szenario. Und die Enthusiasten mussten Geduld lernen. Sie mussten die Leute mitnehmen, anstatt ihnen vorzurennen.
Das ist genau die Aufgabe, die wir jetzt haben. Nicht nur KI einführen. Die Lücke zu schließen. Bevor sie dich einholt.