Neue Rollenprofile durch KI: Qualifizierung statt Jobabbau

Hauptsächlich verändert Künstliche Intelligenz also die Art, wie Menschen arbeiten. Gerade für mittelständische Unternehmen liegt die eigentliche Herausforderung deshalb in der Frage, wie Mitarbeitende qualifiziert werden können, um mit KI produktiver zu arbeiten.

Wie das in der Praxis aussieht, beobachtet die Berliner Strategie- und Designberatung DAYONE. Das Unternehmen versteht sich als Strategie- und Umsetzungspartner für die digitale Transformation und arbeitet unter anderem für große Konzerne, Mittelständler und öffentliche Auftraggeber. Im Interview erklären Nico Wohlgemuth, Mitgründer und Managing Partner von DAYONE, und Alina Vennekötter, Lead People & Organisation Development bei DAYONE, warum KI nicht nur neue Rollen hervorbringt, sondern vor allem bestehende verändert.

„KI ist mit Sicherheit kein Hype“, stellt Nico Wohlgemuth fest. Der Fehler vieler Unternehmen liege derzeit eher darin, sofort in Rollenbezeichnungen zu denken, statt zuerst auf reale Probleme im Unternehmen zu schauen: Welche Prozesse sind schwerfällig? Wo frisst Wissensarbeit unnötig Zeit? Und welche Aufgaben würden Mitarbeitende gerne abgeben, wenn sie automatisiert werden könnten? 

„KI versetzt viele Mitarbeitenden in die Lage, das eigene Skillprofil zu erweitern und vor allem Aufgaben, auf die man keine Lust hat, die aber viel Zeit fressen, künftig anders zu lösen,“ sagt Alina Vennekötter.

Wer heute vor allem mit KI-Chatbots wie ChatGPT oder Gemini arbeiten will, braucht dafür keine klassische IT-Expertise. „Jetzt sind goldene Zeiten für Autodidakten. Und viel wichtiger ist, dass man ein gutes Problemverständnis hat, Komplexität erkennt und die Ergebnisse, die die KI zurückgibt, kritisch hinterfragen kann“, so Vennekötter. 

Unternehmen seien besonders gut aufgestellt, wenn Mitarbeitende verstehen, welche Werte ein Unternehmen innehat. „Je mehr Mitarbeitende verstehen, wer eigentlich der Kunde ist, wie Zusammenhänge zwischen Tätigkeiten und wirtschaftlichen Effekten aussehen und worauf es im Ergebnis ankommt, desto besser ist man aufgestellt. Denn dann können sie auch beurteilen, ob das, was KI liefert, sinnvoll ist oder eben nicht“, erklärt Wohlgemuth. 

Besonders deutlich zeigt sich der Wandel an Rollen, die es schon lange gibt, wie etwa dem Product Owner. Dessen Arbeit bestand bislang oft darin, Anforderungen aufzuschreiben, User Stories zu formulieren und viele Abstimmungsschleifen zwischen Fachseite und Entwicklung zu organisieren.

„Während Product Owner bis dato Business-Ziele in funktionale Anforderungen an digitale Produkte formuliert haben, die Arbeit von Designern gefeedbacked sowie die technische Umsetzung in ihrem Wertbeitrag bewertet haben, entstehen durch KI neue Fähigkeiten in der Rolle“, sagt Nico Wohlgemuth. 

„So können Product Owner ihre Anforderungen in Zusammenarbeit mit der KI ganzheitlich hinterfragen und direkt in ein anfassbaren Prototypen übersetzen.“

Wie ein realistischer Qualifizierungsweg aussehen kann, hat DAYONE im eigenen Unternehmen erprobt. Statt lange über ideale Rollenprofile zu diskutieren, bekamen die Mitarbeitenden einen klaren Auftrag: „Reinvent your job.“ 

In einem gemeinsamen Workshop wurden konkrete Herausforderungen identifiziert, Teams entwickelten darauf mithilfe von KI funktionierende Prototypen und testeten neue Arbeitsweisen direkt aus. 

Wohlgemuth rät Unternehmen deshalb, zunächst im eigenen Haus nach neugierigen Menschen zu suchen, statt sofort neue Spezialstellen auszuschreiben. „Am meisten profitiert man im positiven Sinne die drei bis vier ‚Verrückten‘, die neugierig sind und sich mit diesen Technologien auseinandersetzen wollen. Denen sollte man Zeit geben, Dinge auszuprobieren.“

Danach sei es sinnvoll, mit einfachen Anwendungsfällen zu starten: dort, wo Wissensarbeit beschleunigt, Dokumentation erleichtert oder interne Prozesse besser organisiert werden können. Erst im letzten Schritt sei es notwendig, die Veränderungen strukturell zu verankern – also in konkreten Rollen, Teamzuschnitten und Weiterbildung für andere Mitarbeitende. Expertise von außen kann dabei sinnvoll sein, um Klarheit in den eigenen KI-Fahrplan zu gewinnen.