Wenn KI die mittlere Managementebene ersetzt, wer übernimmt dann die letztliche Verantwortung für die KI?

Drei Monate, drei Unternehmen, drei Führungskräfte.

Charlie Hu, Mitbegründer von OpenMax, hat das Team von 80 auf 15 Personen reduziert, ohne dass der Jahresumsatz beeinträchtigt wurde;

Li Xuetao hat mit einem 60-köpfigen Entwicklerteam eines Softwareunternehmens in Tianjin eine umfassende KI-Transformation durchgeführt und die Gewinnmarge von einstelligen Werten auf 30 % gesteigert;

Das Unternehmen, bei dem Elric Liu, Vizepräsident für Produkte von Moox AI, tätig ist, zählt nur etwa zehn Mitarbeiter, verteilt auf zwei Abteilungen mit zwei Entscheidungsebenen, wobei der Anteil von AI-Coding über 90 % liegt.

Das sind drei typische Geschichten über Effizienz.

Aber bei genauerer Betrachtung stoßen die drei Personen in unterschiedlichen Szenen auf dasselbe Problem – die KI hat die Ausführungsebene verdünnt und die Vermittlungsebene entfernt, aber die Verwaltung ist dadurch nicht einfacher geworden.

Einige Widersprüche, die früher durch Hierarchien aufgefangen wurden, treten nach der Abflachung der Organisation direkt auf der höchsten Ebene zutage.

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Nach dem Ausscheiden der mittleren Führungsebene

Wessen Arbeit nimmt zu?

Die drei Unternehmen verfolgen einen gemeinsamen Trend: Die mittlere Führungsebene als Pufferstruktur ist verschwunden.

Neuters

OpenMax hat dies am konsequentesten umgesetzt. Charlie hat das gesamte BD-Team aufgelöst, da sie für die Führungskräfte von Unternehmen zuständig waren: Wenn Kunden sahen, dass ein BD-Mitarbeiter vorbeikam, fragten sie direkt: „Wo ist euer Chef?“. Die BD-Mitarbeiter erstellten nur Gruppenchats, schlossen aber keine Geschäfte ab und übermittelten manchmal sogar falsche Informationen.

Ein Phänomen, das er noch weniger tolerieren konnte: Einige BD-Mitarbeiter erstellten Gruppenchats mit Personen, die keine echten Kunden waren, nur um ihren Wert gegenüber der Führung zu beweisen.

Nach der Auflösung des BD-Teams übertrug Charlie die Kundenakquise an die KI. Ein Agent analysiert 8000 Kontakte auf seinem LinkedIn-Profil und sendet ihm jeden Morgen 20 personalisierte Vorschläge zur Kontaktaufnahme, wobei Kundenprofile, Geschäftsanalysen und Schnittstellen vollständig aufbereitet sind. Er verbringt eine halbe Stunde damit, sie durchzusehen, und sendet sie bei Einverständnis direkt ab.

Die Effizienz hat sich um ein Vielfaches gesteigert, aber es gibt auch einen Preis dafür.

Nach der Auflösung des BD-Teams sind alle Entscheidungspflichten, die früher auf 20 Personen verteilt waren – zum Beispiel ob ein Kunde heute kontaktiert werden soll, ob eine Nachricht angemessen ist oder ob der richtige Zeitpunkt gekommen ist – nun auf ihn allein konzentriert.

Die KI kann Analysen liefern, aber sie trifft keine Entscheidungen. Die halbe Stunde, die Charlie jeden Morgen zum Durchsehen verbringt, dient dazu, die Urteile zu fällen, die die KI nicht treffen kann.

Li Xuetaos Team hat vier traditionelle Abteilungen aufgelöst und zu spezialisierten FDE-Teams mit je 3 bis 5 Personen umstrukturiert.

Die funktionalen Grenzen zwischen Anforderungsmanagement, Entwicklung und Test wurden aufgehoben, sodass jedes Team direkt mit Kunden zusammenarbeitet. Die Abläufe wurden stark vereinfacht: Früher mussten Anforderungen von Kunden über drei Stationen zur Entwicklung gelangen, heute geht das in einem Schritt.

Aber der Rückgang der Kommunikationskosten geht mit einem Anstieg anderer Kosten einher. Nach der Transformation spricht Li Xuetao jede Woche direkt mit Mitarbeitern an der Front, ohne die Projektmanager zu umgehen.

„Wie läuft die Nutzung der KI? Gibt es aktuell Probleme?“ Solche Gespräche führte er früher selten, da die mittlere Führungsebene als Puffer fungierte und Widerspruchssignale verdünnt, gefiltert und bearbeitet wurden. Nach dem Ausscheiden der mittleren Ebene hat sich der Informationspfad von „Kunde → Anforderung → Entwicklung → Test“ zu „Führungskraft → jede einzelne Person“ gewandelt, sodass sich der Verwaltungsradius tatsächlich erweitert hat.

Moox AI hatte von Anfang an keine mittlere Führungsebene.

Etwa zehn Mitarbeiter sind in zwei Bereiche unterteilt und arbeiten täglich in virtuellen Gruppen an Projekten, wobei Entscheidungen über Produkte und Technologie von ihm und dem CTO gemeinsam getroffen werden. Der Vorteil dieser Struktur liegt in extrem schnellen Entscheidungen: „Komplexe Dinge werden diskutiert, einfache Dinge werden in ein oder zwei Tagen zu einem MVP umgesetzt, um die Wirkung zu prüfen“.

Der Nachteil ist ebenso offensichtlich: Er und der CTO sind die letzte Instanz für alle wichtigen Entscheidungen. Technische Richtlinien, Produktausrichtungen, Kommerzialisierungslogiken – keine dieser Linien kommt ohne ihre Urteile aus.

Nach dem Ausscheiden der mittleren Führungsebene ist die Aufgabenliste der Führungskräfte nicht kürzer geworden, sondern die Einträge haben sich von „Abläufe verwalten“ zu „Urteile fällen“ gewandelt. Und das Fällen von Urteilen lässt sich nicht massenhaft bearbeiten.

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Dasselbe KI-Tool, zwei Arten von Menschen

Alle drei Unternehmen stoßen auf ein ähnliches internes Phänomen: Die KI wird nicht einhellig begrüßt.

In Li Xuetaos Team gibt es zwei extreme Stimmungen.

Eine Gruppe hält die KI für allmächtig: Sie prüfen die von der KI erstellten Ergebnisse nicht und reichen sie direkt ein, sodass zahlreiche übersehene Anforderungen und inkonsistente Details in der Testphase massiv auftauchen.

Die andere Gruppe stempelt die KI als „nutzlos“ ab: „Ich schreibe es schneller selbst, wozu soll ich sie nutzen?“

Er muss auf beide Reaktionen einzeln eingehen.

Bei Personen, die der KI übermäßig vertrauen, muss er wiederholt die Fähigkeitsgrenzen der KI festlegen und klären, welche Inhalte die KI direkt erstellen kann und welche unbedingt von Menschen geprüft werden müssen.

Bei Personen, die der KI misstrauen, muss er ihnen Szenarien zeigen, in denen die KI echte Probleme löst, damit sie zuerst die Vorteile erkennen.

Das Team von Moox AI erlebt eine andere Situation: Es gibt keine extremen Stimmungen, aber eine weitverbreitete Trägheit.

„In den ersten zwei Monaten waren 80 % der zugewiesenen Coding-Pläne ungenutzt.“ Die Mitarbeiter lehnen die KI nicht ab, aber ihre erste Reaktion bei Problemen ist immer noch die alte Vorgehensweise.

Seine Lösung folgt einem typischen ingenieurstechnischen Denkansatz: Er setzt die KI nicht über Verwaltungsanordnungen durch, sondern über Mechanismusdesign. Das Unternehmen vergibt jeden Monat einen speziellen Bonus an Mitarbeiter, die kleine geschlossene Arbeitsabläufe mit KI im internen Geschäftsbetrieb umsetzen.

In wöchentlichen Besprechungen teilen die Mitarbeiter ihre Erfahrungen: „Welche hilfreichen Dinge habe ich kürzlich mit KI für das Geschäft erledigt?“ Mitarbeiter, die etwas umgesetzt haben, erhalten echtes Geld, und andere sehen die positiven Beispiele. „Wenn sie merken, dass das Tool ihnen Vorteile bringt, sind sie bereit, es zu nutzen.“

Charlies Lösung für dieses Problem ist radikaler: Er filtert direkt Personen heraus, die keine Eigeninitiative zeigen. „So leistungsstark die KI auch ist – wenn man keine eigenen Fragen an sie stellt, funktioniert es nicht.“

Drei Führungskräfte, die dasselbe Tool nutzen, wenden unterschiedliche Anstrengungen auf, um dasselbe Problem zu lösen.

Der Abstand zwischen Mensch und KI wird nicht von den Fähigkeiten der KI bestimmt, sondern von der Wahrnehmung des Menschen über die KI. Und diese Wahrnehmungslücke wird zu einem neuen Kostenfaktor für die Verwaltung KI-nativer Organisationen.

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Die verbleibenden Mitarbeiter

Ihre Arbeit wird leichter, ihre Verantwortung größer

In KI-nativen Organisationen wird die „Arbeitsausführung“ immer leichter.

Der Anteil von AI-Coding liegt bei über 90 %, Verkaufstexte werden mit einem Klick erstellt, Kundenprofile automatisch markiert, und Wochenberichte werden von Agenten automatisch aus Gruppenchat-Informationen zusammengestellt. Auf der anderen Seite wird das „Fällen von Urteilen“ immer gewichtiger.

Li Xuetao hat dazu einen genauen Zeitplan.

Vor der Transformation verbrachte er den größten Teil seiner Energie damit, Fortschritte zu überwachen, Code zu prüfen und Genehmigungsabläufe durchzugehen. Nach der Transformation übernimmt die KI diese Aufgaben. Die freigewordene Zeit ist nicht leer, sondern wird von neuen Aufgaben gefüllt.

Er spricht mit Personen, die der KI übermäßig vertrauen, über Grenzen, mit Personen, die der KI misstrauen, über Methoden, und mit Personen, die sich der Transformation widersetzen, über Einstellungen. Er sagt: Wenn die Anzahl der Mitarbeiter sinkt, kann man sich um jede Person intensiver kümmern.

Elric beschreibt eine ähnliche Szene.

Früher ging eine neue Anforderung zuerst an den Vertrieb, der sie verstand und an das Produktteam weitergab, das sie dann an die Entwickler weiterleitete. Bei jeder der drei Übertragungsstufen ging Information verloren.

Jetzt kann der Vertrieb direkt mit Vibe Coding einen Demo für Kunden erstellen, die mittlere Übertragungskette ist aufgehoben. Aber der Druck der endgültigen Entscheidung ist zurückgekehrt: Was der Kunde wirklich will und ob sich die Umsetzung einer Anforderung lohnt – diese Urteile können nicht mehr von Vertrieb, Produktteam und Entwicklern gemeinsam getragen werden, sondern liegen wieder bei Elric und dem CTO.

Charlie geht noch weiter mit dieser Logik. Er sagt: Der Mensch ist die Peripherie der KI. Der Mensch erreicht die Außenwelt durch Offline-Aktivitäten und Kundengespräche, sammelt Informationen und Feedback und gibt sie an die KI weiter.

Die Kernaufgabe der 15 verbleibenden Mitarbeiter im Unternehmen ist nicht die Ausführung, sondern das Sammeln von Informationen und das Fällen von Urteilen. Jedes Kundengespräch, jede Beobachtung von Wettbewerbern, jede Marktschwankung ist nicht einfach „erledigt“, sondern wird zu Daten, zu Eingaben und zur Grundlage für die nächste Entscheidung.

Diese Veränderung scheint die Produktivität zu befreien, aber tatsächlich erweitert sie die Grenzen der Verantwortung einer einzelnen Person.

Früher war eine Person nur für das Ergebnis ihrer eigenen Stelle verantwortlich. Heute kann sie gleichzeitig für das Verständnis von Anforderungen, die Beurteilung von Technologie, das Einfühlungsvermögen in Kunden und die Prüfung der KI-Ergebnisse verantwortlich sein.

Die Arbeit ist leichter geworden, aber hinter dieser „Leichtigkeit“ trägt eine einzelne Person die Entscheidungsmenge von drei bis vier Personen.

Charlie sagt: Die KI ist ein Verstärker von Fähigkeiten. Wer kaum Fähigkeiten hat, hat auch nach der Verstärkung durch die KI kaum Fähigkeiten.

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Wer übernimmt die letzte Verantwortung?

In den drei Interviews tauchte ein Wort nie im Mund der Befragten auf, aber es zieht sich durch den Hintergrund fast jeder Unterhaltung: die Übernahme der letzten Verantwortung.

Nach der Auflösung des BD-Teams verbringt Charlie jeden Morgen eine halbe Stunde damit, 20 Kundennachrichten zu prüfen – er übernimmt die Verantwortung;

Nach der Auflösung der vier Abteilungen spricht Li Xuetao jede Woche direkt mit jedem Mitarbeiter über die KI-Nutzung, ohne die Projektmanager zu umgehen – er übernimmt die Verantwortung;

Als die zugewiesenen Tokens nicht genutzt wurden, entwarf Elric Belohnungsmechanismen, etablierte Vorbilder, veranstaltete Austauschtreffen und förderte die Nutzung Schritt für Schritt – er übernimmt die Verantwortung.

Für diese Aufgaben gibt es keine standardisierten KPIs, die sie einrahmen könnten.

Sie sind keine Abläufe, keine Technologien und keine klar formulierten Punkte in Stellenbeschreibungen. Es geht darum, den Teil der Verantwortung, den die KI nicht übernehmen kann, von den Führungskräften einzeln aufzunehmen und auf ihre eigene Weise zu tragen.

Die drei Führungskräfte gehen unterschiedlich vor, aber ihr Kern ist derselbe: Die KI erledigt 99 % der Arbeit, aber das letzte 1 % an Urteilen muss von jemandem getroffen werden.

Li Xuetao arbeitet seit über zehn Jahren im Unternehmen und hat die meisten Mitarbeiter selbst ausgebildet. Trotz seiner Autorität stieß er bei der Umsetzung der Transformation auf zahlreiche Widerstände.

„Wenn du nicht der oberste Chef des Teams bist, oder du erst kürzlich eingetreten bist und die Beziehungen kompliziert sind, wird der Widerstand bei der Transformation viel größer sein.“

Die Bedeutung hinter dieser Aussage ist: KI-native Organisationen stellen extrem hohe Anforderungen an den Vertrauensvorrat der Führungskräfte. Früher konnte Vertrauen auf verschiedene Hierarchien und Personen verteilt werden, heute muss es sich auf wenige Personen konzentrieren.

Auf die Frage „Wie würdest du die Organisation aufbauen, wenn du nochmal von vorne anfangen könntest?“ antwortet Elric: Lass die Mitarbeiter zuerst die Vorteile der KI erleben, bevor du sie weiterverbreitest.

Es gibt keine Standardantwort, keinen perfekten Weg.

Das ist keine Bescheidenheit, sondern ihre echte Erfahrung. Bei der Arbeit mit Menschen, bei der Veränderung von Wahrnehmungen und bei der Umgestaltung von Gewohnheiten kann die KI keine Hilfe leisten – Führungskräfte müssen diese Herausforderungen einzeln meistern.

Charlies Aussage zu diesem Thema ist am prägnantesten.

Er sagt: Man muss unterscheiden, ob die KI als Bürger zweiter oder erster Klasse behandelt wird. Einige behandeln die KI als Arbeitstier: Ich zahle dir, also musst du arbeiten. KI-native Organisationen funktionieren umgekehrt: Der Mensch dient der KI.

Hinter dieser Aussage steht die Entscheidung der Führungskraft, wo sie sich selbst positionieren: Bist du die Person, die die KI verwaltet, oder die Person, die die letzte Verantwortung für die KI übernimmt? Die tägliche Arbeitsbelastung dieser beiden Positionen unterscheidet sich enorm.

Der überraschendste Vorteil der Ausrichtung auf KI-native Organisationen bis heute hat möglicherweise nichts mit Algorithmen zu tun.

Sie hat das Wesen der Verwaltung unerwartet deutlich gemacht: Die Organisation kann kleiner werden, Abläufe können schneller werden, Tools können leistungsstärker werden – aber am Ende muss immer jemand auftreten, der die Verantwortung für die verbleibenden Unsicherheiten übernimmt.

Die KI kann für dich Code schreiben, Pläne erstellen, Kunden analysieren und alle Texte und Zahlen generieren – aber sie wird niemals für dich sagen: „Ich übernehme die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht.“

Die mittlere Führungsebene wurde von der KI beseitigt, die Ausführungsebene von der KI verdünnt, die Vermittler sind verschwunden und alle überflüssigen Strukturen wurden abgebaut.

Die verbleibende Ebene von Führungskräften übt eine Tätigkeit