Zuletzt aktualisiert am 12.02.2026
KI im Unternehmen einordnen –
ein Interview mit LUCAS Experte Maximilian Rogg
Künstliche Intelligenz verändert in Unternehmen nicht nur einzelne Anwendungen, sondern grundlegende Arbeitsprozesse, Entscheidungsräume und Rollen entlang der Wertschöpfungskette.
In diesem Experteninterview ordnet LUCAS Berater, Trainer und Experte, Maximilian Rogg ein, woran Organisationen relevante KI-Entwicklungen erkennen können, warum KI nicht als reine Technologiefrage verstanden werden sollte und wie Führung und HR Orientierung geben können, auch wenn viele Fragen noch offen sind.
Orientierung und Einordnung
- Was heißt es konkret, wenn KI ins Unternehmen kommt‘
– jenseits von Tools und Anwendungen? - Woran können Unternehmen erkennen, welche KI-Entwicklungen für sie relevant sind – und welche eher Hintergrundrauschen bleiben?
- Warum reicht es nicht, KI als reine Technologie-
oder Toolfrage zu behandeln? - Wie können Führung und HR Orientierung geben, obwohl viele Fragen rund um KI noch offen sind?
Entscheidung und Priorisierung
- Wie entscheiden Unternehmen, wo sich der Einsatz von KI wirklich lohnt?
- Warum KI nicht automatisch zu besseren Ergebnissen führt?
- Welche Fragen sollten Unternehmen klären, bevor sie entscheiden, ob und wo sie KI einsetzen?
- Wie vermeiden Organisationen Aktionismus, wenn der Druck steigt, „etwas mit der KI zu machen“?
- Welche Rolle spielen Führung, HR und Fachbereiche bei der Priorisierung von KI-Vorhaben?
Einordnung und Orientierung
1.1 | Was heißt es konkret, wenn KI ‚ins Unternehmen kommt – jenseits von Tools und Anwendungen?
Man muss verstehen, dass sich damit unsere Arbeit komplett verändert. Die meisten von uns nehmen KI mehr als Tool wahr, doch wenn man raus zoomt und die Wertschöpfungskette im Unternehmen betrachtet, stellt man fest, dass die Veränderung weniger im Tool liegt, sondern vielmehr im Arbeitsprozess. KI (insbesondere generative) wirkt dabei wie ein „digitales Zwischenstück“ zwischen Denken, Entscheiden und Ausführen. Sie hilft uns beim Denken, z.B. bei der Frage: „Wir haben zu viele Service-Tickets. Was sind 5 Hypothesen dazu?“ Anschließend unterstützt sie uns bei der Entscheidungsfindung in dem Sie den Entscheidungsraum erweitert niedrigschwellige Test unserer Hypothesen entwickelt. Letztendlich unterstützt sie bei der Ausführung, indem Sie konzeptionelle Schritte dazu definiert. Dieser radikale Wandel im Work-Design zwingt Organisationen in den kommenden Jahren, Prozesse und Rollen entlang ihrer Wertschöpfungskette neu zu definieren.
1. 2 | Woran können Unternehmen erkennen, welche KI-Entwicklungen für sie relevant sind – und welche eher Hintergrundrauschen bleiben?
Ein probates Instrument kann die Szenarioplanung sein. Mit ihr kann man relevante KI-Trends, bspw. Technologien, Geschäftsmodelle oder soziokulturelle Entwicklungen in den Unternehmenskontext setzen und auf einer strategischen Ebene deren Einfluss ableiten. In so einem Format werden schnell kleinere KI-Initiativen sichtbar die nebenbei oder im Hintergrund eingeführt werden können. Gleichzeitig können größere Gefahren, bspw. für das eigene Geschäftsmodell, frühzeitig erkannt, diskutiert und strategisch verankert werden.
1.3 | Warum reicht es nicht, KI als reine Technologie- oder Toolfrage zu behandeln?
Wie bereits beschrieben werden sich Organisationen in den kommenden Jahren neu definieren und aufstellen müssen, andernfalls droht das Aus. Die meisten Unternehmen mit den ich arbeite leiden sowieso schon unter dem Druck der Effizienzsteigerung. KI als Technologie verstärkt diese Herausforderung noch mehr. Junge Unternehmen kommen mit einem KI-First-Ansatz effizienter daher, denn sie bauen mit KI auf der grünen Wiese auf. Große Organisationen wiederum müssen von Grund auf ansetzen, alles umkrempeln und mit diesem radikalen Wandel auch noch die Mitarbeitenden mitnehmen – der Kulturwandel rückt damit in den Mittelpunkt der Frage.
1.4 | Wie können Führung und HR Orientierung geben, obwohl viele Fragen rund um KI noch offen sind?
Man sollte nicht zu lange hadern oder voreilig „von oben“ zu viele Vorgaben über die Auswahl und den Einsatz von KI-Tools machen. In jedem Unternehmen gibt es Mitarbeitende die neugierig und experimentierfreudig sind und KI nicht als Gefahr sehen. Das sind die KI-Experten und -Botschafter von morgen. Um dieser Freiheit eine ausgewogene Grenze zu setzen, hilft KI-Kompetenz, damit meine ich eine Schulung nach Artikel 4 des EU AI Acts. Darin lernt man die Basis, um kompetent mit KI zu arbeiten, ohne das Unternehmen oder Personen zu schaden. Hat man seine Mitarbeitenden in diesem Punkt befähigt ist schon mal viel erreicht. In der Zwischenzeit kann man strategisch daran arbeiten, wie KI im eigenen Unternehmen eingesetzt werden kann.
Entscheidung und Priorisierung
2.1 | Wie entscheiden Unternehmen, wo sich der Einsatz von KI wirklich lohnt?
Vor dem Hintergrund der zuvor beschriebenen Veränderung lohnt es sich auch hier, auf die gesamte Wertschöpfungskette des Unternehmens zu blicken. Natürlich lassen sich pragmatisch KI-Lösungen für die Supportfunktionen wie HR oder Marketing schnell finden. Versteckte Potenziale findet man eher über die Abteilungen hinweg in wiederkehrenden Workflows mit hohem Volumen. D.h. das Suchfeld sollte einerseits breit gelegt werden, um Use Cases zu identifizieren, die mittelfristig skalierbar sind und sich zum Experimentieren eignen. Gleichzeitig ist es sinnvoll ein Ohr bei den Mitarbeitenden zu haben, oft sind es diejenigen die pragmatische Lösungen für den operativen Betrieb finden – ob sie sich lohnen muss natürlich im Einzelfall geprüft werden. definieren.
2.2 | Warum KI nicht automatisch zu besseren Entscheidungen führt?
Weil KI zwei Dinge gleichzeitig tut: sie erweitert einerseits den Entscheidungsraum, erhöht aber gleichzeitig das Risiko falscher Sicherheit. D.h. Menschen werden u. U. mit falschen Annahmen versorgt oder ignorieren wichtigen Kontext. Wir sprechen hier vom Automatisierungsbias.
Die Frage der Verantwortung wird damit immer wichtiger und darf nicht diffus bleiben. Neben der expliziten Klärung über Verantwortlichkeiten müssen aber auch Entscheidungskriterien und Prüfmechanismen geklärt werden. D.h. KI macht Entscheidungen im Zweifelsfall nur besser, wenn Entscheidungskriterien, Prüfmechanismen und Verantwortlichkeiten klar dokumentiert und gelebt werden.
2.3 | Welche Fragen sollten Unternehmen klären, bevor sie entscheiden, ob und wo sie KI einsetzen?
Was ist mein Ziel, mein Hauptanliegen, das ich mir durch den Einsatz von KI erreichen möchte? Liegt es im strategischen, bspw. beim Wettbewerb oder Wachstum, oder eher im operativen zur Steigerung von Effizienz, z.B. durch Reduzierung des Ressourceneinsatzes? Das hilft schonmal dabei, den Fokus auf die relevanten Themen zu lenken.
Die zweitwichtigste Frage: Was sind die wichtigsten Kompetenzen oder Wertschöpfungsschritte, die man nicht aus der Hand geben sollte? Die Frage ist insofern wichtig, da De-Skilling-Studien belegen, wie schnell man bestimmte Fähigkeiten verlernt, wenn sie nicht mehr selbst ausgeübt werden. Darüber hinaus begibt man sich beim Auslagern schnell in eine Abhängigkeit, die unter Umständen ein Unternehmensrisiko darstellt. Deshalb empfinde ich es als sehr wichtig, hier ein gesundes Gefühl zu entwickeln, wo KI rein darf und wo nicht.
Die Frage, ob es überhaupt sinnvoll ist KI einzusetzen muss im Einzelfall beantwortet werden. Ich denke, dass sich zumindest jedes Unternehmen intensiv mit den Möglichkeiten auseinandersetzen sollte. Kaum vorstellbar, dass es dabei gar keine Potenziale gibt.
2.4 | Wie vermeiden Organisationen Aktionismus, wenn der Druck steigt, „etwas mit KI zu machen“?
Man sagt ja so schön: KI ist kein Sprint, sondern ein Marathon. D.h. im übertragenen Sinne muss man einfach damit anfangen und kontinuierlich am Ball bleiben. Das können kleine, aber kontinuierliche Schritte sein. Liegt man zu weit hinten, könnte der Drang zum Aktionismus steigen.
Im Fall am besten wieder zurück zur Frage „Was ist mein Ziel, mein Hauptanliegen, das ich mit dem Einsatz von KI erreichen möchte?“ bevor wild losgelegt wird.
Eine weitere Möglichkeit ist, wie bereits erwähnt, Mitarbeitende in „KI-Kompetenz“ zu befähigen und durch verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools zu lernen. Damit erzeugt man nicht nur einen bottom-up-Ansatz, der Momentum auslösen kann, sondern sichert gleichzeitig einen nachhaltigen Prozess.
2.5 | Welche Rolle spielen Führung, HR und Fachbereiche bei der Priorisierung von KI-Vorhaben?
Sie spielen eine sehr wichtige Rolle vor dem Hintergrund, dass wir gesagt haben, KI-Potenziale sollten mit Blick auf die gesamte Wertschöpfungskette betrachtet werden. Die vielfältigsten Ergebnisse werden in sogenannten cross-hierarchischen und cross-funktionalen Vorgehen erzeugt. D.h. junge High Potentials aus der Organisation, erfahrene aus der Führung und natürlich alle relevanten Stakeholder über die Grenzen der Abteilungen hinweg.
Maximilian Rogg, hat langjährige Erfahrung im Agenturumfeld in den Bereichen digitale Produktentwicklung, Kommunikation und Online-Marketing. Als Transformationsberater war er lange in der Leitung ganzheitlicher Veränderungsprojekte in den Bereichen Strategie, Digitalisierung, Kultur und Agilität in Konzernen sowie mittelständischen Unternehmen tätig. Seit 2025 ist er Trainer, Berater und Coach im LUCAS CONSULTING TEAM.
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