Das Paradoxon des mittleren Managements, das Ihre KI-Einführung blockiert

In den letzten Jahrzehnten, als die Technologie immer günstiger wurde, mussten die mittleren Führungskräfte die meisten Kaufentscheidungen für neue Technologien (SaaS) treffen. Heute werden sie aufgefordert, Technologien zu kaufen, die die Zahl ihrer direkten Untergebenen reduzieren, was oft mit der Macht eines Managers gleichgesetzt wird. Wenn dies nicht richtig gemacht wird, schützt sich das mittlere Management (verständlicherweise) selbst, so wie es Handwerker vor 150 Jahren taten, als Maschinen ihre Existenz bedrohten.

Die Geschichte, die Sie kennen müssen

Lassen Sie mich Ihnen ein Bild aus dem Jahr 1816 schildern. Erfahrene Textilarbeiter in England zertrümmerten Maschinen buchstäblich mit Hämmern. Dies waren keine willkürlichen Gewaltakte – es waren kalkulierte Reaktionen von Handwerkern, die sahen, dass ihr Fachwissen über Nacht obsolet wurde.

Aber das Faszinierende ist: Es waren nicht nur die Arbeiter. Als Frederick Taylor Anfang des 20. Jahrhunderts das wissenschaftliche Management einführte, leisteten die Vorarbeiter aktiven Widerstand, weil Effizienzexperten ihre traditionelle Kontrolle an sich rissen. Kommt Ihnen das bekannt vor?

Genau genommen beobachten wir in modernen Unternehmen genau die gleiche Dynamik. Ihre mittleren Führungskräfte – die mit der Umsetzung Ihrer KI-Vision beauftragt sind – sehen sich mit dem konfrontiert, was die Vorarbeiter erlebten: Externe „Experten“ (Ihr KI-Team) führen Systeme ein, die ihr zentrales Wertversprechen bedrohen.

Die Daten hinter dem menschlichen Problem der KI-Einführung

Hier sind die Zahlen, die mich letzte Nacht wach gehalten haben:

• 71 % der Unternehmen nennen die Unternehmenskultur als das größte Hindernis für die Einführung von KI.

• 72 % der Führungskräfte (C-Suite) geben an, dass ihr Unternehmen auf dem Weg zur KI-Einführung mindestens auf eine Herausforderung gestoßen ist. Zu diesen Hürden zählen Machtkämpfe, Konflikte, Silos und sogar Sabotage, so der Enterprise AI Adoption Report 2025 von Writer.

• 70 % der Fehlschläge bei KI-Pilotprojekten sind Berichten zufolge auf Lücken bei Menschen und Prozessen zurückzuführen – nicht auf die Technologie selbst.

• 68 % der mittleren Manager machen sich Sorgen über die Auswirkungen von KI auf ihre Karriere.

• Gartner prognostiziert, dass bis 2026 20 % der Unternehmen KI einsetzen werden, um mehr als die Hälfte der derzeitigen Positionen im mittleren Management zu streichen.

Doch hier liegt der Haken: Während Sie versuchen, eine KI-Strategie zu entwickeln, verteidigen Ihre mittleren Führungskräfte still und leise ihr Revier. Sie weigern sich nicht, KI zu implementieren – sie priorisieren sie nur nicht. Oder sie finden Gründe, warum sie in ihrem spezifischen Kontext nicht funktioniert.

Das Empire-Building-Problem

Überlegen Sie, wie Sie Managementerfolg messen. Größere Teams = mehr Einfluss = höhere Vergütung = bessere Karrierechancen. Das führt zu dem, was ich die „Imperiumsaufbaufalle“ nenne.

Ihr Betriebsleiter, der 15 Mitarbeiter beaufsichtigt, weiß: Wenn KI zehn dieser Rollen automatisiert, verwaltet er plötzlich fünf Mitarbeiter. In den meisten Unternehmenskulturen ist das eine Degradierung, keine Effizienzsteigerung.

Die unbequeme Wahrheit: Sie haben Anreizsysteme geschaffen, die Personalwachstum belohnen, und sich dann gefragt, warum sich Manager gegen personalreduzierende Technologien sträuben.

Eine aktuelle Beobachtung:

Ich habe mit einem befreundeten Personalvermittler gesprochen, der mir sagte, dass er derzeit mit offenen Stellen im Bereich BDR/SDR überfordert sei. Es scheint, als würden Manager das weiße Rauschen des KI-Outbounds und die damit einhergehenden sinkenden Konversionsraten bekämpfen, indem sie einfach Personal einsetzen (ihr Imperium erweitern), anstatt über KI-Effizienz nachzudenken.

Das große Problem des Fingerzeigens

Anders als während der industriellen Revolution – als die Einführung von Technologien aufgrund der enormen Höhe der erforderlichen Investitionen von oben nach unten und zentralisiert erfolgte – befinden wir uns heute in einer Ära, die ich als „Einkaufsdemokratie“ bezeichne. Aufgrund der risikoärmeren wiederkehrenden Softwareabonnements hat sich die Entscheidungsfindung auf die unteren Hierarchieebenen verlagert.

Daher ist der Kauf von Technologien wie KI für die obere Führungsebene fremd, für die untere Führungsebene jedoch bedrohlich.

Die drei Szenarien, die sich derzeit abspielen

Basierend auf Gesprächen mit über 50 SaaS-Gründern erkenne ich drei unterschiedliche Muster:

Scenario 1: The Resistance Middle managers slow-roll AI initiatives. They don't say no – they just find reasons for delays. "We need better data quality first." "The team isn't ready." "Let's pilot it next quarter."

Szenario 2: Die Fragmentierungsteams übernehmen KI-Tools unabhängig voneinander. Sie gewinnen an Geschwindigkeit, verlieren aber an Zusammenhalt. Daten werden in Silos gespeichert. Tools lassen sich nicht integrieren. Sie zahlen für sich überschneidende Funktionen.

Szenario 3: Die Evolution (Das kommt selten vor) Mittlere Führungskräfte werden zu KI-Champions, weil Sie neu definiert haben, wie Managementerfolg aussieht.

Das Framework, das tatsächlich funktioniert

Folgendes tun die Unternehmen, die es richtig machen:

1. Management-Kennzahlen neu definieren

Messen Sie Manager nicht mehr an der Mitarbeiterzahl. Messen Sie stattdessen Leistung, Effizienz und Teamentwicklung. Ein CEO sagte mir: „Wir feiern heute Manager, die ihre eigene Routinearbeit durch Automatisierung eliminieren.“

2. Schaffen Sie KI-native Karrierewege

Die Verwaltung von KI-Agenten muss als echte Managementerfahrung gelten. Workday hat kürzlich ein „AI Agent System of Record“ eingeführt, das KI in seiner Organisationsstruktur wie digitale Mitarbeiter behandelt.

3. Das hybride Autoritätsmodell

Ihre mittleren Führungskräfte sollten über Budgetverantwortung für KI-Tools auf Teamebene verfügen, jedoch innerhalb der Governance-Rahmenbedingungen. Denken Sie an „föderierte Entscheidungsfindung“ und Autonomie innerhalb der Leitplanken.

4. Verwandeln Sie Manager in KI-Übersetzer

Bei den erfolgreichsten KI-Implementierungen, die ich je gesehen habe, fungieren mittlere Führungskräfte als Bindeglied zwischen KI-Fähigkeiten und Geschäftsanforderungen. Sie werden zu Experten, die wissen, wann KI eingesetzt werden muss, wann menschliches Urteilsvermögen unersetzlich ist und wie gute KI-Ergebnisse aussehen.

5. Konzentrieren Sie die Verantwortung für KI-Innovationen auf eine Rolle, d. h. GTM-Engineering pro Abteilung

Große Unternehmen verfügen über KI-Teams, kleinere Unternehmen beginnen, Funktionsingenieure einzustellen, z. B. Recruitment Engineering, Marketing Engineering oder GTM Engineering. Das Problem ist, dass die Rollendefinition dieser Positionen noch vage ist und die durchschnittliche Vertriebserfahrung eines GTM-Ingenieurs nur zwei Jahre beträgt. Daher ist es gefährlich, Mitarbeiter ohne Sicherheitsvorkehrungen und Erfahrung Prozesse oder kundenorientierte Nachrichten automatisieren zu lassen. Es ist von größter Bedeutung, die Qualität der Ergebnisse vom verantwortlichen Manager (KI-Übersetzer) rigoros prüfen zu lassen und KI-Innovationsexperimente zentral, z. B. in RevOps oder Operations, zu verwalten.

6. Die Zustimmung der Geschäftsleitung reicht nicht aus. Es sind Mandate für die KI-Ausbildung der Geschäftsleitung erforderlich.

Shopify-CEO Tobias Lütke veröffentlichte am 7. April 2025 ein internes Memo an die Mitarbeiter von Shopify. Darin betonte er die Notwendigkeit, KI-Kompetenzen unter Beweis zu stellen und zu zeigen, dass ein Problem nicht durch KI gelöst werden kann, sondern zusätzliches Personal erfordert. Dies steht im Einklang mit der Einführung von Maschinen im 18. Jahrhundert, die von den Eigentümern der Unternehmen von oben nach unten vorangetrieben wurde. Überließe man dies dem mittleren Management, wären die Anreize für Veränderungen schlicht zu gering oder zu gefährlich.

Shopifys Fünf-Punkte-KI-Mandat verändert die Erwartungen an den Arbeitsplatz in der digitalen Wirtschaft

Die Fragen, die Sie am Montagmorgen stellen müssen

1. Welcher Prozentsatz der Vergütung Ihrer mittleren Führungskräfte ist an die Teamgröße gekoppelt? Wenn es signifikant ist, fördern Sie den Widerstand der KI.

2. Wie viele verschiedene KI/ML-Tools verwenden die Teams in Ihrem Unternehmen? Wenn Sie die Antwort nicht kennen, liegt ein Fragmentierungsproblem vor.

3. Wer entscheidet eigentlich über die Einführung neuer KI-Tools in den einzelnen Abteilungen?Wenn es immer der Abteilungsleiter ist, brauchen Sie eine stärker zentralisierte Strategie.

4. Berücksichtigen Sie bei der Beförderung von Führungskräften deren Fähigkeit, KI zu nutzen? Wenn nicht, wählen Sie die falschen Fähigkeiten aus.

Die unbequeme Realität

Ihre mittleren Führungskräfte sind kein Hindernis für die KI-Einführung – sie sind der Schlüssel zum Erfolg. Aber nur, wenn Sie sie nicht mehr nur als Implementierer, sondern als strategische Partner Ihrer KI-Transformation behandeln.

Unternehmen, die dies zuerst begreifen, werden einen enormen Vorteil haben. Sie werden die Koordinationsvorteile des alten zentralisierten Modells mit der Geschwindigkeit und Innovation des neuen verteilten Modells kombinieren.

Wer das nicht schafft, wird wie die britischen Hersteller enden, die Brunels Innovationen jahrzehntelang ignorierten, während die Amerikaner ihnen davoneilten.

Sie haben die Wahl: Entwickeln Sie Ihre Managementebene weiter oder sehen Sie zu, wie Ihre KI-Strategie auf halbem Weg scheitert.

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Die Daten in diesem Artikel stammen aus aktuellen Studien von Gartner, Deloitte, Harvard Business Review und Korn Ferry sowie aus historischen Analysen der Managementmuster der industriellen Revolution. Die Erkenntnisse zur SaaS-Beschaffung basieren auf Branchenumfragen aus dem Jahr 2025, die die Demokratisierung des Einkaufs von Unternehmenssoftware verfolgen.

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