KI-Betriebssystem: Wie KI-Agenten bestehende Hierarchien und Prozesse ablösen

Gemäss OpenAI-CEO Sam Altman gibt es unterschiedliche Wetten, in welchem Jahr die erste Ein-Personen-Milliardenfirma entsteht. Und das kommt nicht von ungefähr: Der grosse Hype im Silicon Valley und auch andernorts besteht aktuell darin, möglichst kleine, aber wertvolle Unternehmen aufzubauen.

Denn Firmen mit einem starken Fokus auf KI kommen mit einem Viertel weniger Personal aus, haben flachere Hierarchien und weniger Manager:innen als vergleichbare Start-ups. Zu diesem Schluss kamen zwei Forschende in diesem Sommer und haben damit eine Grundsatzfrage in Unternehmen lanciert: Welche Arbeit ist in Organisationen wirklich noch an Menschen gebunden, wenn immer mehr von KI-Agenten übernommen werden kann? Und wie gross und komplex sollten Organisationen künftig überhaupt noch aufgebaut sein?

Dass nun auch grössere und historisch gewachsene Unternehmen dem Trend zur Verkleinerung nacheifern, zeigt sich aktuell am Arbeitsmarkt: Gemäss einer Befragung besetzen in der Schweiz 11 Prozent der Unternehmen Stellen wegen KI nicht mehr nach, 7 Prozent streichen sie ganz. Gleichzeitig können 42 Prozent der Angestellten die Folgen für ihre eigene Stelle nicht einschätzen.

Wie ein KI-Betriebssystem für eine Organisation aussehen kann

KI wirkt sich längst nicht mehr nur auf einzelne Arbeitsschritte aus, sondern verändert die Strukturen und Prozesse von Organisationen grundlegend. Ein solches KI-Betriebssystem baut auf einer gemeinsamen Wissensbasis auf: Sie ersetzt das bisherige Silowissen in Köpfen, digitalen Ordner-Ablagen und Sitzungsprotokollen.

Darauf setzen Agenten auf, die Routineabläufe, Koordination und Analysen in Echtzeit ausführen. Die Rolle des Menschen verschiebt sich dabei: Er steuert das System über klare Schwellenwerte und Qualitätskontrollen und macht damit Sitzungen und Führungsposten überflüssig, deren einziger Zweck bisher die reine Informationsweiterleitung war.

Weshalb sich klassische Hierarchien in der KI-Ära auflösen

Damit verschiebt sich die Komplexität in Organisationen immer mehr von klassischen Hierarchiestufen hin zu konkreten Prozessen und Regeln. Die Organisationsforscher Oliver Baumann und Brian Wu nennen das «Phantom-Hierarchie»: Die Hierarchie bleibt weiterhin wirksam, sie ist nur nicht mehr im Organigramm sichtbar. Gemäss den Autoren wird eine Führungsaufgabe deshalb künftig anhand der «Prüfspanne» statt der Führungsspanne bemessen: Die «Prüfspanne» beschreibt nicht mehr, wie viele Menschen jemand führt, sondern wie viele folgenreiche Entscheide eine Person zu verantworten hat.

Dazu gehört der wichtige Unterschied zwischen Prüfen und Dürfen: Ein KI-Agent kann einen Vorschlag zwar korrekt prüfen, aber trotzdem nicht befugt sein, ihn im Namen der Organisation auszuführen. Was menschliches Prüfen wirklich bedeutet, hat der ZHAW-Professor Christoph Heitz, der das Swiss Centre for Responsible AI gegründet hat, in einem Interview auf den Punkt gebracht.

«Ein Mensch, der am Ende auf ‹Bestätigen› klickt, ist noch keine Kontrolle.»

Prof. Dr. Christoph Heitz, Gründer des Swiss Centre for Responsible AI

Umso mehr sei hier Vorsicht geboten. Die Forschung zeige klar, dass Menschen den Empfehlungen von Maschinen folgen, besonders unter Zeitdruck. Die rechtliche Verantwortung liegt auch in einem KI-Betriebssystem weiterhin beim Menschen – und gleichzeitig wächst die Abhängigkeit von KI-Systemen.

McKinsey rät deshalb: «own the context, rent the tech». Der Kontext ist das Einzige, was eine Organisation in der KI-Ära besitzen kann. Daraus lässt sich eine wichtige Frage für jedes Unternehmen ableiten: Ist die gemeinsame Wissens- und Datenbasis in unserer Organisation so aufgebaut und dokumentiert, dass KI-Agenten damit arbeiten können?

Was neu gegründete Organisationen von bestehenden Unternehmen unterscheidet

Wer heute eine Organisation neu gründet, denkt Prozesse oft vom Ergebnis her und baut KI-Agenten von Anfang an mit ein. Aufwändige Koordinations-Meetings entstehen erst gar nicht. Das Team kann also kleiner starten und den Wissenskontext der Firma von Tag eins an so aufbauen, dass Maschinen ihn lesen und verarbeiten können.

Bei bestehenden Unternehmen sieht das ganz anders aus: Die Abläufe sind historisch gewachsen und bestehen vorwiegend in den Köpfen der betroffenen Mitarbeitenden. Führungskräfte aus der mittleren Ebene halten das Haus zusammen, was gleichzeitig auch ihre Legitimation darstellt. Das führt dazu, dass der Wissenskontext bei der Einführung von KI-Agenten zuerst aufwändig rekonstruiert werden muss.

Deshalb bedeutet die KI-Transformation für bestehende Unternehmen vor allem eines: Die Wissensbasis zugänglich zu machen, dann die Entscheidungswege zu klären, erst danach KI-Agenten einzusetzen und zuletzt die Strukturen anzupassen. Die meisten Organisationen gehen diesen Weg allerdings genau andersrum: Sie schaffen sich erst teure KI-Tools an, bauen dann Stellen ab und stellen hinterher fest, dass niemand mehr weiss, wie die Prozesse eigentlich abliefen.

5 konkrete Schritte für die KI-Transformation

Die Einführung von KI-Agenten ist also eine Führungsaufgabe und dazu gehört weit mehr als nur die Klärung des nächsten KI-Tools und die Organisation der dazugehörigen Schulung. Geschäftsleitungen, welche die KI-Transformation aktiv steuern wollen, sollten folgende fünf Schritte beachten:

Schritt 1: Pro Kernprozess eine verantwortliche Person definieren

Benennen Sie für jeden Prozess, der künftig von einem KI-Agenten übernommen werden soll, eine verantwortliche Person. BCG nennt diese Rolle «Agentic Process Owner», bei Salesforce heisst sie «Agent Manager». In einer Organisation mit 150 Mitarbeitenden sind das selten mehr als acht bis zwölf Prozesse. Wird einer dieser Prozesse fehlerhaft an eine KI übergeben, verstärkt sich dieser Fehler durch die KI umso mehr.

Schritt 2: Zuerst in die Wissensbasis investieren, dann in KI-Lizenzen

Dokumentieren Sie Ihre Abläufe, klären Sie Begriffe und bereinigen Sie interne Daten, bevor Sie Geld für teure Softwarelizenzen ausgeben. In der Praxis scheitern KI-Agenten fast immer an einer lückenhaften Wissensbasis. Sichern Sie sich zudem vertraglich das Recht, Entscheidungen der KI jederzeit zu stoppen, zu überstimmen oder rückgängig zu machen. Denn die Verantwortung bleibt bei Ihnen: Air Canada haftete 2024 in einem Gerichtsurteil dafür, dass ihr Chatbot für einen Kunden falsche Tarife erfand.

Schritt 3: Früh entscheiden, wohin die Zeitersparnis fliessen soll

Stellenabbau, höhere Qualität oder neue Aufgaben: Legen Sie verbindlich fest, wie Sie die durch KI-Agenten frei werdende Arbeitszeit nutzen wollen. Hüten Sie sich dabei aber vor voreiligen Kündigungen. Erste Erhebungen zeigen, dass voreilig gestrichene Rollen bald wieder besetzt werden müssen – meist weil wertvolles Erfahrungswissen in Organisationen verloren ging und der Kontrollaufwand für die KI unterschätzt wurde. Ein Personalabbau sollte das Resultat einer dauerhaft bewiesenen Entlastung sein und niemals dessen Voraussetzung.

Schritt 4: Lernmomente schützen, um die eigene Urteilskraft aufrechtzuerhalten

Wer Routinearbeiten vollständig an die KI abgibt, nimmt den Mitarbeitenden die Chance, die eigene Entscheidungsfindung üben zu können. Ermöglichen Sie deshalb bewusst regelmässig manuelle Tätigkeitsfelder. Aber achten Sie dabei darauf, dass die menschliche Kontrolle nicht zum reinen Durchwinken verkommt: Wer prüft, braucht Zeit, vollen Zugang zu den Quelldaten und die uneingeschränkte Befugnis, die KI ohne Rechtfertigungsdruck zu überstimmen.

Schritt 5: KI-Agenten als Werkzeuge und nicht als Mitarbeitende behandeln

Geben Sie Agenten weder Vornamen noch Stellenprofile und zeichnen Sie sie keinesfalls ins Organigramm ein. Denn Untersuchungen zeigen: Sobald Software vermenschlicht wird, schwindet die nötige Skepsis und Fehler werden unkritisch durchgewunken. Etablieren Sie stattdessen pragmatische Prüf- und Eskalationsregeln mit klaren Grenzen: Ein Mensch kontrolliert z.B. gezielt nur noch Rechnungen über einem bestimmten Betrag, statt den gesamten Ablauf auszubremsen. Und behalten Sie dabei immer in Erinnerung: Ein Agent haftet für nichts. Die Verantwortung tragen weiterhin Sie.

Keiner dieser fünf Schritte kostet eine Stelle, aber alle fünf verlangen Zeit von der Führungsebene. Und genau diese Zeit fällt Sparrunden meist zuerst zum Opfer: Effizienzsteigerung steht beim Top-Management aktuell ganz oben auf der Prioritätenliste, während strategische Grundlagenarbeit weit nach hinten gerutscht ist.

Wenn Sparen allerdings zum Dauerreflex wird, fehlt schlicht die Zeit, die Weichen für die eigene Organisation aktiv zu stellen. Denn wie Unternehmen in wenigen Jahren funktionieren, entscheidet sich genau an diesen Grundsatzfragen.

3 Szenarien, wie Organisationen 2030 aufgebaut sein könnten

Aus der Forschung zeichnen sich für den Organisationsaufbau im Jahr 2030 drei mögliche Szenarien ab:

Szenario 1: Die Sanduhr-Organisation

Ein kleiner Führungskern entscheidet, die mittlere Management-Ebene verschwindet fast vollständig, und die eigentliche Arbeit wird flexibel an Partnerorganisationen und KI-Agenten vergeben. Oben wird gesteuert, unten ausgeführt. Dieses Modell greift vor allem dort, wo Leistungen standardisierbar und wenig reguliert sind – etwa in Agenturen, Verbänden oder Medienhäusern.

Szenario 2: Die radikal flache Grossorganisation

Die Belegschaft bleibt gross, aber Hierarchiestufen und Leitungsposten werden drastisch abgebaut. Die Koordination zwischen den Teams übernimmt nicht mehr der/die Abteilungsleiter:in, sondern Software im Hintergrund. Zu diesem Modell tendieren Betriebe, deren Kernleistung menschlich oder physisch vor Ort bleiben muss, wie Spitäler, Verwaltungen oder Bildungsstätten.

Szenario 3: Der modernisierte Status quo

Das Organigramm bleibt exakt wie heute. KI-Agenten werden lediglich wie bessere Werkzeuge genutzt, um einzelne Handgriffe am Arbeitsplatz zu beschleunigen. Das ist der Weg des geringsten Widerstands und das typische Szenario für alle, die weder Zeit in ihre Wissensbasis noch in verbindliche Prozessverantwortung investieren.

Wie Unternehmen 2030 aufgestellt sind, entscheidet demnach nicht die Technik, sondern der bewusste Umgang mit der gewonnenen Zeit. Wer voreilig Stellen streicht, riskiert gefährliche Kontrollverluste und verunmöglicht den Mitarbeitenden, eine eigene Lernmomente zu entwickeln. Das wiederum löst längerfristig umso mehr Kosten statt Effizienzgewinne aus.

Fragen? Andere Beispiele?

Arbeiten Sie in Ihrer Organisation bereits mit KI‑Agenten? Und haben Sie einen der oben genannten Schritte bei sich in der Organisation bereits offen diskutiert? Lassen Sie es mich gerne wissen, indem Sie mir auf dem Kanal Ihrer Wahl eine Nachricht zukommen lassen. Ich freue mich!