Das Schlüsselelement für jedes KI-Projekt: der Mensch!

KI verspricht enorme Produktivitätsgewinne, hat diese in vielen Unternehmen aber noch nicht geliefert. Der Grund liegt selten in der Technologie, sondern im Zusammenspiel mit den Menschen: ihren Erwartungen, Fähigkeiten und ihrer täglichen Arbeitsrealität.

Statt zu fragen, ob KI Mitarbeitende ersetzt oder entlastet, muss die Frage lauten: Wie stärkt KI Menschen in ihren Rollen? Ein menschenzentrierter Ansatz beginnt nicht bei Tools, sondern bei Aufgaben, Prozessen und Bedürfnissen. Genau das ermöglicht den Übergang von Piloten zur echten Wertschöpfung – ein Schritt, an dem laut MIT rund 95 % der Unternehmen scheitern.

Wie gelingt dieser Wandel ohne Überforderung und mit wachsendem Vertrauen? Genau darum geht es in diesem Artikel.

Viele Unternehmen betrachten KI noch als Gegenspieler der Mitarbeitenden – ein Irrtum, der Unsicherheit auslöst und Pilotprojekte ausbremst. Die Daten zeigen: Projekte scheitern, weil KI losgelöst von realen Arbeitsprozessen eingeführt wird.

Beispiele wie CNET, Sports Illustrated oder Air Canada verdeutlichen: Nicht KI ist das Problem, sondern fehlende Rahmenbedingungen und menschliche Kontrolle.

Ein menschenzentrierter Ansatz versteht KI als Verstärker menschlicher Fähigkeiten – nicht als Ersatz. Erst wenn Fachwissen, Kontext und KI zusammenspielen, entsteht echte Wirkung. Der vermeintliche Gegensatz „AI oder People“ löst sich damit auf: Die Zukunft liegt im Miteinander.

Viele GenAI-Piloten scheitern nicht technisch, sondern organisatorisch: fehlende Fähigkeiten, unklare Use Cases und mangelnder Transfer in den Arbeitsalltag. Ohne gemeinsame Kompetenzbasis entstehen Unsicherheit und schwache Ergebnisse.

Oft bleiben Piloten abstrakt, Ergebnisse wirken unzuverlässig und der Nutzen ist für Rollen im Tagesgeschäft nicht nachvollziehbar. Zudem verändern Menschen ihre Arbeitsweise selten ohne Begleitung – Trainings allein reichen nicht.

Auch Ängste, Datenschutzfragen und Compliance-Anforderungen hemmen die Anwendung.

Der Kern ist klar: Technologie funktioniert – das Zusammenspiel von Menschen, Prozessen und KI oft nicht. Genau hier setzt eine menschenzentrierte KI-Strategie an.

Viele KI-Initiativen scheitern nicht, weil sie zu ambitioniert sind, sondern weil sie mit der falschen Grundannahme beginnen: Die Technologie stehe im Mittelpunkt. Doch KI entfaltet ihren Wert erst, wenn Menschen sie verstehen, ihr vertrauen und sie bewusst in ihren Arbeitsalltag integrieren.

Eine menschenzentrierte KI-Strategie kehrt diesen Blickwinkel um. Sie betrachtet nicht die Tools als Ausgangspunkt, sondern die Rollen, Tätigkeiten und Erfahrungen der Menschen, die mit KI arbeiten. Sie stellt die Frage: „Wie unterstützen wir Mitarbeitende dabei, ihre tägliche Arbeit leichter, schneller und hochwertiger zu erledigen?” Welche Aufgaben lassen sich entlasten? Welche Kompetenzen entstehen neu?

Damit unterscheidet sich dieser Ansatz deutlich von klassischen „Tech-first“-Programmen. Dort dominieren Rollouts, Lizenzen und Features. In einer menschenzentrierten Strategie steht etwas anderes im Vordergrund: der Nutzen im echten Arbeitsfluss. KI wird nicht einfach bereitgestellt, sondern gemeinsam mit den Personen gestaltet, die sie später nutzen werden.

Das verändert den Charakter der gesamten Transformation. Anstelle von Widerstand entsteht Mitgestaltung. Anstelle von Unsicherheit entsteht Vertrauen. Und anstelle vereinzelter Pilotprojekte entsteht ein skalierbares Framework, das sich in der Organisation verankert.

Was bedeutet das konkret? 

Eine menschenzentrierte KI-Strategie ...

• Sie geht von realen Aufgaben aus, nicht von abstrakten Möglichkeiten.
• Sie verbindet Technologie mit Kontext, statt sie isoliert einzuführen.
• Sie schafft Klarheit und Sicherheit durch verständliche Regeln und transparente Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz.
• Sie fördert Kompetenzen und nicht nur Tools, damit Mitarbeitende handlungsfähig und souverän bleiben.
• Sie macht Menschen zu aktiven Mitgestaltenden und nicht zu Betroffenen eines Veränderungsprogramms.

Vielleicht stellst du dir an dieser Stelle die Frage: Wie setzt man so einen Ansatz konkret um? Die Antwort liegt in vier Säulen, die den Übergang vom Pilotprojekt zur echten Wertschöpfung ermöglichen und dabei den Menschen konsequent ins Zentrum rücken.

Eine menschenzentrierte KI-Strategie schafft Orientierung. Sie bietet einen klaren, wiederholbaren Rahmen, um KI systematisch in den Arbeitsalltag zu integrieren – mit dem Ziel, dass Menschen davon profitieren. 

Jede dieser Säulen adressiert eine zentrale Hürde, die KI-Projekte sonst ausbremst.

1. Fähigkeiten gezielt aufbauen – rollen- und niveaubasiert

Viele Unternehmen setzen auf breit angelegte Schulungsprogramme, die alle Personen gleich behandeln. Doch KI-Kompetenzen entwickeln sich nicht nach dem Gießkannenprinzip. Unterschiedliche Rollen benötigen spezifische Fähigkeiten: von grundlegender KI-Literacy über Risiko- und Validierungskompetenz bis hin zu angewandtem Prompting für die jeweilige Tätigkeit.

Genauso wichtig ist es, Mitarbeitende dort abzuholen, wo sie individuell stehen – ob KI-Anfänger, Fortgeschrittene oder Expert:innen. Ein effektives Lernmodell berücksichtigt deshalb nicht nur die Rolle, sondern auch das Kompetenzniveau. So wird niemand überfordert, niemand unterfordert, und alle können in ihrem eigenen Tempo sichere und wirksame KI-Fähigkeiten aufbauen.

Ein rollen- und niveaubasiertes Lernmodell vermittelt genau die Fähigkeiten, die für eine bestimmte Position und einen bestimmten Reifegrad relevant sind. Die Mitarbeitenden erleben dadurch, wie KI ihren Arbeitsalltag konkret unterstützt. Das senkt Barrieren, schafft Sicherheit und weckt die Lust, weiterzulernen.

Vielleicht fragst du dich: „Reicht das schon für eine nachhaltige Adoption?” Noch nicht. Denn Wissen allein verändert Gewohnheiten selten.

2. KI in den Arbeitsfluss bringen – Kontext macht Adoption möglich

Die meisten Piloten scheitern, weil sie nicht im echten Arbeitskontext ankommen. Ein Use Case wirkt im Meeting oft überzeugend, bleibt im turbulenten Tagesgeschäft jedoch unsichtbar.

Eine menschenzentrierte KI-Strategie verlagert den Fokus deshalb dorthin, wo Arbeit tatsächlich passiert. Sie bringt Use Cases, Agenten und Beispiele direkt an den Punkt der Anwendung: ins ERP-System, in Office-Tools, in Kommunikationsplattformen oder in Prozessportale.

Wenn Mitarbeitende KI genau dann sehen, wenn sie sie brauchen, entsteht ein natürlicher Übergang vom „Ich könnte …“ zum „Ich mach das jetzt einfach“. So werden neue Verhaltensweisen nicht verordnet, sondern erleichtert.

3. Vertrauen stärken – durch einfache, sichtbare Regeln

Vertrauen ist die Grundvoraussetzung für jede Form der KI-Nutzung. Ohne klare Leitlinien entsteht Unsicherheit: Welche Daten darf ich verwenden? Wie dokumentiere ich Entscheidungen? Wann sollte ich KI bewusst nicht einsetzen?

Eine menschenzentrierte KI-Strategie schafft transparente Regeln, die leicht verständlich und alltagstauglich sind. Das umfasst Datenschutz-, Governance- und Compliance-Vorgaben, aber auch einfache „Dos and Don'ts“ – etwa im Umgang mit sensiblen Informationen.

Gerade im Kontext neuer Regulierungen wie dem EU AI Act sind solche Richtlinien unverzichtbar. Sie geben Orientierung, reduzieren Risiken und ermöglichen eine verantwortungsvolle Nutzung ohne Angst vor Fehlern.

4. Menschen zu Mitgestaltenden machen – statt zu Betroffenen

Die tragfähigsten Veränderungen entstehen dort, wo Menschen eine aktive Rolle einnehmen. KI bildet da keine Ausnahme. Wenn Teams eigene Impulse einbringen können, wenn sie Feedback geben, experimentieren und Verbesserungen vorschlagen, entsteht echte Ownership.

Eine menschenzentrierte KI-Strategie setzt deshalb auf lokale KI-Champions, Communities of Practice und kurze Feedback-Loops. Sie verwandelt Betroffene in Beteiligte — und Beteiligte in Gestalter:innen. Das erhöht die Akzeptanz massiv und beschleunigt die operative Umsetzung.

Nachdem die strategischen Prinzipien stehen, stellt sich die Frage: Wie wird das im Alltag wirksam? Die Antwort liegt im AI-Lifecycle.

Viele Unternehmen behandeln KI-Initiativen wie klassische IT-Projekte, die klar begrenzt sind und einen definierten Endpunkt haben. Doch KI funktioniert anders. Sie entwickelt sich laufend weiter und verändert sich mit jedem neuen Use Case, jeder Regulierung und jedem Update. Ein statisches Projekt kann dieser Dynamik kaum gerecht werden.

Eine menschenzentrierte KI-Strategie setzt deshalb auf einen kontinuierlichen, zyklischen Ansatz, der sich direkt am realen Arbeitsfluss orientiert. Dieser Lifecycle sorgt dafür, dass KI nicht als kurzfristiges Experiment endet, sondern zu einem lebendigen Bestandteil der Organisation wird.

Identifizieren: Chancen dort entdecken, wo Arbeit passiert

Der erste Schritt beginnt nicht im Labor, sondern im Alltag der Teams. Welche Tätigkeiten kosten Zeit? Wo entstehen Engpässe? Welche Entscheidungen lassen sich vorbereiten und welche Informationen lassen sich schneller beschaffen?

Durch Workshops, Shadowing-Sessions oder einfache Prozessbeobachtungen lassen sich sinnvolle Use Cases viel gezielter identifizieren als durch Top-down-Listen.

Hier entsteht der erste Mehrwert: Die Menschen fühlen sich gesehen und einbezogen, was das Vertrauen stärkt.

Prototypisieren: Schnell testen, sicher bewerten

Kleine Prototypen ermöglichen rasche Erkenntnisse ohne großen Aufwand. Sie zeigen, ob ein Use Case praxistauglich ist, welche Daten benötigt werden und wo Risiken liegen. So schafft diese Phase Klarheit, bevor Zeit und Budget in umfangreiche Entwicklungen fließen.

Ein guter Prototyp beantwortet Fragen wie:

• Funktioniert das Szenario im realen Kontext?
• Wie interagieren Menschen damit?
• Welche Validierungsmechanismen sind nötig?

So entstehen Lösungen, die im Alltag bestehen – und nicht nur auf dem Papier.

Skalieren: KI in den Arbeitsfluss bringen, nicht in ein Paralleluniversum

Hier entscheidet sich, ob ein Use Case zu einem echten Produktivitätshebel wird. Erfolgreiche Lösungen werden in die Systeme integriert, die die Teams ohnehin nutzen – idealerweise mit möglichst wenig Reibungsverlusten: direkt im Tool, im Prozess oder im Workflow.

Skalierung bedeutet nicht nur technische Ausrollung, sondern vor allem:

• Kontextualisierung (richtige Rolle, richtige Umgebung, richtiger Zeitpunkt).
• Begleitung (Nudges, Coaching, Micro-Learning) und
• Der Rollout erfolgt in Wellen, die auf Risiko und Wertbeitrag abgestimmt sind.

Genau hier scheitern die meisten Piloten, da sie nie im „Flow of Work“ landen.

Kommunizieren: Sichtbarkeit schafft Akzeptanz

Erst wenn Mitarbeitende wissen, dass es neue Möglichkeiten gibt und warum sie ihnen helfen, gewinnt KI an Traktion. Kurze, klare Kommunikation, praxisnahe Beispiele und konkrete Anwendungstipps unterstützen die Verankerung.

Dabei hilft eine einfache Frage: Wie erfährt eine Person im richtigen Moment, dass KI sie hier sinnvoll unterstützen kann?

Wenn die Antwort auf diese Frage unklar ist, wird KI unsichtbar bleiben.

Aktualisieren: Nutzung verstehen und weiterdenken

Echte Transformation entsteht durch Lernen im Regelbetrieb. Nutzungsdaten, Feedback, häufige Fehler oder neue Anforderungen liefern Hinweise darauf, wie sich ein Use Case weiter verbessern lässt.

Dieser Schritt schafft Dynamik: KI bleibt nicht stehen, sondern reift mit jeder Beobachtung.

Verbessern: Von Feedback zur Wirkung

Die letzte Phase schließt den Kreis. Erkenntnisse werden in neue Versionen überführt und der Zyklus beginnt erneut – leichtgewichtig, kontinuierlich und verlässlich.

Dadurch entsteht ein Tempo, das Teams nicht überfordert, sondern mitnimmt. Der Lebenszyklus wird zur Routine. KI wird zu einem Werkzeug, das Menschen im Alltag entlastet, statt ein separates Projekt zu sein, das Aufmerksamkeit einfordert.

Die Erfahrungen aus unzähligen KI-Piloten zeigen ein klares Muster: Technologie allein bringt keine Wirkung. Sie entfaltet ihr Potenzial erst dann, wenn Menschen sie verstehen, ihr vertrauen und sie selbstverständlich in ihren Arbeitsalltag integrieren. Genau hier setzt eine menschenzentrierte KI-Strategie an — und schafft den Rahmen, in dem KI vom Experiment zur echten Entlastung wird.

Eine solche Strategie baut Fähigkeiten auf, statt Überforderung zu erzeugen. Sie bringt KI dorthin, wo Arbeit passiert, statt neue Portale oder Parallelwelten zu schaffen. Sie sorgt für klare, verständliche Regeln, die Sicherheit geben. Und sie macht Menschen zu Mitgestaltenden der Transformation, nicht zu bloßen Nutzenden fertiger Lösungen.

Wenn KI in diesem Geist eingeführt wird, verändert sich der Charakter der Technologie. Sie wird zum Werkzeug, das repetitive Aufgaben reduziert, Entscheidungen vorbereitet und Zeit schafft für das, was Menschen besonders gut können: beurteilen, gestalten, zusammenarbeiten und kreative Lösungen entwickeln.

Der Schritt vom Einsatz der Technologie zu ihrem echten Nutzen beginnt immer bei den Menschen. Wenn dieser Schritt gelingt, entsteht eine Arbeitswelt, in der KI nicht ersetzt, sondern stärkt. Eine Arbeitswelt, in der KI nicht dominiert, sondern unterstützt. Eine Arbeitswelt, in der KI Vertrauen schafft statt Verunsicherung.

KI wird dann zu dem, was sie sein sollte: ein Werkzeug im Dienst der Menschen und ein Motor für kontinuierlichen Fortschritt.