Ist der Arbeitsmarkt kaputt? Mit Fabian Kienbaum.

Sprecher 1: Hallo und herzlich willkommen zu einer weiteren Ausgabe der CEO Edition von Table Today. Ich bin Alex Hofmann und heute bei mir im Studio ist wieder meine Kollegin Nina Klotz.

Sprecher 2: Hallo.

Sprecher 1: Europa hat ein neues Lieblingswort, Local Content. Die EU-Kommission will, dass Elektroautos, die mit öffentlichen Geldern gefördert werden, zumindest 70 Prozent aus europäischen Bauteilen bestehen. Eine klare Ansage gegen die chinesische Konkurrenz. Aber die deutschen Autohersteller sind alles andere als begeistert. Warum? Das besprechen wir gleich.

Sprecher 2: Und dann? Mehr Menschen suchen Arbeit und gleichzeitig fehlen Fachkräfte. Der deutsche Arbeitsmarkt steckt in einem sogenannten Mismatch. Wer schuld ist, die Konjunktur, KI oder beides, darüber sprechen wir mit Fabian Kienbaum, dem CEO der Personalberatung Kienbaum.

Sprecher 1: Das ist unser Programm für diesen Samstag, den 16. Mai. Schön, dass Sie mit dabei sind. Am 4. März dieses Jahres hat die EU-Kommission den sogenannten Industrial Accelerator Act vorgeschlagen, kurz IAA. Das Gesetz ist Teil der europäischen Made-in-Europe-Strategie und hat ein sehr konkretes Ziel. Wer ein Elektroauto mit staatlichen Mitteln fördert, also durch Kaufprämien, Flottenrabatte oder öffentliche Beschaffung, der soll künftig sicherstellen, dass mindestens 70% des Fahrzeugswerts, Batterien ausgenommen, aus Europa stammen. Die Hintergründe sind klar. Europa will verhindern, dass öffentliche Gelder am Ende chinesischen Herstellern zugutekommen. BYD hat 2025 weltweit erstmals mehr reine Elektroautos verkauft als Tesla und bietet einzelne Kleinwagenmodelle schon für unter 20.000 Euro an. Allein im April dieses Jahres wurden in Deutschland 64.350 batterieelektrische Fahrzeuge neu zugelassen. Das ist ein starkes Plus von 41 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Der Markt wächst also, aber wem nutzt das? Nina, du hast den Artikel für uns geschrieben. Wie funktioniert denn diese 70%-Regel konkret und greift die wirklich überall?

Sprecher 2: Naja, nein, die gilt nicht überall. Die gilt, sobald öffentliche Mittel ins Spiel kommen. Also etwa bei staatlichen Kaufprämien, Flottenprogramm oder der öffentlichen Beschaffung, wenn wir jetzt über diesen Bereich der E-Automobile sprechen. Und dann, wie das ja manchmal so ist bei solchen Gesetzen, klingt das alles noch viel härter, als es eigentlich ist. Man muss da noch ein bisschen genauer. hinschauen, was diese 70% Local Content angeht. Also erstens sagtest du schon richtig, das ist ohne die Batterie erstmal. Und Local definiert sich dann auch noch ganz besonders. Und zwar heißt es da in einem Appendix dieser Vorlage, das müsste dann Union Origin sein, also die Bauteile der E-Autos. Die stammen dann aus der EU. Oder aus Drittstaaten, die unter bestimmten Bedingungen als gleichwertig behandelt werden. Damit sind dann Länder gemeint, die Freihandelsabkommen mit der EU haben, so wie Japan, Südkorea oder Kanada, Staaten in einer Zollunion wie die Türkei oder auch Partner mit Zugang zum europäischen Beschaffungsmarkt im Rahmen von internationalen Abkommen. Also es ist jetzt nicht... Nur so, dass diese Teile alle aus europäischen Ländern kommen müssen und da hergestellt sein müssen.

Sprecher 1: Jetzt haben sich Hersteller wie Mercedes, VW oder auch Tesla gemeldet und die klingen alle sehr, sehr ähnlich. Grundsätzlich gut gemeint, aber schlecht gemacht. Woran hackt es denn konkret?

Sprecher 2: Also das eine, was alle gesagt haben, ist, der IAA verursacht Kontroll- und Dokumentationsaufwand und ist damit einfach eine weitere bürokratische Hürde. Keiner mag Bürokratie und eben auch die Autobauer nicht. Bei Mercedes hat man gesagt, das sei eine Belastung in unverhältnismäßigem Maße und deshalb wollen die das so nicht umsetzen müssen. Dann haben alle auch gesagt, der Zeithorizont müsste noch genauer definiert werden, ist erstmal gar nicht in der Vorlage festgeschrieben, bis wann das alles umgesetzt werden muss. Aber zum Beispiel bei dem Thema Batterien, also wenn irgendwann perspektivisch auch die Batterien aus... stammen sollen, dann bräuchte es da noch mehr Zeit. Tesla hat zwar gerade eine riesige Produktion angekündigt und auch Mercedes und VW haben mir gesagt, sie hätten da schon was im Aufbau, aber es ist halt noch nicht hochgefahren und die können jetzt nicht direkt umschwenken von Batterien aus nicht European Origin auf europäische. Und nicht zuletzt gibt es auch noch einige Unklarheiten in dieser Vorlage. Zum Beispiel ist da dieses Thema grüner Stahl, das auch Teil des IAA ist, ist aber auch, sagen die Autobauer, so nicht umsetzbar. Sie finden keinen grünen Stahl in der Menge und vor allem auch in einem Preis, den sie sich leisten können. Und viele sagen, es braucht einfach mehr Klarheit noch bei der Berechnung des Local Content. Im vorliegenden Entwurf ist zum Beispiel noch ganz unklar, inwiefern Wechselkurs, Schwankungen oder auch lokale Lohnkosten mit berücksichtigt werden. Also es ist einfach noch nicht ganz gar.

Sprecher 1: Ina, du hast ja auch mit dem Automobilexperten Ferdinand Dudenhöfer gesprochen und der sagt auch, das ist einfach nicht erfüllbar. Zum Beispiel eben bei Batterierohstoffen wie Kobalt. Ist da was dran? Stimmt das?

Sprecher 2: Ja, und er nennt da auch ganz konkrete Fälle. Also die EU habe in den letzten zehn Jahren ja versucht, sagt er, eigene Batterieindustrien aufzubauen und sei kläglich gescheitert. Er nennt da Firmen wie Northvolt, Moros oder Cellforce, die einfach nicht das liefern konnten, was sie sollten, weil hier die Rohstoffe dafür fehlen.

Sprecher 1: Wenn jetzt der IAA in seiner jetzigen Form kein Erfolgsmodell ist, was wäre denn dann die Alternative? Oder was sagen denn die Experten, mit denen du gesprochen hast?

Sprecher 2: Die sagen alle, das Ziel ist im Prinzip ja... Schon richtig. Man will sich stark machen gegen die Wettbewerber, explizit halt auch gegen China. Nur sagt zum Beispiel der Dudenhöfer, das könnte man mit Direktinvestitionen von internationalen Unternehmen noch viel besser, etwa im Bereich Batterieproduktion. Und wenn man die Champions in ihrer Branche hier ansiedelt, dann sei das sinnvoller und zielführender, als zu versuchen, die Industrie durch eine Mauer zu schützen und dann auch eben mit komplizierten und teuren Verwaltungsvorschriften weiter zu belasten. Das würde nicht Wettbewerbsstärke machen, sondern so verliert die weiter den Anschluss.

Sprecher 1: Den vollständigen Artikel und viele andere tolle Beiträge können Sie wie immer unter table.media.com nachlesen.

Sprecher 2: Die Arbeitslosenquote in Deutschland liegt aktuell bei 6,7 Prozent. Im März waren es laut Bundesagentur für Arbeit über drei Millionen Menschen ohne Job. Und gleichzeitig klagen 43 Prozent aller Recruiter vom Fachkräftemangel akut betroffen zu sein. Das klingt wie ein Widerspruch, ist aber keiner. Es ist das, was Ökonomen einen Mismatch nennen. Die Menschen, die Arbeit suchen, sind eben nicht die, die die Unternehmen suchen. Und dann ist ja noch die Frage, was künstliche Intelligenz mit dem Arbeitsmarkt macht. Gerade für Berufseinsteiger ist es definitiv schwerer geworden, einen Fuß in die Tür zu bekommen. Manche Unternehmen streichen auch Stellen und begründen das dann gerne mit KI. Aber stimmt das wirklich? Fabian Kienbaum beschäftigt sich seit Jahren mit genau diesen Fragen. Er ist der CEO und geschäftsführende Gesellschafter der Kienbaum Consults International, einer der renommiertesten Personal- und Managementberatungen in Deutschland. Er stellt sich eine Frage, die ich für grundlegend halte. Wie sollen Menschen Erfahrung sammeln und fundierte Urteile treffen können, wenn sie schon beim Berufseinstieg nicht mehr die Möglichkeit haben, echte Praxiserfahrung zu sammeln? Herr Kienbaum, schön, dass Sie heute bei uns sind. Vielen Dank für die Einladung. Herr Kienbaum, KI verändert die Arbeitswelt im Allgemeinen und das Consulting-Business, also Ihre Branche im Speziellen, und natürlich auch die Art, wie Menschen zusammenarbeiten. Und in allen drei Bereichen sind Sie unterwegs und kennen Sie sich aus. Sie sind der CEO von Kienbaum Consults, Personal- und Managementberatung und das schon in dritter Generation. Wenn Sie jetzt mal zurückschauen, 80 Jahre Unternehmensgeschichte ist ganz schön viel. 1945 wurde Kinbaum als eine der oder sogar die erste Unternehmensberatung Deutschlands gegründet. Wenn Sie jetzt also mal auf das zurückschauen, was Sie selbst miterlebt haben oder was Sie von Ihrem Vater und Großvater erzählt bekommen haben, wie schwierig sind die Zeiten jetzt? Also die Jetztzeit und ihre Herausforderungen im Vergleich zu dem, was schon war, wie hart ist es?

Sprecher 3: Jede Zeit hat immer ihre Herausforderungen. Es war vieles dabei. Es waren viele abwechslungsreiche Jahrzehnte. Ich bin jetzt seit guten zehn Jahren bei uns im Unternehmen tätig. Meine Tätigkeit begann mit dem großen Feld der Digitalisierung. Damit beschäftige ich mich, damit beschäftigen wir uns jetzt eben auch schon seit über zehn Jahren. Und ich glaube, was aber heutzutage vor allen Dingen neben den Herausforderungen nochmal extrem zugenommen hat, ist die Geschwindigkeit der Veränderung. Nicht nur die Veränderung als solche, sondern die Geschwindigkeit und die Parallelität der Ereignisse, die wir gegenwärtig erfahren. All das zusammengenommen macht die Herausforderung als solche, glaube ich, mit am größten.

Sprecher 2: Das stimmt. Also was man sich heute anschaut, war vor zwei Jahren komplett anders. Deshalb dachte ich, wir schauen jetzt auch speziell auf das Thema KI und gar nicht Digitalisierung im Allgemeinen, weil allein KI schon so exponentiell wirkt und so viel durcheinander bringt. Wenn wir jetzt den Arbeitsmarkt anschauen, finde ich, haben Sie es auch schön gesagt, mit diesen Parallelitäten und Gleichzeitigkeiten, es entsteht auch ein sehr paradoxes Bild. Auf der einen Seite hat man... Man hat das Gefühl, dass durch KI viele Jobs verloren gehen oder zumindest die Sorge macht sich breit. Aber eigentlich sieht man auch Fälle, wo das tatsächlich passiert. Und auf der anderen Seite hat man das Gefühl, den Unternehmen fehlt Knowledge, fehlen die Menschen, die die KI wirklich handeln können. Also es fehlen die Fachkräfte nach wie vor und auch die Menschen, die eben verstehen, was als nächstes zu tun ist. Was ist da los? Wie kann man diesen Clash beheben? Was passiert da gerade auf dem Arbeitsmarkt?

Sprecher 3: Also ich finde, man muss zur Einordnung sagen, dass teilweise auch was medial transportiert wird, in der Durchschlagskraft heute am Arbeitsmarkt so noch nicht erlebbar ist. Wir kennen die Kennzahlen, ich glaube grundsätzliche Natur, sowohl Arbeitslosigkeit als auch das Thema Fachkräftemangel. Aber wenn wir jetzt in Unternehmen hineingucken, sehen wir, dass die Auswirkungen der KI-Nutzung, auch die daraus abgeleitete Frage der KI-Befähigung und damit verbunden Kompetenzen, Rollen, Skills, dass vieles gerade dabei ist, sich auszubilden, muss man ehrlicherweise sagen. Und weil wir über Digitalisierung sprachen, viele Unternehmen aus den vergangenen Jahren ja letzten Endes tatsächlich auch noch aus einer Transformationsphase kommen oder weiterhin da drin sind. Vielleicht hört Transformation in der Form auch nie auf. Bedeutet, das, was wir längere Zeit mit digitaler Transformation bezeichnet haben, übersetzt sich jetzt nochmal in KI-Transformation. Und ich glaube, hier auch wieder, was Geschwindigkeit und Relevanz anbelangt, ist das Thema nochmal größer geworden, weil es unmittelbar ein C-Level-Thema ist und eben nicht nur sich auf organisatorische Operating Model-Fragestellungen, Effizienzen, Produktivitäten konzentriert, sondern vor allen Dingen auch auf die Veränderung von Geschäftsmodellen als solchen. Und diese Umfänglichkeit macht die Herausforderung groß.

Sprecher 2: Aber es ist doch so, das erlebe ich in meiner LinkedIn-Bubble und das sehe ich auch im entfernteren Bekanntenkreis, KI kostet schon Jobs, gerade Einstiegsjobs sind schwerer zu haben, weil da Unternehmen sagen, das können wir anders lösen.

Sprecher 3: Das stimmt. Das ist ein gegenwärtiger Trend, den beobachten wir. Wir können aber nicht sagen, ob das anhält. Das hat damit zu tun, dass viele Unternehmen dabei sind, erstmal für sich zu erschließen, welche Auswirkungen es tatsächlich gibt. Das mündet häufig in der Frage. Aber wenn Sie das jetzt fortspinnen, ist es auch so. Wir neigen dazu zu sagen, dass ob der Tatsache, dass Arbeiten, die von KI übernommen werden können, dazu führen, dass man etwaig vielleicht jüngere, unerfahrene Menschen nicht mehr braucht, Gleichzeitig haben wir aber trotzdem Entwicklungen, auch was bestimmte Pyramiden in Unternehmen anbelangt, die die Bedarfe irgendwann wieder entstehen lassen. Und wenn wir das jetzt mal durchdeklinieren, wie werden denn Menschen erfahren und können überhaupt Beurteilung vornehmen, wenn sie nicht als jüngere Leute Erfahrungsschätze sammeln, egal ob ohne oder mit KI? Bedeutet, wir sehen da unterschiedliche Lager. Einige Unternehmen sind sehr zurückhaltend in Bezug auf das Thema Hiring. Das fängt übrigens an. sehr früh an, auch bei Praktika oder bei Werkstudententätigkeiten. Andere wiederum haben für sich gesagt, wir reduzieren die Anzahl derjenigen, die wir einstellen, aber wir behalten dieses sogenannte Grundrauschen bei, um genau diese Pipelines, wie man das so schön bezeichnet, nicht aus den Augen zu verlieren.

Sprecher 2: Bisschen habe ich rausgehört, es muss erst schlimmer werden, bevor es dann wieder besser wird.

Sprecher 3: Ja, nicht zwangsläufig. Ich glaube, so wie es uns auch im privaten Sektor gibt, sind viele Unternehmen dabei, ja erstmal die Grundstrukturen als solche für sich zu etablieren. Man darf das nicht unterschätzen. Also es entstehen ja auch hier neue Rollen, beispielsweise KI-Leads, KI-Labs. Man muss das ganze Governance-Thema in Verbindung mit Compliance und Legal und der infrastrukturellen Einbindung muss erstmal gelöst werden. Und dann muss man Erfahrungsschätze sammeln. Ich glaube, was total relevant ist und letzten Endes ein Low-Brainer, wie es so schön heißt, ist die Frage, an welchen Stellen kann KI zu Effizienz- und Produktivitätssteigerungen führen. Häufig bei Aufgaben, die repetitiver Natur sind oder auch häufig bei vielen Aufgaben, die wir in der Verwaltung oder im sogenannten Backoffice anhäufen. Das kann man funktional betrachten, beispielsweise Finance. Oder auch in der Softwareentwicklung hat natürlich KI, das kann man aller Orten nachverfolgen, einen enormen Hebel. Und dann kommen aber die spannenderen Fragen, weil Sie auch sagten, es werden ganze Berufe oder Rollen substituiert. Das sieht man weniger. Es ist vielmehr die Frage, wie arbeitet man mit KI und wie werden, wenn man das jetzt hier... auseinanderdekliniert, gewisse Tätigkeiten möglicherweise durch KI ersetzbar und darüber entsteht unmittelbar ein Produktivitätsgewinn. Und der dritte Anwendungsfall ist dann sehr häufig die Frage, wo hat es unmittelbaren Einfluss auf Geschäftsmodelle nach außen gerichtet oder auch sehr relevante Geschäftsprozesse. Denken wir beispielsweise daran, wie kann man Lagerhaltung, wenn man jetzt im Handel oder auch im produzierenden Gewerbe aktiv ist, wie kann man beispielsweise Networking Capital oder solche Fragestellungen, wie kann man da nochmal optimierter unterwegs sein durch die Nutzung von KI. Das ist so der Raum, den wir sehen. Und dahinter sind überall Aufgabenrollen und Menschen, die die ausfüllen.

Sprecher 2: Eine Branche, die sich schon mal die Fragen gestellt hat, wo können wir hier ein bisschen einsparen, ist das Consulting-Business. Also gerade Anfang des Jahres machte die Nachricht die Runde, dass McKinsey tiefgreifenden Stellenabbau plant und den auch offen mit der Nutzung von KI begründet hat. Und die Big Four generell stellen auch weniger, da sind wir wieder bei dem Thema, junge Leute ein auf Entry-Level-Niveau. Spüren Sie das in Ihrer Beratung auch schon? Also wächst da ein Druck vielleicht auch von Kundenseite, dass Sie sagen, kann ich auch ChatGPT erstmal fragen?

Sprecher 3: Das kommt bisweilen vor. Ich glaube generell in der Dienstleistung oder in dem Professional Service Segment, also auch Anwaltssozietäten, Consulting, liegt das nahe. Wir sind jetzt hier in so einer Transitionsphase. Also man muss auf der einen Seite dazu sagen, das, was Beratungshäuser oder auch Sozietäten jetzt für sich selbst beantworten müssen, haben ja Klienten auch. Bedeutet gleichzeitig... Man kann vereinfacht sagen, Veränderungszeiten, unsichere Zeiten sind eben auch häufig Beratungszeiten. Der Bedarf der Beratung steigt natürlich. Und jetzt sage ich mal vereinfacht, in dieser Transitionsphase, in der wir jetzt sind, wird der Druck mutmaßlich auf Dienstleister natürlich auch nochmal in Richtung des Pricing steigen, so wie Sie gerade beschrieben haben. Aber häufig ist es dann doch nicht so einfach. Sagen wir, das Geschäftsmodell mag sich dahingehend verändern, dass vielleicht weniger Menschen in Projektarbeit involviert sind, aber der Gedanke von Vertrauen steigt. Bedeutet, natürlich können Unternehmen in Eigenregie gewisse Dinge vorbereiten, aber dieser finale Abgleich, auch der Vergleich vielleicht nochmal zu anderen Unternehmen, wird immer eine Leistung sein, die durch einen Dienstleister hineingebracht werden kann. Und da liegt am Ende dann vielleicht auch nochmal verstärkt die Wertschöpfung. Und das ist jetzt eine Phase, das wird sich in den nächsten ein, zwei Jahren, wird sich das auskalibrieren. Im Übrigen, weil Sie auch von Big Four sprachen, in der Wirtschaftsprüfung und in der Steuerberatung ist der Druck, glaube ich, nochmal etwas höher, weil hier insbesondere auch über KI natürlich Dienstleistungen, die... Vielleicht auch einfach viel Zeit in Anspruch genommen haben, schneller erledigt werden können. Und dann kommt es aber auch hier wieder darauf an, wer stellt am Ende das Testat aus.

Sprecher 2: Spüren Sie bei Ihren Mitarbeitenden da Sorgen? Und wenn ja, wie reagiert man auch auf die?

Sprecher 3: Ich glaube, man muss sagen, Deshalb spreche ich immer von dieser Transitionsphase, in der wir gerade befinden. Wenn der Rahmen gesetzt ist, das Ausprobieren auch möglich ist, dann führt der Einsatz von KI häufig zu besseren Ergebnissen. Also Sie müssen sich das so vorstellen, dass viele Arbeiten, und da können Sie dann die unterschiedlichen Level durchgehen, die heute erledigt werden können, mutmaßlich parallel stattfinden können, in der Frage auch, konzeptionelle Arbeit. Wie kann man das vielleicht nochmal anders hinterfragen? Welche Datenpunkte kann man nochmal heranziehen? Das ist eine Leistung, die heute gut erbringbar ist und darüber häufig auch die Qualität steigt. Ein interessanter Aspekt, der häufig unterschlagen wird, den ich aber auch in dieser evolutionären Betrachtung zwischen, weil wir eingangs sagten, Digitalisierung und der Nutzung von KI betonen möchte, ist, Die Beurteilung dessen, was KI als Ergebnisse liefert, erfordert immer Erfahrungsschatz. Das bedeutet, dass häufig auch die erfahreneren Mitarbeitenden, die sehr wertvoll sind, weil sie diese Beurteilung vornehmen können, Wohingegen wir, und deshalb sprach ich von Evolution, früher und so häufig damit auseinandergesetzt haben und gesagt haben, ja, wir machen da so Digitalthemen, das machen bei uns die Jüngeren oder es macht bei uns die IT-Abteilung oder wir haben jetzt ein CDO und so weiter. Und das ist eine ganz interessante Erfahrung, weil darüber letzten Endes auf der einen Seite die technologische Affinität und der Erfahrungsschatz dann auch häufig mit Altern gekoppelt sein kann und darüber dann der Mehrwert auch von Organisationen. Organisation nochmal sichtbarer wird und nicht eine vermeintliche Lagerbildung.

Sprecher 2: Und gibt es jüngere Mitarbeitenden, die Angst um ihren Job haben bei Kienbaum?

Sprecher 3: Das erfahre ich gar nicht. Also viel Neugierde, viel Ausprobieren und jetzt, das meine ich immer mit Rahmen schaffen, Sie haben ja immer Menschen, die vielleicht progressiver sind oder mutiger oder mehr ausprobieren wollen. Wie macht man das zugänglich für eine Gesamtorganisation? Und da sind wir jetzt gerade mittendrin, das für uns zu erlernen, zu erschließen und zugänglich zu machen. Aktuell besteht eher auf Bruststimmung.

Sprecher 2: Wo findet KI in Ihrer alltäglichen Arbeit statt? Vielleicht erstmal bei Ihnen ganz persönlich angefangen. Wie oft nutzen Sie das täglich? Was ist so der Lieblingsanwendungsfall? Wo funktioniert es vielleicht auch gar nicht?

Sprecher 3: Also mein Lieblingsanwendungsfall hat viel letzten Endes auch mit der operativen Arbeit zu tun, sei es jetzt für Klienten oder auch in eigener Sache. Also wir werden dazu übergehen, beispielsweise auch in unserem Management Board, dass wir mit einem KI-Kollegen als Agenten arbeiten werden, um beispielsweise Strategiepapiere bewusst zu challengen, was ein unglaublicher Mehrwert ist. Und gerade auch in Vorbereitung für Gespräche wie jetzt. Ist es natürlich immer interessant, einfach nochmal Datenpunkte zu erheben und sich zu vergegenwärtigen und in den Abgleich zu bringen mit den eigenen Gedanken und Positionen, die man hat. Ich glaube, das ist mein üblichster Anwendungsfall. Ich benutze KI so gesehen täglich und das mehrere Male.

Sprecher 2: So für Roast-Me-Aktionen, Roast-my-Pitch-Deck.

Sprecher 3: Ja, Roast-my-Pitch-Deck oder Challenge-Me oder ich glaube, dieses bewusste über intelligentes Prompting auch mögliche Macherei von Informationen nochmal qualitativ hoffentlich anreichern zu können, empfinde ich als großen Mehrwert. Erhöht letzten Endes auch die Spielübersicht.

Sprecher 2: Und gibt es in den Unternehmen eine richtige KI-Strategie, vielleicht sogar so ein KI-First-Ansatz oder so?

Sprecher 3: Genau, also das finde ich ist nochmal ein gutes Stichwort, wenn wir darüber nachdenken, wie stellen wir uns jetzt eigentlich auf. Ich glaube, bei allem, was wir jetzt machen, besteht ja immer die Herausforderung, dass man einen gewissen Bestand hat, so diese berühmte Legacy. Und das in Abgleich zu bringen zu KI first, das muss eigentlich leitend sein. Weil darüber wird ja, ist und soll hoffentlich sehr schnell erkennlich. Und wir haben das für uns auch gemacht. Und ich habe eben auch mal so ein paar Rollen anskizziert, die, glaube ich, total relevant sind für die Frage, wie geht man mit dem Thema um? Ein KI-Lead beispielsweise als Figur, als Person zu installieren, wo man insbesondere auch den Gedanken, die wir eben ausgeführt haben, aber auch in Richtung Enablement, also dem Befähigungsgedanken zu stressen, innerhalb eines klaren, definierten Rahmens und vor allen Dingen auch mit einer passenden Infrastruktur. Bei KI geht es weniger um die Frage, welches Tool haben wir im Einsatz, sondern wie... Befähigen wir uns? Auf welche Infrastruktur können wir zugreifen? Und wie stellen wir dann aber auch sicher, dass wir letzten Endes in ein wirklich dynamisches, bis hin zu verpflichtendes Programm als Curriculum eintreten, damit wir den Befähigungsgedanken voll ausspielen können und die Potenziale maximal heben.

Sprecher 2: Das habe ich jetzt viel gehört, dass man eben bei so einer KI-Strategie jetzt erstmal viel Push geben muss, meistens auch von oben. Jetzt erlebe ich, so sind wir an einem Punkt gekommen, wo manche schon auch kritisch hinterfragen, ist es wirklich sinnvoll hier eingesetzt? Haben wir damit Mehrwert? Und oft kommt man zum Schluss, nein, eigentlich nicht. Es gibt ja sogar diesen sogenannten AI-Slob, also dass Menschen sich nur selbst mehr Arbeit machen durch den Einsatz von KI. Müsste man diese Strategie jetzt nicht von oben auch irgendwo begrenzen und sagen, okay, es gibt auch Punkte, wo ihr sie nicht einsetzt?

Sprecher 3: Absolut. Das ist die Aufgabe des oder der IE-Leads, weil genau diese Gefahr besteht, die sie beschrieben haben, um eben sicherzustellen, dass man jetzt nicht redundanten und nicht wertschöpfenden Aufgaben nachgeht. Das meine ich auch mit diesem Rahmensetzen. Und sie werden immer wahrscheinlich in Unternehmen anfangen, Kategorien zu bilden. Dieser Effizienz- und Produktivitätsgedanke und glaube grundsätzlich auch diese Darlegung von, was man mit AI Literacy, wir haben jetzt viele Anglizismen bemüht, aber so AI Literacy, das heißt letzten Endes, was kann ich denn eigentlich womit erreichen? Darüber immer mal wieder austauschen. Forschungsformate natürlich in einem Unternehmen herzustellen oder bewusst auch mit anderen Unternehmen in den Austausch zu gehen. Das kann sehr hilfreich sein, um das zu begrenzen und dann ganz klarer Fokus, weniger ist mehr, auf die sogenannten Anwendungsfälle zu legen, mit denen man wirklich perspektivisch auch glaubt, eine andere Wertschöpfung bewerkstelligen zu können.

Sprecher 2: Ich habe letzte Woche auch eine Studie gelesen und fand das recht erschreckend. Da wurden Unternehmensmitarbeiter gefragt, warum nutzt ihr KI? Und die Antwort war, weil ich zu faul bin, selbst nachzudenken. Das ist doch eigentlich schrecklich.

Sprecher 3: Ich glaube, der Zustand sollte nicht eintreten. Aber das ist das, was ich meinte, nicht mit der Frage auch, und da besteht in gewisser Weise auch eine Gefahr. Die LLM-Modelle sind ja auch nach wie vor fehleranfällig, also mit hohen Halluzinationsquoten. Und wenn wir das jetzt vielleicht mal plakativ sagen, wenn ich wenig bis keine Ahnung habe und auf Ergebnisse vertraue, die ich so überhaupt nicht kontextualisieren kann, dann besteht natürlich eine veritable Gefahr. Insofern ist es immer gut, selbst nachzudenken und auch diese Ergebnisse wahrscheinlich human als auch mit künstlicher Intelligenz zu challengen, damit man eine Meinungsbildung vornehmen kann, die dann auch qualitativ standhält.

Sprecher 2: Und jetzt würde ich gerne noch mit Ihnen darüber sprechen, wie es ist, KI in andere Unternehmen zu implementieren, also im Rahmen Ihrer Beratungsarbeit. Vielleicht ganz kurz, wer sind da Ihre Kunden, die mit genau diesem Bedarf an Sie herantreten? Sind das so klassisch, wie man sich vorstellt, mittelständische Unternehmen, die fern von Technologie sind oder vielleicht auch gerade nicht?

Sprecher 3: Ich würde sagen, die gibt es auch. Viele Familienunternehmen, aber letzten Endes auch nicht Privatunternehmen, also Unternehmen aus dem öffentlichen Sektor, ist es alles dabei. Und wie Sie sich vorstellen können, sind die Reife gerade in den Organisationen auch von bis. Das, was wir jetzt hier in den letzten Minuten ausgeführt haben, erleben wir dabei sehr häufig als Best Practice, dass es natürlich schon gewisse Aktivitäten geht und dass eigentlich viel Hilfeleistung auch darin besteht, diesen berühmten Rahmen zu setzen und darüber letzten Endes auch. In kleineren Schritten, gegebenenfalls interaktiver Natur, Fortschritt zu bemessen, aber immer mit einer klaren Zielsetzung. Und KI als solches muss sich einbetten in die grundsätzliche Unternehmensstrategie und nicht als eine Übung, die parallel dazu stattfindet. Also alleine über so einen Ordnungsrahmen sich das Thema nochmal zu erschließen und dann sehr gezielt herauszupicken, wo liegen Mehrwerte und wie organisieren wir uns eigentlich, das ist eine sehr häufige Frage, weil den Punkt, den Sie angesprochen haben, der besteht ja auch beispielsweise darin, ich glaube, dass wenn die Infrastruktur als solche beispielsweise gar nicht so ausgereift ist oder auch in vielen Unternehmen KI-Nutzung vielleicht in der Form noch gar nicht so möglich ist, wie man das im privaten Raum kennt, das dazu führt, dass dann vielleicht die Gefahr darin lauert, dass Mitarbeitende private Systeme nutzen mit Daten, die da eigentlich nicht hingehören. Also es ist sehr vielschichtig, aber ich glaube, dieses Setting einmal... festzulegen und dann konzentriert mit Meilensteinen zu arbeiten. Das ist eine Leistung, die wir da verbringen.

Sprecher 2: Der Auftrag kommt ja an Sie, nehme ich mal an, meistens aus der obersten Führungsetage und nicht von unten, von den Mitarbeitenden. Wie kriegt man das dann hin? Also wenn der CEO beschließt, ja, wir brauchen jetzt eine KI-Strategie, wir holen uns dafür auch externe Hilfe, dann hat man ja noch lang nicht die anderen Mitarbeitenden mitgenommen.

Sprecher 3: Absolut. Ich glaube, das ist auch nochmal ein ganz wichtiger Punkt, den ich stressen möchte. Während in der Vergangenheit selbst bei solchen Vorhaben sich die Geschäftsführung, Vorstand, C-Level generell in gewisser Weise zurückziehen konnte durch Delegation, ist das jetzt so und das ist der KI-Moment. Wir befinden uns eigentlich in einer Situation, bin ich Schwimmer oder nicht Schwimmer? Bedeutet immer, dieses Thema muss von der Spitze aus getrieben werden, aber auch wirklich im Doing. Und das ist total entscheidend, weil nur darüber kann eigentlich die Fantasie entstehen, was möglich ist und darüber können dann auch nur adäquate Programme in das Unternehmen hineingetragen werden, von denen man glaubt, dass sie Mehrwert stiften. Und das ist ein Unterschied zu früher, weil wenn Sie jetzt auf einmal mit Fragestellungen konfrontiert sind und Sie ehrlicherweise gar keine Ahnung haben, was möglich ist, dann laufen sie natürlich bisweilen Gefahren, Strategien in die Umsetzung zu bringen, die wahrscheinlich gar nicht den Beitrag leisten, den sie leisten sollen.

Sprecher 2: Als ihr Großvater 1945... gegründet hat, dann war das ja in einer Zeit des Aufbruchs und des Aufschwungs, langsam aber ja. Fühlen Sie das heute auch noch oder ist das eine gänzlich andere Umgebungssituation?

Sprecher 3: Ich glaube, die Situation heute ist noch nicht von Aufbruch geprägt, aber ich hoffe, dass wir jetzt nach einigen Jahren Stagflation, hat glaube ich ihr Kollege neulich bei Markus Lanz gesagt, dort wieder herausfinden. Und ehrlicherweise muss man ja auch sagen, Deutschland mit dem alten Geschäftsmodell bewegt sich heute wahrscheinlich in einer Welt, in der das in der Form so nicht mehr möglich ist. Anders gesprochen. In der intelligenten Nutzung von KI besteht für uns sicherlich auch eine große Chance, Ich glaube, alle Themen, die damit einhergehen, sind weitgehend bekannt. Wir tun uns noch ein bisschen schwer, Stichwort EU-KI-Act. Also es gibt gewisse Formen und Regularien, die uns vielleicht noch hindern. Und wenn das dann aber einmal geschehen ist und wir auch in ein anderes gesellschaftliches Klima rücken, dann hoffe ich, dass wir wieder eine andere Aufschwungsstimmung erfahren. Wir brauchen sie dringend.

Sprecher 2: Vielen herzlichen Dank, Herr Kienbaum.

Sprecher 3: Sehr gerne. Danke, dass ich hier sein durfte.