Wie Künstliche Intelligenz Lernwege verändert und warum coachende Führung für Urteilskraft, Expertise und organisationale Lernfähigkeit an Bedeutung gewinnt
Von Katharina Reischenbacher, PCC (ICF), und Dr. Peter Höher, HM-i GmbH
Die Frage, wie Künstliche Intelligenz unsere Arbeit verändert, ist längst im Topmanagement angekommen. Ein aktuelles Beispiel liefert die Deutsche Bank: Financial News berichtete am 4. August 2026, dass die 200 ranghöchsten Führungskräfte der Bank zwischen Mai und Juli ein verpflichtendes dreitägiges KI-Programm absolviert haben. Entwickelt wurde „Transformational Leadership in the Age of AI“ gemeinsam mit der London Business School und Google. Zu den Teilnehmenden gehörten Mitglieder des Management Boards ebenso wie Senior Investment Banker, Trader und weitere Führungskräfte.
Warum ist diese Meldung relevant? Weil die Deutsche Bank KI nicht als isolierte Technologiefrage behandelt, sondern als Führungs- und Transformationsaufgabe. Lawrence Shaw, Head of Workforce Capability, beschreibt die Herausforderung darin, ein gemeinsames Verständnis darüber zu entwickeln, wie KI das Geschäftsmodell verändert und wie eine Organisation mit rund 90.000 Beschäftigten durch diese Transformation geführt werden kann. Auch der AI Summit der Bank im April 2026 rückte neben technologischen Möglichkeiten die verantwortliche Nutzung und die kritische Bewertung KI-generierter Ergebnisse in den Mittelpunkt.
Für HM-i liegt darin ein wichtiger Punkt:
Technologische Transformation entfaltet ihren Wert dort, wo Technologie, Kompetenzentwicklung und Organisationsgestaltung zusammen gedacht werden. Genau an dieser Schnittstelle entsteht derzeit eine zweite, weniger sichtbare Veränderung. KI verändert nicht nur, wie Menschen arbeiten. Sie verändert auch, woran Menschen lernen.
→ Vertiefend dazu: HR der Zukunft gestalten: Mensch, Technik und KI rücken zusammen
Wenn Effizienzgewinne Lernwege verändern
Gerade im Investment Banking wird dieser Zusammenhang sichtbar. Junior Banker übernehmen traditionell einen großen Teil der analytischen Vorarbeit: Sie recherchieren, bereiten Daten auf, erstellen Modelle und Präsentationen und liefern damit wesentliche Grundlagen für Entscheidungen und Kundengespräche. Viele dieser Tätigkeiten lassen sich durch generative KI heute erheblich beschleunigen oder teilweise automatisieren.
Aus Produktivitätsperspektive ist das attraktiv. Nachwuchskräfte können früher komplexere Sachverhalte bearbeiten, Daten interpretieren und stärker in den Kundenkontakt hineinwachsen. Die Deutsche Bank diskutiert dafür sogar virtuelle Kunden als Trainingsmöglichkeit. Gleichzeitig nennt sie kritisches Denken und professionelle Urteilskraft als Fähigkeiten, die in diesen veränderten Rollen wichtiger werden.
Aus Sicht von Personal- und Kompetenzentwicklung entsteht jedoch ein Spannungsfeld. Denn Routinearbeit war in wissensintensiven Berufen nie nur Produktion. Sie war häufig gleichzeitig Qualifizierung. Wer wiederholt Analysen erstellt, entwickelt mit der Zeit ein differenzierteres Verständnis dafür, welche Informationen relevant sind, welche Zusammenhänge plausibel erscheinen und an welcher Stelle zusätzliche Fragen notwendig werden. Aus deklarativem Wissen wird Erfahrungswissen, aus Regelwissen entstehen Mustererkennung und professionelle Intuition.
Deshalb sollten Unternehmen bei der Automatisierung von Aufgaben künftig zwei Perspektiven miteinander verbinden: den Produktionswert einer Tätigkeit und ihren Entwicklungswert. Eine Aufgabe kann technisch sehr gut automatisierbar sein und gleichzeitig eine relevante Lerngelegenheit darstellen. Die zentrale Frage lautet dann:
Welche Erfahrungen müssen Nachwuchskräfte künftig machen, wenn ein Teil der bisherigen Erfahrungsräume durch KI verändert wird?
Eine gute Leistung ist noch keine entwickelte Expertise
Generative KI kann den Kompetenzaufbau durchaus beschleunigen. Eine Feldstudie von Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond mit 5.172 Beschäftigten im Kundenservice zeigte einen durchschnittlichen Produktivitätszuwachs von rund 15 Prozent durch generative KI. Besonders deutlich profitierten weniger erfahrene Beschäftigte. Die Ergebnisse sprechen dafür, dass KI Teile des Erfahrungswissens leistungsstärkerer Kolleginnen und Kollegen zugänglich machen und Lernkurven beschleunigen kann.
Für Führung und Personalentwicklung folgt daraus eine wichtige Differenzierung: Unterstützte Performanz und eigenständig verfügbare Kompetenz sind miteinander verbunden, aber sie sind nicht identisch. Ein Mitarbeitender kann mit Unterstützung eines leistungsfähigen Systems ein hochwertiges Ergebnis erzeugen. Professionelle Expertise zeigt sich zusätzlich darin, ob er erklären kann, weshalb dieses Ergebnis trägt, ob er Fehler und Lücken erkennt, ein Prinzip auf neue Situationen überträgt und eine Entscheidung auch dann vertreten kann, wenn mehrere plausible Lösungen existieren.
Damit verschiebt sich die Entwicklungsfrage. Vielleicht brauchen Nachwuchskräfte künftig tatsächlich weniger hundert nahezu identische Wiederholungen. Dafür brauchen sie bewusst gestaltete Lernschleifen: zunächst eine eigene Einschätzung, anschließend die KI-Analyse, dann den Vergleich verschiedener Lösungswege, begründete Auswahl, Feedback durch erfahrene Kolleginnen und Kollegen und schließlich einen neuen, komplexeren Fall. So kann aus weniger Routine mehr reflektierte Erfahrung entstehen.
Future Skills sind mehr als technologische Skills
Der aktuelle OECD-Policy-Brief „AI and skills: What we know so far“ unterstützt diese Perspektive. Weniger als ein Prozent der Beschäftigten werden demnach fortgeschrittene KI-spezifische Fähigkeiten wie Programmierung oder Modellentwicklung benötigen. Für wesentlich mehr Menschen gewinnen digitale Fähigkeiten sowie die Kompetenz an Bedeutung, Daten zu nutzen, zu analysieren und zu interpretieren. Gleichzeitig bleiben Managementkompetenzen und menschliche Fähigkeiten wie Problemlösen, Kreativität und Innovation wesentlich.
Die zentrale Entwicklungsaufgabe besteht deshalb weniger darin, möglichst viele Menschen zu technischen KI-Spezialistinnen und -Spezialisten auszubilden. Entscheidend wird, Menschen dazu zu befähigen, KI qualifiziert einzusetzen, Ergebnisse fachlich und situativ zu bewerten und daraus tragfähige Entscheidungen abzuleiten. Für HM-i ist diese Verbindung wesentlich: AI Literacy braucht eine menschliche und organisationale Tiefenstruktur. Dazu gehören Fachkompetenz, Reflexionsfähigkeit, kritisches Denken, Perspektivenintegration und professionelle Urteilskraft.
Arbeit ist ein Lernraum
Die OECD rückt in ihrer 2026 veröffentlichten Studie „Giving Informal Learning the Recognition it Deserves“ informelles Lernen ausdrücklich in den Mittelpunkt. Ein erheblicher Teil von Fähigkeiten entwickelt sich im Arbeitsalltag, durch Erfahrung, selbstständiges Problemlösen, soziale Interaktion, Beobachtung, Mentoring und den Austausch mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen. Lernförderliche Arbeitsplätze brauchen deshalb Aufgabenvielfalt, echte Problemlösemöglichkeiten und bewusst gestalteten Wissenstransfer.
Das deckt sich mit unserem Verständnis von Learning & Development bei HM-i: Kompetenzentwicklung entsteht in individuellen und kollektiven Lernarrangements. Corporate Learning umfasst Seminare und Trainings ebenso wie informelles und eigenverantwortliches Lernen im Arbeitsprozess. Für die KI-Transformation folgt daraus eine klare Konsequenz: Wenn Unternehmen Arbeitsprozesse neu gestalten, sollten sie gleichzeitig die Lernprozesse neu gestalten.
Coachende Führung wird zur Lerninfrastruktur
Wenn Lerngelegenheiten weniger beiläufig über wiederkehrende Routinen entstehen, müssen sie bewusster gestaltet werden. Damit rückt die unmittelbare Führungskraft ins Zentrum. Sie beeinflusst täglich, welche Aufgaben Mitarbeitende übernehmen, welchen Entscheidungsspielraum sie erhalten, welche Rückmeldung sie bekommen und ob aus einer Erfahrung tatsächlich Lernen entsteht.
Auch die OECD hebt diese Rolle aktuell hervor: Führungskräfte sollen Lernen am Arbeitsplatz fördern, konstruktives Feedback geben, Mitarbeitende coachen und informell erworbene Kompetenzen erkennen. Damit erhält die Idee der coachenden Führung eine neue strategische Bedeutung. Professionelles Coaching und coachende Führung bleiben dabei klar unterscheidbare Rollen. Eine Führungskraft trägt Ergebnis-, Personal- und häufig Budgetverantwortung. Coachingkompetenz erweitert dieses Führungsrepertoire um eine Entwicklungsdimension.
Eine coachende Führungskraft erkennt, wann Orientierung und Entscheidung gefragt sind, und wann ein Mitarbeitender mehr entwickelt, wenn sie zunächst zuhört, eine Frage stellt, eine Perspektive ergänzt oder die eigene Lösung für einen Moment zurückhält. Gerade in einer Arbeitswelt mit jederzeit verfügbarer KI-Unterstützung wird diese Fähigkeit relevant. Denn inzwischen kann auch die Führungskraft innerhalb von Sekunden Antworten generieren lassen. Entwicklungswirksam wird Führung dort, wo aus einer verfügbaren Antwort ein eigener Denkprozess entsteht.
Coachende Führung ist empirisch anschlussfähig
Die Forschung beschäftigt sich seit vielen Jahren mit Managerial Coaching beziehungsweise dem „Manager as Coach“. Hagen und Gavrilova Aguilar untersuchten bereits 2012 den Zusammenhang zwischen Coachingkompetenz von Führungskräften und Lernergebnissen im Teamkontext. Ihre Ergebnisse unterstreichen, dass Coachingexpertise und Empowerment für Lernprozesse in Teams relevant sind. Reviews zu Managerial Coaching heben zusätzlich Verhaltensweisen wie aktives Zuhören, Fragen, Reflexion sowie eine vertrauensvolle und respektvolle Beziehung hervor.
Diese Evidenz lässt sich mit benachbarten Forschungsfeldern verbinden. Forschung zu psychologischer Sicherheit zeigt, wie wichtig ein Klima ist, in dem Fragen, Zweifel und unterschiedliche Einschätzungen ausgesprochen werden können. Meta-analytische Befunde zu autonomieunterstützender Führung unterstreichen die Bedeutung von Handlungsspielraum und selbstbestimmter Motivation. Zusammengenommen entsteht ein konsistentes Bild: Lernen am Arbeitsplatz braucht Führung, die Leistungserwartung mit Reflexion, Feedback, Vertrauen und wachsender Verantwortung verbindet.
Welche Kompetenzen braucht die coachende Führungskraft im KI-Zeitalter?
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Dialogkompetenz: Denken verstehen und weiterentwickeln
Coachende Führung beginnt mit präzisem Zuhören. Die Führungskraft versucht nachzuvollziehen, wie ein Mitarbeitender zu einer Einschätzung kommt, welche Annahmen dahinterliegen und welche Perspektiven noch fehlen. Gerade bei KI-generierten Ergebnissen kann eine Frage wie „Welche Teile dieser Analyse überzeugen dich, und woran machst du das fest?“ mehr Entwicklung auslösen als die sofortige Korrektur.
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Reflexionskompetenz: Erfahrung in Lernen übersetzen
Erfahrung allein erzeugt noch keine Expertise. Entwicklungswirksam wird sie, wenn Menschen das Erlebte auswerten: Welche Annahme war tragfähig? Was hat überrascht? Welche Information fehlte? Was würde beim nächsten Mal anders entschieden? Die Führungskraft schafft dafür kurze, regelmäßige Reflexionsschleifen im Arbeitsprozess.
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Feedbackkompetenz: professionelle Maßstäbe sichtbar machen
Erfahrene Fach- und Führungskräfte verfügen häufig über implizites Wissen. Entwicklungsorientiertes Feedback macht dieses Wissen anschlussfähig. Es erklärt nicht nur, was verbessert werden kann, sondern auch, woran Qualität erkennbar wird. So wird persönliche Erfahrung zu einer Lernressource für andere.
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Autonomie und Verantwortung entwicklungsorientiert gestalten
Urteilskraft wächst mit eigener Verantwortung. Gute Führung erweitert deshalb Handlungsspielräume passend zum Entwicklungsstand. Aus Beobachtung wird Beteiligung, aus Beteiligung Teilverantwortung und daraus zunehmend eigenständige Entscheidungskompetenz. KI kann diesen Prozess unterstützen. Die Erfahrung, selbst zu entscheiden und die Folgen zu reflektieren, bleibt zentral.
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Psychologische Sicherheit und konstruktiven Widerspruch ermöglichen
Wer lernen soll, muss Unsicherheit sichtbar machen können. Das gilt besonders dann, wenn KI Antworten mit hoher sprachlicher Sicherheit liefert. Mitarbeitende brauchen einen sozialen Rahmen, in dem sie sagen können: „Ich verstehe diese Schlussfolgerung noch nicht“, „Ich sehe ein Risiko“ oder „Ich habe eine andere Hypothese“. Psychologische Sicherheit und hohe Leistungsstandards ergänzen sich dabei.
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AI Literacy mit Führungsurteil verbinden
Zur coachenden Führung der Zukunft gehört ein ausreichendes Verständnis dafür, was KI leisten kann, wo Überprüfung erforderlich ist und welche Aufgaben Menschen bewusst selbst durchdenken sollten. Die Führungskraft gestaltet damit den passenden Grad menschlicher und technologischer Unterstützung, mit Blick auf Arbeitsqualität und Lernwert.
Von Coachingangeboten zur Coachingkultur
Dass Coaching auch organisational gedacht werden kann, zeigt das Beispiel Bosch. Die Initiative „We Coach Bosch“ wurde 2021 mit einem ICF Prism Award ausgezeichnet. Ziel war, unterschiedliche Coachinginitiativen zu verbinden und Coaching breiter in der Organisation zu verankern. Spätere ICF-Veranstaltungen beschreiben zudem „Coaching Practices for Leaders“ als Bestandteil dieser Coachingkultur.
Der Award selbst ist kein Wirksamkeitsnachweis. Der Fall zeigt jedoch eine für die aktuelle KI-Transformation relevante Organisationslogik: Coaching kann über die individuelle Intervention hinaus als Teil einer Entwicklungsarchitektur verstanden werden. Entwicklung wird dann nicht an einzelne Seminare oder Coachingmandate delegiert, sondern stärker in Führung, Zusammenarbeit und Arbeitsalltag integriert.
→ Passend dazu: Coaching in der Organisationsentwicklung: Transformationen gestalten
Die HM-i-Perspektive: KI-Transformation braucht Entwicklungsarchitektur
Aus unserer Sicht sollten Unternehmen drei Ebenen miteinander verbinden. Auf der individuellen Ebene brauchen Mitarbeitende eine Verbindung aus AI Literacy, Fachkompetenz, Reflexionsfähigkeit und professioneller Urteilskraft. Führungskräfte wiederum verbinden Orientierung und Ergebnisverantwortung mit Coachingkompetenz. Organisationen gestalten Arbeit zugleich als Lernraum und sorgen dafür, dass Erfahrungen zwischen Menschen, Teams und Funktionen weitergegeben werden.
Damit greifen Leadership Development, Learning & Development und Organisationsentwicklung unmittelbar ineinander. Die coachende Führungskraft wird zu einem wichtigen Architekten von Lern- und Erfahrungsräumen. Ihre Aufgabe besteht weniger darin, Wissen als knappe Ressource weiterzugeben. Wissen ist zunehmend verfügbar. Wertvoll wird die Fähigkeit, Menschen dabei zu unterstützen, aus Wissen Kompetenz, aus Erfahrung Urteilskraft und aus Verantwortung professionelle Expertise zu entwickeln.
→ Mehr zu unserem Ansatz: Leadership & Management bei HM-i
Wer entwickelt die Menschen, die morgen entscheiden?
Vielleicht sollten Unternehmen ihre KI-Roadmaps deshalb um eine zweite Landkarte ergänzen: Welche Tätigkeiten verändern sich? Welche Kompetenzen sind bisher bei ihrer Bearbeitung entstanden? Welche Erfahrungen brauchen Nachwuchskräfte künftig, um Expertise aufzubauen? Und welche Führungskompetenzen benötigen ihre Führungskräfte, um diesen Entwicklungsprozess wirksam zu begleiten?
Für uns führt diese Diskussion weit über AI Literacy hinaus. Sie führt zu einer Kernfrage moderner Führung und Personalentwicklung: Wie gestalten wir Arbeit so, dass Menschen mit leistungsfähiger KI schneller und besser arbeiten können und gleichzeitig ihre eigene Urteils-, Lern- und Verantwortungsfähigkeit weiterentwickeln?
Die Seniors von morgen entstehen weiterhin aus den Juniors von heute. Ihre Lernwege verändern sich. Wie gut diese Entwicklung gelingt, wird wesentlich davon abhängen, ob Organisationen Technologie, Lernen und Führung gemeinsam gestalten und ob Führungskräfte eine Kompetenz beherrschen, deren Bedeutung mit jeder leistungsfähigeren Antwortmaschine wächst: Menschen beim eigenen Denken zu begleiten.
Diese Serie wird fortgesetzt
Als nächster Beitrag ist in zwei Wochen geplant: „Wie entsteht Urteilskraft? Warum gute Entscheidungen Erfahrung und Reflexion brauchen.“
Coachende Führung gezielt entwickeln
Wie gelingt es Führungskräften, Orientierung zu geben und zugleich Denken, Lernen und Eigenverantwortung zu fördern? HM-i begleitet Führungskräfte und Organisationen dabei, Coachingkompetenz als Teil wirksamer Führung zu entwickeln.
Quellen und weiterführende Literatur
- Financial News (2026): Deutsche Bank puts 200 top bankers through mandatory AI training, 4. August 2026.
- Deutsche Bank (2026): Deutsche Bank’s AI Summit prompts a fundamental shift in mindset, 30. April 2026.
- OECD (2026): AI and skills: What we know so far.
- OECD (2026): Giving Informal Learning the Recognition it Deserves.
- Brynjolfsson, E.; Li, D.; Raymond, L. (2025): Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889 bis 942.
- Hagen, M.; Gavrilova Aguilar, M. (2012): The impact of managerial coaching on learning outcomes within the team context: An analysis. Human Resource Development Quarterly.
- Frazier, M. L. et al. (2017): Psychological Safety: A Meta-Analytic Review and Extension. Personnel Psychology, 70, 113 bis 165.
- Slemp, G. R. et al. (2018): Leader autonomy support in the workplace: A meta-analytic review. Motivation and Emotion, 42, 706 bis 724.
- ICF Events: Eine starke Coachingkultur im Unternehmen: WeCoachBosch / Coaching Practices for Leaders.
Über diesen Beitrag
Der Beitrag verbindet aktuelle Forschung zu KI, informellem Lernen und Managerial Coaching mit der HM-i-Praxis in Leadership Development, Coaching und Organisationsentwicklung.
Autor:innen: Katharina Reischenbacher, PCC (ICF), Managing Director HM-i GmbH · Dr. Peter Höher, Executive Coach, Organisationsentwickler und ehemaliger Professor.
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