Stellen Sie sich einen Bereichsleiter vor, der eine strategische Analyse präsentiert. Die Argumentation überzeugt. Die Sprache sitzt. Zahlen, Szenarien und Empfehlungen ergeben ein professionelles Gesamtbild. Dann stellt ein Mitglied der Geschäftsleitung eine einfache Frage:
„Welche Ihrer Annahmen halten Sie selbst für besonders riskant?“
Es entsteht eine Pause. In diesem Moment wird eine Fähigkeit sichtbar, die sich aus der Qualität einer Präsentation nur begrenzt ablesen lässt: die Fähigkeit, das eigene Urteil zu prüfen, Unsicherheit einzuordnen und eine Empfehlung fachlich zu vertreten.
Dadurch verändert Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt auf mehreren Ebenen. Sie beschleunigt Prozesse, erweitert den Zugang zu Wissen und unterstützt Menschen bei Analysen, Texten und Entscheidungen. Gleichzeitig verändert sie die Art, wie Unternehmen Kompetenz wahrnehmen und entwickeln.
Eine professionell ausgearbeitete Entscheidungsvorlage kann heute aus einer sehr unterschiedlichen Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI hervorgehen. Für Führung und HR entsteht daraus eine wichtige Frage:
Woran erkennen wir Kompetenz, wenn die Qualität des sichtbaren Ergebnisses immer stärker durch leistungsfähige Systeme unterstützt wird?
KI verändert die Anforderungen an gute Arbeit
Wie weit diese Entwicklung inzwischen reicht, zeigt die im Juni 2026 veröffentlichte globale BCG Erhebung AI at Work. Befragt wurden 11.749 Beschäftigte aus 14 Märkten und verschiedenen Branchen. 72 Prozent erleben veränderte Kompetenzanforderungen in ihrer Rolle. 60 Prozent berichten von höheren Erwartungen an die Qualität ihrer Arbeit. 47 Prozent verbringen nach eigener Einschätzung inzwischen mehr Zeit damit, KI zu steuern, als bestimmte Aufgaben selbst auszuführen. Dabei erleben 41 Prozent eine höhere mentale Belastung. Die Zahlen beruhen auf Selbstauskünften.
Diese Zahlen beruhen auf Selbstauskünften und beschreiben Wahrnehmungen aus der betrieblichen Praxis. Interessant ist vor allem die Entwicklung, die darin sichtbar wird: Die Rolle des Menschen verschiebt sich.
Wenn KI Informationen strukturiert, Texte formuliert, Analysen vorbereitet und mögliche Szenarien entwickelt, gewinnt die menschliche Fähigkeit zur Einordnung an Gewicht. Menschen prüfen Zusammenhänge, bewerten die Qualität von Informationen, berücksichtigen Kontext und Folgen und treffen auf dieser Grundlage Entscheidungen.
Dadurch verändert sich auch die Aufgabe von Führungskräfteentwicklung bei HM-i. Fachwissen und methodische Kompetenz bleiben wertvoll. Hinzu kommen Fähigkeiten wie Reflexion, Urteilskraft, Selbststeuerung und ein verantwortlicher Umgang mit Unsicherheit. Gerade diese Fähigkeiten entscheiden darüber, wie souverän Menschen mit leistungsfähigen Systemen arbeiten.
Gute Ergebnisse und entwickelte Expertise – die Beurteilung wird anspruchsvoller
Eine 2025 im Quarterly Journal of Economics veröffentlichte Feldstudie untersuchte den Einsatz eines KI Assistenten bei 5.172 Beschäftigten im Kundensupport. Im Durchschnitt stieg die Zahl erfolgreich bearbeiteter Anliegen pro Stunde um 15 Prozent. Besonders Beschäftigte mit geringerer Erfahrung profitierten von der Unterstützung. Der Zugang zu erfolgreichen Vorgehensweisen und vorhandenem Erfahrungswissen ermöglichte ihnen, schneller ein höheres Leistungsniveau zu erreichen.
Für Unternehmen eröffnet das erhebliche Möglichkeiten. Wissen kann schneller verfügbar werden, neue Mitarbeitende können früher produktiv arbeiten und Erfahrungen einzelner Expertinnen und Experten lassen sich in größerem Umfang zugänglich machen.
Damit stellt sich auch die Frage, was wir unter Kompetenz verstehen
Nehmen wir zwei Führungskräfte, die jeweils eine überzeugende strategische Analyse vorlegen. Beide präsentieren plausible Szenarien und gelangen zu einer klaren Empfehlung. Die Unterschiede werden möglicherweise erst im Gespräch sichtbar.
Wie wurden die Informationen bewertet?
Welche Annahmen liegen der Empfehlung zugrunde?
Welche Alternativen wurden in die Überlegungen einbezogen?
Wo bestehen noch Unsicherheiten?
Was könnte zu einer anderen Entscheidung führen?
Solche Fragen geben Einblick in den Denkprozess hinter dem Ergebnis.
Für Diagnostik und Assessment bei HM-i gewinnt genau diese Ebene an Bedeutung. Persönlichkeit, Motive und Verhaltenspräferenzen liefern wichtige Informationen. Beobachtbare Entscheidungssituationen, strukturierte Interviews und Reflexionsgespräche ergänzen dieses Bild um die Frage, wie Menschen tatsächlich denken, abwägen und Verantwortung übernehmen.
Die psychologische Ebene: Wer denkt hier eigentlich?
HM-i bezeichnet diese Entwicklung als diagnostische Entkopplung. Gemeint ist die wachsende Distanz zwischen der sichtbaren Qualität eines Arbeitsergebnisses und den Kompetenzen, die eine Person selbst eingebracht hat.
Ein hochwertiges Ergebnis kann auf tiefer Expertise beruhen, aus einer sehr kompetenten Zusammenarbeit mit KI entstehen oder stark durch maschinelle Vorschläge geprägt sein. Sichtbar wird der Unterschied vor allem dann, wenn Informationen unvollständig sind, Interessen kollidieren oder Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden müssen.
Dann zeigt sich Expertise in der Fähigkeit, Zusammenhänge zu verstehen, Annahmen zu prüfen, Erfahrungen zu übertragen und ein tragfähiges Urteil zu entwickeln.
Dabei gewinnt Metakognition an Bedeutung: die Fähigkeit, das eigene Denken zu beobachten und seine Qualität einzuschätzen. Aktuelle Studien zeigen, dass KI die Leistung verbessern kann, während die Einschätzung der eigenen Leistung weniger zuverlässig mitwächst. Forschung zur Wissensarbeit weist zudem darauf hin, dass die Art der Zusammenarbeit mit KI eine wichtige Rolle spielt. Aktive Auseinandersetzung stärkt Reflexion, Selbstwirksamkeit und Ownership stärker als eine weitgehend passive Übernahme von Ergebnissen.
Damit rückt neben der Qualität des Outputs stärker die Qualität des Denkens in den Blick.
Ebenen von Leistung
Für Führung und Diagnostik und Assessment bei HM-i hilft eine Unterscheidung zwischen drei Ebenen.
Ergebnisqualität:
Wie fundiert, präzise und anschlussfähig ist der sichtbare Output?
Urteilsqualität:
Kann die Person Annahmen prüfen, Widersprüche erkennen, Alternativen abwägen und Unsicherheit einschätzen?
Verantwortungsübernahme:
Kann sie ihre Empfehlung fachlich vertreten, Folgen einschätzen und ihre Position bei neuen Erkenntnissen weiterentwickeln?
KI kann die Qualität sichtbarer Ergebnisse erheblich steigern. Urteilskraft und Verantwortungsübernahme gewinnen dadurch als menschliche Kompetenzfelder zusätzlich an Gewicht.
Für Unternehmen entsteht daraus eine praktische Aufgabe: Je leistungsfähiger die Werkzeuge werden, desto genauer sollten Kompetenz, Persönlichkeit, Lernfähigkeit und Verantwortungsbereitschaft betrachtet werden.
Was das wirtschaftlich bedeutet
Diese Frage betrifft zentrale Personalentscheidungen. Personalauswahl, Nachfolgeplanung, Talentprogramme und die Besetzung kritischer Rollen beruhen auf Einschätzungen darüber, was Menschen heute können und welches Potenzial sie für zukünftige Verantwortung mitbringen.
Ein professionell aufbereitetes Ergebnis kann dabei Sicherheit vermitteln. Substanzielle Urteilskraft zeigt sich häufig erst im Gespräch über Annahmen, Alternativen, Unsicherheit und Konsequenzen.
Für moderne Führungskräfteentwicklung bei HM-i verschiebt sich deshalb der Fokus stärker auf die Qualität von Denkprozessen, Entscheidungen und Verantwortungsübernahme.
Persönlichkeitsdiagnostik liefert Hinweise auf Motive, Denkpräferenzen und Selbststeuerung. Training schafft anspruchsvolle Entscheidungssituationen. Coaching for Businesses verbindet diese Erfahrungen mit Persönlichkeit, Rolle und organisationalem Kontext. Im Zusammenspiel entsteht ein differenzierteres Bild von Kompetenz.
Judgment & Ownership als Future Capability
Wir fassen diese Fähigkeit als Judgment & Ownership zusammen: die Verbindung von Urteilsfähigkeit, metakognitischer Klarheit und verantwortlicher Entscheidungspraxis.
Diese Future Capability zeigt sich in konkreten Verhaltensweisen:
Eine Führungskraft unterscheidet Fakten, Annahmen und Ergebnisse der KI.
Grenzen einer Analyse erkennt sie früh und bezieht gezielt weitere Perspektiven ein.
Gegenargumente helfen ihr, die eigene Einschätzung zu prüfen.
Entscheidungen kann sie fachlich begründen und Verantwortung für deren Konsequenzen übernehmen.
KI erweitert dabei den Denkraum, während die Steuerung des Entscheidungsprozesses beim Menschen bleibt.
Persönlichkeitsdiagnostik kann dabei Hinweise auf Motive, Denkpräferenzen, Selbststeuerung und den Umgang mit Ambiguität liefern. Training schafft erlebbare Entscheidungssituationen. Coaching verbindet diese Erfahrungen mit Rolle, Persönlichkeit und organisationalem Kontext. Erst im Zusammenspiel entsteht Entwicklung.
Drei Fragen für Ihre nächste Entscheidungsvorlage
Bevor Sie eine KI-gestützte Analyse, Empfehlung oder Entscheidungsvorlage akzeptieren, fragen Sie:
- Welche Annahmen tragen diese Empfehlung?
- Welche Beobachtung würde zu einer anderen Entscheidung führen?
- Wer übernimmt die fachliche Verantwortung für Ergebnis und Konsequenzen?
Die Antworten zeigen häufig mehr über Führungskompetenz als die Qualität der Präsentation.
Der HM-i-Gedanke zum Mitnehmen
Über viele Jahre galt das Arbeitsergebnis als sichtbarer Ausdruck von Wissen und Erfahrung. KI lockert diese Verbindung. Dadurch gewinnt eine tiefere Form von Kompetenz an Bedeutung: die Fähigkeit, Informationen einzuordnen, das eigene Denken zu prüfen und Entscheidungen verantwortlich zu vertreten.
Die nächste Entwicklungsstufe der KI-Nutzung zeigt sich deshalb in der Qualität des menschlichen Urteils.
Je leistungsfähiger die Werkzeuge werden, desto wertvoller wird verantwortliche Urteilskraft.
Bei HM-i verbinden wir Diagnostik und Assessment, Leadership development und Coaching for Businesses zu einem integrierten Entwicklungsansatz. Persönlichkeit, Rolle und organisationaler Kontext werden dabei gemeinsam betrachtet.
Literatur
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Lee, E. H., Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2026). Relying on AI at work reduces self-efficacy, ownership, and meaning while active collaboration mitigates the effects. Scientific Reports, 16, 13583. https://doi.org/10.1038/s41598-026-42312-6
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Aktuelle Markt- und Kontextquelle
Boston Consulting Group. (2026, June 3). AI at work: Why strategy matters more than tools [Globale Unternehmensbefragung, N = 11.749, 14 Märkte]. https://www.bcg.com/publications/2026/ai-at-work-why-strategy-matters-more-than-tools
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