KI-Agenten sind bereits heute in vielen Unternehmen im Einsatz. Künftig werden sie allerdings selbstverständlich an der Seite von Menschen in hybriden Teams arbeiten. Doch welche Skills benötigen Führungskräfte, um Mensch, KI und Unternehmen erfolgreich durch die KI-Revolution zu führen?  Sibylle Tretera, digitale Transformationsexpertin, und Martin Giesswein, KI-Program Director an der WU Executive Academy erklären, worauf es beim Führen hybrider Teams besonders ankommt.

Die globale Wirtschaftswelt ist längst von der KI-Revolutionswelle erfasst worden: Innovations- und Zukunftsfähigkeit von Unternehmen hängt vorranging davon ab, wie sie mit dem Thema KI umgehen. Dabei zeigen Analysen deutlich, dass Länder mit höherer Produktivität tendenziell auch einen höheren Anteil der Digitalwirtschaft an der Gesamtwirtschaftsleistung aufweisen. Und mehr noch: Sogenannte High-Performing Unternehmen ändern sogar ihre Organisationsstruktur, um mehr Profitabilität mit ihren KI-Agenten zu erzeugen.

„KI wird somit zum unerlässlichen Innovationsturbo für Unternehmen, die in Form von KI-Assistenten und -Agenten die Teams unterstützen und Arbeitsabläufe erleichtern und beschleunigen“, sagt Sibylle Tretera. Sie hat langjährige Führungserfahrung u.a. bei Pinterest und Google, ist Executive MBA Alumna der WU Executive Academy und begleitet als Leadership- und Transformationscoach KI-Transformation in Unternehmen.

Martin Giesswein, Digitalökonom und AI Program Director an der WU Executive Academy, spricht in diesem Zusammenhang von „Frontier Companies“ oder eben “High Performern”, die nun entstehen und von denen sich viele Unternehmen etwas abschauen können, weil sie neue Maßstäbe in der KI-Integration und -Strategie setzen und deshalb ertragreicher sind.

Die Rückkehr zur betriebswirtschaftlichen Professionalität

„Damit diese zugegebenermaßen nicht ganz leichte Übung auch für „normale“ Unternehmen gelingt, müssen sie unbedingt aus den Experimentierphasen mit ChatGPT, Gemini und Co kommen und damit beginnen, fundierte KI-Strategien und -Systeme zu etablieren. Nur so können sie konkurrenzfähig bleiben und ihr Fortbestehen absichern“, so Giesswein.

Frontier Companies weisen hier den Weg und setzen neue Standards für die (Welt-) Wirtschaft: mit einer Agentic Workforce bestehend aus KI-Agenten, mit strategischen KI-Systemen und einem Upskilling in Bezug auf die KI, aber auch die damit verbundenen neuen und erweiterten Leadership-Skills.

Wie also können sich Führungskräfte jetzt aufstellen, um die KI-Revolution möglichst effektiv in ihrem Unternehmen umzusetzen? Hier sind fünf Handlungsansätze für Agentic Workforce Leadership, die Führungskräften in der Praxis als wertvolle Orientierungshilfe dienen sollen:

1. KI proaktiv nutzen – als Assistent und Leadership Coach

Die Zauberformel heißt hier: ausprobieren und dranbleiben. Führungskräfte müssen in der Lage sein, „um KI-Assistenten und -Agenten zielsicher zu managen, ihnen die richtigen Aufgaben zu übergeben und kritisch einzugreifen, ohne gleichzeitig ins Micromanagement zu verfallen“, sagt Martin Giesswein. Auch Sibylle Tretera rät zu einem „Thought-Partner“-Ansatz, um KI in der Mitarbeiter- und Unternehmensführung als Sparringpartner effektiv zu nutzen: „Die KI könnte beispielsweise bewusst darauf trainiert werden, Denkmuster und Glaubenssätze zu hinterfragen und unkonventionelle Lösungen und Ideen zu entwickeln. KI als Personal Coach bietet dabei ein unerschöpfliches Potenzial, um die eigenen (Self-) Leadership-Skills und die der Mitarbeitenden auszubauen und um Blind Spots aufzuzeigen.“

2. Führen hybrider Human-AI-Teams

Mitarbeitende – nicht nur Führungskräfte – übernehmen zunehmend die Rolle von «Agent Bosses», indem sie KI-Agenten managen und anleiten. Eine wesentliche Aufgabe für Führungskräfte besteht in der Umsetzung der KI-Strategie darin, die sogenannte „Human-Agent-Ratio“ zu eruieren: das bedeutet, Aufgaben bestmöglich an die Agentic und Human Workforce zu verteilen und die (Personal-)Ressourcen im Sinne der KI-Integration zu planen: „Sie müssen entscheiden, wie viele und welche KI-Agenten sie für welche Aufgaben benötigen und wie man die Organisation an die neue Ko-Existenz anpasst“, sagt Martin Giesswein.

Das schlägt sich auch in der Personalplanung nieder. Denn die Arbeit von KI-Agenten muss auch in Vollzeitäquivalente (FTE) und KI-Kosten übersetzt werden, um die Teamressourcen planen zu können: „Bei Kostenwahrheit ist die KI zurzeit teurer als die Marketing- oder Sales-Kollegin, sagt der Experte. Auch in der Leistungsbeurteilung hat die Zusammenarbeit von Mensch und KI Auswirkungen, gibt Sibylle Tretera zu bedenken: „Führungskräfte müssen sich darüber im Klaren sein: Wie wollen sie KI-gestützte Performance ihrer Mitarbeitenden beurteilen – etwa, wenn ein Mitarbeiter die Präsentation vollständig von KI erstellen lässt?“ Das führe auch zu einem Shift in der Wertigkeit von Skills: „Die Soft Skills, das kritische Denken und die fachliche Kompetenz des Mitarbeiters oder der Mitarbeiterin gewinnen an Relevanz, wenn die KI-Inhalt und Struktur aufbereitet. Das muss dann aber auch entsprechend anders honoriert werden“, sagt sie.

3. Strategisches Denken und innovatives Prozessdesign

KI-Tools in bestehende Prozesse und Organisationseinheiten einzugliedern, ist derzeit weit verbreitet – allerdings reicht das als umfassende KI-Strategie auf Unternehmensebene aber nicht, weiß Martin Giesswein: „Es geht vielmehr darum, die Arbeitsprozesse mit und durch KI komplett neu zu gestalten. Hier kommen Multi-Agenten-Systeme ins Spiel, die nicht nur komplexe Prozesse gänzlich übernehmen, sondern auch komplexe Lösungen finden“, so Giesswein. Dies soll Führungskräfte und Mitarbeitende für anderweitige Aufgaben freispielen – etwa in der Menschenführung, in der Strategiearbeit oder in der vertiefenden Zusammenarbeit mit den Kunden. Die Herausforderung dabei: „Oft haben Unternehmen ihre Prozesse gar nicht klar definiert und optimiert und die Datenaufbereitung ist mangelhaft, um mit KI sinnvolle Datenanalysen zu generieren“, sagt er.

«Die rasante Schnelligkeit in den KI-Entwicklungen und die zunehmende Jobunsicherheit erfordert daher eine unglaubliche Flexibilität und Lernbereitschaft bei den Mitarbeitenden, aber vor allem bei den Führungskräften.»

Sibylle Tretera, digitale Transformationsexpertin an der WU Executive Academy

4. Etablieren einer KI-freundlichen Arbeitskultur

Dazu gehört vor allem AI-Upskilling – und das beginne zuallererst bei einem selbst: „Noch immer haben viele Führungskräfte selbst nur rudimentäre Erfahrung mit der Anwendung von Generic AI wie ChatGPT, Claude Cowork oder Gemini und nutzen vielleicht einige Standards von Microsoft Copilots – hier braucht es noch viel mehr vertiefende Auseinandersetzung“, sagt Sibylle Tretera. Führungskräfte müssten ihre Haltung ins „permanent Beta“ überführen und nicht aufhören zu experimentieren. Tretera rät auch, in den Austausch mit kleineren Partnerunternehmen zu gehen, die oft schon einen Vorsprung im Testen von KI-Tools und -Systemen haben: „Hier ist es wichtig, auf den Lernerfahrungen von anderen aufzubauen“, sagt sie.

Auch 2026 bleibt der Aufbau von KI-Kompetenzen ein entscheidender Faktor für die Arbeitswelt – allerdings verschiebt sich der Fokus zunehmend von reinen Anwendungskompetenzen hin zum souveränen und reflektierten Umgang mit KI.

Laut Microsoft Work Trend Index 2026 geben 66 % der befragten KI-Nutzer an, dank KI mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten zu haben; 58 % können heute Arbeiten erledigen, zu denen sie ein Jahr zuvor noch nicht in der Lage waren. Gleichzeitig gewinnen menschliche Fähigkeiten an Bedeutung: 50 % nennen die Qualitätskontrolle von KI-Ergebnissen und 46 % kritisches Denken als besonders wichtige Kompetenzen in einer zunehmend KI-gestützten Arbeitswelt. Die Herausforderung liegt dabei nicht nur bei den Mitarbeitenden: Lediglich 26 % geben an, dass ihre Führungskräfte eine klare und konsistente Ausrichtung im Umgang mit KI verfolgen.

„Zusammengefasst heißt das, dass AI-Upskilling zunehmend zu einer gemeinsamen Aufgabe von Mitarbeitenden, Führungskräften und Organisationen wird. Die rasante Schnelligkeit in den KI-Entwicklungen und die zunehmende Jobunsicherheit erfordert daher eine unglaubliche Flexibilität und Lernbereitschaft bei den Mitarbeitenden, aber vor allem bei den Führungskräften“, stellt Sibylle Tretera fest.

5. Kritischen Umgang mit KI fördern

Die KI als Tool und Sparringpartner zu nutzen, wird essenziell. Gleichzeitig muss aber auch auf strategischer, sozialer, und psychologischer Ebene darauf geachtet werden, dass KI-Systeme keine negativen Begleiterscheinungen mit sich bringen. Die menschliche Urteilsfähigkeit bleibt wichtiger denn je: KI wird als Ergänzung, nicht als Ersatz für die menschliche Zusammenarbeit gesehen. Hier sind Führungskräfte gefragt, die eigene Kritik- und Urteilsfähigkeit in Bezug auf KI auszubauen und auch jene ihrer Mitarbeitenden immer wieder herauszufordern. Zeit, sich auf vergangenen und gegenwärtigen Erfolgen auszuruhen, bleibt also nicht.

Die vier Arten von Künstlicher Intelligenz

1. Augmentierte KI (Augmented AI)

Augmentierte KI hilft dem Menschen im kollaborativen Prozess, zu besseren und effizienteren Ergebnissen zu kommen. Ein Beispiel ist Generative KI (einfache GPT/Gemini), die Bilder oder Texte produziert und in andere Sprachen übersetzt. Sie ersetzt nicht die Arbeitsleistung des Menschen, sondern verbessert seine Performance.

2. Assistierende KI (Assisting AI)

Die nächste Stufe sind spezialisierte und generative KI-Assistenten wie etwa Microsoft Copilot, die ganze Aufgaben und Arbeitsabläufe übernehmen. Die jeweilige Aufgabe läuft repetitiv und nach bestimmten Regeln ab. Ein gutes Beispiel ist die Übergabe eines Briefes an die Post, die dann mithilfe eines Postboten den Brief an seinen Bestimmungsort bringt. Oder ein KI-Assistent, der Kunden anruft und Termine vereinbart.

3. Agierende KI (Agentic AI)

KI-Agenten (wie etwa Manus.ai) führen Aufträge wie menschliche Befehlsempfänger aus – sogar Widerständen oder unvorhergesehenen Ereignissen zum Trotz. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung einer Kostenübersicht für verschiedene KI-Tools. Der KI-Agent       automatisiert Workflows, interagiert mit anderen Software-Anwendungen, schreibt selbst Code-Bausteine oder führt Softwaretests durch.

4. Multi-Agenten-Systeme (MAS)

MAS sind Teams bestehend aus KI-Agenten, die vernetzt zusammenarbeiten und miteinander interagieren und diskutieren und einander Teilaufgaben zuweisen, um komplexere Ergebnisse und Lösungen zu liefern. Sie bewältigen dabei auch komplexe Arbeitsabläufe.

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