AI-First Operating Model

Warum das Thema auf die Agenda der Geschäftsführung gehört

Die meisten Unternehmen setzen KI-Werkzeuge ein, und trotzdem bleibt der erwartete Ertrag oft aus. Das liegt selten an der Technologie. Meist wird KI in die bestehende Betriebslogik eingesetzt, und die Abläufe dahinter bleiben, wie sie waren.

Früher war die Informationsverarbeitung der aufwendige Teil der Wissensarbeit, Abstimmungen fielen kaum ins Gewicht. KI kehrt dieses Verhältnis um. Analyse und Aufbereitung kosten kaum noch Zeit, also werden Freigaben und Übergaben zum Engpass. Wer daran nichts ändert, bekommt schnellere Einzelaufgaben in einer Organisation, die genauso langsam entscheidet wie vorher.

Ich sehe dieses Muster auch in meinem eigenen Arbeitsalltag. Mit Vibe-Coding-Werkzeugen entwerfen heute auch Menschen ohne Programmierkenntnisse in wenigen Stunden eine Landingpage oder einen Prototyp, für den man früher Tage oder Wochen gebraucht hätte. Bis daraus ein belastbares Produkt wird, braucht es aber die Anbindung an bestehende Systeme, Datenschutzprüfungen, Tests und Abstimmungen mit mehreren Abteilungen. Ist dieser Weg vorher nicht beschrieben, verpufft die gewonnene Zeit im System.

	Tool-Logik	Betriebslogik
Wirkung	KI beschleunigt einzelne Tätigkeiten	KI verändert, wer mit welchen Informationen entscheidet
Erfolgsmessung	Lizenzen und Nutzungsraten	Durchlaufzeit und Qualität von Entscheidungen
Verantwortung	Meist die IT, die Führung gibt das Budget frei	Die Führung selbst, weil nur sie Entscheidungsrechte neu verteilen kann

Drei Stufen: Werkzeug, Prozess, Betriebsmodell

Auf der ersten Stufe ist KI ein Werkzeug. Mitarbeitende lassen sich E-Mails formulieren oder Dokumente zusammenfassen und werden dabei einzeln produktiver. Die Abläufe des Unternehmens bleiben unverändert, und der Gewinn verteilt sich auf so viele Schultern, dass er in der Organisation kaum ankommt. Overbeck, der Hydraulikhersteller aus dem Fallbeispiel meines Buchs, hat 400 KI-Lizenzen ausgerollt und steht genau hier.

Auf der zweiten Stufe wird KI zum festen Schritt in einem Prozess. Eine Anwendung ordnet eingehende Reklamationen bekannten Fehlerbildern zu, ein Modell gleicht Lieferantenrechnungen mit Bestellungen ab. Die Wirkung lässt sich messen, bleibt aber auf einzelne Abläufe begrenzt, die im Kern so gebaut sind wie vorher. Von vierzehn Pilotprojekten bei Overbeck haben zwei diese Stufe erreicht.

Auf der dritten Stufe verändert KI das Betriebsmodell selbst. Ausgewählte Abläufe werden vom gewünschten Ergebnis her neu entworfen, Teams bilden sich um Ergebnisse herum, und für jeden Schritt ist festgelegt, wie selbstständig ein Agent handeln darf.

Den Weg von der ersten zur zweiten Stufe schafft ein Unternehmen mit Fleiß und Disziplin. Für den Schritt auf die dritte Stufe braucht es Entscheidungen über Zuständigkeiten und Budgets, die nur die Geschäftsführung treffen kann. An dieser Schwelle bleiben die meisten Unternehmen stehen.

Die fünf Bausteine

Vier der Bausteine bauen aufeinander auf wie die Stockwerke eines Gebäudes. Der fünfte, die Rückkopplung, sorgt dafür, dass das Gebäude mit jeder Nutzung besser wird.

1. Fähigkeiten

Mit Fähigkeiten meine ich die Abläufe, mit denen ein Unternehmen Wert erzeugt, etwa die Angebotserstellung oder die Bearbeitung einer Reklamation. Der Umbau beginnt damit, einige dieser Abläufe vom Ergebnis her neu zu beschreiben. Dabei zeigt sich oft, dass das Wissen über einen Ablauf nur in den Köpfen weniger erfahrener Leute existiert und nirgends aufgeschrieben ist. Für den Anfang reichen drei bis fünf Abläufe.

2. Kontext

Kontext ist das Wissen, das Menschen und Agenten für ihre Arbeit brauchen. Dazu gehören Kunden- und Produktdaten, die Preislogik, frühere Entscheidungen und die Gründe dafür. Die entscheidende Frage lautet, ob Systeme auf dieses Wissen zugreifen können oder ob es in Postfächern und persönlichen Ablagen liegt. Bei Overbeck steckt ein großer Teil davon in den Köpfen von drei Konstrukteuren, von denen einer in zwei Jahren in Rente geht.

3. Leitplanken

Leitplanken legen den Rahmen fest, in dem Menschen und Agenten arbeiten. Sie regeln Entscheidungsrechte und Haftung, den Datenschutz, die Anforderungen des EU AI Act und die Mitbestimmung des Betriebsrats. Hier liegt einer der größten Engpässe. Gut gesetzte Leitplanken machen Agenten schneller, weil klar ist, wie weit sie gehen dürfen.

4. Ausführung

Bei der Ausführung geht es darum, wer die Arbeit in welcher Konstellation erledigt und welche Aufgaben ein Mensch oder ein Agent übernimmt. Die Richtung geht zu kleinen, funktionsübergreifenden Teams, die gemeinsam ein Ergebnis verantworten und in denen Agenten fester Teil des Teams sind.

Für jeden Schritt eines Ablaufs wird eine von drei Autonomiestufen festgelegt. Auf der niedrigsten bereitet der Agent vor, und ein Mensch entscheidet. In der Mitte erledigt der Agent die Routinefälle, während ein Mensch Ausnahmen und Stichproben prüft. Auf der höchsten Stufe handelt der Agent innerhalb fester Grenzen selbstständig, und ein Mensch überwacht das Ergebnis anhand von Kennzahlen und Warnsignalen.

5. Rückkopplung

Jede Korrektur und jeder Fehler fließt zurück in die Abläufe und in den Kontext. Dafür braucht es eine Messung der Wirkung und Lernschleifen in den Teams. Ebenso wichtig ist eine Kultur, in der Mitarbeitende Fehler eines Agenten melden, anstatt sie stillschweigend selbst zu korrigieren. Ohne Rückkopplung bleibt ein KI-Vorhaben ein Projekt, das irgendwann abgeschlossen wird. Mit ihr wird es zu einem System, das man pflegt und das mit jeder Nutzung dazulernt.

Was die Bausteine zusammenhält

Ein einzelnes Team kann seine Abläufe und seinen Kontext weitgehend selbst gestalten. Für ein ganzes Unternehmen muss jemand festlegen, welche Abläufe zuerst umgebaut werden und wer das Budget dafür trägt. Diese Aufgabe gehört in die Geschäftsführung und lässt sich nicht an ein zentrales Technikteam delegieren.

Die Bausteine hängen voneinander ab. Ein neu entworfener Ablauf scheitert an ungeklärten Leitplanken, und ein kluges Rollenmodell nützt wenig, wenn der Kontext in Silos liegt.

„Wer nur an einem Baustein arbeitet, verschiebt den Engpass an eine andere Stelle.“

Nicole Lontzek, Die neue Betriebslogik (2026)

Wie das in der Praxis aussieht

Ein Landmaschinenhersteller, seit Jahren Kunde von Overbeck, fragt per E-Mail nach einem Hydraulikaggregat mit höherer Förderleistung und einem Anschlussmaß, das nicht im Standardkatalog steht. Der Innendienst wartet einen Tag auf die Konstruktion und zwei weitere auf den Einkauf. Weil das Angebot über der Freigabegrenze liegt, muss noch der Vertriebsleiter zustimmen, der gerade auf einer Messe ist. Nach acht Arbeitstagen geht das Angebot raus. Die eigentliche Bearbeitung hat rund drei Stunden gedauert.

Der neue KI-Assistent schreibt den Angebotstext in zehn Minuten, früher waren es dreißig. An den acht Tagen ändert das so gut wie nichts.

Legt man die fünf Bausteine auf diesen Vorgang, liegen die Hebel woanders. Den Ablauf für Sonderanfragen hat nie jemand zusammenhängend aufgeschrieben. Die nötigen Informationen verteilen sich auf vier Systeme und die Erfahrung weniger Konstrukteure. Die Freigabegrenze wurde vor fünfzehn Jahren festgelegt und seitdem nie überprüft. Drei Abteilungen arbeiten an dem Angebot, aber keine verantwortet die Antwortzeit. Und ob aus dem Angebot ein Auftrag wird, erfährt am Ende niemand, sodass die nächste ähnliche Anfrage wieder bei null beginnt.

Neu entworfen würde ein Agent die Anfrage mit früheren Vorgängen abgleichen, ähnliche Varianten aus dem Konstruktionsarchiv heraussuchen und einen Preis vorschlagen. Ein Konstrukteur prüft nur noch die Fälle, für die es keine passende Vorlage gibt. Die Freigabe richtet sich nach dem Risiko des Angebots, und jedes Ergebnis fließt in den Kontext zurück. Keine dieser Änderungen kann die IT allein umsetzen, weil jede von ihnen Zuständigkeiten und Gewohnheiten im Unternehmen berührt.

Abgrenzung: Was ein AI-First Operating Model nicht ist

Bei der Recherche zu meinem Buch bin ich immer wieder auf drei Missverständnisse gestoßen, die den Start erschweren.

Das erste lautet, AI-first bedeute Vollautomatisierung. In vielen Abläufen ist es richtig, dass ein Mensch einen Vorschlag prüft oder die Verantwortung für das Ergebnis übernimmt. Bei einer Angebotsfreigabe für einen Großkunden fällt die Entscheidung über den Anteil der KI deshalb anders aus als bei der Prüfung einer Standardrechnung.

Das zweite Missverständnis ist die Annahme, man müsse zuerst alle Daten in Ordnung bringen. Ich halte gepflegte Daten für sehr wichtig, aber perfekte Daten gibt es in keinem Unternehmen. Es reicht, wenn sie für die ausgewählten Abläufe erreichbar und gut genug sind. Die Arbeit am konkreten Ablauf zeigt schnell, was fehlt.

Drittens glauben viele, sie bräuchten eigene Modelle oder eine eigene KI-Plattform. Für die meisten Unternehmen lohnt sich das nicht. Sinnvoller ist ein Portfolio austauschbarer Modelle und die Konzentration auf das, was das eigene Haus ausmacht. Bei Overbeck sind das siebzig Jahre Erfahrung in der Hydraulik und kein selbst trainiertes Sprachmodell.

Ein AI-First Operating Model ist außerdem kein IT-Projekt, das man ausschreibt und abnimmt. Für ein etabliertes Unternehmen mit Betriebsrat und gewachsener IT-Landschaft heißt es auch nicht, alles auf einmal neu zu bauen. Man beginnt mit den Abläufen, in denen der Umbau den größten Sprung bringt.

Der Einstieg: die ersten 100 Tage

Die ersten 100 Tage entscheiden darüber, ob der Umbau eine Richtung bekommt. Ich empfehle Führungsteams für diese Zeit fünf Schritte in fester Reihenfolge.

1. Am Anfang steht eine ehrliche Bestandsaufnahme der laufenden KI-Initiativen und Agenten und dessen, was sie bisher gebracht haben. Sie dauert ein bis zwei Wochen und fällt meistens ernüchternd aus.
2. Danach nimmt sich das Führungsteam einen halben Tag, an dem jedes Mitglied das Unternehmen einer der drei Stufen zuordnet. Die Einschätzungen gehen oft erstaunlich weit auseinander, und genau darüber lohnt das Gespräch.
3. Dann folgt die Auswahl von drei bis fünf Abläufen mit viel Volumen und viel Reibung. Jeder bekommt eine verantwortliche Person und ein Ziel, das sich in einem Satz mit einer Zahl formulieren lässt.
4. Es braucht minimale Leitplanken, also ein Register aller Agenten, eine Einteilung in Risikoklassen und eine Regel, welche Daten in welche Werkzeuge dürfen. Dazu gehört ein erstes Gespräch mit dem Betriebsrat.
5. Zuletzt die sichtbare Führung. Die Geschäftsführung nutzt KI selbst und spricht offen darüber, auch über Fehler. Ich halte diesen Schritt für den wichtigsten, weil er entscheidet, ob die Organisation die anderen vier ernst nimmt.

Woran Sie den Fortschritt messen

Lizenzen und Nutzungsraten sagen wenig darüber, ob sich die Organisation verändert. Ich schaue lieber auf die Durchlaufzeit wichtiger Entscheidungen und darauf, wie oft eskaliert werden muss. Aufschlussreich ist auch der Anteil der Entscheidungen, die nach klaren Regeln automatisch fallen. Die Qualität der Entscheidungen lässt sich am besten in regelmäßigen Retrospektiven bewerten.

Häufige Fragen

Wer muss ein AI-First Operating Model verantworten?

Die Geschäftsführung. Nur sie kann entscheiden, welche Abläufe zuerst umgebaut werden und wer das Budget trägt. Für jeden einzelnen Ablauf braucht es zusätzlich eine Person, die ihn über Abteilungsgrenzen hinweg verantwortet.

Dürfen KI-Agenten selbst entscheiden?

Das wird für jeden Schritt eines Ablaufs einzeln festgelegt. Ein Agent kann vorschlagen, Routinefälle mit menschlicher Prüfung erledigen oder in festen Grenzen unter Aufsicht handeln. Die Verantwortung für das Ergebnis trägt immer ein Mensch.

Müssen unsere Daten erst vollständig aufgeräumt sein?

Nein. Sie müssen für die ausgewählten Abläufe erreichbar und gut genug sein. Wer auf perfekte Daten wartet, fängt nie an.

Wie lange dauert der Umbau?

Die ersten 100 Tage geben die Richtung vor. Danach wächst das Modell Ablauf für Ablauf, über das erste Jahr und die Jahre danach.

Müssen Führungskräfte selbst mit KI arbeiten?

Ja. Wer festlegen soll, was KI übernehmen darf, muss aus eigener Erfahrung wissen, wo ihre Grenzen liegen. Außerdem achtet die Organisation sehr genau darauf, ob die Geschäftsführung selbst tut, was sie von anderen verlangt.

Weiterlesen

• Buch: Die neue Betriebslogik. Das AI-First Operating Model für Führungskräfte (jetzt erhältlich)
• Analyse auf Computerwoche: So geht ein AI-First-Betriebsmodell
• Der Tool-Zoo und andere Irrwege der KI-Einführung

Über die Autorin

Nicole Lontzek ist Mitglied der Geschäftsleitung eines Software-Engineering-Unternehmens, Autorin und zertifizierte Aufsichts- und Beirätin. Sie schreibt und spricht darüber, wie sich Führung und Organisation im KI-Zeitalter verändern. Zum Profil