Wir beide stehen in München. Unser Kollege sitzt in Kopenhagen und versucht uns live zu schalten und wir hoffen, dass es jetzt weiterhin klappt. Was wir eben in der Umfrage gemeinsam ja auch bei euch gesehen haben, KI ist längst im Arbeitsalltag angekommen. Und das zeigen uns auch die Zahlen, die wir aktuell in den Studien finden, dass 60 Prozent der Beschäftigten KI bereits in ihrem Arbeitsalltag nutzen. Und das tatsächlich ganz unabhängig davon, ob es eben vom Unternehmen aktiv gesteuert wird oder nicht. Wichtig an der Stelle ist nur, dass natürlich diese aktive Nutzung allein noch nicht heißt, dass auch automatisch Mehrwert daraus entsteht. Und daher haben wir noch eine zweite Frage für euch mitgebracht. Und zwar interessiert uns auch zu hören, was ihr denn glaubt, welchen Einfluss KI aktuell auf eure Arbeitsergebnisse hat. Also beispielsweise eine Verbesserung der Arbeitsqualität oder wie effektiv oder kreativ du Aufgaben bearbeitest. Auch hier habt ihr eine Skala von eins bis fünf. Hat KI vielleicht aktuell noch keinen spürbaren Einfluss für euch auf eure Arbeitsergebnisse? Gibt es vielleicht kleine Verbesserungen wie eine Zeitersparnis in Routineaufgaben, also einen geringen Einfluss? Einen moderaten Einfluss, also einen Effekt auf Qualität oder Effizienz, den ihr spürt in mehreren Aufgaben? Einen starken Einfluss, dass sich eure Arbeitsweise merklich verändert hat? Oder wirklich auch ein transformativer Einfluss, dass sich eure Aufgaben mit Gen AI ganz grundlegend verändert haben, wie ihr auch arbeitet? Und ich sehe das Antworten eintrudeln, was mich gerade besonders glücklich macht, weil das heißt, dass ihr uns hört und noch bei uns seid. Das ist natürlich wunderbar zu sehen. Und was wir dort auch sehen, dass zumindest alle von euch mindestens mal einen geringen Einfluss wahrnehmen. Das heißt, ihr nehmt das schon ein Stück weit ein Beitrag von der Erschöpfung wahr. Und auch da zeigen uns wieder die Zahlen, die wir aktuell so finden, dass es wirklich ein enormes Produktivitätspotenzial von KI gibt. Das liegt nämlich bei über 30 Prozent. Das heißt, wir sprechen hier nicht nur von ein paar Minuten Zeitersparnis im Alltag, sondern von echten Effizienz- und Qualitätsgewinnen. Aber auch hier wieder entscheidend, dieses Potenzial entsteht nicht automatisch nur, weil eben diese Tools verfügbar sind. Und da sehen wir dann eben die Diskrepanz. Denn obwohl dieses Potenzial von KI-Nutzung riesig ist, sehen die wenigsten Organisationen in ihrem Arbeitsalltag etwas davon. Denn über 80 Prozent der Unternehmen berichten, dass sie trotz KI-Einsatz keinen messbaren Mehrwert erzielen. KI ist also technisch irgendwie da, aber der Effekt bleibt aus. Und das liegt nicht nur daran, dass die Potenziale von KI ungenutzt bleiben, sondern auch daran, dass KI einige Risiken und Fallstricke mit sich bringt. Manche davon sind technischer Natur, viele aber auch erstaunlich menschlich. Zum Beispiel das Thema Kompetenzverlust. Wenn wir ganze Denkprozesse abgeben, trainieren wir unsere eigenen Fähigkeiten weniger. Und da zeigen uns schon erste Studien, dass der Einsatz von KI langfristig unsere Gehirnleistung beeinflussen kann. Oder auch das Thema der fehlerhaften Daten. Ihr kennt es sicherlich selbst. KI kann falsche Inhalte doch sehr selbstbewusst formulieren. Und wenn wir das nicht kritisch hinterfragen, schleichen sich schnell Fehler auch in unsere Arbeitsergebnisse ein. Und zuletzt das Phänomen der scheinbaren Produktivität. Aufgaben wirken schnell erledigt, aber die Qualität sinkt vielleicht. Oder KI wird genutzt, um Arbeitsergebnisse künstlich aufzublähen und anschlüssen dann auf anderer Seite wieder zusammenzufassen. Da entsteht nicht wirklich ein echter Mehrwert. Und deshalb sind wir heute hier. Und aus diesen Gründen sprechen wir über die menschliche Seite der KI-Transformation. Denn die eigentliche Herausforderung liegt in unseren Welten. Also wie arbeiten wir mit KI? Wie entscheiden wir? Worauf vertrauen wir? Und wie müssen wir auch unsere Kompetenzen aufbauen, um die KI richtig einzusetzen? Und für uns fasst es dieses Zitat vom World Economic Forum ganz gut zusammen. Nämlich wir befinden uns aktuell in einer der größten Change Management Aufgaben unserer Geschichte. Und nur wenn jede Führungs- und Fachkraft diese Aufgabe annimmt, können wir das Potenzial von KI entfalten. Also für echten Mehrwert mit KI müssen wir beim menschlichen ansetzen und an der Stelle das Change Management richtig ernst nehmen. Ja und bevor wir hier tiefer einsteigen, Chris, was meinen wir denn genau eigentlich mit KI? Ja, sehr wichtige Frage und Thema zu verstehen. Also erstmal, wenn wir hier im Sprachfluss KI sagen, dann meinen wir eigentlich generative KI. Das ist eine Art von KI, das wir zum Beispiel kennen von JTPT oder Gemini, MedJourney, ähnliche Tools. Und wie steht hier von Thomas Malone eine Definition, generative KI besegnet den Einsatz von Machine Learning Modelle, um neue hochqualitative Inhalt zu erzeugen. Das ist zum Beispiel Texte, Bilder, Videos oder Audio auf Basis der Daten, mit denen die Modelle trainiert wurden. Und das Entscheidende dabei ist, dass die KI dann nicht einfach kopiert bestehende Inhalte. Sie kombiniert Muster aus riesigen Datenmengen und erzeugt daraus etwas Neues. Und genau das macht sie für Wäschungsarbeit so spannend. Also weil sie nicht nur analysiert, sondern kreativ mitgestalten kann. Und ja, eigentlich können wir über KI denken wie ein sehr schlauer Praktikant vielleicht. Also der viel Führung braucht natürlich, weil diese Praktikant KI hat breites Wissen und Analysefähigkeiten. Ja, kann kreativ mitgestalten, aber braucht auch klare Aufgabenstellungen und benötigt Leitplanken in unserer Zusammenarbeit. Was noch ist, wenn wir über KI und generative KI reden, das ist eine sehr menschenähnliche Technologie in verschiedene Weise. Und die löst dann auch sehr menschliche Reaktionen aus. Zum Beispiel Begeisterung, Hype und auch Abhängigkeit. Ja, sogar Liebe haben wir gehört. Welche Leute eigentlich Liebe für die KI fühlen. Aber natürlich auch Angst und Unsicherheit auf unsere eigene Rolle. Was ist meine Identität und Fähigkeiten in Zukunft mit ein starker KI-Fähigkeit? Ja, da gibt es Sorgen um Kontrollverlust. Ja, sogar wir reden auch über KI-Scham. Also die Scham zuzugeben, dass man für eine Arbeit KI genutzt hat. Und solche Reaktionen sind keine Nebeneffekte. Die zeigen, dass diese Technologie ist was anderes. Und das ist sehr wichtig, um zu verstehen, warum unser KI-Adoption stoppt, Fahrt outnimmt und Mekken Mehrwert schafft. Und das bringt uns zu dem Punkt. Also die Einführung von KI ist kein Technologie Problem. Das ist ein Denkproblem. Das geht um, wie Lisa gesagt, unser Denken, unser Mindset, unsere Arbeitsweise. Und die Kernherausforderung für KI-Adoption ist dann, dass die meisten Organisationen oder Menschen möglich ist nicht, ihr eigenes Denken hinterzufragen. Das heißt auch, dass KI-Adoption beginnt bei uns selbst. Deshalb wollen wir euch an dieser Stelle ein bisschen challengen. Wir haben ein paar sogenannte Human Prompts entwickelt für euch, mit denen ihr eure eigene KI-Reise starten oder weiterentwickeln könnt. Der erste Prompt hier geht darum, wirklich ehrlich hinzuschauen. Was sind eigentlich meine mentale und emotionale Barrieren im Umgang mit KI? Also die Idee hier ist ganz simpel. Nehmt diesen Prompt. Ihr könnt gerne ein Foto marken oder wir schicken auch die Material später raus. Dann gebt das Prompt in euer KI-Tool und startet das Gespräch. Die KI stellt dann euch welche Fragen und ihr müsst natürlich sehr ehrlich antworten. Und wirklich, sei ehrlich zu euch selbst. Und dann am Ende bekommt ihr ein kleines Profil und drei konkrete Experimente für euch. Also als ich das selbst gemacht zum Beispiel, da war ich ziemlich treffend und ich habe viel gelernt über, was ist eigentlich meine Barriere und wie könnte ich ein bisschen mein eigenes Denken herausfordern, um mehr Qualität und Produktivität mit KI erreichen. Also nehmt das euch mit. Und dann gehen wir so in die Thema, wie kommen wir denn zu einer wirksamen KI-Nutzung hin? Nicht nur für uns als Individuen, aber auch in Organisationen. Und wir können das eigentlich ganz kurz und knackig in einem Satz zusammenfassen. Und da steht hier auf Englisch auch Embrace a Co-Intelligent Approach. So bei Embrace, das geht um ein Mindset und Kultur des Experimentierens zu fördern, Neugier zu feiern und KI im Alltag einfach zu normalisieren. Und dann gleichzeitig auch dieser Co-Intelligent Ansatz, das heißt Fokus auf die Synergie zwischen Mensch und Technologie zu legen. Also das Ziel ist nicht mit KI Menschen zu ersetzen, aber zu erweitern, was wir erreichen können, weil wir zusammen mit KI arbeiten. Und Lisa, wie gehen wir denn das an in Organisationen? Ja, wenn wir uns die übergeordneten Bereiche ansehen, dann seht ihr sicherlich etwas sehr Vertrautes, wenn ihr mit dem Bereich Change schon mal etwas zu tun hattet. Es sind auch bei der KI-Transformation die Change Basics, die wir aus unseren bisherigen oder auch IT-Transformationen oder sonstigen Transformationsprogrammen kennen. Wir starten mit einem gemeinsamen Purpose. Wir brauchen natürlich ein strukturiertes Vorgehen. Wir brauchen sichtbare Führungen. Wir müssen die Nutzenden früh einbinden. Wir brauchen eine klare Kommunikation und wirksames Training. All das bleibt absolut relevant. Aber wie wir uns am Anfang angeschaut haben, ist KI kein klassisches IT-Projekt. Das heißt, es sind diese bewährten Change Basics, aber eben weiterentwickelt und weitergedacht in die ganz eigene Dynamik der KI. Das heißt zum Beispiel, dass wir statt dem Ersatz einer bestehenden Technologie oder von dem Ablösen von etwas Bestehendem sprechen, machen wir hier bei der KI eher den Fokus auf dieses ganze Thema der Co-Intelligence, wie Chris auch gerade schon gesagt hat. Das heißt, wir fokussieren uns darauf, dass Menschen und KI gemeinsam bessere Ergebnisse erzeugen können und wir KI tatsächlich als Teammitglied betrachten. Oder auch wenn wir über Führungskräfte sprechen, spielen die natürlich eine ganz entscheidende Rolle auch in der KI-Transformation. Allerdings brauchen wir hier weniger große Worte und Visionen, sondern viel mehr vormachen und zeigen. Und auch in der Kommunikation geht es darum, KI ganz konsequent in der kollaborativen Arbeitsweise zu platzieren. Also das Ganze nicht als Tool oder als Technologie-Projekt zu platzieren, sondern diese gemeinsame Denk- und Arbeitsunterstützung in den Fokus zu setzen. Zudem brauchen wir natürlich mehr denn je ein vertrauensvolles Arbeitsumfeld und Zusammenarbeit. Wir sehen, dass viele Menschen sich aktuell noch schämen, KI zu nutzen, als wäre es irgendwie ein Zeichen der Schwäche. Das muss sich drehen. Denn richtig eingesetzt sollten wir eigentlich stolz darauf sein, KI zu nutzen und damit einen Mehrwert zu schaffen. Und ein weiterer entscheidender Punkt ist natürlich auch hier die Einbindung der Nutzenden. Möglichst früh sollten wir sie in die Lage versetzen, KI auszuprobieren, mitzugestalten, Feedback zu geben. Und natürlich je früher wir sie beteiligen, desto stärker steigt am Ende natürlich auch die Akzeptanz und die Wirkung, die wir mit KI erzielen können. Und dafür brauchen wir dann viel mehr kontinuierliches Lernen statt einmaliger Tool-Trainings. Da sich die KI einfach so schnell weiterentwickelt, funktionieren Micro-Learnings und das Lernen in Gemeinschaft einfach hier viel besser als klassische Schulungsformate, wo wir ein einmaliges Tool-Training geben. Ja und insgesamt brauchen wir natürlich auch mit KI ein strukturiertes Vorgehen, das aber noch viel mehr bottom-up getrieben ist, also am konkreten Arbeitsroutine ansetzt. Das heißt ganz konkrete Bestandteile unserer Arbeit transformiert, wo wir dann ganz inkrementell mit KI arbeiten, das dann kontinuierlich verfeinern und langsam skalieren. Das heißt, die Mechanik des Changes kennen wir also, aber unser Ansatz braucht bei KI eben gewisse Anpassungen. Und dabei wollen wir jetzt heute in dem Webinar nochmal vier dieser Hebel ein bisschen genauer beleuchten und dabei einmal mit dem Thema der Führungskräfte starten. Denn wenn wir über Führung in der KI-Adoption sprechen, dann heißt es oft, Führungskräfte müssen die Veränderung vorleben. Das kennt ihr vielleicht auch aus anderen Transformationsprojekten. Und ja, das stimmt. Aber wie gerade schon angerissen, mit Vorleben meinen wir nicht auf einem Townhall-Meeting zu sagen, KI ist super wichtig und das wird jetzt die neue Priorität für 2026. Wir meinen damit viel mehr, es im Alltag sichtbar zu praktizieren, mit ihr in echten Aufgaben zu experimentieren, teilen, wo KI geholfen hat und wo auch nicht und vor allem sie in der Sprache, die Organisation zu bringen. Wie genau kann das aussehen? Dabei kann es schon helfen, am Ende eines Meetings zu fragen, wie hätte KI uns hier helfen können? Oder einen KI-Tipp oder ein neues Tool, das ihr selbst entdeckt habt, im Team-Chat zu teilen. Oder euren Mitarbeitenden in Mitarbeitergesprächen die Frage zu stellen, wie experimentierst du aktuell eigentlich mit KI in deiner Arbeit? Denn KI ist hochgradig anwendungsbasiert. Und der Einsatz gelingt dann am besten, wenn Menschen echte Beispiele vorleben und sehen. Ja, und es sind auch gleichzeitig eben genau diese kleinen Verhaltensweisen, die auch dazu führen, dass wir die Scham reduzieren und dass wir eben das ganz normal machen, mit KI zu arbeiten. Was uns an der Stelle aber besonders erschreckt hat und tatsächlich auch ein bisschen kritisch ist, das zeigen uns wieder die Zahlen. Denn aktuell sehen sich nur 16 Prozent der Führungskräfte umfassend vorbereitet, ihre Teams im Umgang mit KI zu unterstützen. Und daran müssen wir alle wirklich arbeiten. Denn wenn sich Führungskräfte nicht gut ausgerüstet fühlen, dann kann sich auch in der Organisation nichts bewegen. Das heißt, ein zentraler Hebel von erfolgreicher KI-Adoption ist deshalb, dass wir unsere Führungskräfte aktiv befähigen und das als echte Praktiker. Okay, als zweiter Hebel hier haben wir die klare Kommunikation. Und klare Kommunikation ist immer essentiell, wenn wir Change angehen. Und die Sprache wir nutzen, wenn wir über KI reden, bedeutet auch viel für die Kultur und Mindset und Arbeitsweisen wir gestalten. Das heißt, wir müssen in unserer Kommunikation von Management und auch in unserer täglichen Sprache die Kernidee von Co-Intelligence spiegeln. Also KI als Zusammenarbeit Rahmen und nicht als ein Technologie Projekt. Zum Beispiel, wenn wir nur von Automatisierung sprechen, dann hören viele Leute eigentlich Ersetzung. Das bringt einfach Angst raus. Also sollen wir in Stadtszusammenarbeit nutzen, um mehr das Potential von uns und KI in die Mitte zu stellen. Wir hören auch viel in den News über die unglaublichen Fähigkeiten von den neuen Modellen von JTBT oder MidJourney. Ja, also wir sehen ständig diese neuen Beispiele auch auf super realistische Videos oder ein neuer Test, die KI bestanden hat. Aber darum soll es nicht gehen. Also die KI-Fähigkeiten an sich. In unserer Kommunikation dann sprechen wir in Stadts über, was können wir zusammen mit KI erreichen. Weil was macht das für uns möglich? Und ja nicht, was kann KI an sich schaffen. Ein anderes Thema und Rahmen. Also die Rahmen soll auch nicht wie ein klassisches IT-Implementierung sein. Wenn wir von einem KI-Rollout reden, dann klickt es nach einem weiteren IT-Projekt. Aber KI-Adoption ist was anderes, wie wir besprochen haben. Und es geht um eine Veränderung unserer Denk- und Arbeitsweise. Und letzter Punkt. Weniger Fokus auf die große KI-Bischung. Und mehr Fokus auf, was können wir morgen anders machen. Also klar, Richtungen und Ambitionen sind immer wichtig, um große Transformationen zu schaffen. Auch mit KI. Aber die Sache mit KI ist, dass niemand weiß genau wohin das alles uns bringen oder bringen können. Aber wir wissen, dass wir kleine Schritte und Konsistenz damit ganz viel erreichen können. Also zusammenfassend kann man sagen, nutzt die Sprache und Kommunikation aktiv und bewusst, um das Co-intelligente Mindset zu fördern. Ja, und wenn wir nun über das Thema Training im Kontext von generativer KI sprechen, dann müssen wir uns leider von einem sehr vertrauten Bild verabschieden. Dem klassischen IT-Tool-Training. Ihr kennt es sicherlich alle. Bei allen bisherigen Technologien hatten wir eine relativ stabile Lernkurve. Also es wird ein neues System eingeführt. Die Anwender machen ein bis zwei Trainings, steigen die S-Kurve hoch und hat in relativ kurzer Zeit eigentlich alle notwendigen Fähigkeiten aufgebaut und dann bleibt man da oben. Das funktioniert, weil sich diese IT-Tools kaum verändern. Bei KI ist das nun aber völlig anders, denn Gen.AI ist kein Tool, das wir einmal beherrschen können. Es ist vielmehr eine Fähigkeit, die wir eben ständig weiterentwickeln müssen. Und das sehen wir auch, wenn wir uns anschauen, wie Training im Kontext der KI funktionieren kann. Denn vielleicht vier Stunden initiales Training reichen mal aus, um zu starten und ein grundlegendes Verständnis zu KI zu entwickeln. Aber erst nach zehn Stunden aktiver Anwendung kann KI zur echten Routine werden. Zudem müssen wir uns darüber bewusst sein, dass sich die Technologie einfach viel schneller entwickelt, als wir überhaupt lernen können. Entscheidend ist also dieses kontinuierliche Lernen im eigenen Arbeitskontext, in den eigenen Arbeitsroutinen, indem wir versuchen, die KI situativ anzuwenden, zu lernen, gut zu prompten, auch kritisches Denken weiter üben und unsere eigenen Arbeitsroutinen verstehen, um wirklich darauf zu kommen, wo KI einen echten Mehrwert haben kann. Gut. Und beim letzten Hebel geht es denn darum, KI in unserer Arbeitsroutine testen, verfeinern und skalieren. Und hier ist der Knackpunkt, also nicht einfach alles auf einmal probieren zu ändern, alle unsere Arbeitsroutinen und Arbeitsweisen. Fang klein an. Im Implement reden wir typisch darüber, nicht so ein ganzes trojanisches Pferd in die Organisation reinzuschicken. Fang an mit trojanischen Mäuse. Das heißt kleine Experimente, die skaliert sein könnten. Und was bedeutet denn das denn im Besuch von Arbeitsroutinen? Also ja, eigentlich ist es hilfreich, sich drei Fragen zu überlegen. Erstmal, was sind einige der zentralen Dinge, die ich in meiner Arbeit erreiche oder erreichen könnte, um Wert zu schaffen? Zweite, wie komme ich normalerweise dahin? Und dritte, wie könnte ich gemeinsam mit KI dahin kommen? Und ja, ein konkretes Beispiel von meiner persönlichen Arbeit. Also ich arbeite und entwickle oft Namen für Change-Programme, Veranstaltungen, Konzepte und so weiter. Ich arbeite viel mit Kommunikation. Das ist eine kreative Arbeit, also Namen und Ideen zu entwickeln. Und ja, es gefällt mir sehr gut eigentlich. Ich habe auch über Zeit meinen alten analogen Arbeitsweg entwickelt. Und ja, das besteht für einen Prozess, den ich so gewohnt bin damit. Und ja, meine Routinen, meine Gewohnheiten sozusagen. Es bringt mich normalerweise ins Ziel, aber mit kreatives Arbeit, dann weiß man nicht immer. Kommt man ins Ziel zum Deadline mit die ganze Qualität, das man hofft. Dann kommt KI. Und am Anfang habe ich probiert, wie so viele andere Leute glaube ich, also meine ganze Arbeitsroutine einfach zu ersetzen. Ich habe KI als Ideenautomat genutzt. Ich habe die Aufgabe in einen Prompt formuliert und dann ja, 10 oder 50 Ideen schnell bekommt von KI. Das hat mich doch oft enttäuscht. Also ja, schnell war es, aber die Ideen waren von geringer Qualität. Und mein Gefühl von Zufriedenheit mit dem Prozess war sogar schlechter als die Ideen. Es hat mir nicht Spaß gemacht und ich verlor mein Gefühl von Erfolgserlebnissen. Aber langsam habe ich dann probiert, KI mit meinem analogen Arbeitsweg zusammenzubringen. Und ja, ich habe mich gefragt, was funktioniert gut und gibt Qualität in meine gewöhnliche Routine? Und wo stecke ich auch fest oder welche genauen Schritte kann KI mir unterstützen, so ein besseres Ergebnis zu erreichen? Und ja, in meinem co-intelligente Ideenentwicklungsprozess, da hilft KI mir jetzt mit neuen kreativen Richtungen zu sehen. Sie hilft mir, die kreative Brief zu herausfordern, weil ich sie immer frage, also welche Annahmen hier kann ich auf den Kopf stellen? Sie gibt mir auch eine Auswahl von Wörtern, Metaphoren, Assoziationen und so weiter für meine Brainstorm für Namen und mehrere, als ich selber identifizieren könnte zum Beispiel. Und sie hilft mir auch schnell zu sehen, wenn konkrete Ideen problematisch sein könnten. Aber wichtig ist es, dass ich selber auch sehr aktiv im Prozess ist und ja, ich komme schneller ins Ziel und mit Ergebnissen, die oft von höherer Qualität sind. Ich erreiche öfter Ergebnisse, die ich wahrscheinlich ohne KI nicht erreicht hätte. Was auch ist doch, dass ich lerne mehr fühle ich, weil KI mich eigentlich herausfordern kann und so neue Perspektive, Ideen, Metaphoren und kreative Richtungen beibringen kann. Der Punkt ist hier, also geht eure Arbeitsroutinen an, eins nach dem anderen und schickt solche trojanischen Mäuse rein. Und dafür haben wir auch noch ein Human Prompt entwickelt, genau für diesen Zweck. Und mit diesem Prompt könnt ihr einen Ansatz finden mit konkreten Prozessritte für eure Aufgaben und Ergebnisse. Also nehmt gerne ein Foto oder wir schicken auch das Material aus und dann könnt ihr das gerne probieren. Ja, und wir haben jetzt viel über diese Bottom-up Perspektive gesprochen, über trojanische Mäuse, über eigene Arbeitsroutinen, Experimente und Lernen im Alltag. Und das ist absolut relevant, weil echte Veränderung natürlich da entsteht, wo Menschen jeden Tag arbeiten. Aber Bottom-up alleine reicht nicht. Denn ohne eine klare strategische Richtung von oben haben wir zwar viele gute Initiativen, aber wenig gemeinsame Wirkung. Und deshalb brauchen wir in der wirksamen KI-Adoption zwei Bewegungen gleichzeitig. Auf der einen Seite eine Top-down Perspektive. Also es geht darum, strategische Prioritäten zu setzen, sodass klar ist, welche Bereiche, Prozesse oder Geschäftsziele durch die KI unterstützt werden sollen. Außerdem brauchen wir Klarheit über Investitionen. Nicht nur in die Technologie selbst, sondern auch in Fähigkeiten, Rollen oder die Veränderung der Governance. Und Führung muss deutlich kommunizieren, welchen Business Value eigentlich die Organisation von KI erwartet. Also geht es um Effizienzen, Qualität, Innovation, Geschwindigkeit oder vielleicht auch alles zusammen. Das heißt, mit Top-down meinen wir hier nicht die Kontrolle, sondern vielmehr Orientierung. Also ein klarer Nordstern, an dem sich die Organisation ausrichten kann. Ja, und auf der anderen Seite braucht es genauso eben diese Bottom-up Perspektive, die wir heute intensiver beleuchtet haben. Denn die wertvollsten Ideen, realistischen Use Cases und die schnellen Lernerfahrungen entstehen natürlich da, wo wir die Menschen täglich im Prozess haben. Ja, und jetzt bleibt vielleicht für euch noch die Frage offen, wie genau bringen wir denn das beides in der Praxis zusammen? Und da haben wir aus unserer Erfahrung heraus und aus unseren Projekten mal vier pragmatische Wege mitgebracht, mit denen Organisationen starten können. Ganz egal, ob sie noch am Anfang stehen oder vielleicht auch schon erste Erfahrungen gesammelt haben. Ein erster konkreter Hebel können sogenannte Learning Nuggets sein. Also kleine, leicht verdauerliche Lerneinheiten, die helfen KI im Alltag zu normalisieren und auch Unsicherheit zu reduzieren. Diese Learning Nuggets sind perfekt dafür, um überhaupt mal eine Bottom-up Bewegung zu starten. Also grundlegend ein gemeinsames Verständnis für die KI in der gesamten Mitarbeiterschaft zu erzielen und auch zentrale Kernbotschaften mitzugeben. Also zum Beispiel AI als Teammitglied statt nur als Tool zu betrachten. Zweiteres kann eine sogenannte AI Academy sein, also ein gemeinsamer Tag, um Führungskräfte und AI Champions auszurichten zu den Fragen, wo wollen wir denn eigentlich mit AI hin? Welche Chancen gibt es für unsere Organisation? Welche Leitplanken brauchen wir aber auch in der Nutzung? Und das bildet dann eben diese notwendige Top-Down-Perspektive, von dem ich eben gesprochen habe, damit dann alle im Nachgang in dieselbe Richtung laufen. Für die Übersetzung in den Arbeitsalltag nutzen wir sogenannte AI Adoption Labs. Heißt ganz konkret, dass Teams ein bis zwei Use Cases auswählen aus ihrem Arbeitsalltag, experimentieren, sich auch Zeit und Qualität des Prozesses anschauen, Playbooks entwickeln. Also so ein bisschen den Prozess, den uns Chris gerade einmal gezeigt hat mit seiner Ideengenerierung. Also wirklich zu schauen, woraus besteht eigentlich mein Arbeitsprozess und wo können wir dort KI mit echtem Impact einsetzen. Also genau dieses Bottom-Up ausprobieren mit aber tatsächlich messbarem Business Impact. Und zu guter Letzt und das ist dann so ein bisschen, wenn wir alles zusammenbringen wollen, dann sprechen wir von einer Adoption Journey. Die ist dann natürlich zeitlich auch umfassender. Hier geht es dann darum, wie wir Führung, Training, Kommunikation, diese AI Adoption Labs, Governance und all die verschiedenen Hebel wirklich so orchestrieren, dass wir KI-Mitwirkung in der Organisation skalieren können. Ja, und das einmal für euch im Überblick und im Kurzeinflug vier Formate, mit denen wir eben sehr gute Erfahrungen gemacht haben, die natürlich dann auch immer angepasst an die Organisation und die Ausgangssituation angepasst werden. Ja, und damit ihr jetzt auch klein starten könnt, wollen wir euch zum Abschluss noch einmal unsere Kerngedanken aus der heutigen Session mitgeben. Zunächst mal versucht, über KI wirklich als ein neues Mindset nachzudenken und nicht nur eine neue Technologie darin zu sehen. Denn eine erfolgreiche KI-Einführung ist weniger eine technische Herausforderung für die meisten von uns, sondern vielmehr eine Frage der Haltung, des Denkens und des gemeinsamen Verständnisses. Denn KI wirkt am Ende nur über Menschen und unser Mindset bestimmt, wie viel dieses ja wirklich riesigen Potenzials dann tatsächlich freigesetzt wird. Dann sollten wir KI als Teammitglied betrachten. Denn der größte Mehrwert entsteht, wenn Menschen und KI gemeinsam arbeiten. Es geht nicht nur darum, Aufgaben abzugeben, sondern auch darum, Denkprozesse zu erweitern, die Qualität unseres Arbeitens zu erhöhen und gemeinsam neue Möglichkeiten zu erschließen. Und zu guter Letzt macht KI-Nutzung sichtbar. Normalisiert das in euren Teams. Damit kann jeder Einzelne von euch starten. Denn dieser echte Mehrwert entsteht erst, wenn wir KI wirklich auch im Alltag nutzen und wenn wir darüber sprechen. Wenn Teammitglieder ganz offen zeigen können, wie sie KI einsetzen, dann haben wir KI nicht nur als Tool, sondern wirklich als nachhaltigen und normalen Bestandteil unserer Arbeitsroutinen. Gut. Und am Ende, wir glauben, das wirklichste Human Prompt hier ist wirklich einfach machen. Bloggt euch zehn Minuten pro Tag, um ein bisschen was Neues zu probieren. Und fragt dich, was kannst du morgen anders machen? Das ist das wirklichste Ansatzpunkt, um weiter mit KI etwas wirksamer zu machen. Und jetzt, ja, da würden wir sehr gespannt sein auf eure Fragen. Da gibt es schon einen hier im Chat. Welche KI-Tools sind die Top 3 Co-intelligenten Teammitglieder, die aktuell in Organisationen implementiert werden auf euren Erfahrungen? Also da muss man erst mal sagen, wir sind nicht so technische Experten. Also wir beschäftigen uns natürlich viel und probieren die verschiedenen Modelle aus. Wir sind nicht die Experten, auf welche Modelle sind beste Benchmarks und so weiter. Viele Organisationen bekommen gerade ja Co-Pilot. Viele arbeiten auch mit JTBT, andere mit Gemini. Weil was wichtiger für uns zu sagen ist doch, dass es geht nicht gerade, also jetzt geht es nicht so viel über welche KI-Tools, aber mehr, wie arbeiten wir zusammen mit den KI-Tools, wir haben zur Verfügung. Weil die so Gap zwischen Wert und Mehrwert, das kommt von unseren Verhältnissen und Mindset und Arbeitsfähigkeiten. Und wenn da vielleicht, Serena, du kannst die Frage sonst auch gerne nochmal schärfen, wenn sie damit noch nicht beantwortet war. Was ich auch so ein bisschen raushöre, ist dieses Thema der Agenten vielleicht. Also wenn du jetzt tatsächlich von Teammitgliedern sprichst, auch das ist natürlich ein Thema, was mit der ganzen KI-Transformation einhergeht. Also wo findet beispielsweise auch KI ihren Platz im Organisationsdiagramm? Also wo sehen wir dann KI als tatsächliche Teammitglieder? Und ich glaube, da lässt sich die Frage der Top 3 gar nicht so pauschal beantworten, weil es einfach unfassbar auf den Kontext der Organisation, dort welchen Impact die KI auch schaffen kann und soll, wo wir sozusagen Prozesse sehen, wo Automatisierungen auch möglich sind. Also da glaube ich, ist es so pauschal leider nicht zu beantworten. Genau, hier ist noch eine gute Frage. Also was sind einfache Use Cases, die jede Organisation schnell und einfach einsetzen kann? Also eine Perspektive ist natürlich das Thema Meetings, weil wir haben alle viele Meetings in Organisationen und auch viele von uns fühlen, die können vielleicht effizienter sein. Also arbeitet gerne mit euren Meetings. Zum Beispiel, wie schärfen wir unsere Agenda und auch unser desired outcome in jedem Meeting? Wenn wir uns vorbereiten, können KI uns unterstützen, das klarer zu machen. Nutze auch die Transcription-Funktionen und dann vergleiche unsere originalen Intentionen mit was kommt denn raus. Also die ganze Meeting-Flow mit KI zusammenarbeiten. Das ist einer Weg. Wo du von Meetings sprichst, ist nur vielleicht ein konkretes Beispiel auch. Ihr könnt natürlich auch einfach Co-Pilot anschalten in den Terminen. Und um es ganz konkret zu machen, das ist schon ein erster Schritt, den viele Organisationen gehen, das Meeting dann darüber aufzuzeichnen für die Leute, die selber nicht am Termin teilnehmen konnten, die sich dann nicht wie vielleicht noch vor einem halben Jahr die ganze Aufzeichnung anschauen, sondern einfach eine gute Zusammenfassung des Termins geben. Ihr habt dann automatisch auch das Meeting-Protokoll. Also ich glaube, da sind viele kleine Hebel, die einfach skaliert auf die Organisation natürlich schon zu großen Effizienzen schaffen. Gut, hier ist noch keine Frage. Ja, die Scham zu überfinden, finde ich auch spannend. In welchem Format sprecht ihr so etwas in einer Organisation an? Ich glaube, auch da müssen wir immer schauen, in welchem Kontext sind wir unterwegs. Wie ist die Kultur des Teams? Aber wir haben vorhin, als wir über das Thema Führung gesprochen haben, ja schon so ein paar erste Hacks mitgegeben. Und ich glaube, ein guter erster Schritt ist da einfach, wenn jeder einzelne, ob jetzt Führungskraft oder auch Teammitglied für sich mitnimmt, einfach mehr darüber zu sprechen, wie nutzt ihr KI in einem Arbeitskontext? Oder auch mit Stolz zu sagen, wenn man über eine Aufgabe, über ein Arbeitsergebnis spricht, zu sagen, hey, und an der Stelle habe ich übrigens KI eingesetzt. Und das hat mich total viel schneller gemacht. Oder du hast es, glaube ich, selber am Anfang gemacht. Du hast mit uns im Chat geteilt, wo du denn gerade einen großen Effizienzgewinn von KI in deinem Arbeitsalltag erlebst. Und ich glaube, das ist ein toller erster Schritt, um wirklich dieses Thema Scham anzugehen. Also ich glaube, es sind diese kleinen Hebel, die es da ausmachen und einfach Teil unserer Arbeitsroutinen und unserer Sprache werden müssen. Ja, und insgesamt ist es genau, wie Lisa sagt, die kleinen Schritte, die kleinen Sätze. Wir nutzen die Sprache und auch einfach zu sagen oder zu fokussieren auf die Ergebnisse und weniger auf den Prozess, was wir haben erreicht. Und dann natürlich gut zu feiern, wir haben KI uns geholfen, aber wichtiger ist, was können wir erreichen? Immer das zu fokussieren, weil dann ist KI einfach ein gutes Teammitglied mit uns als Menschen, um das zu erreichen. Und das ist das Wichtigste, über Scham zu überkommen. Und ich glaube, jetzt sind wir langsam am Ende der Zeit. Ihr könnt auch weiter noch Fragen im Chat teilen. Wir beantworten die dann im Nachgang und senden sie gemeinsam mit unseren Unterlagen mit. Dann vielen lieben Dank für die Zeit und einen wunderschönen Dienstag euch alle. Vielen Dank, dass ihr dabei wart. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank. Vielen Dank.