Newsletter #12 · Human Skills in the Age of AI
Digitale Fähigkeiten (Teil 2 von 2) – Lass eine Sache ohne dich laufen
Kurz gesagt: Ein echter KI-Workflow zum Selberbauen – und die Fragen zu NDA, DSGVO und KI-Verordnung, die in Europa vor jeder Verbindung zweier Systeme gestellt sein müssen.
Diese Ausgabe erschien zuerst auf Englisch in Andres LinkedIn-Newsletter „Human Skills in the Age of AI“. Hier ist die deutsche Fassung (mit KI übersetzt).
Um sechs Uhr morgens wartete schon ein kurzer Lagebericht im Posteingang einer HR-Businesspartnerin.
Über Nacht hatte die Maschine die Personalzahlen ihres Geschäftsbereichs zusammengetragen – Personalstand und Betriebszugehörigkeit, Abwesenheiten und Überstunden, die jüngste Pulsbefragung zum Engagement, die offenen Stellen im Recruiting –, sie mit den vergangenen Monaten verglichen und ihr eine Notiz geschrieben: Das Engagement eines Teams ist drei Wochen in Folge gesunken, während seine Überstunden weiter steigen, und hier sind drei Dinge, die sich zu prüfen lohnen, bevor daraus eine Kündigung wird. Sie las die Notiz beim Kaffee. Und sie wäre nie auf die Idee gekommen, ungelesen danach zu handeln.
Diese Lücke – zwischen erledigter und freigegebener Arbeit – ist das ganze Thema dieser Ausgabe.
Letzte Woche ging es um das große Ganze der Digitalen Fähigkeiten: warum der Wandel echt ist und warum niemand ihn aussitzen kann. Das hier ist die praktische Hälfte – wieder Feld ⑩, die Seite Tagesgeschäft des Canvas. Weniger darüber, ob du dich darauf einlässt, mehr darüber, was du konkret baust.
(Neu hier? Lade dir das Canvas kostenlos herunter: Digital Leader Canvas)
Das Canvas fragt:
Welche Prozesse rund um mein Team sollte ich automatisieren? Was kann KI tatsächlich für mich und mein Team tun? Welche Prozesse lassen sich über Software verbinden? Und welche Fähigkeiten brauche ich, um auch remote gut zu arbeiten?
Fang beim Prozess an, nicht beim Tool
Der Fehler, den die meisten machen: Sie beginnen mit der Software. Sie öffnen ein glänzendes Tool, klicken ein bisschen herum und warten darauf, beeindruckt zu werden. Fang andersherum an: bei der Arbeit.
Schau dir deine Woche an und such die Aufgaben, die sich wiederholen, Regeln folgen und wenig Urteilsvermögen brauchen – der Statusbericht, den du aus denselben fünf Quellen zusammenbaust, die Daten, die du von einem System ins andere kopierst, der erste Entwurf, der immer gleich aussieht. In der Ausgabe zur Delegation habe ich drei Filter für jede Aufgabe vorgeschlagen: streichen, automatisieren oder delegieren. Das hier ist der Stapel zum Automatisieren, und bei den meisten ist er viel größer, als sie denken.
Dann steig die Leiter hinauf, die ich in derselben Ausgabe skizziert habe und hier nicht vollständig wiederhole. Eine einzelne Aufgabe, die du an KI abgibst, ist die unterste Sprosse. Ein verbundener Workflow – mehrere Schritte, über verschiedene Apps hinweg verkettet, sodass eine ganze Abfolge von selbst läuft – ist die Mitte. Ein Agent, dem du ein Ziel gibst und der die Schritte selbst herausfindet, ist die Spitze. Der Sprung, der deine Woche verändert, ist nicht der eine clevere Prompt. Es ist das Verbinden der Schritte, sodass die Abfolge läuft, während du schläfst.
Kurz zur Erinnerung für alle in HR und Personalentwicklung: Die sechsmonatige Zusammenarbeit, die ich letzte Woche beschrieben habe, ist eine feste Zahl flexibler Tage im Monat über Coaching, Beratung und Workshops hinweg. Worauf du achten solltest: ein Programm, das beim Führungsteam beginnt, über Monate statt Tage läuft und Human Skills und KI als ein Thema behandelt. Unseres heißt Leadership Essentials. Wenn dir Kontinuität wichtiger ist als einzelne Termine, ist ein kurzes Gespräch der Einstieg: 30 Minuten vereinbaren.
Was du bauen solltest – und was du vielleicht schon hast
Bevor du die Leiter hinaufeilst, ein Vorbehalt, der viel vergeudete Mühe erspart – denn genau hier gehen die meisten Ratschläge zu diesem Thema schief: Vielleicht besitzt du das Tool, das die Arbeit erledigt, schon. Moderne HR-Plattformen – Personio, Workday und die anderen – können die meisten dieser Auswertungen bereits liefern: Fluktuationstrends, Engagement im Zeitverlauf, Besetzungsdauer, Überstunden nach Team. Die Funktion ist da, und sie ist bezahlt.
Das ehrliche Problem: Meistens bleibt sie ungenutzt. Die Berichte könnten laufen; in der Praxis tun sie es nicht. Menschen exportieren in eine Tabelle und bauen von Hand genau die Ansicht nach, die das System auf Knopfdruck erzeugen würde – weil niemand sie eingerichtet hat, niemandem gezeigt wurde, wie es geht, oder niemand sich die Zeit genommen hat. Der erste Automatisierungsgewinn in den meisten Organisationen ist also nicht, etwas Neues zu bauen. Er besteht darin, endlich zu nutzen, was du schon hast.
Darunter liegt ein Muster, das man benennen sollte. In jüngeren Unternehmen sind jüngere Führungskräfte oft bemerkenswert offen – sie probieren aus, sie bohren nach, sie gehen davon aus, dass es einen besseren Weg gibt, und machen sich auf die Suche. Zu oft treffe ich erfahrene Führungskräfte, die stillschweigend annehmen, sie könnten weitermachen wie bisher: Sie schenken der Automatisierung nicht die Aufmerksamkeit, die sie braucht, oder sie unterschätzen gewaltig, wie viel Zeit es kostet, sie gut aufzusetzen – und so verstaubt die leistungsfähige Software, für die sie bezahlen. Das ist keine Technologielücke, sondern eine Lücke in der Aufmerksamkeit der Führung, und sie ist die gefährlichere, weil sie unsichtbar bleibt, bis ein schnellerer Wettbewerber sie offenlegt.
Wo lohnt es sich also wirklich, selbst zu bauen? In den Lücken zwischen den Tools. Dein HR-System sieht einen Ausschnitt, deine Engagement-Umfrage einen anderen, dein Recruiting-Tracker einen dritten – und keines spricht mit den anderen. Genau diese Zusammenschau liefert dir kein einzelner Anbieter, ein allgemeiner KI-Agent aber schon: Du gibst ihm Anweisungen in ganz normaler Sprache und lässt ihn nach Zeitplan laufen, ohne jeden Node-Editor. Ich nutze solche Automatisierungen für meine eigenen Zahlen; die Version, die ich für ein Personalteam bauen würde, ist der Lagebericht vom Anfang dieser Ausgabe – über Nacht zusammengesetzt aus Quellen, die sonst in getrennten Fenstern liegen. Der Aufbau, in vier Schritten:
- Abrufen. Er sammelt die neuesten Zahlen aus den Quellen des Teams – dem HR-System, der Zeiterfassung, der jüngsten Engagement-Umfrage, dem Recruiting-Tracker. An manche kommt er direkt heran; andere muss er, wo ein System keinen sauberen Zugang bietet, auf Umwegen holen. (Echte Automatisierung ist unordentlicher, als die Demos zugeben.)
- Speichern und zeigen. Er hält die Zahlen an einem Ort – diesen Monat neben dem letzten und dem Quartal davor – und aktualisiert ein einziges Dashboard, Team für Team. Auf den Verlauf kommt es an: Ein einzelner Engagement-Wert sagt dir wenig; derselbe Wert, der sechs Wochen lang sinkt, erzählt dir eine Geschichte.
- Nachdenken und recherchieren. Er liest die Trends, markiert, was sich bewegt hat – und, der Teil, der mehr als einen Bericht daraus macht, er recherchiert angemessene Schritte, die eine Führungskraft dort wirklich gehen könnte, wo das Risiko steigt.
- Liefern. Am Morgen liegen das Dashboard und ein kurzer schriftlicher Lagebericht bereit.
Eine Regel, die du von Anfang an einbaust: Bleib auf Teamebene, nie bei der einzelnen Person – keine Namen, niemand wird herausgegriffen. Zum Teil, weil dort das nützliche Muster liegt, zum Teil, weil du so auf der richtigen Seite der DSGVO bleibst (dazu gleich mehr). In Schritt drei hört das Ganze auf, eine aufgehübschte Tabelle zu sein, und wird zum Agenten: Er schiebt nicht bloß Daten hin und her, er denkt über sie nach. Und diese Qualität steckt ganz in der Anweisung, die ungefähr so lauten könnte:
Du bist mein Partner für People Analytics. Unten stehen die aggregierten Zahlen eines Teams für die vergangenen sechs Monate: Personalstand und Verteilung der Betriebszugehörigkeit, Abwesenheiten und Überstunden, Werte aus den Pulsbefragungen zum Engagement und offene Stellen. Sag mir, was sich bewegt hat und was es am wahrscheinlichsten erklärt. Dann schlag drei konkrete, angemessene Maßnahmen vor, mit denen eine Führungskraft das größte Risiko angehen könnte, geordnet nach Aufwand im Verhältnis zur wahrscheinlichen Wirkung. Auf Deutsch, ohne Hype. Nenne niemals eine einzelne Person und greif niemanden heraus, kennzeichne alles, was du nur ableitest, und erfinde niemals eine Zahl.
Achte auf die letzten Anweisungen. Du bringst die Maschine dazu, selbst auf ihre Schwachstellen zu zeigen, weil ein Mensch sie abfangen muss – und bei Personaldaten ist eine erfundene Zahl oder ein herausgegriffener Name weit schlimmer als gar keine Angabe.
Und achte darauf, was er nicht tut: Er schreibt keiner Führungskraft, ändert keine Bewertung und setzt niemanden auf eine Liste. Der Mensch sitzt an beiden Enden – am Anfang legt das Team fest, was zählt, am Ende entscheidet eine Person, worauf gehandelt wird. Das Sammeln, das Beobachten und das erste Durchdenken dazwischen kann die Maschine übernehmen. (Bei Entscheidungen über Menschen ist dieses menschliche Urteil nicht nur gute Praxis – das Gesetz verlangt es zunehmend.)
Dasselbe Muster passt auf fast jeden Personalprozess, den du von Hand nachbaust: den Recruiting-Funnel, den Abschluss des Onboardings, das monatliche Paket zu Personalstand und Fluktuation – jeder davon ein Ablauf, der darauf wartet, gebaut zu werden, mit einem Menschen, der das Ergebnis liest, bevor irgendetwas passiert.
Der Haken, den alle in Europa einbauen müssen
Hier wird es weniger universell und dafür lokaler – und hier scheitern viele locker dahingesagte Ratschläge still und leise.
Die Personaldaten in diesem Beispiel sind genau die Art, mit der du nicht leichtfertig umgehen darfst. Bevor du zwei Systeme verbindest, frag, was du überhaupt verbinden darfst. Ein großer Teil meiner Arbeit steht unter Geheimhaltungsvereinbarungen (NDAs); Daten lassen sich nicht einfach durch das Tool leiten, das diesen Monat gerade bequem ist. Die erste Frage jeder Automatisierung ist also nicht „Kann die Software das?“, sondern „Wessen Daten sind das, wohin wandern sie, und habe ich das Recht, sie dorthin zu schicken?“ Wenn du das falsch machst, ist der Effizienzgewinn dein kleinstes Problem.
In Europa ist das schärfer als in den USA, und zwar mit Absicht. Die DSGVO regelt bereits, was du mit personenbezogenen Daten tun darfst, und die KI-Verordnung der EU (AI Act) legt jetzt nach Risiko gestaffelte Regeln darüber. Das Detail, das für alle hier am meisten zählt: KI, die in Beschäftigung und Personalauswahl eingesetzt wird, gilt nach der Verordnung als Hochrisiko – genau die Kategorie mit den schwersten Pflichten. Auch der Zeitplan selbst ist in Bewegung. Die Regeln für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck gelten seit August 2025; die meisten übrigen Bestimmungen sollen im August 2026 greifen; und die Pflichten für Hochrisiko-Systeme, ursprünglich ebenfalls für diesen Termin vorgesehen, werden voraussichtlich mit dem Vereinfachungspaket „Digital Omnibus“ auf Dezember 2027 verschoben – vorläufig vereinbart im Mai 2026 und im Juni vom Europäischen Parlament gebilligt, die abschließende Zustimmung des Rates steht noch aus. Betrachte das Datum als zunehmend sicher, aber noch nicht als fest.
Nichts davon ist ein Grund zu warten. Es ist ein Grund, von Anfang an mit dieser Frage im Kopf zu bauen. Die Führungskräfte, die Compliance als Teil des Entwurfs behandeln und nicht als nachträglichen Gedanken, sind diejenigen, die noch stehen, wenn die Regeln greifen.
Gut arbeiten, wenn niemand im Raum ist
Das Canvas fragt auch, welche Fähigkeiten Remote-Arbeit verlangt – und Automatisierung beantwortet einen Teil davon ganz nebenbei. Vieles, wofür wir früher zusammengekommen sind, ist bloße Informationsweitergabe, und genau die nimmt ein guter Workflow weg: Wenn sich der Stand an einem gemeinsamen Ort selbst aktualisiert, musst du dich nicht mehr treffen, um herauszufinden, was passiert ist. (Die Ausgabe zur Meeting-Moderation hat das ausführlich begründet.)
Was für alle bleibt, die remote arbeiten, ist schwerer und menschlicher: so klar schreiben, dass die Arbeit ohne Meeting auskommt, so dokumentieren, dass andere dort weitermachen können, wo du aufgehört hast, so erreichbar sein, dass über einen Bildschirm hinweg Vertrauen entsteht. Tools übernehmen die Weitergabe; du übernimmst die Verbindung – und Verbindung über Distanz ist eine Fähigkeit, die du gezielt üben kannst.
Warum all das dich nicht überflüssig macht
Es ist verlockend zu glauben, der Endpunkt der Automatisierung sei ein Unternehmen ganz ohne Menschen. Das glaube ich nicht, und die klarsten Gedanken dazu, warum nicht, stammen wieder von Dan Shipper von Every, dessen Argument ich mir schon letzte Woche geliehen habe.
Seine Unterscheidung lohnt sich festzuhalten: Die heutigen Systeme sind selbstständig, aber nicht selbstbestimmt. Sie können eine Aufgabe ausführen, die du ihnen gibst, selbst eine, die Stunden dauert. Was ihnen fehlt, sind eigene Ziele – Wünsche, ein Urteil darüber, was es überhaupt wert ist, getan zu werden. Verbring zehn Minuten mit einem Kleinkind, schreibt Shipper, und die Lücke ist offensichtlich: Das Kleinkind ist bei jeder Aufgabe weit schlechter als jedes Modell und in einer Hinsicht unendlich voraus – das Kind will Dinge, erfindet Ziele, entscheidet, was zählt. Die Maschine wartet auf einen Prompt.
Deshalb braucht jeder Agent im Moment einen Menschen, und deshalb schafft Automatisierung Arbeit, statt sie auszulöschen. Jemand muss jedes System auf das Richtige ansetzen, beurteilen, ob das Ergebnis gut ist, und eingreifen, wenn es abdriftet – und abdriften wird es. Ein Workflow bricht, wenn sich eine App ändert; ein Agent wird still und leise schlechter, während sich die Welt weiterdreht. Einen zu bauen heißt nicht „einrichten und vergessen“. Es heißt „einrichten und im Blick behalten“. Du verschwindest nicht aus der Arbeit; du gehst eine Ebene höher – vom Erledigen der Aufgabe zum Betreiben des Systems, das sie erledigt, und das Ergebnis verantwortest du so oder so. Wie ich in der Ausgabe zur Delegation geschrieben habe, lässt sich dieser letzte Teil nicht übertragen: Die Maschine kann die Aufgabe übernehmen, niemals die Verantwortung.
Die Fähigkeit, die dieses ganze Feld eigentlich von dir verlangt, ist also doppelt: die Sicherheit, diese Tools echte Arbeit machen zu lassen – und das Urteilsvermögen, selbst den Rahmen zu setzen, statt in einen gesetzt zu werden.
Jetzt du
Meine eigenen Antworten findest du im Titelbild der englischen Ausgabe – die Marketing-Abläufe, die ich automatisiere, die Überprüfung unserer eigenen Coachings und Workshops, an der ich gerade arbeite, die Daten- und DSGVO-Fragen, die ich kläre, bevor ich irgendetwas verbinde.
Dein 1 % diese Woche ist kleiner, als irgendetwas zu bauen: Öffne ein Tool, für das du schon bezahlst – deine HR-Plattform, dein CRM, dein Analyse-Tool – und such einen einzigen Bericht oder eine Ansicht, die es schon erzeugen kann und die du bisher von Hand zusammenbaust. Schalte sie ein. Das ist die günstigste Automatisierung, die es gibt, und die, an der die meisten direkt vorbeigehen.
Wenn das schon erledigt ist, nimm die nächste Sprosse: Such dir eine wiederkehrende Aufgabe aus und zeichne sie als eine Handvoll Kästchen auf ein einziges Blatt – was sie auslöst, was sie hereinholt, was sie damit macht, wo das Ergebnis landet. Bau sie noch nicht; schau nur, ob sie sich bauen ließe. Diese Skizze ist die Fähigkeit; das Tool ist der einfache Teil.
Und wenn du noch weiter bist: Verbinde einen einfachen Ablauf, bei dem du selbst das Ergebnis liest, bevor es irgendwohin geht. Holprig und funktionierend schlägt elegant und nur ausgedacht.
Und bevor du gehst: Welcher Prozess in deiner Woche ist der eine, den du am liebsten nie wieder von Hand machen würdest? Antworte oder schreib einen Kommentar – die Antworten sind meist dieselben, die auch die halbe Branche insgeheim satthat.
Damit ist das Feld Digitale Fähigkeiten im Canvas abgeschlossen. Nächste Woche erreichen wir das letzte Feld – ⑪ Kommunikation – und damit das Ende dieser Reihe.
Bis dann.
Das Digital Leader Canvas ist für die eigene Nutzung kostenlos. Wenn du in HR oder Personalentwicklung arbeitest und diese Themen in deine Organisation bringen willst, schau dir auch unsere Workshop-Reihe Leadership Essentials für Teams an.