„Das mach ich lieber selbst, das kann ich besser“
Einen Satz dieser Art habe ich einmal gehört, und wahrscheinlich denken ihn noch viele. Er klingt nach Selbstbewusstsein, und meistens steckt etwas anderes dahinter. Manchmal das Misstrauen, ob die KI das wirklich kann. Manchmal die leise Sorge um den eigenen Job. Und manchmal ein echter Einwand, dem es sich lohnt nachzugehen.
Wichtig ist, was danach passiert. Diese Person gehört nicht aufs Abstellgleis. Sie gehört an den Tisch.
„Was nach Widerstand aussieht, ist oft nur eine unausgesprochene Frage, eine Angst oder ein Bedenken.“
Mit den Menschen, nicht über sie hinweg
Adoption stockt selten an der Technik. Sie stockt an einem Gefühl. Für mich, und da kommt die Wirtschaftspsychologin durch, heißt die Arbeit deshalb: mit den Menschen arbeiten, nicht über sie hinweg. Das Ausprobieren sicher machen. Sicher heißt, hier blamiert sich niemand, Fehler sind eingeplant, und wer ganz vorne anfängt, bekommt Begleitung statt Blicke. Manchmal reicht ein gemeinsamer Termin, manchmal braucht es ein Einzelcoaching. Beides schafft dieselbe Sache, eine Vertrauensbasis.
Menschen probieren KI dann aus, wenn es sich sicher anfühlt, sie noch nicht zu können.
Die Arbeit verschwindet nicht, sie verschiebt sich
Die Boston Consulting Group bringt es mit der Faustregel 10, 20, 70 auf den Punkt. Rund 70 Prozent des Erfolgs hängen an Menschen und Prozessen. Das AI Transformation Manifesto von McKinsey nennt jede Technologie-Transformation am Ende eine Menschen-Transformation.
Hinter der Job-Sorge steckt eine Frage, die man ehrlich beantworten kann. Das World Economic Forum rechnet bis 2030 mit rund 170 Millionen neuen und 92 Millionen wegfallenden Stellen, netto also einem deutlichen Plus, und damit, dass sich etwa 39 Prozent der gefragten Fähigkeiten verändern. Der PwC Global AI Jobs Barometer 2025 zeigt die andere Seite derselben Medaille. Rollen, die KI-Kompetenz verlangen, wachsen schneller und werden im Schnitt deutlich besser bezahlt.
Und etwas, das viele unterschätzen. Die KI-Angst betrifft nicht nur die Zögernden. Auch Menschen, die KI längst nutzen, tragen sie mit sich. Mehr dazu in meinem Artikel zur KI-Angst.
Im kleinen Rahmen ausprobieren, in zwei Richtungen
Überzeugen lässt sich niemand. Einladen schon. Deshalb arbeite ich im Kleinen und an echten Aufgaben, statt mit Präsentationen.
In einem Workshop oder kleinen Team baut die skeptische Person selbst einen kleinen Agenten, angebunden an Confluence oder die E-Mail. Ein, zwei echte Use Cases. Sie sieht mit eigenen Augen, was geht.
Ich zeige nicht nur, was klappt, sondern auch, was die KI nicht zu hundert Prozent kann und was es braucht, damit es läuft. Das baut mehr Vertrauen als jede Hochglanz-Demo.
Das hier ist deine Arbeit und dein Können. Die Routine darin nimmt dir die KI ab, damit mehr Zeit für das bleibt, was nur du kannst.
Wenn Kolleginnen und Kollegen zeigen, was sie gebaut haben, verschwindet das Gefühl, alle anderen seien schon viel weiter. Genau das hält viele vom Anfangen ab.
Und es braucht zwei Richtungen. Von unten die Sicherheit, die Vorbilder und das Coaching, bis hin zum Einzelcoaching, damit sich niemand blamiert. Von oben eine klare Erwartung der People Leads: Wir arbeiten hier mit KI. Erst dieser Anstoß bringt manche dazu, überhaupt hinzuschauen. Und wenn das in einem sicheren Rahmen passiert, wird aus dem Müssen oft ein Wollen. Das ist Aufgabe der Führung, nicht nur des Enablement-Teams.
Der erste Schritt ist für mich immer derselbe. Ausprobieren und AI Literacy aufbauen. Erst wer versteht, was funktioniert, kann visionär denken, wie sich die eigene Arbeit umstellen lässt. Perfekt muss am Anfang nichts sein. An genau diesem Anspruch scheitern viele Pilotversuche. Ausprobieren darf auch Spaß machen.
Wie ich Menschen mitgenommen habe:
- Skeptiker binde ich in Workshops aktiv ein: einfach mal ausprobieren. Oft kommt genau dann der Aha-Moment. Wer sich im großen Kreis nicht traut, bekommt eine Einzelsession.
- Am Anfang setze ich auf die Befürworter. Je mehr sie teilen, was sie gebaut oder gelöst haben, desto offener werden die anderen.
- Ich hype KI nicht. Ich sage offen, dass sie noch nicht alles perfekt macht, und trainiere, was sie richtig gut kann. Der Mensch bleibt wichtig.
- Wir arbeiten an echten Projekten und zeigen kleine Erfolge. Das nimmt die Angst. Und KI ist nur so gut wie der Kontext und die Anweisung, die sie bekommt.
Nicht jede Sorge ist unbegründet
Skepsis lässt sich nicht wegtrainieren, und das soll sie auch nicht. Manche Sorge ist berechtigt. Rollen verändern sich wirklich, manche Aufgabe fällt weg. Wer das schönredet, verliert das Vertrauen schneller, als er es aufbaut.
Ehrlich mitnehmen heißt deshalb, offen über die Verschiebung zu reden. Deine Arbeit wird nicht weniger wert, sie verteilt sich neu, und daraus entstehen oft Möglichkeiten, etwas anderes zu machen und zu wachsen. KI ist für mich keine Option mehr, die man hat oder lässt. Sie kommt. Wer früh dabei ist, gestaltet mit, statt hinterherzulaufen.
Am Ende entscheidet nicht, wie gut die Technik ist, sondern wie sicher sich die Menschen fühlen, sie zu benutzen.
McKinsey, The AI transformation manifesto (April 2026), zur Menschen-Transformation.
BCG, AI Transformation Is a Workforce Transformation (2026), zur Faustregel 10, 20, 70.
World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025, 170 Mio. neue und 92 Mio. wegfallende Stellen bis 2030.
PwC, Global AI Jobs Barometer 2025, Lohnaufschlag und schnelleres Wachstum für KI-Kompetenz.
Amy Edmondson, The Fearless Organization (2019), zum Konzept der psychologischen Sicherheit.
Wie geht ihr mit der leisen Skepsis um, die nie laut wird?
Mich interessiert, wie ihr die Stillen mitnehmt. Schreib mir.
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