Stell dir vor, dein Arbeitgeber gibt dir morgen eine ungewöhnliche Aufgabe: Versuche ab sofort, möglichst viele deiner eigenen Aufgaben überflüssig zu machen. Klingt erstmal nach einer schlechten Idee, oder? Man könnte sich ja seinen eigenen Job wegautomatisieren. Ich beschäftige mich seit Monaten mit KI-Agenten in echten Unternehmensprozessen, und genau diese Frage treibt mich um: Was, wenn die wertvollsten Mitarbeiter der Zukunft nicht die sind, die am meisten selbst erledigen – sondern die, die dafür sorgen, dass möglichst wenig manuell erledigt werden muss?
Ich glaube, wir stehen vor einer grundlegenden Veränderung unseres Verständnisses von Arbeit. Und ich habe das nicht nur theoretisch durchdacht, sondern in Projekten gesehen, wo es funktioniert – und wo es krachend scheitert, weil die Kultur nicht mitgezogen hat.
Die Zwei-mal-Regel: Wann lohnt sich ein KI-Skill?
Ich schlage Unternehmen gerne eine simple Regel vor: Wenn jemand dieselbe Aufgabe mehr als zweimal erledigt, sollte er prüfen, ob daraus ein KI-Skill werden kann. Nicht jede Aufgabe lässt sich automatisieren, das will ich gar nicht behaupten. Aber jede Wiederholung ist eine Gelegenheit, die eigene Arbeitsweise zu hinterfragen.
Denk an typische Aufgaben im Alltag:
- Jeden Montag denselben Bericht aus verschiedenen Datenquellen zusammenbauen
- Immer wieder ähnliche Kundenanfragen beantworten
- Aufträge auf bekannte Fehlerbilder prüfen
- Informationen aus mehreren Systemen zusammentragen
- Dokumente nach gleichbleibenden Kriterien kontrollieren
Wir haben uns daran gewöhnt, dass Menschen solche Dinge immer wieder machen. Dabei haben genau diese Menschen das wichtigste Wissen bereits im Kopf: Sie wissen, wie die Aufgabe funktioniert, welche Regeln gelten, woran man ein gutes Ergebnis erkennt. Warum nutzen wir das nicht, um einer KI beizubringen, diese Arbeit künftig vorzubereiten oder gleich zu erledigen?
Vom Ausführenden zum Lehrer der eigenen KI
Bisher läuft Arbeit oft so: Aufgabe kommt rein, wird bearbeitet, Ergebnis geht raus. Kommt die Aufgabe eine Woche später wieder, fängt alles von vorne an. Mit KI-Agenten kann sich das ändern.
Statt eine Aufgabe immer wieder auszuführen, beschreibt der Mitarbeiter einmal, wie sie funktioniert – welche Informationen gebraucht werden, welche Schritte nötig sind, welche fachlichen Regeln gelten. Daraus entsteht ein Skill: eine wiederverwendbare Fähigkeit für den Agenten, mit Anweisungen, Fachwissen und manchmal auch Zugriff auf bestehende Systeme.
Wichtig dabei: Man muss nicht jedes Mal ein eigenes Modell trainieren. In der Praxis reichen oft klar strukturierte Anweisungen und vorhandene Schnittstellen völlig aus. Ich habe das selbst in einem mittelständischen Handelsunternehmen begleitet – mehr dazu gleich.
Ein Beispiel aus der Praxis: 45 Minuten, jeden Morgen
Ein Mitarbeiter im Order Management prüft jeden Morgen Bestellungen mit möglichen Problemen. Er öffnet das System, checkt Auftragsstatus und Lagerbestände, kontrolliert Versandinfos, dokumentiert Auffälligkeiten. Dauer: rund 45 Minuten, jeden Tag.
Man könnte sagen: Wir automatisieren das einfach und sparen Zeit. Ich würde aber einen Schritt weitergehen – warum entwickelt nicht der Mitarbeiter selbst den Skill dafür? Er kennt die typischen Fehlerbilder. Er weiß, welche Abweichungen wirklich kritisch sind. Er kennt die Sonderfälle, die in keiner Prozessdokumentation auftauchen.
Gemeinsam mit der IT beschreibt er, welche Daten gebraucht werden und welche Prüfungen Sinn ergeben. Ein Agent holt sich die Informationen über freigegebene Schnittstellen, erkennt Auffälligkeiten und bereitet einen Prüfbericht vor. Am Ende kontrolliert der Mitarbeiter nur noch die wirklich relevanten Ausnahmefälle – vielleicht braucht er dafür noch zehn statt 45 Minuten.
Die spannendere Frage ist aber: Was macht er mit den gewonnenen 35 Minuten? Ursachenanalyse wiederkehrender Fehler, Prozessverbesserung, neue Automatisierungen, oder einfach mehr Zeit für die wirklich kniffligen Fälle. Aus Zeitersparnis wird plötzlich Kapazität für Weiterentwicklung.
Schaffen wir uns damit nicht selbst ab?
Diese Frage darf man nicht wegwischen. Natürlich können KI und Automatisierung dazu führen, dass Tätigkeiten und auch Stellen wegfallen. Alles andere wäre unehrlich.
Aber ich unterscheide klar zwischen einer Aufgabe und dem Wert eines Menschen. Niemand ist wertvoll, weil er acht Stunden am Tag manuelle Arbeit erledigt. Der Wert entsteht durch Wissen, gelöste Probleme, getroffene Entscheidungen, übernommene Verantwortung.
Wenn jemand einem Agenten erfolgreich beibringt, eine Aufgabe zu übernehmen, zeigt das: Er versteht den Prozess, kann Zusammenhänge erklären, erkennt Verbesserungspotenzial, bewertet Ergebnisse. Genau diese Fähigkeiten werden in einer automatisierten Arbeitswelt wichtiger, nicht weniger wichtig.
Ob daraus auch echte Jobsicherheit wird, hängt aber stark davon ab, wie ein Unternehmen mit der gewonnenen Zeit umgeht. Das ist der Punkt, an dem viele Projekte, die ich begleitet habe, kippen – nicht technisch, sondern kulturell.
Produktivität neu denken: Vermiedene Arbeit zählt auch
Viele Unternehmen messen Leistung noch immer über die Menge erledigter Arbeit. Wie viele Vorgänge bearbeitet, wie viele Berichte erstellt, wie viele Stunden investiert. Aber was, wenn eine Aufgabe, die früher fünf Stunden gedauert hat, durch einen selbst entwickelten Skill auf wenige Minuten schrumpft?
Ist der Mitarbeiter jetzt weniger produktiv? Natürlich nicht. Eher im Gegenteil. Wir müssen lernen, nicht nur geleistete Arbeit zu bewerten, sondern auch vermiedene Arbeit. Jemand, der dem Unternehmen dauerhaft zehn Stunden manuelle Arbeit pro Woche erspart, hat oft mehr beigetragen als jemand, der diese zehn Stunden zuverlässig abarbeitet.
Das heißt nicht, dass Geschwindigkeit wichtiger ist als Qualität. Eine gute Automatisierung muss mindestens so zuverlässig sein wie der alte Prozess. Aber wenn beides gelingt, sollte man das auch sichtbar machen – in Mitarbeitergesprächen, in Zielvereinbarungen, in der Teamkultur.
Wie eine solche Arbeitskultur konkret aussehen könnte
Man braucht dafür keine komplizierte KI-Strategie zum Einstieg, sondern eine einfache, konsequent umgesetzte Vorgehensweise:
- Wiederholungen werden zu Ideen: Fällt eine Aufgabe zum dritten Mal an, wird kurz geprüft, ob sie sich vereinfachen oder automatisieren lässt. Keine Pflicht, nur ein Denkanstoß.
- Mitarbeiter entwickeln eigene Skills: Fachbereiche bekommen geeignete, freigegebene Werkzeuge und Schulungen, um Aufgaben zu beschreiben und in Skills zu übersetzen.
- Wissen wird geteilt: Skills landen nicht in einzelnen Chatverläufen, sondern dokumentiert in einer gemeinsamen Bibliothek, von der das ganze Team profitiert.
- Sicherheit bleibt verbindlich: Klare Berechtigungen, Datenschutz, Freigaben, besonders bei kritischen Vorgängen bleibt der Mensch verantwortlich.
- Verbesserungen werden belohnt: Nicht nur mit einem Dankeschön, sondern mit echten Entwicklungsmöglichkeiten und der Sicherheit, dass geteiltes Wissen nicht gegen einen verwendet wird.
Das Thema Automatisierung im Handel zeigt gerade bei wiederkehrenden Prozessen im Order Management, wie viel Potenzial brachliegt, wenn man es richtig angeht.
Die eigentliche Herausforderung liegt bei den Führungskräften
Warum sollte jemand freiwillig daran arbeiten, die eigene Aufgabe zu automatisieren, wenn er danach fürchten muss, nicht mehr gebraucht zu werden? Genau deshalb reicht es nicht, Tools bereitzustellen. Unternehmen müssen Vertrauen aufbauen.
Das bedeutet nicht, dass jedes Unternehmen eine Jobgarantie abgeben kann. Aber Führungskräfte sollten offen sagen, ob sie mit KI vor allem Kosten senken, Wachstum ermöglichen oder Mitarbeiter entlasten wollen. Wer erwartet, dass Mitarbeiter ihr Wissen automatisierbar machen, muss gleichzeitig in ihre Weiterentwicklung investieren.
Sonst entsteht eine Kultur des Misstrauens. Mitarbeiter behalten Wissen für sich, vermeiden Automatisierung, sichern ihre Position durch vermeintliche Unersetzlichkeit ab. Aus unternehmerischer Sicht wäre das eine enorme verpasste Chance – das sehe ich in Projekten immer wieder.
Mein Fazit: Schaffe deine Aufgaben ab, nicht deine Zukunft
Ich wünsche mir eine Arbeitswelt, in der Mitarbeiter stolz darauf sein können, ihre eigenen wiederkehrenden Tätigkeiten überflüssig zu machen. In der nicht die Anzahl bearbeiteter Vorgänge über den Wert eines Menschen entscheidet, sondern sein Beitrag dazu, dass ein Unternehmen besser und zukunftsfähiger arbeitet.
Dafür müssen beide Seiten liefern. Mitarbeiter müssen bereit sein, Wissen zu teilen und Arbeitsweisen zu hinterfragen. Unternehmen müssen im Gegenzug Perspektiven schaffen und Produktivitätsgewinne verantwortungsvoll nutzen, nicht nur als Einsparpotenzial betrachten.
Nicht derjenige ist der beste Mitarbeiter, der jeden Tag am meisten Arbeit erledigt. Sondern derjenige, der dafür sorgt, dass wir morgen weniger davon selbst erledigen müssen.
Die wichtigste Aufgabe für Führungskräfte bleibt dabei: dafür zu sorgen, dass genau diese Menschen auch morgen noch eine wertvolle Rolle im Unternehmen haben. Das Thema KI im Mittelstand wird uns in den nächsten Jahren alle beschäftigen – ich bin gespannt, wie viele Unternehmen diesen Kulturwandel wirklich mitgehen.
