Ihr größter Flaschenhals könnte Ihr selbstsicherster KI‑Champion sein

Inzwischen habe ich genug KI‑Steuerungsausschusssitzungen besucht, um einen Trend zu erkennen. Es gibt immer eine Person im Raum (meist die, die am besten mit den Werkzeugen vertraut ist), die letztlich entscheidet, wie schnell die anderen im Raum vorankommen können. Diese Entscheidung wird diskret und ohne Bosheit getroffen. Sie beabsichtigen selten, etwas zu blockieren. Kurz gesagt: Alle anderen haben die Kunst perfektioniert, auf ihre Genehmigung zu warten, bevor sie handeln.

Dieses Muster geht über ein einzelnes Meeting hinaus. Laut einer 2026‑Studie von Gartner halten nur 20 % der Unternehmen ihre Mitarbeitenden für wirklich bereit für KI. Die meisten Diskussionen über diese Lücke drehen sich typischerweise um ein Kompetenz‑Narrativ: zu wenig Zeit, Schulung oder Werkzeuge. Ein subtileres Problem, das der Kompetenzlücke zugrunde liegt, wird übersehen; es hat weniger mit dem Wissen der Menschen zu tun und mehr damit, wie wichtig sie sich selbst fühlen.

Beitrag und Selbstvertrauen sind zwei verschiedene Dinge

Menschen sind meist schlecht darin, ihren individuellen Beitrag zu einer Teamleistung zu beurteilen, und das ist ein ziemlich beständiges Problem. Wenn man seine Teamkollegen bittet, eigenständig zu berechnen, welchen Anteil eines gemeinsamen Projekts jeder persönlich beigetragen hat, summieren sich die Ergebnisse häufig auf weit über 100 %. Das hat nichts mit Ehrlichkeit zu tun, sondern mit der Funktionsweise des Gedächtnisses: Jeder erinnert sich an den eigenen Aufwand in lebhaften Details, während der Aufwand anderer nur schematisch wahrgenommen wird.

Wird KI hinzugefügt, wird der Effekt noch deutlicher. Diejenigen, die neue Fähigkeiten am schnellsten aufnehmen, entwickeln zudem ein Gefühl der Kontrolle über die Ergebnisse, die diese Werkzeuge beeinflussen. Diese Tendenz wird als psychologisches Eigentum bezeichnet. In Maßen angewendet ist dieses Eigentum genau das, was man will: Es lässt jemanden wirklich am Erfolg eines Projekts interessiert sein und nicht nur an der Anzahl der Tickets. Geht man jedoch einen Schritt weiter, schützt dieselbe Motivation, die hervorragende Arbeit bewahrt, zugleich das eigene Engagement in deren Entstehung.

Was die Zahlen wirklich zeigen

Wir haben bei Sombra eine Umfrage unter 2.000 Fachleuten, die mit KI arbeiten durchgeführt, weil wir sehen wollten, wie weit verbreitet dieses Instinkt ist. Und das Ausmaß überraschte sogar uns. 79 % der Befragten gaben an, sie seien ein entscheidender Treiber von Innovation in ihrem Unternehmen: 37 % „definitiv“ und weitere 42 % „sehr stark“. 64 % gingen noch einen Schritt weiter und sagten, sie glaubten, dass die Innovation in ihrem Unternehmen langsamer werden würde, wenn sie persönlich morgen gehen würden.

Wir nannten diese Lücke zwischen Selbstbild und tatsächlicher Leistung „AIrroganz“. Der Begriff kann etwas irreführend sein, weil niemand in unseren Daten prahlte. Was wir tatsächlich erfassten, war zurückhaltender: der persönliche Glaube, dass die Arbeit speziell von einem selbst abhängt, und nicht davon, dass das Team einfach jemanden mit den eigenen Fähigkeiten hat. Laut anderen Berichterstattungen zu den Ergebnissen, scheint die Kreativität ein Ego‑Problem zu haben.

Was folgte, war ein unangenehmes Ergebnis. Es stellte sich heraus, dass die Personen, die am meisten davon überzeugt waren, Innovation voranzutreiben, gerade jene waren, die sie verlangsamten. 22 % der Befragten hatten KI‑Projekte zurückgestellt, weil sie nicht genug Potenzial darin sahen. 21 % nannten Daten, die nicht rechtzeitig verfügbar waren. 17 % gaben zu, ein Projekt verlangsamt zu haben, ohne es jemals offiziell zu blockieren.

Außerdem gaben 70 % der Unternehmen in der gesamten Stichprobe an, diese Form interner Widerstände erlebt zu haben. Das fühlt sich selten wie Sabotage von innen an. Auch wenn es die Innovation, die sie zu tragen glauben, bremst, wirkt es wie Vorsicht – jemand, der mit etwas, das ihm wirklich am Herzen liegt, behutsam umgeht.

Das Bus‑Factor‑Problem

Entwicklungsteams haben einen Namen für das Risiko, zu stark von einer Person abhängig zu sein: den Bus‑Factor, also die Anzahl von Personen, die verschwinden müssten, bevor ein Projekt ins Stocken gerät. Auch wenn die Person, die alles zusammenhält, eine hervorragende Arbeitskraft ist, sollte ein Manager den Bus‑Factor im Blick haben. Die meisten Teams wissen, dass sie ihn in Dokumentation und Code beobachten müssen. Doch kaum jemand überträgt dieselbe Logik auf Überzeugung, also die Vorstellung, dass ein Projekt nur vorankommt, weil ein einzelner konsequent bestimmt, dass es lohnenswert ist.

AIrroganz stellt eine eigene Variante dieses Risikos dar. Statt kollektiver Weisheit ist die Überzeugung jedoch in einer Person konzentriert. Selbst bei besten Absichten wird eine einzelne starke Meinung stillschweigend zum Tor, das jede Initiative passieren muss.

Was ich tatsächlich dagegen tun würde

All dies schließt nicht aus, dass diejenigen, die Dinge verlangsamen, Bedenken äußern. Ein fehlerhafter KI‑Rollout sollte durch fundierten Gegenwind verlangsamt werden, der auf tatsächlich fehlenden Daten oder wirklich schwacher Evidenz für den Nutzen beruht. Wenn Vorsicht nicht mehr zwischen „dieser konkrete Einsatz hat einen echten Mangel“ und „ich bin noch nicht überzeugt, und meine Nicht‑Überzeugung allein reicht als Grund“ unterscheidet – dann entstehen Probleme.

Die Teams, mit denen ich zusammenarbeite, haben ein paar Möglichkeiten gefunden, diese beiden Fälle zu unterscheiden. Bevor sie ein Projekt anhalten, ist es sinnvoll, Beschwerden klar und prüfbar zu machen, indem sie fragen, welcher konkrete Nachweis das Problem adressieren würde und bis wann. Ein Stapel fehlender Daten sollte stärker gewichtet werden als eine vage Aussage wie „den Mehrwert sehe ich noch nicht“.

Zweitens sollte die Rolle des Fachexperten nicht immer der objektiv beste Kandidat erhalten. Bei Sombra rotieren wir sie bewusst, selbst wenn das bedeutet, jemanden mit weniger Erfahrung in die Führung zu geben. Das kostet uns ein wenig Geschwindigkeit bei einzelnen Projekten, aber es stellt sicher, dass wir nie nur eine Kündigung davon entfernt sind, die einzige Person zu verlieren, die versteht, wie etwas funktioniert.

Drittens: Entfernen Sie die Person vom Entscheidungspunkt. Wenn ein KI‑Projekt tatsächlich die Genehmigung eines Experten benötigt, bevor es weitergeht, notieren Sie, warum, und nennen Sie eine weitere Person, die diese Genehmigung innerhalb eines Quartals plausibel erteilen könnte. Wenn Ihnen kein zweiter Name einfällt, erleben Sie wahrscheinlich das altbekannte Bus‑Factor‑Problem.

Und viertens: Das ist der Test, den ich an mir selbst anwende: Denken Sie an die letzte große Idee in Ihrem Unternehmen, die nicht Ihre war, und fragen Sie, wie viel Sie dazu beigetragen haben, sie zu verwirklichen. Wenn Sie länger als ein paar Sekunden darüber nachdenken müssen, bleiben Sie dabei. Die innovativsten Unternehmenskulturen, die ich erlebt habe, zeichnen sich durch viel mehr geteilte Verantwortung und weniger herausragende Einzelbeiträge aus. Diese Mitwirkenden sind so breit verteilt, dass keine einzelne Person, egal wie kompetent, zur Voraussetzung für Fortschritt wird.

Die Menschen werden Gadters 20‑%‑Zahl weiterhin als Schulungslücke interpretieren, und Schulung ist tatsächlich ein Teil davon. Aber ich habe genug Rollouts beobachtet, um zu wissen, dass die schwierigere Lösung weniger damit zu tun hat, mehr Menschen schneller den Umgang mit den Werkzeugen beizubringen, sondern vielmehr darin, dass Ihre schnellsten Lernenden bemerken, wann ihr eigener Fortschritt aufgehört hat, für alle anderen einzuspringen.