Warum KI-gestützter Selbsttest für Unternehmensführer nicht mehr optional ist

In Technologiekreisen: „Hundefutter„Dogfooding“ ist die Kurzform für eine einfache, aber anspruchsvolle Idee: das eigene Produkt genauso zu nutzen wie die Kunden. Ursprünglich war es eine gängige Praxis in Softwareteams, die unfertige Tools intern testeten. Doch im Zeitalter der KI in Unternehmen hat Dogfooding eine weitaus größere Bedeutung erlangt. Da KI-Systeme vom Experimentierfeld in den Kern des Geschäftsbetriebs vordringen, ist die persönliche Nutzung dieser Systeme nicht mehr nur eine Produktpraxis – sie wird zur Führungspflicht.

Hundefutter vor KI: Eine bewährte Führungsdisziplin

Das Testen eigener Produkte (Dogfooding) spielte schon lange vor dem Aufkommen von KI eine entscheidende Rolle für den Erfolg oder Misserfolg großer Technologieplattformen.

In den Anfängen von Unternehmenssoftware, Microsoft verpflichtete große Teile des Unternehmens, intern Vorabversionen von Windows und Office zu testen.Die Kosten waren beträchtlich: Die Produktivität sank, Systeme fielen aus und die Frustration wuchs. Doch diese Reibungsverluste legten Schwächen offen, die in keiner Testumgebung hätten nachgebildet werden können. Vor allem aber zwangen sie die Führungsebene, die Konsequenzen von Produktentscheidungen unmittelbar zu erfahren. Produkte, die sich im internen Einsatz bewährten, waren in der Regel auch extern erfolgreich. Diejenigen, die scheiterten, wurden überarbeitet – oder stillschweigend aufgegeben –, bevor Kunden sie überhaupt zu Gesicht bekamen.

Dieselbe Disziplin tauchte in unterschiedlichen Formen auch bei anderen führenden Technologieunternehmen wieder auf.

Bei IBM interne Abhängigkeit von der eigenen MiddlewareAnalyseplattformen und Automatisierungstools wurden im Zuge der Umstellung auf Unternehmenssoftware und -dienste unerlässlich. Dabei zeigte sich eine unangenehme Realität: Tools, die die Beschaffungsprüfung bestanden hatten, versagten oft unter realen Betriebsbedingungen. Der interne Eigengebrauch führte zu einer Neuausrichtung der Produktprioritäten hin zu Integration, Zuverlässigkeit und Langlebigkeit – Faktoren, die erst durch die anhaltende interne Abhängigkeit sichtbar wurden.

Eine kompromisslosere Variante dieses Ansatzes entstand bei Amazon. Interne Teams waren gezwungen, die Infrastruktur über dieselben APIs zu nutzen, die später extern angeboten wurden.Es gab keine internen Abkürzungen. Wenn ein Dienst langsam, fehleranfällig oder schlecht dokumentiert war, spürte Amazon das sofort. Diese Disziplin verbesserte nicht nur den Betrieb, sondern legte auch den Grundstein für eine globale Cloud-Plattform, die aus praktischer Notwendigkeit und nicht aus abstraktem Design entstand.

Sogar Google war stark darauf angewiesen. Interne Nutzung zum Stresstest der Daten- und Machine-Learning-SystemeInterne Tests deckten Grenzfälle, Abstraktionslücken und operationelle Risiken auf, die bei externen Implementierungen selten auftraten. Diese Belastungen prägten Systeme, die Industriestandards beeinflussten – nicht weil sie fehlerfrei waren, sondern weil sie kontinuierlicher interner Beanspruchung in großem Umfang standhielten.

Warum KI die Spielregeln völlig verändert

Durch KI wird diese Lektion deutlich brisanter.

Im Gegensatz zu herkömmlicher Software sind KI-Systeme probabilistisch, kontextsensitiv und werden von ihrer jeweiligen Umgebung geprägt. Der Unterschied zwischen einer überzeugenden Demo und einem zuverlässigen Betriebssystem zeigt sich oft erst nach wochenlangem realem Einsatz. Latenz, HalluzinationenSpröde Grenzfälle, stille Fehler und Fehlanreize lassen sich nicht in Präsentationen darstellen. Sie zeigen sich in der gelebten Erfahrung.

Viele Führungskräfte treffen heute weitreichende Entscheidungen über den Einsatz von KI in den Bereichen Kundenservice, Finanzen, Personalwesen, Rechtsprüfung, Sicherheitsüberwachung und strategische Planung – ohne diese Systeme selbst zu nutzen. Diese Lücke ist nicht theoretischer Natur, sondern erhöht das Unternehmensrisiko erheblich.

Von der Produktpraxis zur strategischen Notwendigkeit

Die effektivsten KI-Organisationen betreiben Dogfooding nicht aus ideologischen Gründen, sondern aus Notwendigkeit.

Führungsteams erstellen interne Kommunikationsunterlagen mithilfe eigener KI-Systeme. Sie verlassen sich auf KI, um Besprechungen zusammenzufassen, Informationen zu priorisieren, erste Analysen zu erstellen oder betriebliche Anomalien aufzudecken. Bei Systemausfällen spürt die Führungsebene die Auswirkungen sofort. Diese direkte Erfahrung verkürzt die Feedbackschleifen auf eine Weise, die kein Gremium oder keine Lieferantenbesprechung nachbilden kann.

Hier hört die Eigennutzung von Produkten auf, eine Produktstrategie zu sein, und wird zu einer strategischen Disziplin.

KI zwingt Führungskräfte, sich einer schwierigen Realität zu stellen: Wert und Risiko sind heute untrennbar miteinander verbunden. Dieselben Systeme, die die Produktivität steigern, können auch Fehler, Voreingenommenheit und blinde Flecken verstärken. Der Eigengebrauch von KI macht diese Abwägungen greifbar. Führungskräfte erkennen, wo KI tatsächlich Zeit spart und wo sie unbemerkt zusätzlichen Prüfaufwand verursacht. Sie entdecken, welche Entscheidungen von probabilistischer Unterstützung profitieren und welche menschliches Urteilsvermögen ohne Eingriff erfordern. Vertrauen wird in diesem Kontext durch Erfahrung erworben – nicht durch Kennzahlen vorausgesetzt.

KI ist keine Funktion – sie ist ein System

Die Nutzung von KI im eigenen Haus offenbart zudem eine strukturelle Wahrheit, die viele Organisationen unterschätzen: KI ist kein Feature. Sie ist ein System.

Modelle sind nur ein Baustein. Eingabeaufforderungen, Datenabfrageprozesse, Datenaktualität, Bewertungsrahmen, Eskalationslogik, Überwachung, Nachvollziehbarkeit und die Möglichkeit menschlicher Eingriffe sind genauso wichtig. Diese Abhängigkeiten werden erst deutlich, wenn KI in reale Arbeitsabläufe integriert wird, anstatt nur in kontrollierten Pilotprojekten getestet zu werden. Führungskräfte, die interne KI-Systeme selbst erproben, entwickeln ein Gespür dafür, wie anfällig – oder robust – diese Systeme tatsächlich sind.

Gute Unternehmensführung wird dann Realität, wenn Führungskräfte das Risiko spüren.

Hierbei handelt es sich um eine Governance-Dimension, die die Aufsichtsräte zunehmend erkennen.

Wenn Führungskräfte KI-Systeme nicht persönlich nutzen, bleibt Verantwortlichkeit abstrakt. Risikodiskussionen bleiben theoretisch. Setzt die Führungsebene KI jedoch direkt ein, wird Governance praxisorientiert. Entscheidungen über Modellwahl, Schutzmaßnahmen und akzeptable Fehlermodi basieren auf der Realität und nicht auf Richtlinien. Die Aufsicht verbessert sich nicht durch Regeländerungen, sondern durch ein tieferes Verständnis.

Vertrauen, Akzeptanz und organisatorische Signale

Auch das sogenannte „Dogfooding“ verändert das Vertrauen in Organisationen.

Mitarbeiter merken schnell, ob die Führungsebene die vorgeschriebenen Tools auch tatsächlich nutzt. Wenn Führungskräfte KI sichtbar in ihren eigenen Arbeitsabläufen einsetzen, verbreitet sich die Akzeptanz ganz natürlich. Die Technologie wird Teil der Unternehmensprozesse und nicht zu einer aufgezwungenen Maßnahme. Wird KI hingegen als etwas „für alle anderen“ dargestellt, wächst die Skepsis und der Transformationsprozess stagniert.

Das bedeutet nicht, dass die interne Nutzung die Kundenvalidierung ersetzt. Ganz im Gegenteil. Interne Teams sind nachsichtiger und technisch versierter als die meisten Kunden. Der Wert der internen Nutzung liegt woanders: frühzeitiges Erkennen von Fehlern, schnellere Erkenntnisse und ein intuitives Verständnis dafür, was „brauchbar“, „vertrauenswürdig“ und „gut genug“ wirklich bedeutet.

Das Anreizproblem, das Dogfooding offenbart

Ein weiterer, weniger beachteter Vorteil, der auf Führungsebene von Bedeutung ist, besteht darin, dass die Eigenverantwortung für die eigene Arbeit (Dogfooding) die Anreize verdeutlicht.

KI-Initiativen scheitern oft, weil zwar die Organisation profitiert, Reibungsverluste und Risiken aber auf die Schultern der einzelnen Mitarbeiter wirken. Führungskräfte, die KI-Systeme selbst testen, spüren diese Diskrepanzen sofort. Sie erkennen, wo KI zusätzlichen Prüfaufwand verursacht, Verantwortlichkeiten ohne Befugnis verschiebt oder die Eigenverantwortung untergräbt. Diese Erkenntnisse werden selten in Dashboards sichtbar, tragen aber zu besseren Entscheidungen bei.

Führungsdistanz ist jetzt ein Nachteil

Mit dem Übergang von der experimentellen Phase zur Infrastruktur im Bereich KI steigen die Kosten von Fehlern. Anfängliche Softwarefehler waren zwar lästig, doch KI-Fehler können Reputationsschäden, regulatorische oder strategische Folgen haben. In diesem Umfeld stellt eine zu geringe Führungskompetenz ein Risiko dar.

Die Unternehmen, die in der nächste Phase der KI-Einführung Es werden nicht diejenigen mit den fortschrittlichsten Modellen oder den größten Budgets sein. Sie werden von Führungskräften geleitet, die KI auf dieselbe Weise erleben wie ihre Organisationen: unvollkommen, probabilistisch, gelegentlich frustrierend – aber enorm leistungsstark, wenn sie realitätsnah konzipiert wird.

Dogfooding bedeutet in diesem Sinne nicht mehr, an das Produkt zu glauben. Es geht vielmehr darum, bodenständig zu bleiben und gleichzeitig Systeme zu entwickeln, die zunehmend mit uns denken, entscheiden und handeln.