Die Frage stand unausgesprochen im Raum, lange bevor wir das Zoom-Webinar pünktlich um 17:00 Uhr eröffneten. Über 30 Führungskräfte hatten sich eingeloggt, der Chat lief heiß, und die Energie im virtuellen Raum war spürbar – 10 von 10, wie jemand schrieb.
Der Anlass: leading moments #1. Das erste Live-Online-Event von leadingAI.at. 45 Minuten, drei Perspektiven, keine Folienschlacht. Thema: KI-Agents – und was sie für Führung wirklich bedeuten.
Die zentrale Frage, die Peter Huber gleich zu Beginn stellte, brachte es auf den Punkt: Wenn ein Agent künftig Angebote schreibt, Bewerbungen sichtet und Kunden vorqualifiziert – was macht dann eigentlich das Team?
Was ein Agent ist – und warum das mehr als eine Technikfrage ist
Tobias Maier, Entwickler bei misaX, räumte gleich zu Beginn mit Unklarheiten auf. Ein KI-Agent ist kein Chatbot. Er ist ein Workflow – ein Konstrukt, das vollständige Arbeiten oder Teile davon selbstständig erledigt. Er hat einen Arbeitsauftrag, er hat Werkzeuge, und er hat Zugriff auf Daten. Er handelt.
Das macht ihn fundamental anders als ein Sprachmodell, das auf Fragen antwortet. Und es stellt Führungskräfte vor eine Frage, die sie nicht an die IT-Abteilung delegieren können: Welche Rolle spielt mein Team – und ich – wenn der Agent die Routinen übernimmt?
Drei Live-Demos, die zeigten, was heute schon möglich ist
Der Recruiting-Agent: In N8N aufgebaut, sichtet er Bewerbungsunterlagen, bewertet den technischen Fit und den sozialen Fit eines Bewerbers, listet erfüllte und nicht erfüllte Anforderungen auf, schätzt Onboarding-Kosten und schlägt konkrete Interviewfragen vor. Was ein Recruiter an einem Nachmittag bearbeitet, erledigt der Agent in Minuten.
Der Recherche-Agent mit Manus: Peter Huber von NBD zeigte, wie er für eine Therme in wenigen Minuten eine strukturierte Mitbewerberanalyse erstellte – Wassertemperaturen, Benefits, Unternehmenswerte, Ladeinfrastruktur, alles sauber in Excel. Parallel dazu zeigte Georg Karigl von Mensch in Bewegung einen Agenten, der wöchentlich die zehn wichtigsten KI-News zusammenfasst, eine PowerPoint-Präsentation erstellt, eine Audiodatei generiert und alles pünktlich per E-Mail verschickt. Jeden Freitag um 10 Uhr.
Der Reklamations-Agent: In Make gebaut, entwirft er auf Basis eingehender Beschwerde-E-Mails sofort einen Antwortentwurf – zur Überprüfung durch einen Menschen, bevor er verschickt wird. Die Zeitersparnis ist real. Aber das Entscheidende war die Beobachtung aus der Praxis: Die emotionale Entlastung für Mitarbeitende ist oft noch größer als die Zeitersparnis. Schwierige E-Mails professionell zu beantworten ist eine Belastung – der Agent schafft Distanz.
Was das mit Führung macht
Georg Karigl, Leadership-Trainer mit drei Jahrzehnten Erfahrung, brachte das Modell, das viele im Chat sofort aufgriffen: die drei klassischen Führungsaufgaben.
Fachaufgabe. Die inhaltliche Expertise, das Fachwissen. Deep Research in ChatGPT kann heute bereits einen Großteil davon abdecken.
Organisation. Dienstpläne, Qualitätsreports, Ressourcensteuerung. Genau das, was Agents besonders gut können – Hugo Boss lässt in einer Fabrik bereits Dienstpläne von KI erstellen, ein Aufzughersteller steuert seinen Serviceeinsatz per Predictive Maintenance.
Leadership. Die Arbeit mit Menschen. Entwicklung, Feedback, Orientierung, Kultur. Das bleibt – vorerst – beim Menschen.
Die Provokation: Viele Führungskräfte definieren ihre Rolle über die ersten beiden Punkte. Wenn Agents diese zunehmend übernehmen, bleibt die Frage: Sind sie dafür ausgebildet, wirklich zu führen? Und wollen sie das?
Dazu kommt ein neues Konzept hybrider Führung. Hybrid bedeutet nicht mehr nur Homeoffice und Büro. Es bedeutet: Menschen führen und Agents führen. Und: Mitarbeitende führen, die selbst Agents führen. Jeder wird zur Führungskraft.
Microhacks: Was ihr morgen konkret tun könnt
Die Diskussion war lebendig, der Chat aktiv. Am Ende kristallisierten sich konkrete Ansätze heraus, die sich direkt in den Führungsalltag integrieren lassen:
Microhack 1 – Der Tätigkeits-Check mit drei Farben: Nehmt eine normale Arbeitswoche eures Teams und markiert jede Tätigkeit in einer von drei Farben: Fachaufgabe, Organisation, Leadership. Dann stellt zwei Fragen: Welche dieser Tätigkeiten haben heute Bedeutung? Welche werden in zwei Jahren noch Bedeutung haben – und welche nicht mehr? Dieser einfache Blick schafft erstaunlich viel Klarheit darüber, wo Agents entlasten können und wo menschliche Stärke unersetzlich bleibt.
Microhack 2 – Den Toolscout bestimmen: In jedem Team gibt es Menschen mit natürlicher KI-Affinität. Benennt sie offiziell als Toolscout. Ihr Auftrag: neue Tools testen und einmal im Monat der Runde vorstellen, was für das Team relevant sein könnte. Kein Extrabudget, kein Projektplan – nur eine bewusste Rolle mit klarem Mandat.
Microhack 3 – Der interne KI-Contest: Schreibt im Team – oder teamübergreifend – einen KI-Contest aus. Wer zeigt den besten, nützlichsten KI-Einsatz im Arbeitsalltag? Entscheidend: Nicht eine Jury bewertet, sondern die Mitarbeitenden selbst. Dadurch schaut sich jeder automatisch an, was die anderen eingereicht haben. Ein einfacher Gutschein als Preis reicht. Der eigentliche Gewinn ist das kollektive Lernen.
Microhack 4 – Die bereichsübergreifende KI-Runde: Einmal im Monat kommen KI-Interessierte aus verschiedenen Bereichen zu einer informellen Runde zusammen – Pizza oder Spaghetti, kein Protokoll, kein Pflichtprogramm. Ziel: bereichsübergreifender Austausch, der Silos aufbricht und Anwendungen sichtbar macht, die sonst im Verborgenen bleiben.
Microhack 5 – Mit Minimallösungen starten, nicht auf die Komplettlösung warten: Der Reflex vieler Unternehmen: erst alles klären, dann starten. DSGVO, Systemlandschaft, Sicherheitskonzept. Das ist wichtig – aber nicht als erster Schritt. Tobias Maier empfahl, mit kleinen Agents zu beginnen, sie im Einsatz zu erleben und schrittweise zu erweitern. Ein Experimentierraum mit Demodaten, vielleicht ein Rechner außerhalb des Unternehmensnetzwerks, schafft den Spielraum, den echte Erfahrung braucht.
Ein Modell für die Einführung: Tuckman ist auch für Agents gültig
Peter Huber brachte ein Modell ins Spiel, das viele aus der Teamdynamik kennen: die vier Phasen nach Tuckman – Forming, Storming, Norming, Performing.
Seine These: Auch die Integration von KI-Agents in ein Team durchläuft diese Phasen. Es gibt keinen Knopf, der Teams auf „funktioniert“ setzt. Wer das versteht und jeden Schritt bewusst gestaltet, kann rechnen: zwei Monate pro Phase – in acht Monaten ein KI-Agent, der wirklich zum Team passt.
Fazit: Die Frage ist nicht ob – sie ist wie und wann
Die Botschaft des Abends war nicht „KI wird alles verändern“. Sie war präziser: KI-Agents sind bereits da, sie funktionieren, sie entlasten – und wer als Führungskraft wartet, bis andere die Entscheidungen getroffen haben, gibt die Gestaltungshoheit ab.
Die Alternative: Akzeptanz als erster Schritt. Dann eine bewusste Entscheidung, die neue Welt aktiv mitzugestalten. Und dann loslegen – klein, konkret, mutig genug, um Fehler zu machen, bevor die Regelungen größer werden als die Erfahrung.
Das nächste leading moments folgt in etwa zwei Monaten. Der Termin wird auf leadingAI.at und über den Newsletter angekündigt.
Bis dahin: Welche Tätigkeit in eurem Alltag würdet ihr einem Agent heute schon übergeben wollen?
