Die Autoren und das Buch
Am xm-institute sind wir aktuell sehr viel mit dem Thema KI beschäftigt, und besonders auch mit dem Thema Führung bei unseren Klienten. Daher hat mich der Titel dieses Buches sofort neugierig gemacht. Mit “Führung im Zeitalter von KI” legen Richard Butler, Jörg Nitschmann und Manfred Becking einen Leitfaden vor, der eine bestimmte Lücke schließen will: Es gibt viel Literatur über die Technik generativer KI und viel über ihre volkswirtschaftlichen Versprechen, aber wenig, das Führungskräften konkret sagt, was sie selbst wissen und tun müssen. Adressiert sind ausdrücklich Führungskräfte, die GenAI in Entscheidungen, Teams und Geschäftsmodelle integrieren sollen, ohne die Mathematik neuronaler Netze zu beherrschen. Die zentrale These lautet: Der Engpass bei der Wertschöpfung mit GenAI ist nicht die Technologie, sondern Führung. Das Buch ist kürzlich bei Hanser erschienen und mit knapp 360 Seiten überdurchschnittlich umfangreich.
Zu den Autoren: Richard Butler studierte Elektrotechnik am Trinity College Dublin und am Dublin Institute of Technology und war danach in Führungs- und Technologiepositionen bei verschiedenen Unternehmen tätig. Er ist als Berater tätig, Gründer der deutschsprachigen SAFe-Treff-Community und ist Autor der englischen Originalfassung „Leading in the Age of AI“. Jörg Nitschmann studierte Nachrichtentechnik und war über 25 Jahre in Führungsfunktionen bei der Deutschen Telekom, unter anderem bei agilen Transformationen. Heute ist er selbstständiger Berater und zertifizierter Scaled-Agile-Trainer für „AI Native“. Manfred Becking studierte Elektrotechnik mit Schwerpunkt Kommunikation und Datenverarbeitung an der Ruhr-Universität Bochum und arbeitete über dreißig Jahre bei Unternehmen wie Johnson Controls und der Deutschen Telekom, mit Stationen vom Softwareentwickler über Programmleiter bis zum Organisationscoach. Er ist Mitorganisator der SAFe-Treff-Community. Bemerkenswert ist noch zu erwähnen, dass die Autoren ihr eigenes Buch nach eigenen Angaben in enger Zusammenarbeit mit generativer KI verfasst haben.
Doch steigen wir nun erst mal genauer in die Inhalte ein.
Die Inhalte
Das Buch ist in drei Teile gegliedert. Teil 1 (“GenAI verstehen − Grundlagen, Auswirkungen und Chancen”, Kapitel 2 bis 6) erklärt die Entwicklung von regelbasierter KI über Machine und Deep Learning bis zu generativer und agentischer KI, beschreibt die Bausteine wie LLMs, SLMs und multimodale Modelle und schildert Chancen und Risiken anhand von Branchenanwendungen und “Day-in-the-Life”-Szenarien. Teil 2 (“Den Wandel anführen”, Kapitel 7 bis 13) ist das praktische Herzstück: Hier stehen die neun zentralen Herausforderungen der GenAI-Einführung, die Modelle für die persönliche und organisatorische Transformation sowie ein eigenes Kapitel zu ethischer und rücksichtsvoller KI. Teil 3 (“Ausblick”, Kapitel 14 bis 16) wagt eine Zukunftsprojektion bis 2031 und skizziert mögliche neue Rollen und Gremien. Vorwort und Einführung sowie Glossar, verwendete KI-Tools, sowie ein Index rahmen den Hauptteil. Doch gehen wir die Kapitel im Einzelnen einmal durch.
Geleitwort: Die eigene Rolle aktiv wahrnehmen
Das Geleitwort, verfasst aus der Perspektive der Beratung BearingPoint, ordnet das Buch in deren AI-Impact-Ansatz ein und hebt die Modelle CLEAR, TERA und LENS sowie das 8-Kompetenzen-Modell hervor, die im Buch entwickelt werden. Der Kerngedanke, dass KI vor allem eine kulturelle und organisatorische Transformation ist und nur zum Teil eine technische, wird hier bereits gesetzt. Das Geleitwort positioniert das Buch als praxisnahen Leitfaden, dessen Werkzeuge direkt in Assessments, Workshops und Trainings nutzbar sein sollen.
Vorwort: Die Stunde, die alles veränderte
Die Autoren erzählen ihren persönlichen GenAI-Aha-Moment: ein Live-Experiment Anfang 2022, in dem sie binnen einer Stunde mit KI den Entwurf eines vierstündigen Workshops zum Thema Systemdenken erstellten. Diese Anekdote dient als emotionaler Türöffner und begründet die Mission des Buches, eine “Übersetzungsschicht” für Führungskräfte zu liefern. Hier wird auch die zentrale Haltung formuliert: anfangen, ausprobieren und lernen, statt auf die perfekte Strategie zu warten.
1 Einführung
Die Einführung begründet, warum GenAI sich von früheren Automatisierungswellen unterscheidet, und macht Führung zum entscheidenden Faktor zwischen Potenzial und realisiertem Wert. Sie führt das Trio aus leichter Zugänglichkeit, menschenähnlicher Interaktion und vielseitigen Fähigkeiten als Treiber der Verbreitung ein und stellt das “Co-Thinking”-Konzept vor. Ein eigener Abschnitt grenzt sauber ab, was das Buch leisten will: Ein Führungsleitfaden und kein Algorithmen- oder Tool-Handbuch zu sein.
2 Durch den Dschungel der Fachbegriffe − eine kurze Geschichte der KI
Dieses Kapitel zeichnet die Evolution der KI nach: regelbasierte (symbolische) KI, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, generative KI und der Ausblick auf Agentic AI und AGI. Die Darstellung ist konsequent didaktisch aufgebaut, mit kurzen Beispielen (Kreditkartenbetrug, Gesichtserkennung) und am Rand erläuterten “Zentralen Begriffen”. Die übersichtliche Tabelle zum Entwicklungsweg der KI mit Jahreszahlen und geschätzten wirtschaftlichen Auswirkungen ist ein nützlicher Anker. Für Leser ohne technischen Hintergrund ist das ein zugänglicher und unaufgeregter Einstieg.
3 Die Bausteine von GenAI verstehen
Hier werden die Begriffe erklärt, die in Vorstandsetagen und Anbieterpräsentationen fallen: große Sprachmodelle (LLMs), Small Language Models (SLMs), multimodale KI, Grundlagenmodelle, LLM-Netzwerke (LLM Meshes) und Agentic AI. Die Autoren wählen bewusst aus und verzichten auf technische Vollständigkeit zugunsten von Entscheidungsrelevanz. Besonders die Passage zu SLMs als strategischer Option mit geringeren Kosten, weniger Energiebedarf und mehr Datenkontrolle ist für Führungskräfte praktisch wertvoll. Das Kapitel bleibt durchgehend auf der Ebene “Was muss ich davon wissen, um zu entscheiden?”.
4 GenAI in verschiedenen Branchen und Funktionen erkunden
Das Kapitel zeigt Anwendungsfelder von der Inhaltserstellung über Codegenerierung, Datensynthese und Kundensupport bis zu funktionsübergreifenden KI-Assistenten und Echtzeit-Orchestrierung. Es ist reich an Verweisen auf Studien und Unternehmensberichte (unter anderem GitHub Copilot, McKinsey, BCG). Die Breite der Beispiele vermittelt ein gutes Gefühl dafür, wie weit GenAI bereits in operative Abläufe vorgedrungen ist. Stellenweise wirkt die Aufzählung allerdings eher illustrativ als analytisch zugespitzt.
5 Ein Tag im Leben von KI-unterstützten Führungskräften
Anhand dreier fiktiver Rollen − eines leitenden Angestellten, einer Teamleiterin und einer Projektmanagerin sowie eines einzelnen Teammitglieds wird ein KI-durchwirkter Arbeitstag durchgespielt. Diese Szenarien konkretisieren abstrakte Versprechen und machen den Wandel von direktiver zu fördernder Führung greifbar. Der Schlussabschnitt über die Verschiebung von Erweiterung zu Verdrängung benennt ehrlich, dass dieselbe Technologie menschliche Arbeit ergänzen und ersetzen kann. Die Vignetten sind ein didaktisch kluges Mittel, bleiben aber naturgemäß idealisierte Modellfälle.
6 Die doppelte Auswirkung von GenAI: Chancen und Risiken für Führungskräfte
Das Kapitel ist symmetrisch entlang von drei Wirkungsfeldern aufgebaut: Mitarbeiterleistung und Arbeitsautomatisierung, Innovation und betriebliche Effizienz sowie erweiterte menschliche Entscheidungsfindung. Jedes Feld wird konsequent in Beispiele, Vorteile und Risiken gegliedert. Diese saubere Dreiteilung mit explizitem Risikoteil hebt sich von rein euphorischer KI-Literatur ab.
7 Die Herausforderungen von GenAI meistern
Hier benennen die Autoren neun zentrale Herausforderungen der KI-Einführung, von der Frage, wo GenAI überhaupt Mehrwert schafft, über Datenqualität und Datensicherheit, Kosten, Halluzinationen und übermäßige Abhängigkeit bis zu Belegschaftsumbrüchen, Mitarbeiterangst und Ethik. Jede Herausforderung wird mit konkreten Strategien und Prüffragen unterlegt, etwa dem TRiSM-Rahmen für KI-Sicherheit. Das Kapitel ist das inhaltliche Fundament des Buches, weil fünf “CLEAR”-Kompetenzen direkt aus diesen Herausforderungen abgeleitet werden.
8 Die sich wandelnde Rolle der GenAI-versierten Führungskraft
Das Kernkapitel zur persönlichen Führungsebene stellt das “CLEAR”-AI-Modell vor: Co-Thinking-Mindset, Limitierung der KI, Einsatz von KI, Achtsamkeit für Verhalten und Kultur sowie Rückgewinnung von Zeit. Jede Kompetenz wird mit Praktiken und konkreten Prompt-Mustern hinterlegt, etwa Frageschablonen für dialogisches Denken. Ergänzt wird das Modell durch die sogenannte “MST-Triade” (Mindset, Skillset, Toolset) und den persönlichen “TERA-Zyklus”, der auf Demings PDCA aufbaut und die Frage beantwortet, wie man die fünf Kompetenzen tatsächlich entwickelt.
9 Die acht Kompetenzen einer GenAI-versierten Organisation
Vom Individuum wechselt das Buch hier auf die Organisationsebene und definiert acht Kompetenzen, von der strategischen Integration über Wertmessung, Expertise-Förderung, Datenverwaltung, Plattformen, ethisches Vorgehen und Veränderungskultur bis zur hybriden Mensch-KI-Kultur. Jede Kompetenz wird über vier Reifegrade (Stufe 0 bis 3) beschrieben und mit Tabellen unterlegt, was eine Selbstverortung ermöglicht. Interessant ist die Erweiterung der Wertmessung über die RoI-Kennzahl hinaus um RoE (Return on Employee) und RoF (Return on Future).
10 Leitlinien zur Steigerung der GenAI-Reife je Fähigkeit
Dieses Kapitel ist das operative Pendant zu Kapitel 9 und liefert für jede der acht Kompetenzen konkrete Maßnahmen, um von einer Reifestufe zur nächsten zu gelangen. Es ergänzt die Diagnose um Handlungsanweisungen und benennt zusätzlich Rollen und Gremien einer GenAI-affinen Organisation. Damit schließt es die Lücke zwischen Ist-Bestimmung und Veränderung.
11 Das TERA-LENS-Modell: Ihr Rahmenwerk für die GenAI-Transformation
Das zweite große Modellkapitel führt “TERA-LENS” als organisationsweiten Transformationsrahmen ein. “TERA” (Testen, Erkunden, Reflektieren, Anwenden) ist der iterative Motor des Wandels, “LENS” umfasst die vier Führungsdimensionen Leadership und Strategie, Enablement, Netzwerk/Technologie/Infrastruktur sowie Sorgsamkeit. Die Autoren begründen ausführlich, warum eine GenAI-Transformation sich von digitaler und agiler Transformation unterscheidet, und verorten ihr Denken in der Tradition von Kotter und Deming. Besonders überzeugend ist die saubere Trennung von Erkunden (Fakten sammeln) und Reflektieren (interpretieren), die in der Praxis oft verschwimmt.
12 Die Transformation vorantreiben: TERA-LENS auf allen Führungsebenen anwenden
Hier wird “TERA-LENS” anhand konkreter Beispiele für Teamleiter, mittleres Management, Coaches und leitende Führungskräfte zum Leben erweckt. Die durchgespielten Anwendungsfälle, etwa die Verbesserung der Team-Workflow-Effizienz oder ein strategisches KI-Pilotprojekt des Führungsteams, zeigen, wie das Modell ebenenspezifisch eingesetzt wird. Die durchgehende Philosophie lautet: mit Neugier führen, kontinuierlich lernen, verantwortungsbewusst handeln. Das Kapitel ist das praktischste des dritten Modellblocks, wirkt durch die parallele Behandlung der Ebenen aber stellenweise etwas repetitiv.
13 Ethischer und rücksichtsvoller Einsatz von KI (ER-AI)
Das Ethikkapitel gliedert sich in drei Bereiche: einen Rahmen für ethische Führung und Governance, Transparenz und Mitarbeiterengagement sowie die breiteren gesellschaftlichen Auswirkungen. Es behandelt Governance-Gremien, Kontrollmechanismen für autonome KI-Agenten, Erklärbarkeit, den ökologischen Fußabdruck und Fragen des geistigen Eigentums. Die Stärke des Kapitels liegt darin, Ethik als integralen Führungsauftrag auf allen Ebenen zu rahmen statt als bloßes Compliance-Anhängsel. Die rechtlichen Aspekte bleiben allerdings auf der Übersichtsebene und ersetzen keine vertiefte juristische Auseinandersetzung mit dem EU AI Act.
14 Eine Vision von Führung in einer durch KI erweiterten Zukunft
In diesem Kapitel extrapolieren die Autoren aktuelle Signale in eine Geschäftslandschaft des Jahres 2031, mit individualisierten KI-Agenten, KI-gestützten Wearables und einem dramatisch verschärften Desinformationsproblem. Sie benennen offen den spekulativen Charakter und verankern die Szenarien in heute bereits sichtbaren Entwicklungen. Wiederkehrende Themen wie Energieabhängigkeit, Integrationslast und Machtverschiebungen geben der Zukunftsschau analytische Substanz. Als Denkanstoß funktioniert das Kapitel gut, auch wenn solche Projektionen naturgemäß mit Vorsicht zu lesen sind.
15 Was wir mit GenAI erreichen wollen
Dieses Kapitel verdichtet die Botschaft des Buches: GenAI sei eine Führungsherausforderung, die Strategie, Kultur und Arbeitserleben betrifft, und kein bloßes IT-Projekt. Es ruft zur aktiven, überlegten und ethischen KI-Führung auf und fasst die vorgestellten Modelle als zusammenhängendes Toolkit zusammen. Der Ton ist appellativ und motivierend, ohne neue Argumente einzuführen. Als Synthese erfüllt es seinen Zweck, bleibt inhaltlich aber eine Wiederholung des bereits Gesagten.
16 Die GenAI-versierte Organisation
Das Schlusskapitel skizziert mögliche neue Rollen (etwa Chief AI Officer und ER-AI-Leiter) und mögliche neue Gremien und Ausschüsse einer KI-affinen Organisation. Tabellarisch werden Aufgaben, Schwerpunkte und erforderliche Denkweisen aufgelistet. Die Autoren betonen ausdrücklich, dass diese Strukturen als Ausgangspunkt zu verstehen und an den jeweiligen Kontext anzupassen sind. Das Kapitel ist ein nützlicher Baukasten, bleibt aber bewusst auf der Vorschlagsebene.
17 Glossar / 18 Verwendete KI-Tools / 19 Dank / 20 Die Autoren / Index
Der Anhang umfasst ein ausführliches Glossar, eine offengelegte Liste der bei der Buchproduktion eingesetzten KI-Tools, die Danksagung, die Autorenbiografien und einen Index. Vor allem die transparente Auflistung der verwendeten KI-Tools ist angesichts des Themas eine konsequente und glaubwürdige Geste. Das Glossar macht das Buch zudem als Nachschlagewerk brauchbar.
Das Fazit
Alles in allem handelt es sich um ein rundes und didaktisch sorgfältig aufbereitetes Buch, das trotz seiner 357 Seiten flüssig zu lesen ist und sich dank modularer Kapitelstruktur und Glossar auch als Nachschlagewerk eignet. Besonders gefallen haben mir die klare Adressatenlogik mit dem bewussten Verzicht auf technische Tiefe, die ehrliche Behandlung von Risiken jenseits der üblichen KI-Euphorie sowie der durchgängige Werkzeugcharakter mit direkt anwendbaren Modellen, Prompt-Schablonen und Reifegrad-Rastern. Auch die transparente Offenlegung der eigenen KI-Nutzung der Autoren schafft bei diesem Thema Glaubwürdigkeit.
Für meinen Geschmack hätte das Buch bei gleicher Substanz allerdings kompakter ausfallen können, denn die Dichte an Modellen und Akronymen erzeugt eine gewisse kognitive Last und zentrale Botschaften wiederholen sich über die Kapitel hinweg. Auch hätte ich mir bei der empirischen Fundierung und den regulatorischen Fragen mehr Schärfe gewünscht, doch das schmälert den praktischen Nutzen kaum.
Und so sei das Buch Führungskräften auf allen Ebenen, BeraterInnen, Coaches und Personalentwicklungsverantwortlichen empfohlen, die einen strukturierten, nicht-technischen Zugang zur Führungsdimension generativer KI suchen und konkrete Werkzeuge für die Umsetzung schätzen. Weniger geeignet ist es für Leser mit technischem Vertiefungsbedarf oder juristischem Detailanspruch. Mir persönlich hat es jedenfalls einige anschlussfähige Denkanstöße für die eigene Beratungspraxis geliefert.
📘Thalia at: Butler, R./ Nitschmann, J./ Becking, M. (2026). Führung im Zeitalter der KI. Hanser. (Affiliate Link)
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Transparenzhinweis: Das Buch wurde mir vom Verlag kostenfrei zur Verfügung gestellt. Meine Meinung bleibt davon unberührt.
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