Verbindendes strategisches Management im KI-Zeitalter

Die fünfte Stufe eines verbindenden strategischen Managements (Strategie 5.0) entwickelt sich weiter. Gegenwärtig liegt ein Fokus auf der Konnektivität von menschlicher und Künstlicher Intelligenz. Um diese verbindende Intelligenz besser zu verstehen hilft es, sich intensiver mit den Formen der Konnektivität im strategischen Management zu beschäftigen. Hieraus ergeben sich wichtige Implikationen für die Lehre und Forschung zu einem Wandel der Arbeitswelt im KI-Zeitalter.

In diesem neuen Blogpost fasse ich verschiedene Formen der Konnektivität in der fünften Entwicklungsstufe des strategischen Managements zusammen und leite hieraus Schlussfolgerungen für eine verbindende Intelligenz ab.

Digital Industrial Engineering als Chance

Ein zentrales Thema der diesjährigen Hannover Messe war die Künstliche Intelligenz (KI). Sowohl etablierte Unternehmen als auch Startups haben innovative Lösungen vorgestellt. So präsentierte der Limburger Softwarehersteller German Edge Cloud (GEC) den KI-Agenten Digital Industrial Engineer, der Ingenieuren als Sparringspartner dient und so das Zusammenspiel von Menschen und Maschinen effizienter gestaltet. Viele der menschlichen Fähigkeiten basieren auf Erfahrung. Dieses implizite Wissen gilt es, mit KI zu verbinden. Hierin sieht GEC eine wichtige Möglichkeit zur Differenzierung. Dieses nicht dokumentierte Wissen nutzt der Agent für Lernprozesse. Aufgabe von Führungskräften ist es, den menschlichen Wissensträgern Wertschätzung entgegenzubringen.¹

Ein wichtiger Begriff für den Maschinenbau ist Physical AI. Hierunter versteht man die Verbindung von Hardware und Künstlicher Intelligenz. Ein Aspekt hierbei ist die Fähigkeit von Maschinen, nicht nur Daten zu verarbeiten, sondern auch ihre Umgebung zu erfassen. Der Technologiekonzern Siemens hat auf der Hannover Messe seinen KI-Agenten „Eigen“ vorgestellt, der die Arbeit von Ingenieuren 50 Prozent effizienter machen soll. Erreicht wird dies durch eine Verbindung von automatisierten Prozessen und menschlicher Kontrolle. Dabei baut Siemens auf sein umfassendes und tiefes Domänenwissen, über das Anbieter von KI-Grundlagenmodellen in der Regel nicht verfügen.²

Konnektive Intelligenz anstelle von Robomobbing

Künstliche Intelligenz (KI) kann bei Mitarbeitenden, die den Verlust ihres Arbeitsplatzes befürchten, eine moderne „Maschinenstürmer-Bewegung“ auslösen. Für Sabotageaktionen gegen Roboter bürgert sich gerade der Begriff „Robomobbing“ ein. So zeigen Analysen des Branchenverbands Bitkom, dass 23 Prozent der Befragten KI als Bedrohung empfinden. Ein Widerstand gegen KI ist verständlich, wenn Unternehmen nicht glaubwürdig kommunizieren und handeln.³

Eine entscheidende Rolle spielt dabei die Befähigung der Mitarbeitenden zur Arbeit mit KI. Bislang ist erst in groben Umrissen erkennbar, wie menschliche und Künstliche Intelligenz in Zukunft zusammenwirken. Bei dieser konnektiven Intelligenz entwickelt sich nicht nur die KI mit großer Geschwindigkeit weiter, sondern auch die nachgefragten menschlichen Fähigkeiten verändern sich. Daher stellt sich die Frage, welche Lehren sich für die Zukunft der Arbeit aus verschiedenen Formen der Konnektivität ziehen lassen.

Lehren aus Formen der Konnektivität im strategischen Management

Ausgehend von neuen Herausforderungen für Unternehmen hat das strategische Management in den letzten Jahrzehnten verschiedene Stufen durchlaufen, die sich dynamisch weiterentwickeln.⁴ Diese Stufen haben die folgenden Schwerpunkte:

• Markt- und Finanzorientierung (Strategie 1.0)
• Technologie- und Innovationsorientierung (Strategie 2.0)
• Nachhaltigkeitsorientierung (Strategie 3.0) sowie
• Resilienzorientierung einschließlich notwendiger Restrukturierungen (Strategie 4.0).

In der gegenwärtigen fünften Stufe eines verbindenden strategischen Managements liegt die Schwierigkeit in der Komplexität der Herausforderungen. Viele Unternehmen müssen strategische und organisatorische Neuausrichtungen bewältigen und dabei sowohl resilienter als auch digitaler und nachhaltiger werden.⁵ Die Lehre für eine entstehende konnektive Intelligenz ist, dass dies eine integrierte Sichtweise erfordert. Unternehmen, die über eine solche Perspektive verfügen, haben gegenüber anderen deutliche Vorteile.

Ein leistungsfähiges Innovationssystem des Unternehmens besteht aus unterschiedlichen Handlungsfeldern, die verbunden sind. Diese Handlungsfelder, wie z.B. Forschung, Innovationsmarketing und eine innovationsfördernde Kultur erfordern spezifische Kompetenzen. Erfolgreiche Innovationsmanager verfügen über die Fähigkeit eines verbindenden Gestaltens.⁶ Die Lehre für eine konnektive Intelligenz ist die Erlernbarkeit dieser Fähigkeit, die in unserem an abgegrenzten Disziplinen orientierten Bildungssystem aber vernachlässigt wird. Hieraus ergibt sich die Empfehlung, die Managementlehre und -forschung stärker transdisziplinär und gestaltend auszurichten.⁷

Im strategischen Management hat es einen Paradigmenwechsel von mechanistisch zu komplexitätsbewältigend gegeben.⁸ Digital-Champions haben frühzeitig das Potenzial der Theorie komplexer, evolutionärer Systeme erkannt und diese im Management angewendet.⁹ Aus Startups sind so die wertvollsten Unternehmen der Welt geworden. Die Implikation für eine konnektive Intelligenz ist, aus den positiven Erfahrungen dieser Unternehmen zu lernen und die neuere Komplexitätstheorie im KI-Zeitalter anzupassen. Auch dies erfordert eine gestaltende Managementforschung in Reallaboren des Wandels.

Die vielleicht größte Schwierigkeit ist eine Verbesserung der Zusammenarbeit von Stakeholdern aus Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft z.B. beim digitalen Wandel. In den letzten Jahrzehnten ist der weltweite Wettbewerb zwischen Innovationsökosystemen härter geworden. Diese sind zu wichtigen Werttreibern für Unternehmen und Regionen geworden.¹⁰ Deutschland hat sich zu lange auf Erfolgen der Vergangenheit ausgeruht und muss nun aufholen. Die Lehre für eine konnektive Intelligenz ist, dass die relevanten Sektoren ihre Fähigkeit zu einem gemeinsamen, dialogorientierten Handeln verbessern müssen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.¹¹ In der folgenden Abbildung sind diese Formen der Konnektivität und Lehren für eine verbindende Intelligenz zusammengefasst.

Seit einiger Zeit beschäftigt sich die Forschung mit der Frage, wie Ansätze zu einer konnektiven Intelligenz aussehen könnten. Bei dem von Derrick de Kerckhove geprägten Begriff stand zunächst die Interaktion mit dem Internet im Mittelpunkt.¹²

In Projekten zum verbindenden strategischen Management haben wir die Erfahrung gemacht, dass es dabei auf Menschen mit kontextueller und beziehungsorientierter Intelligenz ankommt. Die entsprechenden Fähigkeiten kann man entwickeln.¹³ Sie spielen auch bei der Arbeit mit KI eine wichtige Rolle. Dabei ist sowohl ein Upskilling als auch ein Deskilling möglich.

Up- und Deskilling durch KI

In einer durch KI beschleunigten Arbeitswelt gibt es eine Erweiterung der Fähigkeiten der Mitarbeitenden (Upskilling) aber auch eine Verringerung (Deskilling). Daher kommt es darauf an, das Upskilling zu fördern und das Deskilling zu begrenzen.

Die in vielen Erfahrungsberichten erwähnten Aspekte eines Upskilling sind:

• Zeitgewinne durch von KI übernommene Routinetätigkeiten
• eine Nutzung von KI als Werkzeug zur Verbesserung der eigenen Fähigkeiten
• eine Anregung der menschlichen Kreativität durch von KI gezielt erzeugte Inhalte sowie
• der stärkere Fokus auf Beziehungsintelligenz und Empathie, die komplementär zu KI eingesetzt werden.

Nicht so intensiv behandelt wird ein mögliches Deskilling. Ursachen hierfür können sein:

• Eine aus Bequemlichkeit nur oberflächliche Einarbeitung in ein Thema (Offloading)
• Kompetenzverluste bei von KI übernommenen Aufgaben z.B. beim Lesen, Verstehen, kritischen Bewerten und Schreiben
• weniger selbst erzeugtes neues Wissen verbunden mit einem Verlust an Problemlösungskompetenz sowie
• eine vernachlässigte Kontrolle der von KI produzierten Ergebnisse.

Noch in einer relativ frühen Phase befindet sich die Forschung zur konnektiven Intelligenz, die versucht die Frage zu beantworten, was je nach Situation die besten Verbindungen von menschlicher und Künstlicher Intelligenz sind.

Ansätze zu einer konnektiven Intelligenz

Für die Verbindung von menschlicher und Künstlicher Intelligenz gibt der an der Wharton School in Philadelphia lehrende Innovationsforscher Ethan Mollick einige Empfehlungen.

1. Versuchen Sie, die KI einzubeziehen. Dabei ist die Fähigkeit wichtig, zu erkennen, was KI gut kann und was nicht. Diese Fähigkeit wächst mit der Erfahrung
2. Bleiben Sie als Mensch in der Kontrollschleife. Menschliches Fachwissen und Urteilsvermögen sind wichtig für eine Korrektur der von KI erzeugten falschen Ergebnisse
3. Behandeln Sie die KI wie eine klar definierte Persona, die einen bestimmten Typ repräsentiert. Dabei gleicht die KI einem schnellen Praktikanten, der gefallen will und dazu neigt, die Wahrheit zu verdrehen
4. Gehen Sie davon aus, dass sich die KI dynamisch weiterentwickelt. Neuere KI-Technologien, wie z.B. Agentensysteme, haben spezifische Stärken und sind auch mit Bedrohungen verbunden
5. Betrachten Sie die KI als eine Verknüpfungsmaschine. So ist KI in der Lage, aus der Kombination von vorhandenem Wissen neue Ideen zu entwickeln
6. Die Aus- & Weiterbildung sollte die Arbeit mit KI als neue Fachkompetenz betrachten. Dabei ist gutes Prompting nur eine der Fähigkeiten im Rahmen der sich entwickelnden verbindenden Intelligenz.¹⁴

Aus diesen Ansätzen zu einer gesteigerten Intelligenz ergeben sich im KI-Zeitalter spezifische Leistungsmuster.

Leistungsmuster im KI-Zeitalter

In den letzten Jahrzehnten ist eine Fülle von Leadership-Theorien entstanden, deren praktische Relevanz stark zeit- und kontextabhängig ist. Für die Personalführung im Rahmen eines verbindenden strategischen Managements von besonderer Bedeutung ist das Connective-Leadership-Konzept. Dessen Empfehlung für stark wettbewerbs- und machtorientierte Manager lautet, die eigenen Führungsformen und Verhaltenspräferenzen zu erweitern.¹⁵ Das Thema Künstliche Intelligenz kommt in diesem Konzept allerdings nicht vor.

Die Entwicklung der KI-Technologien ist in Wellen verlaufen. Dabei hat es immer wieder Phasen der Ernüchterung gegeben, wie z.B. gegenwärtig bei der generativen KI mit großen Sprachmodellen.¹⁶ Meist ist dabei die Antwort auf die Frage, welche nächste KI-Welle (NextAI) erfolgreich sein wird, durch eine große Unsicherheit geprägt.

Im KI-Zeitalter kommt es deshalb darauf an, die sich dynamisch entwickelnde Leistungsfähigkeit bei Künstlicher Intelligenz mit der Fähigkeit zu einem verbindenden Gestalten zu verknüpfen. Eine konzeptionelle Grundlage hierfür bildet die Gestaltung von vertrauenswürdigen Hochleistungssystemen.¹⁷ Je nach Ausprägung der beiden genannten Dimensionen ergeben sich die folgenden Leistungsmuster:

• Verlierer im KI-Zeitalter
• Ganzheitliche Nicht-Techniker
• KI-Spezialisten und
• Gewinner mit konnektiver Intelligenz.

Es ist davon auszugehen, dass sowohl die ganzheitlichen Nicht-Techniker als auch die KI-Spezialisten ihr Selbstbild (Mindset) weiterentwickeln sollten.

Der Nachteil der ganzheitlichen Nicht-Techniker ist, dass sie zwar über ausgeprägte Fähigkeiten bei einem verbindenden Gestalten verfügen, aber die sich durch KI bietenden neuen Möglichkeiten nicht nutzen können beziehungsweise mit wenig leistungsfähigen KI-Technologien arbeiten. Den KI-Spezialisten fehlt die integrierte Sichtweise, die erforderlich ist, um die komplexen Zusammenhänge einer Anwendung von KI und deren mögliche Folgen zu verstehen. Daher müssen Führungskräfte im KI-Zeitalter ihre konnektive Intelligenz trainieren. In unserer projektbegleitenden Forschung und Lehre beschäftigen wir uns mit den Erfolgsfaktoren dieser Gewinnertypen. Die sich abzeichnende Disruption der Management Education ist gravierend.¹⁸

Bedeutung des Themas Strategie 5.0 für die Managementausbildung

Die Frage, worin die Bedeutung des Themas Strategie 5.0 für die Managementausbildung liegt, habe ich KI gestellt. Die Antwort fasst einige meiner aktuellen Publikationen zusammen und nennt die folgenden Punkte:

1. Erweiterung des Kompetenzprofils von Führungskräften und Mitarbeitenden
2. Integration neuer Technologien mit KI als Partner
3. Wandel der Lehrmethoden und Forschungsansätze sowie
4. Fokus auf eine Verbindung von Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Resilienz.

Dieses Ergebnis finde ich überraschend gut, weil es nicht nur wichtige Aspekte nennt, sondern dabei auch eine gewisse Kreativität zeigt.

Das Frage- und Antwortspiel kann man beliebig lange fortsetzen und bekommt dabei von der KI eine Fülle an vertiefenden Informationen und Beispielen. Man kann natürlich auch wieder die eigene Intelligenz „aktivieren“ und der Frage nachgehen, welche Implikationen sich für die vorhandene Managementausbildung ergeben.

Aus meiner Sicht haben viele Bachelor- und Master-Programme in Betriebswirtschaftslehre (BWL) die folgenden Schwächen:

1. BWL wird als unverbundene Sammlung betriebswirtschaftlicher Funktionslehren (z.B. Marketing) und Querschnittsdisziplinen (z.B. Innovation) verstanden
2. Unternehmertum (Entrepreneurship) und Wagniskapital (Venture Capital) sind kein Pflichtfach
3. Die Ausbildung vernachlässigt Grundlagen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in praktischen Übungen
4. Strategiekurse finden – wenn überhaupt – erst relativ spät statt und behandeln mehr oder weniger unkritisch die erste Entwicklungsstufe eines markt- und finanzorientierten strategischen Managements (Strategie 1.0)
5. Grundlagen der Theorie komplexer, evolutionärer Systeme und ihre Relevanz z.B. für ein agiles Projektmanagement vermitteln die Universitäten zumindest nicht vertieft
6. Wenn Forschungsansätze gelehrt werden, dominiert die Empirie, während die gestaltungsorientierte Forschung für viele BWL-Professoren ein „unbekanntes Land“ ist.

Ein möglicher Weg zur Neuausrichtung der „Einführung in die Betriebswirtschafts-lehre“ wäre, das verbindende strategische Management an den Anfang eines Studiengangs zu stellen und dabei anhand von praktischen Beispielen ein Gesamtbild der Herausforderungen zu liefern. Da alle Studierenden inzwischen in der einen oder andere Form mit KI arbeiten, können Sie beim Thema konnektive Intelligenz wichtige eigene Erfahrungen in praktische Übungen einbringen. Diesen Ansatz verfolgen wir seit einigen Jahren in Bachelor- und Master-Programmen, in der Executive Education und der Betreuung von Abschlussarbeiten.

Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich die Arbeitswelt durch KI verändert, überrascht es nicht, dass auch die Themen Strategie 5.0 und konnektive Intelligenz eine große Dynamik aufweisen. Für das deutsche Bildungssystem eröffnet dies neue Möglichkeiten. Für Bildungsanbieter, die an überholten Mustern festhalten, besteht allerdings die Gefahr, abgehängt zu werden. Das gleiche Schicksal droht Organisationen, die die Weiterbildung vernachlässigen.

Herausforderungen bei der Weiterbildung und Entwicklung von Führungskräften

Die Zahlen des McKinsey HR Monitors zeigen, dass deutsche Unternehmen in den vergangenen zwei Jahren die Budgets für die Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden um 30 Prozent gekürzt haben. Damit liegt Deutschland im europäischen Vergleich auf einem hinteren Rang. Im KI-Zeitalter untergräbt der Versuch, kurzfristig Kosten zu senken, mittelfristig die Wettbewerbsfähigkeit, da die Beschäftigten neue Fähigkeiten erwerben sollten. Außerdem stehen viele Unternehmen vor dem Problem, angesichts eines unübersichtlichen Weiterbildungssystems den richtigen Ansatz zu wählen. Daher finden Lernprozesse, z.B. zu KI-Themen, häufig nicht in klassischen Seminaren sondern informell im Rahmen von Projekten statt. Dies unterstreicht die Bedeutung einer an die spezifische Situation angepassten (customized) Weiterbildung, die z.B. bei der Anwendung von KI das kritische Urteilsvermögen schärft und dabei KI als Werkzeug nutzt.¹⁹

Die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz verändert auch die Anforderungen an Führungskräfte. Gesucht werden vor allem Personen, die Erfahrung aus konkreten KI-Projekten haben und nachweisen können, dass sie den mit den neuen Technologien verbundenen Wandel erfolgreich gemeistert haben. Da die KI-basierte Neuausrichtung eines Unternehmens eine komplexe aber auch sehr spezifische Aufgabe ist, die sich zudem noch dynamisch verändert, kommt es darauf an, die erworbenen Fähigkeiten immer an die jeweilige Situation anzupassen und weiterzuentwickeln. Dies erfordert ein dynamisches Selbstbild (Growth Mindset) mit Freude am lebenslangen Lernen. Ein solches Selbstbild unterstützt sowohl den Einsatz von KI als Werkzeug für das strategische Management²⁰ als auch die Verbesserung einer prozessorientierten KI zur Produktivitätssteigerung.²¹

In führenden Unternehmen sind neue, KI-basierte Rollen und Jobprofile entstanden, die sehr gute Karrieremöglichkeiten eröffnen. Hierzu zählen der AI Realignment Officer, der AI Solutions Architect und der Forward Deployment Engineer. Ein AI Realignment Officer gestaltet die KI-basierte, strategische, operative, organisatorische und kulturelle Neuausrichtung von Organisationen. In Stellenanzeigen findet sich noch die veraltete Bezeichnung „Transformation Officer“, obwohl es nicht um einmalige Transformation geht, sondern um viele, schnelle Anpassungen an oder Antizipationen von neuen Entwicklungen. Eine wichtige Rolle hat auch der AI Solution Architect. Seine Aufgabe als KI-Baumeister ist zu klären, welche KI-Anwendungen und Prozesse ausgehend von einer KI-Strategie Priorität haben, wie die erforderliche IT-Architektur aussieht und wie eine Integration der relevanten Daten gelingt. Hierzu bedarf es vieler Forward Deployment Engineers, die die komplexen Probleme interner und externer Kunden verstehen und hierfür „von Grund auf“ in iterativen Prozessen passgenauen Lösungen entwickeln. Eine gemeinsame Kernkompetenz dieser „Brückenbauer-Rollen“ ist das verbindende Gestalten.

Fazit

• KI-Agenten lernen aus dem Erfahrungswissen von Ingenieuren. Hierin liegt eine Chance für die europäische Industrie, wenn es gelingt, menschliche und Künstliche Intelligenz zu verbinden
• Lehren hierzu ergeben sich aus den verschiedenen Formen der Konnektivität im Rahmen der fünften Entwicklungsstufe eines verbindenden strategischen Managements
• Eine Forschung, die menschliche und Künstliche Intelligenz verbindet, steht erst am Anfang
• Hieraus resultieren wichtige Implikationen für die Erzielung von Wettbewerbsvorteilen im KI-Zeitalter, in dem es darauf ankommt, die Leistungsfähigkeit der Künstlichen Intelligenz mit der Fähigkeit zu einem verbindenden Gestalten zu verknüpfen
• Dies erfordert neue Wege bei der Weiterbildung und Entwicklung von Führungskräften

Literatur

[1] Wittenbrink, J., Sparringspartner für die Fabrik. In: Handelsblatt, 20. April 2026, S. 26-27

[2] Höpner, A., Siemens stellt ersten KI-Agenten für Ingenieure vor. In: Handelsblatt, 21. April 2026, S. 26-27

[3] Merten, M., Bomke, L., Mensch gegen Maschine – wie Chefs ihren Mitarbeitern die KI-Angst nehmen. In: Handelsblatt, 10./ 11./ 12. April 2026, S. 54-55

[4] Servatius, H.G., Entwicklung und Wandel des strategischen Managements. In: Competivation Blog, 19.09.2025

[5] Servatius, H.G., Dreifache strategische Neuausrichtung. In: Competivation Blog, 07.06.2024

[6] Servatius, H.G., Innovationssysteme gestalten und befähigen. In: Competivation Blog, 22.02.2018

[7] Servatius, H.G., Gestaltende Innovationsforschung zu KI-Anwendungen. In: Competivation Blog, 25.03.2026

[8] Servatius, H.G., Von erfolgreichen Digitalunternehmen lernen. In: Competivation Blog, 12.07.2024

[9] Servatius, H.G., Lernen, Lösungen für komplexe Managementprobleme zu gestalten. In: Competivation Blog, 15.07.2025

[10] Servatius, H.G., Gestaltung von innovativen Stakeholder-Ökosystemen. In: Competivation Blog, 10.01.2023

[11] Servatius, H.G., Management Education 5.0 zu einem dialogbasierten Handeln. In: Competivation Blog, 13.01.2024

[12] de Kerckhove, D., Connected Intelligence – The Arrival of the Web Society,
GB Gardners Books 1998

[13] Servatius, H.G., Strategisch führen mit kontextueller und beziehungsorientierter Intelligenz. In: Competivation Blog, 14.03.2023

[14] Mollick, E., Co-Intelligence – Living and Working with AI, Portfolio 2024

[15] Servatius, H.G., Personalführung im Zeitalter eines Connective Managements. In: Competivation Blog, 19.01.2021

[16] Servatius, H.G., Entwicklung der KI-Technologien. In: Competivation Blog, 19.02.2025

[17] Servatius, H.G., Gestaltung von vertrauenswürdigen Hochleistungssystemen. In: Competivation Blog, 29.01.2026

[18] Servatius, H.G., Disruption der Management Education für KI-basierte Neuausrichtungen. In: Competivation Blog, 10.10.2025

[19] Merten, M., Budgets für Weiterbildung um 30 Prozent gekürzt. In: Handelsblatt, 13. Mai 2026, S. 30

[20] Servatius, H.G., KI als Werkzeug für das strategische Management. In: Competivation Blog, 01.05.2025

[21] Servatius, H.G., Prozessorientierte KI zur Produktivitätssteigerung. In: Competivation Blog, 12.03.2025

[22] Obmann, C., Schimroszik, N., Diese neuen Rolen bringen sechsstellige Gehälter. In: Handelsblatt, 19. Mai 2026, S. 32-33