14. September 26
Künstliche Intelligenz als Katalysator organisationaler Aufklärung
Warum Organisationen an KI-Transformationen scheitern und was sie daraus über ihr Entscheiden lernen können
Viele KI-Vorhaben scheitern nicht an der Technik. Die Systeme funktionieren, die Produktivität einzelner steigt, und trotzdem bleiben die erhofften Effekte auf die Organisation aus. Der Grund liegt selten im Modell und meist in der Organisation selbst: in ihren eingespielten Annahmen darüber, wie Entscheidungen begründet, wem sie zugerechnet und wie sie gesteuert werden.
Genau hier setzt dieser Beitrag in der Zeitschrift „Gruppe. Interaktion. Organisation. (GIO)“ an. Er versteht KI nicht als autonomen Akteur, der Entscheidungen übernimmt, sondern als Katalysator: KI erzeugt keine neuen Probleme, sie macht bestehende Spannungen sichtbar und unabweisbar. Damit wird KI zum Stresstest für das Entscheiden einer Organisation und zugleich zur Gelegenheit, dieses Entscheiden besser zu verstehen:
Verschiebungslogik
Organisationen lösen ihre Spannungen im Umgang mit KI meist nicht auf. Sie verlagern sie: von der sachlichen auf die soziale Ebene, von der formalen in die informelle, von der Entscheidung in die Vorstrukturierung. Diese Verschiebung stabilisiert kurzfristig die Handlungsfähigkeit, lässt die zugrunde liegende Spannung aber bestehen.
Erosion oder Aufklärung
Derselbe Befund lässt sich zweifach lesen. Als Erosion erscheint KI als Bedrohung bewährter Prinzipien, der Begründbarkeit, der Zurechenbarkeit, der erfahrungsbasierten Kompetenz. Als Aufklärung erscheint dieselbe Irritation als Gelegenheit, diese Prinzipien überhaupt erst als das zu erkennen, was sie sind: nicht naturgegeben, sondern gewählt, und damit organisational gestaltbar.
Führung und Beratung
Unter diesen Bedingungen verschiebt sich die Aufgabe von Führung. Weniger das Durchsetzen von Zielklarheit, mehr das bewusste Bewirtschaften von Spannungen, die sich nicht auflösen, sondern nur gestalten lassen.
Aus dem Abstract:
Der Beitrag entwickelt einen organisations- und entscheidungstheoretischen Zugang zur Frage, warum Transformationen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) häufig an der Organisation selbst scheitern und was Organisationen daraus über ihr eigenes Entscheiden lernen können. Ausgangspunkt sind empirische Fälle, die zeigen, dass die erhofften Effekte von KI weniger wegen technologischer Defizite ausbleiben als wegen organisationaler Anschlussprobleme. Aus systemtheoretischer Perspektive wird KI nicht als autonomer Akteur verstanden, sondern als Teil organisationaler Entscheidungsarrangements, in denen bestehende Entscheidungsprämissen sichtbar werden und sich verschieben. Drei Differenzkriterien (Probabilistik, Intransparenz, Nicht-Determiniertheit) machen die organisationale Spezifik moderner KI gegenüber früheren Automatisierungsformen sichtbar.
Eine funktionale Differenzierung von KI-Formen (regelbasiert, analytisch, generativ, agentisch) dient als analytisches Raster für die Untersuchung qualitativer Fallstudien aus unterschiedlichen Kontexten. Die Analysen zeigen, dass organisationale Spannungen im Umgang mit KI nicht aufgelöst, sondern entlang sachlicher, sozialer und zeitlicher Sinndimensionen verschoben werden. Diese Verschiebungslogik ergänzt etablierte Modelle der Paradoxiebearbeitung (Smith und Lewis 2011; Berti und Cunha 2023) um eine eigenständige Bearbeitungsform. Auf einer zweiten Ebene erscheint KI als Katalysator organisationaler Aufklärung: Sie zwingt Organisationen, die Kontingenz ihrer eigenen Selbstvergewisserungsprinzipien in Beobachtung zu bringen. Der Beitrag schließt mit Implikationen für Führung, Governance und Organisationsberatung unter Bedingungen probabilistischer, intransparenter und nicht-deterministischer Technologien.
Die vier KI-Formen im Überblick
(Link zur Tabelle: https://link.springer.com/article/10.1007/s11612-026-00900-0/tables/1)
Schumacher, T.: Künstliche Intelligenz als Katalysater organisationaler Aufklärung; in: Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für angewandte Organisationspsychologie, August 2026
