Ein Dienstplan muss angepasst werden. Ein Konzept soll überarbeitet, eine Teamsitzung vorbereitet oder ein Förderantrag strukturiert werden. Vielleicht braucht es eine erste Formulierung für eine schwierige E-Mail oder eine Zusammenfassung aus mehreren Dokumenten.

Noch vor wenigen Jahren waren das Aufgaben, die vollständig am Schreibtisch einer Fach- oder Führungskraft lagen. Heute können generative KI-Systeme bei vielen dieser Arbeitsschritte unterstützen.

Das klingt zunächst nach Entlastung und kann genau das sein.

Doch die eigentliche Veränderung beginnt dort, wo die Technik auf Organisation trifft. Wer entscheidet, wofür KI eingesetzt wird? Welche Informationen dürfen eingegeben werden? Wer überprüft Ergebnisse? Was passiert, wenn Mitarbeitende der Technik stärker vertrauen als der eigenen fachlichen Einschätzung? Und wie führen Sie ein Team, in dem manche Menschen neugierig experimentieren, während andere befürchten, durch KI an Bedeutung zu verlieren?

Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob wir KI nutzen

In vielen Organisationen ist diese Frage praktisch bereits beantwortet.

Mitarbeitende nutzen generative KI zum Formulieren, Recherchieren, Zusammenfassen oder Strukturieren, teilweise innerhalb offiziell eingeführter Systeme, teilweise individuell. Gleichzeitig werden KI-Funktionen zunehmend direkt in Software integriert, die Organisationen ohnehin verwenden.

Für Leitungskräfte entsteht deshalb eine neue Aufgabe. Sie müssen nicht jedes KI-System technisch im Detail verstehen. Sie müssen jedoch einschätzen können, wo KI sinnvoll unterstützen kann, wo Risiken entstehen und wo menschliche Verantwortung nicht delegiert werden darf.

Gerade in der Sozialwirtschaft ist diese Unterscheidung wichtig.

Eine Untersuchung der Arbeitsstelle für Sozialinformatik an der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt zeigt eine bemerkenswerte Mischung aus Offenheit und Unsicherheit. In der Studie wurden Organisationen der Sozialwirtschaft zu ihrer Haltung und zum Einsatz Künstlicher Intelligenz befragt.

Als größte Hürde nannten die Befragten fehlendes Know-how. 87 Prozent bewerteten fehlendes Expertenwissen zur Implementierung und Nutzung von KI-Anwendungen als hohe oder sehr hohe Hürde. 83 Prozent sahen einen Mangel an allgemeinem KI-Wissen in der Organisation als hohe oder sehr hohe Hürde.

Gleichzeitig zeigt die Untersuchung eine grundsätzliche Offenheit gegenüber verschiedenen KI-Anwendungen, besonders in Verwaltung, Organisation und Steuerung.

KI-Kompetenz ist 2026 auch eine Organisationsaufgabe

Diese Frage hat inzwischen zusätzlich eine rechtliche Dimension.

Artikel 4 des europäischen AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz der Personen zu ergreifen, die in ihrem Auftrag mit solchen Systemen arbeiten.

Berücksichtigt werden sollen dabei unter anderem die technischen Kenntnisse, Erfahrungen, Ausbildung und Schulung der Personen sowie der konkrete Kontext, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden.

Die Verpflichtung zur Förderung von KI-Kompetenz gilt bereits seit dem 2. Februar 2025. Die Europäische Kommission weist in ihren aktuellen Informationen darauf hin, dass die entsprechenden Überwachungs- und Durchsetzungsregelungen seit dem 3. August 2026 gelten.

Die Kommission macht dabei zugleich deutlich, dass nicht jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter dasselbe Kompetenzniveau erreichen muss. Geeignete Maßnahmen sollen sich vielmehr am tatsächlichen Einsatz der Systeme, an den jeweiligen Risiken und an den Vorkenntnissen der beteiligten Personen orientieren.

Für Organisationen gehört dazu beispielsweise,

• Möglichkeiten und Grenzen eines Systems einschätzen zu können,
• Ergebnisse kritisch zu überprüfen,
• mögliche Fehler oder Verzerrungen zu erkennen,
• Datenschutz und Vertraulichkeit mitzudenken,
• zu wissen, für welche Aufgaben ein System eingesetzt werden darf,
• und zu erkennen, wann menschliche Prüfung und Entscheidung notwendig sind.

Der AI Act greift diesen Gedanken bei Hochrisiko-KI-Systemen besonders deutlich auf. Dort spielt die menschliche Aufsicht eine zentrale Rolle. Verantwortliche Personen sollen unter anderem die Fähigkeiten und Grenzen eines Systems verstehen und sich der Gefahr bewusst sein, KI-Ausgaben automatisch oder übermäßig zu vertrauen.

Dieses Phänomen wird als Automation Bias bezeichnet.

Die neue Führungsfrage lautet, was geben wir ab und was nicht?

Damit verändert sich Führung.

Bislang bestand ein Teil von Leitung häufig darin, Informationen zusammenzuführen, Texte vorzubereiten, Abläufe zu koordinieren und Entscheidungen organisatorisch vorzubereiten. Genau in diesen Bereichen können KI-Systeme zunehmend unterstützen.

Das bedeutet jedoch nicht, dass Führung überflüssiger wird.

Im Gegenteil. Je mehr Vorarbeit automatisiert werden kann, desto wichtiger wird die Frage, wer ein Ergebnis einordnet und Verantwortung dafür übernimmt.

Eine KI kann beispielsweise aus Stichpunkten eine Vorlage für ein Mitarbeitergespräch erstellen. Sie führt dieses Gespräch aber nicht.

Sie kennt nicht automatisch die Geschichte zwischen zwei Menschen. Sie sieht kein Zögern, keine Anspannung und keine Veränderung im Tonfall. Sie trägt nicht die Verantwortung dafür, welche Wirkung eine Entscheidung auf einen Mitarbeitenden, ein Team oder einen jungen Menschen hat.

Das eigentliche Problem ist häufig nicht die Technik

Eine Organisation kann Lizenzen kaufen, Zugänge bereitstellen und Richtlinien schreiben. Damit ist noch keine KI-Transformation gelungen.

Der Microsoft Work Trend Index 2026 basiert unter anderem auf einer Befragung von 20.000 Menschen, die KI bei ihrer Arbeit nutzen, in zehn Ländern sowie auf anonymisierten Microsoft-365-Nutzungssignalen. Lediglich 26 Prozent der befragten KI-Nutzenden gaben an, dass ihre Führung beim Thema KI klar und konsistent ausgerichtet sei.

Noch interessanter ist ein anderer Befund. Organisatorische Faktoren wie Unternehmenskultur, Unterstützung durch Führungskräfte und Personalentwicklung standen in der Untersuchung deutlich stärker mit dem berichteten Nutzen von KI in Zusammenhang als individuelle Faktoren allein.

Microsoft weist ausdrücklich darauf hin, dass es sich dabei um statistische Zusammenhänge und nicht um einen Nachweis von Ursache und Wirkung handelt. Trotzdem zeigt der Befund eine wichtige Dimension.

Eine Mitarbeiterin kann technisch sehr gut mit KI umgehen und sie trotzdem kaum sinnvoll einsetzen, wenn niemand weiß, welche Daten verwendet werden dürfen. Ein Team kann neugierig sein und trotzdem kaum experimentieren, wenn Fehler sanktioniert werden.

Eine Führungskraft kann begeistert von KI sein und dennoch Widerstand erzeugen, wenn Mitarbeitende den Eindruck bekommen, dass Effizienz wichtiger ist als ihre Erfahrung oder ihre berufliche Zukunft.

Technische Einführung und organisatorische Einführung sind deshalb zwei unterschiedliche Aufgaben.

Psychologische Sicherheit wird zur Voraussetzung für sinnvolle KI-Nutzung

KI verändert nicht nur Arbeitsabläufe. Sie berührt auch berufliche Ideen. Was bedeutet es für eine Fachkraft, wenn ein System einen Bericht innerhalb weniger Sekunden formuliert, für den bisher viel Erfahrung und Zeit notwendig waren? Was passiert, wenn Mitarbeitende beobachten, dass Tätigkeiten automatisiert werden, aber niemand mit ihnen darüber spricht, wie sich ihre Rolle dadurch verändert?

Und dürfen Beschäftigte offen sagen, dass sie einem KI-Ergebnis nicht vertrauen? Eine 2026 veröffentlichte Untersuchung von McKinsey stellt Vertrauen als einen zentralen Faktor bei KI-bedingten Veränderungsprozessen heraus.

Befragte mit geringem Vertrauen in die Unterstützung ihrer Organisation während der KI-Transformation berichteten laut McKinsey 1,5-mal häufiger von Ängsten im Zusammenhang mit KI-bedingten Veränderungen am Arbeitsplatz als Personen mit hohem Vertrauen.

Relevant ist dabei ein Führungsverhalten, das Unsicherheit nicht einfach wegzureden versucht. Führungskräfte müssen transparent machen können, was bereits entschieden ist, was sich verändern könnte und was derzeit noch niemand sicher weiß.

In einem weiteren Beitrag vom 23. September 2026 betont McKinsey diese Kommunikationsebene erneut. Organisationen brauchen nicht nur eine KI-Strategie für Märkte, Vorstände oder Öffentlichkeit. Beschäftigte möchten vor allem wissen, was KI für ihren eigenen Arbeitsalltag und ihre Rolle bedeutet.

Für soziale Organisationen dürfte das besonders bedeutsam sein. Denn professionelle Arbeit lebt hier in hohem Maße von Erfahrung, Beziehung, Reflexion und verantwortlicher Einzelfallentscheidung.

Ein Beispiel aus dem Führungsalltag

Die Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder empfiehlt Organisationen beim Einsatz von KI ausdrücklich, Datenschutz bereits bei Auswahl, Einführung und Nutzung entsprechender Anwendungen mitzudenken.

Gerade bei personenbezogenen Informationen müssen unter anderem Zweck, Rechtsgrundlage und konkrete Datenverarbeitung betrachtet werden. Für soziale Arbeitsfelder ist das besonders relevant, weil Informationen über Klientinnen und Klienten, Kinder, Jugendliche oder Familien sensibel sein können.

Gute KI-Führung braucht keine Technikbegeisterung

Vielleicht ist genau das eine der wichtigsten Botschaften. Eine gute Führungskraft im KI-Zeitalter muss KI weder lieben noch fürchten. Sie muss sie einschätzen können.

Der Deutsche Verein für öffentliche und private Fürsorge hat dem Thema Digitalisierung und KI in der Sozialen Arbeit 2025 ein eigenes Fachheft gewidmet.

Behandelt werden darin nicht nur mögliche Einsatzfelder, sondern ausdrücklich auch automatisierte Entscheidungssysteme, prädiktive Analytik, rechtliche und ethische Aspekte sowie die KI-Kompetenz von Fachkräften der Sozialen Arbeit. Das zeigt, dass sich die Diskussion verschiebt. Es geht nicht mehr darum, ob KI grundsätzlich „gut“ oder „schlecht“ ist.

Fünf Fragen für Führungskräfte

Wenn Sie wissen möchten, wie gut Ihre Organisation aufgestellt ist, können Sie mit fünf einfachen Fragen beginnen.

Vielleicht ist genau das die Chance

Gerade soziale Organisationen arbeiten unter hohem Druck. Dokumentationsanforderungen wachsen. Fachkräfte fehlen. Leitungen jonglieren zwischen Personalführung, Organisation, Finanzierung, Qualitätssicherung, Krisen und fachlicher Verantwortung. Wenn KI dazu beiträgt, administrative Arbeit zu reduzieren, kann das wertvoll sein.

Aber Zeitgewinn allein ist noch kein Ziel. Interessant wird KI dort, wo die gewonnene Zeit wieder in das fließen kann, was sich schwer automatisieren lässt.

In Gespräche.
In fachliche Reflexion.
In Zusammenarbeit.
In Konfliktklärung.
In Kreativität.
In Entscheidungen.
Und in Beziehungen.