KI könnte eine der größten Herausforderungen im Management von Teams lösen
Ein guter Freund hat kürzlich seinen Job gekündigt – und ich war selten so erleichtert. Monatelang hatte ich mitangesehen, wie er unter einer Flut von Feedback durch seine Vorgesetzten litt. Jeder Ratschlag war gut gemeint und sollte „ihm beim Wachsen helfen“. Stattdessen aber untergrub es systematisch sein Selbstvertrauen und seine Leistung fiel immer weiter ab. Ironischerweise trieb ihn ausgerechnet das Feedback, das ihn fördern sollte, beinahe in eine Depression.
Dies ist kein Einzelfall. Feedback, wie es heute in vielen Unternehmen praktiziert wird, ist grundlegend defekt. Führungskräfte fühlen sich verpflichtet, auf Fehler hinzuweisen, in dem Glauben, es sei ihre Pflicht, Mitarbeiter zur Verbesserung anzuleiten. Von Mitarbeitern wird währenddessen erwartet, Kritik demütig anzunehmen oder sie riskieren, als „uncoachbar“ abgestempelt zu werden. Aber was, wenn wir das gesamte Konzept des Feedbacks missverstanden haben?
Feedback scheitert nicht nur, weil Menschen Kritik nicht mögen. Es scheitert, weil es von Natur aus subjektiv und emotional belastend ist. Wir wurden konditioniert zu glauben, Feedback sei unverzichtbar. Führungskräfte ringen mit sich selbst und ihren Mitarbeitern darum, es auf die richtige Weise anzubringen. Doch die Beweise – und unsere gelebte Erfahrung – deuten darauf hin, dass es einfach nicht funktioniert. Es ist an der Zeit, zu überdenken, wie wir Menschen in ihrer Entwicklung unterstützen. Offensichtlich ist Feedback nicht die Antwort.
Die Wissenschaft gegen Feedback
Marcus Buckingham und Ashley Goodall stellen fest: Menschliches Urteilsvermögen ist zutiefst fehlerhaft. Wenn Manager Leistung bewerten, werden ihre Einschätzungen überwiegend von ihren eigenen Vorurteilen und Wahrnehmungen beeinflusst – was Forscher als „idiosynkratischen Bewertereffekt“ bezeichnen. Das Ergebnis? Feedback spiegelt eher den Bewerter wider als die Person, die es erhält. Und beschädigt oft eher die Vertrauensbasis, als dass sie weiterhilft.
Goodharts Gesetz verschärft dieses Problem zusätzlich und erinnert uns daran, dass sobald eine Kennzahl zum Ziel wird, sie aufhört, eine nützliche Kennzahl zu sein. Wenn Teams spüren, dass Metriken gegen sie verwendet werden, beginnen sie, das System zu manipulieren, wodurch selbst noch so sachliches Feedback unzuverlässig und ineffektiv wird.
Zwischen Stoppuhr und Laissez-faire
Historisch gesehen schwankten Management-Ansätze zwischen Extremen. Der Taylorismus optimierte die Produktivität in Industriefabriken durch rigides Top-down-Management – scheiterte aber an Kreativität und Komplexität wie sie moderne Wissensarbeit mit sich bringt. Agile Methoden entstanden, um diese Komplexität zu bewältigen und versprachen Autonomie und Selbstorganisation. Doch allzu oft löste sich agile Führung in einen Laissez-faire-Ansatz auf, schuf ein Führungsvakuum und ließ Teams ohne klare Richtung oder Verantwortlichkeit zurück.
Währenddessen belebten Unternehmen wie Uber tayloristische Prinzipien neu und setzten Algorithmen ein, um gering qualifizierte Arbeitskräfte zu steuern. Dieses „algorithmische Management“ war effizient, aber entmenschlichend, da die Arbeitnehmer eine unerbittliche Überwachung ohne Autonomie oder Vertrauen erlebten.
Menschen wollen weder von unflexiblen Algorithmen mikrogemanagt werden, noch von überforderten Managern im Stich gelassen werden. Sie sehnen sich nach Autonomie, benötigen aber dennoch strukturierte Unterstützung, um erfolgreich zu sein. Dieses Paradoxon verlangt nach einem neuen Ansatz: algorithmisches Selbstmanagement.
Die Uhr lügt nicht
Spitzensportler messen sich unerbittlich an der Uhr – nicht, weil die Uhr sie beurteilt, sondern weil sie klares, unvoreingenommenes, sofortiges Feedback liefert. Sie kritisiert nicht und schmeichelt auch nicht – sie zeigt einfach die Wahrheit. Sportler geben nicht der Uhr die Schuld, wenn sie ihre Ziele verfehlen. Sie übernehmen Verantwortung, passen ihren Ansatz an und streben nach Verbesserung. Teams in komplexen, kollaborativen Umfeldern brauchen ähnliche klare, datenbasierte Rückmeldungen – keine Bewertung, sondern neutrale Einsichten zur Selbststeuerung.
Selbstmanagement, KI-getrieben
Algorithmisches Selbstmanagement, angetrieben durch KI, bietet Teams das Beste aus beiden Welten: Autonomie und Struktur. Diese Methode kombiniert die Erkenntnisse aus der modernen Arbeitsforschung und dem Algorithmischen Management wie es Jurgen Appelo in seinem Buch „Human Robot Agent“ vorstellt, bei dem automatisierte Systeme Managementfunktionen übernehmen. Stellen Sie sich einen intelligenten Assistenten vor, der nahtlos in den Arbeitsablauf eines Softwareentwicklungsteams integriert ist – der Prozesse beobachtet, Daten aus User Stories, Velocity, Codequalität, Deployments und Fehlerbehebungen analysiert. Diese KI fällt keine Urteile; sie bietet Beobachtungen und stellt aufschlussreiche Fragen, die darauf abzielen, teamgetriebene Verbesserungen anzuregen.
Im Gegensatz zu menschlichen Managern kann diese KI enorme Datenmengen objektiv und konsistent verarbeiten, Muster und Anomalien in Echtzeit erkennen. Ihre Vorschläge sind weder strafend noch persönlich. Sie sind ausschließlich darauf ausgerichtet, Effektivität, Effizienz und letztendlich Meisterschaft zu entwickeln. Mitarbeiter erhalten gezielte Einblicke in ihre Leistung, die sie befähigen, ihre Praktiken proaktiv statt reaktiv anzupassen.
Radikale Offenheit, neu gedacht
Damit algorithmische Selbststeuerung gelingt, braucht es eine Kultur radikaler Offenheit. Vertrauen und Transparenz sind unverzichtbar. Führungskräfte müssen sich klar positionieren: KI-Analysen sind ein Werkzeug für Wachstum, kein Instrument für Überwachung. Das Ziel ist nicht, Teams zu kontrollieren, sondern sie zu ermächtigen.
Dieser Konsens erfordert ein echtes Bekenntnis sowohl der Führungskräfte als auch der Teammitglieder. Führungskräfte müssen die Integrität und Unparteilichkeit der KI schützen und jeder Versuchung widerstehen, die Daten zu missbrauchen oder als Waffe einzusetzen. Teams verpflichten sich im Gegenzug zur Selbstverantwortung und nutzen KI-generierte Erkenntnisse als neutrale Orientierungshilfe – ohne die zwischenmenschlichen Spannungen traditioneller Feedback-Methoden. So schafft algorithmisches Selbstmanagement die Basis für echte Autonomie, Meisterschaft und kontinuierlicher Verbesserung – und löst damit ein grundlegendes Versprechen agiler Prinzipien ein.
Einen Schritt weiter: Ein Blick in die Zukunft
Stellen Sie sich ein Produktteam vor, das Schwierigkeiten hat, ein MVP rechtzeitig zu liefern. Sie sind engagiert, talentiert, aber bleiben konsequent hinter den Erwartungen zurück. Anstatt einen Manager hinzuzuziehen, um hartes Feedback zu geben, konsultiert das Team ihr KI-gesteuertes Dashboard. Die KI identifiziert, dass ihre aktuelle Geschwindigkeit nicht ausreicht, um die Produktmeilensteine zu erreichen. Sie hebt wichtige Engpässe hervor, schlägt Backlog-Refinements vor, ermutigt zum Pair Programming und empfiehlt sogar spezifische Aktivitäten zur Weiterbildung. Aufbauend auf den jüngsten Fortschritten in künstlicher Empathie könnte die KI in der Lage sein, die Stimmung im Raum zu erfassen, soziale Hinweise zu erkennen und Erkenntnisse auf die am besten geeignete Weise zu vermitteln.
Das Team setzt sich offen mit diesen Erkenntnissen auseinander, frei von den zwischenmenschlichen Spannungen, die typischerweise mit kritischem Feedback verbunden sind. Mit klaren, umsetzbaren Ratschlägen aus einer unparteiischen Quelle passen sie schnell ihre Strategie an, gewinnen an Geschwindigkeit und erreichen ihre Ziele. Ohne Schuldzuweisungen, Abwehrhaltung oder beschädigte Beziehungen.
Lasst die Stoppuhr sprechen
Traditionelles Feedback hat uns im Stich gelassen. Veraltete Management-Ansätze haben sich in den komplexen Arbeitsumgebungen von heute als unzureichend erwiesen. Die Lösung besteht nicht darin, Struktur aufzugeben oder sich hinter starren, unpersönlichen Algorithmen zurückzuziehen. Stattdessen brauchen wir einen intelligenteren, menschlicheren Ansatz – algorithmisches Selbstmanagement, angetrieben durch empathische KI.
Geben wir Teams die Stoppuhr, die sie brauchen: klar, unvoreingenommen, unterstützend und immer ermächtigend. Es ist an der Zeit, die Stoppuhr sprechen zu lassen und jedem Team zu helfen, sein Potenzial zu entfalten.
Ich würde mich über Ihre Perspektiven freuen – kann KI transformieren, wie wir Leistung managen, indem wir Autonomie und Meisterschaft anstelle von traditionellem Feedback fördern? Sprechen Sie uns einfach an.
