„Don’t Be Fred": Was Microsoft, Mercedes und Moderna zu KI-Leadership sagen
Senior Leader sind der größte Hebel für KI-Adoption. Vier Stimmen aus Tier-1-Unternehmen erklären, warum Vorbild wichtiger ist als Strategie.
Es gibt einen Satz, der in dem von raydaa kuratierten Pool zur KI-Adoption immer wieder auftaucht: „Don’t be Fred." Brice Challamel hat ihn geprägt, und er meint damit nicht eine konkrete Person, sondern eine Haltung. Fred ist der Manager, der KI-Strategien delegiert, statt selbst am Werkzeug zu sitzen. Fred ist der Vorstand, der von Transformation spricht, ohne dass jemand ihn beim Prompten gesehen hätte. Fred ist überall, und Fred ist der Engpass von KI-Adoption.
Vorbild zuerst: Senior Leader müssen den Wandel verkörpern
Brice Challamel, jahrelang Head of AI Products & Platforms bei Moderna und mittlerweile Head of AI Adoption bei OpenAI, hat eine sehr deutliche Position dazu, was bei KI-Adoption zuerst kippen muss: das Verhalten der Führungsetage. Wenn Senior Leader nicht selbst KI nutzen, kommt die Transformation in der Belegschaft nicht an. Die Logik ist nüchtern: Mitarbeitende lesen, was Führung tatsächlich tut, nicht was sie sagt.
Senior Leader müssen den Wandel verkörpern, nicht delegieren. Sie müssen selbst am Werkzeug sitzen.
Vertrauenskultur: Das Unternehmen muss den Rücken stärken
Amy Coleman, Chief People Officer bei Microsoft mit weltweit 220.000 Mitarbeitenden, beschreibt einen unscheinbaren, aber zentralen Aspekt von KI-Adoption: das Recht, wieder Anfänger zu sein. KI-Tools verändern Arbeitsabläufe so grundlegend, dass selbst erfahrene Mitarbeitende temporär in eine Lernrolle zurückfallen. Wenn Führung diese Übergangsphase nicht aktiv schützt, wird Unsicherheit zur Vermeidung, und KI-Werkzeuge bleiben auf dem Tisch liegen.
Das Unternehmen muss uns den Rücken stärken, während wir lernen, wieder Anfänger zu sein.
KI-Erfolg messen: Output, nicht Headcount
Marco Argenti, CIO bei Goldman Sachs, zieht eine klare Linie zwischen KI-Hype und KI-Produktivität: Erfolg wird nicht in eingesparten Stellen gemessen, sondern in zusätzlicher Kapazität für Projekte, die vorher nicht möglich waren. Diese Umdeutung ist einer der wichtigsten Hebel für Adoption: sie nimmt der Belegschaft die Angst, dass KI ihren Job ersetzt, und ersetzt sie durch eine Wachstumsperspektive.
Plötzlich habe ich 120 Prozent Kapazität. 130 Prozent. So messen wir KI-Erfolg: Wirkung auf Lieferzeiten und Output.
Was das für KI-Programme heute bedeutet
Die drei Stimmen zeichnen ein Muster: KI-Adoption skaliert nicht durch Tool-Rollouts und nicht durch Pflicht-Schulungen. Sie skaliert dadurch, dass Senior Leader sichtbar selbst KI nutzen, Mitarbeitenden den Übergang in eine Lernrolle erlauben und KI-Erfolg als Wachstum statt als Einsparung framen. Das ist anstrengender als ein Tool-Rollout, und gleichzeitig der einzige Weg, wie aus KI-Investitionen tatsächlich Wert entsteht. Genau dieses Muster taucht auch bei Stefan Lehmann (Mercedes-Benz), bei BASF, bei Otto und bei vielen weiteren von raydaa kuratierten Stimmen wieder auf.
Diese Stimmen sind drei von 698 Leadership-Voices, die wir bei raydaa wöchentlich für KI-Programm-Leiter und Strategy-Teams in der DACH-Region kuratieren. Wenn du wissen willst, wer in deiner Branche und für deine Rolle gerade die wichtigsten Aussagen macht, starte kostenlos mit raydaa und bekomme Dienstag dein erstes Briefing.