KI-Führungskräfte Studie: Der gefährliche Riss zwischen CTO und CIO
Unternehmen investieren Milliarden in KI, scheitern aber am Faktor Mensch. Neue Daten der HTW Berlin belegen: Der Versuch, den CTO und den CIO in denselben „AI-Literacy“-Kurs zu schicken, verbrennt Kapital. Wir brauchen keine Generalisten, wir brauchen eine neue Karte für das Territorium. Wir brauchen ATLAS.
Die Illusion der universellen Kompetenz
In den Vorstandsetagen von Frankfurt bis Silicon Valley herrscht derzeit ein seltener Konsens: Die „Demokratisierung von KI“ sei das Gebot der Stunde. Das Narrativ ist so verführerisch wie simpel: Wenn wir nur genügend Budget in breit angelegte „KI-Upskilling“-Programme pumpen, verwandelt sich die gesamte Belegschaft – vom Buchhalter bis zum Bereichsleiter – in eine Armee von KI-Generalisten. Es ist die Hoffnung auf das digitale Universalgenie, das gleichermaßen Prompting beherrscht, Daten ethisch bewertet und neuronale Netze in die Geschäftsstrategie integriert.
Doch diese Hoffnung ist .. eine wirklich sehr kostspielige Fiktion. Das jedenfalls sagen uns unsere Daten. Denn ökonomisch betrachtet ist der Versuch, universelle KI-Kompetenz zu erzwingen, ein Angriff auf das Prinzip der Arbeitsteilung. Adam Smith würde sich im Grabe umdrehen. Unsere Analyse von über 200 internationalen Stellenprofilen und knapp die Daten von knapp 100 technischen Führungskräften zeigt, dass der Markt längst eine andere Sprache spricht. Die Idee, dass es ein standardisiertes „KI-Skillset“ gibt, das man wie ein Software-Update auf jede beliebige Rolle aufspielen kann, scheitert an der Realität der Spezialisierung.
Zumindest liefern unsere Daten den empirischen Todesstoß für dieses Gießkannenprinzip: Hätte die gängige Lehrmeinung recht, müsste unsere statistische Faktorenanalyse (EFA) einen eigenständigen „KI-Faktor“ isoliert haben – eine Art fünfte Säule der Kompetenz, die unabhängig von der eigentlichen Job-Rolle existiert. Aber genau das Gegenteil ist der Fall. Die KI-Kompetenzen spalteten sich statistisch nicht ab. Sie diffundierten vielmehr vollständig in die bestehenden, klassischen Domänen der Führung. Das bedeutet:
Für den Ingenieur ist KI kein neues Fach, sondern eine Evolution des Handwerks (Software Engineering).
Für den Strategen ist KI keine Technikfrage, sondern ein Hebel für Transformation.
Für den Compliance-Officer ist KI kein Hype, sondern ein Governance-Risiko.
Wer versucht, diese fundamental unterschiedlichen Anwendungslogiken in einen generischen „AI Literacy“-Kurs zu pressen, produziert keine Exzellenz, sondern Mittelmaß. Unternehmen züchten so keine KI-Experten, sondern „Jack-of-all-trades“, die zwar die Buzzwords beherrschen, aber im operativen Gefecht an der fehlenden Tiefe scheitern. Die universelle Kompetenz ist kein Ziel, sie ist ein Oxymoron.
Das AI-Competency Model Gap: Builder vs. Preserver
Das Narrativ, das diese Fehlallokation antreibt, ist die Suche nach einem isolierten „KI-Faktor“. In unserer Studie haben wir diese Hypothese auf den statistischen Prüfstand gestellt. Wir analysierten KI-spezifische Fähigkeiten (wie etwa Generative AI Prototyping oder Prompt Engineering) Seite an Seite mit klassischen Führungskompetenzen. Die weitverbreitete Vorstellung vom „Software-Patch“ für Führungskräfte – „Hier hast du einen 2-Tages-Kurs in Prompting, jetzt bist du ein AI-Leader“ – ist damit empirisch widerlegt. Kompetenz ist im KI-Zeitalter nicht additiv („Ich kann Management + KI“), sondern integrativ („Ich manage anders durch KI“).
Das eigentliche Risiko für Unternehmen liegt jedoch tiefer als nur im falschen Training. Es manifestiert sich im sogenannten „Competency Model Gap“. Unsere Daten zeigen, dass HR-Abteilungen derzeit versuchen, diametral entgegengesetzte psychologische Profile in generische „Digital Leader“-Stellenanzeigen zu pressen. Man versucht quasi, einen Stürmer und einen Torwart in einer Person zu klonen.
Die Dualität der KI-Skills in der technischen Führung zeigt sich an den zwei Archetypen des “Builders” als Motor der Innovation und des “Preservers” als Immunsystem der Organisation (Quelle: Prof.. Dr. Kai Reinhardt)
Besonders kritisch ist die Kluft zwischen zwei zentralen Akteuren der digitalen Transformation, die unsere Clusteranalyse identifiziert hat. Sie sind wie Feuer und Wasser:
Der technologische Architekt - Der „Builder“. Dies ist der Typus, der nachts von Code-Architekturen träumt. Sein natürliches Habitat ist das GitHub-Repository. Sein Fokus liegt auf Skalierung, ML-Pipelines und technischer Exzellenz. Er will Dinge bauen, Features shippen und den Status quo durchbrechen. Für ihn ist Governance oft ein notwendiges Übel, ein Bremsklotz auf dem Weg zum nächsten Deployment. Er ist der Motor der Innovation.
Der IT-Orchestrator - Der „Preserver“. Dies ist der Hüter der Infrastruktur. Sein Fokus liegt auf Stabilität, Integration und der „License to Operate“. Er denkt nicht in Features, sondern in SLAs (Service Level Agreements) und Risikominimierung. Er muss sicherstellen, dass das wilde KI-Experiment des Architekten nicht das ERP-System crasht oder gegen die DSGVO verstößt. Er ist das Immunsystem der Organisation.
Ein Blick auf die empirischen Daten (Mittelwerte auf Skala 1–5) macht dieses Dilemma brutal sichtbar. Während am Konferenztisch noch Einigkeit herrscht – beide Gruppen bewerten Strategie und Governance als essenziell –, offenbart der Blick in den Maschinenraum (die Technologie-Dimension) eine signifikante Bruchlinie:
Das Delta von über einem ganzen Punkt bei der Technologie ist massiv (p < .001). Wenn Unternehmen einen „Orchestrator“ einstellen, aber von ihm erwarten, dass er komplexe GenAI-Pipelines leitet (Aufgaben für den Architekten), produzieren sie Schatten-IT. Zwingen sie umgekehrt den „Architekten“ in die Rolle des Verwaltungs-Orchestrators, provozieren sie Brain Drain. Er wird sich langweilen und gehen – und sein Wissen über die KI-Modelle mitnehmen.
Schluss mit der Esoterik: Das ATLAS-Protokoll
Um das aktuelle Chaos aus Hype und Halbwissen zu beenden, müssen wir aufhören, KI-Führung als „weiches“ Kulturthema zu behandeln. Was Unternehmen jetzt brauchen, ist kein weiteres theoretisches Konstrukt, sondern ein präzises Koordinatensystem für die Kapitalallokation im Personalwesen.
Das ATLAS-Framework als Grundlage für differenziertes KI-Training von technischen Führungskräften (Quelle: Prof. Dr. Kai Reinhardt, HTW Berlin)
Das Ergebnis unserer Analyse ist das ATLAS-Modell (Adaptive Tech-Leadership AI Skills). Es ist das derzeit einzige empirisch gestützte Instrument, das die nebulöse Forderung nach „KI-Skills“ in exekutierbare Führungsvektoren übersetzt. Für den CEO ist ATLAS kein akademisches Modell, sondern die Checkliste für die Besetzung erfolgskritischer Schlüsselpositionen. Es definiert die vier nicht verhandelbaren Himmelsrichtungen einer KI-fähigen Organisation:
T – Technology & Engineering (Der Realitäts-Check):
Dies ist der Vektor gegen den Hype. Hier geht es nicht um das bloße Nutzen von Tools, sondern um die Fähigkeit, technische Machbarkeit von Powerpoint-Fantasien zu unterscheiden. Es ist der Maschinenraum der Wertschöpfung (Dimension D1). Wer hier blind fliegt, kauft „Snake Oil“ statt Software-Architektur.
L – Leadership & Strategy (Der ROI-Übersetzer):
Das universelle Fundament (Dimension D2). Hier entscheidet sich, ob KI ein technisches Spielzeug bleibt oder P&L-Wirksamkeit entfaltet. Es ist die Fähigkeit, Algorithmen in Business Value zu übersetzen. Dies ist die einzige Dimension, die vom CTO bis zum CEO jeder beherrschen muss – es ist die gemeinsame Sprache der Macht.
A – Agility & Operations (Der Geschwindigkeits-Vektor):
Die Exekutive (Dimension D3). Hier verschmelzen FinOps (Cloud-Kostenkontrolle) und agile Liefermodelle. Es geht nicht um bunte Post-its, sondern um Time-to-Market und Skalierungseffizienz. Wer hier versagt, verbrennt Cash schneller, als die KI Code generieren kann.
S – Security & Governance (Die „License to Operate“):
Das Überlebens-System (Dimension D4). In einer Welt automatisierter Entscheidungen ist Governance kein bürokratischer Ballast, sondern das Fundament der Risikominimierung. Ohne diesen Vektor ist jedes KI-Projekt eine tickende regulatorische Zeitbombe.
Die strategische Implikation dieses Rahmens ist entscheidend: Das ATLAS-Protokoll entlarvt die Idee der „isolierten KI-Kompetenz“ als Fiction. KI ist kein separater Skill, den man an die Seite stellt. Sie ist das Trägermedium, das alle vier Vektoren durchdringt. Wer ATLAS ignoriert und weiter auf generische Weiterbildung setzt, navigiert sein Unternehmen ohne Kompass direkt in den Sturm.
Next Steps: Das Mandat für Entscheider
Die Zeit der explorativen Spielwiesen ist vorbei. Für CIOs und HR-Vorstände ergibt sich aus diesen Daten ein klares Mandat: Stoppen Sie die pauschalen „AI-Upskilling“-Programme, die Geld verbrennen, ohne strategische Traktion zu erzeugen. Der nächste Schritt ist kein Training, sondern ein Audit. Legen Sie das ATLAS-Raster über Ihr aktuelles technisches Führungsteam. Identifizieren Sie, wer Ihre Builder (T) sind und wer Ihre Guardians (S). Hören Sie auf, den einen in die Rolle des anderen zu zwingen.
Erfolgreiche KI-Transformation ist kein technisches Problem, sondern ein Allokationsproblem menschlicher Intelligenz. Wer seine Führungskräfte weiterhin als austauschbare Generalisten behandelt, wird im globalen Wettbewerb nicht an der KI scheitern – sondern an seiner eigenen Organisationsstruktur.
Das vollständige Framework, inklusive der detaillierten Kompetenz-Cluster und der methodischen Herleitung, wird im Mai 2026 auf der CLOSER International Conference on Cloud Computing and Services Science als Position Paper vorgestellt.
