Wir haben die ganze Woche intensiv gearbeitet, Businesspläne adaptiert und Szenarien durchgespielt. Können 300 Arbeitsplätze gehalten werden, indem die Effizienz des Unternehmens signifikant und nachhaltig gesteigert wird? Ich habe mit 20 Führungskräften gesprochen, ihre Ideen einzeln und im Team evaluiert. Es scheint als wären die ganz großen Einsparungen schon alle am Tisch, alles ausprobiert worden. Jedes Produkt einzeln ist profitabel, aber in Summe springt einfach zu wenig Marge raus. Es scheint, als liege das Problem irgendwo im Inneren begraben, ginge Effizienz auf Grund von Komplexität der Organisation, der Zusammenarbeit der Teams und den Fehlern, die daraus entstehen, verloren. Was kann da helfen? Ein Superteam? Haben wir schon alles probiert, um ein solches zu bauen? Geht das mit den vorhandenem Personal überhaupt?

Was sind Superteams?

Während Unternehmen weltweit Milliarden in Künstliche Intelligenz investieren, wird eine entscheidende Wahrheit oft übersehen: Am Ende entscheidet nicht die Technologie selbst über den Erfolg von KI, sondern die Art und Weise, wie Menschen mit ihr arbeiten.

Die Qualität der Interaktion zwischen Ihren Mitarbeitenden und der KI wird zum zentralen Wettbewerbsvorteil. Doch das gelingt nur, wenn Teams auch die Fähigkeit besitzen, sich rasant anzupassen. Die leistungsstärksten Teams – sogenannte „Superteams“, wie der Psychologe und Bestseller-Autor Ron Friedman in der aktuellen Ausgabe der HBR schreibt, – sind nicht unbedingt diejenigen mit dem besten Plan, sondern jene, die am schnellsten lernen.

Hier sind die entscheidenden Insights und konkreten Praxisbeispiele aus meinen aktuellen Beratungsprojekten, wie Sie als Führungskraft diese Mensch-Maschine-Kollaboration aufbauen und Ihr Team zu einem Superteam formen:

1. Überwinden Sie den „Google-Bias“: KI ist ein Sparringspartner

Viele Mitarbeitende nutzen KI-Tools wie ein klassisches Suchfeld: Sie geben eine Frage ein und erwarten eine fertige Antwort. Dieser sogenannte „Google-Bias“ führt dazu, dass KI nur als simpler Informationslieferant genutzt wird.

In einem Live-Testversuch mit einem globalen Industrieunternehmen zeigte sich, dass nach Einführung einer KI die Mitarbeiter:innen für exakt dieselbe Aufgabe (Use Case der KI) in machen Fällen zehn Minuten und in anderen zwei Stunden brauchten – obwohl alle das gleiche KI-Tool nutzten und vor Einführung auch gleich viel Zeit für Arbeit benötigten.

90 Prozent Zeitersparnis – aber nicht bei allen.

Der Unterschied? Die schnellen Nutzer setzten die KI iterativ als Sparringspartner ein, stellten Rückfragen und entwickelten Gedanken gemeinsam weiter. Sie konnten durch die KI bis zu 90 Prozent ihrer Zeit einsparen, während es bei anderen fast keine Effizienzgewinne festzustellen waren.

Die Führungsaufgabe: Es reicht nicht, Lizenzen für Tools zu verteilen. Führungskräfte müssen das Verhalten aktiv gestalten und Teams beibringen, wie man KI als Denkwerkzeug nutzt, anstatt bei den ersten mittelmäßigen Antworten enttäuscht aufzugeben.

Meine Erfahrung zeigt aber: Viele Unternehmen stellen die KI-Tools (Co-Pilot pro etc) zur Verfügung, steuern die Anwendung aber nicht proaktiv. Anstatt hier einen positiven Spin zu erzeugen („alle lernen voneinander“), führt die Anfangsfrustration durch die falsche Anwendung schnell zu einem negativen Spin: „Das bringt alles nichts“, bzw. werden die wirklichen Potenziale übersehen.

2. Strategie für alle: Die Maschine übernimmt die Routine

KI automatisiert zunehmend zeitaufwendige Routineaufgaben, wie etwa die Auswertung von Mitarbeiterdaten in der HR, Terminplanungen oder in Zukunft sogar eigenständig Zahlungsabwicklungen und Compliance-Prüfungen durch sogenannte „Agentic AI“.

Dieser gewonnene Freiraum erfordert ein radikales Umdenken: Der Reflex, einfach „mehr und schneller“ zu arbeiten, muss der Disziplin weichen, „besser und smarter“ zu denken. Strategisches Denken ist künftig nicht mehr nur dem CEO vorbehalten, sondern wird zur Kernkompetenz jeder Führungskraft. Die Zeit muss genutzt werden, um herauszuzoomen, Muster zu erkennen und zielgerichtete Entscheidungen zu treffen.

In unseren Testversuchen zeigte sich, dass ganze Teams zu Superteams werden, aber nur, wenn sie dabei geführt werden, wenn Einzelerkenntnisse zur Team-Erkenntnissen werden, also die High Performer das gewonnene Wissen teilen können. Und dieses Verhalten auch systematisch mit Anreizen belohnt wird.

3. Die „menschliche Infrastruktur“ und die DNA von Superteams

Smarte KI-Strategien scheitern, wenn das menschliche Fundament – psychologische Sicherheit, Vertrauen und Offenheit – fehlt. Hier kommen die wissenschaftlichen Erkenntnisse zu Superteams ins Spiel. Sie zeigen, wie exzellente Teams diese Infrastruktur im Alltag leben:

• Radikales Experimentieren: Superteams experimentieren fast 50 % häufiger als durchschnittliche Teams. Ein konkretes Beispiel liefert Spotify: Um das Experimentieren für alle Teams sicher und einfach zu machen, baute das Unternehmen die Plattform „Confidence“ auf. Innerhalb eines Jahres nutzten über 300 Teams diese Plattform, um datengetriebene Tests durchzuführen. Reid Hoffman, Mitgründer von LinkedIn, forderte sein Team sogar aktiv auf, eine Fehlerquote von 15 % anzupeilen – fehlende Fehler bedeuteten für ihn mangelnde Risikobereitschaft.
• Die wichtigste Frage stellen: Anstatt in Meetings nur Erfolge zu präsentieren, lenken Superteam-Leader den Fokus auf Probleme. Inspiriert vom Scrum-Modell, wie es auch bei Microsoft erfolgreich genutzt wird, stellen sie oft eine simple Frage: „Wo steckst du fest?“. Das normalisiert Herausforderungen und macht das Bitten um Hilfe zu einem Zeichen von Engagement.
• Der „Founder Mode“ – Führen aus den Schützengräben: Gute Leader delegieren nicht nur, um dann zu verschwinden. Sie arbeiten Schulter an Schulter mit dem Team. Als Airbnb in der Pandemie strauchelte, erkannte CEO Brian Chesky, dass er sich zu weit aus dem Tagesgeschäft zurückgezogen hatte. Er tauchte wieder tief in die Produktentscheidungen ein – ein Ansatz, der heute als „Founder Mode“ bekannt ist und verhindert, dass Führungskräfte den Bezug zur Realität verlieren.
• Feedback als echte Unterstützung: Auf Superteams empfinden über 90 % der Mitarbeiter das Feedback ihrer Chefs als motivierend und nicht als Kritik. Adobe hat beispielsweise klassische, starre Jahresgespräche komplett abgeschafft und durch kurze, informelle „Check-ins“ ersetzt. Das sparte nicht nur 80.000 Arbeitsstunden, sondern senkte auch die Fluktuation um 34 %.

4. Talentmanagement neu denken: Reverse Mentorship und Fractional Twins

Der Mangel an KI-Fachkräften lässt sich nicht durch Recruiting allein lösen. Clevere Leader bauen interne „KI-Akademien“ auf. Zudem fördern Superteams aktiv die Neugier ihrer Mitarbeiter – auch außerhalb der Kernarbeitszeit. Die Marketingagentur Haberman gibt ihren Mitarbeitern beispielsweise 1.000 Dollar und drei freie Tage im Jahr, um persönlichen Leidenschaften nachzugehen, weil sie wissen, dass diese Energie und Kreativität ins Unternehmen zurückfließen.

Um als Führungskraft selbst nicht den Anschluss zu verlieren, etablieren Unternehmen zunehmend „Reverse Mentorships“. Bei Estée Lauder lernen Senior Executives von jungen Mitarbeitern die neuesten Trends auf TikTok oder YouTube kennen. Auf der C-Level-Ebene etablieren sich zudem „Fractional Twins“: Erfahrene Ex-Führungskräfte, die Vorständen in Teilzeit als Mentoren zur Seite stehen, spezifisches Wissen zur digitalen Transformation einbringen und so vor Überlastung und Burnout schützen.

Fazit: Kollaboration statt Konkurrenz Der effektivste Hebel für Ihr Unternehmen ist nicht die neueste Software, sondern eine Belegschaft, die KI als echten Partner begreift und in einem Superteam-Umfeld arbeitet. Die erfolgreichsten Leader von morgen nutzen KI, um intelligenter zu arbeiten, bewahren aber gleichzeitig die emotionale Intelligenz, um echte Verbindungen und Sinn („Meaning“) zu stiften.

Wie sieht die Interaktion in euren Teams aus? Wird KI tendenziell als Suchmaschine oder bereits als echter Sparringpartner im Arbeitsalltag genutzt? Arbeitet ihr in Superteams?

Quellen:

Percy, S. (2025, 8. Dezember). 5 Leadership Trends That Could Shape 2026. Forbes

Friedman, R. (2026). How to Build a Superteam That Keeps Getting Better. Harvard Business Review, Ausgabe Mai–Juni 2026. (Anmerkung: Der Artikel basiert auf dem Buch: Friedman, R. (2026). Superteams: The Science and Secrets of High-Performing Teams. Simon & Schuster.)

FehrAdvice 2026: Beyond the Google Bias: Mastering AI as a Thinking Tool. Case Study

Staniszewska, Z. & Galindo, G. (2025). The future of leadership in the era of AI: Do we still need “leaders”?. ESCP Impact Paper No.2025-01-EN, ESCP Business School.