Wenn die Karriereleiter bricht: Wachstum und Leistung im Zeitalter der KI neu denken

Die Regeln der Karriereentwicklung werden in Echtzeit neu geschrieben. Da KI Aufgaben übernimmt, die einst auf jeder Ebene Menschen vorbehalten waren, stehen Unternehmen vor grundlegenden Fragen darüber, was Joblevel bedeuten, wie Wachstum gemessen werden soll und ob traditionelle Leistungskennzahlen noch sinnvoll sind.

In einem kürzlich stattgefundenen Lepaya-Webinar untersuchten Dr. Dieter Veldsman, Chief HR Scientist an der Academy to Innovate HR, Daria Rudnik, Team Architect bei aidra.ai, und Milda Bayer, VP Marketing & GTM bei Lepaya, wie Unternehmen alles von Einstiegswegen bis hin zu Leistungsbeurteilungen überdenken müssen. Hier sind die Ergebnisse ihres Gesprächs.

Der schwindende Einstieg

Die unmittelbarste Umwälzung findet am unteren Ende der Karriereleiter statt. Aktuelle Daten zeigen einen deutlichen Rückgang: Stellenausschreibungen für Einsteigerpositionen in den Vereinigten Staaten sind um etwa 35 % seit Januar 2023 zurückgegangen. 

Der Grund? KI ist nun in der Lage, einen Großteil der grundlegenden Arbeit zu erledigen, die einst als Trainingsfeld für junge Talente.

„Unternehmen stellen tendenziell erfahrenere Leute ein, weil diese Leute Prozesse kennen, wissen, wie ein guter Prozess aussehen sollte, und wissen, wo KI einen Mehrwert bringen kann“, erklärte Daria. „Während Junior-Mitarbeiter den Prozess noch nicht kennen. Sie können KI nutzen, aber sie können den Prozess nicht mithilfe von KI optimieren.“

Dies schafft jedoch ein beunruhigendes Paradoxon für die Talententwicklung. Unternehmen benötigen erfahrene Mitarbeiter, die Qualität verstehen und KI effektiv steuern können. Aber ohne Einstiegspositionen, wie sollen Menschen diese Erfahrung überhaupt sammeln?

„Wenn KI das tun kann, was Juniors können, was bedeutet das für Unternehmen?“, fragte Daria.

„Bedeutet das, dass man keine Juniors mehr braucht? Oder bedeutet es, dass jeder Junior-Entwickler schneller zum Middle-Entwickler aufsteigen kann, weil er mit Hilfe von KI schneller lernen kann?“

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Die Antwort variiert wahrscheinlich je nach Funktion. Was für Entwickler funktioniert, kann sich drastisch von dem unterscheiden, was für Marketingfachleute, HR-Experten oder Finanzanalysten funktioniert. Aber die Dringlichkeit, dieses Rätsel zu lösen, ist unbestreitbar – Unternehmen, die ihre eigenen Talentpipelines nicht entwickeln können, werden sich in einem harten Wettbewerb um einen ständig schrumpfenden Pool erfahrener Arbeitskräfte wiederfinden.

Die Stunde der Wahrheit für das mittlere Management

Während Junior-Positionen schrumpfen, steht das mittlere Management vor einer noch existenzielleren Herausforderung. Eine Studie von Harvard Business Review die die Auswirkungen von GitHub Copilot untersuchte, enthüllte ein überraschendes Ergebnis: während Entwickler mit KI-Unterstützung mehr Arbeit erledigen konnten, hatten Manager tatsächlich weniger zu tun.

„Der traditionelle Zyklus von Befehlen, Kontrollieren und Delegieren funktionierte nicht, weil KI diese Aufgaben übernehmen konnte“, teilte Daria mit. „All dieser administrative Kram, den Linienmanager oder mittlere Manager normalerweise erledigen und der den größten Teil ihrer Zeit in Anspruch nimmt, ist jetzt überflüssig.“

Heutzutage kann KI bei sich wiederholenden, vorhersehbaren Aufgaben, der Mustererkennung und der Konsolidierung großer Informationsmengen hervorragende Leistungen erbringen. Für das mittlere Management bedeutet dies:

• Automatisierte Berichterstattung und Budgetverfolgung
• Aufgabenüberwachung und Fortschrittsaktualisierungen
• Routinemäßige administrative Koordination

Diese Automatisierung stellt das mittlere Management vor eine Weggabelung. Die von administrativem Aufwand befreite Zeit schafft ihnen die Möglichkeit, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: Strategie, Zusammenarbeit und die Entwicklung von Menschen und Teams. Gleichzeitig entlarvt sie aber auch diejenigen, deren primärer Wert an Aufsicht und Kontrolle gebunden war.

Um diesen Wandel zu bewältigen, betonte Dieter, dass Unternehmen grundlegend überdenken müssen, was Management bedeutet:

„Ich denke, KI kann eine entscheidende Rolle dabei spielen, uns zu helfen, neu zu definieren, was ein Manager wirklich ist, denn wir haben die Führung von Menschen, die Führung von Arbeit und die Führung von Aufgaben und Aktivitäten vermischt, obwohl diese getrennt sein sollten.“

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Da KI die bürokratische Last übernimmt, werden Manager, die Entwicklung, Coaching und strategisches Denken fördern, wertvoller, nicht weniger. Aber Unternehmen müssen diese Rollen aktiv neu gestalten, anstatt darauf zu warten, dass sie sich organisch entwickeln.

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Karriere-Frameworks für eine KI-gesteuerte Welt

Die traditionelle Karriereentwicklung ging von einer vertikalen Leiter aus: unten anfangen, sich durch definierte Ebenen hocharbeiten und schließlich eine Führungsposition erreichen. Aber da sowohl Einstiegs- als auch mittlere Managementpositionen radikale Veränderungen erfahren, sind Frameworks, die auf hierarchischem Aufstieg basieren, nicht mehr gültig. 

„Ich denke, die traditionelle Karriereleiter existiert immer noch“, erklärte Dieter. „Aber es ist nicht die einzige Art, über Karriereentwicklung nachzudenken. Wir denken viel mehr über das nach, was wir ein Karriere-Gitter nennen, das eher ein 360-Grad-Ansatz ist.“

Dieses Gittermodell berücksichtigt mehrere Dimensionen des Wachstums:

• Vertikal: Traditionelle Beförderungen in der Hierarchie
• Horizontal: Wechsel zwischen Funktionen oder Abteilungen
• Diagonal: Ausweitung auf angrenzende Bereiche, die übertragbare Fähigkeiten nutzen

Aber die Umsetzung erfordert die Lösung einer doppelten Herausforderung: Unternehmen definieren oft nicht klar die Fähigkeiten, die sie benötigen, während Mitarbeiter häufig den übertragbaren Wert, den sie besitzen, nicht artikulieren können. 

Dieter bemerkte diese Lücke in Gesprächen mit HR-Fachleuten: „Ich frage sie, was ist Ihre Kernkompetenz? Sie sagen Rekrutierung. Ich sage nein, das ist nicht Ihre dauerhafte Fähigkeit, das ist Ihre funktionale Fähigkeit. Dauerhafte Fähigkeiten sind Dinge wie kritisches Denken und Planung – diese können Sie in verschiedenen Bereichen anwenden.“

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil KI horizontal und nicht vertikal arbeitet. 

„Wenn Sie verstehen, was Ihre dauerhafte Fähigkeit ist und was Sie in einen anderen Bereich übertragen können, ist der traditionelle Karriereweg plötzlich nur noch eine der verfügbaren Optionen“, bemerkte Dieter.

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Damit Karriere-Gitter in der Praxis funktionieren, benötigen Unternehmen:

1. Kompetenzbasiertes Arbeitsdesign: Rollen nach Aufgaben, Aktivitäten und erforderlichen Fähigkeiten definieren, anstatt nach starren Stellenbeschreibungen
2. KI-gestütztes Matching: Technologieplattformen nutzen, um bestehende Fähigkeiten von Mitarbeitern mit unternehmensweiten Möglichkeiten zu verbinden
3. Kultureller Wandel: Mitarbeitern helfen, den Karriereerfolg jenseits des vertikalen Aufstiegs neu zu definieren, sei es Sinn, Ausgleich, Wohlstand oder Status

„KI kann Plattformen schaffen, um zu lernen und zu identifizieren, wo Fähigkeiten benötigt werden“, fügte Daria hinzu. „Das wird Ihnen helfen, in Ihrer Karriere zu wachsen, sei es vertikal, horizontal oder in welche Richtung auch immer es sinnvoll ist.“

Leistungsbeurteilungen: Von der Aktivität zur Wirkung

Wenn KI Aufgaben schneller erledigen kann als Menschen, stehen traditionelle Leistungskennzahlen vor einer Krise. Wenn der Output nicht mehr mit dem Aufwand korreliert, wie bewerten Unternehmen dann den Beitrag?

Das Problem geht tiefer als die Wahl besserer Kennzahlen. Jährliche Beurteilungen gehen davon aus, dass die Arbeit relativ stabil bleibt, aber diese Annahme ist nicht mehr gültig. Im Januar gesetzte Ziele können im April bereits überholt sein. Projekte ändern sich mitten im Prozess. Prioritäten verschieben sich wöchentlich.

„Ich glaube nicht an einen traditionellen Performance-Management-Ansatz, bei dem man mit dem Mitarbeiter sitzt und Ziele abhakt, wenn sich die Welt seit der letzten Bewertung dreimal verändert hat“, erklärte Daria und reflektierte, warum sie jährliche Beurteilungen vor Jahren aufgegeben hatte.

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Diese Volatilität erfordert ein Umdenken, wie Unternehmen Talente bewerten und entwickeln:

• Vom Rückblick zum Ausblick: Jährliche Beurteilungen durch regelmäßige Entwicklungsgespräche ersetzen, die sich auf zukünftige Fähigkeiten konzentrieren, nicht auf vergangene Aktivitäten
• Wert messen, nicht Volumen: Fokus auf den erzielten, greifbaren Nutzen statt auf erledigte Aufgaben oder geleistete Stunden
• Kollektive Wirkung über individuelle Aufgaben stellen: Teamergebnisse offenbaren oft mehr über die Wertschöpfung als isolierte Kennzahlen

„Ich bin ein großer Befürworter davon, Leistung und Entwicklung in getrennten Gesprächen zu behandeln“, bemerkte Dieter.

„Haben Sie einen Leistungsprozess, der zu Ihrer Kultur passt, aber gestalten Sie ihn dialogorientiert, nicht als Checkliste oder Abhaksübung.“

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KI kann helfen, indem sie Daten konsolidiert und Erkenntnisse für bessere Gespräche liefert. Aber die Qualität des Leistungsmanagements hängt letztlich davon ab, dass Manager die menschlichen Fähigkeiten entwickeln, zu coachen, Feedback zu geben und sinnvolle Dialoge über Wert und Wachstum zu führen – Fähigkeiten, die kein Algorithmus ersetzen kann.

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Das Kommende gestalten

Da KI die Arbeit auf jeder Ebene neu gestaltet, stehen Unternehmen vor einer Wahl: an veralteten Frameworks festhalten, die ihnen nicht mehr dienen, oder die Komplexität der Neugestaltung von Karriere- und Leistungssystemen von Grund auf annehmen.

Die Unternehmen, die erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die:

1. Die Entwicklung von Einsteigern durch sinnvolle Praktika statt aufgabenbasierter Rollen neu erfinden
2. Management als Befähigung und Coaching neu definieren, anstatt als Aufsicht und Kontrolle
3. Karrieren als Netze von Fähigkeiten und Möglichkeiten neu denken, anstatt als vertikale Leitern
4. Die Leistung auf Wertschöpfung und Teamergebnisse konzentrieren, anstatt auf individuelle Aktivitätskennzahlen

Die Karriereleiter wird nicht nur kürzer; sie wird durch etwas Komplexeres und Flüssigeres ersetzt. Und sowohl für Unternehmen als auch für Einzelpersonen könnte das Erlernen der Navigation in dieser neuen Landschaft die wichtigste Fähigkeit überhaupt sein.

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