Adaptive Governance
Führung als Architektur
infpro Magazin DIALOG, 2025, Nr. 06
Enthalten in Publikation
infpro Magazin DIALOG – KI trifft deutschen Mittelstand
„Der Stanford-Ökonom Erik Brynjolfsson (Human-Centered AI Institute) betont seit Jahren, dass der Erfolg von KI-Projekten nicht allein von der Technologie abhängt, sondern von der Führungsstruktur, die sie trägt. Maschinelles Lernen könne nur dann transformativ wirken, wenn es von der Unternehmensspitze strategisch verankert werde – vor allem, weil jede Veränderung eines Geschäftsbereichs unweigerlich Anpassungen in den übrigen Teilen der Organisation nach sich ziehe.(nach Brynjolfsson, zitiert nach Salesforce AI Quotes, 2024)
Künstliche Intelligenz verspricht Geschwindigkeit, Präzision und Effizienz. Doch in der Praxis scheitern viele Unternehmen an einem banalen Grund: Sie werden von ihrer eigenen Organisation überholt. Während Maschinen lernen, in Echtzeit zu reagieren, verharren Führungsstrukturen in Routinen des 20. Jahrhunderts – hierarchisch, linear, kontrollorientiert. Die Folge: Das Denken der Technik passt nicht mehr zur Logik der Führung. Führung als Architektur BCG bezeichnet dieses neue Modell als „Adaptive Governance“: Führung gestaltet nicht mehr einzelne Entscheidungen, sondern die Regeln, nach denen entschieden wird. Die Aufgabe des Managements besteht darin, Kontext zu erzeugen – jene Rahmenbedingungen, in denen Daten zu Wissen und Wissen zu Handeln werden kann. Wenn Führung zu langsam denkt. Führung im industriellen Zeitalter war ein Top-down-System. Entscheidungen folgten Berichtswegen, Informationen liefen auf, wurden verdichtet und wieder verteilt. KI aber funktioniert horizontal: Sie verbindet Datenströme aus Einkauf, Produktion, Wartung und Vertrieb, erkennt Muster über Abteilungsgrenzen hinweg – und stellt damit die Hierarchie des Wissens infrage.Damit wandelt sich die Rolle der C-Suite. Sie wird nicht technischer, sondern architektonischer. Sie muss verstehen, wie die Organisation denkt, bevor sie KI beauftragt, zu denken. In klassischen Unternehmen werden Daten gesammelt, analysiert, präsentiert. In zukunftsfähigen Organisationen werden sie interpretiert, kontextualisiert und korrigiert. Das klingt nach Semantik, ist aber Ökonomie: Nur wo Daten Bedeutung haben, entsteht Wert. Von Command zu Context. Traditionelle Führung beruht auf Befehl, Kontrolle und Planung. Doch KI operiert probabilistisch – sie rechnet nicht mit Gewissheiten, sondern mit Wahrscheinlichkeiten. Eine Führungskraft, die weiterhin absolute Antworten verlangt, produziert Unverständnis im System. Die neue Führungsform ist kontextuell statt hierarchisch. Sie schafft Räume, in denen Maschinen und Menschen Wissen austauschen können, ohne dass einer von beiden „Recht haben“ muss. Das ist das, was BCG als Adaptive Governance bezeichnet: Ein Unternehmen, das lernt, mit Ambiguität zu führen.Ab Mitte November verfügbar. Mehr erfahren →
Infokasten: Was ist Contextual AI?
Künstliche Intelligenz, die den Zusammenhang versteht – nicht nur die Zahlen.
Contextual AI ist KI mit Kontextbewusstsein. Sie erkennt nicht nur Muster, sondern Bedeutung – sie versteht, warum etwas passiert, nicht nur dass es passiert.
BeispielSteigt die Linientemperatur, meldet klassische KI eine Abweichung. Contextual AI kennt den Grund: neues Material, Schichtwechsel oder Reinigung. Sie unterscheidet zwischen Fehler und erklärbarer Variation.
FunktionsweiseVerknüpft Maschinendaten (Sensoren), Prozessdaten (Aufträge, Reihenfolge, Materialien) und menschliches Wissen (Kommentare, Ursachen, Entscheidungen) zu einem Operational Context – dem digitalen Gedächtnis der Fabrik.
| Klassische KI | Contextual AI |
|---|---|
| Rechnet mit Daten | Versteht Situationen |
| Erkennt Muster | Erkennt Ursachen |
| Reagiert auf Abweichungen | Interpretiert Abweichungen |
| Arbeitet isoliert | Lernt im Kontext (Human-in-the-Loop) |
| Braucht strenge Kontrolle | Schafft Vertrauen durch Erklärbarkeit |
Weniger Fehlalarme, schnellere Ursachenanalyse, gemeinsame Lernschleifen von Mensch und Maschine, messbare Effekte auf OEE, Ausschuss und Durchlaufzeit.
Adaptive Governance: Führung als Architektur – warum das Thema jetzt zur Wettbewerbsfrage wird
Noch vor zwei Jahren wurde „KI-Governance“ gern als Pflichtübung der Compliance missverstanden: ein Regelwerk, das Innovation möglichst nicht stören soll. Seit Ende 2025 hat sich der Ton verändert – in der Managementpresse ebenso wie in den großen Beratungen. Der Grund ist banal und unbequem: KI ist nicht mehr nur ein Werkzeug, das man „einführt“. Mit Agenten und zunehmend autonomen Systemen wird sie zu einer Handlungsinstanz in Prozessen – und damit zu einer Frage der Organisationsverantwortung. BCG bringt diese Schwelle in einem aktuellen Beitrag auf den Punkt: Wenn KI nicht mehr „um Erlaubnis fragt“, braucht es neue Formen von Risikomanagement, Monitoring und Reaktionsplänen – Governance wird operativ.
Die Managementmedien beschreiben parallel ein Führungsklima, das weniger nach „Vision“ und mehr nach Ungewissheitstoleranz klingt. Harvard Business Review argumentiert im Januar 2026, die gemessene wirtschaftspolitische Unsicherheit habe in den vergangenen fünf Jahren Rekordwerte erreicht – und Führung müsse sich darauf einstellen, ohne in Aktionismus oder Lähmung zu verfallen. Handelsblatt zeichnet zum Jahreswechsel 2025/26 ein ähnliches Bild: Krise, KI und Transformationsdruck zwingen Manager dazu, Prioritäten, Entscheidungswege und Teamlogiken zu schärfen, statt nur Ziele zu verkünden. Bei Manager Magazin (manage forward) ist der KI-Ausblick 2026 entsprechend weniger technikromantisch: Assistenten und Agenten wandern in die Organisation – und damit steigt der Bedarf an klaren Leitplanken.
Genau hier setzt der Begriff „Führung als Architektur“ an. Er meint nicht, dass Vorstände künftig „mehr IT“ machen müssen. Er meint, dass Führung ihren Schwerpunkt verlagert: weg von der Entscheidung im Einzelfall, hin zur Gestaltung der Regeln, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten, nach denen Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden. McKinsey beschreibt diesen Shift im Kontext der „agentic organization“: Workflows werden AI-first neu gedacht, Operating Models entwickeln sich zu flacheren, outcome-orientierten Teams – das Unternehmen wird stärker Netzwerk als Pyramide. In der State of AI-Erhebung (Nov 2025) wird die Botschaft operational: Wert entsteht dort, wo Strategie, Talent, Operating Model, Daten und Skalierung zusammengeführt werden – nicht dort, wo man Tools verteilt. Deloitte argumentiert in Tech Trends 2026 ähnlich: Generative und agentische KI zwingen die Tech-Organisation dazu, „AI-native“ zu werden – und Governance von Beginn an in Delivery, Auditierbarkeit und Verantwortlichkeiten einzubauen. Accenture formuliert es als Führungsaufgabe gegen Reibung: Blockaden lägen oft in Menschen und Prozessen; neue Governance-Modelle seien der Hebel, um AI-Wert überhaupt freizuschalten.
Wo steht infpro – und warum ist das anschlussfähig?
Infpro beschreibt diesen Wandel bereits programmatisch unter dem Titel „Adaptive Governance – Führung als Architektur“. Dort wird die Diagnose ausgesprochen, die viele Organisationen inzwischen schmerzhaft bestätigen: KI lernt horizontal, verbindet Datenströme über Bereiche hinweg – während Führungsstrukturen oft noch linear, hierarchisch und kontrollorientiert arbeiten. Die Folge ist nicht „zu wenig KI“, sondern eine Organisation, die von ihrer eigenen Komplexität überholt wird. Der infpro-Text formuliert die Konsequenz als Rollenwechsel der C-Suite: Sie werde „nicht technischer, sondern architektonischer“ – sie müsse verstehen, wie die Organisation denkt, bevor sie KI beauftragt, zu denken.
Besonders präzise wird infpro beim Begriff Kontext. Nicht Datenmengen, sondern Bedeutung entscheidet über Wertschöpfung: In „zukunftsfähigen Organisationen“ werden Daten interpretiert, kontextualisiert und korrigiert; erst dann entstehen verlässliche Entscheidungen. Das ist kein semantischer Luxus, sondern betriebswirtschaftliche Notwendigkeit – weil probabilistische Systeme keine Gewissheiten liefern, sondern Wahrscheinlichkeiten. Führung, die weiterhin „absolute Antworten“ verlangt, produziert Systemfehler: entweder blinden Aktionismus oder lähmende Skepsis. Infpro nennt deshalb den Übergang „von Command zu Context“ und verbindet ihn mit einem zweiten Leitmotiv: Contextual AI als „operational context“, als digitales Gedächtnis der Fabrik, in dem Maschinendaten, Prozessdaten und menschliches Wissen zusammenfinden.
Der Schulterschluss zu infpros New-Lean-Denken ist dabei konsequent: New Lean beschreibt nicht nur neue Tools, sondern die systemische Neugestaltung von Produktion – inklusive Datenarchitektur und Organisationsform. Produktivität entsteht nicht mehr allein durch Taktzeitverkürzung, sondern durch das Zusammenspiel von Design, Automatisierung, Daten und Führung. Adaptive Governance ist damit keine Modeformel, sondern die Führungsseite derselben Gleichung.
Warum das Thema heute so wichtig ist
Weil die operative Wirklichkeit schneller wird als klassische Steuerungslogiken. Agentische KI wird Prozesse nicht nur „unterstützen“, sondern an vielen Stellen entscheiden helfen – und damit Verantwortungsfragen verschärfen: Wer definiert Ziele, wer setzt Leitplanken, wer überwacht Drift, Bias, Kosten, Sicherheit? BCG fordert dafür neue Formen von Evaluation, Monitoring und Assurance – Governance als Design und Betrieb, nicht als Handbuch. Und weil Unsicherheit – geopolitisch, regulatorisch, technologisch – nicht mehr episodisch ist, sondern Dauerzustand, verschiebt sich Führung von Planungssicherheit zu Robustheit: Prinzipien, klare Zuständigkeiten, schnelle Lernschleifen.
Am Ende ist „Führung als Architektur“ eine nüchterne, fast konservative Idee: Nicht alles wird berechenbar – also muss das Unternehmen so gebaut sein, dass es trotzdem handlungsfähig bleibt. Adaptive Governance heißt dann: zentral genug, um Risiken, Standards und Verantwortlichkeit zu sichern; dezentral genug, um Geschwindigkeit, Fachlogik und Lernen zu ermöglichen. Genau diese Balance ist die Brücke zwischen KI, Resilienz und industrieller Wertschöpfung – und damit ein Kern dessen, wofür infpro steht.