Die Rolle von HR in der KI-Transformation

Intro

In dieser Episode ist Frauke von Polier zu Gast — AI Transformation Officer bei Viessmann Generations Group und zuvor Chief People Officer. Sie erklärt, warum KI-Transformation kein „Tool-Projekt“ ist, sondern vor allem Organisationsdesign: Rollen, Arbeitsweisen, Entscheidungslogiken und Enablement müssen sich mit der Technologie mitbewegen. Im Gespräch geht es um HumAInXM (Human–AI Experience Management), den „IQ‑500‑Kollegen“, die besondere Geschwindigkeit der KI-Welle und was Führung jetzt leisten muss, damit Unternehmen vom Angstmodus ins Gestalten kommen.

Inhaltsübersicht

Rollenwechsel: von People-Verantwortung zur KI-Transformation auf Gruppenebene
Warum KI anders ist als klassische Digitalisierung (v. a. Geschwindigkeit & Risiko)
HumAInXM: Zusammenarbeit mit KI als „lernendem Kollegen“ statt Tool
Org x AI Playbook: Entscheidungen, Routinen, Human‑in‑the‑Loop
Enablement-Prinzipien & 70/30-Regel (Menschen/Organisation vs. Technologie)
Nachwuchs-/Junior-Paradox: Wie Seniors entstehen, wenn Juniors wegfallen
Gestaltung statt Doom: Wie Leadership Orientierung schafft

Über den Gast

Frauke von Polier verantwortet seit 2026 die KI-Transformation der Viessmann Generations Group. Davor war sie dort Chief People Officer und ist weiterhin im Board of Directors. In ihrer Karriere hat sie mehrere Transformationswellen begleitet (u. a. Otto, Zalando) und verbindet People- & Organisationsarbeit mit einem klaren Blick auf das, was KI strukturell in Unternehmen verändert — nicht nur in einzelnen Aufgaben.

Detaillierte Zusammenfassung

Von People zu AI Transformation: das neue Mandat

Frauke beschreibt ihren Rollenwechsel als konsequente Weiterentwicklung: Transformation war immer ihr Thema — nur dass KI die Dynamik verschärft. Sie betont, dass KI-Transformation nicht „von A nach B“ läuft, sondern fundamental und dauerhaft in Bewegung ist. Das macht den Fokus in einer dedizierten Rolle notwendig.

Was bei KI neu ist: Geschwindigkeit, Risiken, Gewinner

Im Vergleich zu früheren Digitalisierungswellen sieht Frauke Parallelen (Kollaboration, End-to-End-Denken), aber vor allem einen Unterschied: die Geschwindigkeit. Technologien erreichen in sehr kurzer Zeit enorme Verbreitung, und damit steigen sowohl Opportunitäten als auch Risiken. Fehler wirken schneller und härter — und das verändert, wie man Transformation steuern muss.

HumAInXM & der „IQ‑500‑Kollege“

Frauke schlägt ein zentrales Reframing vor: KI nicht als Tool, sondern als lernenden Kollegen zu betrachten — „mit einem IQ von fünfhundert“, der täglich besser wird. Dadurch verändert sich die Interaktion: Statt „An/Aus“ geht es um Zusammenarbeit, Feedback-Loops und um die Frage, welche Jobs to be done besser von KI übernommen werden sollten.

Frauke: „…man muss sich’s wirklich wie ’nen Kollegen vorstellen… mit ’nem IQ von fünfhundert… der … konstant lernt.“

Org x AI: vom Kernwert über Entscheidungen zum Einsatz von KI

Ein praktisches Playbook: Zuerst klären, was der Kernwert eines Geschäfts ist. Dann identifizieren, wo Entscheidungen getroffen werden (Routinen, Gremien, Entscheidungsmeetings) und welche Prozessschritte dorthin führen. Erst dann KI gezielt einsetzen — z. B. um Speed-to-Insight, Szenarien und Datenverarbeitung massiv zu erhöhen — während Ownership/Haftung bei entscheidenden Punkten bewusst beim Menschen bleibt (Human in the Loop).

Enablement: 70/30-Regel und Level-Logik

Frauke argumentiert, dass KI-Transformation in Unternehmen überwiegend Organisations- und People-Arbeit ist: Rollen verändern sich, Fähigkeiten müssen aufgebaut werden, Anreize und Führung müssen nachziehen. Technologieauswahl ist wichtig — aber nicht der dominante Teil. Für Enablement beschreibt sie Reifegrade (Level 0–4): von „Zugang & Prompting“ bis zu agentischen Lösungen mit Team- oder Geschäftsmodellwirkung.

Das Nachwuchs-Paradox: Wo kommen Seniors her?

Wenn Einstiegsaufgaben wegfallen, entsteht eine Lücke: Wie baut man Domain-Urteilskraft und Validierungsfähigkeit auf? Frauke unterscheidet zwischen KI-nativen Nachwuchsprofilen (die schneller skalieren können) und einer „Gap“-Kohorte, die weder Domain-Expertise noch KI-Nativität mitbringt. Sie plädiert dafür, Domain-Wissen und Judgment gezielt zu beschleunigen — ohne die Verantwortung für Qualität zu verlieren.

Vom Doom-&-Gloom-Modus ins Gestalten

Zum Abschluss geht es um Leadership: Führungskräfte müssen aus vielen „Puzzleteilen“ ein plausibles Zukunftsbild zusammensetzen, kommunizieren und Orientierung geben — inklusive Kurskorrekturen. Angst wird nicht durch Ignorieren gelöst, sondern durch informierte, gestaltende Klarheit.

Kernaussagen

KI ist Organisationsdesign, nicht Tool-Rollout — „…KI wird ja ganz oft noch so als Tool-Thema fehlinterpretiert…“ Org x AI, Transformation
Geschwindigkeit ist der Gamechanger — „Der große Unterschied ist tatsächlich die Geschwindigkeit, in der das passiert.“ Tempo, Risiko
Der „IQ‑500‑Kollege“ verändert die Zusammenarbeit — „…wie ’nen Kollegen… der konstant lernt.“ HumAInXM, Zusammenarbeit
70/30-Regel: Menschen vor Technologie — „70 % KI-Transformation ist Menschen- und Organisationsarbeit, nur 30 % ist Technologie.“ Enablement, Operating Model
Enablement braucht Zeit — „Zeit ist … die magische Formel.“ Lernen, Adoption

Fazit und Takeaways

Für CEOs & Geschäftsführungen

Zukunftsbild bauen: Ein klares Zielbild (auch wenn es iterativ ist) ist Voraussetzung dafür, dass Menschen folgen und gestalten können.
Entscheidungslogiken redesignen: Identifiziere die Entscheidungsroutinen, die den Kernwert treiben — und baue KI dort als Qualitäts- und Speed-Hebel ein.
70/30 ernst nehmen: Ohne Rollen- und Skill-Design bleibt KI ein Tool-Spielzeug.

Für HR-/People-Teams

Mandat neu definieren: HR wird zur Mit-Architekt:in von Org x AI — Rollen, Skills, Anreizsysteme, Lernpfade.
Enablement in Levels denken: Nicht „Prompt-Schulung“, sondern Weg von individueller Produktivität zu teamfähigen, agentischen Lösungen.
Nachwuchs aktiv sichern: Domain-Judgment muss gezielt aufgebaut und beschleunigt werden, sonst entsteht eine Senior-Lücke.

Für Führungskräfte & Teams

KI wie Zusammenarbeit behandeln: Feedback-Loops, Verantwortung, Qualitätskontrolle und Human-in-the-Loop bewusst designen.
Zeit blocken: Es ist selten „zu schwer“ — meist fehlt die Zeit, sich reinzufuchsen und zu iterieren.

Am Ende ist die zentrale Botschaft: KI-Transformation ist ein Leadership- und Organisationsprojekt. Wer sie als Tool-Rollout behandelt, bekommt Effizienz — aber verpasst die eigentliche strukturelle Veränderung.