Ich habe kürzlich einen McKinsey-Artikel mit dem Titel „Talent neu auf den Wert ausrichten im Zeitalter der KI“ gelesen.
In letzter Zeit habe ich experimentiert, wie sehr eine einzelne Person ihre Arbeit mithilfe von KI verstärken kann – indem ich eigene Produkte mit Claude Code baue und eine Wissensdatenbank in Obsidian aufbaue. Der Artikel war faszinierend, weil er genau dieses Problem strukturiert – „Unter der Prämisse von KI: Welche Personen sollten in welche Jobs gesetzt werden, um den Wert zu maximieren?“ – in typischer McKinsey-Manier.
Besonders der Punkt, dass sich das eigentliche Konzept von „Talent“ als Wertquelle durch KI grundlegend verändert, hat mich getroffen. Ich denke, das ist sowohl für diejenigen relevant, die einstellen, als auch für die, die eingestellt werden.
Im zweiten Teil werde ich einige persönliche Gedanken zu den im Artikel aufgeworfenen Fragen notieren.
Was ist überhaupt „Talent to Value“?
Bevor wir ins Hauptthema eintauchen, ein kurzer Blick auf das zugrunde liegende Konzept.
McKinsey hat ein bekanntes Framework namens „Talent to Value“, das sie seit über einem Jahrzehnt verwenden. Grob gesagt geht es um Folgendes:
Etwa 80 % des Werts eines Unternehmens werden von nur 30 bis 50 „kritischen Rollen“ generiert. Wenn man also diese kritischen Rollen identifiziert und die besten Talente dort platziert, maximiert man die Wirkung.
Interessant ist, dass diese kritischen Rollen nicht unbedingt an der Spitze stehen. Laut dem Artikel berichten nur etwa 5–10 % der kritischen Rollen direkt an den CEO; die überwiegende Mehrheit existiert zwei oder drei Ebenen darunter. Mit anderen Worten: Es geht nicht darum, „wichtige Personen“ anzusehen, sondern darum, nüchtern zu identifizieren, „wo die Wertquelle liegt“.
Diese Logik hat im KI-Zeitalter keineswegs an Bedeutung verloren. Allerdings hat sich eines entscheidend geändert:
Wert wird nicht mehr allein durch „Rollen“ generiert, sondern durch „Systeme“, in denen Menschen und KI-Agenten dynamisch kombiniert werden.
Während generative KI die „Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird“ verändert hat, hat agentische KI verändert, „wer (oder was) die Arbeit erledigt“. Eine neue Hybridbelegschaft entsteht, in der Menschen und intelligente Systeme Seite an Seite arbeiten. Deshalb muss die Talentstrategie „neu verdrahtet“ werden – das ist der Hauptpunkt dieses Artikels.
Der Artikel aktualisiert die traditionellen vier Schritte von Talent to Value für das KI-Zeitalter und fügt einen neuen fünften Schritt hinzu. Sehen wir sie uns der Reihe nach an.
❶ Schritt 1: Wert kontinuierlich kartieren
Früher konnte man Wert kartieren, indem man Ziele an Geschäftsbereiche oder Produktlinien vergab und eine Weile mit dieser Karte kämpfte.
Doch im KI-Zeitalter kommoditisiert der technologische Fortschritt Fähigkeiten so schnell, dass die Wertquelle sich mit einer Geschwindigkeit bewegt, mit der traditionelle Planungszyklen nicht Schritt halten können. Bis man einen mittelfristigen Plan erstellt hat, haben sich die Wertpunkte bereits verschoben.
Deshalb beginnen führende Unternehmen damit, die Wertzuweisung als „kontinuierlichen Prozess“ zu behandeln, nicht als einmaligen Plan. Sie verfolgen dynamisch, wo KI Vorteile schafft (oder zerstört) und weisen Talente und Agenten schnell neuen Gelegenheiten zu.
Das Beispiel im Artikel war aufschlussreich. Johnson & Johnson identifizierte etwa 900 generative-KI-Anwendungsfälle, aber 80 % des Wertes kamen von nur 10–15 % dieser Initiativen. Folglich wechselte das Unternehmen von „breitem, langfristigem Experimentieren“ zu kontinuierlichem Fokussieren auf die Anwendungsfälle, die den meisten Wert generieren.
Statt Samen zu streuen, finde den Ort des Wertes und konzentriere dich dort. Klingt offensichtlich, aber es ist eine kraftvolle Erinnerung in einer Zeit, in der KI-Initiativen dazu neigen, ziellos zu wuchern.
❷ Schritt 2: Kritische Rollen und Agenten identifizieren
Das war für mich persönlich der interessanteste Teil.
Früher war es einfach: „Entscheide die kritische Rolle und setze eine Person hinein.“ Aber in einer Welt, in der KI Arbeit in „Aufgaben“ zerlegt, ändert sich die Geschichte: Einiges wird automatisiert, einiges wird von Menschen unterstützt, und einiges wird von Menschen geführt.
McKinsey schlägt vor, die Perspektive von „Talent to Value“ auf „Talent und Agenten to Value“ zu verschieben.
Das konkrete Vorgehen: Zuerst die Bereiche mit dem höchsten Wert identifizieren. Als Nächstes sie in „Fähigkeiten, Kompetenzen und Aufgaben“ herunterbrechen. Dann „Mensch, Agent oder eine Mischung aus beidem“ jeder Aufgabe zuweisen, basierend darauf, was am besten funktioniert.
In vielen Fällen ist die wahre Werteinheit nicht mehr eine einzelne Rolle, sondern ein „System“, in dem Menschen und Agenten zusammenarbeiten, um Ergebnisse zu erzielen.
Zu den wichtiger werdenden Rollen gehören: Bereichsleiter, die für KI-Ergebnisse verantwortlich sind, KI-Produktbesitzer, Architekten, die Mensch-Agent-Workflows entwerfen, Prompt-Ingenieure sowie Daten-/Wissensexperten, die Kontext für Agenten liefern. Völlig neue Rollen entstehen ebenfalls, wie Leiter von Agentenbetriebsplattformen und Agent-Governance-Verbindungspersonen.
❸ Schritt 3: Streng identifizieren, wer mit KI „Wert verstärken“ kann
Schritt 3 ist eng mit Schritt 2 verbunden.
Traditionell wurden Menschen anhand der „Kenntnisse, Fähigkeiten, Eigenschaften und Erfahrung“ bewertet, die für eine Rolle erforderlich sind. Im KI-Zeitalter reicht das nicht mehr aus. Denn Wissen wird durch KI zunehmend zugänglich, und Erfahrung kann veralten, wenn sich die Arbeit selbst verändert.
McKinsey schlägt eine Verschiebung der Bewertungsachse vor:
Das Ziel ist nicht mehr, „Talente in Rollen zu bringen“, sondern zu identifizieren, wie sehr eine Person mit KI den Wert verstärken kann.
Dies führt das Konzept des „KI-Super-Users“ ein – jemand, der Arbeiten erledigen kann, die zuvor ein ganzes Team erforderten, indem er KI einsetzt. Der Artikel empfiehlt, Personen mit folgenden Eigenschaften zu priorisieren: die Fähigkeit, die eigene und die KI-Kompetenz des Teams zu erhöhen; die Fähigkeit, Abläufe und Workflows durch KI neu zu denken; die Nutzung von Problemdefinition, Kreativität und Urteilsvermögen, um Veränderungen voranzutreiben; und die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen und Verantwortung zu übernehmen.
Meta wird als reales Beispiel angeführt. Das Unternehmen hat für jede kritische Rolle die Fähigkeiten und die „erwartete KI-Wirkung“ definiert und beginnt, Mitarbeiter danach zu bewerten, wie sie KI nutzen, um Wert zu schaffen. Der Artikel betont:
Weiter Zugang zu KI führt nicht automatisch zu differenzierten Ergebnissen. Nur ein kleiner Teil der Menschen wird KI so integrieren, dass sie die Menschen um sie herum überwältigend übertreffen.
Nur Werkzeuge auszuteilen, schafft keinen Unterschied. Selbst mit derselben KI gibt es diejenigen, die durchbrechen, und diejenigen, die es nicht tun. Diese Unterschiede zu identifizieren, ist der Kern der Talentstrategie.
Übrigens: Während der Artikel eine Mischung aus „Kaufen, Bauen, Ausleihen“ für Talente vorschlägt, warnt er davor, dass eine zu starke Abhängigkeit von externen Talenten für zentrale KI-Fähigkeiten eine fragile Organisation schafft, die Schwierigkeiten hat, zu skalieren oder Werte zu erhalten. Als jemand, der als externer CMO arbeitet, war dieser Punkt sowohl schmerzhaft als auch überzeugend! (lacht)
❹ Schritt 4: Das Top-Team selbst überprüfen
Talent to Value hängt letztlich davon ab, ob die Führungskräfte den Prozess besitzen und führen können. Allerdings weist der Artikel scharf darauf hin, dass vielen Managementteams immer noch KI-Kompetenz fehlt und sie nicht in der Lage sind, eine konsistente Wertagenda zu definieren, kritische Rollen zu priorisieren oder effektive Talententscheidungen zu treffen.
Daher müssen das Top-Team und der Vorstand KI-affin werden, sich die Hände schmutzig machen und bisherige Annahmen hinterfragen. Statt Hierarchien zu „überwachen“, müssen sie auf die Seite des „Betreibens“ eines dynamischen Systems aus Talenten, KI, Workflows und Ressourcenzuweisung wechseln.
Der Artikel stellt fest, dass in den letzten 18 Monaten viele Fortune-500-Unternehmen ihre Führungsteams umstrukturiert haben, um sich auf KI-Strategie zu konzentrieren, was manchmal organisatorische Neugestaltungen oder Abgänge von Führungskräften beinhaltete. Es scheint, dass die Führungsebene als erstes neu verdrahtet wird.
❺ Schritt 5 (Neu): „Wie das System funktionierte“ statt „Wer hat es getan“
Dieser neue Schritt für das KI-Zeitalter war zusammen mit Schritt 2 ein Highlight für mich.
In einer agentischen Organisation ändert sich die grundlegende Frage der Bewertung.
Von „Wer hat die Arbeit gemacht?“ zu „Wie gut hat das System funktioniert?“
Ergebnisse werden nicht mehr allein Individuen zugeschrieben, sondern durch die Leistung des gesamten Systems der Mensch-Agent-Zusammenarbeit bestimmt. Daher müssen Bewertungen getrennt für Menschen und Agenten, aber dennoch komplementär gestaltet werden. Agenten werden bewertet nach „Entscheidungsqualität, Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Kosten“, Menschen nach „geschäftlicher Wirkung, Fähigkeit, KI-Workflows zu definieren und zu verbessern, ethischer KI-Nutzung und teamübergreifender Zusammenarbeit.“
Der Punkt, den der Artikel macht, ist dieser:
Die meisten Organisationen scheitern nicht, weil ihnen talentierte Menschen oder fortschrittliche KI-Werkzeuge fehlen, sondern weil sie es versäumen, sie in ein „kohärentes System“ mit klarer Verantwortlichkeit und Rückkopplungsschleifen zu integrieren.
Du hast die Menschen und die KI, aber keine Ergebnisse. Die Ursache liegt in der „Verbindung“. Der Artikel schließt mit der Aufforderung an Führungskräfte, dieses System mit der gleichen Strenge zu betreiben wie die Kapitalallokation.
Persönliche Reflexionen
Das ist lang geworden, aber hier sind zwei Dinge, über die ich beim Lesen nachgedacht habe.
❶ Wir müssen die Auflösung der Identifikation von „Rollen“ auf „Verben“ erhöhen
Schritt 2 diskutierte, wie man über Zuweisungen für kritische Rollen denkt. Was ich noch nicht vollständig verinnerlicht habe, ist wie man diese „Identifikation“ tatsächlich durchführt.
Der Artikel sagt, man solle es „in Aufgaben herunterbrechen“, spricht aber nicht über die Auflösung dieser Aufgaben. Mein derzeitiger Gedanke ist: Wenn du Rollen als „Substantive“ betrachtest, kannst du nicht beurteilen, ob sie durch KI ersetzt werden können. Wenn du sie jedoch auf die Ebene von „Verben“ herunterbrichst, werden die Zuweisungen klarer.
Zum Beispiel: Beim Substantiv „Recruiter“ kannst du nicht sagen, ob KI das kann. Aber wenn du es in Verben wie „Kandidaten sichten“, „die Stimmung eines Vorstellungsgesprächs lesen“ und „ein Angebot überzeugen“ zerlegst, siehst du, welche sich für Agenten eignen und welche Menschen erfordern. Sichten ist für Agenten; die Stimmung lesen ist für Menschen.
Nur wenn du eine Rolle in Verben zerlegst, kannst du die Zuweisung zwischen Mensch und KI beurteilen. Ich denke, das ist der Schlüssel, um Schritt 2 in die Praxis umzusetzen.
❷ KI ist ein „Verstärker“; es funktioniert nicht für diejenigen, die nichts zu verstärken haben
Schritt 3 mit dem Punkt „Personen identifizieren, die mit KI Wert verstärken können“ ist mir im Gedächtnis geblieben.
Der Artikel zitiert Metas Beispiel eines „kleinen Teils von Menschen, die durchbrechen“, geht aber nicht darauf ein, warum nur einige Menschen verstärken. Meine Hypothese ist, dass KI strikt ein Verstärker ist; für diejenigen, denen die „Basis“ fehlt – die Gewohnheit, die Arbeit selbst zu erledigen – gibt es zunächst nichts zu verstärken.
Wenn ich also beurteilen müsste, ob jemand ein „KI-Verstärker“ ist, würde ich KI für einen Moment beiseite lassen und fragen: „Was hast du im letzten Jahr Neues gelernt oder ausprobiert?“ Indem ich frage, ohne es auf KI zu beschränken, kann ich unterscheiden zwischen denen, die nur auf einen Zug aufgesprungen sind, und denen, die schon immer ihre eigenen Fähigkeiten erweitert haben. Echte Verstärkung passiert nur, wenn KI zu Letzteren hinzugefügt wird.
...
Diskussionen über Talente im KI-Zeitalter verkommen oft zu „welche Jobs werden verschwinden“, aber dieser Artikel geht einen Schritt weiter und formuliert es als Designproblem um: „Wie kombiniere, bewerte und verbinde ich Menschen und KI?“ Es war eine sehr gehaltvolle Lektüre.
Egal, ob du einstellst, eingestellt wirst oder darüber nachdenkst, wie du dich selbst erweitern kannst – ich denke, dieser Artikel bietet viele Einsichten.
Das war's fürs Erste. Danke fürs Lesen! 🙇
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