KKC_0287 | Leading AI Change: Psychologie & Roadmap

KI-Projekte scheitern selten an der Technologie, sondern an Erwartungen, Ängsten, unklaren Verantwortlichkeiten und fehlender Anschlussfähigkeit an den Arbeitsalltag. In diesem Seminar entwickeln Sie die Fähigkeiten, AI Change so zu führen, dass Teams mitgehen und Ergebnisse entstehen. Sie starten mit einem klaren Bild: Was unterscheidet KI-Veränderungen von klassischen IT-Rollouts, welche Reifegrade sind relevant und wie steuern Sie den Spagat zwischen Hype und realistischer Wertschöpfung.

Der Kern ist die Psychologie: Sie lernen typische Widerstände zu erkennen, sie nicht zu pathologisieren, sondern als Information zu nutzen. Sie arbeiten mit konkreten Interventionen, um psychologische Sicherheit zu stärken, Lernräume zu schaffen und Commitment aufzubauen. Darauf aufbauend entwickeln Sie eine Kommunikationsarchitektur: Stakeholder-Landkarte, Narrative je Zielgruppe, wiederkehrende Rituale und Formate wie Demos und Lern-Updates, die Vertrauen schaffen.

Damit KI skalierbar wird, brauchen Sie Leitplanken. Sie erarbeiten Governance-Bausteine, Rollen und Freigabewege, die Datenschutz, IP und Security berücksichtigen, ohne Innovationsgeschwindigkeit zu verlieren. Zum Abschluss bauen Sie eine Roadmap: Use Cases priorisieren, 90-Tage-Plan für Pilot und Rollout, dazu KPIs für Adoption, Qualität und Risiko.

Sie gehen mit einem Plan nach Hause, der in Ihr Kontext umsetzbar ist.

• Besonderheiten von KI-Veränderungen gegenüber klassischen IT-Rollouts verstehen
• Widerstände, Erwartungen und Ängste in Teams konstruktiv einordnen
• Psychologische Sicherheit und Lernräume für KI-Adoption stärken
• Stakeholder-Landkarten, Narrative und Kommunikationsformate entwickeln
• Governance, Rollen und Freigabewege für KI-Initiativen planen
• Use Cases priorisieren und einen 90-Tage-Plan für Pilot und Rollout erstellen
• KPIs für Adoption, Qualität und Risiko definieren

Das Seminar richtet sich an Führungskräfte, Change-Verantwortliche, Projektleitungen, HR, Organisationsentwicklung und Digitalverantwortliche, die KI-Veränderungen begleiten.

Vorausgesetzt werden Erfahrungen in Führung, Projektarbeit, Change Management oder Organisationsentwicklung. KI-Grundkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

• AI Change verstehen und richtig framen
  • Warum KI-Veränderungen anders scheitern als IT-Projekte
  • Reifegrad: Use Cases, Daten, Risiken, Skills, Operating Model
  • Erwartungsmanagement zwischen Hype und Realität
• Psychologie: Widerstand, Motivation, Sicherheit
  • Typische Ängste: Jobverlust, Kontrollverlust, Bewertungsdruck
  • Psychologische Sicherheit im Team messbar stärken
  • Commitment statt Compliance: Treiber und Blocker
• Kommunikation, die Vertrauen schafft
  • Stakeholder-Landkarte und Narrative je Zielgruppe
  • KI verständlich erklären: Nutzen, Grenzen, Verantwortlichkeiten
  • Kommunikationsrituale: Updates, Demos, Lernmomente
• Governance und Leitplanken ohne Bremswirkung
  • Rollen: Product Owner, Data Owner, Legal, Security, Betriebsrat
  • Policy-Bausteine: Prompting, Daten, IP, Freigaben, Logging
  • Risiko-Checks für GenAI: Halluzination, Bias, Leakage
• Roadmaps, die liefern
  • Use-Case-Priorisierung: Wert, Machbarkeit, Risiko
  • 90-Tage-Plan: Piloten, Enablement, Skalierung
  • KPIs: Adoption, Qualität, Zeitgewinn, Risikoindikatoren
• Enablement: Skills, Rituale, Lernsystem
  • Rollenspezifische Lernpfade für Fachbereiche und IT
  • Champions-Netzwerk und Community of Practice
  • Playbooks: Prompting, Review, Dokumentation