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KI als Change-Prozess denken
INNOVATIONEN IM WISSENSCHAFTSMANAGEMENT: Wie Hochschulen Enabling statt Tool-Einführung betreiben können – von Oliver Fromm und Manuela Kaiser-Belz
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Der KI-Einsatz an deutschen Hochschulen wird derzeit häufig als technische Frage diskutiert: Welche Tools sind erlaubt? Was ist datenschutzkonform? Was sagt der EU AI Act? Diese Fragen sind wichtig – greifen aber zu kurz. Aus unserer Erfahrung an der Universität Kassel ist KI vor allem eines: ein Change-Prozess und eine zentrale Aufgabe der Organisationsentwicklung. Wer KI lediglich „einführt“, wird mögliches Potenzial nicht ausnutzen. Wer sie hingegen als Hebel für Verwaltungsvereinfachung, Lernen und Kulturwandel begreift, kann spürbare Entlastung, eine höhere Servicequalität und gesteigerte Effizienz erreichen.
Der Kasseler Weg begann nicht mit KI, sondern mit der Erkenntnis, dass 30–40 Prozent der Arbeitszeit im wissenschaftlichen Bereich für administrative Tätigkeiten aufgewendet werden – häufig verursacht durch Überregulierung, Selbstverstärkungseffekte in den Verwaltungen oder dem immensen Aufwand für das Management von Drittmitteln. Mit dem organisationsweiten Projekt „vereinfachen + weglassen“ wurden Verwaltung und Wissenschaft systematisch zusammengebracht und hochschulinterne Verwaltungsprozesse betrachtet: 340 Vorschläge aus den Fachbereichen, 100 Beteiligte aus Wissenschaft und Verwaltung, ein Sprintformat, schnelle Entscheidungen. Entscheidend war weniger das einzelne Ergebnis als die Haltung einer ermöglichenden Verwaltung.
Erst im nächsten Schritt kam Digitalisierung und schließlich KI hinzu. Diese Reihenfolge ist kein Zufall. KI wirkt nur dort entlastend, wo Prozesse bereits hinterfragt, für eine digitale Prozessgestaltung aufbereitet und vereinfacht wurden. Andernfalls automatisiert sie lediglich Komplexität.
Mit der EU-KI-Verordnung, steigenden Erwartungen an Servicegeschwindigkeit und gleichzeitigem Fachkräftemangel stehen Hochschulen mehr denn je unter Druck, produktiver zu werden – ohne Qualität, Fairness und Rechtssicherheit zu gefährden. Betroffen sind alle: Führungskräfte, Verwaltungsmitarbeitende, Wissenschaftler:innen und nicht zuletzt die Hochschulleitung.
KI wird bereits von vielen Beschäftigten an Hochschulen genutzt – häufig jedoch informell, unkoordiniert, ohne gemeinsame Standards. Das birgt Risiken: rechtlich, reputativ und organisatorisch. Gleichzeitig wäre es schädlich, KI ausschließlich über Verbote zu regulieren. Notwendig ist ein gestaltender Ansatz, der Enabling von Mitarbeitenden ins Zentrum stellt.
An der Universität Kassel haben wir uns deshalb für einen partizipativen Weg entschieden: die KI-FrAI-tage. In Pilotgruppen erproben Mitarbeitende aus unterschiedlichen Organisationseinheiten KI-Anwendungen unter realen Arbeitsbedingungen – begleitet durch KI-Expert:innen, koordiniert von der strategischen Personal- und Organisationsentwicklung.
Diese Pilotgruppen funktionieren als Communities of Practice: durch gemeinsames Lernen und bereichsübergreifenden Austausch gelingt der Aufbau kollektiver Kompetenz. KI wird nicht „verordnet“, sondern mitgestaltet. Die Mitarbeitenden werden zu Multiplikator:innen, Hemmschwellen sinken, Qualitätsbewusstsein steigt. Gleichzeitig gewinnt die Organisation Erkenntnisse darüber, wo KI tatsächlich wirkungsvoll und effizient eingesetzt werden kann – und wo nicht. In sehr kurzer Zeit konnten so konkrete KI-Tools für unterschiedlichste Anwendungen entwickelt werden.
Die Beauftragten für Datenschutz und Informationssicherheit sind von Beginn an in die Pilotgruppen integriert, so dass ein „Ausbremsen“ am Ende der Entwicklung von KI-Anwendungen vermieden und zugleich das gemeinsame Vertrauen in die neue Technologie gestärkt wird. Die KI-Richtlinie wird auf Basis der in den Pilotgruppen gesammelten Erfahrungen formuliert, differenziert für Verwaltung, Lehre und Forschung und um bereichsspezifische Handreichungen ergänzt, um die Beschäftigten bei der verantwortungsvollen Nutzung von KI zu unterstützen.
Die Aufgabe der Personal- und Organisationsentwicklung liegt im Gestalten von Strukturen, in denen gemeinsames Experimentieren, Reflexion und Lernen möglich werden. Aufgabe der Leitungsebene ist es, diesen Wandel aktiv zu tragen: Sie muss Experimentierräume ausdrücklich legitimieren, Ressourcen für Kompetenzaufbau bereitstellen und klare Prioritäten setzen. Fazit: KI lässt sich nicht einführen und abhaken - sie verlangt kontinuierliche Neugier, Lernen und Gestaltungswillen. Hochschulen, die dafür Strukturen und eine KI-Kultur schaffen, sichern ihre digitale Anschluss- und Zukunftsfähigkeit.
Handlungsempfehlungen: KI wirksam gestalten
- Erst Prozesse optimieren, dann digitalisieren, dann KI einsetzen: KI ist kein Ersatz für Prozesskritik, sondern deren Verstärker.
- Enabling statt Verpflichtung: KI-Kompetenzen entstehen durch Anwendung, Reflexion und Austausch. Eine KI-Richtlinie muss Grenzen setzen, zugleich aber auch die verantwortungsvolle Nutzung von KI unterstützen.
- Pilotieren vor Skalieren: KI-Tools sind kostenintensiv: Experimentierräume liefern eine bessere Entscheidungsgrundlage als schnelle Rollouts.
- Personal- und Organisationsentwicklung strategisch einbinden: Technologischer Wandel ohne Organisationsentwicklung bleibt technokratisch.
- Positionierung von Führung: KI braucht Rückendeckung, Zeitbudgets und eine Kultur, die Lernen erlaubt und auf Vertrauen setzt.
Das Autorenteam
Dr. Oliver Fromm
ist Kanzler der Universität Kassel.
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Foto: Sonja Rode
Dr. Manuela Kaiser-Belz
ist Leiterin der strategischen Personal- und Organisationsentwicklung der Universität Kassel.
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Foto: Sonja Rode
Die Kolumne
„Innovationen im Wissenschaftsmanagement“ erscheint regelmäßig auf dem Portal der DUZ unter https://www.duz.de/wissenschaft-management und wird vom Team des Zentrums für Wissenschaftsmanagement e. V. (ZWM – www.zwm-speyer.de) und seinem Netzwerk erstellt.