Leadership
Engineering Leadership baut das Umfeld, in dem Teams selbst gut entscheiden: eine Strategie, die den Entscheidungsspielraum absteckt, ein Management passend zur Unsicherheit der Arbeit und Schnittstellen, die lokale Verantwortung möglich machen. Führt ein Team KI ein, hängen die Gewinne stärker von diesem Umfeld ab als vom Tool.
Verfasst von
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Benedikt Stemmildt Gründer & Co-CEO
Aktualisiert:
Führung 2
Unsere Position. Agents verändern aus unserer Sicht die Organisation um den Code stärker als den Code selbst. Scheitert die Einführung von KI, hat die Führung versagt, nicht die Technologie. Dabei hat Leadership drei Aufgaben: die Nutzung freigeben, die Adoption sichtbar machen und Angst abbauen (Führung und KI-Adoption (öffnet in einem neuen Tab)).
Die Evidenz weist in dieselbe Richtung. KI verstärkt die Praktiken, die ein Team schon hat (DORA-Report zu KI-gestützter Entwicklung). Auf Unternehmensebene bleiben die Gewinne klein, solange Teams ihre alten Größen, Sprints und Rollen behalten (Abschied von Agile). Ob sich das ändert, entscheidet die Führung.
Wie gestalten Führungskräfte das Umfeld, in dem Teams arbeiten?
- Dynamisch-robuste Organisation: Strategie als abgesteckter Entscheidungsspielraum, Managementmodi passend zur Unsicherheit und Schnittstellen, die Selbstorganisation tragen.
- KI-Einführung führen: die fünf Dinge, die eine Führungskraft steuert, wenn ein Team Agents einführt, und die Messfalle, die eine gute Adoption in eine schlechte verwandelt.
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Quellen
Posts
- Führung und KI-Adoption (öffnet in einem neuen Tab) - LinkedIn-Post mit der These, dass gescheiterte KI-Adoption ein Versagen der Führung ist, mit drei Aufgaben: Nutzung freigeben, Adoption sichtbar machen, Angst abbauen.
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Für Engineering-Führungskräfte: Strategie oder Plan, Management passend zum Problem, wo Verantwortung liegt und ob sich Kultur direkt ändern lässt.
- KI-Einführung führen
Die Hebel, die eine Engineering-Führungskraft tatsächlich steuert, wenn ein Team Agents einführt, und die Messfalle, die aus einer guten Einführung eine schlechte macht.