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Ich mache mir schon seit l盲ngerer Zeit Gedanken 眉ber die Frage, wie sich die Entwicklungen im Bereich der K眉nstlichen Intelligenz in den n盲chsten Jahren auf die Produktivit盲t auswirken werden. Dabei habe ich festgestellt, dass nicht nur Fach- und F眉hrungskr盲fte einem Wandel gegen眉berstehen, sondern auch Rollen, bei denen das oftmals untersch盲tzt wird, wie die des Requirements Engineers. Wenn zuk眉nftig haupts盲chlich KI-Agenten Code schreiben, Architekturen entwerfen und Tests automatisieren, gewinnt die Frage, WAS und WIE gebaut wird, an Bedeutung. Die Anforderungsseite hinkt oft hinterher 鈥� und genau dort entscheidet sich Projekterfolg oder -scheitern. Denn ohne saubere Anforderungen baut die beste KI das Falsche 鈥� nur eben schneller. Auch wenn das ein Paradigma der agilen Softwareentwicklung ist (Fail fast, learn faster), sind damit trotzdem Kosten und Aufw盲nde verbunden. Gartner prognostiziert beispielsweise, dass bis Ende 2026 rund 40 % der Enterprise-Anwendungen mit KI-Agenten integriert sein werden 鈥� gegen眉ber weniger als 5 % in 2025.

Wer nimmt welche Rolle ein?

F眉hrungskr盲fte: Vom Manager zum Orchestrator hybrider Teams
Laut Egon Zehnder geben nur 20 % der F眉hrungskr盲fte an, dass ihr Unternehmen die n枚tigen F盲higkeiten besitzt, um mit KI-getriebenen Ver盲nderungen umzugehen. Der Zugang zu KI stieg 2025 um 50 %, doch nur 34 % der Unternehmen gestalten ihr Gesch盲ft tats盲chlich grundlegend um.
Die F眉hrungskraft der Zukunft muss hybride Mensch-KI-Teams orchestrieren, den strategischen Rahmen setzen und eine Kultur schaffen, in der KI-gest眉tzte Zusammenarbeit gelingt.

Fachkr盲fte: Dom盲nen-Wissen wird in der KI-Zeit oft untersch盲tzt
Eine Studie der IESE Business School und KU Leuven zeigt: Unternehmen mit KI-Systemen suchen verst盲rkt nach Fach- und F眉hrungskr盲ften mit kognitiven und zwischenmenschlichen F盲higkeiten. Niemand kennt Prozesse, Schmerzpunkte und regulatorische Anforderungen besser als die Fachkraft. Dieses Dom盲nenwissen ist der entscheidende Input, den KI-Agenten brauchen, um sinnvolle L枚sungen zu produzieren.

Requirement Engineer: Vom Dokumentationsschreiber zum Orchestrator
Der Requirements Engineer 眉bersetzt zwischen Fachbereich, F眉hrungsebene und KI-System. Er strukturiert Anforderungen so, dass sie f眉r Menschen und Agenten nutzbar sind und orchestriert Anforderungen. Ein Requirement Engineer fungiert in dem Sinne als Qualit盲ts-Gatekeeper in einer Welt, in der Code schneller entsteht als je zuvor.

Fazit: Wenn KI-Agenten 80 % des Codes schreiben, bestimmen die verbleibenden 20 % 鈥� Anforderungen, Priorisierung, Dom盲nenwissen, Stakeholder-Kommunikation 鈥� 眉ber 80 % des Projekterfolgs. Die Frage ist nicht, ob wir Requirements Engineers, Fachkr盲fte und F眉hrungskr盲fte noch brauchen, sondern ob wir sie rechtzeitig f眉r ihre neue Rolle bef盲higen k枚nnen und den Produktivit盲tsgewinn nutzen k枚nnen.

Unter der Leitung von Andr茅 Hollstein besch盲ftigt sich die Executive School der EBS Universit盲t seit Jahren intensiv damit, wie Unternehmen K眉nstliche Intelligenz strategisch nutzen k枚nnen. In der Zusammenarbeit mit F眉hrungskr盲ften zeigt sich dabei immer wieder: Die gr枚脽te Herausforderung ist nicht die Technologie selbst, sondern die F盲higkeit, sie richtig einzuordnen und in konkrete Entscheidungen zu 眉bersetzen.

Genau hier setzen unsere Programme im Bereich Digitaler Transformation an. Sie bef盲higen Fach- und F眉hrungskr盲fte, ihre Rolle in KI-getriebenen Organisationen aktiv zu gestalten:

Digital & Agile Leadership 

Digital Product Management & Digital Marketing 

Managing Digital Transformation 

Data and AI-driven Strategy and Processes 

KI f眉r F眉hrungskr盲fte: Treiber der Unternehmensstrategie 

KI im Unternehmen: Rechtssicher, verantwortungsvoll und compliant einsetzen 

Certified AI Advisor 

Prozess Management f眉r Entscheider