Ich habe 23 Mitarbeitende, keiner davon ist ein Mensch: Meine KI-Belegschaft
29. Juni 2026
Mama, wie viele Leute arbeiten eigentlich für dich bei The Change Republic? Dreiundzwanzig, sagte ich.
Mein Sohn sah mich an. Er kennt mein Büro. Er hat noch nie dreiundzwanzig Leute darin herumlaufen sehen. Da bin ich, mein Laptop, und sehr viel Kaffee. Also stellte er die naheliegende nächste Frage. Wo sitzen sie dann? Sie sitzen in meinem Computer. Und sie arbeiten rund um die Uhr. Lass mich erklären, was das eigentlich bedeutet. Das ist keine Science-Fiction, und du musst nicht technisch versiert sein, um das nachzubauen.
Alles läuft in Claude Code, einer No-Code-Umgebung, in der mehrere KI-Spezialisten in acht Teams arbeiten. Der Aufbau ist unkompliziert, weil der Denkanteil einen Menschen braucht. Ich habe die Anweisungen in einfacher Alltagssprache geschrieben und beschrieben, wie ich arbeite, wie gute Arbeit aussieht und was ich nie gemacht haben will. Jede der dreiundzwanzig ist eine kleine KI-Arbeitskraft, die eine Aufgabe gut macht, immer wieder und zuverlässig.
Klaus ist mein Chief of Staff, derjenige, mit dem ich den ganzen Tag spreche. Statt dreiundzwanzig Arbeitskräfte direkt zu führen, spreche ich mit Klaus, der entscheidet, welcher Spezialist welche Aufgabe übernimmt, und dafür sorgt, dass sie erledigt wird. Ich halte die Gespräche einfach. Klaus, sortiere meine Spesen. Oder: Klaus, worauf sollte ich diese Woche achten?
Das System funktioniert, weil ich wiederkehrende Aufgaben auf Spezialisten aufteile, die eine Sache gerne für immer tun, und zwar gut. Klaus verbindet sie zu einer stimmigen Arbeit, ähnlich wie jedes Unternehmen funktioniert: Spezialisten, die sich in einzelne Aufgaben vertiefen, und eine gute Führungsperson, die sie verbindet.
Zu meinem Team gehören eine Autorin, die meine Stimme trifft, ein Videoeditor, der Inhalte für verschiedene Plattformen anpasst, eine Researcherin, die wöchentliche Zusammenfassungen zu KI und Leadership liefert, eine Analystin für den Website-Traffic und eine Qualitätsprüferin. Bei schwierigen Entscheidungen legt mir ein weiterer Spezialist Argumente aus verschiedenen Blickwinkeln vor, bevor ich wähle.
Die Spesenkraft zeigt diesen Ansatz gut. Ich mache einen Screenshot der offenen Spesen, gebe die Liste an Klaus, der sie an die zuständige Spezialkraft weiterleitet. Sie loggt sich in Apps ein, lädt Tickets und Quittungen herunter und ordnet alles in einem Ordner. Aufgaben, die früher ganze Abende gefressen haben, sind jetzt erledigt, in der Zeit, die ich für einen Kaffee brauche.
Ich habe die Zugangsdaten bewusst weitergegeben, weil die Arbeitskraft sie für die Arbeit braucht. Eine Grenze halte ich fest: Den letzten Schritt, den Upload zur Bank, mache ich selbst. Das Team erledigt die Arbeit. Das Geld bleibt in meinen Händen.
Vor einem Jahr habe ich noch alles allein gemacht. Jetzt laufen die langweiligen Teile automatisch. Sich wiederholende Aufgaben laufen über Nacht. Wenn ich morgens komme, ist die Arbeit schon vorangeschritten, während ich geschlafen habe.
Das Geheimnis des Anfangens ist einfach. Wähle die Aufgabe, vor der du dich am meisten drückst, und bring einem KI-Tool einmal bei, wie du sie machst, in deinen eigenen Worten. Fang mit einer an. Baue weitere Spezialisten auf, sobald der Bedarf entsteht. Irgendwann merkst du, dass du einen Klaus brauchst, der sie koordiniert.
Diese Haltung prägt auch meine Arbeit. Ich coache Führungskräfte und Teams zu KI-Leadership und gehe dabei denselben Fragen nach, die ich mir selbst gestellt habe. Was wird an KI abgegeben, was bleibt beim Menschen, und wo zieht man die Grenze.
Viele richten den Blick auf die Jobs, die KI wegnimmt. Ich richte den Blick auf die Arbeit, die ich bewusst abgegeben habe. Keiner meiner Spezialisten coacht Klientinnen und Klienten, spricht vor Publikum oder trifft im Moment die Entscheidung, was Menschen brauchen. Das bleibt bei mir. Sie kümmern sich ums Nachhaken, Entwerfen, Kürzen, Erinnern und Prüfen.
Mein Sohn hat gefragt, wo meine dreiundzwanzig Mitarbeitenden sitzen. Sie sitzen im Hintergrund und machen, was ich nicht selbst machen muss, damit meine Hände frei bleiben für die Arbeit, die nur ein Mensch machen kann.
Wenn du morgen eine Aufgabe an eine solche Arbeitskraft abgeben könntest, welche würdest du zuerst hergeben?
Ich habe das zuerst als LinkedIn-Newsletter geteilt, dort siehst du auch die Bilder dazu, wie das Team aufgebaut ist. Die Originalversion mit den Bildern findest du hier: https://www.linkedin.com/pulse/i-have-23-employees-none-them-human-t%C3%BCnde-lukacs-stnue/
Was das für Führung im KI-Zeitalter bedeutet
Die meisten Gespräche über KI beginnen mit Angst. Welche Jobs verschwinden. Welche Fähigkeiten zählen nicht mehr. Diese Frage finde ich ermüdend und wenig hilfreich. Die bessere Frage ist die, die ich für mein eigenes Unternehmen beantworten musste. Was gebe ich ab, und was behalte ich.
Als ich mein KI-Team aufgebaut habe, bin ich nicht bei der Technologie gestartet. Ich bin bei einer Liste der Aufgaben gestartet, vor denen ich mich gedrückt habe. Quittungen hinterherjagen. Denselben Inhalt für fünf Plattformen umformatieren. Traffic-Berichte an einem Sonntagabend durchlesen. Das sind die Jobs, die ich zuerst abgegeben habe. Sie wiederholen sich, sie haben eine klare richtige Antwort, und sie kosten die Energie, die ich für die Arbeit brauche, die nur ich machen kann.
Die Arbeit, die ich behalten habe, ist die Arbeit, die einen Menschen im Raum braucht. Eine Führungsperson durch eine schwere Entscheidung coachen. Hören, was ein Team nicht ausspricht. Im Moment wählen, was jemand wirklich braucht. Keiner meiner KI-Mitarbeitenden rührt das an. Sie jagen hinterher, entwerfen, kürzen, erinnern und prüfen. Ich entscheide.
Genau diese Grenze helfe ich Führungskräften, in ihren eigenen Teams zu ziehen. Was Führungskräfte 2026 wirklich von KI brauchen, ist selten ein neues Tool. Es ist eine klare Antwort auf eine Frage: Wo hört die Maschine auf, wo fängt der Mensch an. Führungskräfte, die das richtig hinbekommen, fühlen sich nicht ersetzt. Sie fühlen sich frei für den Teil des Jobs, der schon immer ihrer war.
Ein Muster sehe ich bei Führungskräften immer wieder. Sie warten, bis sie die Technologie verstehen, bevor sie anfangen. Das ist rückwärts gedacht. Du musst den Motor nicht verstehen, um das Ziel zu beschreiben. Schreib eine Aufgabe auf, die du jede Woche machst, in deinen eigenen einfachen Worten, und bring einem Tool einmal bei, wie es sie macht. Fang mit einer an. Der Rest folgt.
Wenn du einen praktischen Ausgangspunkt suchst: Ich habe einen kostenlosen AI Tools and Tips Guide, der die Tools zeigt, mit denen ich mein Unternehmen führe, und die einfachen Abläufe dahinter. Hinterlass hier deine E-Mail-Adresse, dann schicke ich ihn dir: https://www.thechangerepublic.com/free-resources