20.03.2022

5000 Führungskräfte untersucht: Es gibt 4 Chef-Typen – und einer ist besser

Das Beratungsunternehmen Garnter identifizierte in einer Erhebung vier verschiedene Arten von Führungskräften. Eine davon stellte sich als überlegen heraus.
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Es gibt laut Gartner vier Chef-Typen, aber nur einer davon ist der beste
Es gibt laut Gartner vier Chef-Typen, aber nur einer davon ist der beste | (c) Adobe Stock - Jacob Lund

Mit “guten” Vorgesetzten entfalten sich Mitarbeiter:innen und erbringen Höchstleistungen, mit schlechten passiert das Gegenteil. Diese Alltagsbeobachtung lässt sich auch empirisch belegen. Doch was sind die Eigenschaften, die “gute” Führungskräfte mitbringen müssen? Das Beratungsunternehmen Gartner identifizierte in einer großen Erhebung (samt Publikation) mit 9000 Personen, darunter rund 5000 Manager:innen, vier Chef-Typen. Und einer davon stach positiv heraus, wie Gartner Vice President Sari Wilde in einem Gastbeitrag beim US-Medienhaus CNBC erläutert.

1. “Lehrer”

Der von Gartner als “Teacher Manager” bezeichnete Chef-Typ setzt gegenüber Mitarbeiter:innen am eigenen Fachwissen und der eigenen Erfahrung an. Sein Mantra laute: “Ich habe es so gemacht, also sollst du es auch so tun”, beschreibt Sari Wilde. In der Regel steige der Typ “Lehrer” in der Organisation nicht unbedingt auf, weil er der beste Manager sei, sondern wegen seines institutionellen Wissens. Zudem wolle er Dinge auf seine Weise zu erledigen und zögere, mit neuen Ideen und Strategien zu experimentieren. “Dies kann in einer Welt, in der Innovation und Kreativität gefördert werden, problematisch sein”, so Wilde.

2. “Immer da”

“Always On-Manager” überwachen und kontrollieren ihre Mitarbeiter:innen ständig. Laut Wilde haben sie dabei gute Absichten und wollen diejenigen sein, die kontinuierliches Coaching und Feedback in einem sehr breiten Spektrum von Skills anbieten. “Unser Forschungsteam war überrascht, als es feststellte, dass der ‘Always On’-Ansatz nicht der produktivste ist”, schreibt Wilde. Das liege daran, dass Führungskräfte dieses Chef-Typs oft davon ausgehen, dass sie wissen, was das Beste ist, obwohl sie es in vielen Fällen nicht wissen. Infolgedessen lenken sie die Mitarbeiter:innen möglicherweise auf den falschen Weg, meint die Expertin.

3. “Cheerleader”

“Cheerleader”-Vorgesetzte seien eher zurückhaltend, geben positives Feedback und überlassen den Mitarbeiter:innen die Verantwortung für ihre eigene Entwicklung, heißt es von Gartner. “Sie sind zugänglich und unterstützend, aber nicht so proaktiv wie die anderen Chef-Typen, wenn es um die Entwicklung der Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter:innen geht”, erklärt Wilde. “Cheerleader” sind großartig für Mitarbeiter:innen, die durch Motivation aufblühen. “Der ‘Learning by Doing’-Ansatz kann jedoch bei den Mitarbeiter:innen zu Stress, geringerer mentaler Sicherheit und erhöhter Burnout-Gefahr führen”, meint die Expertin.

4. “Verbinder”

“Connector-Manager” geben Feedback in ihrem eigenen Fachgebiet, bringen die Mitarbeiter:innen aber sonst mit anderen im Team oder im Unternehmen zusammen, die besser geeignet sind, beim aktuellen Thema zu helfen. “Die ‘Connectors’, die etwa 25 Prozent der von uns befragten Manager ausmachten, erwiesen sich als die besten, wenn es darum ging, die berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter:innen zu fördern, auch was Effizienz und Reaktionsfähigkeit angeht”, führt Wilde aus.

Darum ist der Chef-Typ “Connector” besser

Die Gartner-Expertin führt die Überlegenheit der “Verbinder” auf drei wichtige Verbindungen zurück, die sie für ihre Mitarbeiter:innen herstellen:

  1. Die Verbindung zwischen Führungskraft und Mitarbeiter:in: “Connectors stellen die richtigen Fragen und bemühen sich, ihre Mitarbeiter:innen wirklich auf einer tieferen Ebene kennenzulernen”, beschreibt Wilde. Das betreffe etwa Motivationen, Interessen, Ziele und Entwicklungsbereiche, und zwar “auf eine Art und Weise, wie es andere Manager:innen nicht tun”.
  2. Die Verbindung zum Team: “Connectors wissen, dass sie nicht die einzige Quelle für Coaching sind und sein müssen. Daher versuchen sie, ein integrativeres Teamumfeld zu schaffen, in dem sich die Mitarbeiter:innen respektiert fühlen und ihre individuellen Fähigkeiten gerne mit anderen teilen”, erklärt die Expertin.
  3. Die Verbindung zur Organisation: “Die leistungsstärksten Teams kommunizieren nicht nur in formellen Meetings miteinander, sondern zu etwa 50 Prozent auch außerhalb. Verbinder helfen ihren Mitarbeiter:innen dabei, herauszufinden, mit welchen anderen Führungskräften innerhalb der Organisation sie in Kontakt treten können, um die Informationen zu bekommen, die sie selbst nicht bieten können”, so die Expertin.
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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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