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02.10.2026

PERSPEKTIVENWECHSEL

Was CEOs von der Gen Z lernen können: Reverse Mentoring als Innovationsmotor der Zukunft

Die Halbwertszeit von Wissen schrumpft rasant in einer Zeit, in der Wandel schneller passiert, als Erfahrung aufgebaut wird, dreht Reverse Mentoring die klassische Lernhierarchie um. Eine Spurensuche zwischen Machtgefällen und dem Mut zum Nichtwissen.

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✨ AI Kontextualisierung

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

Wir leben in einer paradoxen Arbeitswelt: Führungskräfte werden für ihr über Jahrzehnte angesammeltes Wissen bezahlt doch exakt dieses Erfahrungswissen kann angesichts rasanter technologischer und kultureller Umbrüche zum blinden Fleck werden. Genau hier setzt eine Methodik an, die traditionelle Rollenbilder auf den Kopf stellt: Reverse Mentoring.

Ines Hanusch, Gründerin der Reverse-Mentoring-Agentur bond & grow, begleitet Unternehmen und Politik bei diesem Paradigmenwechsel. Für sie ist der Kerngedanke simpel, aber radikal: „Beim klassischen Mentoring lernt die Jüngere von der Erfahreneren. Beim Reverse Mentoring ist es umgekehrt: Die Führungskraft sitzt in der Lernenden-Position gezielt, strukturiert und vor allem nicht nebenbei.“

Kein Kaffeetratsch und keine Therapie

Doch was genau ist Reverse Mentoring in der Praxis? Hanusch wird nicht müde zu betonen, was es nicht ist: Es sei kein lockeres Kaffeegespräch, kein Coaching mit einer einzigen Zielvorgabe und schon gar keine Therapie. Auch der oft gehörte Einwand, man könne sich doch einfach mit den eigenen Kindern austauschen, greift für die Expertin ins Leere: „Mit den eigenen Kindern teile ich eine Sozialisation, ein Machtgefälle, ob ich will oder nicht.

Das Kind wird mir vieles nicht sagen, und ich werde vieles nicht hören wollen.“ Wahre Wirkung entstehe erst durch psychologische Sicherheit ohne persönliche Verstrickung eine Atmosphäre, in der ein junger Mensch kein Interesse daran hat, zu gefallen, sondern ehrlich zu sein.

Der Blick von innen: Reibung als Chance

In klassischen Organisationen verhindert die Hierarchie oft genau jenen Raum der psychologischen Sicherheit, in dem ungefiltert und ohne Angst vor Konsequenzen gesprochen werden kann. Ines Hanusch beschreibt das systematische Dilemma eindrücklich: Je weiter Führungskräfte auf der Karriereleiter nach oben klettern, desto mehr manifestiert sich die Angst vor Inkompetenz und Statusverlust. „Wenn Top-Entscheider:innen plötzlich von jemandem lernen, der dreißig Jahre jünger ist, entsteht unweigerlich intensive Emotion, Irritation und Reibung“ – doch exakt in diesen Momenten verankert sich laut Hanusch der größte Lerneffekt.

Wie sich dieser Rollentausch in der Realität anfühlt, schildert eine 21-jährige Mentorin, die im Rahmen von bond & grow Top-Entscheider:innen begleitet. Kristin Barnowsky sieht in ihrer Aufgabe eine enorme Verantwortung: Für sie bedeutet Reverse Mentoring, erfahrenen Führungskräften neue Perspektiven mit auf den Weg zu geben und dabei auch hin und wieder Reibung zu erzeugen“. Nervosität vor dem ersten Aufeinandertreffen ist keine Seltenheit, wie sie verrät. Ihr persönlicher mentaler Trick für das erste Meeting? „Ich stelle mir einfach vor, dass die Person mich bereits mag und ich sie auch. Dadurch gehe ich wesentlich natürlicher, authentischer und positiver in das Gespräch.“

Die größte Herausforderung im laufenden Prozess ist für sie das Gespür dafür, wie tief man in die Glaubenssätze des Mentees eindringen darf. Wenn auf Mentee-Seite Widerstand entsteht, stecke dahinter oft eine unbewusste Angst; etwa das Gefühl, nicht gehört oder gesehen zu werden. Es erfordere Empathie und präzises Timing, unangenehme Themen anzusprechen, ohne die Führungskraft emotional zu überfordern, erklärt die 21-Jährige.

Für wen das Konzept geeignet ist – und wann es scheitert

Die Zahlen sprechen für sich, doch Reverse Mentoring ist kein Selbstläufer. Laut Hanusch eignet es sich primär für Führungskräfte, die Nichtwissen als Startpunkt und nicht als Schwäche betrachten. In hierarchisch geprägten Unternehmen erfordere das immense Größe. „Statusverlust berührt das Selbstbild direkt, und das ist unbequem“, analysiert Hanusch. Viele Führungskräfte fürchten den Moment, in dem sie erkennen müssen, dass jemand, der viele Jahre jünger ist, über entscheidendes Know-how verfügt – sei es über moderne Arbeitskulturen, neue Konsumgewohnheiten oder schlicht den Umgang mit Unsicherheit in Krisenzeiten.

Wann also scheitert Reverse Mentoring? Die Expertin zieht eine klare Grenze: „Ich rate ab, wenn Unternehmen Reverse Mentoring als Imagemaßnahme einsetzen wollen, ohne wirkliche Bereitschaft, etwas zu verändern.“ Ohne intrinsische Motivation beider Seiten, einen geschützten Rahmen und professionelles Matching wird das Format zur reinen Simulation.

Innovation durch unbefangenes Denken

Wenn die Rahmenbedingungen jedoch stimmen, entpuppt sich Reverse Mentoring als machtvoller Innovationsmotor. In vielen Branchen sind junge Menschen näher an der Zielgruppe oder stellen diese gar selbst dar. Sie spüren kulturelle Trends früher und besitzen den Mut, Unbequemes auszusprechen. Kristin Barnowsky erlebt das regelmäßig in ihren Mentoring-Sessions, etwa wenn es um künstliche Intelligenz, Automatisierung von Workflows oder den Einsatz von Social Media geht. Doch der tiefere Wert liegt oft jenseits der Technologie: Es geht um das Hinterfragen erstarrter Prozesse. „Oft sehen die Dinge, die uns Sorgen machen, nur für uns so aus; aus einer anderen Perspektive sind sie plötzlich Chancen für innovative Veränderungen“, resümiert die Mentorin.

Letztlich profitiert nicht nur die Führungskraft auch die jungen Mentor:innen wachsen, bauen sich ein Netzwerk auf und erleben direkte Selbstwirksamkeit. Die wichtigste Frage für Ines Hanusch: „Was, wenn du von denen lernst, die bisher nicht gefragt wurden? Es tut manchmal weh, sich spiegeln zu lassen. Aber nur so entsteht Fortschritt.“ In einer Wirtschaft, die händeringend nach Fachkräften und neuen Wegen sucht, könnte die Bereitschaft, vom Nachwuchs zu lernen, bald über die Existenz von Unternehmen entscheiden. Oder wie Ines Hanusch sagt: „Wer heute keine Kultur des gegenseitigen Lernens etabliert, verliert morgen den Anschluss bei existenziellen Themen wie Mitarbeiterbindung und Innovation.“

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Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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