Die Begeisterung für Künstliche Intelligenz ist in deutschen Unternehmen groß. Chatbots schreiben Texte, analysieren Daten und automatisieren Prozesse. Gleichzeitig zeigt sich im Alltag vieler Firmen ein erstaunlicher Widerspruch: Während KI-Strategien immer professioneller werden, bleibt die eigene Arbeitsumgebung oft erstaunlich analog organisiert. Mitarbeitende suchen freie Meetingräume, kämpfen mit unklaren Teamtagen oder arbeiten in hybriden Strukturen, die mehr Reibung als Produktivität erzeugen.
Franzisca Engels, CEO von LIZ Smart Office, hält genau das für einen der größten Denkfehler vieler Unternehmen. Im Gespräch erklärt sie, warum KI organisatorische Schwächen nicht löst, sondern sichtbar macht und weshalb die Zukunft produktiver Arbeit weniger von neuen Tools als von intelligent organisierten Arbeitsumgebungen abhängt.
DUP UNTERNEHMER-Magazin: Viele Unternehmen investieren aktuell massiv in KI. Sie sagen gleichzeitig: Der eigentliche Produktivitätshebel liegt oft woanders, nämlich in der Arbeitsumgebung. Wo liegt der Denkfehler?
Franzisca Engels: Der größte Denkfehler vieler Unternehmen ist aktuell, dass sie Effizienzprobleme vor allem technologisch lösen wollen, obwohl die eigentlichen Ursachen oft organisatorisch sind. KI wird häufig wie ein schneller Produktivitätshebel betrachtet. Aber wenn Prozesse unklar sind, Zusammenarbeit nicht sauber funktioniert oder Mitarbeitende im hybriden Alltag ständig kleine Reibungsverluste erleben, dann beschleunigt KI am Ende oft nur bestehende Probleme.
Wir sehen das bei Kunden deutlich. Es werden teilweise enorme Summen in KI-Strategien investiert, während Mitarbeitende morgens durchs Büro laufen und keinen Arbeitsplatz, keinen freien Meetingraum oder keinen ruhigen Bereich zum Arbeiten finden. Das wirkt erstmal wie ein kleines Alltagsproblem, hat aber einen riesigen Einfluss auf Fokus, Energie und Zusammenarbeit.
Viele unterschätzen, wie stark die Arbeitsumgebung die tatsächliche Produktivität beeinflusst. Wenn Menschen jeden Tag mentale Energie für organisatorische Kleinigkeiten verschwenden müssen, entsteht dauerhaft kognitiver Ballast. KI kann das nicht einfach wegzaubern. Im Gegenteil: Sie entfaltet ihren echten Mehrwert meistens erst dann, wenn die grundlegenden Strukturen funktionieren.
Ich glaube deshalb, dass in den nächsten Jahren nicht unbedingt die Unternehmen erfolgreich sein werden, die einfach die meisten KI-Tools einsetzen, sondern die, die klare Strukturen schaffen und Arbeitsumgebungen intelligent organisieren.
Sie formulieren zugespitzt: KI ersetzt keine funktionierende Organisation. Woran merken Unternehmen im Alltag, dass genau diese Grundlage fehlt?
Engels: Man merkt es meistens daran, dass trotz vieler Tools keine echte Entlastung entsteht. Mitarbeitende arbeiten länger, Meetings werden mehr statt weniger und Informationen verteilen sich über zehn verschiedene Systeme.
Ein typisches Signal ist auch, wenn Unternehmen hybride Arbeit eingeführt haben, aber niemand genau weiß, warum Mitarbeitende eigentlich ins Büro kommen sollen. Dann entstehen leere Büros an manchen Tagen und völlige Überlastung an anderen. Das führt nicht nur zu Ineffizienz, sondern oft auch zu Frustration.
Wir sehen häufig, dass Unternehmen technologisch moderner wirken als organisatorisch. Es gibt KI-Tools, Collaboration-Plattformen und Automatisierungen, aber gleichzeitig keine klaren Regeln für Zusammenarbeit, keine Transparenz über Flächennutzung und keine sinnvolle Steuerung von Präsenz.
Eine funktionierende Organisation erkennt man daran, dass Technologie im Hintergrund unterstützt und nicht zusätzliche Komplexität erzeugt. Genau daran scheitern momentan viele Unternehmen.
Laut Studien nutzen viele Mitarbeitende KI-Tools in Eigeninitiative. Ist das eher Innovationssignal oder Warnzeichen?
Engels: Beides. Einerseits zeigt es eine hohe Eigeninitiative. Mitarbeitende wollen effizienter arbeiten und suchen sich selbst Lösungen. Das ist grundsätzlich positiv.
Gleichzeitig ist Shadow AI oft ein sehr deutliches Warnsignal. Denn wenn Mitarbeitende anfangen, sich eigene Werkzeuge außerhalb offizieller Prozesse zu bauen, zeigt das meistens, dass bestehende Strukturen ihre Arbeit nicht ausreichend unterstützen.
Das erinnert mich stark an die frühen Phasen hybrider Arbeit. Viele Mitarbeitende haben sich damals eigene Workarounds gebaut, weil Unternehmen keine klaren Konzepte hatten. Genau das passiert jetzt bei KI wieder.
Besonders kritisch wird es, wenn Unternehmen glauben, sie hätten bereits eine funktionierende KI-Strategie, obwohl in Wahrheit jede Abteilung eigene Tools nutzt, Daten unkontrolliert verarbeitet werden und niemand wirklich Transparenz über Prozesse hat.
Sie sagen, KI mache bestehende Schwächen sichtbar. Können Sie ein konkretes Beispiel nennen?
Engels: Ja, absolut. Wir haben bei einem Unternehmen erlebt, dass KI genutzt werden sollte, um interne Prozesse und Wissensmanagement effizienter zu gestalten. Technisch war das Projekt gut umgesetzt. Das eigentliche Problem war aber: Die Datenbasis war völlig fragmentiert.
Informationen lagen in verschiedenen Teams, teilweise in persönlichen Dateien, teilweise in alten Tools, teilweise nur im Kopf einzelner Mitarbeitender. Die KI konnte deshalb keine konsistenten Ergebnisse liefern. Das Interessante war: Nicht die KI war das Problem, sondern die Organisation dahinter. Das Projekt hat letztlich sichtbar gemacht, dass es nie klare Wissensstrukturen gab.
Ein anderes Beispiel betrifft hybride Arbeitsmodelle. Einige Unternehmen versuchen aktuell, Präsenz über KI oder Analysen zu optimieren. Gleichzeitig gibt es aber keinerlei gemeinsame Regeln oder Zielbilder für Zusammenarbeit. Dann entstehen Diskussionen über Anwesenheit statt über Produktivität. KI verstärkt bestehende Systeme. Aber das in beide Richtungen. Gut und schlecht.
Was läuft beim hybriden Arbeiten derzeit am häufigsten schief?
Engels: Viele Unternehmen behandeln hybrides Arbeiten immer noch wie ein HR-Thema statt wie ein Organisations- und Infrastrukturthema. Doch das häufigste Problem ist fehlende Steuerung. Unternehmen erlauben hybrides Arbeiten, schaffen aber keine Transparenz darüber, wann Teams zusammenkommen, wie Flächen genutzt werden oder welche Arbeitsumgebungen eigentlich benötigt werden. Dadurch entstehen paradoxe Situationen: Büros wirken offiziell halb leer, gleichzeitig finden Mitarbeitende keine Meetingräume oder sitzen an Tagen mit hoher Auslastung in völlig überfüllten Bereichen.
Ein weiterer Fehler ist, dass Unternehmen hybride Arbeit oft rein quantitativ betrachten. Also: Wie viele Tage Büro, wie viele Tage Homeoffice. Die viel wichtigere Frage wäre eigentlich: Für welche Art von Arbeit braucht es welche Umgebung?
Warum unterschätzen Unternehmen die Produktivität ihrer Büroflächen so stark?
Engels: Weil Büroflächen lange als fixe Infrastruktur betrachtet wurden und nicht als strategischer Produktivitätsfaktor.
Früher war das Büro einfach da. Heute konkurriert das Büro aber mit dem Homeoffice. Das verändert die gesamte Logik. Unternehmen müssen plötzlich aktiv begründen, warum Menschen ins Büro kommen sollten.
Und genau dort wird die Qualität der Arbeitsumgebung entscheidend. Wenn Mitarbeitende im Büro schlechter arbeiten können als zuhause, verliert das Büro seine Funktion.
Wir sehen bei vielen Unternehmen, dass riesige Potenziale in der Flächenorganisation liegen. Nicht nur finanziell, sondern kulturell und produktivitätsseitig. Oft reichen schon bessere Präsenzlogiken, intelligentere Raumkonzepte oder transparente Auslastungsdaten, um Zusammenarbeit massiv zu verbessern.
Interessanterweise sprechen viele Unternehmen über KI-Effizienzgewinne im Prozentbereich, während gleichzeitig 30 bis 40 Prozent ihrer Büroflächen ineffizient genutzt werden.
Wenn Unternehmen merken, dass ihre Büroorganisation nicht funktioniert: Wo sollten sie konkret ansetzen?
Engels: Der erste Schritt ist Transparenz. Viele Unternehmen treffen Entscheidungen über Flächen, Anwesenheit oder Zusammenarbeit immer noch auf Basis von Bauchgefühl statt Daten. Doch man sollte zunächst einiges hinterfragen: Wie werden Flächen tatsächlich genutzt? Wann entstehen Engpässe? Welche Teams arbeiten wie zusammen? Welche Räume funktionieren gut und welche nicht?
Danach geht es um klare Regeln und Zielbilder. Hybrides Arbeiten braucht Struktur. Nicht im Sinne von Kontrolle, sondern im Sinne von Orientierung.
Erst dann macht Automatisierung wirklich Sinn. Denn KI entfaltet ihren größten Nutzen dort, wo Prozesse bereits nachvollziehbar und standardisiert sind.
Wir empfehlen Unternehmen oft, zuerst ihre Arbeitsumgebung und Zusammenarbeit zu stabilisieren und erst danach großflächig KI-Rollouts zu starten. Das wirkt weniger spektakulär, ist langfristig aber deutlich erfolgreicher.
Wie sieht für Sie ein Unternehmen aus, das KI wirklich produktiv einsetzt?
Engels: Diese Unternehmen verstehen KI nicht als Einzeltool, sondern als Teil eines intelligenten Gesamtsystems. Sie haben klare Prozesse, saubere Datenstrukturen und eine funktionierende Zusammenarbeit zwischen Menschen, Räumen und digitalen Systemen. KI wird dort nicht eingesetzt, um organisatorische Schwächen zu kaschieren, sondern um bereits funktionierende Abläufe intelligenter zu machen.
Außerdem beobachten wir, dass erfolgreiche Unternehmen hybrides Arbeiten viel bewusster gestalten. Sie überlegen sehr genau, welche Arbeit physische Nähe braucht und welche nicht. Das Büro wird stärker zu einem Ort für Kollaboration, Innovation und soziale Verbindung.
Ich glaube, die erfolgreichsten Unternehmen der nächsten Jahre werden diejenigen sein, die Technologie und Organisation gemeinsam denken. Nicht KI gegen Menschen. Nicht Homeoffice gegen Büro. Sondern intelligente Systeme, die Arbeit wirklich unterstützen. Denn am Ende entsteht Produktivität nicht durch möglichst viele Tools, sondern durch Klarheit, Fokus und gute Zusammenarbeit.
