Impersonation: Wenn KI uns besser aussehen lässt, als wir sind

KI macht glücklich und sagt: Ich mache dich besser, klüger, schneller, schöner…und lässt dich am Ende verhungern.

Das Versprechen ist verlockend, und zum Teil stimmt es ja auch. Eine Analyse, die früher eine Woche gedauert hat, liegt heute nach zehn Minuten auf dem Tisch, sauber formatiert und mit fertigen Empfehlungen. Was dabei auf der Strecke bleibt, sieht man erst später, und zwar meistens bei den Menschen, die mit der KI arbeiten. In diesem Artikel geht es darum, warum das aus meiner Sicht vor allem ein Führungsthema ist und was Führungskräfte konkret dafür tun können, dass ihr Team mit der KI wächst.

Geliehene Kompetenz

Die Systeme leihen uns etwas, das wir gern annehmen: eine Kompetenz, die gar nicht unsere ist. Zusammen mit geliehener Performance wird daraus so eine Art intellektuelle Mimikry: Wir sehen aus wie jemand, der es kann.

Am Anfang steht dabei fast immer etwas ganz Harmloses, nämlich Bequemlichkeit. Wir geben eine Aufgabe ab, dann die nächste, und irgendwann merken wir, dass die Arbeit erledigt ist … und, wenn wir ehrlich zu uns selbst sind, wir selbst auf dem Weg zurückgeblieben sind.

Genau dafür steht der Begriff Impersonation: in eine fremde Rolle schlüpfen und als jemand auftreten, der man (noch) nicht ist. Spannend finde ich den Vergleich mit einem Phänomen, das viele aus dem Berufsleben kennen, dem Impostor-Syndrom. Wer davon betroffen ist, ist kompetent und fühlt sich trotzdem wie ein Hochstapler, der jeden Moment auffliegen könnte. Das ist weit verbreitet, bei Männern wie bei Frauen und von Jugendlichen bis zu Berufstätigen in späten Karrierephasen (Bravata et al., Journal of General Internal Medicine, 2020). Bei der Impersonation ist es genau umgekehrt: Man wirkt kompetent und ist es noch nicht. Das Tückische daran ist, dass es sich gut anfühlt, für einen selbst und für alle anderen.

2015 gegen 2026: ein ausgedachtes Beispiel

Wie das im Alltag aussieht, zeigt ein ausgedachtes Beispiel.

Das Jahr 2015: Ich bin der Neue, Ende 20, Ausbildung, Studium, erster richtiger Job. Ich bekomme den Auftrag einer Analyse von Stammdaten aus SAP, um Muster zu erkennen und Auffälligkeiten in Aufträgen für eine Produktanalyse aufzubereiten. Für mich eine Chance, aber auch ein Brocken. Ich muss die Firma, den Markenkern und das Produktportfolio kennen. Ich recherchiere die aktuellen Zahlen und das Gesamtlagebild. Ich führe Gespräche, stelle Fragen, hole mir Hilfe, lasse mir Daten aus dem System extrahieren und fange an, Excel zu quälen. Ich schaue auf die Ergebnisse und leite mit dem Wissen, das ich auf dem Weg gewonnen habe, ein Zielbild und mögliche Wege ab. Das stelle ich als Ergebnis vor und habe viel erfahren, gelernt, mich weiterentwickelt und verstehe das Thema. Klar, das hat ’ne knappe Woche gedauert, aber ich bin gewachsen.

2026, heute: Ich bin wieder der Neue und bekomme denselben Auftrag. Ich frage die KI, die wertet das in zehn Minuten aus (Timewarp, yeah), ich bekomme eine Beraterpräsentation und ein zehnseitiges Essay mit Empfehlungen in diese oder eine andere Richtung. Liest sich super. Ich freue mich und habe im Grunde nichts verstanden…sehe aber verdammt gut aus. Mein Chef freut sich auch, blättert durch die Folien und sagt: „Stark, genau so machen wir das.“

Was in der Woche von 2015 passiert ist, steht in keiner Präsentation. Der Neue kennt jetzt Menschen, die er beim nächsten Mal wieder fragen kann. Er weiß, welchen Daten er trauen kann und welche er besser zweimal prüft. Er hat ein Gefühl für das Geschäft bekommen, das ihm auch bei der nächsten Aufgabe hilft, selbst wenn die ganz anders aussieht. Das Ergebnis von 2026 ist vielleicht sogar schöner formatiert, das Wissen dahinter liegt aber bei der KI und nicht bei ihm.

Warum das ein Führungsthema ist

An dieser Stelle entscheidet sich, ob aus dem Neuen jemand wird, der es wirklich kann, und diese Entscheidung liegt beim Chef. Ich hätte die zehn Seiten erst einmal liegen lassen und eine einzige Frage gestellt: „Erklär mir bitte, wie du darauf gekommen bist.“

Diese eine Frage ist eine Einladung, den Weg nachzuholen, den die KI abgekürzt hat. Sie zeigt sofort, ob jemand eine Empfehlung versteht oder nur weitergibt, und sie eröffnet die Chance, das Verständnis im Gespräch gemeinsam aufzubauen.

Einen Haken hat die Frage allerdings: Sie wirkt nur, wenn man ehrlich darauf antworten kann. Genau da wird es schwierig. Im Work Trend Index 2024 von Microsoft und LinkedIn gaben 52 Prozent der Menschen, die KI bei der Arbeit nutzen, an, dass sie ungern zugeben, KI für ihre wichtigsten Aufgaben einzusetzen. 53 Prozent fürchten, dass sie dadurch ersetzbar wirken (Microsoft und LinkedIn, Work Trend Index 2024).

Diese Sorge hat einen realen Hintergrund. Forschende der Duke University haben in vier Experimenten mit insgesamt 4.439 Teilnehmenden gezeigt, dass Menschen, die KI bei der Arbeit nutzen, von anderen als weniger kompetent und weniger motiviert eingeschätzt werden. Diese Einschätzung wirkte sich sogar auf die Bewertung von Bewerbern aus (Reif, Larrick und Soll, PNAS, 2025).

Zusammen ergibt das einen Kreislauf, den nur Führung durchbrechen kann. Wer fürchtet, für seine KI-Nutzung schlechter bewertet zu werden, versteckt sie. Wer sie versteckt, wird auch nicht nach dem Weg gefragt, und wer nie nach dem Weg gefragt wird, lernt ihn auch nicht. Am Ende stehen Teams, die nach außen glänzen und nach innen immer weniger verstehen.

Für mich ist das der Kern der Caretaker-Haltung: Führung schafft einen sicheren Ort, an dem jemand sagen kann „Das hat die KI erarbeitet, und ich verstehe es noch nicht ganz“, und dafür Unterstützung bekommt. Erst an diesem Ort kann der Neue den Weg nachholen. Was sich verändert, wenn ein Caretaker selbst Chef wird, habe ich in Wenn ein Caretaker Chef wird beschrieben.

Was Führung konkret tun kann

Nach dem Weg fragen. Die Frage „Erklär mir bitte, wie du darauf gekommen bist“ gehört in jedes Ergebnisgespräch, freundlich und neugierig gestellt. Wer sie regelmäßig stellt, macht klar, dass der Weg genauso zählt wie das Ergebnis, und sie wird im Team schnell zur Gewohnheit.
Lernzeit bewusst einplanen. Wenn eine Analyse nur noch zehn Minuten dauert, ist die gewonnene Zeit ein Geschenk. Ein Teil davon gehört zurück ins Verstehen: die Daten selbst ansehen, mit den Fachbereichen sprechen, die Empfehlung gegen die eigene Erfahrung halten. Gerade bei Neuen lohnt es sich, die Woche von 2015 gezielt zu erhalten, nur eben kürzer und besser begleitet.
KI-Nutzung offen ansprechbar machen. Offenheit beginnt oben. Wer als Führungskraft selbst erzählt, wofür er KI nutzt und wo sie ihn auch mal in die Irre geführt hat, nimmt dem Team die Angst vor der Abwertung. Ich arbeite selbst jeden Tag mit KI und möchte darauf nicht mehr verzichten. Gerade deshalb weiß ich, wie verführerisch es ist, ein gut klingendes Ergebnis einfach durchzuwinken.
Prüfen, wer die Prozesse ohne KI noch kennt. Spätestens wenn die Leitung mal streikt oder ein System ausfällt, zeigt sich, wer den Weg kennt und wer nur das Ergebnis. Es lohnt sich, das vorher zu wissen: Welche Prozesse versteht im Team noch jemand von Anfang bis Ende? Wer kennt die Datenquellen? An welcher Stelle wüsste ohne KI heute niemand mehr weiter?

Fazit: Der Weg gehört zum Ergebnis

KI kann uns tatsächlich besser, klüger und schneller machen, solange wir den Weg selbst gehen und sie uns dabei begleitet. Verhungern lässt sie uns dann, wenn wir sie den Weg allein gehen lassen und uns mit dem Ergebnis zufriedengeben. Welche der beiden Varianten in einem Team gelebt wird, entscheidet am Ende die Führung, oft mit einer einzigen Frage.

„Erklär mir bitte, wie du darauf gekommen bist.“ Diese Frage kostet fünf Minuten und ist vielleicht die wertvollste Investition in ein Team, das mit KI arbeitet.

Alle Quellen wurden am 9. Oktober 2026 geprüft.