Ich mache mir schon seit längerer Zeit Gedanken über die Frage, wie sich die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz in den nächsten Jahren auf die Produktivität auswirken werden. Dabei habe ich festgestellt, dass nicht nur Fach- und Führungskräfte einem Wandel gegenüberstehen, sondern auch Rollen, bei denen das oftmals unterschätzt wird, wie die des Requirements Engineers. Wenn zukünftig hauptsächlich KI-Agenten Code schreiben, Architekturen entwerfen und Tests automatisieren, gewinnt die Frage, WAS und WIE gebaut wird, an Bedeutung. Die Anforderungsseite hinkt oft hinterher – und genau dort entscheidet sich Projekterfolg oder -scheitern. Denn ohne saubere Anforderungen baut die beste KI das Falsche – nur eben schneller. Auch wenn das ein Paradigma der agilen Softwareentwicklung ist (Fail fast, learn faster), sind damit trotzdem Kosten und Aufwände verbunden. Gartner prognostiziert beispielsweise, dass bis Ende 2026 rund 40 % der Enterprise-Anwendungen mit KI-Agenten integriert sein werden – gegenüber weniger als 5 % in 2025.

Wer nimmt welche Rolle ein?

Führungskräfte: Vom Manager zum Orchestrator hybrider Teams
Laut Egon Zehnder geben nur 20 % der Führungskräfte an, dass ihr Unternehmen die nötigen Fähigkeiten besitzt, um mit KI-getriebenen Veränderungen umzugehen. Der Zugang zu KI stieg 2025 um 50 %, doch nur 34 % der Unternehmen gestalten ihr Geschäft tatsächlich grundlegend um.
Die Führungskraft der Zukunft muss hybride Mensch-KI-Teams orchestrieren, den strategischen Rahmen setzen und eine Kultur schaffen, in der KI-gestützte Zusammenarbeit gelingt.

Fachkräfte: Domänen-Wissen wird in der KI-Zeit oft unterschätzt
Eine Studie der IESE Business School und KU Leuven zeigt: Unternehmen mit KI-Systemen suchen verstärkt nach Fach- und Führungskräften mit kognitiven und zwischenmenschlichen Fähigkeiten. Niemand kennt Prozesse, Schmerzpunkte und regulatorische Anforderungen besser als die Fachkraft. Dieses Domänenwissen ist der entscheidende Input, den KI-Agenten brauchen, um sinnvolle Lösungen zu produzieren.

Requirement Engineer: Vom Dokumentationsschreiber zum Orchestrator
Der Requirements Engineer übersetzt zwischen Fachbereich, Führungsebene und KI-System. Er strukturiert Anforderungen so, dass sie für Menschen und Agenten nutzbar sind und orchestriert Anforderungen. Ein Requirement Engineer fungiert in dem Sinne als Qualitäts-Gatekeeper in einer Welt, in der Code schneller entsteht als je zuvor.

Fazit: Wenn KI-Agenten 80 % des Codes schreiben, bestimmen die verbleibenden 20 % – Anforderungen, Priorisierung, Domänenwissen, Stakeholder-Kommunikation – über 80 % des Projekterfolgs. Die Frage ist nicht, ob wir Requirements Engineers, Fachkräfte und Führungskräfte noch brauchen, sondern ob wir sie rechtzeitig für ihre neue Rolle befähigen können und den Produktivitätsgewinn nutzen können.

Unter der Leitung von André Hollstein beschäftigt sich die Executive School der EBS Universität seit Jahren intensiv damit, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz strategisch nutzen können. In der Zusammenarbeit mit Führungskräften zeigt sich dabei immer wieder: Die größte Herausforderung ist nicht die Technologie selbst, sondern die Fähigkeit, sie richtig einzuordnen und in konkrete Entscheidungen zu übersetzen.

Genau hier setzen unsere Programme im Bereich Digitaler Transformation an. Sie befähigen Fach- und Führungskräfte, ihre Rolle in KI-getriebenen Organisationen aktiv zu gestalten:

Digital & Agile Leadership 

Digital Product Management & Digital Marketing 

Managing Digital Transformation 

Data and AI-driven Strategy and Processes 

KI für Führungskräfte: Treiber der Unternehmensstrategie 

KI im Unternehmen: Rechtssicher, verantwortungsvoll und compliant einsetzen 

Certified AI Advisor 

Prozess Management für Entscheider