In Kürze: Warum agile Praktiker überleben werden
Wir schreiben Februar 2026, und Ihr LinkedIn-Feed pendelt zwischen zwei Geschichten:
- Narrativ Nr. 1: KI wird agile Praktiker wie Scrum Master, Agile Coaches und alle ersetzen, deren Stellenbeschreibung „Facilitation“ oder „Coaching“ enthält.
- Narrativ Nr. 2: Bleiben Sie ruhig, machen Sie eine weitere Zertifizierung und sitzen Sie es aus.
Beide liegen falsch, und zwar aus demselben Grund: Sie behandeln die Einführung von KI als ein Technologie-Ereignis, obwohl es sich um eine organisatorische Transformation handelt. Und eine solche haben Sie bereits überlebt; dies ist die gute Nachricht.
Das Muster, das agile Praktiker bereits kartiert haben
Ich habe ausführlich darüber geschrieben, wie KI-Transformationen aus denselben Gründen scheitern wie agile Transformationen: Organisationen inszenieren Veränderung, anstatt sich tatsächlich zu verändern. Sie kaufen Werkzeuge, bevor sie Probleme identifiziert haben. Sie feiern Pilotprojekte, die nicht skalieren können. Sie messen Adoptions-Dashboards, während die Geschäftsergebnisse stagnieren. (Siehe „AI Transformation Déjà Vu“ und die „AI Transformation Anti-Patterns„-Diagnose.)
Doch in dieser Beobachtung verbirgt sich ein zweites Muster, und es ist dasjenige, das Sie optimistisch stimmen sollte: Die Organisationen, die bei der KI-Einführung erfolgreich sind, sind diejenigen, die bereits über agile Lieferfähigkeit verfügen.
McKinseys State-of-AI-Bericht 2025, für den fast 2.000 Organisationen in 105 Ländern befragt wurden, ergab, dass 88 % der Organisationen KI inzwischen in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen. Diese Zahl wirkt bedrohlich, bis man weiterliest: Nur etwa ein Drittel hat begonnen, KI unternehmensweit zu skalieren. Fast zwei Drittel stecken noch in der Experimentierphase fest. Und der Faktor, der am stärksten mit der tatsächlichen Wertschöpfung durch KI korreliert? „Eine agile Produktlieferorganisation oder eine unternehmensweite agile Organisation mit klar definierten Lieferprozessen.“ [1]
Der stärkste einzelne Prädiktor war agile Lieferfähigkeit — noch vor GPU-Anzahl, Data-Science-Personalstärke und KI-Budget.
Dies ist kein Werkzeugproblem, sondern ein Paradigmenproblem
Die meisten Organisationen behandeln KI so, wie sie Agilität vor 15 Jahren behandelt haben: als neues Werkzeugset, das man auf bestehende Prozesse aufschraubt. ChatGPT lizenzieren. Eine „KI“-Spalte ins Projektportfolio einfügen. Ein Pilotprojekt durchführen. Den Sieg erklären.
Ich habe 166 verschiedene Anti-Patterns der KI-Transformation katalogisiert, gegliedert in 16 Kategorien. Sortiert man sie nach Ursache, ergibt sich ein vertrautes Bild: Rund 65 % sind organisatorische Fehler (Governance, Rollen, Prozesse, Kultur), 22 % sind technischer Natur und 14 % kontextbedingt. Die Technologie funktioniert; die Organisation nicht.
Dieses Muster sollte Ihnen bekannt vorkommen, denn es ist exakt das, was mit Agilität passiert ist. Organisationen kauften Jira und nannten es „Transformation“. Sie benannten Projektmanager in Scrum Master um und behielten dieselbe Command-and-Control-Struktur bei. Sie maßen Velocity, während Kunden keinerlei Veränderung in der Wertlieferung bemerkten. Das Wort „Agile“ wurde zur Unternehmensparade, während das zugrunde liegende Betriebsmodell unverändert blieb.
Die KI-Einführung wiederholt dieses Muster in beschleunigtem Tempo. Doch es gibt einen entscheidenden Unterschied: KI ist keine Prozessverbesserung. Sie ist ein Paradigmenwechsel.
Wenn ich „Paradigmenwechsel“ sage, meine ich nicht die Buzzword-Version. Jede Transformation dreht sich um Menschen; das war schon immer so und ist kein Wandel. Der Wandel liegt darin, was die Arbeit selbst wird. Agilität veränderte, wie Teams Arbeit organisieren: Wer entscheidet, was gebaut wird, in welcher Reihenfolge, mit welchen Feedbackschleifen. KI verändert, welche Aufgaben überhaupt ein menschliches Gehirn erfordern. Wenn ein LLM Akzeptanzkriterien entwerfen, Retrospektiven-Analysen erstellen und Stakeholder-Berichte produzieren kann, wird die kognitive Arbeit zwischen Menschen und Maschinen neu verteilt. Das ist mit Scrum nicht passiert. Eine Organisation, die KI auf ihre bestehenden Prozesse „draufsetzt“, ist wie eine Organisation, die „Scrum-Events“ auf ihre Wasserfallstruktur aufgesetzt hat. Sie erfasst keinen der Vorteile und erzeugt zusätzlichen Overhead. Diesen Film haben Sie bereits gesehen.
KI-nativ zu werden bedeutet nicht, ChatGPT für 10.000 Mitarbeitende zu lizenzieren. Es bedeutet, eine Frage zu beantworten, die Agilität nie stellen musste: Welche Arbeit bleibt menschlich, welche Arbeit geht an Maschinen, und wie gestaltet man Rollen, Entscheidungen und Qualitätsstandards rund um diese neue Aufgabenteilung neu? McKinseys High Performer, die rund 6 % der Organisationen, die tatsächliche EBIT-Auswirkungen durch KI verzeichnen, verfolgen mehr als dreimal häufiger als andere transformativen Wandel statt inkrementeller Automatisierung. [1] Sie gestalten Arbeitsabläufe grundlegend neu, anstatt KI auf bestehende Prozesse zu schichten. Sie überdenken Aufgabenverantwortung und bauen Prozesse um die Stärken und Grenzen von KI herum neu auf.
Ein Data-Science-Team kann diese Art der Neugestaltung nicht allein leisten. Dafür braucht es Menschen, die verstehen, wie Organisationen tatsächlich funktionieren, und nicht, wie das Organigramm es behauptet.
Warum agile Praktiker besser aufgestellt sind, als Sie denken
Lassen Sie mich ein paar unbequeme Dinge benennen, angefangen bei der agilen Community selbst.
Zu viele agile Praktiker haben ihren Wert über das Framework definiert, das sie praktizieren, statt über die Probleme, die sie lösen. Wenn Ihre berufliche Identität lautet: „Ich moderiere Daily Scrums und pflege das Sprint-Backlog“, dann ja: KI ist eine Bedrohung. Diese Aufgaben werden automatisiert; einige sind es bereits.
Aber wenn Ihre tatsächlichen Fähigkeiten, jene, die Sie durch Jahre chaotischer, frustrierender, manchmal gescheiterter Transformationen aufgebaut haben, Folgendes umfassen, dann wächst der Markt für Ihre Arbeit, statt zu schrumpfen:
Organisatorischen Widerstand gegen Veränderung navigieren: Jede KI-Initiative trifft auf dieselbe Mauer wie jede agile Transformation: Menschen fürchten Verdrängung, das mittlere Management schützt bestehende Machtstrukturen, und die Führungsebene sagt, sie wolle Veränderung, während sie den Status quo belohnt. In meiner Taxonomie der KI-Transformations-Anti-Patterns ist das „Ignored Fear“-Muster, bei dem Mitarbeitende die Angst vor Jobverlust spüren und die Führung es nicht anspricht, als fatal eingestuft. Es tötet die Initiative. Agile Praktiker arbeiten seit einem Jahrzehnt mit genau dieser Dynamik. Nicht immer erfolgreich. Aber Sie haben das Narbengewebe, und Narbengewebe ist Expertise.
Die Übersetzungslücke schließen: Eines der häufigsten KI-Fehlermuster ist das, was ich „Missing Translator“ nenne: Selten verbindet jemand Data Scientists mit den fachlichen Stakeholdern. Technische Teams bauen, was sie für nützlich halten. Fachbereiche können ihre Bedürfnisse nur schwer artikulieren. Beide Seiten zeigen aufeinander. Wenn Sie jemals zwischen einem Entwickler und einer Fachperson gesessen haben, die in verschiedenen Sprachen über dasselbe Produkt gesprochen haben, haben Sie diese Übersetzungsarbeit bereits geleistet. Die Domäne ist anders. Die Fähigkeit ist dieselbe.
Experimente unter Unsicherheit durchführen: Das Scrum-Prinzip des Empirismus — Transparenz, Überprüfung und Anpassung — ist genau das, was Organisationen brauchen, um von einem KI-Pilotprojekt zur unternehmensweiten KI-Skalierung zu gelangen. Der Unterschied zwischen einem Pilotprojekt-Friedhof (ein weiteres fatales Anti-Pattern) und erfolgreicher Skalierung liegt darin, ob die Organisation weiß, wie man Ergebnisse überprüft, den Ansatz anpasst und Entscheidungen auf Basis von Evidenz statt Führungskräfte-Enthusiasmus trifft. Sie praktizieren das seit Jahren, selbst wenn die Organisation es Ihnen schwer gemacht hat.
Wahrnehmen, was das Organigramm nicht zeigt: Simon Powers‘ Konzept der organisatorischen „Fields“, der emotionale Grundton, Machtdynamiken, geteilte Annahmen und ungeschriebene Regeln, die Verhalten prägen, ist etwas, das erfahrene agile Praktiker intuitiv erspüren. Schließlich ist Kultur das, was passiert, wenn niemand hinschaut. Ich habe „Field Blindness“ als fatales Anti-Pattern der KI-Transformation eingestuft. Führungskräfte, die das unsichtbare System nicht lesen können, entwerfen Interventionen, die in dem Moment zusammenbrechen, in dem sie auf die tatsächliche Organisation treffen. Sie wissen bereits, wie man einen Raum liest und spürt, wenn die ausgesprochene Zustimmung eines Teams echten Widerstand verbirgt. KI-Einführung braucht diese Fähigkeit mehr als ein weiteres Dashboard.
Die Chance für agile Praktiker ist strukturell, nicht motivierend
Ich biete hier keinen Optimismus als Gefühl an. Ich biete ihn als Marktanalyse.
Deloittes KI-Bericht 2026 ergab, dass der Zugang von Arbeitnehmenden zu KI im Jahr 2025 um 50 % gestiegen ist und die KI-Kompetenzlücke mittlerweile als größtes Hindernis für die Integration gilt. [2] Die Lücke ist nicht in erster Linie technischer Natur: Organisationen haben die Technologie, sie können aber nicht verändern, wie Menschen damit arbeiten.
McKinseys Daten erzählen dieselbe Geschichte aus einem anderen Blickwinkel: Die bewusste Neugestaltung von Arbeitsabläufen „hat einen der stärksten Beiträge zur Erzielung bedeutsamer geschäftlicher Auswirkungen“ von allen getesteten Faktoren. [1] High Performer sind fast dreimal häufiger als andere Organisationen dazu übergegangen, ihre Arbeitsabläufe grundlegend neu zu gestalten. [1] Die Unternehmen, die begrenzten Nutzen sehen, sind diejenigen, die KI auf bestehende Prozesse aufgeschraubt und Kosteneinsparungen gemessen haben, während die eigentliche Arbeit unangetastet blieb.
Die Organisationen, die an KI scheitern, scheitern, weil ihnen die Fähigkeit zum organisatorischen Wandel fehlt. Das ist ein Marktsignal, kein Motivationsposter.
Fazit: Um als agile Praktiker zu überleben, hören Sie auf, das alte Paradigma zu verkaufen
Die oben skizzierte Chance steht jedoch nur agilen Praktikern offen, die aufhören, sich über die Frameworks zu definieren, die sie praktizieren, und anfangen, sich über die organisatorischen Probleme zu definieren, die sie lösen.
Wenn Sie in ein KI-Transformationsgespräch gehen und mit „Ich bin zertifizierter Scrum Master“ eröffnen, werden Sie höflich zur Tür begleiten. Wenn Sie hingegen sagen: „Ich helfe seit 10 Jahren Organisationen dabei, ihre Arbeitsweise neu zu gestalten, wenn der alte Weg keine Ergebnisse mehr liefert. Hier ist, was ich darüber gelernt habe, warum Veränderungsinitiativen scheitern und was die erfolgreichen gemeinsam haben“, dann haben Sie deren Aufmerksamkeit.
Die agile Community hat 20 Jahre lang Expertise in organisatorischem Wandel, empirischer Prozesssteuerung, cross-funktionaler Zusammenarbeit und iterativer Lieferung aufgebaut. Die Nachfrage nach dieser Expertise ist heute höher als zu jedem Zeitpunkt des letzten Jahrzehnts, genau weil die Organisationen, die KI einführen, sie brauchen und nicht wissen, wo sie sie finden.
Sie suchen nach „AI Transformation Leads“ und „Change-Management-Beratern.“ Sie sollten nach erfahrenen agilen Praktikern suchen, die verstehen, dass Transformation nicht von der Technologie handelt. Das tat sie nie.
Im Artikel nächste Woche werde ich konkret: was das in diesem Quartal für Ihre Karriere bedeutet, welche Experimente Sie jetzt starten sollten und was ich aus dem Umbau meiner eigenen Praxis rund um diesen Wandel gelernt habe.
Quellen:
[1] McKinsey & Company: „The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation,“ November 2025.
[2] Deloitte Consulting: „The State of AI in the Enterprise,“ January 2026.
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