Oder: Warum du dich gar nicht entscheiden musst, wenn du es wirklich ernst meinst mit Wertschöpfung.
„Top down ist der einzige Weg!“ – „Nein, bottom up ist die Lösung!“
„Wenn wir als Management nicht die Leitplanken vorgeben, wird das Ganze doch ein Sammelsurium aus Einzelideen! KI braucht klare Ziele, einheitliche Tools, Standards. Und vor allem: Ressourcen. Das geht nur top down.“
„Das mag schon sein – aber was bringt dir die beste Strategie, wenn die Leute im Team nicht mitziehen? Wer täglich mit Prozessen zu tun hat, weiß am besten, wo der Schuh drückt. Bottom up ist nicht nice-to-have, sondern eine Notwendigkeit.“
So oder so ähnlich laufen die Diskussionen ab, wenn Unternehmen über den Einsatz von KI sprechen. Beide Seiten sind überzeugt – und liegen dennoch falsch. Oder besser gesagt: nicht ganz richtig.
Denn wer sich nur auf einen dieser Ansätze verlässt, greift zu kurz. In der Praxis zeigt sich: Weder ein rein top-down noch ein ausschließlich bottom-up getriebener KI-Ansatz führt zum Ziel. Nicht nachhaltig. Nicht wirksam. Und ganz sicher nicht wertschöpfend.
Was steckt eigentlich hinter „top down“ und „bottom up“?
Bevor wir tiefer einsteigen, lohnt sich ein Blick auf die Ursprünge und Wirkmechanismen beider Denkweisen.
Top down: Strategie zuerst
Der top-down-Ansatz ist klassisch-managementgetrieben. Die Führungsebene definiert die Richtung: Ziele, Budgets, Tools, KPIs. Entscheidungen werden von oben nach unten kommuniziert – und idealerweise umgesetzt.
Theoretisch verankert ist dieser Ansatz in der traditionellen Managementlehre (etwa bei Frederick Taylor oder Henri Fayol) und modernen Strategiemodellen wie „Management by Objectives“. Er bietet Struktur, Übersicht und Geschwindigkeit bei großen Vorhaben.
Doch oft fehlt es an Nähe zur operativen Realität – was dazu führt, dass KI-Initiativen zwar auf dem Papier Sinn ergeben, aber am Ende im Alltag scheitern.
Bottom up: Praxis zuerst
Bottom up ist die andere Seite der Medaille. Hier entsteht Veränderung von innen – aus dem Team heraus. Mitarbeitende identifizieren Optimierungspotenziale, machen Verbesserungsvorschläge oder stoßen erste Piloten an.
Das ist nah dran am Menschen, an Prozessen, an der Realität. Der Ansatz spiegelt sich in agilen Methoden, in der Soziokratie oder im Lean-Thinking wider. Er bringt hohe Akzeptanz, echte Problemnähe und Motivation durch Beteiligung.
Was oft fehlt? Struktur. Skalierbarkeit. Strategische Kohärenz.
Und was bedeutet das für KI?
Künstliche Intelligenz wirkt auf den ersten Blick wie ein Top-down-Thema: Budgetintensiv, strategisch, visionär. Aber genau das ist das Problem: KI wird oft nur von oben gedacht – als Effizienzmaschine, die Prozesse schlanker und Unternehmen schneller macht.
Aber: 85 % der KI-Projekte scheitern, weil sie an der Realität vorbeigeplant sind. Weil sie die Menschen vergessen. Weil die Prozesse gar nicht reif dafür sind. Oder weil schlicht niemand gefragt wurde, wo KI überhaupt sinnvoll unterstützen könnte.
Gleichzeitig funktionieren bottom-up-Initiativen nicht ohne strategische Rückendeckung. Sie versanden, werden nicht ernst genommen – oder fragmentieren sich in Silos.
KI kann beides nicht alleine. KI braucht beides.
Was wäre also ein sinnvolles Vorgehen bei KI-Initiativen?
Ein guter Startpunkt ist nicht die Technologie. Auch nicht der Business Case. Sondern: der Blick auf den gesamten Wertschöpfungsprozess – also das, was im Unternehmen wirklich Nutzen erzeugt. Für Kundinnen und Kunden, für Teams, für das Unternehmen selbst.
Wenn dieser Prozess klar ist, lässt sich ein strukturiertes Vorgehen entwickeln:
Best Practice für KI-Initiativen – in vier Schritten
- Ziele klären – strategisch und operativ
Welche unternehmerischen Ziele sollen mit KI unterstützt werden – und welche konkreten Herausforderungen erleben Teams im Alltag? Erst wenn beides zusammenkommt, entsteht ein belastbares Zielbild. - Stakeholder identifizieren
Wer ist betroffen? Wer hat Wissen, das in die Gestaltung einfließen muss? Wer wird am Ende mit der KI arbeiten? Die Einbindung muss frühzeitig und ehrlich passieren – nicht als Alibi, sondern als echte Beteiligung. - Tätigkeiten analysieren – bis auf Teamebene
Welche Aufgaben sind repetitiv, datenbasiert oder standardisiert? Wo liegt echtes Potenzial für Entlastung, Beschleunigung oder bessere Entscheidungen? Wichtig: Nicht pauschal automatisieren – sondern verstehen, was Menschen brauchen, um wirksam zu bleiben. - Technologie passend wählen – nicht umgekehrt
Erst wenn der Prozess, die Ziele und der Bedarf klar sind, macht die Technologieauswahl Sinn. Dann aber richtig – mit Fokus auf Nutzbarkeit, Anschlussfähigkeit und Skalierbarkeit.
Das Ergebnis? Ganzheitliche Wertschöpfung. Für alle.
So entsteht ein Vorgehen, das Strategie und Praxis verbindet. Ein Ansatz, der nicht technikverliebt, sondern menschenzentriert ist. Und damit genau das leistet, was KI verspricht: Entlastung, Effizienz, bessere Entscheidungen.
Das Schöne: Wenn dieser Rahmen einmal steht, entstehen daraus neue Denk- und Lernräume. Mitarbeitende, die vorher skeptisch waren, werden zu Mitgestaltenden. Führungskräfte erkennen, dass Kontrolle auch durch Vertrauen ersetzt werden kann. Und Technologie wird zu einem echten Hebel – nicht nur für schneller, sondern auch für besser.
Fazit: Wer bei KI nur von oben oder nur von unten denkt, wird nicht weit kommen
Künstliche Intelligenz ist weder ein Allheilmittel noch ein Ersatz für gute Führung oder klare Prozesse. Aber sie ist ein mächtiges Werkzeug – wenn sie mit Bedacht, Klarheit und Beteiligung eingeführt wird.
Top down sorgt für Richtung. Bottom up für Wirksamkeit.
Zwischen beiden liegt die wahre Intelligenz – die kollektive. Und genau die brauchen wir, wenn wir mit KI wirklich Veränderung starten wollen.
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