KI-Change-Management: Wie DEKRA 49.000 Mitarbeitende in die KI-Revolution mitnimmt

Was ist KI-Change-Management?

Die klassische Definition von Change Management – ein strukturierter Ansatz zur Planung, Implementierung und nachhaltigen Verankerung von Veränderungen in der Unternehmenskultur – reicht für die Arbeitsrealität von 2026 nicht mehr aus. KI-Change-Management ist heute der Kampf um die Kontrolle darüber, wer die Transformation gestaltet: Menschen oder Algorithmen.

Das Besondere an der KI-Einführung ist radikal: Anders als bei bisherigen IT-Implementierungen entziehen sich diese Systeme der klassischen Kontrolle. KI-Systeme lernen kontinuierlich, treffen eigenständige Entscheidungen ohne explizite Programmierung, verändern Arbeitsabläufe in Echtzeit und machen dabei Fehler, die niemand vorgesehen hat. Ein:e Prüfer:in bei DEKRA, der:die 20 Jahre lang nach standardisierten Prüfprotokollen arbeitet, muss plötzlich mit einem KI-System zusammenarbeiten, das die Protokolle selbst hinterfragt und optimiert. Das ist nicht einfach eine neue Software. Das ist ein Kulturschock.

"Wenn Veränderungen in so einer Geschwindigkeit kommen, wie sie jetzt auch wirklich für jeden im Privatleben oder im Beruf ganz offensichtlich sind, verursacht das Unsicherheit", fasst Petra Finke im Podcast "Wo Wandel wirkt" das Kernproblem zusammen. Und diese Unsicherheit ist kein Bug, sondern das Feature, mit dem jede erfolgreiche KI-Transformation kämpfen muss.

Was sind die größten Herausforderungen bei der KI-Einführung?

Die zentrale Herausforderung von KI-Change-Management 2026 lautet nicht: Wie implementieren wir die Technologie? Das wissen Unternehmen mittlerweile. Die echte Frage ist: Wie gestalten wir den Übergang so, dass Expertinnen und Prüfer, Fachkräfte und operative Teams ihre Existenzberechtigung behalten und gleichzeitig einen enormen Produktivitätssprung erleben?

Bei DEKRA bedeutet das konkret: Die über 49.000 Mitarbeitenden – insbesondere die 30.000+ operativen Mitarbeitenden in der Werkstatt und auf der Straße – müssen nicht nur verstehen, dass KI kommt. Sie müssen erleben, dass KI ihre Arbeit besser, schneller und sicherer macht. Und genau darin liegt das Kernversprechen eines modernen KI-Change-Managements: Es geht nicht um die Digitalisierung von Menschen, sondern um die Humanisierung von Technologie.

Verlustangst und Kontrollverlust durch KI-Einsatz bei Expertinnen und Experten

Besonders in wissensintensiven Organisationen wie DEKRA stößt die KI-Einführung auf spezifische Widerstände. "Dieses Wissen fließt plötzlich, damit trainieren wir KI-Systeme. Das heißt, da ist auch eine Form von Verlustangst oder Kontrollverlust", beschreibt Petra Finke eine der größten Hürden.

Bei DEKRA durchlaufen Prüfingenieur:innen nach dem Masterstudium eine mehrjährige interne Ausbildung. Dieses über Jahrzehnte aufgebaute Expertenwissen bildet nun die Grundlage für das Training von künstlichen Intelligenz-Systemen – ein Prozess, der bei vielen Fachkräften die Frage aufwirft: "Werde ich noch gebraucht?"​

Die Kluft zwischen Vorstandsetage und operativer Ebene

Die zweite große Herausforderung liegt in der unterschiedlichen Wahrnehmung von KI-Projekten auf verschiedenen Hierarchieebenen. Während der Vorstand die strategischen Chancen der KI-Revolution sieht, stehen operative Mitarbeitende vor konkreten Veränderungen in ihrem täglichen Arbeitsablauf​

"Da geht es eigentlich darum zu erklären, wie wichtig dieses Wissen ist, um eben dieses System zu trainieren. Und auf der anderen Seite, dass sie die Prüfer unterstützen, bessere Qualität auch dann zu liefern", erläutert Petra Finke den Spagat zwischen Innovation und Mitnahme der Belegschaft.​

Digitale Erreichbarkeit von Frontline-Mitarbeitenden

Mit über 30.000 Mitarbeitenden ohne festen Schreibtisch steht DEKRA vor einer zusätzlichen Herausforderung: Wie erreicht man operative Teams mit Change-Botschaften, wenn klassische Kanäle wie E-Mail und Intranet nicht funktionieren?

Laut einer McKinsey-Studie verbringen Mitarbeitende durchschnittlich eine Stunde pro Tag mit der Suche nach Informationen im Unternehmen. Bei Frontline-Mitarbeitenden potenziert sich dieses Problem, da der Zugang zu Unternehmenswissen oft nur über umständliche Wege möglich ist.​

Change-Management-Modelle für die Einführung von KI

Aus ihrer Erfahrung bei der Rhenus Gruppe und nun bei DEKRA hat Petra Finke einen pragmatischen Ansatz für die Einführung von KI entwickelt, der sich in drei Stufen gliedert:

Bewährte Strategien für erfolgreiches KI-Change-Management

1. Champions und Ambassadors aufbauen

"Botschafter aufbauen, das ist wichtig", betont Petra Finke im Gespräch mit Benedikt Brand. Das Champion-Modell basiert auf der Identifikation von Vorreitern in der Belegschaft, die frühzeitig mit KI-Systemen arbeiten und ihre Kolleg:innenüberzeugen.​

"Am besten überzeugt jemand, der das auch nicht technologisch rüberbringt, wie ich das vielleicht dann tun würde, sondern der besser erklären kann, was das jetzt im Ablauf bringt, was das an Qualität bringt", erklärt die DEKRA-Vorständin den Vorteil dieses Peer-to-Peer-Ansatzes.​

Bei DEKRA werden diese Champions gezielt in Pilotprojekte eingebunden und fungieren anschließend als Multiplikator:innen in ihren Teams.

2. Kontinuierliche und transparente Kommunikation

Ein zentrales Learning aus der DEKRA-Transformation: "Man kann nicht genug kommunizieren und wir müssen auch noch mehr tun", gibt Petra Finke offen zu. Regelmäßige Mitarbeiterbefragungen zeigen, dass trotz intensiver Change-Kommunikation Unsicherheiten bestehen bleiben.​

Die Kommunikationsstrategie sollte dabei mehrere Kanäle umfassen:

• Town Halls und Führungskräfte-Briefings für die strategische Ebene

• Team-Meetings und Workshops für die operative Umsetzung

• Digitale Touchpoints wie Mitarbeiter-Apps für die kontinuierliche Information​

3. Potenziale zeigen statt mit Angst arbeiten

"Ich finde es halt nie gut, mit Angst zu arbeiten. Also sagen, wenn du da jetzt nicht mitmachst, wird es nicht funktionieren, sondern mehr so die Potenziale zeigen", positioniert sich Petra Finke klar gegen Druck als Change-Instrument.​

Stattdessen empfiehlt sie, den Business Case transparent zu machen: Die Kombination aus Fachkräftemangel, steigender Komplexität und wachsenden Kundenanforderungen macht den KI-Einsatz nicht zur Bedrohung, sondern zur Ermöglichung, um auch in Zukunft qualitativ hochwertige Dienstleistungen erbringen zu können.

4. Quick Wins identifizieren und skalieren

Der schnellste Weg zu Akzeptanz führt über spürbare Verbesserungen im Arbeitsalltag. Bei DEKRA waren dies beispielsweise:

• KI-gestützte Wissensdatenbanken, die Prüfingenieur:innen in Sekunden mit relevanten Informationen versorgen

• Automatisierte Schadensberichte, die 360.000 Arbeitsstunden pro Jahr einsparen

• Chatbots für die Rechtsabteilung, die Vertragsvergleiche in Minuten statt Stunden ermöglichen

  "Das sind so Sachen, das kommt sofort an. Und dann kann man schrittweise auch Verständnis schaffen und weitergehen", fasst Petra Finke die Bedeutung früher Erfolge zusammen.​

Der entscheidende Faktor: Digitale Touchpoints für alle Mitarbeitenden

Eine der größten Erkenntnisse aus den dem DEKRA-Projekt: Selbst die beste Change-Strategie scheitert, wenn operative Mitarbeitende die Botschaften nicht erreichen.

"Einen simplen Zugang, mobilen Zugang, wie mit Flip, wo ich direkt meine News drin habe, wo ich Zugang zu den KI-Bots bekomme, wo ich aber auch einfach mit der KI in Interaktion treten kann", beschreibt Petra Finke die Anforderung an moderne Change-Kommunikation.​

DEKRA hat sich für Flip als globale Intranet-Lösung entschieden, um alle 49.000 Mitarbeitenden – insbesondere die über 30.000 Frontline-Worker ohne Schreibtisch – in die digitale Transformation einzubinden.​

"Wir haben z.B. ja mit euch auch einen Piloten gemacht, wo wir unsere Datenbank zu verschiedenen Fahrzeugtypen mit Prüfschritten usw. in das Tool gebracht haben. Und haben wir auch in diesem Piloten das mit wirklich unseren Experten getestet und sind hoch begeistert, wie einfach das Wissen, was wir selber gepflegt haben, da rein jetzt auch abrufbar ist", berichtet Petra Finke über die praktischen Ergebnisse.​

Die Integration von KI-Funktionalität direkt in die Mitarbeiter-App ermöglicht es Prüfer:innen, mobil und in Echtzeit auf das gesamte Unternehmenswissen zuzugreifen – ohne Rechner hochfahren oder ins Büro fahren zu müssen.​

Digital Trust: Sicherheit als Grundlage für KI-Akzeptanz

Ein besonderer Ansatz von DEKRA beim KI-Change-Management ist das Konzept des "Digital Trust". "Digital Trust setzt sich zusammen aus KI-Sicherheit, aber vor allen Dingen auch Cyber-Sicherheit und natürlich der funktionellen Sicherheit dieser Produkte", erklärt Petra Finke.​

Für ein Prüfunternehmen, das seit 100 Jahren für Sicherheit und Vertrauen steht, ist dieser Aspekt essentiell: Die KI-Systeme, die im Unternehmen eingesetzt werden, müssen die gleichen Qualitätsstandards erfüllen wie die Produkte, die DEKRA für seine Kunden prüft und zertifiziert.​

"Indem wir diese Produkte testen und auch wie sie entstanden sind, mit welchen Daten sie arbeiten zum Beispiel, entsteht ja auch wieder Vertrauen", so Finke. Dieser Ansatz – die eigene künstliche Intelligenz nach DEKRA-Standards zu prüfen und zu zertifizieren – schafft intern wie extern Glaubwürdigkeit.​

Der deutsche Datenschatz: Wettbewerbsvorteil in der KI-Revolution

Eine zentrale These im Gespräch zwischen Benedikt Brand und Petra Finke: Deutschland war in der Vergangenheit kein Vorreiter in der KI-Entwicklung, sitzt aber auf einem enormen Datenschatz aus Jahrzehnten dokumentierter Expertise.​

"Dieses Wissen, diese Datenbanken, diesen Datenschatz, auf dem wir sitzen, den richtig zu nutzen und zu hebeln in der Zukunft, das wird, glaube ich, der Game-Changer für Deutschland sein", prognostiziert Petra Finke.​

Sie zitiert dabei ein bekanntes Bonmot aus der deutschen Wirtschaft: "Wenn DEKRA wüsste, was DEKRA weiß" – eine Anspielung auf die Tatsache, dass enormes Wissen in Organisationen existiert, aber nicht effizient zugänglich ist.

Genau hier liegt die Chance der KI-Revolution: Large Language Models (LLMs) ermöglichen erstmals auch Mitarbeitenden ohne Programmierkenntnisse, auf dieses implizite Wissen zuzugreifen und es für ihre tägliche Arbeit zu nutzen.

Leadership-Fähigkeiten für die KI-Transformation

Auf die Frage, welche Leadership-Fähigkeiten in der KI-Transformation entscheidend sind, nennt Petra Finke mehrere Aspekte:

1. Umgang mit Komplexität und Ambiguität: "Dieses Umgehen mit Komplexität, auch mit Ambiguität, das aushalten zu können", ist in einer Phase, in der sich KI-Technologien rasant weiterentwickeln und niemand die Entwicklung der nächsten Jahre präzise vorhersagen kann, essentiell.​

2. Lernbereitschaft und Demut: "Zuhören, lernen bereit zu sein, was wir alle ja müssen", betont die DEKRA-Vorständin. Gerade in ihrer Rolle als CDO sei sie darauf angewiesen, kontinuierlich über die Organisation zu lernen und sich von Expertinnen und Experten helfen zu lassen.​

3. Fähigkeit zur Übersetzung: Eine Kernkompetenz erfolgreicher Change-Leader ist die Fähigkeit, zwischen technologischer Expertise und operativer Anwendung zu übersetzen – "über den Teller und der Hand hinaus zu gucken und die Felder zusammenzubringen", wie Petra Finke es ausdrückt.​

Best Practices aus den KI-Projekten der DEKRA

Bottom-Up-Innovation durch Rhevo

Ein besonders erfolgreicher Ansatz in Petra Finkes Zeit bei der Rhenus Gruppe war das "Rhevo"-Programm – eine Bottom-Up-Innovationsbewegung, die 260 Mitarbeitende in 28 Ländern zu internen Unternehmerinnen und Unternehmern machte.

Die Idee: Nicht nur Top-Down KI-Projekte durchführen, sondern Mitarbeitende ermutigen, eigene KI-Anwendungsfälle zu identifizieren und in Pilotprojekten umzusetzen. Dieser Ansatz wird auch bei DEKRA fortgeführt, wo interdisziplinäre Teams aus verschiedenen Fachbereichen eigene KI-Bots entwickeln und dem Vorstand präsentieren.

Nachwuchsprogramm als Change-Katalysator

"Gestern in der Vorstandssitzung, wir haben immer so ein Nachwuchsprogramm und dann stellen sich halt die Teams vor mit Ideen und Prototypen", berichtet Petra Finke. Diese Programme erfüllen eine Doppelfunktion: Sie identifizieren innovative Anwendungsfälle und schaffen gleichzeitig eine neue Generation von Change-Agents im Unternehmen.

Die gemischten Teams aus IT, HR, Marketing, Operations und Fachbereichen entwickeln dabei konkrete Lösungen – vom Rechtsabteilungs-Bot für Vertragsvergleiche bis zu KI-gestützten Wissensdatenbanken.

Pilotprojekte mit klaren Erfolgskriterien

Bevor KI-Systeme unternehmensweit ausgerollt werden, durchlaufen sie bei DEKRA strukturierte Pilotphasen mit echten Anwenderinnen und Anwendern. "Haben wir auch in diesem Piloten das mit wirklich unseren Experten getestet und sind hoch begeistert", beschreibt Petra Finke beispielsweise den Test der Flip-Integration.

Diese Pilotphasen erfüllen mehrere Zwecke:

• Technische Validierung der KI-Lösung

• Sammlung von Anwenderfeedback

• Identifikation von Optimierungsbedarf

• Gewinnung von Champions für den Roll-out​

Ausblick: Die Zukunft des KI-Change-Managements

ie KI-Revolution hat gerade erst begonnen. "Heute vor drei Jahren war das Thema ChatGPT ganz oben und jetzt ist Agentic AI ganz oben", illustriert Petra Finke die Geschwindigkeit des technologischen Wandels.​

Für Change Management bedeutet dies: Es wird nicht mehr um einzelne, abgeschlossene Transformationsprojekte gehen, sondern um die Etablierung einer kontinuierlichen Lern- und Anpassungskultur.

"Wir müssen auch sagen, wir müssen glaube ich trainieren im Umgang mit solchen Systemen und eben auch Vertrauen aufbauen, dass wir gemeinsam auch ethisch und Mitarbeiter mitnehmen, diese nächsten Schritte machen, wo wir auch heute alle nicht wissen, wo genau die hingehen", formuliert Petra Finke den Anspruch an zukünftiges KI-Change-Management.

Die Erfahrungen von DEKRA zeigen: Technologie allein macht keine erfolgreiche KI-Transformation. Der entscheidende Faktor ist und bleibt der Mensch – seine Ängste, seine Bedürfnisse, seine Expertise.

Unternehmen, die diese Prinzipien beherzigen, können aus der KI-Revolution gestärkt hervorgehen – mit einer motivierten Belegschaft, die Veränderung nicht als Bedrohung, sondern als Chance begreift.

Quellen: Gartner Trends für 2026, Expleo AI Pulse Studie.