# Change Management bei der KI-Einführung: Dumme Fragen erwünscht > Change Management bei der KI-Einführung: Warum dumme Fragen erwünscht sein müssen, Lerntempo vor Vorwissen geht und Feedback eine einfache Struktur braucht. Source: https://www.xalt.de/blog/change-management-ki-einfuehrung/ Philipp Göllner Founder & Ambassador für Enterprise AI bei XALT 07.11.2026 6 min ### Über Philipp Göllner Philipp Göllner hat XALT gegründet und führt das Unternehmen. Er arbeitet seit 2005 mit Atlassian-Produkten, kommt aus DevOps und Softwarearchitektur und zeigt heute, wie Unternehmen KI-Agenten auf solide Atlassian- und DevOps-Prozesse setzen. „Man merkt hier wieder, dass wir alle zusammen spielen müssen, sonst funktioniert es nicht.“ Mit diesem Satz fing in einem unserer letzten Teammeetings eine Diskussion an, die mehr über unsere KI-Einführung verraten hat als jede Roadmap. Meine Antwort darauf war: **Die größte Herausforderung im Change Management bei XALT ist gerade, dass sich jeder traut, dumme Fragen zu stellen.** Und dass andere sehen dürfen, wenn man etwas nicht weiß. In diesem Beitrag beschreibe ich, warum das beim Change Management für die KI-Einführung der Engpass ist, wonach ich bei neuen Kolleginnen und Kollegen wirklich schaue und welche Regeln wir daraus für unser Team ableiten. ## Mit KI-Agenten wird Nichtwissen sichtbar Früher konnte man Wissenslücken leise schließen. Man hat nachgelesen, einen Kollegen unter vier Augen gefragt oder abgewartet. Mit geteilten KI-Agenten funktioniert das nicht mehr. Wenn ein Team in denselben Sessions arbeitet, wie wir es im Beitrag zu [OpenClaw Multiplayer im Unternehmen](https://www.xalt.de/blog/openclaw-multiplayer-im-unternehmen/) beschrieben haben, sieht jeder die Prompts der anderen. **Jede Frage an den Agenten ist eine Frage vor dem ganzen Team.** Das klingt zunächst unangenehm. Ich sehe darin vor allem einen Vorteil, denn verstecken lassen sich Lücken ohnehin nicht. Im Meeting habe ich es so gesagt: „Ich sehe als CEO, wer irgendwo Wissenslücken hat. Ich sehe das die ganze Zeit. Es ist nicht so, dass das nicht auffällt.“ Wer seine Lücken versteckt, schützt sich also nicht. Er verliert nur Zeit, weil er allein und langsam lernt statt mit den anderen und schnell. Die Forschung kennt das Muster seit Langem. Amy Edmondson hat in ihrer [Studie zu psychologischer Sicherheit und Lernverhalten in Teams](https://doi.org/10.2307/2666999) gezeigt: Teams lernen dann, wenn ihre Mitglieder glauben, dass sie für Fragen, Fehler und Zweifel nicht bestraft werden. Mit KI wird dieser Zusammenhang wichtiger, weil sich Werkzeuge und Arbeitsweisen gerade im Monatstakt ändern. ## Nicht wissen ist okay, stehen bleiben nicht Wenn eine neue Kollegin oder ein neuer Kollege zu uns kommt, schaue ich auf genau eine Sache: **Kann diese Person schnell genug lernen?** Vorwissen ist zweitrangig. Ein Beispiel aus dem Meeting: Wenn ein Projektleiter kommt, der noch nie mit Stories gearbeitet und noch nie einen Plan gemacht hat, ist das kein Problem. Aber nach zwei Wochen muss er drauf sein. Das kann man sich beibringen. Problematisch wird es erst, wenn sich jemand nichts beibringen lässt und stehen bleibt. Für die KI-Einführung heißt das: Die Frage „Wer kann schon mit Agenten arbeiten?“ hilft dir wenig. Die bessere Frage lautet: Wer probiert es aus, zeigt sein Zwischenergebnis und holt sich Rückmeldung? Daran erkennst du Lerntempo: - Jemand stellt die Frage früh, statt nach drei Tagen mit einem fertigen, aber falschen Ergebnis zu kommen. - Jemand zeigt den Prompt und den Zwischenstand, auch wenn beides noch holprig ist. - Jemand nimmt eine Korrektur auf und wendet sie beim nächsten Mal selbst an. - Jemand gibt weiter, was er gelernt hat, damit die nächste Person schneller ist. ## Feedback braucht eine Struktur Fragen stellen ist die eine Hälfte. Die andere ist, wie das Team darauf reagiert. Ein Kollege hat im Meeting vorgeschlagen, Feedback systematisch zu sammeln: „Das ist eigentlich einfach. Dann hast du eine bestimmte Struktur, man muss es nicht übertreiben. Aber heute fühlt sich keiner angegriffen.“ Daraus ist die Idee einer Feedback-Schulung für das ganze Team entstanden. Der Punkt dahinter: **Ohne gemeinsame Form wird Feedback schnell persönlich.** Wer bei einem schwachen Ergebnis des Agenten hört „Das hast du falsch gemacht“, fragt beim nächsten Mal nicht mehr. Eine leichte Struktur reicht oft schon: - Beobachtung zuerst: Was ist im Ergebnis passiert, ohne Wertung der Person? - Wirkung danach: Was bedeutet das für den Kunden, das Projekt oder die nächsten Schritte? - Vorschlag zum Schluss: Wie würde ein besserer Prompt, Kontext oder Ablauf aussehen? - Feedback direkt in der gemeinsamen Session, damit alle daraus lernen und nicht nur eine Person. ## Das Gedächtnis des Teams im Agenten Ein dritter Gedanke aus dem Meeting betraf die Projekthistorie. Eine Kollegin sagte zu mir: „Was ich super finde, ist, dass man die Historie eines Projektes hat. Das wird dich entlasten.“ Wir haben Loom-Aufnahmen aus mehreren Jahren, und die lassen sich jetzt mit einem Agenten erschließen. Für das Thema Fragen ist das wichtiger, als es klingt. **Wer den Agenten zuerst fragen kann, traut sich eher.** Die neue Projektleiterin muss nicht drei Kollegen nach der Vorgeschichte eines Kunden fragen. Sie fragt den Agenten, liest nach und kommt mit einer besseren Frage ins Gespräch. Die erste Rückfrage im Meeting kam übrigens prompt: Wo liegen diese Aufnahmen eigentlich? Genau so soll es laufen. Wer Jahre an Aufnahmen in einen Agenten gibt, klärt vorher Speicherort, Zugriff und Löschfristen. ## Was du in deinem Team ändern kannst 1. Sag offen, dass Fragen erwünscht sind, und stell als Führungskraft selbst die erste sichtbare dumme Frage. 2. Bewerte neue Leute nach ihrem Lerntempo und vereinbare ein klares Zeitfenster, etwa zwei Wochen für ein neues Werkzeug. 3. Gib dem Team eine einfache Feedback-Struktur und übt sie gemeinsam, bevor Agenten breit im Einsatz sind. 4. Mach Projektwissen für Agenten zugänglich, mit geklärtem Speicherort und klaren Zugriffsrechten. 5. Lass Arbeit mit Agenten in gemeinsamen Sessions stattfinden, damit gute Fragen und gute Antworten für alle sichtbar sind. Wenn wir das hinkriegen, haben wir ein starkes Team. So hat es ein Kollege am Ende des Meetings zusammengefasst. Mehr Werkzeuge brauchen wir dafür nicht. Wir brauchen Leute, die sich trauen, laut zu lernen. Wer selbst ausprobieren will, wie sich das anfühlt, kann bei mir anfangen: In 90 Minuten Vibe Coding ist jede Frage erlaubt, und am Ende steht eine funktionierende Lösung. Für ganze Teams gibt es den [Vibe Coding Workshop](https://www.xalt.de/vibe-coding-workshop/). ## Vibe code with Philipp 90 Minuten, ein echtes Problem aus deinem Alltag, jede Frage erlaubt. Du gehst mit einer laufenden Lösung und einem Gefühl dafür, wie dein Team mit Agenten lernt. [Termin mit Philipp buchen](https://www.xalt.de/vibe-code-with-me/) ## Weitere Beiträge ### [OpenClaw Multiplayer im Unternehmen: Ein Agent, ein Kontext, ein Team](https://www.xalt.de/blog/openclaw-multiplayer-im-unternehmen/) OpenClaw Multiplayer lässt ein ganzes Team mit demselben Agenten und demselben Kontext arbeiten. Was das im Unternehmen löst, wo die Grenzen liegen und wie du den Pilot aufsetzt. *Enterprise AI* ### [Atlassian Team’25 Europe: Rovo News und Highlights](https://www.xalt.de/blog/atlassian-team-25-europe-rovo-news-und-highlights/) Rovo wird zur KI-Ebene für Atlassians System of Work: News zu Rovo Search, Chat, Agenten, Studio, Governance und dem Teamwork Graph. *Atlassian* --- *Diese Fassung ist für KI-Agenten. Jede Seite dieser Website gibt es als Markdown: Header `Accept: text/markdown` senden oder `index.md` an den Pfad hängen. Übersicht der Hauptseiten: [llms.txt](https://www.xalt.de/llms.txt). Alle Seiten: [sitemap.xml](https://www.xalt.de/sitemap.xml)*