KI im Team Von Silos zu Synchronisation

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KI hat die Produktivität einzelner Mitarbeiter in Entwicklung, Produktmanagement und Design deutlich erhöht. Die eigentliche Herausforderung liegt nun darin, diese individuellen Effizienzgewinne in einen messbaren Mehrwert für ganze Organisationen zu übersetzen.

Genau darin liegt derzeit eine der wichtigsten Aufgaben moderner Produktentwicklung: Die technischen Hürden für Analyse, Prototyping und Umsetzung sinken, während die Zahl möglicher Ideen, Anforderungen und Handlungsoptionen wächst. Für Unternehmen wird es dadurch immer wichtiger, aus einer wachsenden Menge an Informationen die richtigen Schlüsse zu ziehen und Ressourcen gezielt einzusetzen. Der entscheidende Unterschied entsteht nicht mehr allein durch die Geschwindigkeit einzelner Arbeitsschritte, sondern durch die Fähigkeit, Orientierung zu schaffen und gemeinsam die richtigen Entscheidungen zu treffen. 

Der Engpass liegt nicht mehr in der Umsetzung, sondern in der grundlegenden Entscheidung

Nur, weil etwas technisch umsetzbar ist, bedeutet das noch nicht, dass es auch entwickelt werden sollte. Die Fähigkeit, schneller zu entwickeln, schafft nur dann einen Wettbewerbsvorteil, wenn Teams gleichzeitig bessere Entscheidungen treffen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in Innovationsprozessen verschiebt sich der zentrale Engpass daher von der Umsetzung hin zur Entscheidungsfindung. Nicht die Geschwindigkeit der Entwicklung bestimmt den Erfolg, sondern die Fähigkeit, die richtigen Prioritäten zu setzen und Ressourcen gezielt einzusetzen.Dies zeigt sich auch in Ergebnissen aktueller Befragungen. So sehen 89 Prozent der von Forrester Consulting befragten Führungskräfte eine bessere Zusammenarbeit als entscheidend für das Erreichen ihrer Unternehmensziele. Gleichzeitig nennen 46 Prozent Schwierigkeiten bei der Priorisierung von Initiativen als zentrales Hindernis für den Erfolg ihrer Teams. Führungskräfte aus Produktentwicklung und Innovation sehen den größten Verbesserungsbedarf daher nicht in der eigentlichen Umsetzung, sondern in den frühen Phasen des Entwicklungsprozesses – bei der Ideengenerierung, Bewertung und Marktvalidierung.

Wenn alle schneller werden, aber in unterschiedliche Richtungen laufen

Die Ursache liegt häufig in der Art und Weise, wie KI heute genutzt wird. Erkenntnisse entstehen oftmals in isolierten Systemen und bleiben damit nur im Kontext einzelner Personen. Drei Viertel der befragten Führungskräfte sind der Ansicht, dass heutige KI-Werkzeuge zu stark auf individuelle Produktivität statt auf Teamarbeit ausgerichtet sind. Gleichzeitig berichten 69 Prozent, dass der Wechsel zwischen verschiedenen Arbeits- und KI-Anwendungen Reibungsverluste verursacht. Teams erkennen dadurch oft erst spät, dass unterschiedliche Annahmen getroffen oder Prioritäten verschieden bewertet wurden. Für Unternehmen wird deshalb eine andere Frage immer wichtiger: Wie kann KI die Zusammenarbeit verbessern – und nicht nur die Leistung einzelner Personen? Genau hier zeigt sich eine aktuelle Lücke. In einer Befragung von mehr als 2.000 Fachkräften aus Produktmanagement, Engineering und Design gibt lediglich ein Viertel der Befragten an, dass KI ihre Zusammenarbeit verbessert hat.³ Gleichzeitig berichten rund ein Drittel der Führungskräfte, dass bestehende KI-Initiativen bereits existente Silostrukturen sogar verstärken.

Drei Hebel, um KI von der individuellen zur Teamwirkung zu transformieren

Wer KI nachhaltig nutzen möchte, sollte sie dort verankern, wo Entscheidungen getroffen werden und Zusammenarbeit wirklich stattfindet. Besonders entscheidend sind dabei drei Punkte:

• 1. Priorisierung auf Basis gemeinsamer Erkenntnisse: Die Menge verfügbarer Informationen wächst kontinuierlich. Gleichzeitig sehen 63 Prozent der Beschäftigten Informationssilos als Hindernis für effektive Zusammenarbeit, 55 Prozent berichten von Kommunikationsproblemen zwischen Teams. Werden Prioritäten transparent geteilt und mit den zugrunde liegenden Daten verknüpft, können Teams fundiertere Entscheidungen treffen und Risiken frühzeitig erkennen.
• 2. Prototypen als Werkzeug zur Entscheidungsfindung nutzen: KI beschleunigt die Erstellung von Prototypen erheblich. Ihr größter Nutzen liegt jedoch nicht in der Geschwindigkeit, sondern darin, Ideen früher sichtbar und diskutierbar zu machen. Werden unterschiedliche Varianten in einem gemeinsamen Arbeitskontext zusammengeführt, können Entwicklung, Produktmanagement und weitere Stakeholder Annahmen schneller validieren und fundierter entscheiden.
• 3. Menschen und KI-Systemen den vollständigen Kontext bereitstellen: KI-gestützte Entwicklungssysteme können nur auf Grundlage der Informationen arbeiten, die ihnen zur Verfügung stehen. Die Folgen fragmentierter Informationen sind längst spürbar: Mehr als die Hälfte der Beschäftigten in Deutschland gibt an, mehr zu arbeiten, dabei jedoch weniger zu erreichen. Als Ursachen nennen sie unter anderem veraltete Werkzeuge sowie mangelnde Abstimmung. Architekturentscheidungen, Anforderungen und Projekterkenntnisse müssen deshalb konsistent verfügbar sein. Konzepte wie das Model Context Protocol (MCP) gewinnen hier an Bedeutung, weil sie Kontextinformationen systemübergreifend zugänglich machen.

Führungskräfte schaffen die Voraussetzungen

Ob KI einen nachhaltigen Beitrag zur Wertschöpfung leistet, hängt weniger von einzelnen Werkzeugen als von organisatorischen Rahmenbedingungen ab. Entsprechend interessieren sich bereits 82 Prozent der von Forrester befragten Führungskräfte für KI-Lösungen, die gezielt die Zusammenarbeit auf Teamebene unterstützen. Wesentlich sind dabei drei Prinzipien: KI zunächst in klar abgegrenzten Anwendungsfällen einsetzen, gemeinsames Wissen als strategische Ressource pflegen und Erfolg daran messen, wie gut Teams zu fundierten Entscheidungen gelangen.

Fazit: KI gezielt integrieren

KI entfaltet ihren größten Wert nicht dort, wo einzelne Aufgaben schneller erledigt werden, sondern dort, wo sie gemeinsames Verständnis schafft. In Entwicklungsumgebungen mit zahlreichen Abhängigkeiten, Beteiligten und Datenquellen wird die Fähigkeit, Wissen und Entscheidungen zu synchronisieren, zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Unternehmen, die KI gezielt in ihre Entwicklungs- und Entscheidungsprozesse integrieren, schaffen die Grundlage für schnellere Abstimmung, fundiertere Entscheidungen und wirksamere Innovation. 

Tobias Schmidt ist Head of DACH bei Miro.

Diesem Beitrag zugrunde liegende Studien und Umfragen

• Harvard Business Review Analytic Services, Befragung von Entscheidungsträgern in der Produktentwicklung, im Auftrag von Miro, September 2025.
• Forrester Consulting, „AI Workflows for Team Innovation“, Befragung von Führungskräften aus Engineering, Produktmanagement und Design, im Auftrag von Miro, Q3 2025.
• Miro, „AI at Work: What Your Product Org Wants You to Know“, Befragung von mehr als 2.000 Fachkräften aus Produktmanagement, Engineering und Design, 2026.
• Miro, „Momentum at Work 2025“, Befragung von über 6.000 Vollzeitbeschäftigten Wissensarbeitenden in acht Ländern, Juni/Juli 2025.