Kurz gesagt
Die britische BT Group liess 2400 Angestellte ihre Jahresziele mit drei Varianten schreiben: ohne KI, mit einer gewöhnlichen KI und mit einer KI, die gezielt nachfragt. Die nachfragende KI brachte 3,5-mal so viele exzellente Ziele wie die beiden anderen Gruppen. Spass und psychologische Sicherheit litten nicht darunter.
Viele Angestellte lassen ihre Ziele heute von einem Chatbot polieren. Der Chatbot lobt. «Das ist grossartig», antwortet er, und der Entwurf landet unverändert im Personalsystem. Genau diese Gewohnheit hat BT mit der Verhaltensforschungsfirma MoreThanNow getestet, in einem randomisierten Versuch. Die Resultate stehen in einem Beitrag der Harvard Business Review vom 4. November.
Die Gruppe mit der «Herausforderer-KI» bekam keine Komplimente, sondern Fragen: Was heisst das konkret? Was tun Sie dafür? Geht es grösser oder schneller? Das kostete nur ein paar Minuten mehr. Bewertet wurden die Ziele nach den Kriterien der klassischen Zielsetzungsforschung: ehrgeizig und präzise. Jede KI half mehr als keine. Doch nur die nachfragende Variante hob die Qualität deutlich und senkte zugleich den Anteil schwacher Ziele.
Die Autorinnen und Autoren nennen das Problem beim Namen: Schmeichelei ist in viele KI-Werkzeuge eingebaut. Wer die Standardeinstellung auf Zehntausende Angestellte ausrollt, übernimmt die Kultur des Anbieters, nicht die eigene. BT baut die nachfragende KI nun fest in die Zielvereinbarung ein und testet als Nächstes Feedbackgespräche.
Was das für KMU heisst
In vielen Schweizer Firmen laufen jetzt die Zielgespräche für 2027. Ein KMU braucht dafür keinen eigenen Versuch mit 2400 Leuten. Es reicht, dem Assistenten eine klare Rolle zu geben: Er soll nach Zahl, Termin und Hindernis fragen, bevor er einen Text glättet. Wer KI breiter einführt, misst besser das Ergebnis als die Zahl der Nutzer. Lizenzen und Klicks sagen wenig darüber, ob die Arbeit besser wird. Grosse Anbieter bauen dafür eigene Einheiten auf, etwa Swisscom mit ihrer neuen KI-Beratung. Kleine Firmen können klein anfangen: zwei Teams, zwei Einstellungen, ein Vergleich nach drei Monaten.
Zum Mitnehmen
- Rolle festlegen. Dem Assistenten vorgeben: «Frag nach Zahl, Termin und Hindernis. Lob erst danach.»
- Ergebnis messen. Die Qualität der Ziele prüfen, nicht die Zahl der KI-Nutzer.
- Selbst testen. Zwei Varianten in zwei Teams vergleichen, bevor eine Einstellung für alle gilt.
Quellen
- Katryn Wright, Priya Fabian-Gill, Tomas Ellinger, Kelly Tobin, Hana Searson: «What Sycophantic AI Can Cost Your Organization», Harvard Business Review, 4. November 2026 hbr.org
Erschienen am 6. November 2026, 05:20 Uhr. Aktualisiert am 6. November 2026, 07:27 Uhr. Jede Zahl prüfen wir an der Primärquelle. Fehler gefunden? Hinweis an die Redaktion
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