KI-Einführung im Banking: Warum Kultur die eigentliche Hürde ist
CCO Managing Partner
Banken haben ihren Mitarbeitern jahrelang beigebracht, dass Veränderung vor allem Kürzungen bedeutet. Und jetzt wundern sie sich, warum niemand die KI anfassen will.
Während eines großen Teils meiner Zeit im Banking war Kultur kein Werteposter. Kultur war das, was Menschen glaubten, was mit ihnen passieren würde, wenn das nächste Programm angekündigt wurde.
Nach 2008 hat sich die Branche rund um Risiko, Compliance und Dokumentation neu aufgestellt. Das war notwendig. Gleichzeitig hat es eine Generation daran gewöhnt, neue Tools zunächst als zusätzliche Kontrolle zu sehen und nicht als Entlastung. Die Digitalisierungsprogramme danach brachten die nächste Ebene: schnellere Kanäle, neue Kernsysteme, weniger Filialen. Intern kam bei vielen Mitarbeitern eine deutlich einfachere Botschaft an: Effizienz. Headcount. Das nächste Ziel.
Ich habe die Branche 2016 verlassen. Die Gespräche, die ich heute mit Bankern führe, klingen trotzdem vertraut. Frustration über langsame Digitalisierung. Leise Frustration über den Status quo. Kaum jemand behauptet, dass die eigene Bank heute wirklich eine durchgängige Customer Journey liefert. Und kaum jemand behauptet, dass die Organisation der nächsten Transformationsfolie noch uneingeschränkt vertraut.
In genau diese Kultur kommt jetzt KI.
Wie Jahre der Transformation das Verhalten in Banken geprägt haben
Drei Kräfte haben verändert, wie Menschen in Banken arbeiten.
Regulierung hat Vorsicht zu einer beruflichen Kompetenz gemacht. Nach der Finanzkrise wurden Conduct, KYC und Dokumentation zur sicheren Antwort. Relationship Manager mussten mit zwei Aufträgen gleichzeitig leben: Geld ins Haus bringen und gleichzeitig sicherstellen, dass beim Kunden niemand wegen der Akte nervös wird. Schweizer Private Banking verkauft weiterhin Vertrauen. Gleichzeitig wird ein immer größerer Teil der Woche eines Relationship Managers von Systemen, Abstimmungen und Freigaben aufgefressen, die für den Kunden selbst kaum Mehrwert schaffen.
Kostenprogramme haben eine zweite Lektion vermittelt. Gewinne können steigen, während die Zahl der Mitarbeiter sinkt. Banken haben offen kommuniziert, dass Technologie und inzwischen auch KI Teil ihrer Effizienzprogramme sind. Morgan Stanley schätzt, dass bis 2030 mehr als 200.000 Stellen im europäischen Banking durch weitere Digitalisierung und KI gefährdet sein könnten. Mitarbeiter können solche Nachrichten lesen.
Produktsilos haben eine dritte Lektion vermittelt. Onboarding, Kredit und Advisory führten ihre eigenen Daten und Prozesse. Der Kunde begegnete Abteilungen statt einer Bank. Mitarbeiter lernten, dass „End-to-End“ oft eher auf einer Folie existierte als in einer klaren Verantwortung. Wenn man dieselben Menschen später bittet, Prozesse gemeinsam mit KI-Agenten neu zu bauen, bringen sie nicht automatisch den echten Prozess mit. Sie schützen oft lieber den Workaround, mit dem der Monatsabschluss weiterhin funktioniert.
Auch McKinsey beschreibt den Übergang zu agentischer KI im Banking inzwischen vor allem als People-and-Culture-Thema und nicht als reine Modellfrage. Das ist kein weicher Nebenaspekt. Es zeigt, dass die vergangenen fünfzehn Jahre viele Organisationen eher darin trainiert haben, Transformationsprogramme zu überstehen, als sie aktiv mitzugestalten.
Was die Daten zu KI und Empathie tatsächlich zeigen
Neue Arbeitsplatzstudien zeigen dieselbe Trennung aus einer anderen Perspektive.
Mitarbeiter, die ihre Führungskräfte als empathisch erleben, nehmen KI deutlich anders wahr. Fast neun von zehn Mitarbeitern in solchen Kulturen sagen, dass sie brauchbares KI-Training erhalten haben. Über alle Mitarbeiter hinweg liegt dieser Wert ungefähr bei der Hälfte. In toxischen Unternehmenskulturen sagt das nur rund ein Drittel.
Dasselbe zeigt sich beim Gefühl von Kontrolle. 80 Prozent der Mitarbeiter in empathischen Kulturen sagen, dass KI ihnen mehr Einfluss und Kontrolle über ihre eigene Arbeit gibt. Insgesamt sagt das nur etwas mehr als die Hälfte.
Gleichzeitig nennen fast drei von zehn CEOs den Abbau von Stellen als ein wesentliches Motiv für ihre KI-Investitionen. 60 Prozent der C-Suite-Befragten sagen zugleich, dass mit der zunehmenden Abhängigkeit von KI auch die Bedeutung von Empathie in der Führung steigt.
Das ist kein Ruf nach freundlicheren Townhalls. Es ist ein Hinweis darauf, wo die echte Arbeit später unsichtbar wird.
Wenn der unausgesprochene Vertrag lautet: „Wir kaufen diese Tools, damit wir dieselbe Arbeit mit weniger Menschen erledigen können“, werden gute Mitarbeiter ihre cleverste Lösung im privaten Chat behalten. Shadow AI ist nicht nur ein Technologieproblem. Es ist das Verhalten einer Organisation mit wenig Vertrauen im Umgang mit einem sehr mächtigen Werkzeug.
Der AI-Benchmark von Culture Amp zeigt dieselbe Führungslücke noch einmal anders. 85 Prozent der Mitarbeiter sagen, dass ihre Organisation sie dazu ermutigt, KI auszuprobieren. Aber nur 58 Prozent sagen, dass ihre Führung klar erklärt hat, wie KI konkret zu den Unternehmenszielen beitragen soll.
Ermutigung ohne Richtung ist ein guter Weg zu vielen Piloten und keinem Betriebsmodell.
Warum KI-Einführung im Banking besonders schwierig ist
Banking hatte schon vor den heutigen Modellen eine risikoaverse Innovationskultur. In einer Befragung von 150 Innovationsverantwortlichen britischer Banken sagten 71 Prozent, dass Risikoscheu und Bürokratie Experimente ausbremsen. Langwierige Tests und Legacy-Systeme kommen noch dazu.
KI löst diese Kultur nicht auf. Sie übernimmt sie.
Auf Kundenseite wird das Problem noch größer. Vertrauen ist ein Teil des Produkts. Wenn Mitarbeiter glauben, dass die nächste KI-Welle in Wahrheit vor allem ein Headcount-Programm ist, werden sie kein Kundengespräch auf Basis eines Ergebnisses riskieren, das sie selbst nicht erklären können. Ein Berater wird einer Familie keine perfekt formulierte Zahl präsentieren, für die niemand verantwortlich zeichnet. Operations wird das Excel nicht abschaffen, solange genau dieses Excel weiterhin zuverlässig den Abschluss erklärt.
Ich habe die praktische Version davon vor Kurzem in Singen gesehen. Wir können Teams Agenten geben, die planen, bauen und testen, mit einem Menschen am Gate. Aber nichts davon skaliert, wenn die Menschen im Raum glauben, das Projekt sei lediglich eine höfliche Form, das Team später zu verkleinern. Dann zeigen sie den echten Prozess nicht. Sie behalten ihn für sich.
Die Schweizer Privatbank, die heute noch über Urteilsvermögen und Netzwerk gewinnt, hat eine Wahl. Sie kann KI einsetzen, um dem Relationship Manager eine Stunde seiner Zeit zurückzugeben und genau das auch klar sagen. Oder sie behandelt KI als das nächste Effizienzprogramm und schaut zu, wie die Adoption auf dem Flur stehen bleibt.
Wie eine Kultur aussieht, in der KI tatsächlich genutzt wird
Banken, die das richtig machen, brauchen kein neues Werteframework. Sie müssen drei Dinge konkret klären.
Welche Arbeit bewusst beim Menschen bleibt. Beratung, Ausnahmen, die finale Unterschrift. Nicht als schöne Formulierung, sondern als klare Entscheidungsrechte.
Wie Menschen gemessen werden, wenn die Arbeit schneller wird. Wenn die einzige Kennzahl am Ende FTE-Reduktion ist, hat die Organisation die Frage nach Vertrauen bereits beantwortet.
Wer bauen darf und was dem Unternehmen weiterhin gehört, nachdem jemand auf Enter gedrückt hat. Citizen Development ohne Gate wird zu Shadow IT. Ein Gate ohne psychologische Sicherheit wird zu einem Gate, das niemand benutzt.
Governance und Empathie sind keine Gegensätze. Governance ohne Empathie produziert Richtlinien, an die niemand glaubt. Empathie ohne Governance produziert überzeugende Antworten, die später niemand mehr nachvollziehen kann.
Die eigentliche Frage für Bankvorstände
Banken haben ihren Mitarbeitern über Jahre beigebracht, dass Veränderung vor allem Kontrolle und Kosten bedeutet. Jetzt bittet KI genau diese Menschen darum, ihr Wissen in Systeme einzubringen, damit die Organisation es wiederverwenden kann.
Die Daten zu Empathie sind dabei keine HR-Fußnote. Sie sind ein Teil des Adoptionsmodells. Dort, wo Führung klar sagen kann, was mit dem Menschen passiert, nachdem das Tool funktioniert, kann KI als mehr Kontrolle über die eigene Arbeit wahrgenommen werden. Dort, wo diese Antwort fehlt, wirkt KI wie die nächste Veränderung, die man am besten übersteht, indem man möglichst wenig von sich preisgibt.
Die Frage, die ich einem Führungsteam in einer Bank stellen würde, lautet deshalb nicht: Haben Sie ein KI-Programm?
Sondern: Würde ein guter Mitarbeiter auf der Fläche Ihnen zeigen, was er längst selbst gebaut hat?
Wenn Sie verstehen möchten, was die KI-Einführung in Ihrer eigenen Organisation beschleunigt oder blockiert, buchen Sie ein 30-minütiges Exploration Call mit uns. Gemeinsam schauen wir darauf, wo Vertrauen, Governance und Verantwortung in Ihren KI-Initiativen heute zusammenkommen und wo möglicherweise nicht die Technologie, sondern das Betriebsmodell im Weg steht.