Governance und Führung im Spannungsfeld von Klarheit und Unschärfe

01. Oktober 2025 | White Paper | Deutsch

Abstract

Ambiguität ist längst kein Randphänomen organisationaler Realität, sondern konstitutives Prinzip im Zeitalter von Transformation und Künstlicher Intelligenz. Während Algorithmen Präzision und Berechenbarkeit versprechen, erzeugen volatile Märkte, gesellschaftliche Spannungen und kulturelle Differenzen eine Unschärfe, die sich nicht durch klassische Steuerung auflösen lässt. Dieses White Paper entwickelt die These, dass Ambiguität in Organisationen nicht reduziert, sondern produktiv genutzt werden muss. Diskrete Wirksamkeit entsteht dabei gerade in der Fähigkeit, Klarheit und Unbestimmtheit zugleich zu integrieren – und Führung wie Governance so auszurichten, dass Stabilität und Offenheit in produktiver Spannung stehen.

01. Einleitung: Die neue Relevanz von Unbestimmtheit

Die klassische Managementliteratur tendierte über Jahrzehnte zur Verdrängung von Ambiguität. Klare Ziele, eindeutige Prozesse, definierte Rollen – so lauteten die Imperative der Steuerbarkeit. Im 21. Jahrhundert jedoch tritt Ambiguität als strukturprägendes Moment hervor. Nicht nur die Digitalisierung, sondern insbesondere die Integration von KI in Governance- und Entscheidungsprozesse verändert die Bedingungen organisationaler Ordnung.

Ambiguität zeigt sich als Herausforderung für Führungskräfte, die Orientierung stiften müssen, während sie selbst in paradoxen und unvollständigen Wissenslagen agieren.

02. Ambiguität in der Organisationsforschung

Die Organisationswissenschaft kennt seit jeher Konzepte der Unbestimmtheit. Niklas Luhmann sprach von „Doppelte Kontingenz“, James March von „garbage can decisions“, und Karl Weick von „sensemaking under equivocality“. Allen gemeinsam ist die Einsicht, dass Organisationen weniger durch die Eliminierung von Mehrdeutigkeit, sondern vielmehr durch deren Verarbeitung stabilisiert werden.

Im KI-Zeitalter gewinnt diese theoretische Perspektive neue Aktualität: Systeme, die algorithmische Klarheit erzeugen, treffen auf menschliche Kontexte, die von Interpretationsspielräumen leben.

03. KI und Präzision: Das Versprechen der Eindeutigkeit

Mit dem Aufstieg von KI-Systemen verbindet sich ein kulturelles Versprechen: die Reduktion von Unsicherheit. Prognosemodelle, Mustererkennung, automatisierte Entscheidungsunterstützung – all dies suggeriert Klarheit, Rationalität und Vorhersagbarkeit.
Doch je stärker Organisationen KI integrieren, desto deutlicher wird eine paradoxe Bewegung: Während auf der einen Seite präzisere Steuerung entsteht, wächst zugleich die Abhängigkeit von Interpretationsakten. Algorithmen produzieren Wahrscheinlichkeiten, keine absoluten Wahrheiten. Führung bleibt gefordert, Bedeutungsräume zu eröffnen, Ergebnisse einzuordnen und normative Orientierungen zu setzen.

04. Governance zwischen Stabilität und Offenheit

Governance erfüllt die Funktion, Organisationen zu stabilisieren – durch Regeln, Routinen, Verfahren und Kontrollmechanismen. Im Kontext von Ambiguität jedoch zeigt sich, dass zu starre Governance Strukturen nicht schützt, sondern blockiert.
Effektive Governance im KI-Zeitalter bedeutet:

• Rahmen schaffen statt Detailsteuerung
• Verantwortung verteilen statt monopolisieren
• Kontrollpunkte setzen, ohne Interpretationsspielräume zu ersticken
• Anschlussfähigkeit sichern, ohne Uniformität zu erzwingen

Governance wird damit zu einem dynamischen, lernfähigen System, das sowohl Orientierung bietet als auch die Möglichkeit bewahrt, Mehrdeutigkeit auszuhalten.

05. Diskrete Wirksamkeit unter Ambiguität

Diskrete Wirksamkeit – das stille, im Hintergrund wirkende Momentum organisationaler Steuerung – gewinnt in ambigen Kontexten besondere Bedeutung. Sie zeigt sich in der Kunst, nicht durch permanente Sichtbarkeit, sondern durch strukturierende Rahmung Einfluss auszuüben.

Führungskräfte, die Ambiguität produktiv nutzen, zeichnen sich durch folgende Qualitäten aus:

• Taktgefühl: die Fähigkeit, den richtigen Zeitpunkt für Interventionen zu wählen.
• Resonanz: sensibel wahrzunehmen, wo Organisationen offen für Veränderung sind.
• Zurückhaltung: nicht jede Unschärfe durch sofortige Entscheidung zu neutralisieren.
• Rahmungskompetenz: Ambiguität nicht aufzulösen, sondern als produktiven Möglichkeitsraum zu gestalten.

06. Fallbeispiele und Szenarien

• Internationale Organisationen: In multilateralen Kontexten ist Ambiguität oft unvermeidlich, da divergierende Interessen nicht in Eindeutigkeit überführt werden können. Hier ist Governance gefragt, die Spielräume eröffnet und temporäre Koalitionen ermöglicht.
• Unternehmen im KI-Umfeld: Start-ups wie etablierte Konzerne müssen erkennen, dass Algorithmen nur einen Teil der Entscheidungsgrundlage liefern. Die eigentliche Wirksamkeit liegt im Umgang mit Restunsicherheit.
• Öffentliche Verwaltung: In Transformationsprozessen zeigt sich, dass Ambiguität kein Zeichen mangelnder Planung ist, sondern Ausdruck der Notwendigkeit, in offenen Verfahren zu agieren.

07. Ein Framework für Ambiguität

Das White Paper schlägt ein Framework für Ambiguität vor, das auf vier Gestaltungsprinzipien basiert:

1. Struktur durch Flexibilität – Regeln als Orientierung, nicht als Dogma.
2. Führung als Rahmung – Klarheit schaffen, ohne Eindeutigkeit zu erzwingen.
3. Governance als Lernprozess – Systeme, die Irritationen aufnehmen und integrieren.
4. KI als Interpretationspartner – Technologien als Ergänzung menschlicher Deutung, nicht als Ersatz.

Dieses Framework verbindet Klarheit und Unschärfe, Struktur und Offenheit, Stabilität und Transformation.

08. Schlussfolgerung

Ambiguität ist kein Defizit, sondern Organisationsprinzip des 21. Jahrhunderts. In einer Welt, in der KI -Präzision liefert und Märkte Volatilität erzeugen, entsteht Wirksamkeit nicht durch den Versuch, Mehrdeutigkeit zu eliminieren, sondern durch die Fähigkeit, sie zu gestalten.

Diskrete Wirksamkeit erweist sich hier als Schlüssel: Sie wirkt nicht durch permanente Sichtbarkeit, sondern durch die leise, aber konsequente Gestaltung von Rahmenbedingungen, in denen Organisationen lernen, sich zwischen Klarheit und Unschärfe zu bewegen.

09. Literatur- und Quellenrahmen

• Ashby, W. R. (1956): An Introduction to Cybernetics. London: Chapman & Hall.
• Christensen, C. M., & Overdorf, M. (2000): Meeting the Challenge of Disruptive Change. Harvard Business Review, 78(2), 66–76.
• Eisenhardt, K. M., & Martin, J. A. (2000): Dynamic Capabilities: What are They? Strategic Management Journal, 21(10–11), 1105–1121.
• Heifetz, R. A., & Linsky, M. (2002): Leadership on the Line: Staying Alive through the Dangers of Leading. Boston: Harvard Business School Press.
• Luhmann, N. (1997): Die Gesellschaft der Gesellschaft. Frankfurt am Main: Suhrkamp.
• March, J. G. (1991): Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science, 2(1), 71–87.
• Mintzberg, H. (2009): Managing. San Francisco: Berrett-Koehler.
• Senge, P. M. (1990): The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization. New York: Doubleday.
• Simon, H. A. (1977): The New Science of Management Decision. Englewood Cliffs: Prentice-Hall.
• Snowden, D. J., & Boone, M. E. (2007): A Leader’s Framework for Decision Making. Harvard Business Review, 85(11), 68–76.
• Weick, K. E. (1995): Sensemaking in Organizations. Thousand Oaks: Sage.
• Weick, K. E., & Sutcliffe, K. M. (2015): Managing the Unexpected: Resilient Performance in an Age of Uncertainty. 3. Auflage. San Francisco: Jossey-Bass.
• Zuboff, S. (2019): The Age of Surveillance Capitalism. New York: PublicAffairs.

Autor:
THOMAS LEMCKE
Senior Executive Advisor

Framework · KI · Governance · Organisation

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