Blogartikel-Reihe – Zur Ehrenrettung des Generalisten:
Teil 1: Warum das „T-Shaped-Marketer-Modell” Quatsch ist (Teil 1)
Teil 2: Warum Generalisten im Unternehmen Umsatztreiber sind
Teil 3: Verhilft KI den Generalisten zum endgültigen Durchbruch?
Teil 4: Vom Brückenbauer zum Entscheider – Warum KI Urteilskraft zur wertvollsten Währung macht
Teil 5: Der Cultural Guardian – Warum menschliche Zertifizierung zum ultimativen Markenvorteil wird
Teil 6: Searching for Unicorns – Wie man Generalisten findet, gewinnt und hält
Generalisten galten lange als nützliche Allrounder, aber selten als entscheidende strategische Kraft. Während Spezialisten in vielen Unternehmen als „echte Experten“ wahrgenommen wurden, fristeten Generalisten ein Dasein abseits des Rampenlichts und im besten Fall in der zweiten Reihe. Doch wie schon in den ersten beiden Teilen dieser Reihe deutlich wurde, verschiebt sich der Fokus.
Generalisten können komplexe Zusammenhänge erkennen und strategische Weitsicht einbringen. Dies wird dann zu einem entscheidenden Unternehmenserfolg, wenn sie über Gestaltungsspielräume verfügen und nicht auf operative Aufgaben reduziert werden. Gleichzeitig sind Generalisten zentrale Brückenbauer, die Silos abbauen, Innovation fördern und durch vernetztes Denken messbar zur Wertschöpfung beitragen. Studien zeigen, dass ihre Arbeitsweise Markteinführungen beschleunigt, Entscheidungen verbessert und Unternehmen widerstandsfähiger macht.
Und nun sorgt ein technologischer Sprung für eine weitere und vielleicht finale Zäsur: künstliche Intelligenz. Genauer gesagt: KI verändert die Spielregeln so tiefgreifend, dass die Stärken der Generalisten sichtbarer und wertvoller werden als je zuvor.
Die neue Ausgangslage: KI verschiebt den Engpass
Generative KI (Gemini, ChatGPT, etc.) automatisiert im großen Stil Tätigkeiten, die bislang als spezialisierte Expertise galten. Recherche, Auswertung, Texte, Designs, teilweise Programmierung, erste Datenanalysen – Arbeiten, die früher spezialisierten Teams vorbehalten waren, entstehen heute in Minuten. Der Output wird (falls KI professionell beherrscht wird) schneller, vergleichbarer und standardisierter. Damit entsteht eine neue Engpasslogik: Nicht mehr die Ausführung zählt, sondern die Einordnung. Nicht die Erstellung, sondern die Priorisierung.
Früher: Wertschöpfung durch Spezialwissen.
Heute: Wertschöpfung durch Kontext und Verbindungen.
Genau hier liegt die Domäne der Generalisten!
Natürlich muss der jeweilige Output auf Echtheit und Stimmigkeit geprüft werden. Blindes Vertrauen in KI können sich auch Generalisten nicht erlauben.
Warum KI den Wert von Generalisten erhöht
KI gibt einem Generalisten – ganz gleich in welcher Position – ein kleines privates Team voller Spezialisten an die Hand. Daher kommt das Symbolbild eines mehrarmigen Mitarbeiters oder einer Mitarbeiterin doch recht nah an die Realität.
1. Entlastung von Routinen
KI übernimmt repetitive Arbeit – Zusammenfassungen, Dokumentation, Vorbereitung, Datenrecherche, Erstentwürfe. Generalisten gewinnen Zeit für Abstimmung, Entscheidungen und strategische Navigation. Sie rücken näher an die Kernfragen: Was ist relevant? Was ist machbar? Was ist richtig? Oder auf andere Art formuliert: Sie haben Zeit zu „denken“ und damit zu planen, zu steuern und zu wirken.
2. Skalierbare Unterstützung statt Engpasswissen
KI liefert Expertise auf Abruf. Das demokratisiert Fachwissen und senkt die Einstiegshürden in neue Domänen. Generalisten nutzen diesen Effekt stärker als Spezialisten, weil sie bereits gewohnt sind, in Unbekanntes einzutauchen und Schnittstellen zu bedienen. KI verstärkt diese Breite.
3. Bessere Entscheidungsgrundlagen
Dashboards aktualisieren sich automatisch (falls Schnittstellen vorhanden sind), Analysen werden in Minuten generiert, Szenarien können simuliert werden. Generalisten, die Entscheidungen vorbereiten, gewinnen an Tiefe und Tempo. Einordnung und Priorisierung steigen im Wert.
4. Interdisziplinäre Mustererkennung
KI macht Zusammenhänge sichtbar – aber bewertet sie nicht. Generalisten erkennen Muster über Silos hinweg, verbinden Technik, Business und Organisation und ordnen KI-Outputs in die Realität und Qualität ein.
5. Generalisten profitieren stärker als Spezialisten
Während KI eng definierte Spezialaufgaben automatisiert, bleiben die „vernetzenden“ Aufgaben menschlich. Die Kombination aus Überblick, Kontext, Kommunikation, Priorisierung und zum Teil auch Führung (Stichwort: Leadership) wird zum Engpassfaktor.
KI frisst Routine-Spezialistentum – und stärkt jene, die das Gesamtbild orchestrieren.
Generalisten als Übersetzer zwischen Mensch, Maschine und Organisation
KI liefert Möglichkeiten. Doch sie setzt keine Prioritäten. Genau hier entstehen neue Rollen, die Generalisten perfekt ausfüllen.
Organisationen brauchen Menschen, die:
- technische Potenziale bewerten,
- Chancen und Risiken einordnen,
- Anforderungen übersetzen,
- Prozesse orchestrieren,
- Stakeholder zusammenbringen,
- Überblick behalten (Big Picture),
- Visionen und Strategien erstellen und/oder diesen folgen.
Generalisten agieren als Übersetzer zwischen Technik, Strategie und operativer Umsetzung. Sie verbinden das, was KI erzeugt, mit dem, was die Organisation braucht und trennen so die Spreu vom Weizen. Durch KI wird diese Übersetzungs- und Transferleistung nicht weniger wichtig – sie wird zentral.
Das gilt besonders, weil viele Führungskräfte die tatsächliche KI-Nutzung ihrer Teams unterschätzen. Studien zeigen, dass Mitarbeitende KI bereits deutlich intensiver einsetzen als angenommen. Unternehmen hängen 2025/2026 im Übergang fest: KI wird genutzt, ohne dass die strategischen Konsequenzen verstanden werden und die strategischen Potentiale erkannt werden. Der Bedarf an Rollen mit Bewertungs-, Orchestrierungs- und Priorisierungskompetenz steigt tagtäglich.
Von der juristischen Bewertung einer KI-Schattensoftware ganz zu schweigen.
KI als Verstärker der Generalistenrolle
1. Bessere Kommunikation
KI unterstützt Struktur, Klarheit und Geschwindigkeit in der Kommunikation. Generalisten profitieren, weil sie komplexe Themen bündeln und verständlich machen. KI liefert Vorarbeit – Generalisten bringen Kontext, Relevanz und Tonalität ein.
2. Schnellere Lernkurven
Generalisten (manchmal auch Scannerpersönlichkeit genannt) lernen ohnehin schnell. Mit KI potenziert sich ihre Lernfähigkeit. Tools schließen Wissenslücken, erklären Fachthemen, liefern Beispiele und simulieren Szenarien. Das erweitert die Anschlussfähigkeit auf neue Domänen.
3. Stärkere Wirkung in Schnittstellenrollen
Ob Marketing und Sales, Produkt und Geschäftsführung oder IT und Fachbereiche – KI verändert die Zusammenarbeit. Generalisten gestalten diese Schnittstellen, weil sie Prozesse überblicken und Teams verbinden.
Je stärker KI eingesetzt wird, desto wichtiger wird diese koordinierende Rolle.
4. Fokus auf Priorisierung und Problemdefinition
KI unterstützt bei der Lösungsfindung. Doch die Qualität eines Outputs hängt davon ab, welches Problem formuliert wird. Generalisten definieren Probleme, strukturieren Entscheidungsräume und priorisieren Maßnahmen über Abteilunsgrenzen hinaus – und steigern damit die Wirksamkeit von KI im Unternehmen.
Risiken und Missverständnisse
Die Aufwertung der Generalisten bedeutet nicht, dass alles automatisch besser wird. Vier Missverständnisse sind verbreitet:
- KI ersetzt Verantwortung nicht.
Outputs werden automatisiert, Entscheidungen und (strategische) Einordnungen nicht. - Generalismus ist keine Beliebigkeit.
Gerade jetzt wird klar: Breite ohne Tiefe, ohne Systemdenken und ohne Kommunikationsstärke verliert an Relevanz.
(Siehe hier auch die Theorie aus Teil 1: Das Gegenteil eines Spezialisten ist nicht der Generalist. Ein Generalist ist ein „Spezialist in Generalwissen“. Man wird nicht automatisch Generalist, wenn man kein Spezialist ist.) - Schlechte Prozesse bleiben schlechte Prozesse.
KI beschleunigt. Sie beschleunigt aber auch Chaos, wenn Strukturen fehlen. - KI professionalisiert sich.
Etwas mit KI “spielen” reicht nicht. Der Umgang ist hoch professionell und zielgerichtet. KI ist mehr als ChatGPT E-Mails erstellen lassen.
Und: Der Mangel an KI-Kompetenz in Führungsebenen ist ein reales Risiko. Viele Unternehmen haben keine klare Strategie für KI – oder sind zu langsam in der Implementierung.
Generalisten können diese Lücke schließen, aber nur, wenn sie selbst in KI-Grundlogiken investiert haben.
KI-Einsatz darf – wie es der Volksmund nennt – kein Selbstzweck sein, sondern muss in den strategischen Rahmen des Unternehmens eingebettet sein.
Ein „Bat-Signal“ für alle Generalisten.
Der neue Rollenmix: Hybrid-Generalisten
Generalisten werden durch KI nicht zu Spezialisten – aber sie werden zu Hybridrollen.
Breit denkend, technologiekompetent, vernetzend und koordinierend – und damit zu einem gewissen Teil auch “abführend”.
Neue Rollen entstehen quer durch Organisationen:
- KI-Orchestrator
Verbindet Fachbereiche, Daten, KI-Tools und Geschäftslogik. - Prompt-Stratege und Validator
Gestaltet Prompts, prüft KI-Outputs, verbindet sie mit Unternehmenswissen. - AI-augmented Project Manager
Nutzen KI für Planung, Risikoanalyse und Entscheidungsvorbereitung. - Change & Adoption Manager
Begleitet KI-Einführung, schult Teams, misst ROI und optimiert Workflows. - Hybrid Domain Integrator (π-shaped)
Verbindet mehrere Teildisziplinen – z. B. Marketing, Data und KI. - Ethik- & Impact-Coordinator
Bewertet Risiken, steuert Compliance und sorgt für verantwortungsvolle KI-Nutzung.
Generalisten werden zu Architekten von Workflows und Wertschöpfungsketten – nicht zu Ausführenden.
Generalisten sind damit, wie in Teil 2 beschrieben, auch deutlich mehr in die Umsatzgenerierung eines Unternehmens integriert, was ihre Position und Aufgabe auch für die wirtschaftliche Zukunft eines Unternehmens ausschlaggebend macht.
Praxisbeispiele: Wo Generalisten mit KI sofort gewinnen
1. Projektvorbereitung
KI hilft beim Scannen großer Informationsmengen. Generalisten strukturieren Ziele, Risiken, Stakeholder und Maßnahmen – und schaffen klare Entscheidungsrahmen.
2. Funnel-Analysen
KI analysiert Segmente, Muster und Hypothesen. Generalisten interpretieren, priorisieren und übersetzen Outcomes in strategische und operative Schritte.
3. Führungsvorbereitung
KI generiert Briefings, Entscheidungsgrundlagen und Stakeholder-Analysen. Generalisten moderieren Diskussionen, gewichten Optionen und schaffen Orientierung. Oder übernehmen selbst die Führungsrolle, sei es mit Titel oder ohne.
4. Change-Prozesse
Stakeholder-Mapping, Szenarien, Rolloutplanung – alles durch KI unterstützt. Generalisten orchestrieren die Umsetzung, moderieren Widerstände und definieren Leitlinien.
5. Kundendialog
KI erstellt Erstanalysen. Generalisten definieren das Problem, ordnen die Situation ein und leiten konkrete Handlungsoptionen ab.
Hier zeigt sich: KI verstärkt die Wirkung guter Generalisten, weil sie aus Daten Orientierung formen und aus Möglichkeiten Entscheidungen machen.
Fazit: KI beschleunigt Arbeit – aber nicht Verständnis
KI erhöht die Geschwindigkeit der Ausführung. Doch Verstehen und in Verbindung zueinander setzen bleibt menschlich.
Generalisten bringen den Überblick, die Kontextkompetenz und das systemische Denken ein, das KI nicht ersetzt. Sie verbinden Technologie, Mensch und Organisation. Sie orchestrieren statt auszuführen.
Und genau diese Fähigkeit wird zur zentralen Ressource in Unternehmen, die KI ernsthaft, strategisch und gewinnbringend nutzen wollen.
Die Organisation der Zukunft braucht keine Silos, sondern Menschen, die Verbindungen schaffen.
KI macht Generalisten nicht obsolet – sie macht sie sichtbar. Und wirksamer.
Für viele Unternehmen wird genau das der entscheidende Produktivitätshebel der nächsten Jahre.
Plot-Twist: Werden Spezialisten jetzt arbeitslos?
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, bestimmte Aufgaben von Spezialisten zu übernehmen, insbesondere solche, die weniger tiefgreifendes Fachwissen erfordern. Dennoch wird es immer Tätigkeiten geben, die ein hohes Maß an Expertise und fundiertem Wissen voraussetzen, weshalb echte Spezialisten weiterhin unverzichtbar bleiben. Gleichzeitig ermöglicht KI Generalisten, erste Teile von spezialisierten Aufgaben effizient zu bearbeiten, wodurch sich die Rolle von Spezialisten stärker auf komplexe und anspruchsvolle Bereiche konzentrieren kann – was u.a. aber noch tieferes Spezialwissen benötigt. Es ist zu be(ob)achten, dass KI weniger qualifizierte oder unerfahrene (Junior-)Spezialisten in einigen Fällen ersetzen könnte, was langfristig Auswirkungen auf den Arbeits- und Ausbildungsmarkt haben könnte. Diese gesellschaftliche Dimension verdient eine gesonderte Betrachtung.
