Führungsethik und Technologische Singularität

Die zunehmende Entwicklung Künstlicher Intelligenz, insbesondere auf dem Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI), stellt fundamentale Fragen an die organisationale Führungsethik. Führungskräfte gestalten das Zeitalter der Singularität durch ihre ethischen Entscheidungen heute. Der Zusammenhang von Führungsethik und Technologische Singularität wird damit zu einem entscheidenden strategischen Faktor.

From Prof. Dr. Patrick Peters, Professur für Communication and sustainability and Vice-Rector for Research and Teaching Material Development at the Allensbach University

Die Technologische Singularität beschreibt einen hypothetischen Moment in der Zukunft, an dem Künstliche Intelligenz eine Entwicklungsstufe erreicht, auf der sie ihre eigenen Fähigkeiten autonom und exponentiell verbessert. Das ist also der Punkt, ab dem Maschinenintelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft (Kurzweil, 2005). Der renommierte Futurist und Ingenieur Ray Kurzweil datiert diesen Punkt auf das Jahr 2045 und begründet diese Prognose auf die „Law of Accelerating Returns“. Das ist ein Modell des exponentiellen technologischen Wandels. Diese These wird durch die aktuellen Debatten in der AI-Forschung gestützt.

Eine Reihe von AI-Experten und Futuristen prognostiziert die Singularität für einen Zeitraum zwischen 2036 und 2060. Kurzweil argumentiert, dass die Menschheit im 21. Jahrhundert nicht hundert Jahre technologischen Fortschritt erleben wird, sondern etwa 20.000 Jahre Fortschritt – gemessen an der heutigen Geschwindigkeit. Diese Prognose basiert auf der Beobachtung, dass jede Technologie-Generation ihre Nachfolgerin schneller hervorbringt. Dabei wird Singularität nicht als instantaner Durchbruch verstanden, sondern als gradueller Prozess des „Merger of Human Technology with Human Intelligence“. Es ist eine Phase, in der biologische und Künstliche Intelligenz progressiv konvergieren.

Führungsethik und Technologische Singularität: Relevanz für organisationale Führung und Ethik

Während die technische Machbarkeit der AGI (Artificial General Intelligence = Künstliche Allgemeine Intelligenz) intensiv diskutiert wird, hat sich in der Forschung ein Konsens abgezeichnet, dass die Singularität primär keine technologische, sondern eine Governance-Herausforderung darstellt. Wie Kurzweil selbst betont: Der größte Risikofaktor sei nicht AI selbst, sondern die Abwesenheit von moralischer Klarheit und institutioneller Integrität unter den menschlichen Verantwortlichen. Diese Aussage unterstreicht die zentrale Rolle der Führungsethik: Organisationen werden entscheidend dafür verantwortlich sein, wie intelligente Systeme entwickelt, implementiert und gesteuert werden. Der Punkt der Singularität markiert nicht nur ein technisches Ereignis, sondern einen Wendepunkt in der organisationalen Verantwortung. Unternehmen werden zunehmend als „ethische Akteure“ verstanden, deren Führungsprinzipien über die Kontrolle und Gestaltung hochautonomer Systeme entscheiden. Dies rechtfertigt eine detaillierte Analyse der Schnittstellen zwischen Führungsethik und KI-Governance.

Theoretische Grundlagen: Ethische Führung im digitalen Zeitalter

In der Organisationsforschung ist Ethical Leadership ein relativ modernes Forschungsfeld. Das grundlegende konzeptionelle Modell wurde von Treviño, Brown und Harrison (2005) entwickelt. Sie definieren Ethical Leadership als „die Demonstration von normativ angemessenem Verhalten durch persönliche Handlungen und zwischenmenschliche Beziehungen sowie die Förderung solchen Verhaltens in Mitarbeitenden durch zwei-Richtungs-Kommunikation, Verstärkung und Entscheidungsfindung“. Dieses Modell integriert zwei zentrale Dimensionen. Zum einen die „Moral Person“ als die persönliche ethische Integrität, Ehrlichkeit und Glaubwürdigkeit des Führenden. Dies manifestiert sich durch Kongruenz zwischen Worten und Taten, durch das aktive Vorleben von Werten und durch die Übernahme persönlicher Verantwortung für Entscheidungen. Und zum anderen den „Moral Manager“ als die aktive Gestaltung einer ethischen Organisationskultur. Dies beinhaltet die Etablierung ethischer Standards, die Kommunikation dieser Standards, die Verstärkung ethischen Verhaltens durch Incentivierungssysteme und schließlich die Sanktionierung unethischen Handelns.

Brown und Treviño (2006) betonen, dass ethische Führung nicht charismatisch sein muss – vielmehr basiert sie auf transaktionalen Elementen wie konsistenter Kommunikation und Regelwerk. Die Forschung hat zudem gezeigt, dass ethische Führung Folgen auf drei Ebenen hat: (1) Förderung ethischen Verhaltens in der Belegschaft, (2) Steigerung von Organisationsvertrauen und Glaubwürdigkeit sowie (3) Verbesserung der langfristigen organisationalen Performance. Dies ist besonders relevant in Kontexten hoher Unsicherheit und Komplexität, wie sie die digitale Transformation kennzeichnet.

Wichtig: Social Learning Theory

Eine wichtige Unterscheidung ist an dieser Stelle nötig: Ethische Führung ist nicht identisch mit Compliance-Management. Während Compliance-Programme sich auf die Einhaltung rechtlicher Normen konzentrieren, zielt Ethical Leadership auf die Gestaltung einer Organisationskultur, die Ethik nicht als externes Zwangsregime, sondern als intrinsische Verpflichtung verankert. Dies ist für die Singularitäts-Debatte essentiell, da autonome intelligente Systeme nicht durch bloße Regelwerk gesteuert werden können – sie erfordern eine Vorausgestaltung ethischer Prinzipien im Design und eine Kultur der ethischen Reflexion bei ihrer Deployment. Die Social Learning Theory (Bandura, 1977) bildet die psychologische Basis des Ethical Leadership-Konzepts. Danach lernen Mitarbeitende ethisches (oder unethisches) Verhalten primär durch die Beobachtung von Führungspersonen. Dies hat weitreichende Implikationen: In Organisationen, die KI-Systeme implementieren, wird die Vorbildfunktion der Führungskräfte bei der Definition ethischer Grenzen für diese Systeme kritisch. Führungskräfte müssen nicht nur technisch versiert sein, sondern auch demonstrieren, dass ethische Überlegungen nicht optional sind.

Die Technologische Singularität und das Problem der Verantwortungslücken

Mit der Annäherung an AGI entstehen fundamentale Herausforderungen hinsichtlich der Zuordnung von Verantwortung. Das zentrale Problem lässt sich als „Responsibility Gap“ (Verantwortungslücke) charakterisieren: Bei hoch-autonomen Systemen wird unklar, wer für schädliche oder unerwartete Ergebnisse verantwortlich ist. Traditionell basiert Verantwortungszuordnung auf drei Kriterien: (1) kausale Verursachung, (2) kontrollierendes Handeln und (3) Voraussicht. Bei klassischen Hierarchien ist dies relativ eindeutig: Ein Manager trägt Verantwortung für die Konsequenzen einer Entscheidung, die er autonom getroffen hat. Bei KI-gestützten Systemen jedoch fragmentiert sich diese Verantwortung über multiple Akteure wie Datenarchitekten, Entwicklungspersonal und Compliance-/Governance-Beauftragte.

Diese Fragmentierung führt zum klassischen „Verschiebungs-Effekt“, bei dem jeder Akteur seine Verantwortung auf den nächsten in der Kette abwälzt. Ein weiterer Aspekt der Verantwortungslücke ergibt sich aus der Unvorhersehbarkeit moderner Machine-Learning-Systeme. Ein KI-System kann unter definierten Bedingungen trainiert werden, adaptiert, lernt und verändert sein Verhalten aber im laufenden Betrieb. Dies bedeutet, dass selbst die ursprünglichen Entwickler nicht alle möglichen Folgen ihrer Konstruktion antizipieren können.

Ein Beispiel: Der COMPAS-Algorithmus, ein Risikobeurteilungssystem im US-amerikanischen Strafjustizsystem, wurde mit dem Ziel trainiert, Rückfallquoten vorherzusagen. Nach Einrichtung zeigte sich jedoch ein systematischer Bias. Der Algorithmus klassifizierte schwarze Angeklagte überproportional als „hochriskant“, während weiße Angeklagte mit ähnlichen Hintergründen herabgestuft wurden. Keiner der ursprünglichen Entwickler hatte diesen Bias bewusst in den Code einprogrammiert – er war ein emergentes Phänomen aus den Trainingsdaten, die gesellschaftliche Ungleichheiten widerspiegelten. Die Forschung zur algorithmischen Diskriminierung zeigt, dass das Problem der Verantwortungszuordnung besonders in öffentlichen und privaten Organisationen kritisch wird.

Eine empirische Studie von Alon-Barkat (2025) zeigte: Bürger:innen sprechen öffentlichen Organisationen keinen niedrigeren Verantwortungsstandard bei algorithmischer Diskriminierung im Vergleich zu menschlicher Diskriminierung zu. Das Interessante: Organisationen, die ihre Algorithmen extern aus dem Outsourcing-Modell beziehen (von Vendors), werden von der Öffentlichkeit als weniger verantwortlich eingestuft als solche, die Algorithmen intern entwickeln. Dies deutet auf eine „Outsourcing-Verantwortungslücke“ hin – Organisationen könnten versucht sein, die Verantwortung an externe Anbieter zu delegieren, ohne ihre eigene Kontrolle und Überwachung zu intensivieren.

Ethische Dilemmata auf dem Weg zur Singularität

Mit AGI entsteht ein fundamentales Dilemma: Wie können Führungskräfte Kontrollmechanismen über Systeme etablieren, die möglicherweise intelligenter sind als sie selbst? Kurzweil argumentiert, dass die Lösung nicht in der Begrenzung von Technologie liegt, sondern in der Beschleunigung unserer ethischen und institutionellen Kapazität zur Governance. Mit anderen Worten: Technologische Beschleunigung muss von ethischer Beschleunigung begleitet werden. Dies führt zu konkreten Governance-Herausforderungen. AGI-Systeme müssen nicht nur funktionieren, sondern ihre Entscheidungsprozesse müssen nachvollziehbar sein. Das Feld der Explainable AI (XAI) befasst sich mit dieser Anforderung. XAI-Techniken zielen darauf ab, die „Black-Box“-Natur von Deep Learning Modellen aufzubrechen und Stakeholdern verständliche Erklärungen für KI-Entscheidungen zu bieten. Die Fairness, Accountability and Transparency (FAT) ML-Frameworks stellen hierbei operationalisierbare Standards dar. Ein Ansatz zur Minderung von Verantwortungslücken ist die Sicherung von „Meaningful Human Control“ über kritische Entscheidungen. Dies bedeutet nicht, dass Menschen alle Entscheidungen treffen – das wäre ineffizient und widerspräche dem Nutzen von AGI. Vielmehr bedeutet es, dass Menschen die Fähigkeit behalten müssen, in kritischen Situationen zu intervenieren und das System in einen sicheren Zustand zurückzufahren.

Fragen der Arbeitsgerechtigkeit und Würde

Die Singularität würde massive Arbeitsmarktveränderungen bedeuten. Aktuelle Szenarien prognostizieren, dass AGI 60 bis 80 Prozent der beruflichen Aktivitäten automatisieren könnte. Dies hätte nicht nur wirtschaftliche, sondern tiefe ethische Konsequenzen. Eine Studie der McKinsey Global Institute prognostiziert, dass Automatisierung bis 2030 weltweit etwa 800 Millionen Arbeitsplätze verdrängen könnte. Diese Zahl wird oft als reine Beschäftigungskrise interpretiert. Aber eine tiefere ethische Frage liegt darunter: Wie sichern wir menschliche Würde und Bedeutung in einer Welt, in der automatisierbare Arbeit massiv reduziert ist? Der Ökonom und Philosoph Amartya Sen hat das Konzept der „capabilities“ entwickelt. Das ist die Idee, dass menschliche Entwicklung nicht nur ökonomisch messbar ist, sondern durch die Expansion von menschlicher Freiheit und der Kapazität, ein Leben in Würde zu führen.

Für Führungskräfte bedeutet dies: Es reicht nicht, Retraining-Programme anzubieten. Vielmehr müssen Organisationen aktiv daran arbeiten, dass die durch Automatisierung freigesetzte Arbeitszeit zur Ausübung sinnvoller, kreativ und würdevoll empfundener Tätigkeiten genutzt wird. Die Forschung zeigt, dass Mitarbeitende nicht nur um finanzielle Sicherheit besorgt sind, sondern um den Verlust von Bedeutsamkeit. Eine Studie von WebHR (2025) zeigte, dass 60 Prozent der Arbeitnehmenden fürchten, von Algorithmen unfair behandelt zu werden – ein tieferes Problem als bloße Arbeitslosigkeit.

Singularität hätte zudem eine Konzentration von Macht zur Folge: Diejenigen, die fortgeschrittene AGI kontrollieren, hätten gewaltige Hebelkräfte über diejenigen, die nicht über solche Systeme verfügen. Kurzweil argumentiert, dass dies nicht technologisch, sondern gesellschaftlich gelöst werden muss – durch die Verbreitung von Technologie, durch demokratische Governance-Modelle und durch die explizite Gestaltung von Systemen, die nicht Macht konzentrieren, sondern sie dezentralisieren. Für Führungskräfte entsteht hier eine ethische Verpflichtung: Sie müssen nicht nur ihre eigenen Organisationen ethisch leiten, sondern auch aktiv bei der Gestaltung von breiteren institutionellen Strukturen mitwirken, die verhindern, dass AGI-Technologie zur Machtkonzentration führt.

Erforderliche Kompetenzen für ethische Führung in der Ära der Singularität

Ein fundamentales Problem in vielen Organisationen ist, dass das Top-Management KI nicht versteht. Dies führt zu Blindspots bei der Governance – Führungskräfte können nicht kritisch hinterfragen, ob ein System ethisch ist, wenn sie dessen Funktionsweise nicht verstehen. Technologische Kompetenz bedeutet nicht, dass Führungskräfte selbst Algorithmen schreiben müssen. Vielmehr müssen sie verstehen: Wie wird ein Modell trainiert? Wo entstehen Biases? Wie können XAI-Techniken Transparenz schaffen? Welche Fehler und Grenzen hat das System? Dies sind konzeptionelle, nicht programmiertechnische Fragen. Darüber hinaus sollten Führungskräfte verstehen, welche Systeme „black boxes“ sind und warum das problematisch sein kann. Die traditionelle Sicht auf Datenverarbeitung als neutral und objektiv ist überholt – moderne Forschung zeigt, dass KI-Systeme Reflexionen ihrer Trainingsdaten sind, und diese Trainingsdaten sind niemals neutral.

Ethische Reflexion muss dabei speziell im Kontext von Technologie trainiert werden. Eine Führungsperson muss erkennen können, wann ein KI-System ethische Fragen aufwirft, die nicht durch technische oder rechtliche Lösungen allein beantwortet werden können. Ethische Fragen haben zudem selten eine einzelne richtige Antwort. Eine Führungskraft muss in der Lage sein, zwischen konkurrierenden ethischen Werten abzuwägen – zwischen Effizienzgewinnen und Würde der Arbeitnehmenden, zwischen Überwachung und Datenschutz, zwischen Innovation und Sicherheit. Und: Führungskräfte müssen trainiert werden, die Langzeitfolgen von Entscheidungen zu berücksichtigen, auch wenn die kurzfristigen Anreize in eine andere Richtung zeigen.

Strategisches Vorausdenken in einer Welt exponentiellen Wandels

Das „Law of Accelerating Returns“ („Gesetz der sich beschleunigenden Wiederkehr“) stellt die Annahme einer linearen Planung für Organisationen in Frage und erfordert stattdessen einen Szenario-Ansatz – auch für Führungsethik und Technologische Singularität. Führungskräfte sollten alternative Zukünfte durchdenken und sich auf mehrere Pfade vorbereiten.  Dies erfordert eine bestimmte Denkweise, die systemisches Denken, Szenario-Planung und adaptive Governance umfasst. Systemisches Denken bedeutet, die Wechselwirkungen zwischen Technologie, Organisationskultur, Arbeitsmarkt und Gesellschaft zu erkennen. Szenario-Planung geht über die Prognose einer einzigen Zukunft hinaus und beinhaltet die Entwicklung von Optionen für mehrere plausible Zukünfte. Adaptive Governance erkennt an, dass kein Plan perfekt ist und betont die Notwendigkeit flexibler und anpassungsfähiger Governance-Strukturen, während gleichzeitig ethische Grundprinzipien unverrückbar bleiben.

Das Management der Singularität ist auch kein technisches Problem, das sich von oben herab lösen lässt. Es ist ein kollektiver Prozess, der Mitarbeitende, Kunden, Regulatoren und die breitere Gesellschaft einbezieht. Führungskräfte benötigen daher soziale und kommunikative Kompetenz, um in dieser Unsicherheit zu navigieren. Dialogische Kompetenz ist entscheidend, um offene, ehrliche Gespräche über Befürchtungen, Hoffnungen und ethische Unsicherheiten zu führen und Mitarbeitende zu ermutigen, Bedenken zu äußern, ohne Repressalien zu fürchten. Kulturelle Sensibilität ist ebenfalls wichtig, da unterschiedliche Kulturen, Regionen und Stakeholder unterschiedliche Prioritäten bezüglich KI-Ethik haben. Ein globales Unternehmen muss diese Vielfalt navigieren können. Schließlich müssen Führungskräfte die Fähigkeit zur Vermittlung zwischen Welten besitzen. Technische Expert:innen sprechen eine andere Sprache als ethische Philosophen oder Arbeitsmarktpolitiker. Führungskräfte müssen als Übersetzer fungieren, die verschiedene Perspektiven zusammenbringen können.

Veränderungsprozesse müssen transparent sein

Nicht zuletzt brauchen Führungskräfte Change and Agility Management-Kompetenzen. Die digitale Transformation und die Annäherung an AGI werden Organisationen zwingen, sich grundlegend zu verändern. Eine Studie der FAU (2025) über Digital Change Management zeigte, dass erfolgreiche digitale Transformationen nicht nur neue Tools erfordern, sondern auch eine kulturelle Neuausrichtung: Mitarbeitende müssen verstehen, nicht nur befolgen; Widerstände müssen verstanden und adressiert werden; Veränderungsprozesse müssen transparent sein. Deshalb stehen Change Leadership, Resilienz und partizipative Gestaltung im Fokus. Change Leadership ist die Fähigkeit, Menschen durch fundamentale organisationale Transformationen zu führen, ohne dabei psychologische Verletzungen zu verursachen. Bei der Resilienz geht es um die persönliche und organisationale Kapazität, mit Rückschlägen, Unsicherheit und Fehlern umzugehen und daraus zu lernen. Und die partizipative Gestaltung meint, dass ein Change-Prozess nicht etwas ist, das man Mitarbeitenden antut, sondern etwas, das man mit ihnen gestaltet.

Conclusion

Für die Zukunft empfehlen sich mehrere Forschungs- und Praxis-Richtungen für Führungsethik und Technologische Singularität. Die Singularitäts-Debatte erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit und muss Technologen, Ethiker, Ökonomen, Juristen und Humanisten zusammenbringen. Während einzelne Länder wie die EU und die USA ihre AI-Regulierungen definieren, ist eine globale Koordination unerlässlich, um „Regulierungsarbitrage“ zu vermeiden, bei dem Organisationen ethische Standards in Länder mit niedrigeren Anforderungen ausweichen. Darüber hinaus ist mutige Innovation in der Arbeitsmarktpolitik notwendig. Die Singularität erfordert nicht nur technische, sondern auch gesellschaftliche Innovation, einschließlich neuer Modelle von Arbeit, Einkommen und menschlicher Bedeutung. Ethik ist kein Problem, das man löst, sondern ein Prozess, den man pflegt. Organisationen müssen Strukturen schaffen, die permanente ethische Reflexion ermöglichen. Das Zeitalter der Singularität ist kein Zeitalter, das Führungskräften passiert. Es ist eines, das Führungskräfte durch ihre ethischen Entscheidungen heute bereits gestalten.

Literaturverzeichnis

Alon-Barkat, S. (2025). Algorithmic discrimination in public service provision. Understanding citizens’ attribution of responsibility for human versus algorithmic discriminatory outcomes. Journal of Public Administration Research and Theory, Volume 35, Issue 4, pp. 469–488, https://doi.org/10.1093/jopart/muaf024.

Bandura, A. (1977). Social Learning Theory. Prentice-Hall.

Brown, M. E., & Treviño, L. K. (2006). Ethical leadership: A review and future directions. Leadership Quarterly, vol. 17, no. 6, pp. 595-616, https://doi.org/10.1016/j.leaqua.2006.10.004.

Brown, M. E., Treviño, L. K., & Harrison, D. A. (2005). Ethical leadership: A social learning perspective for construct development and testing. Organizational Behavior and Human Decision Performance, vol. 97, no. 2, pp. 117-134, https://2024.sci-hub.st/6198/6aa0a88d8bb68a079bad48bdb437c5dd/brown2005.pdf.

Kurzweil, R. (2005). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. Viking Press.

McKinsey Global Institute. (2023). Generative AI and the future of work. McKinsey & Company.

Sen, A. (1999). Development as Freedom. Oxford University Press.