Zwischen Hype und erfolgreicher, verantwortungsvoller Umsetzung: Generative KI als Führungsaufgabe in Stiftungen und Nonprofit-Organisationen

Jenseits der technologischen Aspekte entsteht gerade für Führungskräfte die anspruchsvolle Aufgabe, eine Balance zu finden: Wie hält man mit der rasanten Entwicklung Schritt, wenn Ressourcen und KI-Kompetenzen begrenzt sind? Und vor allem: Wie widersteht man dem Druck eines blinden Aktionismus, um KI stattdessen verantwortungsvoll und passgenau für den eigenen Stiftungszweck einzusetzen? Wer die Diskussion um KI-Implementierung auf die Wahl und Nutzung bestimmter Tools und Modelle reduziert, stellt mithin die falsche Frage. Entscheidend ist vielmehr, wie grundsätzliche Orientierung entsteht, wie Lernprozesse gestaltet werden und wie KI so eingesetzt wird, dass sie dem Auftrag der Nonprofit-Organisation dient – und nicht umgekehrt. Im Fokus dieses Beitrags steht mithin die interne Organisation von Stiftungen: die tägliche Arbeit, Kommunikation, Prozesse und Zusammenarbeit. Genau hier wird KI zur sehr konkreten Führungsaufgabe. 

Typische Spannungsfelder in Stiftungen und Nonprofit-Organisationen 

Viele Führungskräfte erleben derzeit eine Form von Überforderung, die weniger aus einem Mangel an verfügbaren Informationen entsteht als aus deren schieren Fülle: Neue Modelle, neue Begriffe, neue Versprechen. Der Versuch, hier dauerhaft „auf Ballhöhe“ zu bleiben und jedes neue Tool zu kennen, ist zum Scheitern verurteilt. Erschwerend kommt hinzu, dass es zumeist nicht wie in Unternehmen „die ITler“ im Team gibt, deren Hauptaufgabe es ist, sich Vollzeit mit diesen Themen zu beschäftigen.    

Gleichzeitig stehen großen Erwartungen oft unklare Anwendungsmöglichkeiten gegenüber. KI wird in der öffentlichen Debatte schnell zum „Gamechanger“ erklärt. Im Arbeitsalltag vieler Stiftungen zeigt sich jedoch ein anderes Bild: erste Experimente, punktuelle Effizienzgewinne – aber selten ein durchgreifend veränderter Prozess. Während es von Softwareanbietern für For-Profits oft schon Templates für deren Kernprozesse und -anwendungen gibt, sind den meisten Anbietern Stiftungen und Nonprofits als Markt zu klein und die einzelnen Organisationen zu heterogen, um sich gezielt um diese zu kümmern.  

Hinzu kommt die oft unterschätzte Dynamik innerhalb der Teams. Die Spannbreite reicht nicht selten von sehr versierten Nutzer*innen bis hin zu Mitarbeitenden, die dem KI-Thema mit großer Zurückhaltung oder gar offener Ablehnung begegnen. Diese Unterschiede sind nicht nur eine Frage von Kompetenz, sondern auch von Haltung, Risikowahrnehmung und beruflichem Selbstverständnis als Mitarbeitende im dritten Sektor.  

Das vielleicht größte Spannungsfeld liegt jedoch zwischen Nutzung und Steuerung. In vielen Organisationen wird KI bereits eingesetzt – aber kaum gesteuert. Anwendungen entstehen aus individuellem Engagement heraus. Klare Leitlinien, Verantwortlichkeiten und strategische Ziele fehlen. Teils finden die privaten Accounts von KI-Tools Verwendung. Unwissentliches Hochladen möglicherweise sensibler Daten und damit Datenschutzverletzungen sind hier vorprogrammiert. Ein schwierig zu koordinierender Aktionismus auf der eine Seite steht auf der anderen Seite das Risiko einer Blockade gegenüber, in der Entscheidungen über den KI-Einsatz in der Breite immer wieder vertagt werden, weil die „perfekte“ Governance nicht am Horizont erkennbar ist. 

Fünf Empfehlungen für Führung und Change-Management im KI-Kontext 

Niemand hat eine Glaskugel – weder wie sich die Technologie weiterentwickelt noch für ihre gesellschaftlichen, ökologischen und wirtschaftlichen Auswirkungen. Es gibt daher auch nicht das eine „richtige“ Tool oder den einen idealen Einführungsprozess Dennoch lassen sich aus einer konzeptionellen Sicht einige Empfehlungen ableiten, die Führungskräften helfen, mit der Situation umzugehen.  

Erstens: KI muss konsequent am Organisationszweck ausgerichtet werden – nicht am Hype um ein Tool. 

Der Ausgangspunkt ist nicht die Frage, was ein Tool kann, sondern welches Problem gelöst werden soll. Mit dieser Lösung muss die Organisation entweder effektiver oder effizienter ihre Ziele erreichen, beziehungsweise an relevanten Punkten die Qualität steigern können. In der Praxis zeigt sich immer wieder, dass die größten Effekte dort entstehen, wo sehr konkrete, oft unspektakuläre Aufgaben verbessert werden: die Erstellung von Textentwürfen, die Strukturierung von Informationen, die Vorbereitung von Entscheidungen. Führung bedeutet hier auch, bewusst zu priorisieren und Erwartungen zu erden. Nicht jede Organisation muss komplexe Automatisierungslösungen oder Agenten entwickeln – und nicht jeder Prozess lässt sich sinnvoll durch KI unterstützen oder ersetzen. 

Zweitens: Führungskräfte müssen keine Tech-Expert:innen sein – aber sie müssen sich mit KI befassen und das Lernen vorleben. 

In vielen Organisationen wird implizit erwartet, dass die Führung die wichtigen Dinge besser weiß und versteht. Im Kontext von KI ist das kaum möglich. Entscheidend ist daher eine andere Haltung: selbst ausprobieren, Unsicherheiten sichtbar machen und eigene Lernprozesse teilen. Dadurch entsteht Glaubwürdigkeit und Vertrauen, dass das Thema KI auch aus Sicht der Führung wirklich Relevanz für die Organisation hat.  

Drittens: Es braucht bewusst gestaltete Lernräume in der gesamten Organisation. 

Es ist entscheidend, Räume zu schaffen, in denen Führungskräfte und Mitarbeitende niedrigschwellig individuell Erfahrungen sammeln und gemeinsam voneinander lernen können. Erfolgreiche Organisationen beginnen häufig mit konkreten, klar abgrenzbaren Anwendungsfällen und machen diese transparent im Team. Formate des gegenseitigen Austauschs können etwa kurze Einblicke in positive persönliche Nutzungserfahrungen sein oder auch die Vorstellung von Fehlschlägen in bestimmten Anwendungsfeldern.  

Viertens: Rahmenbedingungen und Verantwortlichkeiten müssen früh geklärt werden – auch wenn sie sich zu einem späteren Zeitpunkt vielleicht wieder ändern. 

Parallel zum Lernen braucht es organisatorische Klarheit. Ohne erste grobe Leitplanken entstehen schnell parallele, intransparente Entwicklungen, die später nur schwer wieder einzufangen sind. Führung bedeutet daher, früh grundlegende Fragen zu adressieren: Wer trägt Verantwortung für das Thema? Welche Anwendungen sind im Umgang mit sensiblen Daten zulässig – und welche nicht? Wie wird Qualität gesichert? Diese Regeln sollten im Lernprozesse stetig hinterfragt undbei Bedarf konkretisiert und angepasst werden. 

Fünftens: Der Blick über den eigenen Tellerrand lohnt sich – Erfahrungsaustausch sollte auch über Organisationsgrenzen hinweg organisiert werden. 

Viele Stiftungen und Nonprofit-Organisationen stehen vor sehr ähnlichen Fragen, bearbeiten sie jedoch isoliert. Dabei lässt sich gerade im Nonprofit-Sektor viel gewinnen, wenn Erfahrungen systematisch geteilt werden. Netzwerke, informelle Austauschformate und gemeinsame Lernprozesse können helfen, typische Fehler zu vermeiden und Entwicklungen schneller einzuordnen.  

Fazit 

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit von Stiftungen und Nonprofit-Organisationen – aber sie ersetzt nicht deren grundlegende Aufgaben. Fragen nach Auftrag, Wirkung und Arbeitsweise bleiben bestehen. Die aktuelle Situation ist deshalb weniger eine technologische als eine organisationale Übergangsphase: zwischen punktueller Nutzung und breiter, strategischer Einbettung.  

Hier entscheidet sich, ob aus einzelnen Anwendungen nachhaltiger Mehrwert entsteht. Führung spielt dabei eine zentrale Rolle. Es geht darum, strategische Orientierung zu geben, Prioritäten im täglichen Handeln zu setzen und einen Rahmen zu schaffen, in dem sicheres, motiviertes Lernen möglich ist. 

Stiftungen und Nonprofit-Organisationen bringen dafür gute Voraussetzungen mit: eine klare Wertebasis, eine langfristige Perspektive und eine ausgeprägte Wirkungsorientierung. Wenn es gelingt, diese Stärken mit einer offenen und zugleich kritischen Haltung gegenüber neuen Technologien zu verbinden, kann generative Künstliche Intelligenz zu einem sinnvollen Werkzeug werden – im Dienst der eigenen Mission und deren gesellschaftlichem Beitrag. 

Und ja: Auch bei der Erstellung dieses Artikels kam KI zum Einsatz. Die interessante Frage ist jedoch wie immer nicht mehr das „ob“ – sondern das „wie“ und „wo“. Über die Antworten darauf sprechen wir gern im persönlichen Austausch, beispielsweise beim anstehenden Deutschen Stiftungstag 2026 in Hamburg. Denn bei aller technologischen Entwicklung bleibt eines unverändert: Relevantes Wissen entsteht im gemeinsamen Dialog, nicht im Prompt.