Modell · Stand Oktober 2026

AI Adaptation Cycle

Der AI Adaptation Cycle ist ein Modell für die Einführung von KI in Teams: Ein Team unter Führung wird kontinuierlich besser darin, mit KI zu arbeiten. Er besteht aus einer Reifegradanalyse zu Beginn, einem Lernzyklus von drei bis vier Wochen, einer gemeinsamen Arbeitsweise mit KI sowie Werten und Prinzipien als Fundament. Entwickelt von Maximilian Rogg und Alexander Hoffmann-Kuhnt unter der Marke Transformation Office.

Ausgangslage

Sprache ist die Schnittstelle. Wer schreiben und sprechen kann, bedient die Technologie, ohne dass es ein IT-Projekt, eine Schulung oder eine Entscheidung der Geschäftsführung braucht. Die Nutzung entsteht von unten, und die Technologie ist im Haus, bevor die Organisation sie einführt.

Die Annahme des Modells

Der Engpass liegt in der Organisation. Werkzeuge sind vorhanden und Zugänge legitimiert; was fehlt, ist die eingebaute Lernschleife, in der aus einzelnen Versuchen geteilte Praxis wird. Das Modell liefert diese Schleife.

Wohin das Modell führt

Heute verbreitet	Mit dem Modell
Rahmenbedingungen, die sich auf Datenschutz und IT-Sicherheit beschränken	ein Orientierungsrahmen für die Zusammenarbeit mit KI, für Einzelne, Teams und Führungskräfte
Befähigung auf individueller Ebene	gemeinsames Lernen an echten Fällen der Organisation, im Arbeitsalltag
punktuelle Effizienzgewinne	kontinuierliche Organisationsentwicklung

Vier Bausteine

Reifegradanalyse

Der Einstieg, einmalig je Team, in fünf Schritten: Ausgangslage der Organisation, Fähigkeitsanalyse des Teams, Zielformulierung, Roadmap, Team-Kick-off. Buchbar als erste Phase der KI-Adaption im Team und auch einzeln.

Zur Reifegradanalyse

Lernzyklus mit Team

Der wiederkehrende Kern, drei bis vier Wochen je Durchlauf.

Arbeitsweise mit KI

Wie eine Person oder ein Team an der eigenen Aufgabe mit KI arbeitet: Delegationsentscheidung, Anleiten, Prüfen, Aneignen. Abgeleitet aus dem AI Fluency Framework, entwickelt von Anthropic mit dem University College Cork und dem Ringling College of Art and Design.

Zum Training

Werte und Prinzipien

Neugier, Offenheit, Vertrauen, Sicherheit, Verantwortung, Leistung.

Der Lernzyklus

Vier Schritte, drei bis vier Wochen je Durchlauf.

Ideengenerierung

Rückblick, Pain Points, Einflüsse von außen; Vorhaben wählen. Generatives Meeting.
Erproben und Experimentieren

Am echten Vorhaben, allein oder im Tandem. Ein bis zwei Wochen Arbeit.
Teilen und Bewerten

Gelungenes und Gescheitertes. Retrospektives Meeting.
Verankern

SOP oder Praktik in die Wissensbibliothek, andere Teams einladen. Eine Woche Arbeit.

Drei Artefakte halten fest, was entsteht: ein Ideenspeicher vorne im Zyklus, ein Journal als Spur des Erprobens und eine Wissensbibliothek am Ende mit zwei Eintragsarten, SOP und Praktik.

Reifegrad in zwei Lesarten

Die Entwicklungsstufe des Teams benennt das Team selbst: Ankommen, Ausschöpfen, Erkunden. Die meiste Wertschöpfung liegt im Ausschöpfen. Die Praxis der Organisation wird in der Reifegradanalyse von außen erhoben, auf einer vierstufigen Skala nach der Logik der CMMI-Prozessreife.

Woran sich Fortschritt messen lässt

Vier Leitfragen gelten beim Bewerten, in der Reifegradanalyse und für die Weiterentwicklung des Modells.

Wirkung

Wird die Arbeit besser und wirtschaftlicher, nicht allein schneller?

Können

Wächst die Fähigkeit, mit KI zu arbeiten, ohne Kernkompetenzen zu verlieren?

Miteinander

Wachsen Motivation, Sicherheit und Kooperation, teilt das Team Gelungenes und Gescheitertes?

Verankerung

Wird Bewährtes zum Standard, im legitimierten Rahmen, mit klarer Verantwortung, und skaliert es?

Was nicht Gegenstand ist

Kein LLM-Training im technischen Sinn. Keine Grundsatzdebatte über KI.

KI-Adaption im Team

Die Begleitung eines Teams durch den ersten Zyklus: Kick-off, ein Durchlauf mit Prozessbegleitung, Übergabe an das Team. Etwa acht bis zehn Wochen.

Freien Termin finden