Jack Dorsey, CEO von Block, hat Anfang 2026 etwas getan, das die meisten Führungskräfte entweder ignoriert oder falsch verstanden haben: Er hat 4.000 Stellen abgebaut, 40 % der gesamten Belegschaft, und in seinem Shareholder Letter geschrieben, dass KI »fundamental verändert, was es bedeutet, ein Unternehmen aufzubauen und zu führen.« (Quelle: BBC, CNN, Forbes)

In einem Interview mit WIRED formulierte er es noch klarer: Er wolle Block »als eine Intelligenz« neu aufbauen, nicht als ein Unternehmen, das KI als Werkzeug einsetzt.

Er hat recht.

Aber es gibt etwas, das dabei übersehen wird. Und es ist genau der Grund, warum so wenige Unternehmen wirklich transformieren.

Die Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit

Laut McKinseys »State of AI 2025« setzen 88 % der befragten Unternehmen KI bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion ein. Nur 6 % gelten als sogenannte High Performer, also Unternehmen, die tatsächlich messbaren Wert auf Unternehmensebene generieren. Der Rest steckt in der Pilotphase fest, oft seit Jahren. (Quelle: McKinsey State of AI 2025, mckinsey.com)

Was passiert in dieser Pilotphase? Ein internes Tool, das nach drei Monaten niemand mehr öffnet. Ein Automatisierungsprojekt, das im Abstimmungsprozess stirbt. Und irgendwo auf der Webseite ein Widget, das Fragen beantwortet, die niemand gestellt hat. Das wird dann intern als Fortschritt kommuniziert.

Gleichzeitig nutzen 78 % der Mitarbeitenden in Deutschland KI bereits, ohne dass es offiziell erlaubt ist. Die Nachfrage ist da. Die Werkzeuge sind da. Und trotzdem bewegt sich auf Unternehmensebene strukturell nichts.

Das ist kein Technologieproblem.

Was in Führungsrunden wirklich passiert

Es gibt ein Muster, das sich in Lenkungskreisen immer wieder zeigt, so konsistent, dass es fast schon Gesetzmäßigkeit hat.

Jemand bringt das Thema auf den Tisch. Erklärt, dass ein bestimmter Kernprozess durch KI grundlegend verändert werden könnte. Die Reaktion im Raum ist keine Ablehnung. Es ist etwas Subtileres: ein kurzes Innehalten, dann das stille Kalkül, was eine Zustimmung bedeuten würde. Nämlich einzugestehen, dass dieser Prozess schon lange hätte anders laufen können.

Was folgt, ist das klassische Verantwortungskarussell. Jede Abteilung versichert, bei sich laufe alles ordentlich. Die Probleme liegen woanders. Das Projekt braucht noch mehr Abstimmung. Und irgendwann, verlässlich wie ein Reflex, fällt das Wort »Compliance«.

Drei Stunden später ist der Kalender voll mit Folgeterminen. Das Projekt ist nicht gestartet. Und die Person, die am lautesten auf Risiken hingewiesen hat, wird ein Jahr später mit Verantwortung für das KI-Programm betraut.

Es ist ein bisschen so, als würde man jemanden zum Kapitän ernennen, weil er am überzeugendsten erklärt hat, warum das Schiff nicht auslaufen sollte.

Was wirklich übersehen wird

Dorseys These, Unternehmen müssten grundlegend um KI herum neu gebaut werden, ist richtig. Was dabei fehlt, ist die Antwort auf eine schlichtere Frage: Warum passiert es dann nicht?

Weil echte Transformation immer bedeutet, dass jemand Verantwortung neu verteilt, Prozesse grundlegend neu denkt und akzeptiert, dass bisherige Entscheidungen suboptimal waren. Das ist in flachen Strukturen schon schwierig. In hierarchischen Organisationen ist es strukturell fast unmöglich, solange niemand von oben den Rahmen dafür schafft.

Hinzu kommt ein konzeptionelles Problem: Die meisten Unternehmen behandeln KI als Technologieprojekt. Modell bauen, deployen, fertig. Ohne sich zu fragen, welcher Prozess dadurch konkret besser wird. Wer danach welche Entscheidung anders trifft. Was sich am Ende tatsächlich in der Wertschöpfung verändert.

Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet? Welche Retoure war vermeidbar? Wo entsteht gerade ein operatives Problem, das in vier Wochen teuer wird? Das sind keine Zukunftsfragen. Das sind Fragen, die heute beantwortet werden können, wenn Prozesse und Datenbasis stimmen.

Wer so denkt, startet nicht mit dem Modell. Sondern mit dem Prozess. Mit der Entscheidung. Mit dem Business Case. Und aus einem Experiment wird ein messbarer Hebel.

Was das kostet — konkret

Dorsey hat in einem X-Post zur Ankündigung der Stellenkürzungen geschrieben, er erwarte, dass die meisten Unternehmen in den nächsten zwölf Monaten ähnliche Schritte gehen werden. (Quelle: Fortune, Newsweek)

Das ist kein isoliertes Signal. Es ist eine Prognose von jemandem, der bereits gehandelt hat.

Und sie stellt eine unbequeme Frage an jede Führungskraft, die gerade noch im dritten Abstimmungstermin zum selben Thema sitzt: Was kostet ein weiteres Jahr Stillstand?

Nicht in Projektbudgets. Sondern in operativen Kernprozessen, in denen täglich tausende Entscheidungen manuell getroffen werden. Langsam, teuer, fehleranfällig. Die Datenbasis, um das zu ändern, ist in den meisten Unternehmen längst vorhanden.

Die teuerste KI ist die, die nicht eingesetzt wird, obwohl alles dafür bereit wäre.

Was das für Go-to-Market bedeutet

Aus GTM-Perspektive ist die Konsequenz klar: Wer heute nicht versteht, wie KI operative Kernprozesse verändert, wird in zwei Jahren erklären müssen, warum Conversion, Retention und Pipeline schwächer sind als die der Wettbewerber.

Transformation beginnt nicht im Boardroom. Sie beginnt bei den Menschen, die nah genug an den Prozessen sind, um zu sehen, wo Wertschöpfung liegen bleibt, und die den Anspruch formulieren, auch wenn der Raum erst einmal still bleibt.

Quellen:

• McKinsey & Company: The State of AI 2025 — mckinsey.com
• BBC News: Jack Dorsey's Block cuts thousands of roles as it embraces AI — bbc.com
• WIRED: Jack Dorsey Is Ready to Explain the Block Layoffs — wired.com
• Fortune: Block CEO Jack Dorsey lays off nearly half of his staff because of AI — fortune.com

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