Wenn der Chef zum Modell wird: Was Ubers „Dara AI“ über die Zukunft der Führung verrät
Ingenieure bei Uber haben intern einen Chatbot gebaut, der ihren CEO Dara Khosrowshahi imitiert. Klingt nach einem netten Geek-Gag – ist aber in Wahrheit ein Blick in eine mögliche Zukunft, in der KI nicht nur Code und Mails schreibt, sondern auch vorgibt, wie Mitarbeiter sich auf Führungskräfte einstellen und Entscheidungen argumentieren. Wenn der Chef zum Modell wird, verschwindet Macht nicht, sie wird kodifiziert. Dieser Beitrag ordnet Uber’s Experiment ein, schaut auf frühere Formen algorithmischer Steuerung und fragt, was das speziell für den deutschsprachigen Raum unter strengen EU-Regeln bedeutet.
Die Nachricht in Kürze
Laut TechCrunch erzählte Uber-CEO Dara Khosrowshahi im Podcast The Diary of a CEO, dass einige interne Teams einen Chatbot entwickelt haben, der seine Denk- und Fragestruktur nachahmen soll – intern als eine Art „Dara AI“ bekannt.
Entwickler nutzen diesen Bot, um Präsentationen und Vorschläge vor Meetings mit Khosrowshahi zu testen. Die Idee: Wer seine Argumente zuerst gegen das KI-Abbild des Chefs laufen lässt, ist besser auf kritische Nachfragen im echten Termin vorbereitet.
Khosrowshahi sagte außerdem, rund 90 % der Uber-Softwareentwickler setzten inzwischen KI-Tools in ihrer täglichen Arbeit ein; etwa 30 % seien besonders intensive Nutzer, die mithilfe von KI die Systemarchitektur neu denken. Die daraus resultierenden Produktivitätssteigerungen bezeichnete er als beispiellos in seiner bisherigen Laufbahn.
Die Anekdote zur „Dara AI“ war zuvor bereits bei Business Insider aufgetaucht; TechCrunch griff sie nun als Beispiel für den breiten KI-Einsatz bei Uber auf.
Warum das wichtig ist
Einen CEO in einen Chatbot zu gießen, ist mehr als ein spielerischer Hack – es zeigt, wie sich Macht- und Kommunikationsstrukturen durch KI verschieben können.
Auf der Plus-Seite: Führung wird skalierbarer. Bisher war es oft Glückssache, ob man jemanden fand, der „den Chef gut kennt“ und einem sagen konnte, welche Fragen zu erwarten sind. Jetzt können theoretisch alle Entwickler denselben virtuellen Sparringspartner nutzen. Das senkt Hürden für jüngere Mitarbeiter, erhöht die Qualität der Vorbereitung und dürfte die realen Meetings fokussierter machen.
Interessant ist auch der Effekt auf Kultur und Geschwindigkeit. Wenn Hunderte Teams ihre Ideen an einer konsistenten, KI-basierten Interpretation der Unternehmensstrategie ausrichten, können Organisationen agiler und kohärenter werden – zumindest nach innen.
Doch genau hier lauert die Kehrseite. Eine „Dara AI“ bildet nicht objektive Wahrheit ab, sondern eine momentane Führungslogik. Wer seinen Pitch daran ausrichtet, optimiert am Ende für die Präferenzen eines Einzelnen – nicht zwingend für Kund:innen oder den Markt. Kritische, unpopuläre Perspektiven haben es dann noch schwerer.
Zweitens berührt das die Rolle von mittlerem Management. Ein Teil dessen Aufgabe war immer Coaching: Präsentationen schärfen, Einwände des Vorstands antizipieren, politische Fallstricke erklären. Wenn diese Funktion schrittweise an KI-Assistenz übergeht, stellt sich die Frage, worin der Mehrwert klassischer Managerrollen künftig liegt.
Damit schließt sich ein Kreis: Uber hat algorithmische Steuerung zuerst bei Fahrer:innen etabliert – jetzt experimentiert das Unternehmen indirekt mit einem ähnlichen Prinzip für Angestellte im Büro.
Der größere Kontext
Ubers „Dara AI“ fügt sich in eine breitere Entwicklung ein: weg von generischen Assistenten hin zu unternehmensspezifischen KI-Systemen.
GitHub Copilot hat gezeigt, wie stark Entwicklertools mit KI den Alltag verändern können. Microsoft integriert Copilot tief in Office 365, um Meetings zu protokollieren, Mails zu verfassen oder Dokumente anhand interner Daten zu entwerfen. Viele Konzerne bauen interne LLMs, die auf Firmenwissen trainiert sind und Fragen zu Richtlinien, Produkten oder Compliance beantworten.
Neu ist der explizit personenzentrierte Ansatz. Statt nur „Uber AI“ entsteht ein Abbild einer konkreten Führungsperson. Das erinnert an „digitale Zwillinge“: KI-Modelle, die das Verhalten oder die Entscheidungslogik eines Menschen simulieren. Solche Zwillinge könnten künftig genutzt werden, um Strategien vorab gegen eine virtuelle CFO, COO oder gar eine fiktive „Regulierungsinstanz“ zu testen.
Historisch ist das gar nicht so weit weg von dem, was Unternehmen ohnehin tun. Consulting-Slides sind oft Versuche, die Denkmuster des Vorstands in Modelle zu pressen. Politisch erfahrene Mitarbeiter erklären Neulingen: „So müssen Sie das formulieren, damit es durchgeht.“ Der Unterschied: All das wird jetzt persistent, skalierbar und technisch verankert.
Im Vergleich: Viele US-Techfirmen treiben diese Intern-KI-Entwicklung aggressiv voran und akzeptieren höhere kulturelle und regulatorische Risiken. Europäische Häuser – von Autokonzernen bis zu Banken – sind deutlich vorsichtiger und testen KI meist zuerst in isolierten Pilotprojekten. Ubers Ansatz zeigt, wie weit man intern schon gehen kann, wenn man diese Vorsicht nicht hat.
Die Branche steuert auf Organisationen zu, in denen KI nicht nur Arbeitsergebnisse generiert, sondern auch normative Leitplanken setzt: „So denkt unser Unternehmen.“ Ob das Innovationskraft freisetzt oder eher einfriert, wird zu einer strategischen Kernfrage.
Der europäische Blickwinkel
Im EU-Kontext wirft eine „Dara AI“ sofort juristische und kulturelle Fragen auf.
Die kommende EU-KI-Verordnung stuft Systeme, die über Arbeitsbedingungen, Leistung oder Karrierechancen mitentscheiden, als potenziell „Hochrisiko“ ein. Heute ist Ubers CEO-Bot offiziell ein Vorbereitungs-Tool. De facto kann sich das aber schnell wie ein informelles Bewertungssystem anfühlen: Wer seine Folien nicht zuerst durch den Bot jagt, hat womöglich schlechtere Chancen im Meeting.
Hinzu kommt der Datenschutz. Ein Chefzwilling, der mit internen Mails, Präsentationen und vielleicht auch Eskalationen trainiert ist, verarbeitet zwangsläufig personenbezogene Daten. Nach DSGVO stellt sich unter anderem die Frage: Können Beschäftigte nachvollziehen, welche Infos in das System eingeflossen sind? Lassen sich Fehler oder Verzerrungen korrigieren? Wie verhindert man, dass sensible Personaldaten in Trainingsdaten landen?
Gerade im deutschsprachigen Raum mit starken Betriebsräten und Mitbestimmung werden diese Fragen nicht theoretisch bleiben. Schon heute sehen wir bei Themen wie Mitarbeiter-Tracking oder automatisierten Schichtplänen, wie kritisch Betriebsräte reagieren, wenn Algorithmen faktisch Leistungsdruck erhöhen.
Auf der Marktseite experimentieren auch europäische Player – von Berliner und Münchner Startups bis hin zu Konzernen in DAX und SMI – mit internen Copilots. Anbieter von Unternehmenssoftware, etwa im Umfeld von ERP und CRM, bauen AI-Assistenten in ihre Produkte ein. Ein expliziter „CEO-Zwilling“ wird hier aber deutlich stärker hinterfragt werden als im Silicon Valley.
Für Unternehmen in DACH ergibt sich zugleich eine Chance: Lösungen zu entwickeln, die Coaching- und Vorbereitungsnutzen bieten, ohne als intransparente Chef-Simulation oder Schatten-HR-System zu wirken – also by design mit Erklärbarkeit, Logging, Opt-out-Möglichkeiten und klaren Governance-Regeln.
Ausblick
Was folgt daraus für die nächsten Jahre?
Realistisch ist, dass „Führungsklone“ kein Einzelfall bleiben. Technisch ist es heute schon relativ einfach, interne Kommunikation, Q&A-Sessions und Strategiepapiere zu nehmen und daraus einen Stil- und Argumentations-Zwilling zu bauen. Die eigentliche Hürde sind Governance und Akzeptanz.
Zu erwarten ist eine Grauzone: Offiziell werden viele dieser Systeme als „Coaching-Bots“ eingeführt, praktisch aber informell als Filter genutzt. Teams werden experimentieren: „Fragen wir erst mal die CFO-KI, bevor wir das echte Gremium nerven.“ Führungskräfte wiederum könnten sich an die Bequemlichkeit gewöhnen, dass eine KI Vorschläge vorsortiert.
Spannend wird, wie Aufsichtsbehörden und Gerichte reagieren, sobald solche Systeme in arbeitsrechtlich relevante Bereiche hineinragen – etwa, wenn nur noch Ideen, die gut bei der Boss-KI abschneiden, Ressourcen bekommen. In der Logik des EU-KI-Rechts wäre das kaum noch ein harmloses Productivity-Tool.
Ein nicht zu unterschätzendes Szenario: Beschäftigte beginnen, ihrerseits persönliche KI-Agenten zu nutzen – eine Art „Ich-Klon“, der E-Mails formuliert, Argumente vorbereitet und sogar auf Chef-Modelle abgestimmt wird. Dann interagieren KI-Abbilder von Mitarbeiter:innen mit KI-Abbildern von Managern – mit allen Risiken von Missverständnissen, Fehlkontext und Verantwortungslücken.
Unter dem Strich hängt viel davon ab, wie bewusst Unternehmen diese Entwicklung steuern. Wird der „Chefklon“ als Spiegel eingesetzt, der blinde Flecken sichtbar macht – oder als bequemes Werkzeug, um unbequeme Perspektiven auszusortieren?
Fazit
Ubers „Dara AI“ ist kein belangloser Gimmick, sondern ein Vorgeschmack auf KI-vermittelte Führung. Die Denkweise eines CEOs in ein Modell zu gießen, kann Meetings effizienter machen und Mitarbeitende besser vorbereiten – birgt aber das Risiko, eine einzelne Perspektive tief im Betriebssystem des Unternehmens zu verankern. Im regulierten, mitbestimmten Europa wird sich daran entscheiden, ob solche Systeme Menschen stärken oder sie leise ersetzen. Würden Sie in Ihrem Unternehmen einen KI-Zwilling Ihres Chefs – oder von Ihnen selbst – zulassen? Und wer hätte dann am Ende wirklich das Sagen?
