Paul Gibbons
Die meisten Unternehmen sind besser darin, KI einzuführen, als sie zu nutzen. Die Arbeitsabläufe, Entscheidungsgewohnheiten und kulturellen Muster der bestehenden Organisation bleiben noch lange nach der Einführung der neuen Tools bestehen. In dieser Kluft zwischen technischer Umsetzung und Verhaltensänderung gehen die meisten Investitionen in die Transformation stillschweigend verloren.
Die Kluft zwischen der Einführung von KI und ihrer tatsächlichen Nutzung ist ein verhaltensbezogenes Problem, und Paul Gibbons, Entwickler des „Adaptive Adoption“-Rahmenwerks und Autor von acht Büchern zum Thema organisatorischer Wandel, unterstützt Führungskräfte der obersten Ebene dabei, diese Kluft zu überbrücken.
Full Profile
Warum Unternehmen mit Paul Gibbons zusammenarbeiten
- Sein „Adaptive Adoption“-Modell – ein auf sieben Säulen basierendes verhaltenswissenschaftliches Rahmenwerk für die Einführung von KI – und das dazugehörige Diagnosetool, der „Adaptive Adoption Maturity Index“ (AAMI), bieten Führungskräften ein strukturiertes Instrument zur Bewertung und Bewältigung der menschlichen Faktoren, die darüber entscheiden, ob eine KI-Investition Rendite bringt oder ins Stocken gerät. Diese Art von benanntem, entwickeltem geistigem Eigentum ist in diesem Themenbereich selten.
- „The Science of Organizational Change“ wird vom Change-Team von Google und der internen Kulturgruppe von Microsoft als wegweisend für ihre Herangehensweise an Transformationen genannt: eine ungewöhnliche Form der Bestätigung, dass das intellektuelle Rahmenwerk nicht nur in Beratungsaufträgen, sondern auch unter realem operativem Druck Bestand hat.
- Er wird einer Organisation aufzeigen, was an ihrem Veränderungsdenken falsch ist. Der Vorsitzende von KPMG beschrieb die Erfahrung als das Hören von „dem, was wir hören mussten, nicht dem, was wir hören wollten“ – eine Eigenschaft, die wertvoll wird, wenn Führungskräfte stillschweigend in Ansätze investiert haben, die nicht funktionieren.
- Seine berufliche Laufbahn umfasst die Gründung einer der führenden europäischen Beratungsfirmen für Führungskräfte (Future Considerations), die Tätigkeit als Partner bei IBM Consulting sowie die Entwicklung von Change-Management-Methoden im Bereich Strategie, Innovation und Wandel bei PwC – was bedeutet, dass die Rahmenkonzepte genau in den großen, komplexen Organisationen auf Herz und Nieren geprüft wurden, die an Veranstaltungen für Führungskräfte teilnehmen.
- Seine akademische Bandbreite, die Neurochemie, Wirtschaftswissenschaften, Neurowissenschaften, Philosophie und Verhaltenswissenschaften umfasst, ermöglicht es ihm, auf Disziplinen zurückzugreifen, die selten auf organisatorische Transformationen angewendet werden, und die Pseudowissenschaften zu benennen und zu entlarven, die ein Feld prägen, in dem, wie Jeffrey Pfeffer von der Stanford University öffentlich festgestellt hat, Scharlatanerie weit verbreitet ist.
Biografische Höhepunkte
- Gründer und CEO von Future Considerations (2001), einem der führenden europäischen Beratungsunternehmen für Führung und Kulturwandel, zu dessen namhaften Kunden Shell, BP, HSBC, Barclays und KPMG zählen
- Ehemaliger Partner bei IBM Consulting (Talent und Transformation); ehemaliger Senior-Stratege im Bereich Strategie, Innovation und Wandel bei PwC, wo er die Methoden für Change Management und Unternehmenstransformation entwickelte
- Autor von acht Büchern, darunter „The Science of Organizational Change“ – das zu den besten Change-Management-Werken aller Zeiten zählt – und „Adopting AI: The People-First Approach“ (2025)
- Von Global Gurus weltweit auf Platz 5 im Bereich Organisationskulturwandel eingestuft; 2026 weltweit unter den Top 52 im Bereich KI genannt (London Speaker Bureau)
- Fellow der Royal Society of Arts (FRSA); außerordentlicher Professor für Wirtschaftsethik an der University of Denver (2015–2018); Mitglied der American Philosophical Association und des U.S. Academy of Management Council
- Beiträge im Wall Street Journal, in der Financial Times und im Guardian; empfohlen von Jeffrey Pfeffer (Stanford Business School) und Simon Collins (Vorsitzender, KPMG)
Biografie
Die meisten Unternehmen wissen, dass ihre Investitionen in KI und Transformation hinter den Erwartungen zurückbleiben. Die schwierigere Frage ist, warum das so ist, und die ehrliche Antwort lautet in den meisten Fällen, dass die Verhaltens- und Kulturarchitektur des Unternehmens nie parallel zur Technologie neu gestaltet wurde. Paul Gibbons hat drei Jahrzehnte damit verbracht, die Faktenbasis zu erarbeiten, die dieses Scheitern erklärt, sowie die Rahmenkonzepte, die Führungskräften helfen, darauf zu reagieren.
Sein intellektueller Beitrag beginnt mit einer Provokation. In „The Science of Organizational Change“ argumentiert Gibbons, dass die meisten Rahmenwerke für Change Management auf Mythen und unbewiesener Populärpsychologie beruhen, und ersetzt sie durch Ansätze, die auf Verhaltensökonomie, Neurowissenschaften und Komplexitätstheorie fundieren. Sowohl das Change-Team von Google als auch die interne Kulturgruppe von Microsoft würdigten das Buch dafür, dass es ihre Herangehensweise an Transformation neu ausgerichtet habe. Jeffrey Pfeffer von der Stanford Business School lobte seine Arbeit dafür, dass sie wissenschaftliche Stringenz in ein Feld bringe, das er als von Pseudowissenschaft durchsetzt bezeichnete.
Diese Kritik entwickelte sich zu einem konstruktiven Rahmenwerk für das KI-Zeitalter. Sein „Adaptive Adoption“-Modell, ein auf Verhaltenswissenschaften basierender Ansatz mit sieben Säulen, bietet Führungskräften eine strukturierte Alternative zur Anwendung herkömmlicher Change-Management-Methoden bei der KI-Transformation. Das dazugehörige Diagnosetool, der „Adaptive Adoption Maturity Index“, hilft Organisationen dabei, ihren tatsächlichen Stand zu bewerten. Das Modell stützt sich auf drei Jahrzehnte Beratungserfahrung in Vorständen und Führungsetagen, darunter die Gründung von Future Considerations, einem der führenden europäischen Beratungsunternehmen für Führungskräfte, seine Tätigkeit als Partner bei IBM Consulting sowie die Entwicklung von Veränderungsmethodiken im Bereich Strategie, Innovation und Wandel bei PwC.
Gibbons ist Fellow der Royal Society of Arts und wird von Global Gurus weltweit unter den Top 5 im Bereich Organisationskulturwandel sowie unter den Top 52 im Bereich KI im Jahr 2026 geführt. Er hat an der University of Denver Wirtschaftsethik und Führung unterrichtet, ist Vorstandsmitglied des Institute for Enterprise Ethics in Denver und moderiert den Podcast „Think Bigger Think Better“, der sich mit der Schnittstelle zwischen KI, Verhaltenswissenschaften und organisatorischer Führung befasst.
Wichtige Vortragsthemen
- Verhaltenswissenschaften und organisatorischer Wandel
- KI-Einführung und Transformation der Belegschaft
- Kulturwandel und Verhaltensgestaltung
- Mythen des Veränderungsmanagements und evidenzbasierte Praxis
- KI-Ethik und organisatorische Governance
- Führung in komplexen und unsicheren Umgebungen
- Die Zukunft der Arbeit und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine
Ideal für
- CHROs und Führungskräfte im Bereich Personalentwicklung, die technologiegetriebene organisatorische Veränderungen steuern
- Vorstände und Führungskräfte der obersten Ebene, die Entscheidungen zur Einführung und Steuerung von KI treffen
- Fachleute für Organisationsentwicklung und Change Management
- Führungskräfte für digitale und technologische Transformation in großen, komplexen Organisationen
Lernergebnisse
- Ein klares Rahmenkonzept zum Verständnis, warum Bemühungen um Kulturwandel und KI-Einführung typischerweise scheitern, das auf Verhaltenswissenschaften statt auf Konventionen basiert
- Praktische Instrumente zur Diagnose, wo Verhaltens- und Kulturunterschiede Technologieinvestitionen untergraben
- Eine fundiertere Grundlage für die Bewertung von KI-Einführungsstrategien und die Unterscheidung glaubwürdiger Signale von Marktgeräuschen
- Sprache und Rahmenbedingungen für Gespräche im Vorstand und in der Führungsetage über die organisatorischen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Transformation
- Vertrautheit mit dem „Adaptive Adoption“-Rahmenwerk und dem „Adaptive Adoption Maturity Index“ als strukturierte, evidenzbasierte Alternativen zum konventionellen Change Management im KI-Kontext
Vorträge
On what AI is doing to human cognition, and the skills question leaders are quietly worried about.
Key takeaways:
- What the research on cognitive offloading actually shows
- Why some workers report two to three times productivity gains while the evidence points the other way
- What leaders should do about skills development when both readings are true
On why individual AI gains of three to five times are not reaching the enterprise.
Key takeaways:
- A four-box friction model: load-bearing, theatre, ritual and turf-defending friction
- Which three types of friction do not earn their keep
- The leadership courage required to cut them
On building the support function most leaders cannot afford to hire.
Key takeaways:
- What a chief of staff role actually consists of, task by task
- How to assemble an always-available equivalent in a few hours
- Where the approach holds up and where it fails
On decision-making with incomplete information, drawn from Gibbons‘ poker career and his 2026 book „Polymath Poker“.
Key takeaways:
- Expected value, Bayesian updating and range thinking as management tools
- How executives systematically misprice risk
- Why a good outcome and a good decision are different things
On the coming public reaction to AI and what it means for companies deploying it.
Key takeaways:
- Where the backlash is forming across trust, work, meaning and institutions
- What it means for organisations mid-deployment
- How to lead through it without retreating from the technology
On why Kotter and Prosci cannot carry AI adoption, and what replaces them.
Key takeaways:
- Why models built for go-live dates and stable end-states break on AI
- Change Agility as the capability to adapt continuously
- The leadership behaviours that build it