80 % der Unternehmen haben wegen KI Stellen gestrichen, ohne Rendite dafür zu bekommen – sie haben den Zweck von KI verwechselt
Gartner hat gerade eine Studie veröffentlicht, die viele CFOs in Verlegenheit bringt. Befragt wurden 350 große Unternehmen mit über 1 Mrd. $ Jahresumsatz, die KI-Automatisierung einführen, und das Ergebnis: rund 80 % haben wegen KI Stellen abgebaut. Das überrascht noch nicht. Überraschend ist der zweite Teil – die Unternehmen, die Stellen gestrichen haben, erzielen nicht mit höherer Wahrscheinlichkeit echte Rendite als die, die es nicht getan haben.
Helen Poitevin, die als Gartner-Vizepräsidentin für diese Studie verantwortlich ist, sagt es ganz direkt: „Entlassungen mögen Budget freiräumen, aber keine Rendite.” Der noch unangenehmere Satz kommt danach: „Was den ROI steigert, sind nicht die Unternehmen, die den Bedarf an Menschen abgeschafft haben, sondern die, die ihre Menschen verstärkt haben.”
Zwischen diesen beiden Sätzen steckt die Fehleinschätzung einer ganzen KI-Entlassungswelle.
Auf dem Papier sieht es schön aus, in der Bilanz geht es nicht auf
Der Reiz von Entlassungen liegt darin, dass sie sich besonders gut beziffern lassen. Streicht man 350 Personen, verschwinden die Gehaltskosten sofort aus der Bilanz, diese Zahl ist präzise, unmittelbar und für den CFO sichtbar. Und KI liefert dazu prompt die perfekte Erzählung: Wir haben jetzt Agenten, also brauchen wir nicht mehr so viele Menschen. GitLab hat sich für das „Zeitalter der agentenbasierten KI” umstrukturiert, mehrere Führungsebenen gestrichen, sich aus 22 Ländern zurückgezogen und rund 350 Personen betroffen. Pleo kündigte einen Tag nach dem Launch seines Finanz-KI-Agenten Entlassungen an. Saubere Schnitte, schlüssige Geschichte.
Das Problem ist: Eingesparte Kosten sind nicht gleich erwirtschaftete Rendite. In Gartners Daten verteilen sich Unternehmen, die abgebaut haben, und solche, die es nicht taten, fast gleich auf „signifikante Rendite” und „negative Rendite”. Mit anderen Worten: Zwischen dem Akt des Stellenabbaus und dem ROI besteht kein kausaler Zusammenhang. Er hat eine Lücke geschaffen, aber keinen Wert.
Entlassungen sind im KI-Zeitalter der am leichtesten zu beziffernde und zugleich am leichtesten falsch gemachte Schritt. Dass Gehälter aus der Bilanz verschwinden, ist real, doch dass Rendite in der Bilanz wächst, ist eine andere Sache.
Sie haben den Zweck von KI falsch eingekauft
Warum spart man Kosten, ohne Rendite dafür zu bekommen? Weil diese Unternehmen von Anfang an den Zweck von KI verwechselt haben.
Sie behandeln KI als Sparwerkzeug, das Menschen ersetzt: dieselbe Arbeit erledigt die Maschine, dann braucht man die Menschen nicht mehr. Doch worin KI derzeit am schlechtesten ist, ist ausgerechnet das „unbeaufsichtigte Zuendebringen einer Aufgabe”. In einer anderen Gartner-Studie liegt die Fehlerquote von KI-Agenten bei Büroaufgaben bei rund 70 %. Wenn man bei einem Ausführenden, der in sieben von zehn Fällen Fehler macht, genau die Person streicht, die ihn überwacht, korrigiert und für sein Ergebnis geradesteht, dann spart man nicht, sondern lässt es laufen.
Der eigentliche Wert von KI liegt am anderen Ende: das Urteilsvermögen der Menschen zu verstärken. Eine urteilsfähige Person mithilfe von KI ihren Output verzehnfachen lassen, die Validierung von Wochen auf Stunden drücken, die Reichweite eines Einzelnen um ein Vielfaches ausweiten. Das verringert nicht den Bedarf an Menschen, es erhöht den Hebel jedes Einzelnen. Genau das tun die Unternehmen, die wirklich Rendite erzielen – Poitevin sagt, sie investieren verstärkt in neue Kompetenzen und neue Rollen, die „Menschen autonome Systeme lenken und steuern lassen”, statt pauschal abzubauen.
Ausführung wird immer billiger, Urteilsvermögen immer wertvoller, das ist die grundlegendste Preisregel des KI-Zeitalters. Doch die Entlassungswelle tut genau das Gegenteil: Sie hat die billige Ausführung und das wertvolle Urteilsvermögen zusammen weggestrichen. Eingespart wurden die Kosten der Ausführung, gestrichen wurde die Rendite des Urteilsvermögens. Beides ein Verlust.
Für den Einzelnen ist das ein sehr klares Signal
Schwenkt man die Kamera vom Unternehmen auf dich selbst, sendet diese Sache jedem Berufstätigen, und besonders Produktmanagern, ein besonders klares Signal.
Wegrationalisiert wird in dieser KI-Welle, wer sich selbst als „Ausführenden” definiert – wenn dein Wert allein darin besteht, eine bereits feststehende Aufgabe umzusetzen, dann nimmt KI dir diesen Platz tatsächlich streitig. Überleben oder sogar wertvoller werden hingegen jene, die sich zur „Verstärkungsschicht des Urteilsvermögens” machen: entscheiden, was zu tun ist, beurteilen, was gut genug ist, das Falsche abfangen, das Ergebnis unterschreiben und dann mit KI dieses Urteil so weit verstärken, dass es die Arbeit von zehn Personen abdeckt.
Was auf Unternehmensebene „Menschen verstärken statt ersetzen” heißt, bedeutet auf individueller Ebene: Streite nicht mit KI um die Ausführung, sondern werde der Urteilende, den KI nicht ersetzen kann und auf den sie angewiesen bleibt. Der Agent, der in sieben von zehn Fällen Fehler macht, ist für diesen Urteilenden ausgerechnet die beste Jobgarantie.
Das Urteil
Diese KI-Entlassungswelle ist im Kern ein groß angelegter Attributionsfehler. Die Unternehmen sahen, dass KI Arbeit erledigen kann, und glaubten, der Wert liege darin, „die arbeitenden Menschen einzusparen”, also stürzten sie sich auf die am leichtesten bezifferbaren Kosten – und strichen dabei genau die Schicht weg, die Rendite erzeugt. Gartner prognostiziert, dass Unternehmen, die es wirklich durchdacht haben, bis 2028, 2029 wegen KI wieder anfangen werden einzustellen – und zwar für die neuen Rollen, die Maschinen nicht übernehmen können.
Kosten sparen und Rendite erwirtschaften waren noch nie dasselbe. Behandelst du Menschen als Kostenposten, sparst du dich nur immer ärmer; behandelst du Menschen als Hebel, fängt KI erst wirklich an, Rendite zu erzeugen. Die Unternehmen, die in dieser Runde zu früh entlassen haben, werden die Menschen früher oder später zurückholen müssen; wer dagegen begriffen hat, „was Menschen eigentlich tun sollen, wenn die Maschine fertig ist”, muss diesen Umweg gar nicht erst gehen.
Diskussion