Gartner-Warnung: KI-Kündigungen kommen teuer zurück

Analysten von Gartner warnen Unternehmen davor, Stellenabbau durch künstliche Intelligenz als reine Kostensparmaßnahme zu betreiben. Wer zu schnell und zu tief kürzt, verliert Wissen, das er später teuer zurückkaufen muss.

Wer glaubt, mit dem Abbau von Stellen durch KI-Automatisierung dauerhaft Kosten sparen zu können, könnte sich täuschen. Das Marktforschungsunternehmen Gartner prognostiziert, dass bis 2029 rund 30 Prozent der Beschäftigten, die aufgrund von KI-Ersatz entlassen wurden, wieder eingestellt werden müssen. Meist geschieht das zu deutlich höheren Kosten als zuvor.

Hintergrund ist laut Gartner eine Fehleinschätzung vieler Führungskräfte, die den eigentlichen Nutzen von KI im Unternehmen falsch verortet hätten. Rückblickend werde man erkennen, dass der größte Fehler im frühen Glauben bestanden habe, „es ginge bei der Automatisierung der Arbeit um Automatisierung selbst“, so Tori Paulman, Analystin bei Gartner. Die eigentliche Chance habe stattdessen in der Verstärkung der Belegschaft gelegen.

Kurzfristige Einsparungen mit langfristigen Folgen

Personalabbau könne zwar kurzfristig die Bilanz verbessern, schreibt Gartner. Gleichzeitig würden Unternehmen damit aber Talent-Pipelines austrocknen und institutionelles Wissen verlieren. Die Erwerbsbevölkerung wächst weltweit kaum noch oder schrumpft sogar, entsprechend dürfte der Wettbewerb um qualifizierte Arbeitskräfte in den kommenden Jahren zunehmen. Das treibt langfristig auch die Kosten für Rekrutierung, Training und Einarbeitung nach oben.

Statt Stellen radikal zu streichen, rät Gartner zu einer sogenannten Talent-Remix-Strategie. KI soll demnach genutzt werden, um Rollen neu zuzuschneiden und Beschäftigte von weniger produktiven Aufgaben in neue Tätigkeitsfelder umzulenken. Wer stattdessen zu tief und zu früh kürze, riskiere, die eigene Innovationsfähigkeit zu beschädigen und im Wettbewerb um neue Märkte zurückzufallen.

Laut Gartners Hype Cycle for the Future of Work 2026 befinden sich frühe KI-Investitionen derzeit im sogenannten Tal der Enttäuschungen. Die eigentliche Herausforderung für Unternehmen sei inzwischen nicht mehr technologischer Natur, sondern liege darin, KI zur Verstärkung menschlicher Intelligenz, Expertise und Kreativität einzusetzen, so Paulman.

Vier Trends für die Arbeitswelt der Zukunft

Gartner nennt vier Verschiebungen, auf die sich CIOs und Führungskräfte einstellen sollten:

Mensch-KI-Beziehung ausbauen: KI entwickelt sich vom reinen Werkzeug zum Toolmate. Unternehmen müssten neue Formen der Zusammenarbeit schaffen, die menschliche Fähigkeiten stärken, ohne die Verantwortlichkeit zu verwässern. Dazu zählt Gartner etwa KI-Avatare von Mitarbeitern, digitale Coaching-Anwendungen, digitale Zwillinge von Beschäftigten und Emotions-KI.

Belegschaft zur Anpassung befähigen: Der technologische Wandel offenbart zunehmend Lücken bei Kompetenzen und Anpassungsfähigkeit. Zukunftsfähige Unternehmen investieren laut Gartner in KI-Kompetenzaufbau, KI-gestütztes Skill-Management und digitale Flexibilität, auch auf Führungsebene.

Kontext und Urteilsvermögen bewahren: Je stärker KI in Geschäftsprozesse eingebettet wird, desto größer die Gefahr, dass Kontext, menschliches Urteilsvermögen und Erfahrungswissen verloren gehen. Systeme sollten so gestaltet sein, dass Beschäftigte nicht nur verstehen, wie ein Prozess abläuft, sondern auch, warum. Hilfreiche Technologien seien etwa konversationelle Nutzerschnittstellen und Decision-Intelligence-Plattformen.

Grundlage für kumulierten Wert schaffen: Langfristiger Erfolg hängt davon ab, ob jeder neue KI-Anwendungsfall schneller, günstiger und sicherer wird als der vorherige. Gartner geht davon aus, dass bis 2027 rund 75 Prozent der Unternehmen, die KI-Produktivitätsgewinne primär als Kosteneinsparung verbuchen, von Wettbewerbern überholt werden. Diese reinvestieren die Gewinne stattdessen aggressiv in Innovation, Modernisierung und Weiterbildung.

Als unterstützende Technologien nennt Gartner hier unter anderem KI-gestützte Wearables, domänenspezifische generative KI-Modelle, verkörperte KI (Embodied AI) sowie Vibe Coding.

(red)