Von Ion Anghel · April 2026
Im Februar 2026 reduzierte Block-CEO Jack Dorsey die Mitarbeiterzahl seines Unternehmens um fast die Hälfte — von über 10.000 auf knapp unter 6.000 Mitarbeiter. Der Grund, klar formuliert in einem Aktionärsbrief: „Intelligence-Tools haben verändert, was es bedeutet, ein Unternehmen aufzubauen und zu führen."
Einen Monat später entließ Atlassian 10% seiner globalen Belegschaft — 1.600 Mitarbeiter — unter Berufung auf notwendige Veränderungen für die „KI-Ära". Im selben Quartal baute ASML, das selbst von Rekordaufträgen des KI-Booms profitierte, 1.700 Stellen ab für „Effizienz". Pinterest, Dell, HP, Oracle — die Liste geht weiter. Über 100.000 Mitarbeiter waren allein 2025 von KI-bedingten Entlassungen betroffen. In den ersten Monaten des Jahres 2026 übersteigt die Zahl bereits 61.000.
Es gibt nur ein Problem: Die KI, die diese Menschen ersetzen soll, existiert noch nicht.
Die Zahlen hinter der Erzählung
Eine im Januar 2026 veröffentlichte Harvard Business Review-Studie, basierend auf einer Umfrage unter mehr als 1.000 globalen Führungskräften, enthüllte etwas Bemerkenswertes. Sechzig Prozent der Führungskräfte gaben zu, dass sie Personalreduzierungen in Erwartung von KI-Effizienzgewinnen vorgenommen hatten. Weitere 29% berichteten, weniger Menschen als üblich eingestellt zu haben. Aber nur 2% sagten, sie hätten signifikante Personalreduzierungen als Ergebnis tatsächlicher KI-Implementierung vorgenommen.
Lesen Sie das nochmal: 60% entließen Menschen basierend auf Hoffnungen. 2% basierend auf Realität.
Die Forrester-Prognosen für die Arbeitswelt 2026 sind noch aufschlussreicher. Laut HR Executive prognostiziert Forrester, dass die Hälfte der KI-bedingten Entlassungen stillschweigend rückgängig gemacht wird — wobei Mitarbeiter offshore zu niedrigeren Gehältern wieder eingestellt werden. Laut ihrer Forschung bereuen 55% der Arbeitgeber bereits die KI-bedingten Entlassungen. Das Muster ist keine Innovation. Es ist Kostenarbitrage, verkleidet als Technologie-Narrativ.
JobsPikrs Analyse tatsächlicher Einstellungsdaten veranschaulicht dies perfekt. Amazons Stellenangebote in Seattle sanken von 22.700 im ersten Halbjahr 2025 auf 4.540 im ersten Quartal 2026. Gleichzeitig entwickelten sich Mailand und Pisa zu Amazons zweit- und drittgrößten Einstellungsstädten — Standorte mit deutlich niedrigeren Vergütungskosten. Das ist keine KI, die Arbeitnehmer ersetzt. Es sind Arbeitnehmer in teuren Städten, die durch Arbeitnehmer in günstigeren Städten ersetzt werden, mit KI als Deckmantel.
Das Bereitschaftsparadox
Selbst wenn Unternehmen ernsthaft wollten, dass KI diese Rollen heute ersetzt, könnten die meisten es nicht umsetzen. Forrester misst den sogenannten AIQ — Artificial Intelligence Quotient, im Wesentlichen die KI-Bereitschaft. Im Jahr 2025 hatten nur 16% der Arbeitnehmer einen hohen AIQ. Diese Zahl soll bis Ende 2026 auf gerade einmal 25% steigen.
Die Ausbildungslücke erklärt, warum: Nur 23% der KI-Entscheidungsträger sagten, dass ihre Organisationen 2025 Prompt-Engineering-Schulungen anboten. Mitarbeiter bilden sich größtenteils selbst durch Experimentieren weiter.
Die Situation ist also folgende: Unternehmen entlassen erfahrene Mitarbeiter, die institutionelles Wissen besitzen, während ihnen gleichzeitig eine geschulte Belegschaft fehlt, die in der Lage ist, die KI-Systeme zu steuern, zu validieren und qualitätszuprüfen, die sie ersetzen sollen. Sie entfernen die Menschen, die wissen, wie das Geschäft funktioniert, bevor die Werkzeuge, die stattdessen dieses Wissen haben sollten, tatsächlich funktionieren.
Der Klarna-Effekt
Es gibt einen Namen für das, was als Nächstes passiert: der Klarna-Effekt. Anfang 2024 verkündete das Buy-now-pay-later-Unternehmen stolz, dass seine KI-Agenten die Arbeit von 700 Kundendienstmitarbeitern erledigten. Sie verhängten einen Einstellungsstopp. Die Presseberichterstattung war begeistert.
Bis zum Frühjahr 2025 stellte Klarna wieder ein. Es stellte sich heraus, dass in bestimmten Situationen tatsächlich Menschen erforderlich waren. Das Unternehmen ruderte still von seinen aggressivsten KI-Ersetzungsbehauptungen zurück.
Fortune beschreibt dieses Muster branchenübergreifend. Aktuelle KI ist das, was Forscher als „gezackt" bezeichnen — hervorragend bei manchen Aufgaben, unzuverlässig bei anderen. Sie kann Besprechungsnotizen transkribieren und Boilerplate-Code generieren, hat aber Schwierigkeiten mit nuanciertem Denken, Grenzfällen und der Art von kontextbezogenem Urteilsvermögen, das erfahrene Mitarbeiter mitbringen.
OpenAI-CEO Sam Altman selbst hat den Begriff „AI Washing" verwendet — Unternehmen, die unabhängige Entlassungen auf KI-Technologie schieben. Wenn selbst die Person, die die Technologie verkauft, sagt, dass Unternehmen sie als Feigenblatt verwenden, lohnt es sich, aufmerksam zu sein. Wie ein Oxford Economics-Bericht vom Januar 2026 andeutete, könnten einige Firmen Entlassungen als positives Narrativ verkleiden, anstatt Übereinstellungen oder Underperformance einzugestehen.
Die versteckten Kosten
Der Schaden geht über die Menschen hinaus, die ihre Arbeitsplätze verlieren. Forrester identifiziert ein wachsendes Segment von Mitarbeitern, die sie „Coasters" nennen — demotivierte Arbeitnehmer, die nicht glauben, dass ihr Arbeitgeber ihre beste Leistung verdient. Diese Gruppe soll 2026 28% erreichen.
Die Logik ist einfach. Mitarbeiter beobachten, wie Kollegen wegen KI entlassen werden, die sich nie materialisiert. Sie sehen, wie Einstiegspositionen gestrichen werden, damit neues Talent nicht ins Team kommen kann. Sie beobachten Offshore-Arbitrage, verkleidet als technologischen Fortschritt. Wenn ein Viertel Ihrer verbleibenden Belegschaft aktiv Eigeninitiative zurückhält, wird keine noch so fortschrittliche KI diesen Produktivitätsverlust kompensieren.
Es gibt auch eine generationelle Ironie. Laut Forrester haben Gen-Z-Arbeitnehmer die höchste KI-Bereitschaft mit 22%, verglichen mit nur 6% bei den Baby Boomern. Dennoch eliminieren Unternehmen überproportional die Einstiegspositionen, die Gen Z braucht, um in die Arbeitswelt einzutreten. Die Kohorte, die am besten mit KI arbeiten kann, wird durch das KI-Narrativ vom Arbeitsmarkt ausgeschlossen.
Was tatsächlich passieren sollte
KI wird die Art, wie wir arbeiten, umgestalten. Das ist klar. Aber die Unternehmen, die es richtig machen, machen keine Schlagzeilen mit Massenentlassungen. Sie tun etwas viel weniger Dramatisches: Arbeitsabläufe schrittweise neu gestalten, in Schulungen investieren und tatsächliche Produktivitätsgewinne messen, bevor sie Personalentscheidungen treffen.
Der Unterschied zwischen einer guten und einer schlechten KI-Strategie liegt nicht in der Technologie. Es geht darum, ob Sie Entscheidungen auf der Grundlage von Daten oder von Investorenerwartungen treffen. Menschen zu entlassen, weil Sie glauben, dass KI sie irgendwann ersetzen wird, ist so, als würden Sie Ihr Auto verkaufen, weil Sie gehört haben, dass Teleportation eines Tages funktionieren könnte.
Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, wo KI tatsächlich heute Wert liefert, ihre Belegschaft schulen, diese Werkzeuge effektiv zu nutzen, und Personaländerungen nur dann — und nur dann — vornehmen, wenn sie Beweise haben, dass die Technologie in ihrem spezifischen Kontext funktioniert.
Die Auswirkungen von KI auf die Arbeit werden real sein. Aber sie sollten gemessen, schrittweise und ehrlich sein — keine Pressemitteilung.
Haftungsausschluss: Ich glaube, dass KI die Zukunft ist und dass ihre Auswirkungen auf die Produktivität erheblich sein werden. Aber „die Zukunft" ist keine Entschuldigung für voreilige Entscheidungen, die heute echte Menschen treffen. Die Unternehmen, die den KI-Übergang anführen werden, sind diejenigen, die es verantwortungsvoll tun — mit Beweisen, nicht mit Hype.