Die aktuelle Welle von Stellenstreichungen in Unternehmen, insbesondere in den Sektoren Technologie und professionelle Dienstleistungen, wird weithin der Revolution der generativen künstlichen Intelligenz zugeschrieben. Eine genauere Untersuchung legt jedoch nahe, dass diese Darstellung eine tiefgreifendere Ursache verschleiern könnte: eine ausgeprägte organisatorische Zögerlichkeit, kritische Personalentscheidungen in einem Umfeld allgegenwärtiger Unsicherheit zu treffen. Diese strategische Lähmung, anstatt direkter KI-bedingter Verdrängung, scheint der Hauptauslöser für viele der jüngsten Entlassungen zu sein, mit potenziell erheblichen Auswirkungen auf die Karriereentwicklung von Mitarbeitern und die allgemeine wirtschaftliche Stabilität.
Professor Thomas Roulet von der Universität Cambridge hebt dieses Phänomen hervor und argumentiert, dass Unternehmen aufgrund eines erhöhten Unsicherheitsniveaus zögern, wesentliche HR-Maßnahmen zu ergreifen. Während die Diskussion oft auf die direkten Auswirkungen generativer KI auf Arbeitsrollen abzielt, vertritt Roulet die Ansicht, dass der breitere Kontext ein „hohes Maß an Unsicherheit“ beinhaltet, das Entscheidungsprozesse in Unternehmen lähmt. Diese Unentschlossenheit, warnt er, könnte unbeabsichtigt Karrierechancen und Talentmobilität einschränken, die entscheidende Bestandteile der Humankapitalentwicklung sind.
Die unterschiedlichen Begründungen, die Unternehmen für Personalmaßnahmen anführen, unterstreichen diesen Punkt. Unternehmen, die sich als „AI-first“ bezeichnen, rahmen ihre Entlassungen oft als strategische Neuorientierung hin zu KI-zentrierten Rollen. Elon Musks xAI beispielsweise reduzierte sein allgemeines Team für Datenannotation erheblich und baute gleichzeitig KI-Tutor-Positionen aus, um den Grok-Chatbot zu verbessern. Ebenso implementierte Snorkel AI eine Reduzierung um 13 %, indem bestimmte etablierte Bereiche priorisiert wurden, um seine KI-fokussierten Rollen zu sichern.
Große Technologiekonzerne koppeln Personalreduzierungen häufig mit einer erklärten Hinwendung zur KI-Entwicklung oder dem Streben nach gesteigerter Effizienz. Microsoft und Salesforce haben beide Entlassungen angekündigt und gleichzeitig ihre Bemühungen um die Rekrutierung von KI-bezogenen Positionen verstärkt. Meta hat offen eine Strategie zur „Anhebung der Leistungsstandards“ dargelegt, was zum Ausscheiden von Mitarbeitern führte, die als leistungsschwach eingestuft wurden. Workday und HPE nannten ebenfalls Anpassungen der Kostenstruktur im Einklang mit einer KI-zentrierten Strategie als Anlass für ihre Personalreduzierungen.
Im Gegensatz dazu bieten einige professionelle Dienstleistungsunternehmen alternative Erklärungen, die keine direkten technologischen Veränderungen beinhalten. PwC beispielsweise führte etwa 2 % seiner US-Personalreduzierung im Mai auf eine „historisch niedrige“ Fluktuationsrate zurück, was zu weniger natürlichen Abgängen führte. Im spezialisierten Bereich der KI-Infrastruktur und Datenkennzeichnung wurden die Entlassungen bei Scale AI mit Faktoren wie vorheriger Überbeschäftigung, Profitabilitätsbedenken und sich entwickelnden Kundenanforderungen in Verbindung gebracht. Der gemeinsame Nenner über diese unterschiedlichen Szenarien hinweg, wie Professor Roulet vorschlägt, ist die zugrunde liegende Angst, definitive Personalentscheidungen zu treffen, wenn die zukünftige Landschaft so unklar bleibt.
Sebastian ist unser Spezialist für Makroökonomie und Geldpolitik: Er zerlegt EZB-Protokolle, vergleicht weltweite Inflationsdaten und liefert Leitartikel, die selbst Zentralbankerinnen lesen, um am Puls der Märkte zu bleiben. Mit über zehn Jahren Erfahrung in Research-Häusern verbindet er akademische Tiefe mit journalistischer Klarheit – und findet stets den passenden historischen Vergleich, wenn ein neuer Konjunkturzyklus anrollt. Angeblich hat er einmal versucht, seine Kaffeemaschine auf „Quantitative Easing“ umzustellen; seither gibt sie doppelte Espresso-Shots aus, doch die Geldmenge in seiner Brieftasche blieb erstaunlich stabil.