„Entlassung wegen KI“ – Ist das wirklich wahr? Das neue Verständnis von Entlassungen durch „AI-Washing“

„Entlassung wegen KI“ – Ist das wirklich wahr? Das neue Verständnis von Entlassungen durch „AI-Washing“

„Entlassungen wegen KI“ – Wie viel Wahrheit steckt dahinter?

In letzter Zeit hört man in Entlassungsnachrichten immer wieder die Erklärung: „Da wir die Arbeit mit KI automatisieren können, optimieren wir unser Personal.“ Tatsächlich ersetzen generative KI und Automatisierungstools zunehmend teilweise die Arbeit von Angestellten und verändern die benötigten Fähigkeiten und Rollen.


Allerdings erscheint die Geschichte, die den Unternehmensankündigungen von Entlassungen beigefügt wird, im Vergleich zu dieser „Veränderung“ oft zu glatt. Es wirkt fast so, als würde eine schmerzhafte Entscheidung als „positive Reform für die Zukunft“ verschönert.


In diesem Zusammenhang taucht der Begriff „AI-Washing“ auf. Ähnlich wie „Greenwashing“ im Umweltbereich wird hier der Verdacht geäußert, dass KI übertrieben dargestellt wird, um andere Gründe (Kostensenkung, schlechte Geschäftsergebnisse, Überbeschäftigung) zu verschleiern.


Was ist AI-Washing: Im Kern geht es mehr um die „Erklärung“ als um die „Technologie“

Der Kern von AI-Washing ist nicht, dass die KI selbst eine Lüge ist. Der Punkt ist, dass es einfacher ist, KI als Grund anzugeben, und dass dies auch bei den Aktienmärkten gut ankommt.


Es klingt zukunftsorientierter und wie eine Wachstumsinvestition, zu sagen: „Wir strukturieren die Organisation um, weil die Produktivität durch KI steigt“, als zu sagen: „Wir reduzieren Personal, weil die Geschäftsergebnisse schlecht sind.“ Für Unternehmen wird dies oft zu einer „investorenfreundlichen“ Erzählweise.


Diese Dynamik wird umso stärker, je höher die Erwartungen an die KI sind. Da KI die „zukünftigen Effekte, die noch nicht vollständig umgesetzt sind“ beschreiben kann, kann man auch bei unklaren Ergebnissen im Moment behaupten, dass sie „in Zukunft notwendig sein werden“. Infolgedessen werden Entlassungen nicht als „Aufräumen nach einem Misserfolg“, sondern als „strategische Transformation“ verpackt.


Zahlen zu „Entlassungen aus KI-Gründen“: Die Zunahme ist real

Auf der anderen Seite kann man anhand von Daten bestätigen, dass „Entlassungen unter dem Vorwand der KI zunehmen“. Ein Bericht von Challenger, Gray & Christmas, bekannt für die Unterstützung bei der Wiedereinstellung und Statistik zu Personalabbau in den USA, verzeichnete 54.836 Entlassungspläne, die 2025 mit „Artificial Intelligence“ begründet wurden.


Diese Zahl zeigt, dass (1) Unternehmen häufiger KI als „Grund“ in ihren Ankündigungen angeben und (2) diese Erklärung so einflussreich ist, dass sie die öffentliche Diskussion beeinflusst.


Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Zahl nicht die „tatsächliche Anzahl der durch KI ersetzten Arbeitsplätze“ genau misst. Es handelt sich lediglich um das Ausmaß, in dem KI als „offizieller Grund“ zitiert wurde, weshalb die Diskussion über AI-Washing entsteht. Das bedeutet, dass nicht nur die „Ersetzung durch KI“ zunimmt, sondern auch die „Nutzung des Begriffs KI“.


Fallstudie: Was passiert bei Entlassungen in Unternehmen, die auf KI setzen?

Ein prominentes Beispiel für Unternehmen, die KI als Grund anführen, sind große Technologieunternehmen, die in den Medien häufig erwähnt werden.


Zum Beispiel hat Amazon im Kontext von Effizienzsteigerung und organisatorischer Umstrukturierung einen umfangreichen Personalabbau vorangetrieben und gleichzeitig die Nutzung von KI stark betont. Je mehr Aufgaben durch KI erledigt werden können, desto mehr ändert sich die „notwendige Arbeitsform“. Aus Sicht der Mitarbeiter bleibt jedoch oft unklar, „wann, wo und welche Aufgaben durch KI ersetzt werden“, während die Organisation bereits schrumpft, was zu einem Gefühl der Unklarheit führen kann.


Pinterest verfolgt ebenfalls eine ähnliche Strategie, indem es seinen Fokus auf KI betont und gleichzeitig umfangreiche Entlassungen vorantreibt. Wenn solche Fälle zunehmen, wird die Frage aufgeworfen, inwieweit die Erklärung „Die Produktivität steigt durch KI, daher reduzieren wir das Personal“ durch eine Implementierungs-Roadmap gestützt wird.


Forresters Warnung: „Unternehmen sprechen von KI-Entlassungen, ohne ausgereifte KI zu haben“

Ein weiterer Punkt, der die AI-Washing-Debatte unterstützt, ist der Hinweis von Forschungsunternehmen. Forrester hat darauf hingewiesen, dass es unter den Unternehmen, die KI-bezogene Entlassungen ankündigen, Fälle gibt, in denen es keine ausgereiften und getesteten KI-Anwendungen gibt, die die reduzierten Rollen tatsächlich ersetzen können.


Dies ist ein wichtiger Punkt. Um KI wirklich in die Arbeit zu integrieren, sind Datenmanagement, Governance, Risikomanagement, Arbeitsgestaltung, Betriebsorganisation und Schulung erforderlich – es gibt viel zu tun. Der Einsatz eines Tools bedeutet nicht, dass „Menschen sofort überflüssig werden“; vielmehr kann es in der Übergangsphase sogar zu einem Anstieg des Personalbedarfs kommen.


Je mehr man über die Realität der KI-Einführung weiß, desto eher wird man skeptisch gegenüber Ankündigungen, die „zuerst Menschen abbauen“. Wenn die Reihenfolge der Einführung (Sequencing) falsch ist, kann dies zu Qualitätsminderungen, mehr Störungen und einer Verschlechterung der Kundenerfahrung führen, was letztendlich zu Rückkehrkosten für Neueinstellungen führt.


Reaktionen in sozialen Medien: Das gemeinsame Gefühl ist, dass „nicht die KI, sondern die Geschichte im Vordergrund steht“

In den Reaktionen auf diese Thematik in den sozialen Medien fallen drei Typen besonders auf.


1) Die Theorie, dass „die Geschichte sich an die Bilanzwoche anpasst“ (Zweifel an der Inszenierung für Investoren)

In Diskussionen auf LinkedIn wurde darauf hingewiesen, dass „Entlassungen zur Bilanzwoche kommen“ und die Botschaft zwischen „KI verändert die Arbeit“ → „Bürokratie abbauen“ → „Neuaufteilung um KI herum“ schwankt.


Kurz gesagt, es wird vermutet, dass nicht die KI die Ursache ist, sondern dass die Entscheidung zur Entlassung mit der „gerade am besten passenden Erklärung“ nachträglich begründet wird.


2) Die Theorie, dass „übermäßiges Vertrauen in unreife KI die Arbeitsumgebung zerstört“ (Unfallkosten in der Übergangsphase)

In Kommentaren auf LinkedIn wurde auch die Sorge geäußert, dass „nicht die KI die Menschen ersetzt hat, sondern das Management auf unvorbereitete KI gesetzt hat, erfahrene Mitarbeiter reduziert und durch anfällige Tools ersetzt hat, was zu instabilen Produkten führte“.


Dies unterscheidet sich ein wenig vom „AI-Washing“, ist aber eine Geschichte über das Scheitern durch „übermäßiges Vorpreschen“ aufgrund von übertriebenem Vertrauen in KI. Dennoch stützt sich die Erklärung für Entlassungen letztendlich auf KI, was sie in denselben Kontext stellt.


3) Die Theorie, dass „KI nur ein Vorwand ist, die wahren Gründe sind Geschäftsergebnisse und Kosten“ (traditionelle Restrukturierung mit dem KI-Schild)

Es gibt auch Stimmen, die sagen: „KI ist eine Ausrede, um schwache Geschäftsergebnisse zu erklären“, „Vorübergehende Kostensenkungen lösen das grundlegende Problem nicht“.


Dieser Typus konzentriert sich mehr auf die Beziehung zwischen Kapitalmärkten und Management als auf die KI selbst. Da KI die „Zukunft“ beschreiben kann, wird sie leicht als bequeme Ausrede verwendet.


4) Diskussion in der Technik-Community: „Ersetzt KI die Arbeit oder das Budget?“

In Technik-Communities wie Hacker News wird auch die Ansicht diskutiert, dass „nicht die Arbeit direkt durch KI ersetzt wird, sondern das Budget für KI-Investitionen (Rechenressourcen und Entwicklungskosten) verwendet wird und dadurch die Personalkosten gekürzt werden“.


Hier wird „Ersetzung“ nicht als einfaches Mensch-gegen-KI-Szenario betrachtet, sondern als Problem der Verteilung von Unternehmensressourcen.


Checkliste zur Erkennung von „KI-Entlassungen“

Ob Entlassungen aus KI-Gründen echt sind oder ob es sich um Washing handelt, ist von außen schwer zu erkennen. Aber zumindest kann man die „Stärke der Erklärung“ aus den folgenden Perspektiven messen.

  1. Ist der zu ersetzende Arbeitsbereich konkret?: Welche Arbeitsprozesse werden mit welchen Tools und welcher erwarteten KPI-Verbesserung ersetzt?

  2. Sind die Voraussetzungen für die Einführung (Daten, Governance, Betrieb) angesprochen?: Ohne die Grundlagen vor der KI ist eine Ersetzung unwahrscheinlich.

  3. Gibt es Umschulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen?: Es geht nicht nur darum, Menschen zu reduzieren, sondern auch darum, wie man den Wechsel der Fähigkeiten unterstützt.

  4. Ist die Erklärung zu stark auf kurzfristige Bilanzkontexte ausgerichtet?: Sind Timing und Erzählweise zu sehr auf den Markt optimiert?

  5. Gibt es Hinweise auf Qualität und Risiken?: Bei der Ersetzung durch KI gibt es immer Fehler, Unfälle und Verantwortungsgrenzen. Werden diese Aspekte nicht ignoriert?


Unternehmen, die diese Checkliste bestehen, haben zumindest eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass sie „wirklich versuchen, die Organisation mit KI umzugestalten“. Wenn jedoch nur abstrakte Zukunftsvisionen präsentiert werden und der Personalabbau im Vordergrund steht, gibt es großen Spielraum, um Washing zu vermuten.


Was können wir tun? – Um nicht von der „KI-Geschichte“ verschlungen zu werden

Für die Arbeitnehmer gibt es im Wesentlichen drei Dinge, die sie tun können.

  • Erklären Sie Ihre Arbeit nicht als „Prozess“, sondern als „Entscheidung“: Beschreiben Sie Ausnahmebehandlungen, Entscheidungsfindung und Verantwortlichkeiten, die KI schwerfallen.

  • Werden Sie zum „Nutzer“ der KI: Ersetzt werden nicht „Menschen, die KI nicht nutzen“, sondern „Arbeitsformen, die mit KI keine Ergebnisse erzielen können“.

  • Lesen Sie die Signale des Arbeitsmarktes: Wenn dasselbe Unternehmen gleichzeitig Entlassungen und KI-bezogene Einstellungen vornimmt, könnte es zu einer Verschiebung der Rollen kommen.


Auf der anderen Seite wird von den Unternehmen Transparenz verlangt. Wenn sie KI anführen, sollten sie die Realität der Einführung (die sowohl Zeit als auch Kosten erfordert) und die Schmerzen der Übergangsphase (Qualität, Risiken, Bildung) mit einbeziehen. Andernfalls wird KI als „bequeme Ausrede“ konsumiert und das Vertrauen der Mitarbeiter weiter untergraben.


Fazit: KI kann sowohl Ursache als auch Freibrief sein

Fälle, in denen Effizienzsteigerungen durch KI zu Entlassungen führen, werden sicherlich zunehmen. Gleichzeitig kann KI jedoch leicht als „Erklärung, die bei Investoren ankommt“ genutzt werden und als Freibrief dienen, um die wahren Gründe eines Unternehmens zu verschleiern.


Die Frage ist nicht nur „Was kann KI leisten?“, sondern auch „Wer profitiert und wer trägt das Risiko, wenn KI als Grund angegeben wird?“. Wenn diese Struktur falsch eingeschätzt wird, werden Organisationen im KI-Zeitalter nicht durch „Technologie“, sondern durch „Geschichten“ zerstört.


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