Die Prognose und die Beförderung
Alle reden über künstliche Intelligenz und den Arbeitsmarkt, meist in großen Linien. Die belegbarste Verschiebung findet sich in einer einzigen Ebene: der mittleren Führung. Die Zahlen dazu sind konkreter als das große Narrativ — und sie lassen eine Frage offen, die kaum eine Ankündigung stellt: Wer führt in zehn Jahren?
Seit zwei Jahren gilt ein Satz als ausgemacht: Künstliche Intelligenz wird Jobs kosten. Der Satz ist so allgemein, dass er fast nichts sagt. Jobs, welche, wie viele, wann. Konkreter wird es bei einer einzigen Ebene der Arbeitswelt: der mittleren Führung. Dort gibt es tatsächlich Zahlen, nicht nur Erwartung. Und dort beginnt auch eine zweite Geschichte, die in den meisten Berichten fehlt.
Die These, kurz zusammengefasst
Die Erzählung, die seit Monaten kursiert, klingt so: Unternehmen bauen ihre mittlere Führungsebene ab, weil Software heute einen Teil dessen kann, was Vorgesetzte früher taten. Fortschritt verfolgen, Berichte zusammenfassen, Entscheidungen vorbereiten. Weniger Übersetzungsarbeit zwischen Team und Vorstand bedeutet weniger Bedarf an Menschen, die ausschließlich das tun. Das Ergebnis: flachere Organigramme, mehr direkte Berichte pro verbliebener Führungskraft, weniger Ebenen insgesamt.
Als Beleg wird meist eine einzelne Zahl zitiert: Der Marktforscher Gartner werde demnach erwarten, dass ein Fünftel der Unternehmen bis Ende 2026 mehr als die Hälfte ihrer mittleren Führungspositionen abbaut, indem sie Aufgaben an KI-Systeme verlagern.
Was die Zahlen tatsächlich zeigen
Die Gartner-Zahl ist real. Sie stammt aus einer im Oktober 2024 veröffentlichten Prognose. Wichtig ist das Wort Prognose. Es handelt sich um eine Erwartung für die Zukunft, nicht um eine gemessene Entwicklung. In der Weiterverbreitung ist dieser Unterschied meist verschwunden: Aus „Gartner erwartet" wird in vielen Beiträgen schlicht eine Tatsachenbehauptung über die Gegenwart.
Was sich tatsächlich messen lässt, ist trotzdem beachtlich. Nach Auswertungen öffentlicher Arbeitsmarktdaten der US-Statistikbehörde ist die Zahl der Führungspositionen zwischen Mai 2022 und Mai 2025 um gut sechs Prozent gesunken. Stärker als der Rückgang bei Führungskräften auf Vorstandsebene und stärker als in der Gesamtbeschäftigung. Offene Stellen für mittlere Führungspositionen liegen rund zweiundvierzig Prozent unter ihrem Höchststand von April 2022. Der Anteil mittlerer Führungskräfte an allen Entlassungen ist von rund zwanzig Prozent im Jahr 2019 auf etwa zweiunddreißig Prozent im Jahr 2023 gestiegen.
Auch die Führungsspanne. Wie viele Menschen einer einzelnen Führungskraft direkt unterstehen. Wächst nachweislich. Eine Auswertung von Lohndaten bei mehr als achttausend kleinen und mittleren US-Unternehmen zeigt, dass die durchschnittliche Zahl direkt unterstellter Mitarbeitender zwischen 2019 und 2025 von drei auf sechs gestiegen ist. Für größere Unternehmen ergeben andere Auswertungen einen Anstieg von durchschnittlich knapp elf auf gut zwölf direkte Berichte allein zwischen 2024 und 2025. In Unternehmen, die KI in großem Maßstab einsetzen, kommen Forschende des MIT auf Spannen von bis zu fünfzehn direkten Berichten je Führungskraft. Mehr als doppelt so viele wie der bisher übliche Richtwert von etwa sieben.
Konkrete Unternehmen werden ebenfalls genannt: Estée Lauder und Match Group sollen jeweils rund ein Fünftel ihrer Führungspositionen gestrichen haben, UPS, Citigroup, Google und Amazon ihre Führungsebenen verschlankt haben.
Die Prognose ist keine Beobachtung
Hier beginnt die Vorsicht, die die Zahlen selbst verlangen. Dass die mittlere Führungsebene schrumpft, ist gut belegt. Dass künstliche Intelligenz dafür die Ursache ist, ist weniger klar, als die meisten Berichte suggerieren.
Der beobachtete Rückgang beginnt bereits ab 2022. Zu einem Zeitpunkt, an dem generative KI-Werkzeuge in den meisten Unternehmen noch nicht im laufenden Betrieb eingesetzt wurden. In dieselbe Zeit fällt eine bekannte Korrektur: Viele Unternehmen, vor allem in der Technologiebranche, hatten während der Pandemie stark überproportional eingestellt und bauten diese Überkapazität danach wieder ab, unabhängig von jeder GlossarKI-Adoptionwie stark KI tatsächlich genutzt wird.Zum Eintrag ↗. Höhere Zinsen, verändertes Investitionsverhalten und eine allgemeine Rückkehr zu schlankeren Strukturen liefen parallel.
Das heißt nicht, dass KI keine Rolle spielt. Die Zahlen zur wachsenden Führungsspanne. Mehr direkte Berichte pro Führungskraft, besonders dort, wo KI-Werkzeuge tatsächlich im Alltag genutzt werden. Sprechen dafür, dass ein Teil des Effekts real ist. Es heißt nur, dass eine einzelne Zahl aus einer einzelnen Quelle mehrere ineinanderlaufende Ursachen nicht auseinanderhalten kann. Wer „KI baut mittlere Führung ab" als abgeschlossene Tatsache zitiert, verkürzt eine Entwicklung mit mindestens drei plausiblen Treibern auf einen.
Was die Ankündigungen auslassen: die nächste Führungsgeneration
Der Teil der Geschichte, der in den meisten Beiträgen fehlt, ist unternehmerisch mindestens so bedeutsam wie die Einsparung selbst: Mittlere Führung ist die Ebene, auf der Führung geübt wird, bevor sie zählt. Wer heute eine Abteilung leitet, hat das selten von einem Tag auf den anderen gelernt. Sondern über Jahre, in genau den Positionen, die jetzt als überflüssig gelten.
Untersuchungen zur Entwicklung von Führungsnachwuchs zeigen, dass schon unter den bestehenden mittleren Führungskräften erhebliche Lücken bestehen: Etwa jede dritte Person in einer solchen Position gibt an, sich zentrale Teile der Aufgabe selbst beibringen zu müssen; etwa jede vierte sagt, die eigene Ausbildung habe wesentliche Aspekte der Rolle nicht abgedeckt. Wird diese Ebene zusätzlich verkleinert, ohne dass jemand die Frage beantwortet, wo künftige Führungskräfte dann üben sollen, verschiebt sich ein Problem lediglich nach hinten. Die Folgen zeigen sich nicht in diesem Quartal, sondern in acht bis zehn Jahren. Wenn Unternehmen Positionen besetzen müssen, für die es dann schlicht weniger erprobte Kandidatinnen und Kandidaten gibt.
Die naheliegende Antwort. KI-gestütztes Coaching und automatisiertes Feedback sollen die Lücke schließen. Trifft nur einen Teil der Sache. Mentoring lebt von etwas, das ein Empfehlungssystem strukturell nicht liefert: einer Person, die im eigenen Urteil haftet, wenn eine Entscheidung falsch war, und die dieses Urteil in einer konkreten Beziehung weitergibt. Ob algorithmisches Feedback diese Funktion ersetzen kann, ist offen. Bislang deutet wenig darauf hin.
Warum das keine einfache Geschichte ist
Damit ist die Ausgangsfrage beantwortet, nur nicht so, wie beide Lager es gern hätten. Es ist nicht wahr, dass hier einfach Stellen wegfallen und der eingesparte Betrag als Gewinn verbucht wird. Dagegen spricht die Leerstelle bei der Nachwuchsentwicklung, die niemand kostenlos schließt. Es ist ebenso wenig wahr, dass die schrumpfende Zahl allein auf KI zurückgeht. Dagegen spricht der Zeitpunkt, an dem der Rückgang einsetzte, lange bevor generative KI im Alltag vieler Unternehmen ankam.
Was bleibt, ist eine Entwicklung mit mehreren Ursachen, von denen KI eine ist, nicht die einzige. Und eine Folge, über die kaum gesprochen wird, weil sie sich erst in einem Jahrzehnt in den Zahlen zeigt. Genau das ist der Grund, warum sich die gesamte Debatte um KI und Arbeitsmarkt selten in einem Satz zusammenfassen lässt. Sie verdient dieselbe Sorgfalt, die man von jeder anderen Behauptung mit einer einzelnen, viel zitierten Zahl verlangen würde.
Eine schrumpfende Ebene ist eine Beobachtung. Wer sie schrumpfen lässt und warum, ist eine andere Frage. Und die Antwort ist selten nur eine.