KI: 82 % der Führungskräfte werten ihre Mitarbeiter bereits ab
KI hält ihre Management-Versprechen früher als ihre technischen. Die Geringschätzung kommt vor dem Nutzen.
Die Zahl, die niemand veröffentlichen wollte
82 % der Führungskräfte sagen, KI habe den Wert gesenkt, den sie ihren Mitarbeitenden beimessen. Das stammt aus der diese Woche veröffentlichten Studie der G-P (Globalization Partners), die 2 850 Führungskräfte ab VP-Ebene in den USA, Deutschland, Singapur, Australien und Frankreich befragt hat.
Dieselbe Studie zeigt: 73 % der Führungskräfte bewerten die KI-Ergebnisse als „unter den Erwartungen“. Laut MIT NANDA 2025 erzielen 95 % der GenAI-Pilotprojekte in Unternehmen keinen messbaren ROI. Gartner 2026 ordnet 42 % der KI-Projekte in die Kategorie Null-ROI ein. Der versprochene Nutzen ist für die übergroße Mehrheit der Organisationen weder gemessen noch belegt. 16 % weisen sogar einen klaren Nettoverlust aus.
Die Abwertung hingegen hat nicht gewartet.
Was die Chefs hinter vorgehaltener Hand sagen
Die G-P-Erhebung ist deshalb interessant, weil sie Führungskräfte nicht fragt, ob sie mit KI zufrieden sind. Sie fragt, wie KI ihren Blick auf ihre Teams verändert hat. Der Unterschied wiegt schwer. Eine Führungskraft kann das Werkzeug für enttäuschend halten und ihre Wertschätzung für die Menschen behalten, die den Laden am Laufen halten. Oder eine Führungskraft kann entscheiden, dass das Werkzeug reicht, um diese Menschen geringzuschätzen, selbst wenn das Werkzeug nicht funktioniert.
Das zweite Szenario dominiert. Mit 82 % bewegt man sich in der Größenordnung eines kulturellen Kippmoments.
Und das ist nicht das einzig unbequeme Ergebnis. 88 % derselben Führungskräfte vermuten, dass ihre Mitarbeitenden KI „eher performativ als produktiv“ einsetzen. Übersetzt: Die eigenen Teams verbrennen Zeit damit, so zu tun, als nutzten sie Werkzeuge, die die Chefs selbst vorgeschrieben haben, ohne sicher zu sein, dass sie funktionieren.
Die Geringschätzung ist gegenseitig, die Asymmetrie aber klar. Die Führungskräfte steuern. Die Mitarbeitenden spielen ein Theaterstück, dessen Regeln ihnen entzogen sind.
Amazon, oder Tokenmaxxing als Konzernsport
Wer diese Dynamik in einem konkreten Unternehmen sehen will, schaut auf Amazon. Der Konzern hat ein internes Werkzeug namens MeshClaw (das Hauseigene Pendant zu OpenClaw) ausgerollt und ein Ziel gesetzt: 80 % der Entwicklerinnen und Entwickler sollen jede Woche KI einsetzen. Die Manager protokollieren den Tokenverbrauch. Offiziell fließen diese Zahlen nicht in die Bewertung ein. Inoffiziell berichten Mitarbeitende das Gegenteil.
Das Ergebnis, von Jellyfish im ersten Quartal 2026 dokumentiert, ist deutlich. Ein durchschnittlicher Entwickler verbraucht 51 Millionen Tokens pro Monat, rund 52 Dollar. Die obersten 10 % der Amazon-Verbraucher explodieren auf 380 Millionen Tokens pro Monat, etwa 700 Dollar pro Kopf.
Noch deutlicher sind die Kosten pro gemergtem Pull Request. Die 20 % Sparsamsten: 11 PR für 3 Dollar. Die 20 % Verbrauchsstärksten: 23 PR für 1 822 Dollar. Bei vergleichbarem PR-Wert kostet das Theater 600-mal mehr.
Ein anonymer Mitarbeiter bringt es auf den Punkt: „Die Manager schauen sich diese Zahlen an. Sobald die Nutzung überwacht wird, entstehen perverse Anreize, und die Leute werden extrem kompetitiv darum.“
Das ist Goodharts Gesetz, angewandt auf den KI-Rollout. Sobald eine Messung zum Ziel wird, ist sie keine nützliche Messung mehr. Man fordert Tokens, man bekommt Tokens. Ob man Arbeit bekommt, weiß man nicht mehr.
Warum die Geringschätzung dem ROI vorausgeht
Die Reihenfolge ist bemerkenswert. Normalerweise wartet man, bis eine Investition liefert, bevor man den Blick auf die Ressourcen anpasst, die sie ersetzt. Bei KI ist die Reihenfolge umgekehrt. Die Abwertung der Mitarbeitenden steht bereits fest, obwohl 95 % der GenAI-Pilotprojekte in Unternehmen keinen messbaren ROI liefern, so die Ende 2025 veröffentlichte MIT-NANDA-Studie. Die Geringschätzung läuft der Produktivität voraus.
Die sparsamste Erklärung: Beide Versprechen sind unterschiedlich teuer. Das technische Versprechen (Produktivität, Margen, Automatisierung) braucht Jahre Integration, Datenqualität und neu gedachte Prozesse. Das Management-Versprechen (Lohnkostendruck rechtfertigen, Aktionäre beruhigen, Restrukturierungen beschleunigen) ist sofort einlösbar.
Es genügt, es laut auszusprechen. Geringschätzung kostet null Dollar. ROI kostet richtig Geld.
Was die G-P-Zahlen einfangen, ist diese zeitliche Lücke, die sich in eine stabile Haltung verwandelt hat. Führungskräfte warten nicht mehr darauf, dass KI liefert, um ihre Mitarbeitenden als weniger essenziell einzustufen. Sie haben es bereits entschieden.
Auf dem Wall-Street-Papier funktioniert das tadellos. Auf der echten Gewinn-und-Verlust-Rechnung sieht es anders aus (das Thema wurde bereits in dem KI-Produktivitätsparadox vertieft).
Was sich für die Menschen darin ändert
Für eine Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter heißt das: in einer Organisation arbeiten, in der die Führungskraft sie weniger schätzt, ohne dass der geringste Produktivitätsgewinn an der eigenen Arbeit sichtbar geworden wäre. Sie tragen die symbolischen Kosten einer Rendite, die nie eingetroffen ist.
Hält die Führungskraft sie bereits für ersetzbar, ist die rationale Reaktion alles zu tun, um nicht ersetzt zu werden. Tokens verbrennen. Theater spielen. Zum sichtbaren Konsumenten werden statt zum stillen Produzenten.
Für eine Managerin heißt das: Die KI-KPI, die nach oben gemeldet werden, messen fast nichts. Tokenverbrauch, Anzahl Prompts, wöchentliche Adoptionsrate: drei Kennzahlen, die die Teams aufblähen, sobald sie kritisch werden.
Die Managerin meldet Theater nach oben. Der CEO zieht Schlüsse aus Zahlen, die nichts beschreiben außer der Angst dieser Teams.
Und für eine Führungskraft schließt sich die Falle. Die Entscheidung, den Menschen weniger zu zählen, ist bereits gefallen. Die KPI, die gesteuert werden, sind Theater. Die bezahlten Tokens liefern PR, die 600-mal zu teuer sind.
Wenn der ROI nicht kommt, bleiben zwei Optionen: zugeben, dass das Versprechen hohl war, oder einen neuen Schuldigen suchen. Angesichts der Stoßrichtung des G-P-Panels ist der Schuldige längst identifiziert.
Die aktuelle Phase der KI
Man muss benennen, was geschieht. Das ist kein produktiver Rollout. Das ist ein disziplinärer Rollout.
Der ROI kommt vielleicht irgendwann, wenn die Back-Office-Ketten integriert sind und die Modelle ihre technischen Versprechen einlösen. Die Geringschätzung hat nicht gewartet. Sie ist bereits da.
