Entlassungen aufgrund künstlicher Intelligenz: Die vorherrschende Darstellung verschleiert die Wahrheit

Die aktuell im Fintech-Sektor kursierenden Zahlen sind alarmierend. Bis 2026 wurden in diesem Sektor weltweit bereits fast 10,000 Arbeitsplätze abgebaut. PayPal beispielsweise reduziert seine Belegschaft um rund 20 %, Block ist auf unter 6,000 Mitarbeiter geschrumpft, und Coinbase hat 14 % seiner Belegschaft verkleinert.

Das alles wird von einer einzigen Erklärung dominiert, die so oft wiederholt wird, dass sie an die Dotcom-Blase erinnert: künstliche Intelligenz . Aber ist das wirklich der Fall? Und noch wichtiger: Spielt es überhaupt eine Rolle, ob die Geschichte ganz der Wahrheit entspricht?

Wenn die Geschichte zur Strategie wird

Im Mai 2026 waren 40 % aller angekündigten Entlassungen auf künstliche Intelligenz zurückzuführen – ein deutlich höherer Prozentsatz als zu Beginn des Jahres. Auf den ersten Blick erscheint dies eine logische Erklärung: Wenn Technologie Routineaufgaben effizienter erledigen kann als Menschen, warum sollte man dann nicht die Kosten senken?

Doch bei genauerer Betrachtung der wahren Gründe für diese Massenentlassungen tritt ein tiefer liegendes strukturelles Problem zutage. Bislang dient künstliche Intelligenz lediglich als bequeme Ausrede, um diese Veränderungen in der Branche zu kommunizieren.

Analysten der Deutschen Bank entlarvten diese geschickte Tarnung im Januar und nannten sie „KI-Redundanz-Washing“. Einfach ausgedrückt handelt es sich um die Praxis, Personalabbau mit der Einführung künstlicher Intelligenz zu begründen, während die zugrunde liegenden Motive weit verbreiteter und bekannter sind.

Doch wenn künstliche Intelligenz nicht wirklich Arbeitskräfte ersetzt, was sind dann die wahren Gründe für all diese Entlassungen? Betrachtet man jedes Unternehmen einzeln, können die Gründe vielfältig sein und reichen von einer sich verschlechternden Rentabilität der einzelnen Einheiten bis hin zum Druck, nach Jahren einer „Wachstum um jeden Preis“-Strategie operative Disziplin zu beweisen.

Studien deuten auf dieselbe Erklärung hin: Fast 60 % der Personalverantwortlichen in den USA geben zu, die Rolle von KI bei Entlassungen zu betonen, weil dies für die Stakeholder akzeptabler ist. Zwar können Personalabbau Bedenken hinsichtlich der Wachstumsmodelle des Unternehmens aufwerfen, doch wenn er als strategische Anwendung von KI dargestellt wird, erscheint er positiv und kann sogar die Ängste der Mitarbeiter vor den Auswirkungen von KI auf ihre Arbeitsplätze verringern.

Produktivitätsparadoxon

Nehmen wir an, einige Unternehmen ersetzen bereits ihre Mitarbeiter durch KI-Tools. In diesem Fall müssten entsprechende Zahlen vorliegen. Doch sie veröffentlichen keine Effektivitätszahlen, zumindest noch nicht.

Eine Umfrage unter 350 Führungskräften von Unternehmen mit einem Umsatz von über einer Milliarde US-Dollar ergab, dass 80 % der Organisationen, die mit künstlicher Intelligenz oder autonomen Technologien experimentierten, Personalabbau meldeten. Viele gaben jedoch offen zu, Stellen abgebaut zu haben, unabhängig davon, ob die Technologie konkrete Ergebnisse lieferte.

Auf diese Weise planen Unternehmen, im Jahr 2026 weitere 10 Millionen Dollar oder mehr auszugeben und setzen dabei auf eine Zukunft, die sich noch nicht vollständig abgezeichnet hat. Sie reduzieren ihre Belegschaft in Erwartung eines Produktivitätsschubs , der für die meisten jedoch weiterhin theoretisch ist.

Selbst wenn KI in einem Unternehmen eingeführt wird, befindet sie sich oft noch in der experimentellen Phase und nutzt die bestehende Infrastruktur, anstatt sie grundlegend zu modernisieren. Zudem ist der Return on Investment (ROI) von KI bescheiden: Nur 25 % der KI-Initiativen erreichen die erwarteten Ergebnisse, und lediglich 16 % wirken sich auf das gesamte Unternehmen aus.

Die McKinsey Global AI Survey 2025 kam zu ähnlichen Ergebnissen. Zwar nutzen die meisten Unternehmen KI in mindestens einem Bereich, doch befinden sich fast 70 % weiterhin in der Pilot- oder Testphase, anstatt KI unternehmensweit einzuführen. Noch entmutigender ist, dass nur 39 % einen signifikanten Einfluss auf das EBIT durch die Einführung dieser Technologie verzeichnen konnten.

Wohin fließt das Kapital eigentlich?

Wenn die künstliche Intelligenz die von so vielen Führungskräften versprochene Produktivitätsrevolution noch nicht gebracht hat, worauf richtet sich dann der Fokus der Branche? Die Antwort ist weniger aufregend, als die Schlagzeilen vermuten lassen – allein im letzten Jahr flossen Investitionen von über 200 Milliarden Dollar in die interne Geschäftsinfrastruktur und -systeme.

Aktuell stehen Fintech-Unternehmen unter Druck, zu beweisen, dass die KI-bezogenen Versprechen nicht nur leere Versprechungen waren. Anstatt also Finanzdienstleistungen über Nacht neu zu erfinden, konzentrieren sich viele auf interne Prozesse und suchen nach Möglichkeiten, diese kostengünstiger und skalierbarer zu gestalten.

Obwohl künstliche Intelligenz noch nicht die gewünschte Wirkung erzielt hat, bleibt der Trend zur Automatisierung entscheidend. Im letzten Jahrzehnt konzentrierte sich die Fintech-Branche vorwiegend auf das Kundenerlebnis, um innovative Produkte zu entwickeln. Künftig wird jedoch mehr Wert auf die zugrundeliegenden Mechanismen als auf das Produkt selbst gelegt.

Das bedeutet aber nicht, dass die Erzählung von der „künstlichen Intelligenz, die Arbeitskräfte ersetzt“, die ganze Wahrheit ist. Personalabbau und der Einsatz von Robotern mögen in Quartalsberichten gut aussehen, sind aber keine tragfähige Strategie. Kostensenkungen können zwar kurzfristig die Gewinnmargen verbessern, schaffen aber selten einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil.

Daher werden in diesem Kontext diejenigen Unternehmen gewinnen, die sich ehrlich eine andere Frage stellen und diese beantworten: Was können wir dem Markt heute bieten, was wir vor einem Jahr noch nicht anbieten konnten?

Der Wert von KI-Innovationen geht weit über die reine Kostenreduzierung hinaus.

Der wohl wichtigste Aspekt der Einführung künstlicher Intelligenz liegt nicht in ihrer Fähigkeit, Arbeitskräfte zu ersetzen, sondern im neu geschaffenen Mehrwert. In der Geschichte haben große technologische Umbrüche selten allein durch die Kostensenkung bestehender Prozesse Wert geschaffen. Vielmehr haben sie völlig neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle hervorgebracht, die zuvor undenkbar waren.

Ohne lange nach Beispielen zu suchen, erinnern wir uns an das Internet. Als es aufkam, rechtfertigten viele Investitionen darin mit Aspekten der „Effizienz“, wie der Digitalisierung von Dokumenten oder der Reduzierung der Kommunikationskosten durch E-Mails.

Tatsächlich hat das Internet weit mehr hervorgebracht und völlig neue Geschäftsmodelle geschaffen: Online-Medien, soziale Netzwerke, Suchmaschinen, Cloud-Computing und mehr. Giganten wie Google und Amazon sind nicht einfach durch Prozessoptimierungen zu dem geworden, was sie heute sind. Ihr Erfolg beruht vielmehr darauf, dass sie Produkte entwickelt haben, die vor der breiten Akzeptanz des Internets nicht hätten funktionieren können.

Nun ist die künstliche Intelligenz an der Reihe, diesen Weg zu beschreiten. Die Innovationen, die sie mit sich bringen wird, sind im Fintech-Sektor noch weitgehend unerforscht, doch ihr Potenzial ist enorm. In diesem Sinne dürfte der gegenwärtige übermäßige Fokus auf Personalabbau nur eine kurze Phase im viel größeren Erbe sein, das KI im Finanzsektor hinterlassen wird. Der wahre Erfolgsfaktor für Unternehmen liegt nun darin, herauszufinden, wie sie KI nutzen können, um ihre Kunden auf neue und bisher unerschlossene Weise besser zu bedienen.

Kosteneinsparungen sind zwar ein unmittelbar messbarer Faktor, aber langfristig gesehen liegt der wahre Nutzen dieser Technologie darin, was sie hinzufügt, und nicht darin, was sie wegnimmt.