Während Führungskräfte befürchten, bei künstlicher Intelligenz den Anschluss zu verlieren, sorgen sich Beschäftigte um den Wert ihrer bisherigen Arbeit. Wenn FOMO im Management auf FOBO in der Belegschaft trifft, können daraus Konflikte entstehen, die sich mit KI-Schulungen allein nicht lösen lassen. Unternehmen sollten verstehen, woher die Sorgen kommen, welche Folgen der KI-Einsatz haben kann und welche Konsequenzen sie daraus ziehen können.

Ein Geschäftsführer will bei KI nicht den Anschluss verlieren. Seine Wettbewerber experimentieren bereits mit automatisierten Angeboten und digitalen Assistenten. Er möchte ähnliche Anwendungen möglichst schnell im eigenen Unternehmen einsetzen.

Eine erfahrene Mitarbeiterin sieht dieselbe Entwicklung mit gemischten Gefühlen. Wenn KI künftig einen großen Teil ihrer bisherigen Aufgaben übernimmt, welchen Wert hat dann noch ihre langjährige Erfahrung?

Beide haben nachvollziehbare Gründe für ihre Haltung. Doch während die Geschäftsführung wirtschaftliche Chancen nutzen will, steht für die Mitarbeiterin möglicherweise ihre berufliche Zukunft auf dem Spiel.

Wie lässt sich mit solchen unterschiedlichen Erwartungen umgehen? Und was können Führungskräfte tun, wenn hinter der Skepsis ihrer Beschäftigten keine mangelnde Veränderungsbereitschaft steckt, sondern eine berechtigte Sorge?

Das Wichtigste in Kürze

• Nicht jede Sorge vor KI ist ein Kompetenzproblem. Beschäftigte können auch um ihre bisherigen Aufgaben oder ihren Arbeitsplatz fürchten.
• Technisch mögliche Automatisierung ist noch keine gute Unternehmensentscheidung. Erst die Untersuchung von Arbeitsabläufen, Nutzen und Folgen zeigt, welche Veränderungen sinnvoll sind.
• Führungskräfte sollten wirtschaftliche Chancen und Beschäftigungsfolgen gemeinsam betrachten. Schulungen und Kommunikation allein können strategische Zielkonflikte nicht lösen.

Inhaltsverzeichnis

• FOMO und FOBO
• Drei Formen beruflicher Unsicherheit
• Wenn Management-FOMO auf FOBO trifft
• Praxisbeispiel
• Fünf Führungsfragen
• Wenn die Befürchtungen berechtigt sind
• Fazit

FOMO und FOBO: Zwei unterschiedliche Sorgen über die Zukunft

FOBO steht für „Fear of Becoming Obsolete“, also die Angst, überflüssig zu werden. Im beruflichen Kontext beschreibt der Begriff die Sorge, dass die eigenen Fähigkeiten, Erfahrungen oder Tätigkeiten durch technologische Entwicklungen an Bedeutung verlieren. Auch die Bundesagentur für Arbeit verwendet den Begriff im Zusammenhang mit der Angst, im Beruf durch KI ersetzt zu werden.

FOBO ist keine eigenständige klinische Diagnose, sondern eine Bezeichnung für eine bestimmte Form beruflicher Zukunftsangst.

FOMO steht dagegen für „Fear of Missing Out“, also die Sorge, etwas Wichtiges zu verpassen. Bei KI kann sich diese Angst auf technologische Entwicklungen, wirtschaftliche Chancen oder mögliche Wettbewerbsvorteile beziehen.

Ein Geschäftsführer, der fürchtet, sein Unternehmen könnte den Anschluss verlieren, erlebt möglicherweise FOMO. Eine Beschäftigte, die am zukünftigen Wert ihrer bisherigen Tätigkeit zweifelt, erlebt möglicherweise FOBO.

Die Unterscheidung beschreibt allerdings keine feste Rollenverteilung. Auch Führungskräfte können ihren eigenen Bedeutungsverlust befürchten. Beschäftigte wiederum können Sorge haben, neue Technologien oder berufliche Chancen zu verpassen.

Ebenso wenig sind diese Ängste grundsätzlich irrational. Wer wichtige Entwicklungen verschläft, kann wirtschaftliche Nachteile erleiden. Wer erlebt, dass KI wesentliche Teile der bisherigen Arbeit übernimmt, hat durchaus Anlass, über die eigene berufliche Zukunft nachzudenken.

Problematisch wird es vor allem dann, wenn Sorgen die Entscheidungen stärker bestimmen als es eine sachliche Bewertung der tatsächlichen Situation zulässt.

Wie verbreitet sind Sorgen vor KI?

Dass sich viele Menschen mit den beruflichen Folgen künstlicher Intelligenz beschäftigen, zeigen verschiedene Befragungen.

Im EY European AI Barometer 2025 äußerten 36 Prozent der in Deutschland befragten Beschäftigten Sorgen über negative Auswirkungen von KI auf ihren eigenen Arbeitsplatz. Europaweit lag der Anteil bei 42 Prozent. Insgesamt wurden 4.942 Beschäftigte in neun europäischen Ländern befragt.

Auch eine Pronova-BKK-Studie aus dem Januar 2026, zeigt entsprechende Befürchtungen. Fast die Hälfte der befragten KI-Nutzenden sorgte sich darum, dass KI den eigenen Arbeitsplatz überflüssig machen könnte.

Diese Zahlen beschreiben natürlich nur Erwartungen und Befürchtungen und erlauben keine Prognose darüber, wie viele Arbeitsplätze tatsächlich wegfallen werden.

Aber für Unternehmen sind sie dennoch relevant. Denn Beschäftigte bringen ihre Vorstellungen über die eigene berufliche Zukunft mit an den Arbeitsplatz. Diese Erwartungen beeinflussen auch, wie sie geplante Veränderungen wahrnehmen.

Was Beschäftigte in KI-Workshops nicht immer offen ansprechen

Solche Sorgen begegnen mir auch in meinen KI-Schulungen und Workshops. Allerdings werden sie nicht immer vor der gesamten Gruppe ausgesprochen. Gerade wenn Vorgesetzte teilnehmen, kommen Fragen zur eigenen beruflichen Zukunft eher nur im persönlichen Gespräch während einer Pause zur Sprache.

Einige Beschäftigte sprechen darüber, dass KI ja durchaus ihre bisherigen Aufgaben übernehmen könne und sie nicht wissen, welchen Wert ihre Erfahrung dann künftig noch habe.

Andere Beschäftigte wenden sich nach einem Workshop erneut an mich, weil sie sich auf eigene Initiative noch zusätzliche Schulungen wünschen. Nach ein oder zwei Tagen fühlen sie sich noch nicht ausreichend vorbereitet, um KI sicher im eigenen Arbeitsalltag einzusetzen.

Diese Beobachtungen sind natürlich anekdotisch. Sie zeigen mir aber, wie wichtig es ist, genauer hinzuhören. Denn hinter solchen Äußerungen können unterschiedliche Fragen stehen: Wird meine bisherige Arbeit noch gebraucht? Oder fehlt mir vor allem die Sicherheit im Umgang mit neuen Werkzeugen?

Für Führungskräfte macht eine solche Unterscheidung einen erheblichen Unterschied.

Drei Formen beruflicher Unsicherheit – und warum sie unterschiedliche Antworten verlangen

Ich halte es für einen Fehler, Skepsis gegenüber KI vorschnell als mangelnde Veränderungsbereitschaft oder fehlende Kompetenz zu interpretieren.

Ein Mitarbeiter, der einer neuer Anwendung kritisch gegenübersteht, muss keineswegs Verständnisschwierigkeiten bei der Technologie haben. Sondern vielleicht versteht er auch nur sehr genau, welche Folgen sie für seine bisherige Tätigkeit haben könnte.

Für die Unternehmenspraxis hilft es deshalb, drei Formen beruflicher Unsicherheit zu unterscheiden.

1. Informationsunsicherheit: Was kommt auf uns zu?

Ein Unternehmen kündigt an, künftig verstärkt KI einzusetzen. Die Geschäftsführung spricht von Effizienzsteigerungen und neuen Möglichkeiten. Welche Arbeitsprozesse betroffen sind und welche Veränderungen konkret geplant werden, bleibt jedoch offen.

Die Beschäftigten wissen nicht, ob KI sie lediglich unterstützen oder größere Teile ihrer bisherigen Aufgaben übernehmen soll.

Wo Informationen fehlen, entstehen schnell Spekulationen. Manche rechnen mit höheren Arbeitsbelastungen, andere mit Personalabbau.

Hier hilft vor allem Klarheit: Welche Anwendungen werden getestet? Welches Problem soll gelöst werden? Welche Entscheidungen sind bereits getroffen? Und was ist noch offen?

Eine Geschäftsführung muss nicht jede Entwicklung vorhersagen können. Sie sollte aber möglichst erklären, was das Unternehmen plant und wie es die weiteren Schritte festlegen will.

2. Kompetenzunsicherheit: Kann ich noch mithalten?

Eine Mitarbeiterin hat über viele Jahre umfangreiche Erfahrungen in ihrem Fachgebiet gesammelt. Sie beherrscht ihre Aufgaben, kennt aber die neuen KI-Anwendungen noch nicht.

Nun erlebt sie, wie sich Arbeitsweisen und Anforderungen verändern. Sie fragt sich, ob sie mit der Entwicklung Schritt halten kann.

Hier können Qualifizierung und praktische Erfahrungen tatsächlich helfen. Voraussetzung ist allerdings, dass das Unternehmen geeignete Lernmöglichkeiten schafft.

Ein ein- oder zweitägiger KI-Workshop kann rudimentäre Grundlagen vermitteln, neue Möglichkeiten aufzeigen und erste praktische Erfahrungen ermöglichen. Daraus entsteht aber nicht automatisch die Sicherheit, KI auch im eigenen Arbeitsalltag sinnvoll einzusetzen.

Dafür benötigen Beschäftigte Gelegenheit, das Gelernte an realen Aufgaben zu erproben, Fragen zu klären und Erfahrungen zu vertiefen. Je nach Tätigkeit können aufbauende Schulungen, gemeinsame Übungsphasen oder eine Begleitung während der praktischen Einführung sinnvoll sein.

Zudem muss nicht jeder Beschäftigte jede neue Anwendung beherrschen. Entscheidend sind die Fähigkeiten, die für seine Aufgaben tatsächlich gebraucht werden.

Der Wunsch nach zusätzlicher Qualifizierung ist dabei nicht automatisch Ausdruck von FOBO. Er kann ebenso aus fachlichem Interesse oder dem Anspruch entstehen, neue Aufgaben gut zu bewältigen.

3. Beschäftigungsunsicherheit: Werde ich noch gebraucht?

Ein Unternehmen plant, einen erheblichen Teil seiner administrativen Arbeit zu automatisieren. Die betroffenen Beschäftigten verstehen die Technologie und erkennen deren wirtschaftliche Vorteile.

Trotzdem fragen sie sich, ob ihre bisherigen Stellen künftig noch benötigt werden.

Eine zusätzliche KI-Schulung beantwortet diese Frage nicht.

Die Beschäftigten möchten wissen, welche Aufgaben ihnen bleiben, ob neue Tätigkeiten entstehen und welche beruflichen Perspektiven das Unternehmen ihnen bieten kann.

Dafür muss sich die Geschäftsführung mit ihrer zukünftigen Arbeitsorganisation und ihrem Personalbedarf beschäftigen.

Die drei Formen lassen sich für die Führungspraxis folgendermaßen unterscheiden:

Form der Unsicherheit	Zentrale Frage	Führungsaufgabe
Informationsunsicherheit	Was wird sich verändern?	Ziele und Planungen transparent machen
Kompetenzunsicherheit	Kann ich die neuen Anforderungen erfüllen?	Lernen und Qualifizierung ermöglichen
Beschäftigungsunsicherheit	Wird meine Arbeit noch gebraucht?	Tätigkeiten und berufliche Perspektiven klären

Diese Einteilung ist eine praktische Orientierungshilfe, kein wissenschaftlich validiertes Diagnosemodell. Die Formen können sich überschneiden. Auch bedeutet Informations- oder Kompetenzunsicherheit nicht automatisch FOBO.

Für Führungskräfte liegt der Nutzen darin, gezielter nachzufragen, statt auf jede kritische Reaktion mit denselben Maßnahmen zu antworten.

Wer die eigentliche Sorge nicht versteht, bietet möglicherweise genau die Hilfe an, die am Problem vorbeigeht.

Wenn FOMO im Management auf FOBO in der Belegschaft trifft

Gerade in kleineren Unternehmen kann die Geschäftsführung den technologischen Wandel nur begrenzt delegieren. Sie muss neue Anwendungen bewerten, Investitionen planen und entscheiden, welche Veränderungen wirtschaftlich sinnvoll sind.

Dass dabei Handlungsdruck entsteht, ist nachvollziehbar.

Ein neues KI-Produkt erscheint. Wettbewerber berichten von beeindruckenden Ergebnissen. Auf LinkedIn erklären Unternehmer, ihre Geschäftsprozesse bereits weitgehend automatisiert zu haben.

Schnell entsteht der Eindruck, hier möglichst schnell nachziehen zu müssen.

Doch eine technische Demonstration ist noch kein wirtschaftlich erfolgreicher Geschäftsprozess. Und was bei einem Wettbewerber funktioniert, muss im eigenen Unternehmen keineswegs denselben Nutzen bringen.

Während die Geschäftsführung über Investitionen und Wettbewerbsfähigkeit nachdenkt, beschäftigen sich Mitarbeitende mit anderen Fragen. Welche Aufgaben werden automatisiert? Bleibt die bisherige Erfahrung wertvoll? Und was geschieht, wenn tatsächlich weniger Arbeit anfällt?

Daraus kann ein Konflikt entstehen: Das Management möchte schneller vorankommen, während Beschäftigte zunächst Antworten auf ihre Zukunftsfragen erwarten.

Werden diese Fragen übergangen, kann sich die Situation verschärfen. Das Management interpretiert die Zurückhaltung möglicherweise als fehlende Veränderungsbereitschaft und erhöht den Druck. Die Beschäftigten wiederum verlieren Vertrauen in die geplanten Veränderungen.

Das ist eine mögliche Dynamik, kein zwangsläufiger Verlauf.

Management und Beschäftigte blicken aus unterschiedlichen Perspektiven auf dieses Thema, deshalb braucht es bei technologischen Veränderungen Vertrauen und Beteiligung.

Allerdings reicht es aus meiner Sicht nicht, solche Unterschiede allein durch bessere Kommunikation überbrücken zu wollen.

Manchmal verfolgen Unternehmen und Beschäftigte tatsächlich unterschiedliche Interessen. Die Geschäftsführung möchte Kosten reduzieren, während Mitarbeitende um ihre bisherigen Stellen fürchten. Dieser Konflikt verschwindet nicht, nur weil alle Beteiligten offen darüber sprechen.

Bevor Unternehmen ihren Beschäftigten erklären, wie sie KI nutzen sollen, müssen sie selbst klären, wofür sie die Technologie einsetzen wollen und welche Folgen das für die Arbeit haben könnte. Sonst besteht die Gefahr, ein strategisches Problem fälschlich als Qualifizierungsproblem zu behandeln.

Das bedeutet keineswegs, jede KI-Einführung zu verzögern. Auch zu langes Zögern kann wirtschaftliche Nachteile verursachen. Wichtig ist, dass Tempo und Umfang der Veränderung durch konkrete Ziele und eine realistische Bewertung der Folgen begründet sind.

Praxisbeispiel: Zwischen KI-Effizienz und beruflicher Zukunft

Stellen wir uns ein mittelständisches Dienstleistungsunternehmen mit 30 Beschäftigten vor.

Die Geschäftsführung möchte generative KI in der Angebotserstellung einsetzen. Bisher nehmen erfahrene Mitarbeitende Kundenanfragen entgegen, klären Anforderungen, kalkulieren Leistungen und formulieren individuelle Angebote.

Eine KI-Anwendung könnte verschiedene Arbeitsschritte beschleunigen, etwa Kundendaten aufbereiten, Informationen zusammenfassen und Angebotsentwürfe erstellen.

Die Geschäftsführung verspricht sich davon schnellere Reaktionszeiten und geringere Kosten.

Ein langjähriger Mitarbeiter reagiert jedoch zurückhaltend. Seine Führungskraft vermutet, dass ihm der Umgang mit KI schwerfällt, und bietet eine Schulung an.

Der Mitarbeiter erklärt:

„Ich habe kein Problem damit, die Software zu benutzen. Ich frage mich nur, wofür wir künftig noch gebraucht werden, wenn sie einen großen Teil unserer Arbeit erledigt.“

Mit dieser Antwort wird deutlich, dass die angebotene Schulung seine eigentliche Sorge nicht trifft. Er zweifelt nicht an seiner Fähigkeit, die Software zu bedienen, sondern an der Zukunft seiner bisherigen Tätigkeit.

Erst prüfen, was sich tatsächlich verändert

Bevor über Stellen oder neue Aufgaben entschieden wird, braucht das Unternehmen belastbare Informationen.

Wie zuverlässig sind die erzeugten Angebote? Wie viel Arbeitszeit spart die KI tatsächlich? Welcher Aufwand entsteht bei Prüfung und Korrektur? Und welche Leistungen erfordern weiterhin menschliches Fachwissen?

Auch die Arbeitsbelastung muss betrachtet werden. Wenn Angebote schneller erstellt werden können, steigen möglicherweise die Erwartungen an die Zahl der bearbeiteten Anfragen. Zugleich können zusätzliche Kontrollaufgaben entstehen.

Der Erfolg des Projekts lässt sich deshalb nicht allein daran messen, wie schnell die KI einen Angebotsentwurf erzeugt. Entscheidend sind die Auswirkungen auf den gesamten Arbeitsprozess, einschließlich Qualität, Kosten und Belastung.

Drei mögliche Entscheidungen

Angenommen, die Erprobung zeigt, dass die Angebotserstellung tatsächlich effizienter wird. Das Unternehmen benötigt für dieselbe Anzahl von Angeboten weniger Arbeitszeit.

Was geschieht mit den frei werdenden Kapazitäten?

Möglichkeit 1: Mehr Aufträge bearbeiten. Die Beschäftigten können zusätzliche Kundenanfragen übernehmen oder neue Geschäftsfelder erschließen. Ob das wirtschaftlich sinnvoll ist, hängt von der Nachfrage ab.

Möglichkeit 2: Aufgaben neu verteilen. Mitarbeitende übernehmen mehr Verantwortung in Kundenberatung, Qualitätssicherung oder Projektbetreuung. Dafür können neue Kompetenzen notwendig werden.

Möglichkeit 3: Den Personalbedarf reduzieren. Wenn weder zusätzliche Nachfrage noch andere wirtschaftlich sinnvolle Tätigkeiten bestehen, kann auch eine Anpassung des Personalbestands zur Diskussion stehen.

Die Möglichkeiten schließen sich nicht gegenseitig aus. Ein Unternehmen könnte beispielsweise einen Teil der Kapazitäten für Wachstum einsetzen und gleichzeitig bestimmte Stellenprofile verändern.

Welche Lösung sinnvoll ist, hängt von der wirtschaftlichen Situation, der Unternehmensstrategie und den Fähigkeiten der Beschäftigten ab.

Die KI kann Angebote schneller erstellen. Sie entscheidet aber nicht darüber, ob das Unternehmen wachsen, Aufgaben neu verteilen oder künftig mit weniger Personal arbeiten will.

Diese Verantwortung liegt beim Management.

Beschäftigte müssen nicht jede Entscheidung begrüßen. Sie sollten aber erfahren, welche Alternativen geprüft wurden, warum sich das Unternehmen für einen bestimmten Weg entschieden hat und welche Möglichkeiten ihnen offenstehen.

Fünf Führungsfragen für den Umgang mit KI-Unsicherheit

Wie lässt sich eine solche Situation vorbereiten, bevor Sorgen und Missverständnisse zu Konflikten werden?

Fünf Fragen können helfen, wirtschaftliche Ziele und die Folgen für die Beschäftigten gemeinsam zu betrachten.

1. Welches konkrete Problem wollen wir mit KI lösen?

Am Anfang sollte nicht die Frage stehen, welches KI-Tool das Unternehmen einführen möchte.

Wichtiger ist, welches Problem überhaupt gelöst werden soll.

Sind die Bearbeitungszeiten zu lang? Entstehen zu viele Fehler? Fehlen Kapazitäten für zusätzliche Aufträge? Oder sollen neue Leistungen angeboten werden?

Erst wenn das Ziel feststeht, lässt sich beurteilen, ob KI dafür geeignet ist.

Dabei lohnt es sich, auch Alternativen ohne KI zu betrachten. Manchmal liegen die größten Verbesserungsmöglichkeiten in schlecht abgestimmten Abläufen oder unnötigen Arbeitsschritten.

Die Zielsetzung ist zugleich für die Beschäftigten wichtig. Ein Projekt zur Bewältigung zusätzlicher Aufträge erzeugt andere Erwartungen als eine Maßnahme, mit der dauerhaft Personalkosten gesenkt werden sollen.

Eine systematische KI-Strategie beginnt deshalb mit der Analyse tatsächlicher Arbeitsprobleme und nicht mit einer Liste verfügbarer KI-Tools.

Wie sich geeignete Anwendungen anschließend prüfen und priorisieren lassen, erläutere ich ausführlich im Beitrag „KI-Use-Cases bewerten: Erst prüfen, dann priorisieren“. Der dort vorgestellte KI-Use-Case-Kompass verbindet Prozessanalyse, Eignungs- und Risikoprüfung, wirtschaftliche Bewertung und die Überprüfung tatsächlicher Ergebnisse.

2. Welche Tätigkeiten verändern sich – und was bedeutet das für die Menschen, die sie heute ausüben?

Zwischen der Automatisierung einzelner Arbeitsschritte und dem Wegfall eines Arbeitsplatzes besteht ein erheblicher Unterschied.

Deshalb sollten Unternehmen konkrete Tätigkeiten untersuchen. Welche Aufgaben kann KI übernehmen? Welche verändern sich? Wo entstehen zusätzliche Prüf- oder Koordinationsaufgaben?

Anschließend muss betrachtet werden, wie sich diese Veränderungen auf vollständige Stellenprofile auswirken.

Werden Beschäftigte entlastet? Können sie zusätzliche Aufgaben übernehmen? Oder reduziert sich der Arbeitsumfang so stark, dass ihre bisherigen Rollen infrage stehen?

Eine solche Analyse ist aufwendiger als die bloße Auswahl einer Software. Sie liefert aber die Grundlage für realistische Entscheidungen über Personal und Qualifizierung.

3. Welche Sorgen beschäftigen die Mitarbeitenden tatsächlich?

Nicht jede skeptische Reaktion ist Ausdruck fehlender KI-Kompetenz.

Eine Führungskraft könnte deshalb konkret nachfragen:

„Geht es darum, dass du die neue Anwendung noch nicht beherrschst? Oder machst du dir Sorgen, dass sich deine Aufgaben verändern oder deine bisherige Arbeit nicht mehr gebraucht wird?“

Die Antwort entscheidet darüber, ob praktische Unterstützung ausreicht oder ob über die zukünftige Aufgabenverteilung gesprochen werden muss.

Solche Gespräche benötigen Vertrauen. Wer befürchten muss, dass offen geäußerte Sorgen später als mangelnde Leistungsbereitschaft ausgelegt werden, wird sich kaum ehrlich äußern.

Führungskräfte sollten deshalb deutlich machen, wozu sie Rückmeldungen einholen und wie diese in Entscheidungen einfließen.

4. Welche beruflichen Perspektiven können wir realistisch anbieten?

Weiterbildung ist sinnvoll, wenn sie auf konkrete zukünftige Aufgaben vorbereitet.

Eine allgemeine Schulung zum Prompting beantwortet dagegen nicht die Frage, welche Tätigkeit jemand nach einer umfassenden Automatisierung übernehmen soll.

Unternehmen sollten deshalb zunächst prüfen, welche Aufgaben künftig gebraucht werden und welche Kompetenzen dafür fehlen.

Daraus können sich neue Verantwortlichkeiten, veränderte Stellenprofile oder interne Wechselmöglichkeiten ergeben.

Gerade kleine Unternehmen haben allerdings nur begrenzte Möglichkeiten, alternative Tätigkeiten anzubieten. Nicht jede bisherige Rolle lässt sich durch Qualifizierung in eine neue überführen.

Umso wichtiger sind realistische Perspektiven. Ein Beschäftigter benötigt mehr als das allgemeine Versprechen, dass KI schon neue Chancen schaffen werde.

5. Was wissen wir bereits – und was bleibt ungewiss?

Nicht jede Frage zur Zukunft der Arbeit lässt sich heute beantworten. Führungskräfte sollten aber deutlich machen, welche Informationen bereits vorliegen und welche Entscheidungen noch ausstehen.

Dafür bietet sich eine einfache Unterscheidung an:

Kategorie	Beispiel
Bekannt	Wir testen KI in der Angebotserstellung.
Zu klären	Welche Zeitersparnis entsteht nach Berücksichtigung der Qualitätsprüfung?
Noch ungewiss	Wie verändert sich dadurch unser Personalbedarf in drei Jahren?

Manche Fragen lassen sich durch Tests, Messungen und Gespräche beantworten. Andere hängen von der wirtschaftlichen und technologischen Entwicklung ab.

Für offene Fragen sollten Verantwortliche benannt und Zeitpunkte festgelegt werden, zu denen die Situation erneut bewertet wird.

Beschäftigte erfahren dadurch, worauf sie sich einstellen können und wann mit weiteren Informationen zu rechnen ist.

Orientierung setzt nicht voraus, dass Führungskräfte die Zukunft kennen. Sie setzt voraus, dass sie offenlegen, was bereits feststeht, worüber noch entschieden werden muss und wie sie dabei vorgehen.

Wenn die Befürchtungen berechtigt sind: Was gute Führung leisten kann – und was nicht

Was geschieht, wenn KI nicht nur einzelne Tätigkeiten verändert, sondern tatsächlich den Personalbedarf reduziert?

Dann reichen Schulungen, Beteiligungsangebote und gute Kommunikation möglicherweise nicht mehr aus, um die Sorgen der Beschäftigten zu beantworten.

Nicht jeder Effizienzgewinn schafft neue Aufgaben

Die Vorstellung, dass KI Routinearbeit übernimmt und Menschen anschließend automatisch anspruchsvollere Aufgaben erledigen, klingt überzeugend. Sie ist aber keine betriebswirtschaftliche Gesetzmäßigkeit.

Automatisierung kann dazu führen, dass ein Unternehmen für bestimmte Leistungen weniger Arbeitsstunden benötigt. Ob daraus Wachstum, neue Tätigkeiten oder ein geringerer Personalbedarf entstehen, hängt von den wirtschaftlichen Bedingungen ab.

Auch die Forschung unterscheidet zwischen technischer Automatisierbarkeit und tatsächlichen Beschäftigungseffekten.

Die Internationale Arbeitsorganisation (ILO) stellte 2025 fest, dass weltweit ungefähr jeder vierte Beschäftigte in einem Beruf arbeitet, der zumindest teilweise gegenüber generativer KI exponiert ist. Dabei gilt die Veränderung bestehender Tätigkeiten als wahrscheinlicher als die vollständige Ersetzung ganzer Berufe.

Eine ILO-Auswertung von 2026 kommt zudem zu dem Ergebnis, dass großflächige Beschäftigungsverdrängung bislang begrenzt nachweisbar ist. Zugleich verweist sie auf Risiken für Berufseinsteiger und Veränderungen der Arbeitsorganisation.

Diese Befunde sind wichtig für die Einordnung der allgemeinen Arbeitsmarktentwicklung. Über den zukünftigen Personalbedarf eines einzelnen Unternehmens sagen sie jedoch wenig aus.

Deshalb halte ich pauschale Zusicherungen wie „KI wird bei uns niemanden ersetzen“ für problematisch, solange das Unternehmen die möglichen Folgen noch gar nicht untersucht hat.

Solche Versprechen können kurzfristig beruhigen. Werden sie später gebrochen, leidet das Vertrauen.

Gute Kommunikation ersetzt keine schwierige Entscheidung

Eine Führungskraft kann eine wirtschaftliche Entscheidung verständlich erklären, ohne dass diese für alle Beschäftigten akzeptabel wird.

Auch Beteiligung bedeutet nicht, dass sämtliche Interessen miteinander vereinbar sind. Sie ermöglicht aber, Probleme früher zu erkennen, Alternativen zu prüfen und die Folgen besser einzuschätzen.

In Deutschland bestehen darüber hinaus rechtliche Verpflichtungen. § 90 Betriebsverfassungsgesetz sieht vor, dass ein vorhandener Betriebsrat über bestimmte Planungen von Arbeitsverfahren und Arbeitsabläufen einschließlich des KI-Einsatzes rechtzeitig unterrichtet und beraten werden muss. Je nach Ausgestaltung können weitere Beteiligungs- und Mitbestimmungsrechte hinzukommen.

Auch psychische Belastungen gehören nach § 5 Arbeitsschutzgesetz zur Gefährdungsbeurteilung.

Die Folgen einer KI-Einführung betreffen damit nicht allein die Unternehmenskultur. Sie können ebenso Fragen der Personalplanung, Arbeitsgestaltung und Mitbestimmung aufwerfen.

Entscheidungen treffen, obwohl die Zukunft offen ist

Vielleicht weiß eine Geschäftsführung heute noch nicht, wie viele administrative Stellen sie in drei Jahren benötigt. Das ist angesichts der technologischen und wirtschaftlichen Entwicklung durchaus nachvollziehbar.

Die entscheidende Frage lautet deshalb: Was kann das Unternehmen bereits heute prüfen und entscheiden?

Es kann beispielsweise einen begrenzten KI-Einsatz erproben, die tatsächlichen Auswirkungen auf Arbeitszeit, Qualität und Kosten messen und anschließend über weitere Schritte entscheiden.

Was sich noch nicht zuverlässig absehen lässt, sollte auch nicht als feststehende Entwicklung dargestellt werden.

Problematisch wird Unsicherheit vor allem dann, wenn notwendige Entscheidungen aufgeschoben oder Beschäftigte über bereits erkennbare Konsequenzen im Unklaren gelassen werden.

Nicht jede schwierige Veränderung lässt sich verhindern. Aber ein Unternehmen kann beeinflussen, wie sorgfältig es seine Entscheidungen vorbereitet und wie es mit den betroffenen Menschen umgeht.

Fazit: Nicht jede Angst muss verschwinden – aber jede verdient eine ernsthafte Antwort

FOMO und FOBO können nachvollziehbare Reaktionen auf dieselbe technologische Entwicklung sein. Während Führungskräfte wirtschaftliche Chancen nutzen und Wettbewerbsnachteile vermeiden möchten, sorgen sich Beschäftigte um ihre berufliche Zukunft.

Nicht immer lassen sich diese Interessen vollständig miteinander vereinbaren. Auch gute Kommunikation und Weiterbildung können wirtschaftliche Veränderungen nicht ungeschehen machen.

Unternehmen sollten deshalb die tatsächlichen Folgen ihrer KI-Vorhaben untersuchen, Alternativen prüfen und auch schwierige Entscheidungen nachvollziehbar begründen.

Gute Führung zeigt sich nicht daran, ob sie alle Sorgen vor KI beseitigt, sondern daran, wie Unternehmen mit den Folgen ihrer Entscheidungen umgehen.

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