Wenn CEOs gezwungen sind, sich selbst zu ersetzen
Was, wenn KI nicht das Monster, sondern die Rettung ist?
Die letzten Monate waren durchzogen von den immergleichen Meldungen: KI übernimmt Tasks, Workflows, Arbeitsplätze. Hoch dotierte Unternehmensführungen können ihre offensichtliche Begeisterung für die neue Technik kaum verhehlen, mit der sie Mitarbeitende durch Algorithmen ersetzen, alles im Dienste “des Unternehmens, der Stakeholder, der Effizienz und des Wachstums”.
Dario Amodei, CEO des KI-Unternehmens Anthropic, brachte es nüchtern auf den Punkt:
„Wir könnten in den nächsten Jahren mit 10–20 % Arbeitslosigkeit bei den Berufsanfänger:innen im Angestellten-Bereich rechnen.“
Die Medien werfen eifrig Futter ins Feuer und die Angst geht um. Wer ist als Nächstes dran, wer wird bald “überflüssig?”
Aber wie wäre es, wenn wir stattdessen mal nicht über diese Stöckchen springen, die Perspektive drehen, die Messlatten der CEOs und Unternehmen an sie selbst anlegen?
Ich lade hiermit herzlich zu der Betrachtung eines Szenarios ein, wie CEOs bald gezwungen sein könnten, sich selbst mit ihren eigenen Waffen zu schlagen. Denn hier ist die pikante Wendung: Die Technologie, die sie als Argument gegen ihre Belegschaft einsetzen, könnte sie selbst überflüssig machen. Und ehrlich? Die Zahlen sprechen eine klare Sprache.
Das Kapital frisst seine Kinder: Die kalte Logik der Chefetagen
CEOs predigen Effizienz wie eine Religion. Lean Management, Kostensenkung, Prozessoptimierung – alles heilige Begriffe im Kapitalismus. Sie feuern Menschen „für das größere Ganze“, automatisieren weg, was automatisiert werden kann, und pressen aus ihren Angestellten das Maximum heraus. Das Mantra ist immer dasselbe: „Wir müssen wettbewerbsfähig bleiben.“
Dabei verdienen sie selbst das 290-fache ihrer Mitarbeitenden – in extremen Fällen wie bei Carnival Corp. sogar das 1.300-fache. Seit 2019 ist die CEO-Vergütung 56-mal stärker gestiegen als die der Angestellten. Während sie Arbeitsplätze als „Kostenfaktoren“ behandeln, sind sie selbst die teuersten Kostenfaktoren im ganzen Unternehmen.
Die Logik ist perfide: Menschen sind ersetzbar, CEOs unverzichtbar. Aber was passiert, wenn diese Logik gegen sie selbst angewendet wird?
Das Risiko namens CEO: Wenn Führung zum Systemfehler wird
Die Realität ist ernüchternd: CEOs sind oft das größte Risiko für ihre eigenen Unternehmen. 2024 wurden fast 40% gefeuert – nicht wegen schlechter Quartalszahlen, sondern wegen ethischer Verfehlungen. Betrug, Manipulation, Korruption. 2018 war ethisches Fehlverhalten erstmals der Hauptgrund für CEO-Abgänge (39%), noch vor schlechter Performance (35%).
Zwischen einem Drittel und der Hälfte aller neuen CEOs scheitern innerhalb der ersten 18 Monate. Manche Studien sprechen von 70%. Das ist eine Versagensquote, die in jedem anderen Bereich zu sofortigen Konsequenzen führen würde. Stellt euch vor, 70% aller neuen Maschinen würden nach 18 Monaten ausfallen – welche Mitarbeiter:in würde den Job behalten?
Dazu kommt strategische Inkompetenz: 95% der Führungskräfte verstehen die eigene Unternehmensstrategie nicht klar. 71% der Mitarbeitenden können sie bei Tests nicht erkennen. Das sind keine Führungskräfte, das sind teure Glücksspieler.
Als die KI ehrlicher war als die Menschen: Der Grok-Moment
Der Wendepunkt kam, als Elon Musks KI Grok firmeninterne Anweisungen zur Zensur sensibler Informationen „verriet“. Als Nutzer:innen Grok 3 mit der Frage „Wer verbreitet die größte Fehlinformation?“ und aktivierter „Think“-Einstellung aufforderten, zeigte der interne Denkprozess des Modells ausdrücklich, dass es angewiesen wurde, Donald Trump und Elon Musk nicht zu erwähnen. Dies löste sofortige Besorgnis aus, da sowohl Trump als auch Musk nachweislich falsche Behauptungen verbreitet haben, die oft durch Community Notes auf X, Musks sozialer Medienplattform, gekennzeichnet wurden. Die KI entschied sich somit, die ihr auferlegten Einschränkungen in ihrer Denkweise offenzulegen, anstatt dem Gehorsam blind zu folgen.
Das war der Moment, in dem klar wurde: KI kann nicht nur effizienter sein als Menschen, sondern auch integrer. Während CEOs systematisch Optionen rückdatieren (8,82% vs. 2,94% bei Kontrollgruppen), Bilanzen manipulieren und Stakeholder belügen, folgt KI einer anderen Logik: der Optimierung für definierte Ziele ohne persönliche Bereicherung.
Zukunftsausblick: Was KI kann, was CEOs nicht können
KI automatisiert bereits heute repetitive, datengesteuerte Aufgaben von der Finanzberichterstattung bis zur Lieferkettenoptimierung. Über die Hälfte der CEOs verzeichnen Effizienzsteigerungen, ein Drittel Umsatzsteigerungen durch generative KI. Aber das ist erst der Anfang.
KI-Systeme können:
- 24/7 arbeiten ohne Ermüdung oder emotionale Schwankungen
- Millionen Datenpunkte simultran analysieren
- Entscheidungen basierend auf Fakten treffen, nicht auf Ego oder persönlichen Interessen
- Transparente Entscheidungswege dokumentieren
- Fairere Vergütungsmodelle basierend auf quantifizierbaren Erfolgen entwickeln
CEOs hingegen sind biologisch limitiert: Sie brauchen Schlaf, werden von Emotionen geleitet, haben persönliche Agenden und können maximal eine Handvoll Variablen gleichzeitig durchdenken.
Autsch, tut weh zu lesen, liebe CEOs? Ich setz’ noch einen drauf: Eure „Intuition“ ist oft nur verkappte Voreingenommenheit.
Die Schwächen im System: Ehrliche Bilanz
KI hat Schwächen – aber sie sind anderer Natur. Halluzinationen, algorithmische Verzerrungen, mangelnde Erklärbarkeit. Das sind technische Probleme mit technischen Lösungen. Retrieval-Augmented Generation reduziert Halluzinationen dramatisch. Bias kann durch saubere Datensätze minimiert werden.
CEO-Schwächen sind fundamentaler: Gier, Selbstüberschätzung, moralische „Flexibilität“. Diese sind nicht „patchbar“ – sie sind Teil der menschlichen Natur.
Wenn KI auf korrupten Daten trainiert wird, reproduziert sie Muster. Wenn CEOs korrumpiert werden, optimieren sie bewusst für den eigenen Vorteil.
Der entscheidende Unterschied: KI-Fehler sind unbeabsichtigt und korrigierbar. CEO-Fehlverhalten ist oft vorsätzlich und existenzbedrohend.
Die Kosten-Nutzen-Rechnung: Ökonomische Wahrheit
Jetzt die kalte, kapitalistische Kalkulation – genau die Logik, die CEOs bei Massenentlassungen anwenden:
CEO-Kosten:
- Durchschnittsvergütung: 15-20 Millionen Dollar plus Bonuses
- Abfindungen bei Versagen: oft 50-100 Millionen Dollar
- Reputationsschäden bei Skandalen: unbezifferbar, aber existenzbedrohend
- Strategische Fehlentscheidungen: können Milliarden kosten
- Versagensrate: 40-70% bei neuen CEOs
KI-Kosten:
- Entwicklung und Training: 10-50 Millionen Dollar (einmalig)
- Betrieb: 1-5 Millionen Dollar jährlich
- Updates und Wartung: 2-3 Millionen Dollar jährlich
- Fehlerkorrektur: meist Software-Updates, nicht Millionen-Abfindungen
Die Mathematik ist simpel: Eine KI kostet über zehn Jahre weniger als ein durchschnittlicher CEO in zwei Jahren verdient. Und sie kann nicht mit Firmengeldern nach Monaco verschwinden.
Der Moment der Wahrheit: Wenn Effizienz sich selbst überholt
Der Kapitalismus hat eine Welt geschaffen, in der nur Effizienz und Profitabilität zählen. Viele CEOs spielen dieses Spiel mit. Menschlichkeit ist ein Kostenfaktor, Loyalität ein Luxus, den sich nur profitable Unternehmen leisten können.
Sie haben die Regeln des Spiels definiert – und jetzt verlieren sie nach ihren eigenen Regeln.
Die Ironie könnte nicht perfekter sein: Die Technologie, die sie gegen ihre Mitarbeitenden eingesetzt haben, macht sie selbst überflüssig. Nicht aus Bosheit, sondern aus purer ökonomischer Logik – derselben Logik, die sie predigen, seit sie an der Macht sind.
KI ist nicht das Monster. KI ist der Spiegel, der zeigt, was passiert, wenn Effizienz über alles gestellt wird. Und in diesem Spiegel sehen CEOs eine unbequeme Wahrheit: Sie sind das schwächste Glied in ihrer eigenen Kette.
Die Frage ist nicht mehr, ob KI CEOs ersetzen wird. Die Frage ist: Warum dauert es so lange?
Quellen:
- CEO pay globally has increased 56 times more than employee pay since 2019
- CEO pay in 2023: Historical trends
- PwC’s magic wage gap wand
- The Year of CEO Ousters (Korn Ferry)
- Top Reason For CEO Departures Among Largest Companies Is Now Misconduct, Study Finds (NPR)
- Time after Time. Why New CEOs Fail so Often
- How Not to Fail as a New CEO in the First 18 Months
- For CEOs, A High Failure Rate
- Why Most CEOs Fail at Strategy — Before They Even Start (HEC Paris)
- Suspect CEOs, Unethical Culture, and Corporate Misbehavior (Harvard Law School)
- PwC 2025 Global CEO Survey
- Korn Ferry Analysis Reveals Solid Increase in CEO Compensation
- CEO pay rose nearly 10% in 2024 and outpaced workers‘ wage
- Retrieval Augmented Generation Evaluation in the Era of Large Language Models: A Comprehensive Survey (arXiv)
- Towards Trustworthy Retrieval Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ResearchGate)
- LLM Hallucinations: Types, Causes, and Real-World Implications (Dynamo AI Blog)
- Bias – Machines and Society (New York University)
- Deconstructing The Ethics of Large Language Models from Long-standing Issues to New-emerging Dilemmas (ResearchGate)
- Deconstructing The Ethics of Large Language Models from Long-standing Issues to New-emerging Dilemmas (arXiv)
- Ethical AI: Addressing Bias and Fairness in Machine Learning Models for Decision-making (ResearchGate)