Gartner-Studie: KI-getriebene Entlassungen bringen Unternehmen keinen besseren ROI - Firmen, die Mitarbeitende behalten und weiterbilden, sind erfolgreicher
Was wirklich drin steht
Gartner hat am 5. Mai 2026 die Ergebnisse einer Befragung von 350 globalen Führungskräften veröffentlicht, die im dritten Quartal 2025 durchgeführt wurde. Alle teilnehmenden Unternehmen hatten einen Jahresumsatz von mindestens einer Milliarde Dollar und setzten bereits KI-Agenten, intelligente Automatisierung oder autonome Technologien ein. Das zentrale Ergebnis: Rund 80 Prozent der befragten Unternehmen berichten von Stellenabbau im Zusammenhang mit KI-Einführung. Doch dieser Stellenabbau führt nicht zu besserem Return on Investment. Die Entlassungsraten waren bei Unternehmen mit hohem ROI und bei solchen mit niedrigem oder sogar verschlechtertem ROI nahezu identisch. Unternehmen, die den höchsten Nutzen aus KI zogen, waren jene, die auf 'People Amplification' setzten - also KI als Werkzeug zur Produktivitätssteigerung ihrer Belegschaft einsetzten, statt Mitarbeitende zu ersetzen. Gartner-Analystin Helen Poitevin betonte: 'Nur auf Entlassungen zu schauen ist kurzsichtig, wenn es darum geht, Wert aus KI zu schöpfen.' Erfolgreiche Organisationen investierten stattdessen aggressiv in Weiterbildung, neue Rollen und Betriebsmodelle, die Menschen befähigen, autonome Systeme zu steuern und zu skalieren.
Unsere Einordnung
Diese Studie ist eine der wichtigsten Gegennarrative zur Angst vor KI-bedingtem Jobverlust. Sie zeigt mit harten Daten: Unternehmen, die reflexartig Stellen abbauen, um KI-Kosten zu rechtfertigen, schneiden wirtschaftlich nicht besser ab als Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden behalten und weiterbilden. Das bedeutet nicht, dass KI keine Arbeitsplätze verändert - das tut sie eindeutig. Aber die Gleichung 'KI kommt = Menschen gehen = Firma profitiert' stimmt nachweislich nicht. Die Studie stützt die Position, dass die eigentliche Herausforderung nicht im Jobverlust liegt, sondern in der Transformation: Wie werden Mitarbeitende befähigt, mit KI zu arbeiten? Gleichzeitig muss man einschränken: Gartner ist ein Beratungsunternehmen, das von der Empfehlung zu Weiterbildung und Transformation selbst profitiert. Und die Studie erfasst nur Großunternehmen mit über einer Milliarde Dollar Umsatz - für kleinere Firmen könnten die Dynamiken anders aussehen.
Relevanz für Deutschland
Für Deutschland ist diese Studie hochrelevant. Laut einer CBS-News-Erhebung haben bis Mai 2026 über 142.000 Tech-Beschäftigte weltweit ihren Job verloren, davon fast die Hälfte mit explizitem Verweis auf KI-Automatisierung. Meta hat allein im Mai 8.000 Stellen gestrichen, Cloudflare 1.100 Arbeitsplätze. In Deutschland sorgen solche Meldungen regelmäßig für Verunsicherung. Die Gartner-Studie liefert nun ein datengestütztes Gegenargument: Entlassungen sind kein Erfolgsrezept. Das stärkt die Position deutscher Gewerkschaften und Betriebsräte, die auf Qualifizierung und Mitbestimmung bei KI-Einführung setzen. Das deutsche Modell der Sozialpartnerschaft - mit starkem Kündigungsschutz und Betriebsvereinbarungen - könnte sich als wirtschaftlich klüger erweisen als der amerikanische Ansatz schneller Massenentlassungen.
Faktencheck
Die Gartner-Pressemitteilung vom 5. Mai 2026 ist die Primärquelle und frei zugänglich. Die Befragung von 350 Führungskräften im Q3 2025 und die Kernergebnisse - 80 Prozent berichten Stellenabbau, kein ROI-Unterschied zwischen Unternehmen mit und ohne Entlassungen - werden von Fortune, Yahoo Finance und weiteren Medien übereinstimmend berichtet. Das Zitat von Helen Poitevin ist durch die Gartner-Pressemitteilung belegt. Die Zahl von 142.000 Tech-Entlassungen 2026 stammt von TechResearchOnline und TechJournal, die laufend aktualisierte Tracker führen.
Quelle
- • https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-05-gartner-says-autonomous-business-and-artificial-intelligence-layoffs-may-create-budget-room-but-do-not-deliver-returns
- • https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/ai-isn-t-paying-off-163341066.html
- • https://techjournal.org/tech-layoffs-2026-ai-spending