Der Engpass ist nicht mehr das Können, sondern das Entscheiden
Auf den Punkt
Die wichtigste Führungsfrage lautet nicht mehr „Können wir das bauen?“, sondern „Was sollen wir bauen, für wen, in welcher Reihenfolge?“ Aktuelle Arbeitsmarktdaten zeigen: Umsetzung wird durch KI-Agenten zur Massenware. Entscheiden wird zum Engpass. Diese Analyse zeigt, warum CEOs das Was und Warum selbst behalten müssen.
Die wichtigste Führungsfrage lautet nicht mehr: Können wir das bauen? Sie lautet: Was sollen wir bauen, für wen, und in welcher Reihenfolge? Die Arbeitsmarktdaten aus Lenny Rachitskys Analyse „State of the tech job market: late 2026“, basierend auf TrueUp und Live Data Technologies, zeigen eine tektonische Verschiebung. Offene Rollen für Produktmanagerinnen und Produktmanager liegen auf dem höchsten Stand seit fast vier Jahren: 75 Prozent über dem Tief vom März 2023 und 56 Prozent über dem Niveau von Anfang 2023. Die Nachfrage nach klassischer Umsetzung wächst dagegen kaum noch.
Die Engineering-Nachfrage plateaut: Offene Engineering-Rollen wuchsen 2024 um 29 Prozent, 2025 um 15 Prozent, im letzten Jahr nur noch um 2,5 Prozent. In den USA wurden in den vergangenen zwölf Monaten rund 113 000 Software-Ingenieurinnen und -Ingenieure eingestellt, weniger als die Hälfte des Peaks von 2022 mit 239 000 Stellen. Produktmanager sind die einzige der fünf Kernrollen, deren Anteil an den Einstellungen gewachsen ist: von 16 auf 21 Prozent. Umsetzung wird zur Massenware, Entscheiden wird knapp.
+75 %
Produktmanager-Stellen über dem Tief von März 2023
2,5 %
Wachstum offener Engineering-Rollen im letzten Jahr
4,6×
mehr offene Stellen für Forward-Deployed Engineers
Was die Daten über die neue Wertschöpfung verraten
Zwei weitere Befunde machen die Richtung klar. „LLM“ (Large Language Models, also grosse Sprachmodelle) ist neu das am häufigsten genannte Kenntnisprofil in Stellenausschreibungen für Produktmanager. „Claude“ steht auf Platz 3, Cursor, OpenAI und MCP liegen in den Top 8. Wer heute über Produkte und Prozesse entscheidet, muss verstehen, was Modelle können, nicht unbedingt, wie man sie programmiert. Bei Ingenieuren überholt „LLM“ gerade klassische Kenntnisse wie Java.
Gleichzeitig explodieren Forward-Deployed Engineers, also Entwicklerinnen und Entwickler, die direkt beim Kunden Probleme lösen. Ihre offenen Stellen sind im letzten Jahr um das 4,6-Fache gestiegen, auf rund 1 500. Und der grösste KI-Einstellungsboom findet nicht in klassischer Software statt, sondern in Hardware, Infrastruktur und angewandten Bereichen. Die Botschaft für Entscheider: Umsetzung kann man kaufen, mieten oder auslagern. Richtung nicht.
Der neue Engpass
Sobald Modelle, Copilots und Agenten die Umsetzung zum Rohstoff machen, verschiebt sich der Engpass vom Können zum Entscheiden. Genau diese Entscheidungskompetenz ist die Kernkompetenz von Führungskräften. Wer sie abgibt, gibt die Richtung des Unternehmens ab.
Für DACH-KMU: Der Engpass liegt nicht in der Technik
Für ein Schweizer KMU ohne eigenes KI-Team heisst das: Die Frage ist nicht mehr, ob du die Umsetzung beherrscht, sondern ob du weisst, welche Prozesse du zuerst automatisieren lässt. Die Umsetzung lässt sich heute über Partnerschaften, KI-Agenten und Copilots organisieren, ohne dass du ein eigenes Engineering-Team aufbaust. Was du nicht organisieren kannst, ist die Auswahl: Welcher Prozess trägt am meisten zum Geschäftsergebnis bei? Welche Daten sind dafür zugänglich? Welches Risiko ist für dein Unternehmen akzeptabel?
Besonders deutlich wird das bei Integrationen, die in Schweizer KMU typisch sind: KI-Agenten, die in Abacus, Bexio oder Microsoft 365 arbeiten, brauchen klare Entscheidungen über Datenflüsse, Berechtigungen und Prozessverantwortung. Dazu kommen Anforderungen des revidierten Datenschutzgesetzes (revDSG) und Fragen des Schweizer Hosting. Das sind keine technischen Detailfragen, sondern Führungsentscheidungen. Ein externer Partner kann das Wie umsetzen; das Was muss bei dir liegen. Während der Artikel Effizienz wird Massenware: Warum Wirkung dein neuer Engpass ist die Frage nach der Wirkung in den Mittelpunkt stellt, zeigt dieser Beitrag die Verschiebung entlang des Arbeitsmarktes.
Entscheiden statt Umsetzen: Das Modell für den CEO
Die operative Konsequenz lautet: Das Wie konsequent abgeben, das Was und Warum als strategische Kernkompetenz behalten. Dazu gehört eine Entscheidungsstruktur, die festlegt, wer welche Automatisierung freigibt, nach welchen Kriterien priorisiert wird und wie der Erfolg gemessen wird. Eine praktische Grundlage bietet die KI-Entscheidungsmatrix für KMU-Führungskräfte.
- Eigenes KI-Team aufbauen
- Höchster Aufwand, lange Time-to-Value, volle Kontrolle über Technik und Daten.
- Chat-Lizenzen verteilen
- Schnell, aber oberflächlich: keine Integration in Abacus, Bexio oder Microsoft 365, keine echte Prozessautomatisierung.
- KI-Outsourcing als externe KI-Division
- Umsetzung an Partner übergeben, Entscheidungs- und Prozesshoheit bleibt beim CEO, schnellere Wirkung.
Vier Schritte, die den Engpass auflösen
- Inventur: Erfasse die Prozesse, die repetitiv, regelbasiert und datenreich sind.
- Bewertung: Prüfe für jeden Kandidaten Datenqualität, Risiko und messbaren Wert.
- Entscheid: Lege fest, welcher Prozess zuerst läuft und wer die Prozessverantwortung trägt.
- Rhythmus: Überprüfe die Ergebnisse vierteljährlich und justiere die Prioritäten.
Was Entscheider nicht abgeben dürfen, ist das letzte Wort bei Risiken und Wertefragen. Die Grenze der KI: Warum der Mensch das letzte Wort behält bleibt eine Führungsgrenze, auch wenn Agenten immer mehr operative Arbeit übernehmen.
Für den Mittelstand ist die Botschaft ermutigend: Du brauchst kein eigenes KI-Team, um KI-Agenten wirksam einzusetzen. Du brauchst eine klare Vorstellung davon, welchen Prozess du verbessern willst und was Erfolg bedeutet. Genau dafür arbeiten wir bei KI-Outsourcing.ch als externe KI-Division: Wir übernehmen die Umsetzung, während die Entscheidungs- und Prozesshoheit bei dir bleibt. Wer das Wie konsequent abgibt, gewinnt Zeit für die eigentliche Führungsarbeit. Genau hier entsteht echte CEO-Entlastung.
Wenn Umsetzung zur Massenware wird, entscheidet nicht mehr die Fähigkeit zu bauen über deinen Vorsprung, sondern die Qualität deiner Prioritäten.
Der typische Fehler
Wer die Entscheidung an die Technologie delegiert, verliert die Richtung. KI-Agenten können Prozesse ausführen, aber nicht definieren, welcher Prozess wertvoll ist. Deshalb gehört KI in die Chefetage, nicht in eine IT-Projektliste. Genau das betont auch der Schweizer KI-Podcast zur Frage, wie Mittelständler KI als Chefsache verankern.
Der erste Schritt: eine Entscheidung, nicht ein Projekt
Starte mit einem einzelnen Prozess. Definiere eine Erfolgskennzahl, lege die Datenquelle fest und bestimme eine verantwortliche Person. Die Umsetzung kannst du einem Partner übergeben, der die Integration in deine Systeme übernimmt. Entscheidend ist, dass du weisst, warum dieser Prozess zuerst kommt. Wer diese Reihenfolge nicht selbst bestimmt, überlässt sie dem Zufall. Wer seine Rolle als Entscheider schärfen will, findet im Schweizer KI-Podcast zu KI-Agenten als Entscheider konkrete Hinweise.
Häufige Fragen
- Warum ist Entscheiden der neue Engpass und nicht das Können?
- Weil Modelle, Copilots und KI-Agenten die Umsetzung zunehmend übernehmen. Die Arbeitsmarktdaten zeigen es: Offene Engineering-Rollen wachsen nur noch um 2,5 Prozent, während Produktmanagerrollen auf dem höchsten Stand seit fast vier Jahren liegen. Was knapp wird, ist nicht die Fähigkeit zu bauen, sondern die Fähigkeit zu entscheiden, was gebaut wird.
- Braucht ein KMU ein eigenes KI-Team, um KI-Agenten einzusetzen?
- Nein. Die Umsetzung kann über KI-Outsourcing an externe Partner gehen, die Integration und Betrieb übernehmen. Was du selbst brauchst, ist eine klare Entscheidung über Prioritäten, Daten und Prozessverantwortung. Damit KI-Agenten in Systemen wie Abacus, Bexio oder Microsoft 365 wirksam werden, braucht es diese Führungsentscheidungen, nicht ein eigenes Engineering-Team.
- Wie erkenne ich, welche Prozesse ich zuerst automatisieren soll?
- Geeignet sind Prozesse, die repetitiv, regelbasiert, datenreich und messbar sind. Prüfe für jeden Kandidaten Datenqualität, Risiko und erwarteten Wert. Starte mit einem einzelnen Prozess, definiere eine Erfolgskennzahl und gib die Umsetzung nach aussen. Die Reihenfolge bestimmst du, nicht der Technologieanbieter.
- Welche datenschutzrechtlichen Vorgaben muss ich bei KI-Agenten beachten?
- Das revidierte Datenschutzgesetz (revDSG) verlangt klare Verantwortlichkeiten, Auftragsbearbeitungsverträge und bei Bedarf Schweizer Hosting. Vor dem Einsatz von KI-Agenten solltest du entscheiden, welche Daten welches System verarbeiten darf. Diese Grundsatzentscheidungen liegen bei dir, auch wenn ein Partner die technische Umsetzung übernimmt.
- Was ist der Unterschied zwischen Chat-Lizenzen und echter KI-Integration?
- Chat-Lizenzen geben deinem Team ein generisches Werkzeug, das aber nicht in Kernprozesse oder Kernapplikationen eingebunden ist. Echte KI-Agenten arbeiten in deinen Systemen, etwa in Abacus, Bexio oder Microsoft 365, und übernehmen operative Schritte. Der Vorsprung entsteht nicht durch das Tool, sondern durch die Entscheidung, wo und wofür es eingesetzt wird.
- Wie delegiere ich Umsetzung, ohne die Kontrolle zu verlieren?
- Indem du die Entscheidungshoheit behältst. Lege das Was, das Warum und die Erfolgskriterien fest, und gib das Wie an einen Partner. Halte einen Review-Rhythmus ein und behalte das letzte Wort bei riskanten Entscheidungen. Die menschliche Urteilskraft bleibt die Grenze, auch wenn KI-Agenten immer mehr übernehmen.
Quellen
Chris Jon Graf · KI-Stratege & CEO
Seit über 15 Jahren baut Chris Jon Graf produktive Schweizer Softwareplattformen und berät Geschäftsleitungen beim strategischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Möchten Sie dieses Thema für Ihr Unternehmen einordnen?