KI und Personalstrategie: Warum KI-bedingter Stellenabbau keinen ROI liefert

Die Gartner-Erkenntnis: Stellenabbau schafft Budget, aber keinen Return

Im Mai 2026 veröffentlichte Gartner eine Untersuchung mit 350 Führungskräften aus Unternehmen mit jeweils über einer Milliarde US-Dollar Umsatz. Das zentrale Ergebnis: 80 Prozent der Organisationen berichten von Personalabbau im Zusammenhang mit KI und autonomen Technologien. Doch die Abbauraten waren nahezu identisch – unabhängig davon, ob die Unternehmen höheren ROI, moderate Gewinne oder negative Ergebnisse meldeten.

Die Schlussfolgerung ist eindeutig: Entlassungen schaffen kurzfristig Budgetspielraum, generieren aber keinen messbaren Return on Investment. Die ROI-Gewinner verfolgen eine andere Strategie: People Amplification. Sie nutzen KI, um ihre Mitarbeitenden deutlich produktiver zu machen, statt Stellen zu streichen.

Schweizer Fallbeispiele: DocMorris und Lastminute.com

Im Juni 2026 wurden die ersten namentlich bekannten KI-bedingten Stellenkürzungen in der Schweiz öffentlich. DocMorris kündigte am 25. Juni an, im Zuge ihrer 'AI-First'-Strategie gruppenweit rund 100 Vollzeitstellen abzubauen. Ende 2025 beschäftigte die Thurgauer Online-Apotheke 1.418 Mitarbeitende in sechs Ländern. Betroffen sind vor allem Standardprozesse in der Softwareprogrammierung und -wartung, kreative und planerische Aufgaben im Marketing sowie abteilungsübergreifende administrative Tätigkeiten.

Auch Lastminute.com gehört zu den Schweizer Unternehmen, die Effizienzgewinne durch KI als Begründung für Restrukturierungen nennen. Michael Siegenthaler, Leiter des Forschungsbereichs Schweizer Arbeitsmarkt am KOF-Institut, fasste die Entwicklung gegenüber der Nachrichtenagentur AWP zusammen: 'Vor allem bei gewissen IT-Berufen und stark sprachbasierten Rollen hat sich der Stellenmarkt wegen KI verschlechtert. Diese Entwicklung ist seit 2024 zu beobachten.'

Doch diese Einzelfälle sind nur ein Teil des Bildes. Der Adesso GenAI Impact Report Schweiz 2026 zeigt eine differenziertere Realität: In 28 Prozent der Unternehmen ist Stellenabbau erfolgt oder geplant. Gleichzeitig schichten 22 Prozent um (gleiche Anzahl Mitarbeitende, andere Tätigkeiten), 21 Prozent bauen sogar Stellen auf für neue Aufgaben rund um GenAI, und 29 Prozent verändern die Personalstruktur gar nicht. Zusammengenommen überwiegen Umschichtung und Aufbau den Abbau.

Der Schweizer Arbeitsmarkt 2026: Bifurkation statt Kollaps

Der jobs.ch AI Report 2026 von Jobcloud analysierte 7,3 Millionen Stelleninserate auf jobs.ch, jobup.ch und JobScout24.ch sowie Daten von 3600 Mitarbeitenden und 850 Schweizer Unternehmen. Das Ergebnis zeigt eine strukturelle Verschiebung: Einstiegspositionen sind gegenüber dem Durchschnitt 2019–2022 um 32 Prozent zurückgegangen. Gleichzeitig entfallen 44 Prozent aller Schweizer Stellenausschreibungen auf KI-exponierte Rollen in Administration, HR, Banken, Finanzdienstleistungen, Marketing und IT.

Der Adesso-Bericht liefert eine wichtige Differenzierung: 53 Prozent der Unternehmen stellen Berufseinsteiger:innen und Junior-Mitarbeitende in unverändertem Umfang ein. Doch jedes dritte Unternehmen (33 Prozent) hat Einstellungen reduziert, sechs Prozent sogar deutlich, weitere drei Prozent stellen generell keine Berufseinsteiger:innen mehr ein. Die Nettobilanz ist negativ: Wo GenAI Routineaufgaben übernimmt, schrumpft der klassische Berufseinstieg.

Jobcloud-CEO Marco Bertoli formuliert die entscheidende Frage: 'Es geht nicht darum, ob Stellen verschwinden, sondern wie Menschen in Zukunft Berufserfahrung sammeln werden.' Unternehmen ersetzen Einstiegspositionen zunehmend durch erfahrene Fachkräfte – eine Entwicklung mit weitreichenden Folgen für Ausbildung und Talententwicklung.

PwC-Daten: KI-affine Unternehmen wachsen schneller

Der PwC Global AI Jobs Barometer 2026 für die Schweiz bestätigt den Trend: Unternehmen mit hoher KI-Exposition verzeichnen ein Mitarbeiterwachstum von 52 Prozent, verglichen mit 36 Prozent bei Unternehmen mit geringer KI-Nutzung. Das Lohnwachstum liegt bei 24 Prozent gegenüber 17 Prozent, die Produktivität wächst um 40 Prozent stärker.

Besonders aufschlussreich: 95,9 Prozent der KI-Stellen im Finanzsektor sind Anwenderprofile, keine Entwicklerrollen. Die Anforderungen in KI-exponierten Berufen haben sich seit 2019 um durchschnittlich 248 neue Skills pro Beruf erweitert. Die Botschaft ist klar: KI schafft neue Arbeitsplätze und verändert bestehende – sie vernichtet sie nicht pauschal.

Die Schweizer Realität: Hohe Nutzung, niedrige Strategie

Eine EY-Erhebung vom Mai 2026 mit 604 Schweizer Befragten zeigt: 89 Prozent der Mitarbeitenden nutzen KI im Arbeitsalltag. Nur 7 Prozent berichten von tatsächlichen Stellenkürzungen durch KI, 11 Prozent haben Vakanzen nicht nachbesetzt. Gleichzeitig haben 18 Prozent der Unternehmen neue KI-bezogene Positionen geschaffen. 42 Prozent können die Auswirkungen auf die Belegschaft noch nicht einschätzen.

Die grössten Hürden: Datenqualität und Datensilos (20 Prozent), Sicherheit und Datenschutz (19 Prozent), Talentmangel (18 Prozent). Eine separate Gartner-Umfrage prognostiziert: Bis 2027 werden 50 Prozent der Unternehmen ohne menschenzentrierte KI-Strategie ihre besten KI-Talente verlieren. Nur 27 Prozent der Führungskräfte verfügen über eine umfassende KI-Strategie, lediglich 20 Prozent halten ihre Belegschaft für wirklich KI-ready.

Eine AXA-Studie 2026 ergänzt das Bild: 41 Prozent der KMU sehen die Fortschritte in der KI als Chance, nur 15 Prozent als Bedrohung. Mittlere KMU (49 Prozent) sehen KI deutlich häufiger als Chance als kleine Betriebe (33 Prozent). Entsprechend gelassen fällt die strategische Einordnung aus: 62 Prozent der KMU sehen sich aktuell nicht veranlasst, ihr Geschäftsmodell wegen KI anpassen zu müssen. KI bleibt in den Augen der Mehrheit der Schweizer KMU ein Effizienzwerkzeug, keine disruptive Kraft.

People Amplification: Die ROI-Strategie für 2026

Die Datenlage ist eindeutig: Unternehmen, die auf People Amplification setzen, übertreffen jene mit Abbaustrategien. People Amplification bedeutet, KI als Hebel für bestehende Talente zu nutzen – nicht als Ersatz. Konkret umfasst diese Strategie vier Säulen:

1. Systematisches Upskilling: Verpflichtende, praxisnahe KI-Schulungen für alle Mitarbeitenden, nicht nur IT-Teams. Fokus auf konkrete Anwendungsfälle im jeweiligen Fachbereich.
2. Use-Case-first statt Technology-first: Identifikation repetitiver, zeitintensiver Aufgaben, die KI übernehmen kann, damit Fachkräfte sich auf strategische und kreative Tätigkeiten konzentrieren.
3. Hybride Teams: Bewusste Gestaltung von Workflows, in denen Mensch und KI-Agent komplementär zusammenarbeiten. KI übernimmt Recherche, Datenaufbereitung, Erstentwürfe – Menschen übernehmen Urteilsvermögen, Stakeholder-Management, Qualitätssicherung.
4. Messung der Produktivitätsgewinne: Klare KPIs für Output pro Mitarbeitenden, Time-to-Value, Fehlerquoten. Nur so lässt sich People Amplification vom blossen Tool-Einsatz unterscheiden.

Dieser Ansatz adressiert auch die im Deloitte-Bericht genannten 35 Prozent, die 'keine sinnvollen Anwendungsfälle' sehen. Use Cases existieren – sie müssen jedoch methodisch identifiziert und in den Arbeitsalltag integriert werden. Hierfür eignet sich ein strukturierter KI-Outsourcing-Partner, der sowohl die Technologie als auch die Change-Begleitung übernimmt. Unsere Analyse 'KI-ROI messen: Der CFO-Leitfaden für Schweizer Unternehmen' zeigt, wie Sie Produktivitätsgewinne konkret erfassen und ROI nachweisen.

Von Piloten zu skalierten Lösungen

Viele Schweizer Unternehmen verharren in der Pilot-Falle: punktuelle KI-Experimente ohne Skalierung und ROI-Messung. Erfolgreiche People Amplification erfordert den Übergang von isolierten Pilotprojekten zu unternehmensweiten, skalierten Systemen. Unsere Analyse 'Von der Pilot-Falle zum ROI: Wie Schweizer KMU KI-Agenten erfolgreich skalieren' zeigt die entscheidenden Erfolgsfaktoren für diesen Schritt.

Ebenso zentral ist die Wahl der richtigen KI-Plattform. Je nach Use Case, Datenschutzanforderungen und Integrationstiefe eignen sich unterschiedliche Large Language Models. Unsere vergleichende Übersicht 'ChatGPT, Claude oder Gemini – welches KI-System passt zu Ihrem Schweizer Unternehmen?' unterstützt diese Entscheidung.

Was Schweizer Führungskräfte jetzt tun sollten

Die Gartner-Daten und Schweizer Arbeitsmarktstudien liefern eine klare Handlungsanweisung für C-Level und Personalverantwortliche:

• Stoppen Sie reflexartige Stellenkürzungen im Namen der KI-Effizienz. Sie schaffen keine nachhaltigen Wettbewerbsvorteile.
• Investieren Sie in systematisches Upskilling. 24 Prozent verpflichtende Trainingsquote in der Schweiz sind inakzeptabel niedrig.
• Definieren Sie eine menschenzentrierte KI-Workforce-Strategie. Ohne sie verlieren Sie bis 2027 Ihre besten Talente.
• Identifizieren Sie konkrete Use Cases für People Amplification – beginnend mit hochrepetitiven Prozessen in Finance, HR, Marketing und Kundenservice.
• Messen Sie Produktivität, nicht nur Kosteneinsparungen. ROI entsteht durch Output-Steigerung, nicht durch Headcount-Reduktion.
• Strukturieren Sie hybride Workflows, in denen KI-Agenten und Fachkräfte komplementär arbeiten.

Das 76%-Paradox zeigt die Realität vieler Schweizer KMU: Hohe KI-Nutzung auf Novizen-Niveau, ohne strategische Ausrichtung. Die erfolgreiche Überwindung dieser Kluft erfordert eine klare, unternehmensweite Strategie – keine punktuellen Experimente.

Fazit: 2026 entscheidet sich die Workforce-Zukunft

Die Daten aus 2026 zeichnen ein differenziertes Bild: KI verändert den Arbeitsmarkt fundamental, doch nicht durch pauschale Jobvernichtung. Unternehmen, die auf Stellenabbau setzen, erzielen keinen höheren ROI. Jene, die auf People Amplification setzen, wachsen schneller, zahlen bessere Löhne und steigern die Produktivität signifikant.

Für Schweizer Unternehmen bedeutet das: Die strategische Entscheidung von 2026 lautet nicht 'KI statt Menschen', sondern 'KI für Menschen'. Wer heute in Upskilling, Use-Case-Identifikation und hybride Workflows investiert, sichert sich die Talente und den ROI von morgen. Wer reflexartig abbaut, riskiert Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft – wie Circuit City 2007 schmerzhaft bewiesen hat.

Die Bifurkation des Arbeitsmarkts ist real – aber sie verläuft nicht zwischen Mensch und Maschine, sondern zwischen Unternehmen mit und ohne durchdachte People-Amplification-Strategie.