Das Wettrüsten bei den KI-Gehältern: Was Führungskräfte im KI-Bereich im Jahr 2026 tatsächlich kosten

In Vorstandsunterlagen wird häufig das Gehalt für eine leitende KI-Position angegeben, doch nur selten ist es dieser Betrag, der über die Einstellung entscheidet. Die Vergütung für KI-Kompetenzen hat sich deutlich vom Rest des Marktes abgekoppelt, doch wenn ein Unternehmen um einen gefragten KI-Führungskräfte konkurriert, liegt das angebotene Gehalt in der Regel nahe an dem, was alle anderen bieten. Ausschlaggebend für den Erfolg der Suche ist, welche Aufgaben der Kandidat übernehmen soll und wie schnell und überzeugend das Unternehmen dies darlegt. Eine Suche, bei der dies nicht richtig gelingt, dauert in der Regel zwei Quartale und endet mit einem Gegenangebot.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Laut dem „2025 Global AI Jobs Barometer“ von PwC lag der durchschnittliche Gehaltsaufschlag bei Stellen, die KI-Kenntnisse erfordern, bei 56 % gegenüber vergleichbaren Positionen – ein Anstieg gegenüber den 25 % des Vorjahres (PwC, 3. Juni 2025).
• Nach Fergal Nolans Erfahrung liegen die Honorare für die Exklusivvermittlung von Führungskräften im KI-Bereich bei 25–35 % der Gesamtvergütung im ersten Jahr, wobei die Honorare für die Besetzung von Positionen wie Chief AI Officer und Head of ML am oberen Ende dieser Spanne liegen.
• Aktualisierung, Mai 2026: 76 % der vom IBM Institute for Business Value befragten Unternehmen verfügten im Jahr 2026 über einen Chief AI Officer, gegenüber 26 % im Jahr zuvor (IBM, 4. Mai 2026), sodass die Nachfrage im oberen Marktsegment weiterhin steigt.
• Aktualisierung, Juni 2026: In der Ausgabe 2026 von PwC wird der KI-Lohnbonus auf 62 % beziffert, wobei die Spanne von 118 % in den Verbrauchermärkten bis zu 16 % im öffentlichen Sektor reicht (PwC, 15. Juni 2026).
• Sobald ein Bewerber mehrere seriöse Angebote vorliegen hat, spielt das Gehalt keine entscheidende Rolle mehr. Ausschlaggebend für die Entscheidung sind das Aufgabengebiet, die Eigenverantwortung und die zu lösende Aufgabe.
• Die Unternehmen, die diese Suchanfragen abschließen, sind in der Regel diejenigen, die schnell ein klares und glaubwürdiges Argument vorbringen – was nicht dasselbe ist wie das höchste Gebot abzugeben.

Wie hoch die Prämie ist

Das „2025 Barometer“ von PwC ergab, dass Stellen, die KI-Kenntnisse erfordern, in allen untersuchten Branchen durchschnittlich 56 % besser bezahlt wurden als vergleichbare Positionen ohne diese Kenntnisse (PwC, 3. Juni 2025). In der Ausgabe von 2026 lag dieser Wert bei 62 %, worüber wir in unserer Analyse des „Barometer 2026“ berichtet haben. Auf Führungsebene sind die absoluten Zahlen noch höher, und die gefragtesten Führungskräfte erhalten selten nur ein einziges Angebot. Diese Knappheit entspricht dem strukturellen Mangel, den wir in unserer Analyse der KI-Talentlücke beschrieben haben.

Was die Zahlen für 2026 zusätzlich zeigen

Aktualisierung, Juni 2026: Das am 15. Juni 2026 veröffentlichte „PwC Barometer 2026“ bezifferte den durchschnittlichen Lohnaufschlag für Arbeitnehmer mit KI-Kenntnissen auf 62 %, ein Anstieg gegenüber 57 % im Vorjahr (von PwC neu berechnete Zahl für 2025), und stellte fest, dass KI-spezifische Stellenanzeigen etwa achtmal so schnell zunahmen wie die Gesamtbeschäftigung (PwC, 15. Juni 2026). Hinter diesem Durchschnittswert verbirgt sich eine große Streuung nach Branchen: 118 % im Konsumgüterbereich gegenüber 16 % im Regierungs- und öffentlichen Sektor.

Diese Spanne ist für Arbeitgeber im Gesundheitswesen oder in den Biowissenschaften von Bedeutung. Bewerber vergleichen Angebote branchenübergreifend, und eine Führungskraft, die zu einem Unternehmen aus dem Bereich der Verbrauchertechnologie wechseln könnte, orientiert sich an einem ganz anderen Gehaltsniveau als dem, das eine Krankenhausgruppe oder eine öffentliche Forschungseinrichtung gewohnt ist zu zahlen. Ein Vergleich ausschließlich innerhalb der eigenen Branche unterschätzt die Gehaltsvorstellungen, die die besten Bewerber erzielen können.

Warum eine größere Zahl nicht mehr funktioniert

Angesichts des Fachkräftemangels greifen die meisten Unternehmen zunächst auf ein höheres Angebot zurück. Das funktioniert so lange, bis der Kandidat drei glaubwürdige Angebote hat – ab diesem Zeitpunkt liegen alle drei Angebote nahe am oberen Ende derselben Gehaltsspanne, sodass das Gehalt kein Unterscheidungsmerkmal mehr darstellt. Was einen gefragten KI-Führungskräfte in dieser Phase überzeugt, ist die Qualität des Auftrags: die Autonomie beim Aufbau, die Hierarchiestufe der Berichtslinie, das Engagement des Vorstands und die Frage, ob es sich um ein Problem handelt, mit dem er sich in den nächsten Jahren beschäftigen möchte. Die strategische Auslegung dieses Arguments haben wir in unserem Einstellungsausblick für 2026 dargelegt. In Bezug auf die Vergütung bedeutet dies, dass eine zusätzliche Hunderttausend im Grundgehalt oft weniger zählt als eine klare Darstellung dessen, wozu die Position dient.

Wenn alle Angebote nahe am oberen Ende der Spanne liegen, entscheiden sich die Kandidaten eher aufgrund der Aufgabenstellung als aufgrund der Vergütung.

Lohntransparenz verändert die Verhandlungslage

In der EU gewährt die Richtlinie zur Lohntransparenz Bewerbern das Recht, in der Stellenausschreibung oder vor dem Vorstellungsgespräch Informationen über das Einstiegsgehalt oder dessen Spanne zu erhalten, und verbietet es Arbeitgebern, nach der bisherigen Gehaltsentwicklung zu fragen (Richtlinie (EU) 2023/970, Artikel 5). Aktualisierung, Juni 2026: Die Umsetzungsfrist ist am 7. Juni 2026 abgelaufen, und die nationale Umsetzung verläuft uneinheitlich, wie wir in unserer Analyse der Richtlinie dargelegt haben.

Bei der Einstellung von Führungskräften im KI-Bereich führt dies dazu, dass das Gehaltsgespräch an den Anfang des Prozesses verlegt wird. Ein Arbeitgeber kann ein Angebot nicht mehr am aktuellen Gehalt des Bewerbers ausrichten, und eine frühzeitig veröffentlichte oder offengelegte Gehaltsspanne wird zum Bezugspunkt für alle späteren Gespräche. Dies macht zudem die interne Gehaltsgerechtigkeit sichtbar: Sobald das Gehalt eines erfahrenen KI-Experten feststeht, haben bestehende Mitarbeiter in vergleichbaren Positionen die Möglichkeit, nachzufragen, wie ihr eigenes Gehalt im Vergleich dazu steht. Die praktische Lösung besteht darin, die Gehaltsspanne und die dahinter stehende Begründung bereits vor dem ersten Gespräch mit einem Bewerber mit dem Vergütungsausschuss abzustimmen.

Aufbau des Pakets

Das Grundgehalt ist der sichtbare Betrag, aber letztlich entscheidet meist das Gesamtpaket über den Ausgang. Nach Fergal Nolans Erfahrung spielen auf dieser Ebene vier Elemente die entscheidende Rolle: Ein Bonus, der an Ergebnisse gekoppelt ist, die der Kandidat beeinflussen kann – wie beispielsweise die Inbetriebnahme von Systemen oder die gemessene Akzeptanz –, und nicht an unternehmensweite Ziele, auf die er keinen Einfluss hat. Langfristige Anreize, die über den Zeitraum, in dem das Mandat Ergebnisse liefern soll, unverfallbar werden. Ein Auskauf von Aktienanteilen oder eines Bonus, den der Kandidat bei seinem Ausscheiden verliert – oft der größte Einzelposten und derjenige, der am ehesten unterschätzt wird. Und ein Plan für die Kündigungsfrist, da eine Führungskraft, die von einem Wettbewerber wechselt, möglicherweise mit einer Kündigungsfrist von drei bis sechs Monaten und einem Gegenangebot während dieser Zeit konfrontiert ist.

Wofür die Prämie aufkommt

Die Modellentwicklung ist mittlerweile eine Grundkompetenz für diese Positionen, daher wird der Aufschlag für das Urteilsvermögen gezahlt: zu entscheiden, was entwickelt werden soll, den Prozess zu steuern und das Projekt im gesamten Unternehmen umzusetzen. In regulierten Branchen, in denen Führungskräfte im Bereich KI die Anforderungen der klinischen Governance und des EU-KI-Gesetzes erfüllen müssen, ist dieses Urteilsvermögen von großem Wert. Es handelt sich um das Profil, das wir beim Aufbau eines Führungsteams für KI im Gesundheitswesen beschrieben haben. Ein Kandidat, der nachweisen kann, dass ein von ihm geleitetes System eine klinische Sicherheitsprüfung bestanden oder ein Audit überstanden hat, liefert den Beweis für genau dieses Urteilsvermögen, und es ist angemessen, dafür zu bezahlen. Ein Kandidat, der lediglich auf die Modellleistung in einem Benchmark verweisen kann, bietet etwas, das der Markt mittlerweile als Standard betrachtet.

Einstellen des Bereichs

Ein vertretbarer Gehaltsrahmen basiert auf drei Faktoren. Der erste ist extern: aktuelle Angebote für vergleichbare Positionen in den Branchen, in die die besten Kandidaten wechseln könnten – nicht nur in Ihrer eigenen. Der zweite ist intern: Was Kollegen im Führungsteam verdienen, denn wenn ein leitender KI-Verantwortlicher deutlich mehr oder deutlich weniger verdient als der Chief Technology Officer, entsteht ein Problem, das innerhalb eines Jahres zutage tritt. Der dritte ist das Mandat selbst. Ein Führungskraft, der aufgefordert wird, eine Funktion von Grund auf aufzubauen, ein Team einzustellen und Systeme innerhalb von achtzehn Monaten in Betrieb zu nehmen, trägt ein höheres Risiko als jemand, der ein etabliertes Team übernimmt, und die Gehaltsspanne sollte dies widerspiegeln.

Halten Sie die Begründung schriftlich fest. Im Rahmen der Vorschriften zur Lohntransparenz muss die Gehaltsspanne möglicherweise offengelegt werden, und eine Spanne, die sich anhand der Position begründen lässt – und nicht anhand des bisherigen Gehalts eines bestimmten Bewerbers –, lässt sich leichter verteidigen und wirkt auf den Bewerber überzeugender.

Gegenangebote und die Kosten einer erfolglosen Suche

Der häufigste Grund, warum eine hochrangige KI-basierte Suche in der Endphase scheitert, ist ein Gegenangebot. Der derzeitige Arbeitgeber weiß, was es kosten würde, die Führungskraft zu ersetzen, und hat in der Regel mehr Spielraum als ein externes Angebot, da er so die Vermittlungsgebühr, die Abfindung und den monatelangen Verlust an Dynamik vermeidet. Nach Fergal Nolans Erfahrung können Gegenangebote, die ausschließlich auf dem Gehalt basieren, eine Führungskraft selten langfristig halten, aber oft lange genug, um die Suche zu beenden, die dazu geführt hat.

Zwei Dinge verringern dieses Risiko. Erstens sollte man frühzeitig herausfinden, warum der Bewerber bereit ist, den Arbeitsplatz zu wechseln, und prüfen, ob sein derzeitiger Arbeitgeber das Problem beheben könnte; wenn der Grund ausschließlich finanzieller Natur ist, hat das Gegenangebot gute Erfolgsaussichten. Zweitens sollte die Zeitspanne zwischen dem abschließenden Vorstellungsgespräch und dem schriftlichen Angebot kurz gehalten werden – idealerweise Tage statt Wochen –, damit der Bewerber nicht unter dem Druck eines Gegenangebots entscheiden muss, bevor Ihr Angebot schriftlich vorliegt.

Eine erfolglose Suche ist in vielerlei Hinsicht kostspielig, auch wenn sich dies nicht in der Rechnungssumme niederschlägt. Das Mandat bleibt offen, die Systeme, zu deren Einführung es führen sollte, verbleiben in der Pilotphase, und die nächste Suche beginnt mit einem Kandidatenpool, der bereits weiß, dass die Stelle nicht besetzt wurde. Bei einer Position, deren Zweck darin besteht, KI-Ausgaben in einsatzbereite Systeme umzuwandeln, ist eine sechsmonatige Verzögerung in der Regel mit höheren Kosten verbunden als die Differenz zwischen dem ersten und dem zweiten Angebot.

Wie man sein Geld sinnvoll ausgibt

Zahlen Sie das marktübliche Gehalt für die jeweilige Position, denn ein Angebot unter diesem Niveau führt dazu, dass Sie aus der engeren Auswahl fallen. Widmen Sie der Festlegung des Auftrags ebenso viel Mühe wie der Festlegung der Gehaltshöhe. Und halten Sie den Prozess kurz: Ein langwieriger, mehrstufiger Prozess führt dazu, dass Sie knappe Kandidaten an schnellere Wettbewerber verlieren – unabhängig von der Höhe des Gehalts. Ein Großteil der Arbeit in der spezialisierten Führungskräftevermittlung dreht sich um diesen letzten Punkt, d. h. darum, sich frühzeitig auf ein klar definiertes Angebot zu einigen und dieses zu unterbreiten, bevor es ein anderes Unternehmen tut.

Die Gehälter für leitende KI-Fachkräfte sind stark gestiegen und werden weiter steigen, während die Nachfrage nach Chief AI Officers zunimmt. Die Unternehmen, die auf diesem Markt erfolgreich Personal einstellen, wissen, wofür sie bezahlen, zahlen dafür fair und erklären klar und deutlich, warum es sich lohnt, diese Position anzunehmen.

Fergal Nolan ist Gründer von Banba, einer auf Healthcare-KI und Life-Sciences-KI spezialisierten Personalberatungsagentur mit Niederlassungen in New York, London und Berlin. Er verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Personalbeschaffung, unter anderem als Gründungsmitglied von SThree / Real Staffing und als Gründer von Upstream, wo er Data-Science- und KI-Teams sowie Führungskräfte im KI-Bereich für Start-ups, Scale-ups und globale Unternehmen aufgebaut hat.