Ausblick auf die Besetzung von Führungspositionen im Bereich KI bis 2026: Das Jahr, in dem sich die Frage ändert

In den letzten drei Jahren war die entscheidende Frage bei der Besetzung von Führungspositionen im Bereich KI technischer Natur: Kann diese Person das Projekt umsetzen? Kann sie eine Modell-Pipeline aufbauen, Forscher gewinnen, die sie respektieren, und ein funktionierendes Produkt auf den Markt bringen? Diese Frage spielt auch im Jahr 2026 noch eine Rolle, entscheidet jedoch nicht mehr über die Besetzung von Stellen. Die Frage, die sich Gremien heute stellen, lautet: Kann ein Kandidat das System steuern, es verteidigen und in die Produktion überführen?

Diese Veränderung wirkt sich darauf aus, nach welchen Kandidaten Unternehmen suchen, wie viel sie zahlen und warum sie Kandidaten verlieren. Hier ist unser Ausblick auf das kommende Jahr für Unternehmen, die Führungskräfte in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Data Science einstellen, sowie unsere Einschätzung, in welchen Bereichen der Markt unserer Meinung nach für die falschen Dinge bezahlt.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Der Mangel an Führungskräften im Bereich KI ist struktureller Natur. Es gibt viele fähige Ingenieure, aber weitaus weniger Führungskräfte, die einen KI-Bereich sowohl aufgebaut als auch geleitet haben.
• Die Nachfrage hat sich auf die Führungsebene verlagert, und im Jahr 2026 geht es eher um Führungskräfte als um Personalzahlen. Update, Mai 2026: 26 % der von IBM befragten Unternehmen hatten im Jahr 2025 einen Chief AI Officer (IBM Institute for Business Value, Mai 2026).
• Technische Kompetenz ist mittlerweile das Mindestanforderungsprofil. Was die Kandidaten voneinander unterscheidet, sind Kenntnisse in den Bereichen Governance und Regulierung sowie nachweisbare Erfolge bei der Umsetzung von KI-Projekten vom Pilotstadium bis zur Serienreife.
• Für Stellen, die KI-Kenntnisse erfordern, wurde im Jahr 2025 ein durchschnittlicher Gehaltsaufschlag von 56 % gezahlt (PwC, 3. Juni 2025). Auf Führungsebene konkurrieren Unternehmen ebenso sehr um den Aufgabenbereich und die Entscheidungsfreiheit, die sie bieten, wie um das Gehalt.
• Die Unternehmen, die in diesem Jahr erfolgreich Personal einstellen, werden die Urteilsfähigkeit direkt beurteilen, anstatt sich allein auf den Lebenslauf und eine fachliche Vorauswahl zu verlassen.

Im Jahr 2026 wird die entscheidende Frage nicht mehr lauten, ob ein Kandidat ein System aufbauen kann, sondern ob er es lenken, verteidigen und umsetzen kann.

Der Mangel ist struktureller Natur und an der Spitze am gravierendsten.

Es ist verlockend, den Mangel an KI-Fachkräften als ein Merkmal eines derzeit boomenden Finanzierungszyklus zu betrachten, der sich bald abkühlen wird. Wir glauben jedoch nicht, dass dies der Fall ist. Die Nachfrage nach KI-Kompetenzen ist trotz der Veränderungen im Finanzierungsklima weiter gestiegen, und das Angebot an erfahrenen Fachkräften hat damit nicht Schritt gehalten. In unserer Analyse, warum Unternehmen Schwierigkeiten haben, Datenwissenschaftler einzustellen, erläutern wir die Hintergründe.

Entscheidend für das Jahr 2026 ist, wo der Mangel am größten ist. Der Markt für einzelne Fachkräfte ist angespannt. Der Markt für Führungskräfte, die eine KI-Strategie festlegen, diese einem skeptischen Vorstand verkaufen und die Konsequenzen tragen können, ist noch viel angespannter. Nur wenige Menschen haben eine regulierte KI-Funktion aufgebaut, deren Entscheidungen gegenüber einer Aufsichtsbehörde oder einem klinischen Lenkungsausschuss verteidigt und dennoch Ergebnisse erzielt. Diese Kombination aus Aufbauer und Verwalter ist das Profil, nach dem ernsthafte Interessenten derzeit suchen, und der Pool an Personen, die diese Fähigkeiten besitzen, wächst weitaus langsamer als die Nachfrage.

Die Nachfrage hat sich in der Organisation nach oben verlagert

Das deutlichste Anzeichen ist die zunehmende Verbreitung der Position des Chief AI Officer. Aktueller Stand, Mai 2026: IBM stellte fest, dass 26 % der Unternehmen im Jahr 2025 einen solchen Mitarbeiter beschäftigten (IBM Institute for Business Value, Mai 2026). Die Rolle ist nicht mehr nur eine umbenannte Position des Leiters der Datenwissenschaft: Sie umfasst die Verantwortung für KI-Strategie, Governance, Ethik und den unternehmensweiten Einsatz von KI und ist zunehmend dem Vorstandsvorsitzenden unterstellt und nicht mehr der IT-Abteilung.

Das verändert den Personalbeschaffungsmarkt. Wenn die Leitung des KI-Bereichs eine Position auf Führungsebene ist, hat eine Fehlbesetzung für das Unternehmen strategische und rufschädigende Folgen – nicht nur in Form einer Projektverzögerung –, und diese Suchprozesse müssen als Executive Search und nicht als technische Personalbeschaffung durchgeführt werden. Was dies konkret bedeutet, beschreiben wir in unserem Leitfaden zur Executive Search im KI-Bereich und behandeln dabei auch die parallele Zunahme der Bedeutung von Datenführung im Zusammenhang mit der Einstellung eines Chief Data Officers.

Das Profil, das den Sieg davonträgt, hat sich verändert

Hier liegt unserer Meinung nach nach wie vor das Problem, dass der Markt die falschen Dinge belohnt. In den Jahren 2024 und 2025 wurden die höchsten Prämien für technische Exzellenz gezahlt: für den Forscher mit der beeindruckenden Publikationsliste, für den Ingenieur, der ein System von Grund auf neu entwickeln konnte. Diese Fähigkeiten sind nach wie vor notwendig, doch drei weitere Eigenschaften unterscheiden heute die Spitzenkräfte, die Unternehmen benötigen, von denen, die sie früher angestrebt haben.

Kenntnisse im Bereich Governance. Da KI zunehmend Entscheidungen trifft, die Kunden, Patienten und Mitarbeiter betreffen, richten die maßgeblichen Führungskräfte parallel zum Aufbau der entsprechenden Kapazitäten auch Kontrollmechanismen ein und betrachten Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit als integralen Bestandteil der technischen Entwicklung. Im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften hängt der Erfolg einer KI-Funktion davon ab, ob ein Ausschuss für klinische Governance ihr vertraut.

Regulierungswissen. Die Verpflichtungen des EU-KI-Gesetzes für Bereiche mit hohem Risiko sollten ursprünglich im August 2026 in Kraft treten. Aktueller Stand, September 2026: Diese Termine wurden inzwischen auf Dezember 2027 und August 2028 verschoben (siehe unser Update vom September). Jede Führungskraft, die KI in einem regulierten Sektor einsetzt, muss verstehen, welche Auswirkungen das Gesetz auf ihre Roadmap, ihre Personalpolitik und ihre Risiken hat, und Modelle entwickeln, die den Anforderungen der Aufsichtsbehörden genügen.

Erfahrung bei der Einführung von KI in die Produktion. Viele Unternehmen verfügen über vielversprechende Pilotprojekte, die es nie bis in die Produktion geschafft haben. Die Führungskräfte, für die es sich lohnt, Geld auszugeben, sind in der Lage, einen Prototyp durch die Phasen der Integration, Überwachung, des Änderungsmanagements und der Einführung zu begleiten, bis er messbare Ergebnisse erzielt. Dies ist ebenso sehr eine organisatorische wie eine technische Kompetenz – und sie ist selten anzutreffen.

Bei allen drei Punkten geht es eher um Urteilsvermögen als um Programmierkenntnisse, weshalb sie in Vorstellungsgesprächen, die sich ausschließlich auf die technische Fachkompetenz konzentrieren, oft übersehen werden.

Die Bezahlung ist gestiegen, aber Geld allein reicht nicht aus, um diese Einstellungen unter Dach und Fach zu bringen

Stellen, die KI-Kenntnisse erforderten, wurden im Jahr 2025 durchschnittlich 56 % besser vergütet als vergleichbare Positionen – ein Anstieg gegenüber 25 % im Vorjahr (PwC, 3. Juni 2025). Auf Führungsebene liegen die Zahlen noch höher, und die gefragtesten Führungskräfte erhalten in der Regel mehrere Angebote.

Der Fehler, den wir am häufigsten beobachten, besteht darin, dies ausschließlich als Gehaltsproblem zu betrachten. Sobald ein Kandidat drei glaubwürdige Angebote hat, liegen diese alle nahe am oberen Ende derselben Gehaltsspanne, und das Gehalt ist kein Unterscheidungsmerkmal mehr. Was einen gefragten KI-Führungskräfte an diesem Punkt bewegt, ist das Mandat: die Autonomie beim Aufbau, die Hierarchiestufe der Berichtslinie, das Engagement des Vorstands und die Frage, ob das Problem ihre Zeit wert ist. Die Unternehmen, die diese Kandidaten für sich gewinnen, sind oft nicht diejenigen, die am höchsten bezahlen. Es sind diejenigen, die überzeugende Argumente für die Position vorbringen – und das schnell, denn langsame Prozesse lassen Kandidaten an schnellere Konkurrenten verlieren.

Was das für Ihre Personalbeschaffung im Jahr 2026 bedeutet

Bewerten Sie zunächst direkt die Urteilsfähigkeit. Wenn sich die Kandidaten vor allem in den Bereichen Unternehmensführung, Regulierung und Umsetzung unterscheiden, wird ein Verfahren, das ausschließlich auf der fachlichen Eignungsprüfung basiert, die falsche Person auswählen. Verwenden Sie Szenarien, die zeigen, wie ein Kandidat mit Unklarheiten umgegangen ist, eine Entscheidung verteidigt und einen skeptischen Stakeholder für sich gewonnen hat.

Zweitens: Führen Sie einen schnelleren Prozess durch. Wenn Bewerber mehrere Angebote haben, kostet Sie ein langsamer, mehrstufiger Prozess den Bewerber. Unternehmen, die einen strengen Prozess zügig durchführen und die Vorgaben bereits vor Beginn festlegen, sind im Vorteil.

Drittens: Definieren Sie die Rolle, bevor Sie mit der Suche beginnen. Ein Großteil des verschwendeten Aufwands entsteht dadurch, dass nach jemandem mit allen nur denkbaren Stärken gesucht wird, oder dadurch, dass ein hervorragender Umsetzer eingestellt wird, obwohl das Unternehmen eigentlich jemanden für die Unternehmensführung brauchte – oder umgekehrt. Die Zeit, die Sie dafür aufwenden, sich über die Anforderungen der Rolle zu einigen, zahlt sich mehr aus als jeder andere Teil des Suchprozesses.

Das kommende Jahr

Im Jahr 2026 wird der Mangel an Führungskräften, die KI aufbauen, steuern und umsetzen können, die Erfolge der meisten Unternehmen in diesem Bereich stärker einschränken als Budgets oder Technologie. Der Mangel wird sich nicht so schnell verringern, wie die Nachfrage steigt, die Regulierung wird den Druck erhöhen, und höhere Gehälter allein werden nicht ausreichen, um die begehrtesten Kandidaten zu gewinnen.

Unternehmen, die die Rolle klar definieren und einen zügigen, gründlichen Prozess durchlaufen, können dennoch eine Führungskraft einstellen, die ein großes KI-Budget in funktionierende und vertretbare Systeme umsetzt. Diese Besetzung ist die Zeit wert, die es braucht, um die richtige Wahl zu treffen.

Fergal Nolan ist Gründer von Banba, einer auf KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften spezialisierten Personalberatungsagentur, die in New York, London und Berlin tätig ist. 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.