Gestern, am 7. Juni 2026, ist die Frist für die Umsetzung der EU-Richtlinie zur Lohntransparenz (Richtlinie (EU) 2023/970) in nationales Recht abgelaufen. In den meisten Berichten dieser Woche wird dies als reines Compliance-Ereignis behandelt: neue Meldepflichten, Gehaltsspannen in Stellenanzeigen, ein Verbot, Bewerber nach ihrem aktuellen Gehalt zu fragen. Das alles stimmt. Doch für Unternehmen, die um die knappsten Führungskräfte im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften konkurrieren – also um diejenigen, die eine regulierte klinische KI-Funktion aufbauen oder ein KI-gestütztes Programm zur Wirkstoffforschung leiten können –, ist die Richtlinie mehr als nur ein Compliance-Problem. Sie verändert still und leise die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen dafür, wie diese Fachkräfte eingestellt werden und wer sie für sich gewinnen kann.

Nach gängiger Meinung hilft Transparenz den Unterbezahlten und schränkt Arbeitgeber ein. Die Faktenlage ist jedoch differenzierter, und bei der Besetzung leitender technischer Positionen deutet sie auf etwas hin, das der Intuition widerspricht: Lohntransparenz führt tendenziell dazu, dass genau jene hohen, individuell ausgehandelten Vergütungspakete geschmälert werden, die sich gefragte KI-Führungskräfte zu sichern gelernt haben. Der Vorteil verschiebt sich – weg von demjenigen, der die anderen stillschweigend überbieten kann, hin zu demjenigen, der offen ein glaubwürdiges, vertretbares und auf die Unternehmensziele ausgerichtetes Angebot unterbreiten kann.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Die Frist für die Umsetzung der Richtlinie lief am 7. Juni 2026 ab, wobei nur die Slowakei und Italien die Richtlinie vollständig umgesetzt haben. In den übrigen EU-Ländern herrscht ein Flickenteppich, doch die Richtung – verbindliche Gehaltsspannen, ein Verbot der Berücksichtigung der bisherigen Gehaltsentwicklung und unbegrenzte Entschädigungsansprüche – steht nun fest und gilt für Arbeitgeber jeder Größe.
• Es gibt keine Ausnahme für Führungskräfte. Erwägungsgrund 18 bezieht sich ausdrücklich auf das Management, sodass die leitenden Positionen in den Bereichen KI und Datenwissenschaft, die Sie am dringendsten besetzen müssen, eindeutig unter den Geltungsbereich fallen – einschließlich aktienbasierter Vergütungspakete.
• Das Gesetz wurde erlassen, weil sich das geschlechtsspezifische Lohngefälle in Europa kaum verändert hat – insgesamt 11,1 %, bei Führungskräften jedoch 27,1 % –, und die Daten belegen, dass es mittlerweile darauf zurückzuführen ist, wer die Führungspositionen innehat, und nicht darauf, dass Männer und Frauen für die gleiche Arbeit unterschiedlich bezahlt werden.
• Wissenschaftlich fundierte wirtschaftswissenschaftliche Erkenntnisse deuten darauf hin, dass Transparenz die Durchschnittslöhne um etwa 2 % senkt, indem sie die individuelle Verhandlungsmacht schwächt – ein Effekt, der sich gerade bei einflussreichen Führungskräften wie leitenden KI-Managern konzentriert –, auch wenn Verbote der Berücksichtigung der Gehaltshistorie zu höheren Löhnen für zuvor unterbezahlte Gruppen führen.
• Die Unternehmen, die sich im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften eine führende Position im Bereich der KI sichern können, sind jene, die bereits jetzt solide, geschlechtsneutrale Vergütungsstrukturen aufbauen und die Veröffentlichung von Gehaltsspannen als Vorteil für ihre Arbeitgebermarke betrachten und nicht als eine Offenlegung, die sie als Belastung empfinden.

Lohntransparenz führt tendenziell dazu, dass genau jene großzügigen, individuell ausgehandelten Vergütungspakete geschmälert werden, die sich die wenigen AI-Führungskräfte zu sichern gelernt haben.

Warum es dieses Gesetz gibt

Es lohnt sich, sich darüber im Klaren zu sein, wozu die Richtlinie dient, denn dies erklärt, warum sie so wirkt, wie sie wirkt. Im Kern handelt es sich um ein Instrument zur Durchsetzung des Gleichbezahlungsgrundsatzes. Der Grundsatz „gleicher Lohn für gleiche Arbeit“ ist seit dem Vertrag von Rom im europäischen Recht verankert und findet sich heute in Artikel 157 des Vertrags über die Arbeitsweise der Europäischen Union. Das Problem ist, dass dieser Grundsatz nie vollständig in die Praxis umgesetzt wurde: Frauen in der EU verdienten im Jahr 2024 im Durchschnitt immer noch 11,1 % weniger pro Stunde als Männer (Eurostat), eine Zahl, die sich in einem Jahrzehnt nur geringfügig verringert hat. Die Einschätzung der Europäischen Kommission ist unverblümt: Der größte Teil dieser Lücke lässt sich nicht durch messbare Unterschiede zwischen den Arbeitnehmern erklären, und es ist nicht zu erwarten, dass sie sich von selbst schließt. Transparenz ist die gewählte Maßnahme.

Was dies für die Besetzung von Führungspositionen besonders relevant macht, ist die Frage, wo sich diese Lücke konzentriert. Unter Führungskräften betrug das Lohngefälle in der EU im Jahr 2022 27,1 % – mehr als doppelt so viel wie im gesamtwirtschaftlichen Durchschnitt. Je höher man in einer Organisation aufsteigt, desto größer wird es. Und die aussagekräftigsten aktuellen Daten zu den Gehältern in der europäischen Technologiebranche zeigen, warum: Die Vergütungsanalyseplattform Ravio stellte fest, dass das rohe, unbereinigte geschlechtsspezifische Lohngefälle in der europäischen Tech-Branche bei etwa 25 % liegt, aber sobald man Gleiches mit Gleichem vergleicht – gleiche Position, gleiche Ebene, gleiches Land –, schrumpft es auf etwa 2,5 %. Mit anderen Worten: Das Problem dreht sich überwiegend darum, wer die leitenden, besser bezahlten Positionen innehat und an welchen Gehaltsniveaus diese bei der Einstellung festgemacht wurden, und nicht darum, dass Männer und Frauen für identische Arbeit unterschiedlich bezahlt werden. Diese Unterscheidung zieht sich durch alles, was folgt.

Dies steht zudem im Widerspruch zu einem Repräsentationsproblem, das gerade in den Rollen, um die es in diesem Artikel geht, besonders ausgeprägt ist. Frauen machen nach wie vor nur etwa ein Fünftel der IKT-Fachkräfte in der EU aus (19,5 %, Eurostat). Betrachtet man speziell den Bereich KI und die aktuellsten Daten, so geht aus dem Economic Graph von LinkedIn, der vom Weltwirtschaftsforum veröffentlicht wurde, hervor, dass Frauen im Jahr 2025 29,4 % derjenigen ausmachen werden, die KI-Engineering-Kompetenzen angeben – ein Anstieg gegenüber 23,5 % im Jahr 2018, aber immer noch weniger als ein Drittel. Die Knappheit verschärft sich mit zunehmender Führungsposition: Eine Analyse von rund 1,6 Millionen KI-Fachkräften (durchgeführt vom Think Tank Interface auf Basis von Daten von Revelio Labs) ergab, dass Frauen weltweit etwa 22 % der KI-Positionen besetzen, aber weniger als 14 % der leitenden Führungspositionen im KI-Bereich. Der Talentpool, für den die Regeln der Richtlinie zur Einstellung von Führungskräften gelten, ist sowohl klein als auch stark männlich dominiert, noch bevor überhaupt über die Bezahlung gesprochen wird.

Was sich tatsächlich geändert hat

Im Mittelpunkt der Richtlinie stehen drei Verpflichtungen, die sich unmittelbar auf die Personalbeschaffung auswirken. Erstens haben Bewerber nun das Recht, das Anfangsgehalt oder die Gehaltsspanne für eine Stelle zu erfahren, bevor sie überhaupt in Verhandlungen treten – in der Regel bereits in der Stellenanzeige oder vor dem ersten Vorstellungsgespräch. Zweitens dürfen Arbeitgeber Kandidaten nicht mehr nach ihrem aktuellen oder früheren Gehalt fragen. Drittens, und dies ist der Punkt, den leitende Personalverantwortliche regelmäßig unterschätzen, ist der Begriff „Vergütung“ so weit gefasst, dass er nicht nur das Grundgehalt, sondern auch Boni, aktienähnliche Instrumente, Zulagen und betriebliche Altersvorsorge umfasst. Bei Stellenangeboten für Führungskräfte im KI-Bereich, bei denen das Grundgehalt oft nur den kleinsten Teil des Gesamtpakets ausmacht, ist diese Breite von enormer Bedeutung.

Zwei Merkmale machen diese Regelung zu einem entscheidenden Faktor an der Spitze der Organisationshierarchie. Die Richtlinie enthält keine Ausnahmeregelung für Führungskräfte: In Erwägungsgrund 18 werden Arbeitnehmer in Führungspositionen ausdrücklich einbezogen, und die Einstellungsvorschriften gelten für Arbeitgeber jeder Größe, unabhängig davon, ob sie öffentlich oder privat sind. Und wenn ein Arbeitgeber seinen Transparenzpflichten nicht nachgekommen ist, kehrt sich die Beweislast um – es obliegt dem Arbeitgeber nachzuweisen, dass etwaige Lohnunterschiede nicht diskriminierend waren. Diese Kombination bedeutet, dass improvisierte, undokumentierte Vergütungen für Führungskräfte nicht mehr nur eine Frage der Fairness sind; sie stellen ein Prozessrisiko dar, das durch Rechtsbehelfe untermauert wird, für die die Richtlinie bewusst keine Obergrenze vorsieht.

Die Rechtslage ist derzeit noch uneinheitlich. Nach Ablauf der Frist hatten lediglich die Slowakei und Italien die Vorschriften vollständig umgesetzt; große Volkswirtschaften wie Deutschland, Frankreich, Spanien und Irland waren im Verzug, und die Europäische Kommission hat bestätigt, dass sie die Frist nicht „aussetzen“ wird und bereit ist, Vertragsverletzungsverfahren gegen die Staaten einzuleiten, die die Frist versäumen – Berichten zufolge sind dies mindestens zehn. Für ein multinationales Unternehmen, das in mehreren EU-Ländern Personal einstellt, ist dieses Flickwerk an sich schon das Problem: Die Verpflichtungen treten zu unterschiedlichen Terminen in Kraft und sind an einigen Orten strenger als die Mindestanforderungen.

Und der Weg, der dabei zurückgelegt werden muss, ist lang. Europaweit sind Gehaltsangaben bei der Personalbeschaffung nach wie vor eher die Ausnahme als die Regel: Nur etwa 12 % der deutschen Stellenanzeigen enthalten heute Angaben zum Gehalt, gegenüber 56 % im Vereinigten Königreich und 48 % in den Niederlanden (Indeed Hiring Lab). Für die meisten Arbeitgeber bedeutet dies also eine echte Umstellung in der Praxis und keine bloße Bestätigung dessen, was sie ohnehin schon tun.

Das Paradoxe daran: Transparenz kann die Prämie senken

Hier weicht die Einstellung von Führungskräften im KI-Bereich vom allgemeinen Bild ab. Die bislang fundierteste Studie zu den Marktauswirkungen von Lohntransparenz – verfasst von Zoë Cullen von der Harvard University und Bobak Pakzad-Hurson und 2023 in „Econometrica“ veröffentlicht – kam zu dem Ergebnis, dass Transparenzgesetze zu einem Rückgang der Durchschnittslöhne um etwa 2 % führen. Der Mechanismus ist dabei entscheidend: Sobald die Gehälter sichtbar sind, weigern sich Arbeitgeber glaubhaft, einer einzelnen Person ein Gehalt zu zahlen, das weit über dem ihrer Kollegen liegt, da dies kostspielige Neuverhandlungen mit allen anderen auslösen würde. Entscheidend ist, dass dieser lohnunterdrückende Effekt dort am geringsten ist, wo Arbeitnehmer wenig individuelle Verhandlungsmacht haben – was bedeutet, dass er genau dort am größten ist, wo die Verhandlungsmacht am größten ist. Führungskräfte im Bereich KI, die mehrere konkurrierende Angebote erhalten und einen echten Knappheitswert besitzen, befinden sich am einflussreichsten Ende dieses Spektrums. Genau diese maßgeschneiderten, undurchsichtigen Mega-Angebote sind es, die durch Gleichgewichtstransparenz untergraben werden.

Das Bild ist nicht einseitig. Das Verbot der Berücksichtigung der bisherigen Gehaltsentwicklung, ein Kernpunkt der Richtlinie, wirkt sich für diejenigen, die in der Vergangenheit unterbezahlt waren, umgekehrt aus. Eine im „Journal of Economic Inequality“ veröffentlichte Studie von James Bessen und Kollegen der Boston University ergab, dass Arbeitgeber nach Einführung solcher Verbote häufiger Gehaltsangaben machten und ihre Angebote für Quereinsteiger erhöhten, wobei Frauen und nicht-weiße Bewerber am meisten davon profitierten. Beide Erkenntnisse können gleichzeitig zutreffen, und zusammen beschreiben sie die neue Realität: Transparenz verringert Lücken und hebt das Untergrenze an, während sie gleichzeitig die ausgehandelten Prämien an der Obergrenze komprimiert. Für die Art von Führungskräften, über die wir hier sprechen, ist es die Obergrenze, die sich verschiebt.

Diese Erkenntnisse stammen aus den Vereinigten Staaten und nicht aus der EU, was sie unter anderem so wertvoll macht. In den amerikanischen Bundesstaaten gelten bereits seit mehreren Jahren Vorschriften zur Gehaltstransparenz und zur Offenlegung der Gehaltsentwicklung; daher bieten sie den besten Einblick in die Richtung, in die sich Europa derzeit bewegt; die Mechanismen sind allgemein gültig, auch wenn sich die rechtlichen Rahmenbedingungen unterscheiden. Betrachten Sie dies eher als ein starkes Richtungssignal denn als eine präzise Prognose. Die Richtung ist jedoch konsistent und gut nachvollziehbar, und sie ist das Gegenteil dessen, was die meisten Vorstände von den Auswirkungen der Transparenz auf die Vergütung ihrer Führungskräfte annehmen.

Es spielt auch eine Rolle, dass das europäische Ausgangsniveau weit unter den US-Zahlen liegt, die die Schlagzeilen beherrschen. Ein durchschnittlicher Machine-Learning-Ingenieur in Deutschland verdient insgesamt rund 83.000 Euro, gegenüber etwa 270.000 Dollar in den Vereinigten Staaten (Levels.fyi) – und dabei sind die Gehälter bei „Frontier Labs“, die sogar noch weit darüber liegen, noch nicht einmal berücksichtigt. Transparenz wirkt auf einer ohnehin schon komprimierten europäischen Basis, was mit ein Grund dafür ist, warum sich ihre Auswirkungen auf die maßgeschneiderte Prämie hier so unmittelbar bemerkbar machen.

Warum trifft dies das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften am härtesten

Zwei Faktoren verschärfen diese Dynamik in den Branchen, in denen wir tätig sind. Der erste ist schlichtweg der Fachkräftemangel, der in Europa durch offizielle Statistiken belegt ist und nicht aus den USA übernommen wurde. Im Jahr 2024 gab es in der EU schätzungsweise 10,3 Millionen IKT-Fachkräfte, während das Ziel der „Digitalen Dekade“ bei 20 Millionen bis 2030 liegt: Bei der derzeitigen Entwicklung droht eine Lücke von fast zehn Millionen (Eurostat). Von den EU-Unternehmen, die versuchten, IKT-Fachkräfte einzustellen, konnten 57,5 % die Stellen nicht besetzen. Cedefop, die EU-Agentur für berufliche Bildung, stuft IKT-Fachkräfte als den Beruf mit dem größten Mangelpotenzial in Europa ein, gefolgt – bezeichnenderweise – von Ärzten und Pflegekräften. Das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften befinden sich an der Schnittstelle von zwei der gravierendsten Fachkräftemangelbereiche des Kontinents zugleich. Der „Future of Jobs Report 2025“ des Weltwirtschaftsforums schildert dasselbe Bild aus Sicht der Nachfrageseite: KI- und Machine-Learning-Spezialisten gehören weltweit zu den am schnellsten wachsenden Berufsgruppen, und Qualifikationslücken sind das größte Hindernis, das Arbeitgeber für die Transformation anführen.

Zweitens üben das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften jeweils auf unterschiedliche Weise ihren eigenen Druck aus.

Im Gesundheitswesen – also in den Bereichen Gesundheitssysteme, Kostenträger, digitale Gesundheit, klinische Entscheidungsunterstützung und medizinische Bildgebung – sind die Vorschriften der entscheidende limitierende Faktor. Nach dem EU-KI-Gesetz wird KI, die als Medizinprodukt oder innerhalb eines solchen fungiert, automatisch als „risikoreich“ eingestuft, was Verpflichtungen in Bezug auf Risikomanagement, Datenverwaltung und menschliche Aufsicht mit sich bringt. Diese regulatorische Belastung hat eine Nachfrage nach einer spezifischen und seltenen Art von Führungskraft geschaffen: einer, die klinische KI einsetzen und so steuern kann, dass sie den Standards entspricht, die Regulierungsbehörden und Kliniker akzeptieren. Das Ausmaß der Lücke zeigt sich in den Zahlen: Eine Umfrage der WHO/Europa aus dem Jahr 2026 ergab, dass 74 % der EU-Mitgliedstaaten bereits KI-gestützte Diagnostik nutzen, jedoch nur 8 % über eine nationale Strategie für KI im Gesundheitswesen verfügen. Die Technologie ist bereits vorhanden; was fehlt, ist die Führungskraft, die sie sicher einsetzt. US-amerikanische Health-Tech-Unternehmen, die nach Europa expandieren, und EU-Gesundheitssysteme, die ihre ersten Chief AI Officers ernennen, konkurrieren nun um denselben kleinen Pool an Fachkräften, die beides leisten können.

In den Biowissenschaften – Pharma, Biotechnologie, Wirkstoffforschung, computergestützte Biologie – ist der Wettbewerb die größte Herausforderung. Die Unternehmen, die führende Experten für KI/ML in der Wirkstoffforschung und leitende Bioinformatiker benötigen, konkurrieren um diese Talente mit Google DeepMind, den großen Technologieplattformen und der quantitativen Finanzbranche. Die Anzeichen sind überall zu sehen: Alphabet’s Isomorphic Labs hat bedeutende Forschungskooperationen mit Eli Lilly und Novartis geschlossen, und Lilly hat Ende 2025 seinen ersten Chief AI Officer, den Spezialisten für computergestützte Pathologie Thomas Fuchs, ernannt. Dieser Wettbewerb verschärft sich in den europäischen Life-Sciences-Zentren, dem britischen „goldenen Dreieck“ aus London, Oxford und Cambridge, den Biotech-Clustern in den Niederlanden, der Schweiz und Deutschland sowie der schnell wachsenden KI-Bio-Szene in Paris. Eine britische Branchenprognose beziffert den Bedarf an Fachkräften in diesem Sektor für das kommende Jahrzehnt auf rund 145.000 Personen, wenn man neue und Ersatzstellen mitzählt. Diese Arbeitgeber können nicht immer mit Geld punkten – die Vergütungspakete in den führenden KI-Labors spielen in einer anderen Liga: Meta soll über mehrere Jahre hinweg KI-Vergütungen in Höhe von Hunderten von Millionen zusammengestellt haben, und die aktienbasierte Vergütung bei OpenAI wird im Jahr 2025 durchschnittlich im siebenstelligen Bereich pro Mitarbeiter liegen. Sie müssen mit ihrer Mission, ihrer Wissenschaft und der Glaubwürdigkeit ihres Angebots überzeugen. Transparenz macht dies noch deutlicher, da sie die Möglichkeit ausschließt, die Lücke stillschweigend mit einer überdimensionierten, unsichtbaren Zahl zu schließen.

Hinter all dem verbirgt sich eine geschlechtsspezifische Dimension, die leicht übersehen wird und die es wert ist, offen angesprochen zu werden – auch dort, wo die Datenlage lückenhaft ist. Man könnte erwarten, dass sich die geschlechtsspezifische Lücke innerhalb dieses spezifischen Talentpools – nämlich bei KI-Positionen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften in Europa – genau beziffern lässt. Das ist jedoch nicht möglich. Keine glaubwürdige Quelle misst sie eindeutig, da offizielle Lohndaten entweder nach Sektor oder nach Beruf aufgeschlüsselt sind, selten nach beidem, und „KI“ ist noch kein anerkannter statistischer Beruf. Diese Lücke ist an sich schon aufschlussreich: Die Messlücke spiegelt die Talentlücke wider. Was die Daten jedoch zeigen, ist richtungsweisend und konsistent. Frauen sind in der computergestützten Biologie und Bioinformatik deutlich unterrepräsentiert; in der veröffentlichten Literatur machen sie typischerweise 20–30 % der Forscher aus. Und im Gesundheitswesen gibt es eine besondere Ironie: Frauen machen weltweit fast 70 % der Beschäftigten im Gesundheits- und Pflegebereich aus, aber nur etwa ein Viertel der Führungskräfte (WHO). Der Sektor, in dem Frauen am zahlreichsten vertreten sind, ist also genau derjenige, in dem sie auf der technischen und Führungsebene, die die KI-Führungskräfte besetzen, am seltensten anzutreffen sind. Wir stellen Mitarbeiter aus einem Pool ein, den wir noch nicht vollständig erfassen können – ein Grund mehr, die Vergütung offen und vertretbar festzulegen.

Ich habe diese Dynamik aus nächster Nähe beobachtet. In mehr als zwei Jahrzehnten, in denen ich Führungskräfte im Bereich Daten und KI vermittelt habe, habe ich gesehen, wie gnadenlos diese Suchprozesse sein können: Ohne fachliche Unterstützung dauern sie regelmäßig sechs Monate oder länger, und um die richtige Person von einer großen Technologieplattform oder einem quantitativen Fonds abzuwerben, war in der Regel ein Aufschlag von vierzig bis sechzig Prozent auf das bestehende Gehaltspaket erforderlich. Die Richtlinie ändert nichts an dieser Knappheit. Was sie jedoch ändert, ist, dass der einmal gezahlte Aufschlag nun für den Rest des Unternehmens sichtbar ist – und genau deshalb muss er vertretbar sein, bevor er angeboten wird.

Diese beiden Bereiche unterscheiden sich voneinander, was man im Auge behalten sollte. Aufgrund der Forschungsausnahmen im AI Act stellt der Großteil der internen KI-Anwendungen in der Arzneimittelforschung kein hohes Risiko dar, sodass die regulatorischen Auflagen, die die Einstellung von Fachkräften für klinische KI beeinflussen, nicht in gleicher Weise auf die Forschung und Entwicklung im Bereich der Biowissenschaften zutreffen. Aus der Ferne mögen die Fachkräfte ähnlich erscheinen, doch der Einstellungshintergrund ist ein anderer.

Der Vorteil kehrt sich um: von geheimen zu glaubwürdigen Angeboten

Wenn man nicht durch heimliches Überbieten gewinnen kann, wie gewinnt man dann? Die Antwort, auf die die Fakten hindeuten, ist für Unternehmen, die es gewohnt sind, allein über den Preis zu konkurrieren, unbequem – und ermutigend für diejenigen, die eine echte Geschichte zu erzählen haben.

Beginnen wir mit der Tatsache, dass Transparenz, wenn sie richtig umgesetzt wird, eher ein Anziehungspunkt als ein Kostenfaktor ist. Eine Umfrage aus dem Jahr 2025 in sechs europäischen Ländern ergab, dass sich die Mehrheit der Arbeitssuchenden überall – von 61 % in Deutschland bis zu 82 % in Irland – eher auf eine Stelle bewirbt, wenn in der Stellenanzeige eine Gehaltsspanne angegeben ist, und dass Frauen dieser Aussage stärker zustimmten als Männer, was direkt auf den Zweck der Richtlinie hinweist (Indeed Hiring Lab). Dieses Muster gilt auch außerhalb Europas: Laut einer Untersuchung von LinkedIn liegt der entsprechende Wert in den USA bei 91 %. Eine veröffentlichte, mit Überzeugung festgelegte Spanne erweitert und qualifiziert den Kreis der erfahrenen Bewerber, anstatt ihn zu verkleinern. Unternehmen, die die Angabe der Gehaltsspanne als etwas betrachten, das ihnen nur mühsam entlockt werden kann, werden von einem kritischen Bewerber genau so wahrgenommen.

Dann gibt es noch den Teil des Angebots, den Transparenz nicht zu einer Massenware machen kann. Wenn die Gehaltssumme für alle sichtbar ist, werden die Unterscheidungsmerkmale zu den Faktoren, die schon immer die wahren Gründe für den Wechsel von Führungskräften waren: die Bedeutung des Problems, die Qualität des Teams, die wissenschaftliche oder klinische Autonomie, die Überzeugung hinter der Mission. Für einen Chief AI Officer, der zwischen einem Gesundheitssystem, einem Biotech-Unternehmen und einer Technologieplattform wählen muss, die einfach mehr zahlen kann, sind dies die entscheidenden Faktoren. Transparenz schwächt diese Argumente nicht, sondern beseitigt die Ablenkung durch den Bieterwettstreit und rückt die wesentlichen Argumente in den Vordergrund.

Was Personalverantwortliche jetzt tun sollten

Drei Maßnahmen lohnen sich unabhängig davon, wie weit die einzelnen EU-Länder bei der Umsetzung bereits sind.

Erstens: Man sollte bei allen Neueinstellungen in der EU heute darauf verzichten, Bewerber nach ihrer bisherigen Gehaltsentwicklung zu fragen, und Gehaltsgeheimnisklauseln aus den Arbeitsverträgen streichen. Dies ist eine zentrale Verpflichtung, eine bewährte Praxis, die über das nationale Recht hinausgeht, und in Deutschland bewegen sich die Gerichte bereits in diese Richtung: Im Oktober 2025 entschied das Bundesarbeitsgericht, dass bereits ein einziger besser bezahlter Vergleichsperson des anderen Geschlechts ausreichen kann, um eine Lohndiskriminierung zu vermuten und die Beweislast auf den Arbeitgeber zu verlagern. Ein reines Median-Benchmarking ist dort keine Verteidigung mehr.

Zweitens sollten Sie für jede Führungsposition im Bereich KI und Datenwissenschaft eine vertretbare, geschlechtsneutrale Gehaltsspanne festlegen,die als Gesamtvergütung ausgedrückt wird, da die Richtlinie das Gehalt so definiert, und die Begründung dafür bereits bei der Festlegung dokumentieren, nicht erst im Nachhinein. Deutschland ist der warnende Fall, den es am genauesten zu beobachten gilt. Das Land wird die Frist verpassen, aber das Gesetz, das es vorbereitet, ist streng: Die Meldeschwelle soll von Unternehmen mit 500 Mitarbeitern auf 100 sinken, und das Recht auf Lohninformationen soll nahezu universell werden. Verspätet bedeutet nicht nachsichtig.

Drittens: Betrachten Sie die veröffentlichte Gehaltsspanne als Teil Ihrer Arbeitgebermarke und nicht als Zugeständnis. Die Unternehmen, die Schwierigkeiten haben werden, sind diejenigen, die unter Termindruck Transparenz auf eine ungeprüfte Gehaltsstruktur aufsetzen. Diejenigen, die sich einen Vorsprung verschaffen werden, sind diejenigen, die bereits die Vorarbeit geleistet haben, um zu wissen, welchen Wert jede Position hat, warum dies so ist und wie sie dies begründen können – und die daher selbstbewusst im offenen Wettbewerb bestehen können.

Das Zeitalter der Lohntransparenz belohnt eine bestimmte Art von Arbeitgeber: einen, der weiß, was seine Arbeit wert ist, dies begründen kann und der der richtigen Person einen Grund bietet, sich für ihn zu entscheiden, der nicht von einer Zahl abhängt, die sonst niemand einsehen kann. Für Unternehmen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften, die versuchen, die wenigen Führungskräfte einzustellen, die über den Erfolg ihrer KI-Ambitionen entscheiden, stellt dies keine Einschränkung dar. Es ist, wenn man es so betrachten will, ein Problem, das es wert ist, gut gelöst zu werden.

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.