Von Gesetzes wegen transparent, von Natur aus rar: Die Einstellung von Führungskräften im Bereich KI nach der EU-Richtlinie zur Lohntransparenz

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-Thema behandelt: neue Meldepflichten, Gehaltsspannen in Stellenanzeigen, ein Verbot, Bewerber nach ihrem aktuellen Gehalt zu fragen. All das ist zutreffend. Für Unternehmen, die um die knappsten Führungskräfte im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften konkurrieren – beispielsweise um Personen, die eine regulierte klinische KI-Funktion aufbauen oder ein KI-gestütztes Programm zur Wirkstoffforschung leiten können –, verändert die Richtlinie jedoch auch, wie diese Führungskräfte vergütet werden und welche Arbeitgeber am besten aufgestellt sind, um sie einzustellen.

Nach gängiger Meinung hilft Transparenz den unterbezahlten Arbeitnehmern und schränkt die Arbeitgeber ein. Die Faktenlage ist jedoch eher gemischt, und bei der Besetzung von Führungspositionen im technischen Bereich deuten sie in eine unerwartete Richtung: Lohntransparenz führt tendenziell dazu, dass die hohen, individuell ausgehandelten Vergütungspakete, die gefragte KI-Führungskräfte mittlerweile erwarten, nach unten gedrückt werden. Der Vorteil verlagert sich weg von Arbeitgebern, die andere hinter verschlossenen Türen überbieten, hin zu denen, die ein glaubwürdiges, vertretbares Angebot unterbreiten können, das für andere einsehbar ist.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Die Frist für die Umsetzung der Richtlinie lief am 7. Juni 2026 ab, wobei lediglich die Slowakei und Italien die Richtlinie vollständig umgesetzt hatten. In den übrigen EU-Ländern sind die Fortschritte uneinheitlich, doch der Inhalt steht fest: verbindliche Gehaltsspannen, ein Verbot, nach der Gehaltsentwicklung zu fragen, sowie unbegrenzte Entschädigungsansprüche, die für Arbeitgeber jeder Größe gelten.
• Es gibt keine Ausnahme für Führungskräfte. Erwägungsgrund 18 bezieht sich ausdrücklich auf Führungspositionen, sodass leitende Positionen in den Bereichen KI und Datenwissenschaft unter den Geltungsbereich fallen, einschließlich Vergütungspaketen, bei denen der Schwerpunkt auf Aktienanteilen liegt.
• Das Gesetz ist eine Reaktion auf ein geschlechtsspezifisches Lohngefälle, das sich kaum verändert hat: 11,1 % in der gesamten EU und 27,1 % bei Führungskräften. Die Daten deuten darauf hin, dass das Gefälle mittlerweile hauptsächlich darauf zurückzuführen ist, wer Führungspositionen innehat, und nicht darauf, dass Männer und Frauen für dieselbe Arbeit unterschiedlich bezahlt werden.
• Wissenschaftlich begutachtete wirtschaftswissenschaftliche Studien legen nahe, dass Transparenz die Durchschnittslöhne um etwa 2 % senkt, da sie die individuelle Verhandlungsmacht schwächt. Am stärksten ist dieser Effekt bei Bewerbern mit starker Verhandlungsposition, wie beispielsweise Führungskräften im Bereich KI, während Verbote der Angabe der bisherigen Gehaltsentwicklung zu Gehaltssteigerungen für Gruppen führen, die zuvor unterbezahlt waren.
• 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

Der Zweck der Richtlinie erklärt, warum sie sich in dieser Weise auf die Einstellung von Führungskräften auswirkt. Es handelt sich um eine Maßnahme zur Gleichbehandlung beim Entgelt. 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 EU. Das Problem ist, dass dieser Grundsatz nie vollständig in die Praxis umgesetzt wurde: Im Jahr 2024 verdienten Frauen in der EU im Durchschnitt immer noch 11,1 % weniger pro Stunde als Männer (Eurostat) – eine Differenz, die sich in den letzten zehn Jahren nur geringfügig verringert hat. Nach Einschätzung der Europäischen Kommission lässt sich der größte Teil dieses Gehaltsgefälles nicht durch messbare Unterschiede zwischen den Arbeitnehmern erklären, und es ist nicht zu erwarten, dass es sich von selbst schließt. Aus diesem Grund setzt die EU nun auf Transparenz.

Was dies für die Besetzung von Führungspositionen besonders relevant macht, ist die Frage, wo sich das Lohngefälle konzentriert. Unter Führungskräften betrug das Lohngefälle in der EU im Jahr 2022 27,1 % und war damit mehr als doppelt so hoch wie in der Gesamtwirtschaft. Je höher man in einer Organisation hinaufblickt, desto größer wird das Gefälle. Und die aussagekräftigsten aktuellen Erkenntnisse zur Vergütung in der europäischen Technologiebranche zeigen, warum: Das Vergütungsanalyseunternehmen Ravio ermittelte für das Jahr 2025 ein unbereinigtes geschlechtsspezifisches Lohngefälle von 23 % in der europäischen Technologiebranche, das auf 2,4 % sank, wenn Männer und Frauen in derselben Funktion, auf derselben Ebene und im selben Land verglichen wurden (Ravio, März 2026). Der größte Teil des Gefälles ergibt sich daher daraus, wer die leitenden, besser bezahlten Positionen innehat und an welchen Vergütungsgrundlagen diese bei der Einstellung festgemacht wurden – und nicht daraus, dass Männer und Frauen für identische Arbeit unterschiedlich bezahlt werden. Diese Unterscheidung zieht sich durch alle folgenden Ausführungen.

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 sorgen dafür, dass dieser Punkt ganz oben in der Organisationshierarchie steht. Die Richtlinie enthält keine Ausnahmeregelung aufgrund des Dienstalters: Erwägungsgrund 18 bezieht Arbeitnehmer in Führungspositionen ausdrücklich ein, 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, liegt die Beweislast beim Arbeitgeber, der nachweisen muss, dass etwaige Gehaltsunterschiede nicht diskriminierend waren. Zusammengenommen bedeutet dies, dass undokumentierte, willkürlich festgelegte Vergütungen für Führungskräfte nun sowohl ein Prozessrisiko als auch eine Frage der Fairness darstellen, wobei die Richtlinie die Höhe der Abhilfemaßnahmen nicht begrenzt.

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 in der Praxis noch zurückzulegen ist, ist lang. In ganz Europa sind Gehaltsangaben bei der Personalbeschaffung nach wie vor eher die Ausnahme als die Regel: Nur etwa 12 % der deutschen Stellenanzeigen geben heute das Gehalt an, gegenüber 56 % im Vereinigten Königreich und 48 % in den Niederlanden (Indeed Hiring Lab). Für die meisten Arbeitgeber bedeutet die Richtlinie daher eine echte Umstellung in der Praxis.

Warum Transparenz die Prämie senken kann

An dieser Stelle weicht die Einstellung von Führungskräften im KI-Bereich von der allgemeinen Sichtweise ab. Die fundierteste Studie zu den Auswirkungen von Lohntransparenz auf den Markt, verfasst von Zoë Cullen von der Harvard University und Bobak Pakzad-Hurson und 2023 in „Econometrica“ veröffentlicht, ergab, dass Transparenzgesetze zu einem Rückgang der Durchschnittslöhne um etwa 2 % führen. Der Mechanismus ist 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. Der Effekt auf die Gehälter ist am geringsten, wenn die Arbeitnehmer nur über geringe individuelle Verhandlungsmacht verfügen, und am größten, wenn ihre Verhandlungsmacht am höchsten ist. Führungskräfte im KI-Bereich, die über mehrere konkurrierende Angebote verfügen und einen echten Knappheitswert haben, verfügen über mehr Verhandlungsmacht als fast jeder andere; daher ist das große, private Einmalangebot genau die Art von Vergütungspaket, das durch Transparenz am ehesten untergraben wird.

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 Lebenswissenschaften – Pharma, Biotechnologie, Wirkstoffforschung, computergestützte Biologie – ist der Wettbewerb der entscheidende Faktor. Die Unternehmen, die führende Experten für KI/ML in der Wirkstoffforschung und leitende Fachleute für computergestützte Biologie benötigen, konkurrieren um diese Talente mit Google DeepMind, den großen Technologieplattformen und der quantitativen Finanzbranche. Alphabets Isomorphic Labs hat bedeutende Allianzen im Bereich der Wirkstoffforschung mit Eli Lilly und Novartis geschlossen, und Lilly hat Ende 2025 seinen ersten Chief AI Officer überhaupt ernannt, den Spezialisten für computergestützte Pathologie Thomas Fuchs. Der Wettbewerb nimmt in den europäischen Life-Sciences-Zentren zu: in London, Oxford und Cambridge im Vereinigten Königreich, in den Biotech-Clustern der Niederlande, der Schweiz und Deutschlands sowie in der wachsenden KI- und Biologie-Community in Paris. Diese Arbeitgeber können oft nicht mit den Vergütungspaketen mithalten, die von führenden KI-Labors angeboten werden, sodass sie mit wissenschaftlicher Exzellenz, ihrer Mission und der Glaubwürdigkeit ihres Angebots punkten müssen. Transparenz verstärkt diesen Druck, da sie die Möglichkeit ausschließt, die Lücke mit einem großzügigen Vergütungspaket zu schließen, das niemand sonst einsehen kann.

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 schwierig 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 Vergütungspaket erforderlich. Die Richtlinie ändert nichts an dieser Knappheit. Was sich jedoch ändert, ist, dass der einmal gezahlte Aufschlag nun für den Rest des Unternehmens sichtbar ist und daher vor Unterbreitung des Angebots begründbar sein muss.

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 Zahl für alle sichtbar ist, werden die Unterscheidungsmerkmale zu den Faktoren, die schon immer die eigentlichen 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. Sie erschwert einen Bieterwettstreit, wodurch die Argumente selbst an Gewicht gewinnen.

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: Erstellen Sie für jede leitende Position im Bereich KI und Datenwissenschaft eine begründbare, geschlechtsneutrale Gehaltsspanne, ausgedrückt als Gesamtvergütung – denn so definiert die Richtlinie das Gehalt –, und dokumentieren Sie die Begründung zum Zeitpunkt der Festlegung. Deutschland sollte man genau im Auge behalten: Das Land wird die Frist zwar verpassen, doch sein Gesetzentwurf ist streng; die Meldepflicht wird voraussichtlich von 500 auf 100 Mitarbeiter sinken, und das Recht auf Auskunft über die Vergütung wird für fast alle gelten. Eine verspätete Umsetzung wird dort nicht milde geahndet werden.

Drittens: Betrachten Sie die veröffentlichte Gehaltsspanne als Teil Ihrer Arbeitgebermarke. Schwierigkeiten werden jene Unternehmen haben, 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 begünstigt eine bestimmte Art von Arbeitgebern: solche, die wissen, was ihre Arbeit wert ist, dies begründen können und einen Grund bieten, warum sich die richtige Person für sie entscheiden sollte – einen Grund, der nicht von einer Zahl abhängt, die sonst niemand einsehen kann. Unternehmen aus dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften, die ein solches Angebot entwickeln, werden in einer stärkeren Position sein, um die wenigen Führungskräfte einzustellen, die darüber entscheiden, ob ihre KI-Pläne erfolgreich sind.

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.