Was ist AI Executive Search? Wie spezialisierte Personalvermittler hochrangige AI-Talente finden

Die Besetzung einer Führungsposition im Bereich KI – sei es als Chief AI Officer, VP of Machine Learning oder Head of Data Science – gehört mittlerweile zu den folgenreichsten Personalentscheidungen, die ein Unternehmen trifft. Da KI zunehmend in den Kerngeschäftsbetrieb Einzug hält, entscheidet die Person, die diesen Bereich leitet, maßgeblich darüber, ob die Investition Ergebnisse liefert oder bereits in der Pilotphase ins Stocken gerät. Die Suche nach Führungskräften im KI-Bereich ist die Disziplin, die sich mit der Identifizierung, Bewertung und Gewinnung dieser Führungskräfte befasst. Dieser Leitfaden erläutert, worum es dabei geht, warum sie sich von der allgemeinen Suche nach Führungskräften unterscheidet und was ein einstellendes Unternehmen von diesem Prozess erwarten sollte.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• 78 % der Unternehmen gaben an, im Jahr 2024 KI einzusetzen – ein Anstieg gegenüber 55 % im Vorjahr (Stanford HAI, AI Index 2025) –, doch nur 7 % der Befragten der McKinsey-Umfrage von 2025 gaben an, dass KI in ihrem Unternehmen bereits flächendeckend eingeführt worden sei (McKinsey, Dezember 2025).
• Die Besetzung von Führungspositionen im Bereich KI unterscheidet sich von der Besetzung anderer Führungspositionen, da die Kandidaten fundiertes technisches Fachwissen mit unternehmerischem Urteilsvermögen verbinden müssen und sich das Fachgebiet so schnell weiterentwickelt, dass Fachwissen bereits nach wenigen Jahren veraltet ist.
• Die am besten geeigneten Kandidaten sind bereits berufstätig und nicht auf der Suche nach einer neuen Stelle. Sie werden anhand ihres Namens, über Netzwerke und durch Marktanalysen ausfindig gemacht.
• Eine gute Suche beginnt mit der Festlegung des Auftrags: Aufbau oder Umgestaltung, Berichtswege und wie der Erfolg nach sechs, zwölf und sechsunddreißig Monaten aussehen soll.

Warum die Besetzung von Führungspositionen im Bereich KI anders ist

Die Suche nach Führungskräften ist ein etablierter Berufszweig mit bewährten Methoden zur Identifizierung und Beurteilung von Führungskräften. Bei der KI-gestützten Suche nach Führungskräften kommen diese Methoden zum Einsatz, doch der Kandidatenmarkt weist drei Merkmale auf, auf die die herkömmliche Suche nicht ausgelegt ist.

Technische und strategische Kompetenz in einer Person. Ein Finanzvorstand arbeitet auf der Grundlage etablierter Wissensbestände und beruflicher Qualifikationen. Ein Chief AI Officer muss sich mit Modellarchitekturen, Trainings- und Inferenzinfrastruktur, Evaluierung, verantwortungsvoller KI und den sich wandelnden Fähigkeiten von Grundmodellen auskennen und anschließend die Auswirkungen für einen Vorstand mit begrenztem technischen Hintergrund erläutern können. Personen, die beides können, sind selten, und um sie zu beurteilen, bedarf es eines Beraters, der beide Seiten glaubwürdig prüfen kann.

Das Tempo der Branche. Die Kompetenzen, die 2023 einen starken KI-Führungskräfte auszeichneten, konzentrierten sich auf überwachtes Lernen, klassische Verarbeitung natürlicher Sprache und die Modellbereitstellung. Im Jahr 2026 umfasst das Anforderungsprofil zudem generative und multimodale Systeme, Agenten sowie die Anpassung von Basismodellen. Der Einsatz generativer KI in Unternehmen stieg innerhalb eines einzigen Jahres von 33 % auf 71 % (Stanford HAI, AI Index 2025). Ein Berater, der die Entwicklungen in diesem Bereich nicht genau verfolgt, kann nicht beurteilen, ob das Fachwissen eines Bewerbers auf dem neuesten Stand ist.

Eine kleine, vernetzte Gemeinschaft. Erfahrene KI-Experten kennen sich untereinander durch Konferenzen wie NeurIPS und ICML, gemeinsame akademische Hintergründe, Open-Source-Projekte und die begrenzte Anzahl von Organisationen, die starke KI-Abteilungen aufgebaut haben. Der Ruf verbreitet sich innerhalb dieser Gemeinschaft schnell. Um ihre Mitglieder zu erreichen, sind Beziehungen und Glaubwürdigkeit erforderlich, die über Jahre hinweg aufgebaut wurden – etwas, das sich nicht durch Stichwortsuchen in einem beruflichen Netzwerk ersetzen lässt.

Der Aufstieg der Führungsposition im Bereich KI

Die Nachfrage nach Executive Search im Bereich KI ist gestiegen, da Führungskräfte aus dem KI-Bereich zunehmend in die Geschäftsleitung aufrücken. Eine Umfrage von Gartner aus dem Jahr 2025 unter Chief Data and Analytics Officers ergab, dass 70 % mittlerweile für die KI-Strategie und das Betriebsmodell ihres Unternehmens verantwortlich sind und dass 36 % direkt an den CEO berichten – ein Anstieg gegenüber 21 % in der vorherigen Umfrage (Gartner, Mai 2025). Gartner prognostizierte zudem, dass bis 2027 75 % der CDAOs, denen es nicht gelingt, ihre Funktion für den KI-Bereich unverzichtbar zu machen, ihren Platz auf der C-Ebene verlieren werden.

Im Gesundheitswesen lässt sich dieser Trend an den Berufsbezeichnungen erkennen. Im August 2026 identifizierte Becker’s zwanzig große US-amerikanische Gesundheitssysteme, die über einen eigenen KI-Verantwortlichen verfügten, dessen Berufsbezeichnung von „Chief AI Officer“ bis hin zu „Chief Health AI Officer“ reichte (Becker’s Hospital Review, 5. August 2026).

Dies bestimmt das Anforderungsprofil. Unternehmen suchen jemanden, der mit dem Vorstand zusammenarbeiten, nicht-technischen Kollegen technische Abwägungen erklären, ein starkes Team aufbauen und innerhalb eines festgelegten Zeitraums messbare Ergebnisse liefern kann. Eine Person zu finden, die all diese Fähigkeiten vereint, ist das zentrale Problem, das bei der Suche gelöst werden muss.

So funktioniert der Suchvorgang

Jeder Auftrag ist anders, doch eine KI-Suche im Rahmen eines Retainer-Vertrags durchläuft in der Regel fünf Phasen.

Einweisung und Rollendefinition. Der Prozess beginnt mit einem Gespräch über das Unternehmen, noch bevor eine Stellenbeschreibung verfasst wird. Wie ausgereift ist der Einsatz von KI? Handelt es sich um eine neue Funktion oder um eine, die verändert werden muss? Gehört KI zum Bereich Technologie, zu einem Geschäftsbereich oder untersteht sie dem CEO? Wie sieht Erfolg nach sechs Monaten, einem Jahr und drei Jahren aus? Eine Führungskraft, die hervorragend darin ist, eine Funktion von Grund auf aufzubauen, das erste Team einzustellen und die ersten Modelle in Betrieb zu nehmen, ist möglicherweise die falsche Wahl für ein Unternehmen, das jemanden benötigt, der ein etabliertes Team von fünfzig Mitarbeitern leitet und die Einführung in allen Geschäftsbereichen vorantreibt.

Marktkartierung. Die Personalberatung erstellt eine Übersicht über die relevanten Führungskräfte: Wer bekleidet welche Position, was haben sie aufgebaut und was könnte sie zu einem Wechsel bewegen? Die Übersicht sollte über Technologieunternehmen hinaus auch die Bereiche Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Life Sciences, Energie und Fertigung umfassen, in denen starke KI-Teams aufgebaut wurden, ohne dass dies in den Medien große Beachtung fand. Ebenfalls einbezogen werden sollten die Wissenschaft, wo führende Forscher zwischen Universitäten und der Industrie wechseln, sowie KI-orientierte Start-ups, deren Gründer und CTOs oft praktische Erfahrung mitbringen und damit für Glaubwürdigkeit sorgen.

Ansprache und Beurteilung. Fast alle hochrangigen KI-Kandidaten sind passive Suchende. Sie lesen keine Stellenanzeigen, und um sie anzusprechen, bedarf es eines Beraters, der die Stelle, das technische Umfeld und den Markt fundiert erläutern kann. Die Beurteilung umfasst dann die technische Fachkompetenz, strategisches Denken, den Führungsstil, die Eignung für das Unternehmen sowie die realistische Einschätzung des Kandidaten, was ausgehend von der Ausgangslage des Unternehmens erreicht werden kann.

Auswahlliste. Bei einer gut durchgeführten Suche werden in der Regel drei bis fünf Kandidaten vorgestellt, jeweils mit einer schriftlichen Bewertung, die technische Kompetenz, Führungserfahrung, strategisches Denken, Eignung und Gehaltsvorstellungen umfasst. Die Auswahlliste sollte eine echte Auswahl zwischen verschiedenen Herangehensweisen an die Position bieten und nicht lediglich drei Varianten eines einzigen Profils.

Angebot und Einarbeitung. Der Zeitraum zwischen der mündlichen Zusage und dem Ende der ersten neunzig Tage birgt das größte Risiko. Aktuelle Arbeitgeber wissen, was es kostet, eine Führungskraft im Bereich KI zu verlieren, und Gegenangebote können sehr attraktiv ausfallen. Die Personalberatung bleibt sowohl mit dem Kandidaten als auch mit dem Kunden in engem Kontakt – während der Kündigung, der Kündigungsfrist und in den ersten Monaten in der neuen Position.

Allgemeine oder spezialisierte Suche

Unternehmen fragen oft, ob sie sich an eine große, breit aufgestellte Personalberatung oder an einen Spezialisten wenden sollen. Beide haben ihre Stärken, und die richtige Wahl hängt von der jeweiligen Position ab.

Große internationale Unternehmen zeichnen sich durch Markenbekanntheit und eine Präsenz in vielen Märkten aus. Sie eignen sich für Suchaufträge, bei denen die Führungsrolle im Bereich KI Teil eines umfassenderen Technologie- oder Transformationsmandats ist oder bei denen der Vorstand Wert auf die Unternehmensführung und den Ruf eines großen Unternehmens legt.

Spezialisierte Unternehmen bieten Berater mit Hintergrundwissen in den Bereichen KI, Data Science oder verwandten Fachgebieten, über Netzwerke innerhalb der Fachgemeinschaft sowie über ein speziell auf technische Führungspositionen zugeschnittenes Bewertungsverfahren. Für ein Unternehmen, das zum ersten Mal eine Führungskraft im KI-Bereich einstellt, oder für eines, bei dem spezifisches Fachwissen von entscheidender Bedeutung ist, ist diese Fachtiefe oft ausschlaggebend für den Erfolg. Unseren eigenen Ansatz beschreiben wir auf der Seite zur Führungskräftesuche.

Worauf man bei einer Führungskraft im Bereich KI achten sollte

In den 25 Jahren, in denen Fergal Nolan Führungskräfte aus den Bereichen Data Science und KI eingestellt hat, hat er festgestellt, dass sich die erfolgreichen Besetzungen durch vier Merkmale von den erfolglosen unterscheiden. Dabei handelt es sich um Beobachtungen aus dieser langjährigen Erfahrung und nicht um Umfrageergebnisse.

Sowohl Praxiserfahrung als auch wissenschaftliche Qualifikationen. Ein Führungskraft, die auf renommierten Konferenzen veröffentlicht hat, aber noch nie ein Modell in die Produktion gebracht hat, ist etwas anderes als jemand, der Systeme aufgebaut und betrieben hat, die von Millionen von Menschen genutzt werden. Beides hat seinen Wert. Ein häufiger Fehler besteht darin, akademische Leistungen als Beweis für anwendungsbezogene Fähigkeiten anzusehen. Für die meisten Positionen in Unternehmen ist die Fähigkeit, mit unübersichtlichen Produktionsdaten, funktionsübergreifenden Stakeholdern und Altsystemen umzugehen, wichtiger als eine Liste von Veröffentlichungen.

Realistische Einschätzung des Reifegrades der Organisation. Kompetente KI-Führungskräfte beurteilen, wo die Organisation tatsächlich steht, und planen entsprechend. Sie führen keine hochentwickelte MLOps-Pipeline ein, bevor eine grundlegende Daten-Governance vorhanden ist, und äußern sich in Gesprächen offen darüber, was im ersten Jahr erreicht werden kann.

Stakeholder-Management. Nur wenige Organisationen haben ihre Strukturen im Hinblick auf KI neu ausgerichtet. Die Erkenntnis von McKinsey, dass nur 7 % KI vollständig implementiert haben (McKinsey, Dezember 2025), lässt vermuten, dass die meisten neuen Führungskräfte mit konkurrierenden Prioritäten und Skepsis konfrontiert sein werden. Die Fähigkeit, Allianzen zu schmieden und frühzeitig messbaren Mehrwert zu erzielen, ist ebenso wichtig wie jede technische Kompetenz.

Die Fähigkeit, andere für sich zu gewinnen. 63 % der Arbeitgeber nennen bereits Qualifikationslücken als Haupthindernis für den Wandel (Weltwirtschaftsforum, Januar 2025). Eine Führungskraft, die in der Fachgemeinschaft respektiert wird, kann ehemalige Kollegen und Mitarbeiter mitbringen, und dieser Effekt auf die spätere Personalbeschaffung lässt sich auf kaum andere Weise erzielen.

Bevor Sie mit der Suche nach einem erfahrenen KI-Experten beginnen

Vereinbaren Sie mit dem Vorstand und dem CEO das Mandat: Aufbau oder Umgestaltung sowie die erwarteten Ergebnisse nach sechs, zwölf und sechsunddreißig Monaten. Legen Sie die Berichtswege und das Budget für das erste Jahr fest, bevor Sie mit Kandidaten Kontakt aufnehmen. Benennen Sie den „Executive Sponsor“. Entscheiden Sie anhand der oben genannten Kriterien, ob für die Position ein spezialisiertes oder ein generalistisch ausgerichtetes Unternehmen erforderlich ist. Diese Entscheidungen verkürzen die Suche und sorgen für eine relevantere Auswahlliste.

Sollte der Leiter auch für die Datenstrategie verantwortlich sein, behandelt unser Leitfaden zur Einstellung eines Chief Data Officers diese Überschneidungen. Für Unternehmen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften erläutert der Artikel „Aufbau eines Führungsteams für KI im Gesundheitswesen“, wie sich diese Rolle in die klinische und technische Führung einfügt. Unsere Arbeit konzentriert sich auf maschinelles Lernen, KI und Datenführung; wenn Sie die Besetzung einer leitenden KI-Position besprechen möchten, wenden Sie sich gerne an uns.

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.