LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Umfrage unter 1.700 Führungskräften zeigt: KI macht Mitarbeiterausgaben oft „fertig“ sichtbar, erschwert dadurch aber die Bewertung durch Manager. Mehr als die Hälfte sagt, es sei heute schwerer zu beurteilen, wie viel tatsächlich von Mitarbeitenden kommt. Gleichzeitig nutzen viele Führungskräfte selbst KI für Einstufungen oder sogar für Teile von Leistungsbeurteilungen, was Bias-Risiken verstärken kann. Unternehmen stehen damit vor einem Governance-Problem, nicht nur vor einer Produktivitätschance.
KI-Tools sollen Teams entlasten, doch in der Praxis verlagert sich die Belastung an eine andere Stelle: in die Inbox der Führungsebene. Laut einer Nielsen-Erhebung mit 1.700 Directors und Senior Manager in sieben Ländern, die von der Work-Management-Plattform Monday.com in Auftrag gegeben wurde, sagen mehr als die Hälfte der befragten Entscheider, sie fänden es nach der KI-Einführung schwerer, die Arbeit ihrer Mitarbeitenden realistisch zu bewerten. Der Mechanismus wirkt dabei banal und ist genau deswegen so schwer in den Griff zu bekommen: Viele Ergebnisse erscheinen „poliert“ in dem Postfach, das Manager regelmäßig öffnen. Für eine fair nachvollziehbare Beurteilung wird dadurch unsichtbar, welcher Teil des Outputs aus eigener Arbeit der Mitarbeitenden stammt und welcher Teil aus KI-gestütztem Feinschliff.
Interessant ist auch, wie stark diese neue Unsicherheit in konkrete Arbeitszeit mündet. Fast jede zweite befragte Führungskraft gibt an, sie wende inzwischen mehr Zeit darauf auf, die Ausgaben ihres Teams zu prüfen und zu steuern als zuvor. Das bedeutet nicht automatisch Unzufriedenheit mit der Technologie: In derselben Umfrage berichten 94 % der Manager, sie seien begeistert, KI zu nutzen, um Arbeit insgesamt zu verbessern. Die Motivation ist also vorhanden, nur die Rollenverteilung verschiebt sich. Unternehmen erwarten von KI oft, dass sie wie ein Toolset in den Alltag „einzieht“, ohne dass die Führungsarbeit neu entworren werden muss. Genau das gelingt laut Einschätzung aus dem Umfeld der Marktforschung bislang nicht, weil sich KI in der Geschwindigkeit weiterentwickelt, während organisatorische Prozesse, Bewertungskriterien und Entscheidungswege oft langsamer nachziehen.
Was Führungskräfte verändern, ist nicht nur der Blick auf Ergebnisse, sondern auch die Art, wie Leistung gemessen wird. 78 % der Befragten sagen, sie hätten nach der KI-Einführung ihren Evaluationsansatz angepasst. Dabei verschiebt sich das Gewicht unter anderem auf Fähigkeiten rund um das Prompten, auf die Frage, welche Aufgaben sich sinnvoll an KI delegieren lassen, und auf die Bereitschaft, neue Arbeitsweisen auszuprobieren. Für Personalabteilungen klingt das zunächst nach einem Fortschritt: Weg von reinen Endprodukten, hin zu Prozesskompetenz. Die offene Wunde bleibt aber: Wie soll man Mitarbeitende fair bewerten, wenn Manager nicht zuverlässig einschätzen können, wie viel KI im Hintergrund tatsächlich beigetragen hat?
Noch anspruchsvoller wird es, wenn KI nicht nur als Werkzeug im Team eingesetzt wird, sondern auch in die Beurteilung durch Manager hineinragt. Die Umfrage nennt mehrere Beispiele: 46 % der Manager verwenden KI, um Entscheidungen zu unterstützen, und 39 % der Führungskräfte nutzen KI, um Teile von Leistungsbeurteilungen zu formulieren. Genau hier treffen Produktivitätserzählungen auf das, was in KI-Systemen technisch verankert ist: Große Sprachmodelle funktionieren als Wahrscheinlichkeits- und Vorhersagemaschinen. Sie können Muster aus Trainingsdaten reproduzieren und damit unbeabsichtigt Verzerrungen verstärken. Die Quelle verweist auf Forschung, nach der LLMs ohne klare, objektive Standards und bei unabhängiger Bewertung zu ähnlichen Urteilen wie Menschen tendieren. Ebenso wird auf eine Studie Anfang 2025 verwiesen, die Bias gegen bestimmte gesellschaftliche Gruppen beschreibt und zeigt, dass Richtung und Stärke der Verzerrung variieren können. Selbst wenn Unternehmen nicht „absichtlich“ diskriminieren, entsteht damit ein Risiko für eine fairere Leistungsbewertung.
Parallel dazu verändert KI auch die operative Rolle des Managements. Statt nur Prioritäten und Aufgaben zu verteilen, müssen Führungskräfte entscheiden, welche Tätigkeiten an KI-Agents delegiert werden, die von ihnen erzeugten Ergebnisse prüfen und eingreifen, wenn etwas schiefgeht. Die Umfrage charakterisiert diese Aufsicht als potenziell neue Form von „unsichtbarer“ Zusatzarbeit. Für die Praxis heißt das: Governance wird zum zentralen Teil des Arbeitsalltags. Dazu passt, dass laut Bericht 57 % der Manager sagen, die Zahl der im Unternehmen genutzten Tools sei gestiegen, und etwa 51 % berichten von stärkerer Interdependenz und Clustering der Tools seit der KI-Einführung. Nur 29 % beschreiben ihre KI-Infrastruktur als vollständig optimiert und zentralisiert.
Auch die Erwartungen an KI-„Monolithen“ werden dadurch konterkariert. Viele Unternehmen setzen am Anfang darauf, dass KI hilft, Software-Stacks zu vereinfachen. Der Bericht zeichnet jedoch ein anderes Bild: Statt weniger Anwendungen entstehen mehr Apps, mehr Integrationen und zusätzlicher „Shadow AI“-Gebrauch, wenn Mitarbeitende Tools außerhalb der formal genehmigten Systeme nutzen. Die Umfrage nennt zudem eine wachsende Kontrollfrage im Zusammenhang mit Agenten: 58 % der Manager erwarten, im kommenden Jahr mehr KI-Agents zu beaufsichtigen als menschliche Mitarbeitende, und 46 % sorgen sich, die Kontrolle über deren Aktionen zu verlieren. Dazu kommt ein weiterer Druckpunkt: 35 % fürchten, für Entscheidungen verantwortlich gemacht zu werden, die letztlich KI trifft, obwohl die Modelle noch weitgehend unvorhersehbar agieren können. In der Konsequenz wünschen sich viele Manager keine vollautonomen Agenten, sondern Lösungen, bei denen Menschen bei entscheidenden Schritten eingebunden bleiben.
Unterm Strich zeigt die Umfrage damit ein Muster, das viele Organisationen erst jetzt systematisch erkennen: KI wird vom Tool zum Organisationsproblem. Wer Produktivität verspricht, muss gleichzeitig klären, wie Bewertungen zustande kommen, welche Input- und Prozessindikatoren zählen und wie sich Verantwortung zwischen Mensch und Modell aufteilen lässt. Für die KI-Entwicklung heißt das wiederum, dass Metriken nicht nur die Modellqualität betreffen dürfen, sondern auch Auditierbarkeit, nachvollziehbare Prozessketten und klare Standards für den Einsatz im Arbeitsalltag. Führungskräfte stehen damit weniger vor der Frage „Welche KI können wir nutzen?“, sondern eher vor „Wie gestalten wir Prozesse, damit KI Ergebnisse liefert, die sich fair beurteilen lassen?“
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