Weniger Jobs, höheres Gehalt: Das KI-Vergütungsparadox

David Rice: Kyle Holms Chef will seine PowerPoints nicht mehr hören. Der CEO möchte stattdessen von Kyles Tochter hören. Sie ist Studentin im dritten Jahr und "vibe codiert" – sie wird Positionen erreichen, die früher Jahre gedauert hätten, weil sie weiß, wie man mit Technologie umgeht. In der heutigen Folge hören Sie ein Gespräch, das ich kürzlich auf der Transform in Las Vegas mit Kyle Holm von der Sequoia Consulting Group geführt habe.

Kyle ist seit 25 Jahren Vergütungsberater und beobachtet einen Wandel, auf den die meisten noch nicht vorbereitet sind. Die mittlere Schicht des Gehaltswachstums verschwindet. In etablierten Unternehmen nutzen Mitarbeiter der mittleren Ebene KI, um besser zu werden. In KI-nativen Unternehmen gibt es keine mittlere Ebene. Es gibt nur Senior- und Junior-Mitarbeiter.

Das war's. Und diese Managementhierarchien werden schneller zusammenbrechen, als viele erwarten, weil CEOs keine Ideen mehr durch mehrere Managementebenen filtern lassen wollen. Produktteams merken das bereits. Produktprofis, die wissen, wie man KI gezielt einsetzt, verdienen mehr Geld, aber die Teams werden insgesamt kleiner.

Das heißt, die Gesamtausgaben für das Produkt gehen vermutlich zurück, während die Einzelvergütungen steigen. Es ist eine seltsame Dynamik: Die, die es verstehen, werden besser bezahlt, aber es gibt weniger davon. Und diese KI-Fähigkeiten, für die jetzt alle bezahlen? Das ist eigentlich kein eigenes Skillset – es gibt nur wenige, die wirklich LLMs entwickeln.

Für alle anderen ist Ausbau der KI-Kompetenz einfach eine neue Grundvoraussetzung. Es ist keine Wahl. Wer darin keine Fähigkeiten entwickelt, wird vermutlich seine Tätigkeit nicht fortführen können. Wir bewegen uns von einer rollenbasierten zu einer kompetenzbasierten Wirtschaft. Es geht weniger um Abschlüsse und Zeugnisse, sondern vielmehr darum, ob jemand diese Technologie nutzen kann, um Wert zu schaffen – oder eben nicht.

Heute sprechen wir also darüber, warum die mittlere Managementschicht in KI-nativen Unternehmen verschwindet – und vermutlich bald überall; warum Vergütung mehr Kunst als Wissenschaft ist und wie sich das ändern muss; kompetenzbasierte statt abschlussbasierte Bezahlung im KI-Zeitalter; und warum Vergütungsziele als Wegziele verstanden werden sollten, nicht als Endpunkt.

Ich bin David Rice. Das ist People Managing People. Wenn Sie Ihre Karriere bisher mit Blick auf geradlinigen Aufstieg durch Managementschichten geplant haben, könnte dieses Gespräch das grundlegend verändern.

Gut, ich sitze hier mit Kyle Holm von Sequoia. Willkommen, Kyle.

Kyle Holm: Danke, schön hier zu sein.

David Rice: Absolut. Wenn es um Transform und Vergütung geht – was beschäftigt dich aktuell am meisten?

Kyle Holm: Also, das Hauptthema für mich ist, dass KI die Vergütung auf verschiedene Arten beeinflusst. Wenn man an KI-native Unternehmen und deren Gehaltsstrukturen denkt, aber auch an etablierte Unternehmen – wie sich dort die Rollen verändern, wie sich Produkt- und Engineering-Teams verändern... Das alles hängt stark mit dem Thema Vergütung zusammen.

David Rice: Viele denken bei Vergütung einfach daran, dass man derzeit für KI-Skills Aufschläge zahlt, oder? Aber was sind deiner Meinung nach die wirklich interessanten oder vielleicht sogar beunruhigenden Veränderungen bei Lohn und Gehalt im Zusammenhang mit KI?

Kyle Holm: Ja. Also, wie du schon sagst – es gibt einen Aufschlag für KI-Fähigkeiten. Die Realität ist aber: Es gibt eigentlich nur wenige echte KI-Entwickler, die LLMs bauen. Das ist… richtig? Die KI-Kompetenzentwicklung ist eigentlich mehr eine neue Pflicht als eine Option, finde ich.

Sie ist nicht mehr freiwillig. Ja. Man muss sie einfach aufbauen. Sonst wird man wohl seinen Job nicht behalten. Wenn man damit nicht umgehen kann, sich damit nicht weiterentwickelt, wird man einfach nicht weitermachen können. Ich bin alt genug, um mich zu erinnern, dass Vergütungsumfragen mal in Ordnern abgeheftet wurden.

Dann kamen sie ins Internet, auf den Computer. Aber wenn ich jetzt sagen würde, ich arbeite nur mit Ordnern, könnte ich das nicht mehr machen.

David Rice: Klar. Es verändert sich, wie wir Dinge operativ modellieren und wie wir HR und Prozesse angehen.

Welche Entwicklungen gibt es beim Thema Vergütungsmodellierung?

Kyle Holm: Ja. Es gibt unterschiedliche Aspekte. Zum einen die Leistungssteigerung – wie viel erhöht man und wie werden Anpassungen vorgenommen.

Dann gibt es die Einstellungsplanung, die die Gehaltsmodellierung einbezieht, weil jede eingestellte Person eine erwartete Spanne für Gehalt und Aktienpaket mitbringt. Und genau da nimmt KI den stärksten Einfluss. Unternehmen gehen dabei in zwei Richtungen:

Einerseits zahlen sie Aufschläge für KI-Kompetenz, wie du sagst. Andererseits merken sie, dass Leute im Unternehmen KI so einsetzen, dass manche Stellen einfach nicht mehr gebraucht werden. Es entsteht also eine seltsame Situation: Im Produktbereich z.B. werden Experten, die KI effizient anwenden, besser bezahlt, während die Produktteams insgesamt kleiner werden.

Die Gesamtausgaben für das Produkt sinken tendenziell, die, die es verstanden haben, verdienen aber mehr.

David Rice: Interessant – auf der HR-Konferenz denken bei KI viele an Dinge wie Performance Management, Recruiting oder an automatisierte Mitarbeiteranfragen (wie etwa Handbuchanfragen). Aber kaum einer denkt an den Ansatz im Bereich Vergütung. Ist das auch dein Eindruck?

Kyle Holm: Nein, nicht für uns. Das ist unser Kernthema. Wir helfen Unternehmen, die Investition in Menschen optimal zu steuern, und ein zentrales Element ist, wo KI Effizienzen schaffen kann. Am Ende wollen People- und Finanzteams einfach strategischer werden.

Gerade bei der Ausgestaltung, Umsetzung und dem Benchmarking von Vergütung kann KI vieles beschleunigen und optimieren. Das Verrückte: Die erste Welle von HR-Software in den letzten 20 Jahren hat den Bereich Vergütung eigentlich gar nicht richtig verändert.

Es gibt Workflow-Tools, aber sie laufen meist bei denselben Leuten und sind nicht wirklich in den Gesamtausgaben eingebunden. Genau hier eröffnet KI starke neue Chancen – Prozesse sinnvoll verzahnen und das ROI aus dem Vergütungsbudget viel gezielter steuern.

David Rice: Insbesondere bei HR-Leuten ist zu beobachten, dass sie entweder den Ergebnissen nicht recht trauen oder alle Inputdaten hinterfragen. Wie berätst du deine Kunden dann bezüglich des Umgangs mit der Software?

Kyle Holm: Als Kompensationsberater hört man oft: Es ist Kunst und Wissenschaft zugleich.

Und das stimmt – es ist eben nicht wie ein Aktienkurs. Was eine Person für eine Rolle verdient, hängt von vielen Faktoren ab. Allerdings sind Daten noch schwerer zugänglich, weil sie oft teuer sind oder nicht korrekt aggregiert werden.

Viele Kompensationsfachleute haben daher zu sehr auf die künstlerische Seite gesetzt und vergessen, dass mit neuen Methoden (und KI) mehr Wissenschaft reinkommen sollte. Wir sind datenagnostisch – wollen aber nicht sagen, es sei alles Kunst. Wir sagen: Es ist schwieriger, aber wir suchen nach der Wissenschaft. Wenn man zu viel Zeit darauf verwendet, Zahlen zu hinterfragen, meidet man wichtige Entscheidungen.

Und alles dauert zu lange.

David Rice: Was glaubst du, steht in sechs oder zwölf Monaten an, womit die meisten noch nicht rechnen und was du ihnen vorwarnend mitgeben würdest?

Kyle Holm: Große, etablierte Unternehmen, insbesondere die mittlere Mitarbeiterschicht, nutzt KI, um besser zu werden. Bei KI-nativen Firmen ist es Senior- und Junior-Level – keine mittlere Erfahrungsebene. Meine Tochter ist Studentin im dritten Jahr und schon hier auf der Transform.

Wenn ich über die Themen meiner Arbeit nachdenke, will mein Chef wahrscheinlich eher hören, was meine Tochter mit KI macht, als was in meinen PowerPoints steht. Sie "vibe codiert" und entwickelt all diese Dinge. Und ich glaube, dass die Managementhierarchien schneller verschwinden, als es den meisten bewusst ist.

Wenn ich CEO bin, möchte ich wissen, was Tessa sagt, nicht, was Kyle vorbereitet hat. Ich lasse ihre Ideen nicht mehr durch allerlei Managementebenen filtern. Diese Entwicklung bereitet vielen Sorgen – es ist aber nichts Negatives.

Es wird nur deutlich schneller gehen. Junge Leute nutzen die Technologie, finden Wertschöpfung und steigen dadurch auf Positionen, die früher Jahre in Anspruch genommen hätten.

David Rice: Du hast gerade von den zwei Ebenen gesprochen. Normalerweise gibt es beim Gehalt doch diese mittlere Ebene, eine Art kontinuierlicher Steigerung entlang der Laufbahn. Wie sieht das dann künftig aus? Überspringen Leute jetzt einen Riesensprung z.B. von 80.000 auf 200.000 oder wie?

Kyle Holm: Ja, das könnte man so sagen. Das passiert derzeit. Denn es geht weniger um Rollen oder Ausbildung. Was du im Studium lernst, ist schon veraltet, wenn du ankommst. Man lernt, hart zu arbeiten, und das ist wichtig – aber wir steuern jetzt auf eine Kompetenzerwirtschaft zu. Kein Abhaken von Zertifikaten mehr, sondern gezielter Wertgewinn durch Technologieeinsatz. Bezahlung folgt dem Mehrwert, nicht einer Meritokratie oder Zufallsfaktoren wie schlechten Chefs.

David Rice: Letzte Frage: Welche Tipps gibst du Leuten, die für die nächsten zwei, drei Jahre Gehaltsziele haben? Worauf sollten sie achten, wie sollten sie jetzt planen?

Kyle Holm: Ich berate seit 25 Jahren bei Vergütung. Und ich glaube, konkrete Gehaltsziele sind nicht die beste Herangehensweise. Man setzt sich dabei einen Zielpunkt statt auf den Weg zu fokussieren. Das Gehalt folgt den Fähigkeiten und der Risikobereitschaft.

Wer bereit ist, neue Skills zu lernen und Risiken einzugehen, wird belohnt. Wer ein großes Ziel anstrebt, muss mehr riskieren – kleinere Ziele lassen sich nach und nach erreichen.

Aber entscheidend sind die Fähigkeiten, die Beziehungen und daraus erwachsende Chancen – die führen letztlich zum Gehaltsziel.

David Rice: Da stimme ich zu. Ich habe darüber nachgedacht und denke, wir kommen in ein Zeitalter, das für Risikofreudige gemacht ist.

Kyle Holm: Genau – das war eigentlich schon immer so, aber früher war es viel schwerer, überhaupt in diese Position zu kommen.

David Rice: Ja, stimmt.

Kyle Holm: Es gab viele Hürden und eine Art Gatekeeping. Jetzt ist es offener. Jeder kann heute zum Risikoträger werden. Darum ist es so spannend: Junge Leute bei KI-Startups, die im Büro schlafen.

David Rice: Wirklich eine spannende Zeit – gerade für junge Menschen, die gerne experimentieren möchten.

Kyle Holm: Sehr cool, ja.

David Rice: Ich bin fast ein wenig neidisch.

Kyle Holm: Ich bin sehr neidisch.

David Rice: Vielleicht liegt es am Alter, vielleicht am Risiko. Sehr neidisch. Danke, Kyle – es war schön, mit dir zu sprechen.

Kyle Holm: Danke für deine Zeit.

David Rice: Hörerinnen und Hörer: Geht Risiken ein, es wird sich lohnen.

Kyle Holm: Ja.