Künstliche Intelligenz verändert die Personalstrategien und Vergütungsstrukturen in der gesamten Finanzdienstleistungsbranche der Vereinigten Staaten grundlegend. Dies geht aus einer neuen PwC-Umfrage unter mehr als 1.000 Fach- und Führungskräften auf Director- und Executive-Ebene bei US-amerikanischen Finanzunternehmen hervor. Die Umfrage deutet auf eine umfassendere Neuausrichtung hin: Unternehmen adoptieren nicht lediglich KI-Tools, sondern überdenken auch, welche Fähigkeiten sie belohnen, wie sie Arbeit organisieren und woher sie künftige Produktivitätssteigerungen erwarten.

Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Abkehr von herkömmlichen Qualifikationen zugunsten von KI-Kompetenz. Sechsundachtzig Prozent der Befragten gaben an, dass KI-Schulungen für viele Neueinstellungen wertvoller seien als ein MBA, während 91 % berichteten, Mitarbeitenden mit KI-Fähigkeiten eine erhöhte Vergütung zu bieten. Darüber hinaus planen 58 %, die Bezahlung direkt an KI-gestützte Produktivität zu koppeln. In der Praxis bedeutet dies, dass KI zunehmend in Entscheidungen zu Einstellungen, Vergütung und Leistung einbezogen wird, anstatt eine eigenständige Technologieinitiative zu bleiben.

Um diese Fähigkeiten aufzubauen, verfolgen die Unternehmen mehrere Wege: 62 % beabsichtigen, neue Mitarbeitende mit spezifischen KI-Kenntnissen einzustellen, 61 % planen, ihr bestehendes Personal weiterzubilden, und 57 % erwarten, externe Dienstleister als Partner einzubinden. Diese Kombination legt nahe, dass Finanzunternehmen schneller vorankommen möchten, als es interne Schulungen allein ermöglichen würden, während sie gleichzeitig interne Kompetenzen für Rollen aufbauen, die zunehmend den täglichen Einsatz von KI voraussetzen.

Personalabbau zeichnet sich ab

Die wachsende Bedeutung von KI-Kenntnissen vollzieht sich vor dem Hintergrund eines erheblichen Personalabbaus. Fast acht von zehn Führungskräften erwarten, dass ihre Organisationen in den nächsten fünf Jahren um mindestens 20 % schrumpfen werden. Positionen auf Einstiegs- und mittlerer Managementebene gelten als besonders gefährdet, was verdeutlicht, dass KI bereits die Planung von Personalbeständen und Organisationsebenen prägt und nicht lediglich einzelne Aufgaben beeinflusst.

Während 42 % der Befragten angeben, unternehmensweite Modellierungen durchgeführt zu haben, um die Auswirkungen von KI auf die Arbeitskapazität zu bewerten, sind weitaus weniger so weit fortgeschritten, Arbeitsabläufe neu zu gestalten oder Karrierewege zu schaffen, um eine mit KI-Kompetenz ausgestattete Führungskräftepipeline aufzubauen. Diese Lücke zeigt, dass sich viele Unternehmen noch in der Bewertungsphase befinden, selbst während sie sich auf eine kleinere und stärker technologiegestützte Belegschaft vorbereiten.

Mitarbeitendenstimmung und Akzeptanzherausforderungen

Die Einstellung der Mitarbeitenden gegenüber KI stellt für die Führungsebene eine weitere Herausforderung dar. Vierundvierzig Prozent der Führungskräfte berichten, dass das Personal besorgt über die Arbeitsplatzsicherheit ist. Dreiundvierzig Prozent beobachten, dass Mitarbeitende KI nur nutzen, wenn es erforderlich ist, anstatt sie proaktiv einzusetzen, und 40 % geben an, dass Beschäftigte sich vom Tempo der KI-gesteuerten Transformation überfordert fühlen. Darüber hinaus identifizierten 34 % Veränderungsmüdigkeit als wesentliches Hindernis für die Skalierung von KI-Initiativen in der gesamten Belegschaft.

Diese Antworten tragen dazu bei zu erklären, warum die Akzeptanzbemühungen selbst in Unternehmen, die stark in KI-Fähigkeiten investieren, uneinheitlich sein können. Die Entwicklung technischer Werkzeuge ist nur ein Teil des Übergangs; die Mitarbeitenden dazu zu bringen, diesen Werkzeugen zu vertrauen, sie zu nutzen und in die Routinearbeit zu integrieren, bleibt eine eigenständige Hürde.

Produktivitätssteigerungen, unsicherer ROI

Trotz der strategischen Priorisierung von KI bleiben messbare finanzielle Erträge für die meisten Unternehmen aus. Siebenundsiebzig Prozent der Führungskräfte geben an, dass die Mehrheit der KI-Investitionen noch keinen quantifizierbaren Return on Investment liefert. Dennoch berichten die Unternehmen von Produktivitätsverbesserungen in den Bereichen Technologie, Risikomanagement und Betrieb. Fast die Hälfte hat ihre KI-Belegschaftsinitiativen auf die Steigerung der Produktivität, die Reduzierung von Routineaufgaben und die Integration von KI in tägliche Arbeitsabläufe ausgerichtet.

Vorerst stehen viele Unternehmen vor der Aufgabe, kurzfristige Effizienzgewinne gegen die längerfristige Unsicherheit bei der Erfolgsmessung abzuwägen. Die Umfrage legt nahe, dass KI in diesem Sektor gleichermaßen als Frage der Belegschaft und des Betriebsmodells wie des Technologieeinsatzes behandelt wird.

Governance- und Datenherausforderungen

Die Governance bleibt ein kritischer ungelöster Bereich. Fast 90 % der Befragten geben an, dass in ihren Unternehmen eine klare Verantwortlichkeit für Entscheidungen von KI-Agenten besteht, jedoch gibt es keinen Konsens darüber, wo letztlich die Verantwortung für substanzielle Risiken liegt. Die Verantwortung ist auf Geschäftsführer, Technologieverantwortliche, Risiko-Beauftragte und Leiter von Geschäftseinheiten verteilt.

Die Nutzung von Schatten-KI – also nicht autorisierter Werkzeuge außerhalb zentral verwalteter Systeme – ist Berichten zufolge bei mehr als der Hälfte der Unternehmen moderat ausgeprägt, und 90 % erkennen an, dass solche Praktiken regulatorische Risiken mit sich bringen.

Fragmentierte oder qualitativ minderwertige Daten wurden von 41 % der Befragten als das mit Abstand größte Hindernis für die Skalierung von KI in der gesamten Belegschaft identifiziert. Dies unterstreicht die operativen Hürden, vor denen die Unternehmen stehen, wenn sie versuchen, ihre Begeisterung für KI in nachhaltige, geregelte Ergebnisse umzuwandeln.