Im Januar 2021 tauchte „KI" oder „Machine Learning" in etwa 1,4 % der europäischen Stellenausschreibungen für Führungskräfte auf (Director-Ebene und höher). Bis zum dritten Quartal 2023 war dieser Anteil auf 12,3 % gestiegen — ein neunfacher Anstieg in zweieinhalb Jahren. Das Wachstum ging nicht primär auf neue Positionen zurück, die es vorher nicht gab; es handelte sich um bestehende Stellenkategorien mit neuen Bezeichnungen, bestehende Aufgabenbereiche mit KI-nahen Portfolioergänzungen und eine kleine, aber tatsächlich eigenständige Gruppe neuer Senior-Positionen, die speziell geschaffen wurden, um den KI-Moment zu navigieren.
Zu verstehen, in welche dieser drei Kategorien jede spezifische „KI"-Position fällt, ist die wichtigste analytische Aufgabe für erfahrene Fachkräfte, die Chancen im Jahr 2023 bewerteten. Vergütung, Karriereentwicklung und der Arbeitsalltag unterscheiden sich grundlegend zwischen den drei Kategorien, obwohl die Berufsbezeichnungen manchmal identisch aussehen.
Was die KI-Berufsbezeichnungen tatsächlich zahlen
In unseren Besetzungen 2023 fielen Positionen mit „AI" oder „ML" im Senior-Titel in eine klare dreistufige Vergütungsstruktur:
Stufe 1: Positionen bei KI-nativen Unternehmen. Leitende Engineering- und Produktführungskräfte bei Foundation-Model-Unternehmen, KI-Infrastrukturunternehmen und reinen ML-Tooling-Anbietern. Diese Positionen boten den richtigen Kandidaten Gesamtvergütungspakete, die das Zwei- bis Dreifache vergleichbarer Nicht-KI-Äquivalente betrugen — getrieben von Beteiligungszuteilungen bei schnell steigenden Unternehmensbewertungen. Wir besetzten VP-Level-Kandidaten bei Stufe-1-Unternehmen im Jahr 2023 mit Gesamtvergütungen von €600K bis €1,8M — eine Bandbreite, die für dieselbe Berufsbezeichnung bei Nicht-KI-Unternehmen undenkbar gewesen wäre. Diese Stufe ist real, gut vergütet und eng begrenzt: Sie erfordert tiefgehende ML-Infrastruktur- oder Forschungserfahrung und die nachweisliche Fähigkeit, KI-native Produkte in großem Maßstab auszuliefern — nicht nur KI-Vertrautheit.
Stufe 2: KI-Führung bei etablierten Technologieunternehmen. Positionen wie „VP of AI", „Head of AI Products" oder „Director of Machine Learning" bei Unternehmen, die vor der KI-Welle existierten und nun KI-Fähigkeiten in bestehende Produkte integrieren. Diese Positionen zahlten einen Aufschlag von 20 % bis 40 % gegenüber vergleichbaren Nicht-KI-Äquivalenten bei denselben Unternehmen — gerechtfertigt durch die Knappheit von Personen, die tiefes technisches ML-Wissen mit Produkt- und Organisationsführung verbinden können. Die Vergütung ist stark, die Bandbreite jedoch breit und stark abhängig von der spezifischen technischen Tiefe des Kandidaten.
Stufe 3: KI-nahe Positionen bei Nicht-Technologieunternehmen. Positionen wie „Chief AI Officer" oder „VP of AI Strategy" bei Finanzdienstleistern, im Gesundheitswesen, in der Industrie oder bei Konsumgüterunternehmen, die KI-Fähigkeiten aufbauen, aber im Kern keine KI-Unternehmen sind. Diese Positionen zahlten im Jahr 2023 einen Aufschlag von 10 % bis 20 % gegenüber vergleichbaren Nicht-KI-Führungspositionen bei denselben Unternehmen. Der Aufschlag ist real, aber moderat — und er erodiert schnell, sobald die „KI-Strategie"-Funktion in eine operative Funktion übergeht und nicht länger eine eigenständige Senior-Position rechtfertigt.
Wo die Aufschläge real sind
Der KI-Vergütungsaufschlag ist dort am dauerhaftesten, wo er echte Knappheit widerspiegelt. Die Zahl der Menschen, die ML-Infrastruktur in großem Maßstab geleitet, Forschungsteams geführt haben, die neuartige Fähigkeiten hervorbrachten, oder die erfolgreich KI-Verbraucherprodukte mit 100 Millionen Nutzern ausgeliefert haben, ist klein und wächst nur langsam. Wenn diese Menschen eine Premiumvergütung erhalten, bepreist der Markt einen knappen Input korrekt. Der Aufschlag wird bestehen bleiben, solange die Knappheit anhält.
Eine nützliche Faustregel aus unserer Besetzungserfahrung 2023: Wenn ein Unternehmen genau beschreiben kann, welche Fähigkeiten es benötigt und warum diese selten sind, ist der angebotene Aufschlag wahrscheinlich real und dauerhaft. Wenn ein Unternehmen den Aufschlag nur mit Markttrends begründen kann („KI ist gerade sehr wichtig"), dürfte er nicht von Dauer sein.
Wo die Aufschläge nur Marketing sind
Die am häufigsten zu hoch gelabelten KI-Positionen im Jahr 2023 fanden sich in Beratung, Unternehmensstrategie und operativen Funktionen, die „AI" zu ihren Titeln hinzufügten, ohne die zugrunde liegende Arbeit wesentlich zu verändern. Eine „Director of AI Strategy"-Position, die darin bestand, KI-Adoptions-Roadmaps für Führungskräftepublikum zu erstellen, leistete bei vielen Unternehmen im Wesentlichen dieselbe Arbeit wie zuvor ein Director of Innovation oder Director of Digital Transformation. Das KI-Label brachte 10 % mehr Vergütung; es erforderte aber nicht 10 % mehr an Kompetenzen.
Für Führungskräfte, die KI-gelabelte Positionen evaluieren, lautet die richtige Prüffrage: Welchen Anteil meiner Zeit werde ich mit Aufgaben verbringen, die spezifisches KI- oder ML-Wissen erfordern, im Vergleich zu Aufgaben, die jede erfahrene Strategie- oder Produktführungskraft übernehmen könnte? Liegt die Antwort unter 30 %, ist das KI-Label primär Marketing.
Karriereauswirkungen
Die wichtigste Karriereauswirkung der KI-Titelwelle für Führungskräfte, die nicht tief technisch aufgestellt sind: Der Aufbau eines genuinen KI-Verständnisses — nicht bloß Vertrautheit mit KI-Terminologie — ist zu einem bedeutenden Karrieredifferenzierungsmerkmal in nahezu jeder Senior-Fachfunktion geworden. Die CFOs, die verstanden, wie KI ihre Abschlussprozesse und Risikomodelle beeinflussen würde, waren 2023 wertvoller als jene, die es nicht taten. Die General Counsels, die substantiell zu regulatorischen KI-Risiken beitragen konnten, waren wertvoller als jene, die es nicht konnten. Der Head of Sales, der verstand, wie KI-basierte SDR-Tools seine Pipeline-Ökonomie veränderten, war wertvoller als jener, der KI als IT-Entscheidung behandelte.
Dazu muss man kein ML-Ingenieur werden. Es erfordert, ein ausreichend tiefes Verständnis zu entwickeln, um ein kompetenter Einkäufer und Aufseher von KI-Fähigkeiten innerhalb der eigenen Funktion zu sein. Die Unterscheidung zwischen dieser funktionalen KI-Kompetenz und der tiefen technischen Fähigkeit, die Stufe-1-Aufschläge rechtfertigt, ist real — und diese beiden zu verwechseln, ist einer der häufigsten Karrierefehler, den wir in der Senior-Fachkräfte-Kohorte 2023 beobachten. Für den aktuellen Stand dieses Marktes im Jahr 2026 lesen Sie unseren VP-Engineering-Vergütungsbericht, der die Entwicklung des KI-Aufschlags im Detail darstellt.
Wie Sie aufbauende KI-Expertise positionieren
Für Führungskräfte, die nicht tief technisch aufgestellt sind, aber echte KI-Kompetenz in ihrer Funktion aufbauen, ist die Positionierungsfrage entscheidend: Wie kommunizieren Sie reale KI-Fähigkeiten, ohne Expertise zu beanspruchen, die Sie nicht besitzen? Die Kandidaten, die dies in unseren Suchen 2024 und 2025 am besten meisterten, präsentierten spezifische, konkrete Beispiele KI-gestützter Entscheidungen oder Ergebnisse, die sie verantwortet hatten — statt allgemeiner Aussagen über „KI-Erfahrung".
Ein CFO, der sagen kann: „Ich habe die Implementierung eines KI-gestützten Abschlussprozesses geleitet, der unseren Abschlusszyklus von 8 auf 4 Tage verkürzt hat, und ich habe direkt mit dem KI-Anbieter an der Modellkonfiguration und -validierung gearbeitet", erzählt eine glaubwürdige und spezifische Geschichte. Ein CFO, der sagt: „Ich habe Erfahrung mit KI im Finanzbereich", sagt sehr wenig. Die Spezifizität ist die Qualifikation; die allgemeine Behauptung ist es nicht.
Dieser Ansatz hat auch Auswirkungen auf die Karrierepositionierung: Die konkreten Beispiele, die Sie vorweisen — Anbieternamen, spezifische Anwendungsfälle, messbare Ergebnisse — sind genau das, wonach Personalberater und einstellende Führungskräfte suchen, wenn sie KI-fähige Senior-Finanz- oder Operations-Führungskräfte identifizieren möchten. Der Aufbau eines konkreten, quantifizierten Inventars Ihrer KI-gestützten Beiträge ist wertvoller als jedes generische „AI Strategy"-Zertifikat.
Welche KI-Rollen den Hype-Zyklus überleben
Jede Technologiewelle erzeugt in ihrem Gefolge eine Flut von Positionen, die kurzfristig real sind und sich normalisieren, wenn der Hype abflacht. KI folgt diesem Muster auf dem Führungskräftemarkt. Die Positionen, die unserer Einschätzung nach strukturell dauerhaft sein werden: Positionen, in denen die Evaluierung, Beschaffung und Governance von KI-Modellen eine echte Vollzeitfunktion in großem Maßstab darstellt (Chief AI Officer bei sehr großen Unternehmen mit komplexem KI-Einsatz); technische Positionen, die tiefgehende ML-Engineering- oder Forschungshintergründe erfordern; sowie hybride Positionen in regulierten Branchen (Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Recht), in denen jemand gezielt die Schnittstelle zwischen KI-Fähigkeit und regulatorischer Compliance verantworten muss. Die Positionen, die sich am ehesten normalisieren werden: eigenständige „KI-Strategie"-Positionen ohne operative Verantwortung, KI-Beratungspositionen bei Unternehmen, die noch nichts in großem Maßstab eingesetzt haben, sowie breite „Innovations"-Funktionen, die ohne substanzielle Mandatsänderung in „KI" umbenannt wurden. Für das aktuelle Vergütungsbild lesen Sie unseren VP-Engineering-Bericht, der die Vergütung bei KI-nativen Unternehmen im Detail behandelt.