Technologie-CEOs zeigen Anzeichen einer KI-Psychose.

In der heutigen Technologiebranche herrscht eine gewisse Rohheit, die an frühere Phasen großer Umwälzungen erinnert – wie an die Anfänge des Cloud Computing mit seinen unkontrolliert steigenden Kosten – und zugleich als beispiellos wahrgenommen wird, da Rekordumsätze gleichzeitig mit massiven Entlassungen auftreten.

Eine verbreitete Theorie versucht, dieses Paradoxon zu erklären: Technologievorstände, insbesondere CEOs, leiden kollektiv unter durch KI ausgelösten Größenwahnvorstellungen. Zumindest ein CEO hat dies offen zugegeben – der Gründer von Box, Aaron Levie.

„CEOs sind aufgrund ihrer ausreichenden Distanz zur letzten Arbeitsschicht, die noch erledigt werden muss, um mit KI den größten Wert zu schaffen, besonders anfällig für eine KI-psychose“, schrieb Levie auf X.

CEOs „spielen mit KI“, erstellen Prototypen oder generieren Verträge – wie Levie es beispielt – und kommen anschließend zu dem Schluss, dass KI-Agenten die eigentliche Arbeit übernehmen können.

Doch diese Führungskräfte an der Spitze sind nicht diejenigen, die Code prüfen, Fehler finden oder vor der Bereitstellung auftretende Probleme mit fiktiven Bibliotheken erkennen. Sie trainieren keine KI-Modelle anhand der einzigartigen Vertragsbedingungen ihres Unternehmens und verbringen auch nicht Tage damit, Verträge gründlich durchzugehen, um verborgene Klauseln aufzudecken, wie Levie betont.

Kurz gesagt: Laut Levis Theorie fehlt es CEOs an einem tiefgehenden Verständnis der Prozesse, um zu erkennen, was wirklich automatisiert werden kann und was nicht. Doch diese Unwissenheit hindert sie nicht daran, nach ihren Überzeugungen zu handeln.

Es sei darauf hingewiesen, dass Levie kein Gegner der KI ist – ganz im Gegenteil. Er veröffentlicht vor allem auf X positiv besetzte Inhalte für seine 2,7 Millionen Follower und schreibt Blogs wie „Headless Software ist die Zukunft“, in denen er argumentiert, dass Software, die für KI-Agenten entwickelt wird, der richtige Weg nach vorn sei. Zudem untermauert er seine Aussagen mit Taten, indem er als Angel-Investor aktiv in KI-Startups investiert.

Was sollten CEOs also stattdessen tun? Levie rät ihnen, KI „in großem Umfang“ einzusetzen, um ihre Fähigkeiten und Grenzen wirklich zu verstehen – „und am Ende sowohl die Vorteile als auch die eigentliche Arbeit wertzuschätzen“.

CEOs sind aufgrund ihrer ausreichenden Distanz zur letzten Arbeitsschicht, die noch erledigt werden muss, um mit KI den größten Wert zu schaffen, besonders anfällig für eine KI-psychose.

Wenn sie also mit KI spielen, sehen sie nur die positiven Ergebnisse und berücksichtigen oft nicht die nächsten 10 oder 20 Schritte, die noch erforderlich sind… https://t.co/ne5mvJ4Rgx

— Aaron Levie (@levie) 24. Mai 2026

Ich habe genug Vertrauen in die Menschheit, um zu glauben, dass einige CEOs tatsächlich versuchen, genau das zu tun – doch derzeit scheinen sie in der Minderheit zu sein.

Allein in den ersten fünf Monaten des Jahres 2026 gab es in der Technologiebranche bereits fast genauso viele Entlassungen wie im gesamten Jahr 2025: Laut dem Branchenmonitor Layoffs.fyi wurden bislang 115.430 Menschen aus 152 Technologieunternehmen entlassen, während 2025 insgesamt 124.636 Menschen bei 275 Unternehmen entlassen wurden.

Und die Mehrheit dieser Unternehmen nannte KI als Grund für die Entlassungen. Viele argumentieren, dass die größten Tech-Unternehmen KI als Vorwand nutzen – Produktivitätssteigerungen durch KI (vergangen oder zukünftig) als Ursache darstellen, obwohl tatsächlich andere Geschäftsentscheidungen und Kennzahlen für die Kürzungen verantwortlich sind.

Dennoch gibt es einige auffällige Beispiele. Zeb Evans, CEO des Startups ClickUp für Projektmanagement- und Produktivitätssoftware, verkündete stolz auf X, dass er nach dem Einsatz von etwa 3.000 KI-Agenten zur Erledigung interner Aufgaben fast ein Viertel seiner Belegschaft – 22 Prozent – entlassen habe.

Evans betonte, dass es dabei nicht um Kostensenkung ging. Stattdessen stelle er sich eine Belegschaft vor, die aus Menschen besteht, die KI-Agenten verwalten und ihre Zeit damit verbringen, deren Ergebnisse schnell zu überprüfen. Er glaubt, dadurch ein sogenanntes „100x-Unternehmen“ entstehen zu können.

Obwohl KI ein mächtiges Werkzeug sein kann, unterstützen die Daten zu KI und Produktivität solche Annahmen bei weitem nicht.

Eine Meta-Analyse anderer Studien, die im Oktober in der California Management Review der UC Berkeley veröffentlicht wurde, fand „keine starke Beziehung zwischen der Einführung von KI und einem Gesamtwertzuwachs in der Produktivität“.

Eine im März vom National Bureau of Economic Research veröffentlichte Studie kam zwar zu dem Schluss, dass die Einführung von KI die Produktivität verbessert, wies aber auf ein „Produktivitätsparadoxon“ hin, bei dem die wahrgenommenen Produktivitätssteigerungen größer sind als die tatsächlich gemessenen.

Nachdem Forscher am MIT Tausende von Agenten für verschiedene Aufgaben eingesetzt hatten, kamen sie zu dem Schluss, dass diese in vielen Fällen immer noch keine arbeitstauglichen Ergebnisse liefern. Bei dem derzeitigen Fortschritt der großen Sprachmodelle prognostizieren sie, dass die Modelle „bis 2029 im Durchschnitt zu 80–95 Prozent Erfolgsquote bei der Erledigung der meisten textbasierten Aufgaben auf einem mindestens ausreichenden Qualitätsniveau erreichen werden“.

Mit anderen Worten: KI ist auf dem Weg, in etwa drei Jahren eine grundlegende Kompetenz in den meisten Aufgaben zu erlangen. Diese Forscher glauben, dass es noch mehrere Jahre dauern wird, bis die Agenten die Menschen übertreffen können.

Gleichzeitig zeigte eine im Harvard Business Review veröffentlichte Studie, dass, wenn alle KI nutzen, um mehr Output zu erzeugen, sich das Engpassproblem einfach auf die Führungskräfte verschiebt. Ihre Arbeit erfordert weiterhin, dass Menschen alles genehmigen, was produziert wird. Wenn jedem Handlungsmacht eingeräumt wird, können die Dinge – basierend auf dem, was OpenAI im letzten Jahr erlebt hat – schnell außer Kontrolle geraten.

Sind CEOs darauf vorbereitet? Wenn nicht, ist das wahrscheinlichste Ergebnis der anhaltenden KI-psychose unter CEOs einfach organisatorisches Chaos.