KI-Trends in der Vergütung: 5 Prognosen für 2026 von beqoms CEO

KI-Tools haben das Vergütungsmanagement bereits transformiert und geben HR-Fachleuten die Möglichkeit, intelligentere, schnellere und gerechtere Entscheidungen zu treffen. Doch mit dem technologischen Fortschritt gehen wir über die reine Automatisierung hinaus. Wir treten in die Ära der Blended Workforce ein, in der menschliche Mitarbeitende an der Seite von aktiven KI-Agenten arbeiten.

Diese Vision der Zusammenarbeit erfordert Intentional AI: Lösungen, die Transparenz bieten (anstelle von Black Boxes), effektiv mit Menschen zusammenarbeiten und Prozessverbesserungen vorantreiben.

Hier sind fünf wesentliche KI-Trends, die das Vergütungsmanagement im Jahr 2026 prägen werden.

Teil I: Vom Experimentieren zur Integration

1. Von der Wortvorhersage zur Aktionsplanung

Die heutige KI-Technologie basiert größtenteils auf großen Sprachmodellen (LLMs – Large Language Models), die die nächste Wortfolge vorhersagen. Obwohl sie hervorragend Informationen abrufen oder E-Mails entwerfen können, entwickeln wir uns bereits rasant über diese Phase hinaus.

Die nächste Evolutionsstufe umfasst das, was der Tech-Innovator Yann LeCun „World Models“ nennt. Im Gegensatz zu LLMs verstehen diese Modelle die Regeln eines spezifischen Kontexts und prognostizieren die Maßnahmen, die zur Erreichung eines Ziels erforderlich sind. Anstatt nur eine Frage zu einer Richtlinie zu beantworten, könnte diese KI eine Abfolge von Schritten planen und ausführen, um die Richtlinie tatsächlich zu aktualisieren.

Warum es wichtig ist: Diese KI-Generation wird über ein Gedächtnis verfügen. Sie wird sich nicht bei jedem Schließen des Chatfensters zurücksetzen, sondern sich an die Vergütungsstruktur und die Ziele zur Entgeltgleichheit Ihres Unternehmens erinnern, wobei sie eher wie ein Teammitglied als ein Tool agiert.

Die Herausforderung: Da sich KI von der Konversation zur Ausführung wandelt, werden Menschen von ausführenden Rollen zu Rollen in der Qualitätsprüfung wechseln. Dies erfordert hochwertige Trainingsdaten, damit die KI ihr operatives Umfeld versteht, sowie eine sorgfältige menschliche Aufsicht, um diese Modelle auf Unternehmenskultur und Nuancen zu trainieren.

2. Agentische KI wird zum Kollaborateur

Da World-Model-KI planen kann, agiert sie als Agent – sie führt also tatsächlich Aufgaben aus, anstatt sie nur zu beschreiben. Vorläufige Ergebnisse aus dem Mercer-Report „Global Talent Trends 2026“ legen nahe, dass 63 % der C-Level-Führungskräfte bereits planen, die Arbeit rund um diese Mensch-KI-Kollaboration neu zu gestalten.

Beispielsweise könnte die heutige KI ein Onboarding-Dokument entwerfen, während eine agentische KI im Jahr 2026 den gesamten Prozess autonom steuern könnte: Aufgaben zuweisen, Fragen neuer Mitarbeitender beantworten, Formulare einholen und Schulungen terminieren.

Agentische KI eröffnet spannende Möglichkeiten für die Vergütung:

• Personalisierte Gesamtvergütung: Es ist für Menschen unmöglich, Vergütungspakete für jeden Mitarbeitenden manuell anzupassen. KI-Agenten können diese Komplexität bewältigen, sodass Mitarbeitende in Echtzeit und innerhalb sicherer Leitplanken Gehalt gegen Unternehmensanteile oder Zusatzleistungen gegen Boni tauschen können.
• Ereignisgesteuerte Vergütung: Ein KI-Agent kann Projektmeilensteine in Echtzeit verfolgen und variable Vergütungen oder Spot-Boni bei Abschluss von Aufgaben automatisch berechnen, anstatt auf die jährlichen Beurteilungen zu warten.
• Die Herausforderung: Damit die ereignisgesteuerte Vergütung gerecht bleibt, darf die KI keine Blackbox sein. Dies erfordert „Intentional AI“-Protokolle: vollständige Transparenz über die Berechnung der Vergütung, einen Human-in-the-Loop bei Streitfällen und rigorose Datensicherheit.

3. Unterstützung für Entgeltgleichheit und Transparenz

Entgeltgleichheit und Entgelttransparenz werden 2026 für globale Arbeitgeber zu Top-Prioritäten. Angesichts der Umsetzung der EU-Richtlinie zur Entgelttransparenz in nationales Recht und strengerer Vorschriften in Kanada, Australien und den USA steigt der Druck.

KI spielt bei diesen Maßnahmen eine zentrale Rolle. Moderne Tools können kontinuierliche Analysen zur Entgeltgleichheit durchführen, demografische Lücken in Echtzeit identifizieren und die Compliance über mehrere Rechtssysteme hinweg sicherstellen. So können Arbeitgeber von reaktiven Korrekturen zu einer proaktiven Optimierung der Vergütungsstruktur übergehen.

Die Herausforderung: Die größte Herausforderung hierbei sind Datenintegrität und Bias. Wenn ein KI-Modell mit historischen Vergütungsdaten trainiert wird, die inhärenten Bias enthalten, kann es diese Lücken in zukünftigen Empfehlungen fortschreiben. HR-Führungskräfte müssen sicherstellen, dass ihre AI-Tools auf Bias geprüft werden und dass die eingespeisten Daten bereinigt und standardisiert sind.

Teil II: Veränderungen in Personalstruktur und Unternehmenskultur

4. Die Diamant-Personalstruktur

Klassischerweise ähneln Personalstrukturen einer Pyramide mit einer breiten Basis von Nachwuchskräften, die Routineaufgaben übernehmen. Da KI-Agenten jedoch zunehmend in der Lage sind, diese routinemäßigen Einstiegsaufgaben zu übernehmen, stellen Unternehmen möglicherweise weniger Nachwuchskräfte ein.

Das bedeutet, dass Unternehmensstrukturen zunehmend die Form eines Diamanten annehmen werden:

• Weniger Mitarbeiter auf den unteren Ebenen.
• Eine verschlankte Führungsebene an der Spitze.
• Eine robuste mittlere Ebene qualifizierter Mitarbeiter, die Teams von KI-Agenten steuern.

5. Die Gegenreaktion durch Wissenshortung

Da KI immer tiefer in die Arbeitswelt integriert wird, steigt die Besorgnis. Aktuelle Berichte, wie die der Adaptavist Group, dokumentieren eine „Kultur der Selbsterhaltung“, in der Mitarbeitende befürchten, ersetzt zu werden. Dies kann zu Wissenshortung führen: Mitarbeitende horten Informationen, weigern sich, KI-Tools oder Kollegen zu schulen, und blockieren so effektiv die Innovation.

Um dem vorzubeugen, müssen HR-Führungskräfte das Unternehmen auf eine KI-orientierte Denkweise 3ausrichten. Hier sind praktische Lösungen, um dies zu erreichen:

• Wissensaustausch fördern: Organisieren Sie regelmäßige Sessions, in denen Teams bestimmte KI-Tools und deren genaue Anwendung präsentieren. Die Entmystifizierung der Tools hilft, Ängste abzubauen.
• Leistungsbeurteilungen aktualisieren: Machen Sie den Einsatz von KI zu einem festen Bestandteil der Mitarbeiterbeurteilung. Fordern Sie Ihre Mitarbeitenden auf, in ihren Leistungsbeurteilungen Beispiele dafür aufzuführen, wie sie KI zur Verbesserung ihrer Arbeitsabläufe nutzen.
• Innovationen fördern: Koppeln Sie spezielle Boni oder eine Erfolgsbeteiligung an die KI-Nutzung. Wenn Mitarbeitende beispielsweise durch den Einsatz von KI 10 Arbeitsstunden einsparen, ermöglichen Sie ihnen, diese Zeit in Weiterbildung oder kreative Projekte zu reinvestieren.

Referenzen

• https://www.linkedin.com/pulse/future-ai-insights-from-yann-lecun-khang-doan-nej6c/
  
  Die Zukunft der KI: Einblicke von Yann LeCun
  Aus Yann LeCuns "A path towards Autonomous Machine Intelligence" von Meta
  
  Letzten Donnerstag hatte ich die Gelegenheit, an dem Vortrag von Yann LeCun über die Zukunft der KI teilzunehmen. In einem voll besetzten Auditorium präsentierte er seine Vision einer "KI auf menschlichem Niveau" und die Roadmap, um dieses Ziel zu erreichen.
  
  Hier ist mein Versuch, seine wichtigsten Erkenntnisse in einfachen Worten zusammenzufassen.
  
  **1. Das Problem bei Großen Sprachmodellen (LLMs)**
  
  LeCun argumentiert, dass die aktuellen LLMs trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten grundlegend limitiert sind. Es fehlt ihnen an echtem Verständnis, gesundem Menschenverstand und der Fähigkeit zu logischem Denken oder Planen.
  
  Er weist darauf hin, dass sie auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert werden, diese Daten aber begrenzt sind. Sie können nur so intelligent sein wie die Daten, auf denen ihr Training basiert.
  
  **2. Der Weg nach vorn: Zielorientierte KI**
  
  Was ist also die Lösung? LeCun schlägt eine neue Architektur namens zielorientierte KI vor.
  
  Die Kernidee ist, Systeme zu entwickeln, die Modelle der Welt erlernen können, ähnlich wie Menschen und Tiere. Diese Modelle würden es der KI ermöglichen, die Konsequenzen ihrer Handlungen vorherzusagen und zu planen, um bestimmte Ziele zu erreichen.
  
  Dieser Ansatz ist inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Wir haben ein internes Modell der Welt, das wir ständig auf der Grundlage unserer Erfahrungen aktualisieren. Dies ermöglicht es uns, in komplexen Situationen zu navigieren und intelligente Entscheidungen zu treffen.
  
  **3. Die sechs Module der autonomen Intelligenz**
  
  LeCun skizziert eine modulare Architektur für die Entwicklung dieser KI, die aus sechs Schlüsselkomponenten besteht:
  
  **1. Konfigurator:** Legt die Ziele und Randbedingungen für die KI fest.
  **2. Wahrnehmungsmodul:** Empfängt sensorische Eingaben und schätzt den Zustand der Welt ein.
  **3. Weltmodell:** Dies ist die interne Simulation der Welt durch die KI. Es sagt voraus, wie sich die Welt basierend auf den Handlungen der KI entwickeln wird.
  **4. Kostenmodul:** Berechnet die Kosten, die mit einem bestimmten Zustand der Welt verbunden sind. Das Ziel der KI ist es, diese Kosten zu minimieren.
  **5. Akteur-Modul:** Schlägt eine Sequenz von Handlungen vor, um die Kosten zu minimieren.
  **6. Kurzzeitgedächtnis:** Speichert den aktuellen Zustand der Welt und die Ziele der KI.
  
  Die zentrale Herausforderung besteht laut LeCun in der Entwicklung des Weltmodells. Dies erfordert eine neue Art von Lernarchitektur, die hierarchische Repräsentationen der Welt auf mehreren Abstraktionsebenen erlernen kann.
  
  **4. Die Implikationen**
  
  LeCuns Vision hätte, wenn sie realisiert wird, tiefgreifende Auswirkungen auf praktisch jeden Aspekt unseres Lebens. Wir hätten wirklich intelligente Assistenten, die uns bei allem helfen könnten, von der Verwaltung unserer Finanzen bis zur Durchführung wissenschaftlicher Forschung.
  
  Er erkennt jedoch auch die potenziellen Risiken an. Er betont die Wichtigkeit, sichere und kontrollierbare KI-Systeme zu entwickeln. Er schlägt vor, dass zielorientierte KI so konzipiert werden sollte, dass sie dem Menschen untergeordnet ist und ihre Ziele immer mit unseren übereinstimmen.
  
  **Fazit**
  
  Der Vortrag von Yann LeCun war ein faszinierender Einblick in die Zukunft der KI. Seine Vision einer zielorientierten KI ist sowohl ehrgeizig als auch inspirierend. Auch wenn noch viele Herausforderungen zu bewältigen sind, bietet sie eine klare Roadmap für die Entwicklung wirklich intelligenter Maschinen, die der Menschheit zugutekommen können.
• Wichtigste HR-Prioritäten
  
  Kostenmanagement und eine sorgfältige Steuerung der Vergütung sind für die Mehrheit der Regionen ein zentrales Thema und eine Top-Priorität, wobei es 52 % der Länder unter ihre Top-3 einstufen. Dies ist besonders wichtig, da Unternehmen angesichts der höheren Budgets für Vergütungserhöhungen im Jahr 2023 und des Fokus auf Entgeltgleichheit und -transparenz darauf achten, die Finanzierbarkeit von Vergütungsrunden sicherzustellen.
  
  Die richtigen Talente gewinnen und halten
  
  Die Gewinnung und Bindung von Mitarbeitenden mit den richtigen Kompetenzen bleibt weiterhin eine Top-Priorität für HR. Zu den wichtigsten Schwerpunktbereichen gehören:
  
  * Überprüfung der Vergütungs- und Zusatzleistungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben
  * Fokussierung auf Karriereentwicklung und Upskilling/Reskilling der Belegschaft
  * Verbesserung des Leistungsmanagements
  
  Die Employee Experience neu gestalten
  
  Da Unternehmen ihre Arbeitsmodelle neu gestalten (z. B. hybrid), liegt ein starker Fokus auf der Neudefinition und Verbesserung der Employee Experience für eine Belegschaft im Wandel.
  
  DEI, ESG und das Wohlbefinden der Mitarbeitenden
  
  Das Vorantreiben der DEI- und ESG-Agenden und die Unterstützung des Wohlbefindens der Mitarbeitenden gewinnen als wichtige Prioritäten weiter an Bedeutung.
  
  Digitalisierung und Transformation
  
  Die Digitalisierung und Transformation der HR-Funktion bleiben ebenfalls Top-Prioritäten für Unternehmen, da diese nach Wegen für eine effektivere und effizientere Arbeitsweise suchen.
• https://www.imercer.com/articleinsights/hr-priorities
• https://www.oliverwyman.com/our-expertise/insights/2024/aug/artificial-intelligence-applications-to-boost-planning.html
• https://www.hrci.org/community/blogs-and-announcements/hr-leads-business-blog/hr-leads-business/2025/08/21/agentic-ai-in-hr
  
  Agentic AI in HR
  21. August 2025
  Von Tanya Jansen
  Das Neueste in der KI-Welt ist „Agentic AI“ oder KI-Agenten. Sie fragen sich vielleicht: „Schon wieder ein KI-Begriff, den man lernen muss?“ Doch dieser ist entscheidend. Agentic AI bezeichnet Systeme der künstlichen Intelligenz, die proaktiv und autonom handeln können, um Ziele zu erreichen. Anstatt nur auf Prompts zu reagieren, können KI-Agenten planen, mehrstufige Aufgaben ausführen und aus ihren Interaktionen lernen, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
  
  Für HR bedeutet dies die Entwicklung von KI als Werkzeug für einzelne Aufgaben hin zu KI als Partner im strategischen Workforce Management. Hier sind einige potenzielle Anwendungsfälle für Agentic AI in HR.
  
  Recruiting und Onboarding
  
  Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der den gesamten Recruiting-Funnel steuert. Er könnte Kandidaten auf mehreren Plattformen finden, Lebensläufe prüfen, erste Interviews per Chatbot führen, Gespräche mit menschlichen Recruitern planen und sogar personalisierte Angebotsschreiben erstellen. Sobald ein Kandidat zusagt, könnte der Agent den Onboarding-Prozess einleiten, den neuen Mitarbeiter für notwendige Schulungen anmelden, seine IT-Konten einrichten und Kennenlerntermine planen.
  
  Mitarbeiterentwicklung und Engagement
  
  Agentic AI könnte personalisierte Entwicklungspläne für jeden Mitarbeiter erstellen. Durch die Analyse von Leistungsdaten, Karrierezielen und verfügbaren Schulungsressourcen könnte ein KI-Agent Kurse, Mentoring-Möglichkeiten und Projekte empfehlen, um die Entwicklung der Mitarbeiter zu fördern. Er könnte auch das Mitarbeiter-Engagement überwachen, indem er die Stimmung in der Kommunikation analysiert (unter Einhaltung angemessener Datenschutzvorkehrungen), potenzielle Burnout-Risiken erkennt und Managern Interventionen vorschlägt.
  
  Verwaltung von Compensation & Benefits
  
  Dies ist ein komplexer Bereich, in dem KI-Agenten ihre Stärken ausspielen könnten. Ein Agent könnte die Lohn- und Gehaltsabrechnung verwalten und dabei die Genauigkeit sowie die Einhaltung von Steuergesetzen und Vorschriften sicherstellen. Er könnte auch Zusatzleistungen verwalten, indem er Mitarbeitern hilft, die besten Pläne für ihre Bedürfnisse auszuwählen, Anträge bearbeitet und rund um die Uhr häufig gestellte Fragen beantwortet. Im Bereich der Vergütung könnte ein Agent die Auswirkungen verschiedener Vergütungsstrukturen modellieren, die Entgeltgleichheit durch das Aufzeigen potenzieller Verzerrungen sicherstellen und sogar bei leistungsabhängigen Bonusberechnungen unterstützen.
  
  HR-Analysen und Strategie
  
  Agentic AI kann HR-Analysen auf eine neue Ebene heben. Anstatt nur Berichte zu erstellen, könnte ein KI-Agent proaktiv Trends erkennen, wie z. B. einen Anstieg der Fluktuation in einer bestimmten Abteilung, und dann die Ursachen untersuchen, indem er verschiedene Datenpunkte analysiert (z. B. Effektivität der Führungskräfte, Vergütungsniveau, Arbeitsbelastung). Anschließend könnte er datengestützte Strategien zur Lösung des Problems vorschlagen, wie z. B. Änderungen am Vergütungsplan zu empfehlen oder Führungskräftetrainings vorzuschlagen.
  
  Ethische Überlegungen
  
  Natürlich bringt der Aufstieg von Agentic AI in HR auch eigene Herausforderungen mit sich. Der Datenschutz ist ein zentrales Anliegen, da diese Systeme Zugriff auf sensible Mitarbeiterdaten hätten. Die Gewährleistung von Fairness und die Minderung von Verzerrungen bei KI-Entscheidungen sind ebenfalls entscheidend, insbesondere in Bereichen wie Recruiting und Vergütung. Transparenz ist entscheidend: Mitarbeiter müssen verstehen, wie KI eingesetzt wird, und eine Möglichkeit haben, gegen Entscheidungen von KI-Agenten Einspruch zu erheben.
  
  Vorbereitung auf die Zukunft
  
  Obwohl vollständig autonome KI-Agenten in HR noch Zukunftsmusik sind, ist es nicht zu früh, mit den Vorbereitungen zu beginnen. HR-Fachkräfte sollten sich darauf konzentrieren, ihre Datenkompetenz zu entwickeln, die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen zu verstehen und die ethischen Auswirkungen kritisch zu hinterfragen. Die Zukunft von HR wird wahrscheinlich eine Zusammenarbeit zwischen menschlicher Expertise und künstlicher Intelligenz sein, wobei KI-Agenten die administrativen Hauptaufgaben übernehmen und HR-Fachkräfte sich auf die stärker auf den Menschen ausgerichteten Aspekte ihrer Tätigkeit konzentrieren können.
• https://www.hcamag.com/au/news/general/mitarbeiter-horten-wissen-angesichts-ki-bedingter-arbeitsplatzunsicherheit/555595
• https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/how-can-companies-incentivize-ai-adoption/