Künstliche Intelligenz und Automatisierung sind längst mehr als ein Zukunftsthema. Sie bieten Unternehmen bereits heute enormes Potenzial, insbesondere im Hinblick auf Effizienzsteigerungen, geringere Fehlerquoten und die Reduktion von Kosten. So sind bereits heute bis zu 57 % der Arbeitsstunden technisch automatisierbar [1]. Vor diesem Hintergrund rückt eine zentrale Frage zunehmend in den Fokus:
Wie viel menschliche Arbeit wird durch KI ersetzt werden und welche Rolle bleibt Mitarbeitenden in einer zunehmend automatisierten Arbeitswelt?

Viele Mitarbeitende befürchten nach wie vor, durch intelligente Systeme ersetzt zu werden und ihre Relevanz im Unternehmen zu verlieren. Gleichzeitig zeigt sich jedoch ein klarer Trend: Branchen mit hoher KI-Nutzung verzeichnen bis zu 4,8‑fach höhere Produktivitätszuwächse, und 70 % der CEOs erwarten, dass KI in den kommenden drei Jahren grundlegend verändern wird, wie Unternehmen Wert schaffen, liefern und erfassen. KI eröffnet damit nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch neue Geschäftsmodelle sowie völlig neue Formen der Wertschöpfung [2].

Inzwischen zeigt sich deutlich: Die eigentliche strategische Herausforderung für Unternehmen besteht nicht darin, Menschen durch KI zu ersetzen, sondern darin, sie mithilfe von KI produktiver, schneller und wirkungsvoller zu machen.

Viele Organisationen betrachten KI dennoch primär unter dem Aspekt der Effizienz. Doch diese Perspektive greift zu kurz. Die Zukunft erfolgreicher Unternehmen wird nicht „KI statt Mensch“, sondern von einem klaren Zusammenspiel „KI + Mensch“ geprägt sein. KI ist kein autonomer Ersatz für menschliche Arbeit, sondern ein Werkzeug, das gezielt gesteuert werden muss, um nachhaltigen Mehrwert zu schaffen.

Die Entwicklung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI lässt sich in drei Reifestufen beschreiben:

Human-in-the-Chain

In der Ausgangssituation sind Prozesse stark manuell geprägt. Der Mensch ist in jeden einzelnen Schritt eingebunden und übernimmt vor allem ausführende Tätigkeiten.

Typische Beispiele sind:

• manuelle Dateneingaben in Systeme, wie SAP oder Excel
• wiederkehrende Prüf- und Freigabeprozesse
• isolierte Aufgaben entlang von Prozessketten

Diese Form der Zusammenarbeit bietet zwar ein hohes Maß an Kontrolle, ist jedoch mit hohem Aufwand, geringer Geschwindigkeit und hoher Fehleranfälligkeit verbunden. Zudem entstehen Wissenssilos, da Know-how oft an einzelne Personen gebunden ist.

Skalierung ist in diesem Modell nur schwer möglich, da Wachstum nahezu immer proportional mehr Personal erfordert.

Human-in-the-Loop

In der nächsten Entwicklungsstufe werden gezielt KI-Use-Cases implementiert, die konkrete Prozesse verbessern.
KI-Systeme übernehmen dabei zunehmend operative Aufgaben, wie etwa:

• automatische Datenanalyse
• Vorhersagen oder Klassifikationen
• Unterstützung bei Entscheidungen

Der Mensch bleibt jedoch integraler Bestandteil des Prozesses. Seine Rolle verschiebt sich von der Ausführung hin zur Überwachung und Steuerung einzelner Schritte.

Da auch Künstliche Intelligenz nicht unfehlbar ist, bleibt der Mensch unverzichtbar. Er überprüft Ergebnisse, validiert Entscheidungen und greift bei Bedarf korrigierend ein. Insbesondere vor dem Hintergrund des sogenannten „Automation Bias“, der Tendenz, KI-Ergebnisse ungeprüft zu übernehmen, sind kritisches Denken und aktive menschliche Kontrolle essenziell [3].

Parallel dazu entsteht eine wichtige Lernschleife:
Feedback aus der menschlichen Überprüfung fließt zurück in die Systeme, wodurch Prozesse kontinuierlich verbessert werden. Unternehmen bauen so schrittweise Vertrauen, Fähigkeiten und Skalierung auf.

Human-in-Command

In der fortgeschrittenen Zielstufe entwickeln sich Prozesse hin zu sogenannten „Agentic Processes“. Hier übernehmen KI‑Agenten zunehmend End‑to‑End-Aufgaben, also komplette Prozessketten, von der Analyse bis zur Ausführung.

Beispielsweise:

• automatisierte Bearbeitung von Kundenanfragen über mehrere Systeme hinweg
• eigenständige Prozesssteuerung entlang von Lieferketten
• dynamische Optimierung von Geschäftsprozessen in Echtzeit

Diese Systeme sind skalierbar, selbstoptimierend und in der Lage, verschiedene Anwendungen sowie Datenquellen zu integrieren.

Trotz dieses hohen Automatisierungsgrades bleibt der Mensch zentral, allerdings auf einer anderen Ebene. Seine Rolle verschiebt sich klar in Richtung strategische Steuerung und Verantwortung:

• Definition von Zielen und Prioritäten
• Festlegung von Leitplanken und Governance
• Bewertung von Risiken und Eskalationen
• Sicherstellung von Qualität und Compliance

KI ist leistungsstark, aber nicht eigenständig verantwortungsfähig. Ihr fehlt ein echtes Verständnis für Bedeutung, Moral und Verantwortung.

Genau hier liegt der entscheidende Unterschied zwischen Automatisierung und Transformation:
Während KI Entscheidungen vorbereiten und Prozesse optimieren kann, bleibt die Verantwortung beim Menschen [4].

Der Übergang zwischen den Stufen

Wichtig ist: Diese Entwicklung erfolgt nicht sprunghaft, sondern schrittweise. Unternehmen starten typischerweise mit einzelnen Use Cases, erzielen erste Effizienzgewinne und entwickeln sich dann weiter in Richtung integrierter, skalierbarer KI-Lösungen.

Parallel dazu verändern sich auch Rollen und Fähigkeiten:

• weniger manuelle Ausführung
• mehr Steuerung und Orchestrierung
• stärkerer Fokus auf Zusammenarbeit mit KI-Systemen

Menschen arbeiten also nicht weniger, sondern anders.

Menschliche Fähigkeiten gewinnen zunehmend an Bedeutung

In der öffentlichen Diskussion wird KI häufig als Instrument zur Kostensenkung betrachtet. Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil entsteht jedoch nicht durch maximale Automatisierung, sondern durch Fähigkeiten, die sich nicht automatisieren lassen.

Zu den zentralen Kompetenzen der Zukunft zählen vor allem:

• Resilienz, Flexibilität und Agilität
• Kreatives Denken
• Führung und soziale Einflussnahme

Darüber hinaus gilt: Gerade menschliche Fähigkeiten, wie soziale Interaktion, Empathie, komplexe Entscheidungsfindung und situatives Urteilsvermögen, bleiben schwer ersetzlich. In einer Welt, in der Inhalte, Analysen und Entscheidungen zunehmend automatisiert werden, entstehen Vertrauen, Verantwortung und Führung vor allem durch Menschen [5].

Fazit: AI-powered, human-led

Obwohl das Automatisierungspotenzial in Unternehmen groß ist, ist dies kein Indikator für Jobverluste, sondern für die Verschiebung von Tätigkeiten. Die Zukunft der Arbeit entwickelt sich zu einer Partnerschaft zwischen Menschen und KI-Agenten.

Das bedeutet, dass Routinetätigkeiten automatisiert werden und sich der Fokus hin zu Steuerung, Bewertung und Entscheidungsfindung verschiebt.
Auch auf Kompetenzebene zeigt sich diese Entwicklung deutlich: Über 70 % der heute gefragten Skills bleiben relevant, werden allerdings anders eingesetzt [1].

Letztlich zeigt sich, dass sich jene Unternehmen durchsetzen werden, die die Stärken von Mensch und Maschine sinnvoll kombinieren [4]. Während KI die Produktivität steigert, sind es Menschen, die Bedeutung schaffen, Vertrauen aufbauen und Verantwortung übernehmen. Die Zukunft der Arbeit ist daher nicht „AI-first“, sondern klar durch das Zusammenspiel von Technologie und menschlicher Führung definiert:
Sie ist AI-powered, aber dennoch human-led.

Wir unterstützen Sie gerne!

Das PwC-Team begleitet Unternehmen auf dem gesamten Weg von der strategischen Ausrichtung über die Entwicklung passender Prototypen bis hin zur praktischen Implementierung. Gemeinsam schaffen wir die Grundlage für AI-Systeme, denen Ihre Kunden, Mitarbeitenden und Partner vertrauen können.

Für ein Erstgespräch melden Sie sich gerne jederzeit bei uns!

Lesen Sie mehr dazu in folgenden Beiträgen:

[1]         McKinsey Global Institute: 70 Prozent der gefragtesten Fähigkeiten bleiben trotz KI und Robotik relevant. (2017, October 18). McKinsey & Company. https://www.mckinsey.de/news/presse/2025-12-02-mgi-agents-and-robots.

[2]         How will AI affect jobs, skills, wages, and productivity? (2024). PwC. https://www.pwc.de/de/workforce-transformation/pwc-ai-jobs-barometer-2024.pdf.

[3]        The role of humans in a world of AI. (2026, January 26). Saïd Business School, University of Oxford. https://www.sbs.ox.ac.uk/oxford-answers/role-humans-world-ai.

[4]        The human element of AI integration. (2025, April 02). PwC, OMC.
https://www.pwc.be/en/fy25/documents/the-human-element-of-ai-integration.pdf.

[5]         New Economy Skills: Unlocking the Human Advantage. (2025). World Economic Forum.
https://reports.weforum.org/docs/WEF_New_Economy_Skills_Unlocking_the_Human_Advantage_2025.pdf. 

Autor:innen

Nadine Vosta
Innovation & AI
PwC Österreich

Pauline Prinz 
Innovation & AI
PwC Österreich