In der Tech-Branche herrscht derzeit eine besondere Dynamik, die sowohl an frühere Umbrüche wie das Cloud Computing erinnert als auch völlig neuartig ist. Während Rekordumsätze verzeichnet werden, folgen gleichzeitig massive Entlassungen. Die führende Theorie hinter diesem Phänomen lautet, dass Führungskräfte, insbesondere CEOs, unter einer Art „KI-Psychose" leiden. Diese wird durch einen Größenwahn verursacht, der darauf basiert, die tatsächliche Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz zu überschätzen. Aaron Levie, Gründer des Unternehmens Box, hat diesen Gedanken öffentlich artikuliert. In einem Beitrag auf X argumentiert er, CEOs seien anfällig für diese Verzerrungen, weil sie sich vom eigentlichen Arbeitsprozess, in dem der eigentliche Wert mit KI erzeugt wird, zu weit entfernt befinden. Führungskräfte experimentieren zwar mit KI, erstellen Prototypen oder nutzen sie für Verträge, glauben aber oft fälschlicherweise, dass autonome Agenten diese Arbeit bereits vollständig übernehmen können. Ihnen fehlt jedoch die Erfahrung mit der Überprüfung von Code, dem Auffinden von Fehlern oder dem Identifizieren von Halluzinationen in Bibliotheken, die notwendig sind, bevor Software eingesetzt wird. Auch das mühsame Training von Modellen auf firmenspezifische Vertragsdaten oder das Durchsuchen komplexer Dokumente bleibt oft ihnen verborgen. Levie ist kein KI-Gegner. Im Gegenteil, er ist ein starker Befürworter der Technologie, investiert aktiv in KI-Startups und schreibt regelmäßig über die Zukunft von „headless software". Seine Kritik richtet sich jedoch gegen die mangelnde Einsicht der Führungsebene in die realen Grenzen der Automatisierung. Er empfiehlt CEOs, KI intensiv zu nutzen, um selbst die Diskrepanz zwischen theoretischem Potenzial und praktischer Machbarkeit zu erkennen. Trotz dieser Ratschläge scheinen viele Führungskräfte weiterhin zu handeln, als seien die Hürden geringer als sie sind. Die Datenlage untermauert diese Sorge: In den ersten fünf Monaten des Jahres 2026 wurden bereits fast so viele Mitarbeiter in der Tech-Branche entlassen wie im gesamten Vorjahr. Rund 115.430 Personen haben bei 152 Unternehmen ihre Stelle verloren. Viele Firmen führen dies auf Effizienzgewinne durch KI zurück, obwohl Analysten oft von „AI Washing" sprechen, also der Vorspiegelung von Produktivitätsgewinnen, die durch andere Geschäftsfaktoren verursacht werden. Ein extremes Beispiel liefert der CEO von ClickUp, Zeb Evans, der 22 % seiner Belegschaft entließ, um sie durch 3.000 KI-Agenten zu ersetzen. Evans behauptet, dies diene nicht der Kostensenkung, sondern dem Aufbau einer „100-fachen Organisation", in der Menschen primär die Arbeit der Agenten prüfen. Wissenschaftliche Untersuchungen stützen jedoch nicht die Annahmen eines derartigen Produktivitätssprungs. Eine Metaanalyse der UC Berkeley School of Public Policy fand keinen robusten Zusammenhang zwischen KI-Adoption und gesamtwirtschaftlichen Produktivitätsgewinnen. Auch Studien des National Bureau of Economic Research deuten auf ein Produktivität paradoxon hin, bei dem wahrgenommene Gewinne die gemessenen deutlich übertreffen. Forscher des MIT kamen nach dem Testen tausender Agenten zu dem Ergebnis, dass diese noch lange nicht die Qualität menschlicher Arbeit erreichen können. Bis 2029 werden sie zwar die meisten textbasierten Aufgaben mit einer Erfolgsrate von 80 bis 95 Prozent lösen können, doch erst Jahre später wird erwartet, dass sie Menschen übertreffen. Zudem zeigt die Harvard Business Review, dass bei einer universellen KI-Nutzung die Engpässe sich einfach zu den Führungskräften verschieben, die nun alle produzierten Inhalte genehmigen müssen. Wenn jeder befähigt ist zu handeln, ohne die notwendigen Prozesse zu verstehen, droht organisatorisches Chaos. Die aktuelle „KI-Psychose" der CEOs könnte daher nicht zu einer effizienteren Zukunft führen, sondern zu erheblichen Schwierigkeiten in den Unternehmen.