Wenn Technologie Leistung verspricht : Next Work 2026: Performance durch Technologie
Das Jahr 2026 markiert keinen radikalen Bruch, sondern einen Wendepunkt. Die Arbeitswelt ist nicht plötzlich digitaler geworden, sie ist abhängiger geworden. Von Daten. Von Algorithmen. Von Systemen, die versprechen, Leistung sichtbar, steuerbar und vergleichbar zu machen. Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei nicht länger Innovationstreiber, sondern Infrastruktur.
Unternehmen setzen KI ein, um Performance zu analysieren, Lernpfade zu personalisieren und Potenziale vorherzusagen. Gleichzeitig rückt ein Thema in den Vordergrund, das lange als Bremsklotz galt: Regulierung. Mit der europäischen KI-Verordnung wird klar: Wer Technologie zur Leistungssteuerung nutzt, übernimmt Verantwortung, rechtlich, ethisch und organisatorisch.
Next Work 2026 ist damit kein Technikthema mehr. Es ist eine Governance-Frage.
Performance neu definiert: Vom Output zur Wirksamkeit
Leistung wird 2026 nicht mehr ausschließlich über Zielerreichung gemessen. Unternehmen erkennen, dass klassische KPIs in komplexen Arbeitsumgebungen zu kurz greifen. Stattdessen rücken adaptive Performance Modelle in den Fokus: kontinuierliches Feedback, Skill-basierte Bewertungen und teamorientierte Zielsysteme.
KI unterstützt diese Entwicklung, indem sie Muster erkennt, Korrelationen sichtbar macht und Prognosen ermöglicht. Doch sie entscheidet nicht. Zumindest sollte sie das nicht. Die leistungsfähigsten Organisationen nutzen KI als analytisches Instrument und behalten die kulturelle Bewertung bewusst beim Menschen.
Der Mehrwert liegt nicht in der Automatisierung von Bewertung, sondern in der Qualität der Entscheidungsgrundlage.
Technologie als Booster, aber nicht als Selbstläufer
Der Einsatz von KI im Performance Management folgt 2026 drei klaren Linien:
- KI-Co-Piloten unterstützen Führungskräfte bei der Analyse und Vorbereitung von Gesprächen.
- Hybride Modelle trennen Dateninterpretation und Bewertung bewusst.
- Resilienz-Metriken gewinnen an Bedeutung, um Überlastung und Fluktuation frühzeitig zu erkennen.
Gleichzeitig zeigt sich: Je näher KI an individuelle Bewertungen, Karrierepfade oder Vergütung rückt, desto sensibler wird ihr Einsatz. Genau an dieser Schwelle verliert Technologie ihre Neutralität und Regulierung wird relevant.
Praxisrealität: KI wird schneller genutzt, als Regeln entstehen
In Gesprächen mit Unternehmen zeigt sich ein differenziertes Bild: Einige Organisationen erlauben ihren Mitarbeitenden explizit den Einsatz von ChatGPT, nach Schulung, mit klaren Leitplanken, aber häufig in der kostenlosen, öffentlich zugänglichen Version. Andere gehen einen Schritt weiter und entwickeln interne KI-Assistenten, die gezielt auf Prozesse, Richtlinien und internes Wissen zugreifen. Wieder andere erproben KI aktuell im HR-Vertragsmanagement, etwa bei Arbeitsverträgen, Zusatzvereinbarungen oder Vertragsänderungen.
Diese Vielfalt zeigt Fortschritt. Sie offenbart aber auch ein zentrales Spannungsfeld: Die praktische Nutzung von KI ist der regulatorischen Einordnung deutlich vorausgeeilt.
Der Einsatz öffentlicher KI-Tools: Produktivität mit Nebenwirkungen
Der kontrollierte Einsatz generativer KI durch Mitarbeitende ist 2026 keine Ausnahme mehr. Schulungen zu Prompting, Datenschutz und Anwendungsgrenzen gehören vielerorts bereits zum Standard. Doch gerade die Nutzung frei verfügbarer KI-Modelle birgt Risiken, die häufig unterschätzt werden.
Auch bei geschultem Personal bleibt ein strukturelles Problem bestehen: Öffentliche KI-Systeme unterliegen nicht der unternehmensinternen Kontrolle. Inhalte, Eingaben und Kontexte können, abhängig vom Anbieter, verarbeitet oder zur Modelloptimierung genutzt werden. Für sensible Informationen, personenbezogene Daten oder arbeitsrechtliche Inhalte ist das ein nicht kalkulierbares Risiko.
Die zentrale Frage lautet daher nicht, ob Mitarbeitende KI nutzen, sondern wo und in welchem Rahmen.
Als Reaktion darauf entwickeln viele Unternehmen eigene, geschlossene KI-Lösungen. Diese internen Assistenten greifen ausschließlich auf freigegebene Prozesse, Vorlagen und Richtlinien zu und sind technisch wie organisatorisch kontrollierbar.
Sie unterstützen Mitarbeitende unter anderem bei:
- HR- und Payroll-Fragestellungen,
- Prozessabläufen,
- Richtlinieninterpretationen,
- interner Wissensrecherche.
Hier zeigt sich ein klarer Reifegrad: KI wird nicht pauschal freigegeben, sondern kontextualisiert, begrenzt und verantwortet. Genau diese Architektur entspricht dem Geist der europäischen KI-Regulierung.
HR-Vertragsmanagement als neuer Prüfstein
Besonders sensibel ist der Einsatz von KI im Arbeitsvertragskontext. Gemeint sind nicht kommerzielle Verträge, sondern Arbeitsverträge, Zusatzvereinbarungen, Vertragsänderungen oder individualisierte Regelungen zu Vergütung, Arbeitszeit oder Befristung.
Automatisierte Analysen, Fristenüberwachung oder Konsistenzprüfungen versprechen Effizienz, greifen aber unmittelbar in Rechte und Pflichten von Beschäftigten ein. Genau hier wird deutlich, warum Regulierung notwendig ist.
KI-Systeme, die Vertragsinhalte analysieren, bewerten oder Handlungsempfehlungen ableiten, bewegen sich nahe an hochrisikorelevanten Anwendungsfällen. Fehler, Verzerrungen oder fehlende Transparenz können arbeitsrechtliche, datenschutzrechtliche und mitbestimmungsrelevante Konsequenzen haben.
Die Leitlinie ist eindeutig:
KI darf unterstützen, strukturieren, vergleichen, Hinweise geben. Sie darf jedoch nicht autonom entscheiden oder rechtlich bewerten.
Die EU-KI-Verordnung: Von der Pflicht zur strategischen Leitplanke
Die europäische KI-Verordnung setzt genau an dieser Praxis an. Sie zwingt Unternehmen nicht zum Verzicht, sondern zur Systematisierung ihres KI-Einsatzes.
Relevant wird insbesondere:
- die Einstufung von KI-Anwendungen nach Risikoklassen,
- Transparenzpflichten gegenüber Mitarbeitenden,
- dokumentierte Entscheidungs- und Kontrollmechanismen,
- der Nachweis ausreichender KI-Kompetenz im Unternehmen.
Gerade beim Einsatz externer, nicht kontrollierter KI-Tools geraten Organisationen hier unter Druck. Schulung allein reicht nicht. Technische Kontrolle und klare Nutzungsarchitekturen werden zum entscheidenden Faktor.
Regulierung wird damit vom Compliance-Anhang zur strategischen Leitplanke.
Payroll im Fokus: Wenn Performance zur Zahl wird
Besonders deutlich wird die Relevanz der KI-Verordnung im Bereich Payroll. Leistungsbezogene Vergütung, Bonusmodelle und variable Entgeltbestandteile werden zunehmend datenbasiert gesteuert. KI ermöglicht hier eine Abkehr von starren Abrechnungszyklen hin zu kontinuierlichen Anpassungen.
Was effizient klingt, ist hochsensibel. Denn sobald KI-Einfluss auf Vergütungsentscheidungen nimmt, gelten erhöhte Transparenzanforderungen. Mitarbeitende müssen nachvollziehen können, wie leistungsbezogene Komponenten zustande kommen – und wo menschliche Entscheidungen greifen.
Payroll entwickelt sich damit vom operativen Abwickler zum Risikomanager datenbasierter Vergütungssysteme.
Agentische KI und Skills First: Die nächste Eskalationsstufe
Mit agentischen KI-Modellen verschärft sich die Lage weiter. Diese Systeme handeln nicht nur regelbasiert, sondern verfolgen eigenständig Ziele, etwa beim Einsatz von Mitarbeitenden oder der Teamoptimierung.
Parallel setzen Unternehmen verstärkt auf Skills-First-Ansätze. Die Vergütung orientiert sich weniger an Stellenprofilen, stärker an Kompetenzen. KI unterstützt dabei die Erfassung und den Vergleich und rückt damit sehr nah an individuelle Entgeltlogiken heran. Gerade diese Kombination zeigt: Die KI-Verordnung ist kein Innovationshemmnis, sondern ein notwendiger Ordnungsrahmen.
Fazit
Technologie kann Performance verstärken, aber nicht ersetzen. Die europäische KI-Verordnung zwingt Unternehmen, sich ehrlich zu machen. Wer KI nutzt, um Leistung zu steuern, muss erklären können, wie fair, transparent und verantwortungsvoll das geschieht. Für HR und Payroll ist das keine Belastung, sondern eine Chance. Denn dort, wo Regeln Klarheit schaffen, entsteht Vertrauen. Und Vertrauen bleibt auch 2026 die wichtigste Währung der Arbeitswelt.
Ren Collins