Executive Search für KI- und Deep-Tech-Unternehmen

Warum KI- und Deep-Tech-Führungen schwerer zu besetzen sind, als sie aussehen

Künstliche Intelligenz ist binnen eines Jahres vom Trend zur Kernfrage der Unternehmensführung geworden: 41 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten setzen KI inzwischen ein — fast zweieinhalbmal so viele wie im Vorjahr (17 Prozent) —, weitere 48 Prozent planen oder diskutieren den Einsatz. ^[1] Gleichzeitig wächst der Markt rasant: Die Ausgaben für KI in Deutschland steigen voraussichtlich auf rund zehn Milliarden Euro im Jahr 2025, nach 4,8 Milliarden Euro 2022. ^[2] Diese Dynamik verschiebt, was Führung in KI und Deep Tech bedeutet. Ein KI-/Deep-Tech-Unternehmen, das selbst Foundation Models, ML-Plattformen oder Robotik baut, braucht eine andere Führung als ein etablierter Industrie- oder Tech-Konzern, der KI in Produkt und Prozesse integriert. „Data-Science-Erfahrung“ oder ein KI-Lebenslauf allein sagen deshalb wenig darüber aus, ob jemand eine konkrete Führungsrolle ausfüllen kann — die gesuchten Profile werden oft an klassischen Tech-Lebensläufen vorbeigesucht, und über Stellenanzeigen werden die besten Kandidaten ohnehin nicht erreicht.

Wir gehen anders vor. Statt eines generischen Anforderungsprofils klären wir zuerst, ob Sie Führung für ein forschungsgetriebenes Foundation-Model- oder Deep-Tech-Startup, ein skalierendes ML-/Data-Science-Unternehmen oder eine etablierte Organisation in der KI-Transformation suchen — und in welcher technologischen und unternehmerischen Phase Sie stehen. Ein Director R&D in einem Robotics-Spin-off, der eine Forschungsroadmap verantwortet, ist ein anderes Profil als ein VP Data Science, der ein gewachsenes Modell in den Produktivbetrieb und über Governance-Anforderungen führt. Als Boutique konzentrieren wir uns auf wenige Mandate, sprechen Kandidaten persönlich an und begleiten den Prozess auf Partner-Ebene durchgängig — kuratierte, kleine Shortlists statt Kandidatenlisten aus der Datenbank.