KI im Job: Mehr Arbeit trotz Automatisierung

Künstliche Intelligenz durchdringt die Arbeitswelt, doch die erhoffte Entlastung bleibt oft aus. Neue Studien zeigen einen Produktivitätsparadox: KI-Tools schaffen mehr digitale Kommunikation und erzeugen einen aufwändigen Prüfzwang.

Die Integration von KI in Unternehmen hat ein Rekordniveau erreicht. Laut dem „State of the Workplace“-Report vom 11. März nutzen bereits 80 Prozent der Firmen KI-Werkzeuge. Im Schnitt kommen pro Unternehmen mindestens sieben verschiedene Anwendungen zum Einsatz – 2023 waren es erst zwei. Die Analyse des ActivTrak Productivity Lab, basierend auf über 443 Millionen Stunden Arbeitsaktivität, zeigt jedoch ein überraschendes Bild: Die Arbeitslast nimmt zu, statt abzunehmen.

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Der digitale Beschleunigungseffekt

Nach der Einführung von KI-Plattformen stieg die Zeit, die in Arbeitsanwendungen verbracht wird, um 27 bis 346 Prozent. Die E-Mail-Aktivität nahm um 104 Prozent zu, die Nutzung von Chat- und Messaging-Diensten um 145 Prozent. Gleichzeitig sank die durchschnittliche konzentrierte Arbeitszeit pro Tag um 23 Minuten. Die Tools automatisieren zwar einzelne Aufgaben, generieren aber gleichzeitig neue Arbeitsformen – und beschleunigen so das allgemeine Tempo.

„Die Anwendungen schaffen neue To-dos, die sich aufschaukeln“, erklärt ein Branchenanalyst. Statt einfach Arbeit zu reduzieren, verlagert und verdichtet KI sie. Besonders deutlich wird das bei administrativen Aufgaben.

Der Prüfzwang frisst die Ersparnis auf

Eine Studie des Software-Anbieters Foxit vom 12. März beleuchtet das Problem in Dokumenten-Workflows. Führungskräfte schätzten, dass sie durch KI etwa 4,6 Stunden pro Woche bei der Inhaltserstellung sparen. Allerdings investierten sie 4 Stunden und 20 Minuten in die Prüfung der KI-Ergebnisse. Der Nettogewinn: magere 16 Minuten.

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Für normale Mitarbeiter fiel die Bilanz sogar negativ aus. Sie sparten 3,6 Stunden, brauchten aber 3 Stunden und 50 Minuten für die Kontrolle – ein Nettoverlust von 14 Minuten pro Woche. Eine große Vertrauenslücke verschärft das Problem: Während 60 Prozent der Führungskräfte hohes Vertrauen in KI-Outputs haben, sind es bei den Endanwendern nur etwa ein Drittel. Die menschliche Aufsichtspflicht neutralisiert derzeit den Geschwindigkeitsvorteil der Generativen KI.

Mehr Druck und mentale Erschöpfung

Die psychologischen Folgen für die Belegschaft werden zum zentralen Thema für Personalabteilungen. Eine YouGov-Umfrage im Auftrag des Insurtech-Unternehmens YuLife ergab: 26 Prozent der KI-Nutzer fühlen sich durch die Technologie unter stärkeren Druck gesetzt. 23 Prozent geben an, dass ihre Arbeitslast insgesamt gestiegen ist.

Forscher des Harvard Business Review beschreiben ein Phänomen namens „AI brain fry“ – eine Art mentales Ausbrennen durch ständiges Hin- und Herschalten zwischen automatisierten Systemen und den anstrengenden Kontrollprozessen. Hinzu kommt Misstrauen gegenüber dem Arbeitgeber: 35 Prozent der befragten Professionals glauben nicht, dass Produktivitätsgewinne durch KI in ihre Entwicklung oder ihr Wohlbefinden reinvestiert werden.

Langfristig bleibt der Optimismus

Trotz der aktuellen Reibungsverluste sind die langfristigen makroökonomischen Prognosen vorsichtig optimistisch. Eine gemeinsame Studie der Deutschen Bundesbank, der US-Notenbank Atlanta, der Bank of England und der Macquarie University vom 13. März zeigt: Unternehmen erwarten, dass die KI-Adaption die Produktivität in den nächsten drei Jahren um etwa 1,4 Prozent steigern wird. 75 Prozent der Firmen planen den Einsatz von KI-Technologie in diesem Zeitraum.

Die Angst vor massiven Jobverlusten scheint unbegründet. Über 60 Prozent der Unternehmen rechnen mit keinen Auswirkungen auf die Beschäftigtenzahlen – eine Einschätzung, die in stark regulierten Märkten wie Deutschland und Australien besonders ausgeprägt ist. Der historische Beschäftigungseffekt in den vergangenen drei Jahren lag nahe null.

Die Zukunft liegt im Workflow-Design

Experten sehen die aktuelle Phase als kritischen Übergang. Der anfängliche Hype um Generative KI weicht einem pragmatischeren Verständnis. Das eigentliche Problem ist nicht mehr die Leistungsfähigkeit der Software, sondern die kogniven Grenzen der Mitarbeiter, die sie managen müssen.

Die erfolgreiche Implementierung erfordert daher eine grundlegende Neugestaltung von Arbeitsabläufen, nicht nur das Überstülpen neuer Software. Die Priorität der nächsten Jahre wird sein, die Zeit für die Output-Validierung zu reduzieren. 72 Prozent der Führungskräfte sehen die Weiterqualifizierung der Belegschaft als hohe oder höchste Priorität. Der Fokus verschiebt sich dahin, Mitarbeiter zu befähigen, effektiv mit der KI zusammenzuarbeiten – und nicht nur, sie zu bedienen.

Der wahre Produktivitätsschub wird wohl erst kommen, wenn der Aufwand für die Maschinenaufsicht sinkt. Dann könnten menschliche Arbeitskräfte ihre konzentrierte Zeit wieder für strategische und kreative Aufgaben zurückgewinnen.

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