KI im Job: ActivTrak misst bis zu 90 Minuten längere Arbeitstage

Die Einführung generativer Künstlicher Intelligenz soll Arbeitsabläufe beschleunigen, führt in der Praxis jedoch nicht zwingend zu kürzeren Arbeitstagen.

Eine Analyse des Softwareanbieters ActivTrak zeigt, dass Beschäftigte, die KI-Werkzeuge einsetzen, täglich bis zu 90 Minuten länger arbeiten als Kollegen ohne entsprechende Programme. Während der digital erfasste Arbeitstag bei Nicht-Nutzern im Schnitt 7,6 Stunden beträgt, liegt er bei KI-Anwendern zwischen 8,4 und 9,1 Stunden.

Zersplitterter Arbeitstag und verkürzte Fokusphasen

Die Untersuchung von ActivTrak basiert auf der digitalen Arbeitsaktivität von 9.140 Wissensarbeitern in 467 Unternehmen im Zeitraum vom 1. April bis zum 25. September 2026. Die ermittelte Differenz von 90 Minuten stellt den größten Unterschied zwischen den untersuchten Gruppen dar.

ActivTrak unterteilt die Beschäftigten in vier Kategorien: Nicht-Nutzer, Leichtnutzer mit unter 10 Minuten täglicher Nutzung, regelmäßige Nutzer mit 10 bis 45 Minuten sowie Intensivnutzer mit mehr als 45 Minuten in mindestens fünf Sitzungen pro Tag.

Intensivnutzer leisteten im Schnitt 18 Minuten außerhalb ihrer üblichen Arbeitszeit ab. Ihr Anteil der Arbeitszeit außerhalb geplanter Stunden lag bei 32,3 Prozent, verglichen mit 31,9 Prozent bei Nicht-Nutzern. Gleichzeitig zeigten sich deutliche Unterschiede im Arbeitsrhythmus: Intensivnutzer kamen auf Fokusphasen von durchschnittlich 37,8 Minuten, während Leichtnutzer 48,2 Minuten erreichten – ein Rückgang um 22 Prozent.

Zudem wechselten Intensivnutzer häufiger zwischen Programmen: Sie verzeichneten 1,1 Anwendungswechsel pro Stunde, was einem Anstieg von 15,2 Prozent gegenüber den 0,95 Wechseln bei Nicht-Nutzern entspricht. War die KI direkt in die Arbeitssoftware integriert, lag der Wert bei 0,6 Wechseln pro Stunde, während ein Assistent im Browser-Tab zu 1,7 bis 4,2 Wechseln führte.

Meetings machten bei Intensivnutzern 3 Prozent des Arbeitstags aus, gegenüber 5 Prozent bei Nicht-Nutzern. Bei Softwareentwicklern im Datensatz betrug die Wechselrate 0,6 pro Stunde bei einem Anteil von 78,5 Prozent aktiver Zeit in Kernanwendungen, während Operations Manager bei starker Koordination auf bis zu 4,1 Wechsel pro Stunde kamen.

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Hintergründe der steigenden Arbeitsintensität

Gabriela Mauch vom Productivity Lab bei ActivTrak wies darauf hin, dass KI Aufgaben zwar schneller abschließen könne, die Untersuchung jedoch längere Tage, mehr Programmwechsel und kürzere Fokusphasen aufzeige. Gegenüber Bloomberg erklärte sie, dass in einer produktivitätsorientierten Wirtschaft erzielte Gewinne oft dazu führten, dass noch mehr Leistung gefordert werde.

Die Erhebung belegt eine Korrelation, keine Kausalität. Als mögliche Ursachen gelten verändertes Verhalten und strukturelle Anpassungen: Beschäftigte mit ohnehin langen Arbeitszeiten nutzen KI möglicherweise früher, Unternehmen erhöhen Zielvorgaben aufgrund der neuen technischen Möglichkeiten oder es fällt zusätzliche Zeit an, um minderwertige KI-Inhalte nachzubearbeiten.

Eine achtmonatige ethnografische Untersuchung der Haas School of Business an der UC Berkeley in einem Technologieunternehmen mit rund 200 Beschäftigten ergab ebenfalls, dass KI die Arbeit oft intensivierte, ohne dass dies vom Arbeitgeber vorgegeben worden war.

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Diskrepanz zwischen Effizienzzielen und Praxis

Die betrieblichen Hürden spiegeln sich auch in weiteren Erhebungen wider. Laut Gartner erreichen bisher nur 3 Prozent der Organisationen ihre Ziele bei Produktivität, Effizienz und Kostensenkung durch umfassende KI-Implementierungen, wenngleich 85 Prozent der Führungskräfte für 2027 steigende Ausgaben planen und 38 Prozent bereits über dem Budget liegen.

Eine Befragung von Miro unter mehr als 9.500 Beschäftigten und Führungskräften aus dem Zeitraum September bis Oktober 2026 verdeutlicht das Problem: Zwar berichteten 83 Prozent über eine gestiegene individuelle Produktivität und 73 Prozent über ein höheres Tempo, doch nur 56 Prozent stellten eine bessere Arbeitsqualität fest. 59 Prozent sahen sich mit einer größeren Menge an KI-Ergebnissen zur Prüfung konfrontiert, und 55 Prozent beklagten vermehrte Nacharbeit durch fehlerhafte Inhalte.

Ähnliche Beobachtungen gibt es im öffentlichen Sektor. Eine Erhebung des Digitalamts unter 6.439 Bediensteten zwischen dem 21. August und dem 18. September 2026 ergab zwar eine rechnerische Zeitersparnis von rund 110 Minuten pro Woche für regelmäßige Anwender, offenbarte jedoch auch Kritikpunkte: Aufgaben wurden teilweise auf versierte Nutzer umverteilt, während die Eingabe von Anweisungen und die Qualitätskontrolle der KI-Antworten zusätzlichen Aufwand verursachten.