Warum KI-Tools zu Burnout statt zu Produktivität führen

Viele Unternehmen konzentrieren sich heute darauf, mehr Beschäftigte zur Nutzung künstlicher Intelligenz zu bewegen. Schließlich verspricht KI, Routineaufgaben wie das Verfassen von Dokumenten, das Zusammenfassen von Informationen oder das Debuggen von Code zu erleichtern und den Beschäftigten zu ermöglichen, sich wertvolleren Tätigkeiten zu widmen. Doch sind Unternehmen darauf vorbereitet, was geschieht, wenn ihnen das gelingt?

Eine Studie der Autorinnen Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye aus der Harvard Business Review brachte eine überraschende Erkenntnis zutage: KI-Tools reduzieren die Arbeit nicht, sondern intensivieren sie konsequent. In einer achtmonatigen Studie bei einem US-amerikanischen Technologieunternehmen mit rund 200 Beschäftigten stellten sie fest, dass die Mitarbeitenden schneller arbeiteten, ein breiteres Spektrum an Aufgaben übernahmen und ihre Arbeit auf mehr Stunden des Tages ausdehnten, häufig ohne dazu aufgefordert worden zu sein.

Wie KI die Arbeit intensiviert

Ausweitung der Aufgaben

Da KI Wissenslücken schließen kann, übernahmen Beschäftigte zunehmend Verantwortlichkeiten, die zuvor anderen oblagen. Produktmanager und Designer begannen, Code zu schreiben, Forschende übernahmen technische Aufgaben, und Menschen in der gesamten Organisation versuchten sich an Arbeiten, die sie früher ausgelagert, aufgeschoben oder vollständig vermieden hätten.

Generative KI machte diese Aufgaben plötzlich zugänglich. Die Tools boten, was viele als eine Stärkung ihrer kognitiven Fähigkeiten wahrnahmen: Sie verringerten die Abhängigkeit von anderen und lieferten unmittelbares Feedback. Beschäftigte beschrieben dies als „einfach Dinge mit KI ausprobieren“, doch diese Experimente summierten sich zu einer erheblichen Ausweitung ihres Aufgabenbereichs. Die Mitarbeitenden übernahmen zunehmend Arbeiten, die zuvor zusätzliche Unterstützung oder neue Stellen gerechtfertigt hätten.

Dies hatte auch Nebeneffekte. Ingenieure verbrachten beispielsweise mehr Zeit damit, die von ihren Kollegen erstellten KI-generierten Arbeiten zu prüfen, zu korrigieren und anzuleiten. Diese Kontrolle erfolgte häufig informell – über Nachrichten in Slack oder kurze Beratungen am Schreibtisch – und erhöhte dadurch die Arbeitsbelastung der Ingenieure.

Verschwommene Grenzen zwischen Arbeit und Freizeit

Da KI den Einstieg in eine Aufgabe erleichterte – indem sie die Hürde des leeren Blatts oder eines unbekannten Ausgangspunkts senkte –, erledigten Beschäftigte kleine Arbeitseinheiten in Momenten, die zuvor Pausen gewesen waren. Viele gaben der KI während des Mittagessens, in Besprechungen oder beim Warten auf das Laden einer Datei Anweisungen. Einige beschrieben, dass sie unmittelbar vor dem Verlassen ihres Schreibtischs noch „eine schnelle letzte Anweisung“ abschickten, damit die KI weiterarbeiten konnte, während sie weggingen.

Diese Handlungen fühlten sich selten nach mehr Arbeit an, doch mit der Zeit entstand dadurch ein Arbeitstag mit weniger natürlichen Pausen und einer kontinuierlicheren Beschäftigung mit der Arbeit. Der dialogorientierte Stil der Eingabe von Anweisungen verstärkte diesen Effekt – eine Zeile in ein KI-System einzugeben, fühlte sich eher wie Chatten als wie eine formelle Aufgabe an. Dadurch konnte sich die Arbeit leicht und unbeabsichtigt bis in die Abendstunden oder den frühen Morgen ausdehnen.

Einige Beschäftigte berichteten, ihnen sei häufig erst im Nachhinein bewusst geworden, dass, sobald die Eingabe von Anweisungen während der Pausen zur Gewohnheit geworden war, die Freizeit nicht mehr dasselbe Gefühl der Erholung vermittelte. Die Arbeit fühlte sich weniger klar abgegrenzt und allumfassender an – wie etwas, das sich jederzeit noch ein wenig voranbringen ließ. Die Grenze zwischen Arbeit und Freizeit verschwand nicht, aber sie ließ sich leichter überschreiten.

Mehr Multitasking

KI führte einen neuen Rhythmus ein, in dem Beschäftigte mehrere aktive Vorgänge gleichzeitig verwalteten: Sie schrieben Code von Hand, während die KI eine alternative Version generierte, ließen mehrere Agenten parallel arbeiten oder griffen lange aufgeschobene Aufgaben wieder auf, weil die KI sie im Hintergrund „erledigen“ konnte. Sie taten dies teilweise, weil sie das Gefühl hatten, einen „Partner“ zu haben, der ihnen dabei helfen konnte, ihr Arbeitspensum zu bewältigen.

Während dieses Gefühl eines „Partners“ den Eindruck von Fortschritt vermittelte, bestand die Realität in einem ständigen Wechsel der Aufmerksamkeit, häufigen Kontrollen der KI-Ausgaben und einer wachsenden Zahl offener Aufgaben. Dies verursachte eine kognitive Belastung und das Gefühl, ständig jonglieren zu müssen, selbst wenn sich die Arbeit produktiv anfühlte.

Mit der Zeit erhöhte dieser Rhythmus die Erwartungen an die Geschwindigkeit – nicht unbedingt durch ausdrückliche Anforderungen, sondern durch das, was in der täglichen Arbeit sichtbar und zur Normalität wurde. Viele Beschäftigte merkten an, dass sie mehr gleichzeitig erledigten und größeren Druck verspürten als vor der Nutzung von KI, obwohl die durch Automatisierung erzielte Zeitersparnis diesen Druck eigentlich verringern sollte.

Auswirkungen auf Unternehmen

All dies führte zu einem sich selbst verstärkenden Kreislauf. KI beschleunigte bestimmte Aufgaben, wodurch die Erwartungen an die Geschwindigkeit stiegen; die höhere Geschwindigkeit machte die Beschäftigten stärker von KI abhängig. Die zunehmende Abhängigkeit erweiterte den Umfang dessen, was die Mitarbeitenden zu erledigen versuchten, und dieser breitere Umfang erhöhte wiederum die Menge und Dichte der Arbeit. Mehrere Teilnehmende merkten an, dass sie sich zwar produktiver fühlten, aber nicht weniger beschäftigt und in manchen Fällen sogar stärker ausgelastet waren als zuvor. Ein Ingenieur fasste es so zusammen: „Man dachte vielleicht, dass man dank höherer Produktivität mit KI Zeit sparen und weniger arbeiten könnte. Aber tatsächlich arbeitet man nicht weniger. Man arbeitet genauso viel oder sogar mehr.“

Unternehmen könnten diese freiwillige Ausweitung der Arbeit als eindeutigen Erfolg betrachten. Doch die Studie zeigt die Risiken einer informellen Ausweitung und Beschleunigung der Arbeit auf: Was kurzfristig wie eine höhere Produktivität aussieht, kann eine schleichend zunehmende Arbeitsbelastung verschleiern sowie wachsende kognitive Anspannung, wenn Beschäftigte mit mehreren KI-gestützten Arbeitsabläufen jonglieren.

Da der zusätzliche Aufwand freiwillig erfolgt und häufig als angenehmes Experimentieren dargestellt wird, können Führungskräfte leicht übersehen, wie viel zusätzliche Belastung die Beschäftigten tragen. Mit der Zeit kann Überarbeitung das Urteilsvermögen beeinträchtigen, die Wahrscheinlichkeit von Fehlern erhöhen und es Unternehmen erschweren, echte Produktivitätsgewinne von einer nicht nachhaltigen Arbeitsintensität zu unterscheiden. Für die Beschäftigten besteht der kumulative Effekt in Müdigkeit, Burnout und dem zunehmenden Gefühl, sich nur schwer von der Arbeit lösen zu können.

Wie man eine „KI-Praxis“ schafft

Anstatt passiv darauf zu reagieren, wie KI-Tools den Arbeitsplatz umgestalten, sollten sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen eine „KI-Praxis“ einführen: eine Reihe bewusster Normen und Routinen, die regeln, wie KI eingesetzt wird, wann es angemessen ist aufzuhören und wie sich die Arbeit als Reaktion auf neu entdeckte Fähigkeiten ausweiten sollte und wie nicht. Unternehmen sollten folgende Maßnahmen in Betracht ziehen:

Bewusste Pausen – Da Aufgaben schneller erledigt werden und Grenzen verschwimmen, könnten Beschäftigte von kurzen, strukturierten Momenten profitieren, die das Tempo regulieren: geschützte Zeitabschnitte, um die Übereinstimmung mit den Zielen zu prüfen, Annahmen neu zu bewerten oder Informationen zu verarbeiten, bevor sie fortfahren. Beispielsweise könnte eine Pause vor einer Entscheidung erfordern, ein Gegenargument zu formulieren und einen ausdrücklichen Bezug zu den Unternehmenszielen herzustellen.

Sequenzierung – Da KI eine kontinuierliche Aktivität im Hintergrund ermöglicht, können Unternehmen von Normen profitieren, die bewusst festlegen, wann die Arbeit voranschreitet, und nicht nur, wie schnell. Dazu gehören das gebündelte Übermitteln nicht dringender Benachrichtigungen, das Zurückhalten von Aktualisierungen bis zu natürlichen Unterbrechungspunkten und der Schutz konzentrierter Arbeitsphasen.

Menschliche Verankerung – Da KI mehr eigenständiges, selbstständiges Arbeiten ermöglicht, können Organisationen davon profitieren, Zeit und Raum für Zuhören und menschlichen Austausch zu schützen. Kurze Gelegenheiten zur Verbindung mit anderen – sei es durch kurze Abstimmungen, gemeinsame Momente der Reflexion oder strukturierte Dialoge – unterbrechen die ununterbrochene individuelle Beschäftigung mit KI-Tools und helfen dabei, die eigene Perspektive wiederzugewinnen.

Die Frage, vor der Unternehmen stehen, ist nicht, ob KI die Arbeit verändern wird, sondern ob sie diese Veränderung aktiv gestalten – oder zulassen, dass sie unbemerkt von ihr gestaltet werden.