Eine Studie, die von Aruna Ranganathan, Dozentin am Lehrstuhl für...
Eine Studie, die von Aruna Ranganathan, Dozentin am Lehrstuhl für Management an der Haas School of Business der University of California, Berkeley, und Xingqi Maggie Ye, Doktorandin an derselben Schule, durchgeführt wurde, hat gezeigt, dass die Einführung von generativer künstlicher Intelligenz in Arbeitsprozesse die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter nicht verringert, sondern im Gegenteil erhöht. Im Rahmen einer achtmonatigen Untersuchung in einem amerikanischen Technologieunternehmen mit etwa 200 Mitarbeitern beobachteten die Autoren Teams von Ingenieuren, Designern, Produktmanagern und operativem Personal, analysierten interne Kommunikationskanäle und führten über 40 vertiefte Interviews.
Die Forscher identifizierten drei Hauptwege zur Intensivierung der Arbeit. Der erste ist die Erweiterung der Aufgaben: KI schließt Wissenslücken, und die Mitarbeiter übernehmen Aufgaben, die zuvor von ihren Kollegen erledigt wurden. Zum Beispiel begannen Produktmanager und Designer, Code zu schreiben, während Forscher Ingenieurarbeiten übernahmen.
Der zweite Weg ist die Verwischung der Grenzen zwischen Arbeitszeit und Privatleben: Dank der niedrigen Einstiegshürde bei Aufgaben begannen die Mitarbeiter, in der Mittagspause, abends oder am Wochenende auf KI zuzugreifen, ohne dies als vollwertige Arbeit zu betrachten. Der dritte Weg ist das Wachstum der Multitasking-Fähigkeiten: Das gleichzeitige Starten mehrerer Agenten und häufiges Wechseln zwischen Aufgaben führten zu einer ständigen kognitiven Belastung.
Infolgedessen entstand ein sich selbst verstärkender Zyklus. KI beschleunigte die Erledigung von Aufgaben, was die Anforderungen an die Arbeitsgeschwindigkeit erhöhte. Diese Erwartungen verstärkten die Abhängigkeit von KI, und die Abhängigkeit führte wiederum zur Erweiterung des Aufgabenspektrums, was die Arbeitsdichte erhöhte.
Ein Ingenieur beschrieb dieses Paradox folgendermaßen: „Zunächst schien es, dass KI die Produktivität steigern, Zeit sparen und die Arbeitsstunden reduzieren würde. Aber letztendlich arbeitest du nicht weniger – du arbeitest genauso viel oder sogar mehr.“
Ranganathan und Sinci warnen, dass eine kurzfristige Steigerung der Produktivität eine wachsende Überlastung verbergen kann, die langfristig zu kognitiver Erschöpfung, Burnout und einer Verschlechterung der Entscheidungsqualität führt. Als Gegenmaßnahme schlagen sie vor, dass Unternehmen eine sogenannte „KI-Praxis“ entwickeln – ein Set bewusster Normen und Verfahren zur Regulierung der Nutzung solcher Werkzeuge. Konkrete Empfehlungen umfassen verpflichtende Pausen vor wichtigen Entscheidungen, die Bündelung von Benachrichtigungen in „Pakete“, die nach einem Zeitplan eingehen, um die Fragmentierung der Aufmerksamkeit der Mitarbeiter zu verringern, sowie die Bereitstellung von Zeit für persönliche Gespräche mit Kollegen, um das Verständnis der Situation wiederherzustellen und die Kreativität zu fördern.
Im Dezember letzten Jahres wurde bekannt, dass der Anteil der amerikanischen Arbeitnehmer, die Technologien der künstlichen Intelligenz in ihrer beruflichen Tätigkeit zumindest einige Male im Jahr nutzen, zwischen dem zweiten und dritten Quartal 2025 von 40 % auf 45 % gestiegen ist.
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