KI-Tools steigern nicht die Freizeit, sondern die Arbeitslast

Forschungsergebnisse belegen, dass KI-Tools zu intensiverer Arbeit führen und Burnout-Risiken erhöhen, während eine Produktivitätslücke zwischen großen und kleinen Firmen entsteht.

KI macht den Arbeitstag nicht kürzer, sondern intensiver. Eine neue Studie widerlegt die Hoffnung auf mehr Muße und warnt vor Burnout.

Während Google diese Woche neue KI-Zusammenfassungen für seine Bürosoftware ankündigte, enthüllt eine bahnbrechende Untersuchung ein paradoxes Phänomen: Künstliche Intelligenz führt nicht zu kürzeren, sondern zu anstrengenderen Arbeitstagen. Forscher der UC Berkeley fanden heraus, dass Beschäftigte die durch KI gewonnene Zeit nicht für Pausen nutzen, sondern mit noch mehr Aufgaben füllen. Dieses als „Work Intensification“ bezeichnete Muster stellt die Erzählung vom entspannten KI-Zeitalter infrage und wirft kritische Fragen zur Zukunft der Wissensarbeit auf.

Das Paradox der gesteigerten Arbeitsverdichtung

Die achtmonatige Studie, veröffentlicht im Harvard Business Review, beobachtete 200 Beschäftigte eines Tech-Unternehmens bei der Einführung generativer KI. Das Ergebnis widerlegt die Utopie vom frühen Feierabend. Stattdessen wandten sich Mitarbeiter mit KI-Assistenten sofort neuen Projekten zu, sobald alte abgeschlossen waren. Produktmanager begannen, Code zu schreiben, und Forscher übernahmen Ingenieursaufgaben. Einzelne Personen erledigten plötzlich Projekte, für die früher ein ganzes Team nötig war.

Die Triebfeder: KI macht es einfacher und lohnender, „mehr zu tun“. Sie reduziert die Hürde, anspruchsvolle Aufgaben anzugehen, und ermutigt dazu, Verantwortungsbereiche auszuweiten. Doch die Kehrseite ist erheblich. Das ständige Umschalten zwischen KI-gestützten Aufgaben erzeugt eine hohe kognitive Last. Die Forscher warnen vor Ermüdung, Burnout und einem langfristigen Qualitätsverlust der Arbeit.

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Die wachsende Kluft zwischen Groß und Klein

Die Auswirkungen der KI sind in der Wirtschaft ungleich verteilt. Ein Bericht des Work AI Institute zeigt eine wachsende Produktivitätslücke. Seit dem Durchbruch generativer KI stieg die Produktivität in S&P-500-Konzernen um 5,5 Prozent. Im gleichen Zeitraum sank sie bei kleineren Firmen des Russell-2000-Index um über 12 Prozent. Größe, Struktur und strategische KI-Ressourcen werden zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Gleichzeitig erreicht die betriebliche Nutzung einen kritischen Punkt. Laut dem Thomson Reuters Institute hat sich der organisationweite KI-Einsatz in professionellen Dienstleistungen binnen eines Jahres fast verdoppelt – von 22 auf 40 Prozent. Eine Mehrheit der Fachkräfte nutzt inzwischen öffentlich verfügbare KI-Tools. Die Phase des Experimentierens ist vorbei; nun geht es um klare Strategien für den Einsatz.

Die Treiber der Transformation

Der Druck zur KI-Nutzung wird durch einen steten Strom neuer Funktionen befeuert. Google brachte diese Woche „Audio Summaries“ für Google Docs heraus. Die auf Gemini basierende Funktion erstellt hörbare Zusammenfassungen langer Dokumente mit anpassbarer Stimme und Geschwindigkeit. Microsoft wiederum rüstet seinen Copilot auf. Ein Update sieht eine Ein-Klick-Zusammenfassung für lange E-Mails in Outlook vor.

Diese Tools sind Teil eines Trends hin zu „agentischer KI“, die vom einfachen Assistenten zum autonomen Mitarbeiter wird. Microsofts „Agent Mode“ für Copilot soll etwa Texte in mehreren Schritten verfeinern. Um den Überblick über die explodierende Tool-Landschaft zu behalten, startete am 12. Februar 2026 das Verzeichnis OpenResources. Es bündelt die Suche nach KI-Werkzeugen für Produktivität und Automatisierung.

Produktivität versus Profitabilität

Trotz intensiverer Arbeit und hoher Nutzungszahlen bleibt eine Lücke bei der Erfolgsmessung. Zwar setzen 40 Prozent der Unternehmen KI ein, doch nur 18 Prozent tracken die Rendite (ROI). Viele Firmen adoptieren die Technologie also, ohne ihren Einfluss auf Kundenzufriedenheit oder Umsatz zu verstehen.

Die Berkeley-Forscher betonen, dass Unternehmen klare Normen und eine „KI-Praxis“ etablieren müssen. Ohne bewusste Anpassungen von Arbeitskultur und Leistungserwartungen könnten die anfänglichen Produktivitätsgewinne durch hohe Fluktuation und schlechtere Entscheidungen zunichte gemacht werden. Die Herausforderung für 2026 lautet, von Pilotprojekten zu skalierbaren, sicheren und nachhaltigen KI-Operationen überzugehen.

Ausblick: Die Ära der KI-Agenten beginnt

Die Branche steuert auf eine Zukunft zu, in der agentische KI-Systeme komplexe, mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen. Entwickler und Wissensarbeiter werden zunehmend zu Orchestratoren mehrerer KI-Agenten, die ganze Workflows delegieren. Dies erfordert völlig neue Kompetenzen im Prompt-Engineering und Systemdesign.

Mit zunehmender Autonomie wird eine robuste Governance unverzichtbar, um Sicherheitsrisiken und explodierende Kosten zu kontrollieren. Die aktuellen KI-Tools haben bewiesen, dass sie die tägliche Arbeit grundlegend verändern können. Die große Aufgabe für Unternehmen und Beschäftigte wird es sein, diese transformative Kraft zu nutzen, ohne der Effizienz-Falle zu erliegen.

@ boerse-global.de