Arbeitszeit-Analyse, Kernaufgaben

Arbeitszeit-Analyse: Nur 27% fließen in Kernaufgaben

25.06.2026 - 23:49:44 | boerse-global.de

Asana-Studie zeigt: Mitarbeiter verbringen 60% der Zeit mit Organisation. KI-Agenten und Vertrauen gelten als Schlüssel für mehr Effizienz.

Asana-Studie: Nur 27% der Arbeitszeit für Kernaufgaben
Arbeitszeit-Analyse - Ein Team von Fachleuten arbeitet in einem modernen Büro zusammen, umgeben von holografischen Displays und KI-Symbolen, die Effizienz und Technologie symbolisieren. 25.06.2026 - Bild: über boerse-global.de

Eine aktuelle Analyse des Softwareunternehmens Asana zeigt: Mitarbeiter verbringen rund 60 Prozent ihrer Zeit mit organisatorischen Tätigkeiten – der sogenannten „Arbeit rund um die Arbeit". Als Gegenmittel empfehlen die Experten eine konsequente Meeting-Optimierung, KI-gestützte Automatisierung und strikte Aufgabenpriorisierung.

Parallel dazu setzt auch die öffentliche Verwaltung auf neue Methoden. Ein Leitfaden zur Behördenmodernisierung betont die Bedeutung von Prozesstransparenz und der engen Verzahnung von IT und Fachabteilungen. Werkzeuge zur Prozessanalyse und zum Wissensmanagement gelten dabei als essenziell.

Agentische KI übernimmt das Ruder

Der größte Hebel für mehr Effizienz liegt jedoch im Einsatz proaktiver KI-Systeme. Anders als reaktive Chatbots arbeiten sogenannte agentische KI zunehmend autonom. Anthropic kündigte die Einführung eines solchen Agenten für die Kommunikationsplattform Slack an. Das System verfolgt Aufgaben eigenständig über längere Zeiträume und hebt relevante Informationen proaktiv hervor. Intern nutzt der Entwickler die Technologie bereits intensiv – 65 Prozent des Codes entstehen dort mit KI-Unterstützung.

Der „State of AI in the Enterprise Report 2026" von Box belegt den Reifegrad dieser Entwicklung. 80 Prozent der Unternehmen erzielen demnach einen Return on Investment durch KI-Anwendungen. 83 Prozent setzen bereits KI-Agenten ein. Besonders im Engineering zeigen sich deutliche Zeitgewinne: Siemens meldet, dass spezialisierte Engineering-Agenten Planungsaufgaben zwei- bis fünfmal schneller erledigen als manuelle Verfahren – eine Effizienzsteigerung von bis zu 50 Prozent.

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Governance wird zur Herausforderung

Mit der wachsenden Zahl an KI-Werkzeugen steigt die Komplexität der Infrastruktur. Okta reagierte mit der Erweiterung seines Ökosystems um mehr als 25 Integrationen. Ziel ist die sichere Zugriffskontrolle für KI-Agenten in Anwendungen wie Slack, Zoom und Figma.

Doch die Produktivitätsvorteile haben eine Kehrseite. Der GitLab AI Accountability Report warnt: 82 Prozent der Befragten sehen durch KI-Coding-Tools die Gefahr neuer technischer Schulden. Entwickler Boris Cherny machte auf der @Scale-Konferenz zudem auf eine Kostenfalle aufmerksam: Automatisierte KI-Schleifen können durch permanenten Token-Verbrauch hohe Budgets beanspruchen. Seine Forderung: strikte Governance-Vorgaben und Budgetgrenzen.

Vertrauen als Produktivitätsfaktor

Technologische Lösungen allein garantieren noch keine Effizienzsteigerung. SAP-CEO Christian Klein betont, dass Künstliche Intelligenz nur im spezifischen Geschäftskontext Mehrwert schafft. Entscheidend für den Erfolg der Transformation sei ein begleitendes Change Management.

Bleibt die soziale Komponente. Eine Analyse von Lectera identifiziert Vertrauen als die kostengünstigste Managementressource. Führungskräfte riskieren die Teameffizienz durch unberechenbares Verhalten, das Ignorieren von Feedback oder gebrochene Versprechen. Der Verlust von Vertrauen lähmt die Zusammenarbeit unmittelbar. Offene Kommunikation dagegen bildet die Grundlage für produktive Teams.

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Offene Kommunikation dagegen bildet die Grundlage für produktive Teams.

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