KI soll uns produktiver machen – aber was, wenn sie uns tatsächlich mehr Arbeit beschert?
Immer mehr Unternehmen investieren in generative KI-Tools, um Prozesse zu beschleunigen und Teams zu entlasten. Doch laut einer aktuellen Studie des MIT Media Lab sehen 95 % der Organisationen keinen messbaren Mehrwert. Die Technologie wird also begeistert genutzt – aber sie bringt oft keinen echten Fortschritt.
Warum ist das so?
Wenn gute Arbeit nur so aussieht: Das Phänomen „Workslop“
Forschende des BetterUp Labs und des Stanford Social Media Lab haben einen möglichen Grund gefunden: „Workslop“.
Der Begriff beschreibt KI-generierte Arbeitsinhalte, die auf den ersten Blick professionell wirken – gut formatiert, sauber strukturiert, beeindruckend lang. In Wahrheit sind sie aber oberflächlich, unpräzise oder inhaltlich leer.
Das Problem: Diese scheinbar fertigen Ergebnisse müssen von Kolleg:innen später überarbeitet, ergänzt oder ganz neu erstellt werden. Statt Zeit zu sparen, verschiebt sich die eigentliche Denkarbeit einfach vom Ersteller zur Empfängerin– und kostet das Team wertvolle Stunden.
Das unsichtbare Produktivitätsloch
Laut der Studie haben 40 % der befragten Mitarbeitenden in den letzten vier Wochen mindestens einmal „workslop“ erhalten. Im Schnitt machen diese KI-Ergebnisse über 15 % der Inhalte aus, die im Arbeitsalltag geteilt werden.
Und das hat Folgen:
- Beschäftigte verbringen fast zwei Stunden damit, Workslop zu korrigieren oder neu aufzubereiten.
- Das kostet Unternehmen im Schnitt 186 US-Dollar pro Mitarbeitendem und Monat.
- Hochgerechnet auf 10.000 Mitarbeitende summiert sich das auf über 9 Millionen Dollar pro Jahr – reine Verschwendung durch ineffektive KI-Nutzung.
Hinzu kommt der soziale Faktor: 53 % der Befragten gaben an, sich über Workslop zu ärgern, 42 % verloren das Vertrauen in Kolleg:innen, die es verschicken, und 37 % hielten diese Personen anschließend sogar für weniger kompetent.
Warum das passiert
Viele Führungskräfte fördern den Einsatz von KI mit dem richtigen Ziel – Effizienz, Innovation, Zukunftsfähigkeit. Doch wenn KI „überall und jederzeit“ eingesetzt werden soll, entsteht schnell das Gegenteil: gedankenlose Nutzung ohne Ziel oder Qualitätssicherung.
Diese Haltung wird oft unbewusst von oben vorgelebt. Wenn Führungskräfte nicht klar definieren, wo und wie KI sinnvoll ist, übernehmen Mitarbeitende diese Unklarheit – und nutzen Tools, um Aufgaben einfach „abzuhaken“.
Drei Prinzipien für sinnvolle KI-Nutzung
Damit KI wirklich produktiv macht, braucht es nicht mehr Tools, sondern bessere Leitplanken. Die Forschung zeigt: Erfolgreiche Teams zeichnen sich durch klare Orientierung, Eigenverantwortung und eine positive Haltung zur Technologie aus.
1. Bewusst statt beliebig einsetzen
Nicht jede Aufgabe ist für KI geeignet. Definiere klare Guidelines:
- Wann darf KI unterstützen (z. B. für Ideensammlung, Datenanalyse, Textentwürfe)?
- Wann nicht (z. B. bei komplexen Entscheidungen, sensibler Kommunikation)? So stärkst du die Qualität der Ergebnisse – und das Vertrauen im Team.
2. Den „Pilot:innen“-Mindset fördern
In der Forschung werden zwei Typen unterschieden:
- Pilots – nutzen KI aktiv, um ihre Arbeit zu verbessern.
- Passengers – lassen die KI für sich denken, um Arbeit zu vermeiden.
Motiviere dein Team, Pilot:innen zu sein: Menschen, die KI als Werkzeug nutzen, nicht als Krücke. Dafür braucht es Vertrauen, Schulung und Mut zum Experimentieren.
3. Kollaboration neu denken
KI verändert, wie Zusammenarbeit funktioniert. Wer heute mit KI arbeitet, arbeitet automatisch auch für Kolleg:innen mit – weil jedes KI-Ergebnis in gemeinsame Workflows einfließt.
Mach klar: KI ist ein Team-Tool, kein Shortcut. Gute Zusammenarbeit bedeutet, KI-Ergebnisse so einzubringen, dass sie das Team voranbringen, nicht bremsen.
Fazit: KI braucht Führung – und Haltung
Workslop entsteht nicht durch KI selbst, sondern durch fehlende Klarheit, Verantwortung und Feedbackkultur.
Wenn du als Führungskraft den Rahmen vorgibst, wo KI echten Mehrwert liefert, und dein Team ermutigst, sie mit Bedacht und Zielbewusstsein einzusetzen, wird KI zu dem, was sie sein soll: ein Werkzeug, das Arbeit erleichtert – nicht vervielfacht.