LONDON (IT BOLTWISE) – Bore-out trifft in vielen Unternehmen nicht nur einzelne Beschäftigte, sondern wird laut aktuellen Umfragewerten zunehmend spürbar. Die Einführung von KI-Technologien verschärft dabei eine paradoxe Lage: Rund 27 Prozent der Befragten fühlen sich chronisch unterfordert, während gleichzeitig viele Aufgaben automatisiert werden. Gleichzeitig steigt die Zahl psychischer Diagnosen bei Krankenkassen, und Homeoffice gilt für einen Teil der Arbeitspraxis als kurzfristiger Ausgleich. Entscheidender als „mehr KI“ ist für viele offenbar die Frage nach passender Aufgabenqualität, klaren Prozessen und realistischen Erwartungen im Projektalltag.
Wer im Arbeitsalltag vor allem „absitzt“, kann genauso krank werden wie jemand, der ständig an der Grenze fährt. Beim Bore-out-Syndrom geht es nicht um zu viel Arbeit, sondern um chronische Unterforderung: fehlende Herausforderung, Desinteresse und Aufgaben, die sich auf Dauer nicht sinnvoll anfühlen. Bereits 2007 beschrieben Peter Werder und Philippe Rothlin dieses Muster als psychische Störung durch mangelnde Aufgabenpassung. Genau dieses Spannungsfeld zwischen Langeweile und gleichzeitig fehlender Perspektive erklärt auch, warum Unterforderung in der Praxis oft nicht als „harmlose Phase“ wahrgenommen wird.
Die Folgen zeigen sich bei Betroffenen häufig in sehr konkreten Verhaltensmustern. Wer sich dauerhaft aus dem Arbeitsfluss herausgezogen fühlt, entwickelt Bewältigungsstrategien wie das bewusste Strecken von Aufgaben oder das Vortäuschen von Engagement, um nicht aufzufallen. Psychisch kann daraus langfristig eine Mischung aus Antriebslosigkeit und depressiven Symptomen entstehen; körperliche Begleiterscheinungen wie Schlaflosigkeit oder Tinnitus werden in der Debatte ebenfalls genannt. Entscheidend ist dabei: Bore-out entsteht nicht nur durch wenige Tätigkeiten, sondern durch eine dauerhaft falsche Passung zwischen Rolle und tatsächlichem Arbeitsbedarf.
Mit Künstlicher Intelligenz (KI) verändert sich die Dynamik zusätzlich. Laut Bitkom berichten 39 Prozent der Befragten, dass KI ihnen Aufgaben abnimmt. In Bereichen wie IT, Administration und Büroorganisation liegt das Automatisierungspotenzial in Analysen bis zu 90 Prozent – das heißt, selbst Tätigkeiten, die früher „Restarbeit“ waren, können künftig teilweise automatisiert werden. Damit verschiebt sich das Risiko: Ein Teil der Beschäftigten freut sich über Entlastung und setzt auf Weiterbildung (27 Prozent), während zugleich jeder Dritte unter 30 Jahren den Jobverlust durch KI befürchtet. Interessant ist die Altersstreuung: Bei den Jahrgängen 1965 bis 1980 nennen nur 17 Prozent diese Sorge, was auf eine unterschiedliche Erwartung an Karrierepfade, Qualifizierungszeiträume und den Umgang mit technologischen Umbrüchen hindeuten könnte.
Die Kehrseite zeigt sich weniger in der Automatisierungsquote als in der Ergebnisqualität. Eine Umfrage unter 2.500 Wissensarbeitern macht deutlich, warum die Stimmung trotz hoher Erwartungen ambivalent bleibt: 74 Prozent würden generative KI wieder aus der Arbeitswelt verdrängen wollen, 41 Prozent sogar komplett beenden. Häufigster Grund ist die Wahrnehmung minderwertiger Ergebnisse; 45 Prozent bewerten KI-Ausgaben als qualitativ schlecht, 39 Prozent investieren mehr Zeit in Korrekturen. Dadurch verlangsamen sich Projekte für 42 Prozent, und 49 Prozent sehen eine Beeinträchtigung der Teameffizienz. Für Unternehmen heißt das: KI ersetzt in vielen Fällen nicht einfach Arbeitsschritte, sondern verändert den Arbeitsfluss so, dass Qualitätssicherung, Prompting-Kompetenz und Review-Schleifen stärker ins Gewicht fallen.
Der Arbeitsdruck kommt außerdem aus dem Gesamtbild psychischer Belastungen. Für 2025 meldet die KKH einen deutlichen Anstieg psychischer Diagnosen: 119 Krankheitstage je 100 Versicherte entfallen auf Belastungsreaktionen, 2017 waren es noch 66. Mit 33.425 Fällen stellen Belastungsreaktionen die häufigste psychische Diagnose und gleichzeitig den dritthäufigsten Grund für Krankschreibungen dar. In der Industrie werden als Stressursachen zudem besonders häufig Einsparungen (49 Prozent) und Personalabbau (48 Prozent) genannt – ein Hinweis darauf, dass Unterforderung oft im Kontext von Sparprogrammen entsteht: Wenn Stellen gestrichen oder Verantwortlichkeiten neu verteilt werden, können sowohl Tempo als auch Aufgabenvielfalt kippen.
Als kurzfristiger Ausgleich wird häufig Flexibilität diskutiert, insbesondere mehr Homeoffice. Eine Studie der Techniker Krankenkasse und des Fraunhofer IAO kommt zum Ergebnis, dass ein höherer Anteil an Homeoffice – bis zu 60 Prozent – die Produktivität um etwa 20 Prozent steigern kann, danach aber wieder nachlässt. Auch die Stanford University wird in diesem Kontext so eingeordnet, dass bereits zwei Homeoffice-Tage pro Woche Zufriedenheit erhöhen und Fluktuation senken können. Das passt in ein Muster, das in vielen Teams sichtbar ist: Nicht die maximale Distanz zur Arbeit ist entscheidend, sondern das richtige Gleichgewicht zwischen konzentrierter, planbarer Arbeitszeit und sozialem Austausch. Genau dieses Gleichgewicht wird als Basis gegen chronische Erschöpfung beschrieben.
Für Führungskräfte ergibt sich daraus eine nüchterne Schlussfolgerung: Es reicht selten, „mehr KI“ oder „mehr Remote“ zu fordern. Wenn KI Prozesse zwar beschleunigt, aber gleichzeitig neue Zeitfresser erzeugt – etwa durch zusätzliche Korrekturen und Abstimmungsrunden – steigt der Stress oft trotzdem. Wenn Beschäftigte dagegen Aufgaben übernehmen müssen, die nicht zu ihren Fähigkeiten passen, verschiebt sich das Problem von übermäßiger Last hin zur Unterforderung. Branchenvertreter warnen daher, KI verändere vor allem die Art der Arbeit, nicht zwangsläufig die Dauer. In der Praxis heißt das: Unternehmen brauchen Mechanismen, um Aufgabenqualität zu steuern (Zielklarheit, Verantwortungsabgrenzung, Feedbackschleifen) und um KI-Einsatz messbar an Nutzwert statt an Tool-Intensität zu koppeln.
Auch der Faktor Unternehmenskultur spielt hinein. Analysen der Wharton School ordnen die Ablehnung von Remote-Arbeit weniger betriebswirtschaftlichen Kennzahlen zu, sondern stärker individuellen Führungsstilen. Das erklärt, warum dieselbe Arbeitsform in zwei Organisationen sehr unterschiedliche Effekte auf Motivation und Effizienz haben kann. Insgesamt deutet der Mix aus Bore-out-Daten, KI-Ambivalenz und steigenden psychischen Krankheitswerten auf einen klaren Bedarf an wirksamen Strategien für den Arbeitsalltag hin: realistische Erwartungen im Projektbetrieb, Weiterbildung dort, wo sie die Aufgabenpassung verbessert, und eine Gestaltung von Arbeitsprozessen, die sowohl Unterforderung als auch Überlastung aktiv vermeidet.
Die Debatte wirkt damit weniger wie ein Technologie-Problem und mehr wie ein Management-Problem. KI kann Entlastung bringen, aber nur, wenn die Ergebnisse in vorhandene Qualitäts- und Entscheidungsroutinen eingebettet sind. Umgekehrt kann ein Arbeitsdesign, das Menschen ständig „überflüssig“ fühlen lässt, auch durch Automatisierung nicht automatisch verschwinden. Für Unternehmen liegt die anspruchsvolle Aufgabe also darin, Künstliche Intelligenz als Werkzeug zu nutzen, ohne den Menschen aus dem sinnvoll gestalteten Arbeitsfluss zu verdrängen – und gleichzeitig die psychische Gesundheit als messbaren Teil der Arbeitsgestaltung zu behandeln.
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