LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Datenlage stellt die Effizienz-Erzählung rund um Künstliche Intelligenz infrage. Laut Kaufmännischer Krankenkasse (KKH) gab es 2025 knapp 119 Krankentage je 100 Versicherte wegen Belastungsreaktionen und Anpassungsstörungen. Die Werte sind damit gegenüber 2017 um fast 80 % gestiegen, während Unternehmen gleichzeitig stärker auf KI als Produktivitätshebel setzen. Gleichzeitig zeigt die Forschung: Intensive KI-Nutzung kann Arbeitszeit und Kontrollaufwand erhöhen.
Die Idee klingt verlockend: Künstliche Intelligenz soll Routineaufgaben übernehmen, Prozesse beschleunigen und damit Zeit freischaufeln. In der Praxis berichten viele Beschäftigte jedoch von genau dem Gegenteil – mehr Druck, mehr Prüfaufwand und am Ende eine spürbar schlechtere Erholung. Das Spannungsfeld zwischen KI-Einsatz und psychischer Gesundheit ist damit nicht nur ein individuelles Problem, sondern wird zunehmend zu einem Kosten- und Produktivitätsfaktor, weil Belastungsreaktionen in der Arbeitswelt messbar zunehmen.
Ein zentraler Befund stammt aus der Untersuchung von Prof. Wei Jiang von der Emory University: Wer KI besonders intensiv nutzt, arbeitet laut den vorliegenden Ergebnissen signifikant länger. Der Mechanismus wirkt dabei plausibel genug, um über Einzelfälle hinaus handlungsrelevant zu sein: Unternehmen setzen KI häufig in Arbeitsabläufe ein, in denen Tempo zählt, gleichzeitig steigt der Konkurrenzdruck. Dazu kommt ein praktischer Effekt, den Teams aus dem Alltag kennen: KI-generierte Ergebnisse müssen überprüft, korrigiert und in bestehende Qualitätsstandards eingebettet werden. So verschiebt sich die Arbeit von reiner Erstellung hin zu Kontrolle, Plausibilisierung und Verantwortungsübernahme.
Dass KI aus Sicht vieler Arbeitgeber als Produktivitätsmotor gilt, passt in dieses Bild – aber nicht in die erwartete Erfolgslogik. Das ManpowerGroup Arbeitsmarktbarometer für das dritte Quartal 2026 nennt 49 % der Arbeitgeber, die KI als wichtigsten Produktivitätsfaktor sehen. Parallel zeigen Planungen aus dem Umfeld des Weltwirtschaftsforums im „Future of Jobs Report“: Rund 40 % der Arbeitgeber wollen Personal durch KI-Automatisierung abbauen. Für die verbleibenden Teams bedeutet das meist nicht weniger, sondern anders verteilte Arbeit: Aufgaben bleiben, während Stellen reduziert werden, und der Anteil an Kontroll- und Abstimmungsarbeit nimmt zu.
Die Belastungsdaten konkretisieren diese Entwicklung. Die Kaufmännische Krankenkasse (KKH) weist für 2025 knapp 119 Krankentage je 100 Versicherte wegen Belastungsreaktionen und Anpassungsstörungen aus. Das entspricht einem Anstieg von fast 80 % gegenüber 2017 (damals: 66 Tage) und liegt auch über dem Wert von 2024 (112 Tage). Der Hintergrund ist selten eine einzelne Ursache, sondern eine Mischung aus hohem Arbeitspensum, Überstunden und der Entgrenzung von Arbeit: Flexible Modelle ohne klare Regeln können dazu führen, dass Beschäftigte ständig erreichbar sind und ihr Tagesrhythmus zerfasert.
Auch auf EU-Ebene lassen sich ähnliche Muster beobachten. Eine Eurofound-Studie vom Juni 2026 nennt, dass etwa 20 % der EU-Beschäftigten regelmäßig außerhalb ihrer Arbeitszeit kontaktiert werden, während 59 % sich generell gestresst fühlen. In Großbritannien summieren sich unbezahlte Überstunden den Angaben zufolge auf rund 28,5 Milliarden Pfund. Die Unternehmensberatung BCG brachte dafür den Begriff „AI Brain Fry“ ein – gemeint ist die spezifische Erschöpfung durch einen Dauerbetrieb mit KI-Systemen, bei dem Menschen nicht nur liefern, sondern permanent gegenchecken, reagieren und nachsteuern müssen.
Besonders unter Druck steht laut den vorliegenden Umfragewerten die Industrie. Eine YouGov-Erhebung im Auftrag von Swiss Life und der IG BCE zeigt: 54 % der Beschäftigten rechnen mit weiter steigenden Anforderungen, 44 % fühlen sich bereits jetzt deutlich mehrbelastet. Als Hauptgründe werden Kosteneinsparungen und Personalabbau genannt. Zugleich spiegelt sich der Wandel in anderen Berufswegen: Das deutsche Handwerk verzeichnete im ersten Halbjahr 2026 ein Plus von 4,9 % bei neuen Ausbildungsverträgen, und ZDH-Präsident Hans Peter Dittrich ordnet das als eine Flucht in krisenfeste Alternativen ein. In der Generation Z sorgen sich der Quelle zufolge 37 % der unter 30-Jährigen, durch KI ersetzt zu werden – eine Angst, die sich häufig in steigender Leistungsbereitschaft, aber auch in erhöhtem Stress niederschlägt.
Selbst Branchen, in denen KI „objektiv“ arbeiten müsste, bleiben anspruchsvoll. Im Übersetzungswesen klappt KI bei großen Datenmengen häufig gut, stößt aber besonders an kulturellen Nuancen an Grenzen – etwa in Medizin und Jurisprudenz. Zudem gilt: KI-Systeme neigen dazu, Quellen zu erfinden; deshalb gewinnt das Post-Editing als Berufsbild an Bedeutung, bei dem Fachleute Ergebnisse nicht nur korrigieren, sondern auch inhaltlich verifizieren. Damit verschieben sich die Anforderungen in fast allen Bereichen: weniger reine Produktion, mehr Qualitäts- und Kontextarbeit. Für Unternehmen heißt das, KI-Projekte nicht nur als Automatisierung zu planen, sondern als Prozessdesign mit realistischen Kapazitäten für Prüfung, Verantwortlichkeiten und Erholungszeiten.
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