LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie beschreibt, wie viele Beschäftigte durch KI-Tools nicht weniger, sondern mehr Arbeit haben: Sie müssen Kontexte nachreichen, Ausgaben prüfen, Fehler beheben und Informationen zwischen Systemen verschieben. Ergebnis: Im Schnitt fallen laut Bericht rund 6,4 Stunden pro Woche für „Botsitting“ an – oft genug für einen vollen Arbeitstag. Gleichzeitig sinkt die Zufriedenheit, weil die zusätzliche Aufräumarbeit selten sichtbar, anerkannt oder gemessen wird. Der Kern der Gegenstrategie: Unternehmen müssen nicht nur KI ausrollen, sondern die Rahmenbedingungen dafür aktiv gestalten.
In vielen Unternehmen gilt Künstliche Intelligenz längst als Produktivitätshebel: Bots sollen Texte entwerfen, Zusammenfassungen liefern, Prozesse beschleunigen. Doch ein aktueller Bericht aus dem Umfeld des Work AI Institute zeichnet ein ernüchterndes Bild. Statt Zeit zu sparen, berichten besonders wissensbasierte Beschäftigte von einer wachsenden „Betreuungslast“ rund um KI-Ausgaben. Die Autoren nennen das Phänomen „Botsitting“ und meinen damit die oft unsichtbare Arbeit, die entsteht, damit KI im Alltag überhaupt zuverlässig nützlich ist. Genau dort entsteht ein Produktivitätsparadox: Individuelle Effizienzgewinne stehen einer schlechteren Gesamtleistung gegenüber, weil sich Teams in Detailkorrekturen und Kontextarbeit verstricken.
Technisch betrachtet ist „Botsitting“ die Folge typischer Grenzen moderner KI-Systeme: Sprachmodelle geben plausible Ergebnisse aus, aber die Richtigkeit hängt stark von Kontext, Eingabestruktur und domänenspezifischer Wissensbasis ab. Wenn Tools etwa nur Teilinformationen erhalten oder Ergebnisse nicht mit vorhandenen Unternehmensdaten verknüpfen, müssen Mitarbeitende nacharbeiten. Dazu zählen das systematische Prüfen von Antworten, das Debuggen von Fehlern in Prompts oder Workflows sowie das Ergänzen fehlender Rahmenbedingungen. Der Bericht quantifiziert diese Zusatzarbeit mit einer durchschnittlichen Spanne von 6,4 Stunden pro Woche, verteilt über mehrere KI-Nutzungsfälle, vom Copy-Editing bis zur Rechercheliteratur.
Der Bericht basiert auf einer Umfrage unter rund 6.000 Vollzeitbeschäftigten in den USA, im Vereinigten Königreich und in Australien. Befragt wurden Personen, die hauptsächlich am Computer bzw. mit digitalen Werkzeugen arbeiten. Entscheidend ist der Zeitraum der Datenerhebung, der die Phase unmittelbar nach breiter KI-Adoption abbildet: zwischen Dezember 2025 und Januar 2026. Die Ergebnisse zeigen zudem, wie stark die wahrgenommene Nutzbarkeit von organisatorischen Faktoren abhängt. Obwohl ein großer Teil der Befragten angibt, KI bei der Arbeit zu nutzen und daraus Produktivitätsvorteile zu ziehen, beurteilen vergleichsweise wenige, dass ihre Organisation insgesamt deutlich besser performt. Das deutet darauf hin, dass das eigentliche Problem weniger im Modell liegt, sondern im Betrieb, in Standards und in der Arbeitsverteilung.
Im Markt verschärft sich die Lage dadurch, dass KI-Funktionen inzwischen in nahezu alle bekannten Office- und Produktivitätstools drängen. Viele Teams arbeiten parallel mit Ökosystemen wie Microsoft Copilot, Google Workspace/ Gemini-Integrationen oder auch mit KI-Funktionen in Entwicklungs- und Ticketmanagement-Umgebungen. Dabei entstehen schnell Medienbrüche: Ein Tool generiert Text, ein anderes bewertet Format oder stilistische Regeln, ein weiteres schreibt in ein Repository oder ein Ticketsystem. Wenn diese Systeme nicht sauber integriert sind oder einheitliche Qualitätskriterien fehlen, entsteht ein „Zwischenhändler“-Effekt. Mitarbeitende werden zur Kontaktstelle zwischen nicht konsistenten KI-Agenten und externen Quellen. Genau das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI zwar im Output glänzt, aber im Prozess zusätzliche Schleifen erfordert.
Aus Expertensicht liegt die heikle Komponente in der Entkopplung von Aufwand und Anerkennung. Wenn „Botsitting“ weder gemessen noch im KPI-Design berücksichtigt wird, bleibt es für Teams unsichtbar – und damit auch für Entscheidungsinstanzen. Der Bericht nennt als Folge eine messbare Verschlechterung der Mitarbeitendenbindung: Beschäftigte, die ungewöhnlich viel Zeit mit Botsitting verbringen, zeigen eine deutlich erhöhte Wechselabsicht. Das ist strategisch relevant, weil es Kosten über mehr als nur Zeit erzeugt – etwa über Personalfluktuation, Know-how-Verlust und eine sinkende Lernbereitschaft. Besonders kritisch wird es, wenn Unternehmen Mitarbeitende dazu drängen, Aufgaben zu automatisieren, die eigentlich als sinnvoll empfunden werden, etwa Interaktion und Kundenbeziehung, während sie gleichzeitig KI-Agenten beaufsichtigen müssen.
Die Gegenstrategie ist weniger „mehr KI“ und stärker „bessere KI-Betriebsführung“. Laut den Forschenden erzielen jene Organisationen die größten Gewinne, die aktiv in Kontextaufbereitung investieren: Sie schulen Beschäftigte in zielgerichteten Nutzungsmustern, definieren, wie „gute“ KI-gestützte Arbeit aussieht, und etablieren klare Leitplanken, was nicht an ein Modell übergeben werden sollte. Das umfasst praktische Policies für sichere Eingaben, ein abgestuftes Freigabesystem für KI-generierte Inhalte sowie Qualitätschecks, die den Aufwand reduzieren statt ihn zu verschieben. In diesem Zusammenhang wird auch Datenschutz zentral: Unternehmen müssen sicherstellen, dass personenbezogene Daten oder vertrauliche Informationen nicht unkontrolliert in Toolchains gelangen, und dass Logging sowie Zugriffskontrollen zu den rechtlichen Anforderungen passen.
Für die Zukunft deutet sich damit eine neue Phase der KI-Nutzung an: weg von isolierten Feature-Rollouts, hin zu einem Betrieb, der wie ein Produkt gedacht ist. Teams werden mehr und mehr Prozesse standardisieren müssen, etwa durch integrierte Datenkontexte, wiederverwendbare Prompt- und Bewertungsroutinen, und durch Metriken, die nicht nur „Output“ messen, sondern Prozessqualität, Korrekturschleifen und Zeit pro verifiziertem Ergebnis. Der Branchenvergleich zeigt, dass Wettbewerber mit starken Plattformen zwar schnell Funktionen ausrollen, aber die nachhaltige Wirkung entsteht erst, wenn Organisationsdesign und Governance nachziehen. Wer Botsitting aktiv reduziert, senkt Betriebsaufwand, verbessert die Mitarbeiterzufriedenheit und schafft damit die Voraussetzung für Skalierung – während andere das Risiko eingehen, ihre KI-Produktivität in einem Wartungs- und Fluktuationszyklus zu verlieren.
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