LONDON (IT BOLTWISE) – Digitale Fragmentierung kostet Beschäftigte im Alltag nachweislich Stunden: Laut einer Workday-Analyse verbringen 70 % viel Zeit mit der Informationsübertragung zwischen Systemen. Ebenso viele gleichen regelmäßig widersprüchliche Daten ab, und 68 % müssen die gleichen Informationen mehrfach eintippen. Auch der Kommunikationsaufwand schlägt durch: Für E-Mail-Aktivitäten werden im Schnitt 105 Minuten pro Tag angesetzt. Für Unternehmen wird damit klar, dass KI allein ohne Prozess- und Datenhygiene kaum Wirkung entfaltet.
Wenn der Betriebsalltag „digital“ ist, heißt das in der Praxis oft vor allem: viele Tools, viele Formate und viele Medienbrüche. Die Workday-Studie „The Copy/Paste Economy“ quantifiziert dieses Problem für Unternehmen in mehreren Funktionen wie Finanzen, Personalwesen, IT und Operations. Befragt wurden weltweit 6–100 Beschäftigte; die Ergebnisse zeigen, wie stark manuelle Schnittstellenarbeit den Takt im Tagesgeschäft bestimmt und warum selbst etablierte Zeitmanagement-Methoden dagegen nur begrenzt helfen.
Besonders deutlich wird der Aufwand bei systemübergreifender Informationsübertragung: Laut den Angaben aus der Workday-Auswertung verbringen 70 % der Befragten viel Zeit mit dem Wechsel zwischen verschiedenen Systemen, um Daten von A nach B zu bringen. Ebenso viele gleichen regelmäßig widersprüchliche Datensätze ab, und 68 % müssen dieselben Informationen mehrfach eintippen. Bei 14 % beansprucht das Verschieben und Neuformatieren von Informationen mindestens 7 Stunden pro Woche. Dazu passt, dass 78 % sich zeitweise den ganzen Tag beschäftigt fühlen, ohne spürbar voranzukommen, während 83 % den Umgang mit bestehenden Prozessen und Systemen zumindest gelegentlich als stressig beschreiben.
Der nächste Engpass entsteht nicht im „Datenfluss“ selbst, sondern in der Kommunikation darüber. Eine Untersuchung, die für MacroView durchgeführt wurde, verortet für australische Beschäftigte im Schnitt 105 Minuten pro Tag für E-Mail-Aktivitäten. Davon entfallen rund 47 Minuten auf Lesen und Beantworten, während 58 Minuten am Tag für administrative Tätigkeiten außerhalb dieser Kernarbeit genutzt werden. Bei der Ablage verschärft sich das Problem zusätzlich: 78 % berichten von Schwierigkeiten, schwer auffindbare E-Mails oder Dokumente zu finden. 48 % verlieren dadurch direkt Zeit bei der Recherche, und 28 % verpassen Anschlusstätigkeiten oder verzögern Antworten.
Aus Sicht der Betriebsorganisation wird damit sichtbar, dass „Digitales Chaos“ häufig weniger ein einzelnes Tool-Problem ist als eine Kette aus unzureichenden Workflows, fehlender Datenkonsistenz und heterogenen Ablagestrukturen. Ein Beispiel aus der Makro-Ebene: Laut MacroView-CEO Titmuss entspricht eine vermeidbare Administrationszeit von 10 Minuten pro Mitarbeiter und Tag bei einem Stundensatz von 54 Australischen Dollar und 230 Arbeitstagen rund 2.070 Australische Dollar pro Jahr. Bei 150 Mitarbeitenden summiert sich der Betrag auf 310.500 Australische Dollar jährlich, in Unternehmen mit 500 Mitarbeitenden übersteigt der Verlust 1 Million Australische Dollar pro Jahr. Diese Größenordnung macht verständlich, warum sich der Blick auf Papierstapel und unübersichtliche digitale Ablagen nicht als Schönheitskorrektur abtun lässt, sondern als Produktivitätshebel.
Spannend ist nun die Frage, warum Automatisierung und KI-Entwicklung bislang so ungleich wirken. Laut Workday sehen 49 % der Befragten durch Künstliche Intelligenz zwar Produktivitätsgewinne, gleichzeitig setzen 71 % ein grundlegendes Vertrauen in Systeme und Basisdaten voraus. Eine Umfrage des Fachverbands tekom aus 2024 kommt zu einem ähnlichen Bild: Über 63 % erwarten binnen zwei Jahren Veränderungen am Arbeitsplatz, fast 80 % befürworten die Automatisierung von Routinen, doch rund 77 % stellen kaum eine Zeitersparnis durch KI fest. Das weist technisch betrachtet auf einen typischen Engpass hin: Viele KI-Use-Cases greifen zu spät oder an den falschen Stellen an und müssen erst gegen Datenmüll, Prozessbrüche und fehlende End-to-End-Sicherheit „arbeiten“.
Auch die Skalierung in der Breite verläuft demnach zögerlich. Eine Lünendonk-Studie aus 2026 mit 180 Befragten im DACH-Raum berichtet, dass 58 % autonome KI-Agenten in Pilotprojekten testen, aber nur 1 % über eine durchgängige End-to-End-Integration verfügt. Eine Studie zur Agenten-Nutzung verortet als optimalen Bereich zwei bis vier Systeme und ebenso viele Prozessschritte – ein Hinweis darauf, dass Komplexität vor allem dann explodiert, wenn KI nicht in einen stabilen Prozesskontext eingebettet ist. Gartner prognostiziert zudem bis 2030 eine Verdreifachung der Betriebskosten, falls Laufzeitkontrollen fehlen; ergänzend deutet eine Erhebung, die 2026 durchgeführt wurde, darauf hin, dass sich Produktivitätsberichte nicht automatisch in harte finanzielle Kennzahlen wie einen positiven EBIT-Effekt übersetzen.
Für Unternehmen ergibt sich daraus eine klare Konsequenz: Bevor neue Software oder KI-Module produktiv ausgerollt werden, müssen Reibungsverluste in den Abläufen sichtbar gemacht und bereinigt werden. Praxisempfehlungen heben genau diesen Punkt hervor: Ein unreflektierter Softwareeinsatz kann zusätzlichen Arbeitsaufwand erzeugen, wenn zum Beispiel doppelte Dateneingaben bestehen bleiben oder Umwege im Prozess nicht beseitigt werden. Ein konkretes Beispiel liefert die VERWO AG: Nach eigenen Angaben führte das Schweizer Industrieunternehmen die Kollaborationssoftware MeisterTask ein, stockte die Lizenzen von zunächst 90 auf 140 auf und nutzte das System an jedem Arbeitsplatz inklusive einer Digitalisierungs-Roadmap. Laut Anbieter habe sich das E-Mail-Aufkommen um rund 50 % reduziert und Projektmeetings deutlich verringert. Solche Effekte lassen sich technisch oft auf weniger Kontextwechsel, konsistentere Zuständigkeiten und klarere Dokumentationsketten zurückführen – also auf Faktoren, die KI später erst sinnvoll ergänzen kann, statt sie zu „überbrücken“.
Der wirtschaftliche Kern liegt damit nicht in der Frage „Welche KI ist die beste?“, sondern „Wie sauber sind Daten, Prozesse und Schnittstellen, an denen KI arbeitet?“. Wenn Künstliche Intelligenz nur in isolierten Schritten eingesetzt wird, entsteht häufig ein zusätzlicher Koordinations- und Prüfaufwand; wenn dagegen Workflows vor dem Tool-Change überprüft werden, sinken typische Lasten wie Copy-and-Paste, manuelle Abstimmungen und das Suchen in heterogenen Ablagen. Für IT, Operations und Fachbereiche heißt das: Die nächsten Verbesserungsprogramme sollten nicht nur die Automatisierung anschieben, sondern die Systemlandschaft so ordnen, dass Informationen genau einmal entstehen, strukturiert weitergegeben und nachvollziehbar archiviert werden. Genau dann werden KI-Ansätze messbar, statt sich in Pilotprojekten oder lokalen Produktivitätseffekten zu verlieren.
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