LONDON (IT BOLTWISE) – Eine große Studie zeichnet ein unerwartet skeptisches Bild: Viele Wissensarbeiter wünschen sich die Arbeitswelt vor dem breiten Einsatz generativer KI zurück. Fast drei Viertel von 2.500 Befragten schauen laut den Ergebnissen regelmäßig dahin. Mehr als ein Drittel investiert zudem mehr Zeit in Prüfung, Korrektur und Validierung, als durch KI tatsächlich eingespart wird. Die Mehrheit will KI im Unternehmen zwar weiter ausbauen, verlangt aber klare Rahmenbedingungen statt blindem Einsatz.
Die Euphorie rund um Künstliche Intelligenz bekommt im Arbeitsalltag zunehmend Gegenwind. Während KI-Modelle seit ChatGPTs Start im Herbst 2022 mit sichtbarer Geschwindigkeit besser wurden, berichten viele Wissensarbeiter parallel von einem Gefühl der Entwertung: Die Arbeit wirkt für sie nicht nur „automatisiert“, sondern auch weniger sinnvoll. Genau diese Spannung nimmt eine Studie des Beratungsunternehmens Adaptavist in den Blick und verbindet sie mit dem Begriff KI-Fatigue – also einer Erschöpfung, die sich aus dauerndem Umstieg, zusätzlicher Prüfung und gleichzeitig nachlassender Motivation speist. Entscheidend ist dabei weniger die Frage, ob KI grundsätzlich hilft, sondern wie sich der Alltag verändert, wenn KI-Inhalte zum Standard werden.
Im Kern zeigt die Erhebung laut Adaptavist eine deutliche Sehnsucht nach einer Zeit vor generativer KI. Fast drei Viertel der befragten Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeiter – insgesamt 2.500 Personen aus Großbritannien, den USA, Kanada, Spanien und Deutschland – blicken demnach regelmäßig zurück. 41 Prozent würden entsprechende KI-Tools sogar komplett abschaffen, sofern sie die Möglichkeit dazu hätten. „Wissensarbeiter“ meint in diesem Kontext Berufsgruppen, deren wichtigstes Kapital ihr Wissen ist, etwa Ärztinnen und Ärzte, Apotheker, Architekten, Ingenieure, Wissenschaftler, Designer, Wirtschaftsprüfer, Rechtsanwälte und Redakteure. Dass diese breite Gruppe einen ähnlichen Stimmungshebel hat, ist für Unternehmen bemerkenswert, weil es nicht nur um einzelne Branchen oder Pilotprojekte geht, sondern um die Rolle von KI in Kernprozessen.
Der Wunsch nach Zurückhaltung wirkt dabei nicht gleichmäßig über Generationen verteilt. Bei der Generation Z (1997 bis 2012) liegt der Anteil der Befragten, die am liebsten zur Entwicklung „vor KI“ zurückdrehen würden, bei 40 Prozent. In der Generation X (1965 bis 1980) sinkt dieser Wert auf 22 Prozent, bei den Babyboomern (1946 bis 1964) liegt er dagegen bei 29 Prozent. Als Hauptgrund nennen die Studienautoren einen wachsenden Konflikt zwischen kreativer Freiheit und ethischer Verantwortung: Viele glauben, dass ihre Arbeit vor der breiten Einführung generativer KI einen höheren Stellenwert hatte. Besonders häufig werden außerdem sinnentleerte Arbeit (45 Prozent), Kreativitätsverlust (25 Prozent) und ethische Bedenken (20 Prozent) angeführt. Das Muster dahinter ist klar: Wo KI Ergebnisse schneller liefert, steigt der gefühlte Druck, Inhalte zu produzieren – und gleichzeitig wird es schwerer, sich als kreative Instanz wahrzunehmen.
Technisch und organisatorisch wird die Kritik in der Studie dann greifbar, wenn es um die „Verifizierungskosten“ geht. Mehr als jeder dritte Beschäftigte (39 Prozent) investiert demnach mehr Zeit in die Überprüfung, Korrektur und Validierung von KI-Ergebnissen, als durch den Einsatz tatsächlich eingespart wird. Für Teams bedeutet das: Ein KI-gestützter Workflow verschiebt den Aufwand von der Erstellung hin zur Kontrolle. Gleichzeitig äußern viele Unzufriedenheit mit der Qualität der Resultate: 42 Prozent sind der Meinung, KI bremse die Produktivität und verlangsamt Projekte, fast jeder Zweite (49 Prozent) sagt zudem, KI beeinträchtige die Gesamteffizienz des Teams. Ergänzend spielt der von den Befragten als „AI Slop“ beschriebene Überfluss an minderwertigen KI-generierten Inhalten eine Rolle, weil er Arbeitsplätze unübersichtlicher macht und die Arbeitsmoral belastet.
Wichtig ist: Die Studie formuliert keine pauschale KI-Ablehnung. Aus Sicht der Unternehmen sei eine positive Haltung gegenüber Künstlicher Intelligenz nachvollziehbar; dennoch zeigt die Gemengelage, dass Akzeptanz ohne Umsetzungsklarheit nicht automatisch zu Produktivitätsgewinnen führt. Zwei von drei Beschäftigten (67 Prozent) wünschen sich demnach, dass ihr Unternehmen den KI-Einsatz weiter ausbaut. Knapp ebenso viele (64 Prozent) vertrauen darauf, dass KI ethisch verantwortungsvoll eingesetzt wird. Genau hier setzt der praktische Hebel an: Wenn KI-Ausgaben zwar akzeptiert werden, die Rolle des Menschen aber über „Prüfen, Korrigieren, Validieren“ übermäßig beansprucht wird, entsteht KI-Fatigue trotz grundsätzlich positiver Haltung. Die Debatte verschiebt sich damit von der reinen Technologiefrage hin zu Governance im Arbeitsprozess: Welche Aufgaben werden wirklich delegiert, welche bleiben Prüf- und Entscheidungsaufgabe, und wie werden Qualität und Verantwortung messbar gemacht?
Als möglichen Ausweg nennt Neal Riley von Adaptavist laut Quelle einen Ansatz, bei dem KI „durchdacht“ eingeführt wird – mit passenden Rahmenbedingungen und echter Unterstützung für diejenigen, die sie nutzen. Übersetzt in operative Praxis heißt das: Unternehmen müssen nicht nur Tools bereitstellen, sondern die Arbeitsprozesse so umbauen, dass Validierungsaufwand planbar bleibt und Qualitätsstandards nicht implizit im Kopf einzelner Expertinnen und Experten hängen. Dazu gehören klare Leitplanken für Korrekturroutinen, nachvollziehbare Kriterien für die Güte von KI-Ausgaben sowie Schulungen, die nicht nur Prompting erklären, sondern auch typische Fehlerbilder und Risiken im jeweiligen Fachkontext. Für die nächsten Monate dürfte damit weniger die Frage „KI ja oder nein“ im Vordergrund stehen, sondern „KI wie“ – also wie sich Produktivität, Motivation und Verantwortung zusammenhalten lassen, bevor aus dem frühen Technologieversprechen eine dauerhafte Ermüdung wird.
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