Wie KI die Arbeitswelt langfristig verändert

Hans Rusinek, Arbeitsforscher. (Source: zVg)

Hans Rusinek, Arbeitsforscher. (Source: zVg)

Was hat Sie dazu bewegt, das Zusammenspiel von künst­licher Intelligenz und Arbeit zu erforschen?

Hans Rusinek: Ich habe lange in einer grossen Strategieberatung gearbeitet und bin heute als "Pracademic" sowohl Arbeitsforscher als auch weiterhin Berater. Mein Anliegen ist es, wissenschaftliche Erkenntnisse in relevante Ansätze für Unternehmen zu übersetzen. Gerade im Kontext von KI  – etwa bei Wertschöpfung, Kreativität und Leadership – ist das ein besonders fruchtbares Feld. Man könnte auch sagen: Es gibt kaum einen Bereich, in dem die Lücke zwischen Forschung und Praxis derzeit so gross ist.

Wie schätzen Sie langfristig die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt ein: Fallen unter dem Strich eher Stellen weg, entstehen neue Arbeitsplätze oder verlagern sie sich lediglich? Und wo sehen Sie dabei die grössten Risiken?

Ich würde weniger von Jobs als von Tätigkeiten innerhalb von Jobs sprechen, die verschwinden. Historisch betrachtet verschwinden selten ganze Berufe; vielmehr verändern sich ihre Inhalte – oft werden sie sogar anspruchsvoller. Durch die Einführung von Geldautomaten ist beispielsweise nicht die Zahl der Bankangestellten gesunken, sondern gestiegen – und die Arbeit hat sich hin zu mehr Beratung entwickelt. Die Erzählung vom massenhaften Jobverlust ist nicht nur verkürzt, sie wirkt auch lähmend. Die Realität ist eher eine des Lernens und der Transformation. Das grösste Risiko liegt daher nicht in der Technologie selbst, sondern in unserem Umgang mit ihr: Wenn Unternehmen lediglich automatisieren oder aus Unsicherheit gar nicht handeln, verpassen sie die Chance, mit KI echte Wertschöpfung und bessere Arbeit zu schaffen.

Inwiefern unterscheidet sich der bevorstehende, durch KI getriebene Wandel der Arbeitswelt von früheren Umbrüchen wie der Industrialisierung?

Der entscheidende Unterschied ist: KI greift nicht zuerst Muskeln an, sondern Sprache, Wissen und Vorstufen von Urteilsbildung – also genau jene Tätigkeiten, die lange als typische Bürojobs galten. Anders als bei der Industrialisierung findet die Disruption mitten im White-Collar-Alltag statt: in Präsentationen, Protokollen, Recherchen und E-Mails – also im Denkalltag von Organisationen. Generative KI automatisiert nicht die Routinen der Fabrik, sondern die Routinen des Büros. Spannend wird sein, ob dadurch handwerkliche und pflegerische Tätigkeiten aufgewertet werden – und welche Konsequenzen sich für akademische Ausbildung ergeben.

Welche Lehren aus früheren Transformationsphasen lassen sich auf die KI-gestützte Veränderung von Arbeit übertragen – und wo stehen wir vor völlig neuen Herausforderungen?

Die wichtigste Lehre ist: Es verschwinden selten ganze Jobs, sondern Tätigkeiten verändern sich. Wer diesen Wandel aktiv gestaltet, kann Arbeit anspruchsvoller statt überflüssig machen. Neu sind jedoch Tempo und Breite der aktuellen Entwicklung. KI erfasst zunehmend auch Einstiegsaufgaben, Kommunikation und kreative Vorarbeiten. Deshalb reicht es nicht, nur Technologien einzuführen – Lernpfade, Rollen und Formen der Zusammenarbeit müssen aktiv neu gestaltet werden. Die grösste Gefahr sehe ich am unteren Ende der Karriereleiter: Wenn KI genau jene Einstiegsaufgaben übernimmt, über die Menschen bisher Kompetenzen aufgebaut haben, droht die Grundlage für Urteilskraft und Expertise wegzu­brechen.

In einem Bericht der HSG vom Dezember 2025 sprachen Sie über den sogenannten "Workslop" – gut klingende, aber ­inhaltlich leere KI-Inhalte. Wie gross ist dieses Problem ­aktuell in Unternehmen?

Das Problem ist bereits grösser, als viele zugeben. Work­slop kostet nicht nur Zeit, sondern beschädigt auch Vertrauen: Inhalte wirken professionell, tragen aber wenig Substanz. Studien zeigen, dass solche Ergebnisse direkte soziale Effekte haben: Kolleginnen und Kollegen werden als weniger verlässlich und kompetent wahrgenommen. Aus schlechter Arbeit wird damit schnell ein Beziehungsproblem.

Welche Kompetenzen werden Ihrer Meinung nach in den kommenden fünf Jahren für die meisten Beschäftigten ­unverzichtbar, um mit KI zu arbeiten?

Weniger entscheidend sind Prompt-Tricks als vielmehr Urteilskraft, Fokus und die Fähigkeit, Relevanz zu erkennen. Es geht darum, einschätzen zu können, ob ein Ergebnis nur glatt klingt oder tatsächlich trägt. Hinzu kommen soziale, moralische und narrative Intelligenz. Je mehr Maschinen Wahrscheinlichkeiten liefern, desto wichtiger werden Menschen, die Sinn, Kontext und Verantwortung einbringen.

Wie verändert KI das Machtverhältnis zwischen Unternehmen und Mitarbeitenden konkret? Oder anders gefragt: Wer gewinnt an Einfluss – und wer verliert eher?

An Einfluss gewinnen zunächst diejenigen, die KI-Systeme auswählen, ihren Einsatz definieren und Ergebnisse bewerten – also Management, Plattformanbieter und Mitarbeitende mit hoher Urteils- und Übersetzungskompetenz. An Einfluss verlieren könnten vor allem Menschen in klassischen Zuarbeits- und Einstiegsrollen – insbesondere dann, wenn Unternehmen diese Tätigkeiten einfach automatisieren, statt daraus neue Lern- und Mitdenkerrollen zu entwickeln.

Welche Auswirkungen beobachten Sie in Bezug auf psychische Gesundheit und Wohlbefinden am Arbeitsplatz, wenn KI intensiver eingesetzt wird?

Die Gefahr besteht darin, dass KI ein ohnehin belastetes System weiter beschleunigt: mehr Output, mehr Mikroaufgaben, mehr Unterbrechungen, mehr synthetische Kommunikation. Dieses Muster wird oft als "infinite workday" beschrieben. Wenn KI lediglich bestehende Arbeitsweisen beschleunigt, steigt nicht die Entlastung, sondern die kognitive Erschöpfung. Es entsteht eine Effizienzfalle, in der wir das Alte nur schneller reproduzieren, statt Arbeit grundlegend besser zu gestalten.

Was wäre Ihr wichtigster Rat an Entscheiderinnen und Entscheider, die KI in ihrer Organisation einführen wollen, um gleichzeitig Produktivität und Arbeitnehmerinteressen zu wahren?

Nicht vom Tool her denken, sondern von der Arbeit: Welche Probleme sollen wirklich gelöst werden – und was soll sich für den Menschen verbessern, etwa in Bezug auf Urteilskraft, Fokus, Lernen oder Zusammenarbeit? Wer KI nutzt, um lediglich schneller mehr vom Gleichen zu produzieren, landet in der Effizienzfalle. Wer sie hingegen einsetzt, um menschliche Intelligenz zu stärken, kann Produktivität und Arbeitsqualität zugleich verbessern. Eine hilfreiche Leitfrage lautet: Wenn KI die Antwort ist – was war eigentlich unsere Frage?

Wenn Sie einen Wunsch frei hätten: Wie sollte die Arbeitswelt mit KI in fünf Jahren idealerweise aussehen?

Ideal wäre eine Arbeitswelt, in der KI die mechanischen Teile des Denkens übernimmt, sodass Menschen mehr Zeit für Neugier, Tiefe, Beziehungen und echte Problemlösung haben. Nicht schneller im Alten, sondern besser im Neuen: weniger Workslop, weniger Dauerhektik, mehr Urteilskraft, mehr Mitdenken – und mehr Arbeit am System statt nur im System.