KI entlastet nicht - sie erhöht das Burnout-Risiko

Die Hoffnung war, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz die Arbeitslast der Menschen verringert. Doch diese Hoffnung trügt: KI entlastet nicht, sondern verdichtet die Arbeit. Zu diesem Ergebnis kommen die Forscherinnen Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye von der University of California, Berkeley. In einem Artikel für das Manager-Fachmagazin "Harvard Business Review" stellen sie die vorläufigen Ergebnisse eines noch laufenden Forschungsprojekts vor, das über acht Monate hinweg ein einzelnes US-Technologieunternehmen mit rund 200 Mitarbeitenden begleitete.

Ein zentraler Befund der Untersuchung: Obwohl der Einsatz von KI-Tools im Unternehmen nicht vorgeschrieben, sondern freiwillig war, arbeiteten viele Mitarbeitende schneller, übernahmen ein breiteres Aufgabenspektrum und dehnten ihre Arbeit auf mehr Stunden des Tages aus - oft ohne explizite Aufforderung durch Vorgesetzte.

Wie KI die Arbeit verdichtet

Die Forscherinnen beobachteten drei zentrale Mechanismen, die zu dieser Intensivierung führen:

• Erweiterung der Aufgaben (Task Expansion): KI-Tools senken die Hürden für fachfremde Tätigkeiten. Im Rahmen der Studie begannen Produktmanager zu programmieren und Forschende erledigten technische Aufgaben, die sie früher delegiert hätten. Diese spontane Ausweitung des eigenen Jobprofils führte jedoch zu einem Dominoeffekt: Spezialistinnen und Spezialisten, etwa aus dem Engineering, mussten vermehrt Zeit investieren, um die KI-gestützte Arbeit ihrer Kolleginnen und Kollegen zu überprüfen, zu korrigieren oder informell zu begleiten - häufig ausserhalb formalisierter Prozesse und zusätzlich zu ihren regulären Aufgaben.
• Aufweichung der Grenzen zwischen Arbeit und Freizeit (Boundary Blurring): Weil eine KI-Anfrage so einfach wie ein Chat zu starten ist, erledigten Mitarbeitende kleine Arbeitsaufträge vermehrt in Pausen, während Meetings oder kurz vor Feierabend. Diese Mikroeinheiten summierten sich und führten zu einem Arbeitstag mit weniger Erholungsphasen. Die Grenze zwischen Arbeit und Freizeit wurde durchlässiger, was viele Betroffene erst rückblickend als belastend empfanden.
• Forciertes Multitasking: Mitarbeitende nutzten KI als "Partner", der Aufgaben im Hintergrund erledigt. Dies verleitete sie dazu, mehrere Prozesse parallel zu managen: Sie schrieben Code, während die KI eine Alternative generierte, oder reaktivierten aufgeschobene Projekte. Das Ergebnis war eine zunehmende Fragmentierung der Aufmerksamkeit, häufiges Umschalten zwischen Aufgaben und eine steigende kognitive Belastung - trotz subjektivem Gefühl von Produktivität.

Vom Produktivitätsschub zum Burnout-Risiko

Die Studie beschreibt einen sich selbst verstärkenden Kreislauf: KI beschleunigt einzelne Tasks, was die allgemeine Erwartungshaltung an das Tempo erhöht. Um diese zu erfüllen, greifen Mitarbeitende noch stärker auf KI zurück. "Man dachte, man könnte produktiver sein, dadurch Zeit sparen und weniger arbeiten. Aber in Wirklichkeit arbeitet man gleich viel oder sogar mehr", zitiert der Artikel einen der befragten Ingenieure.

Für Unternehmen entsteht hier ein schwer sichtbares Risiko. Kurzfristige Effizienzgewinne können verdecken, dass sich Arbeitslast und mentale Beanspruchung schleichend erhöhen. Die Forscherinnen sprechen von kognitiver Ermüdung sowie Überlastung als Risikofaktoren - und sie warnen: Bleibt diese Dynamik unbeachtet, drohen auf lange Sicht eine sinkende Entscheidungsqualität, erhöhte Fehleranfälligkeit und letztlich Burnout und steigende Fluktuation.

Gegenmassnahmen: Was Unternehmen jetzt tun sollten

Die Forscherinnen raten Unternehmen davon ab, die Verantwortung für einen gesunden KI-Einsatz allein den Mitarbeitenden zu überlassen. Stattdessen plädieren sie für den Aufbau einer unternehmensweiten "AI Practice", also bewusst etablierter Normen und Routinen im Umgang mit KI. Sie schlagen drei Ansatzpunkte vor:

• Bewusste Pausen: Kurze, fest eingeplante Unterbrechungen sollen das Arbeitstempo drosseln und Raum für Reflexion schaffen, bevor wichtige Entscheide gefällt werden.
• Sequenzierung: Arbeitsabläufe sollten stärker in zusammenhängenden Phasen organisiert werden, statt auf jeden KI-Output sofort zu reagieren. Geschützte Fokuszeiten können unnötige Kontextwechsel reduzieren.
• Menschliche Verankerung: Da KI selbstständiges Arbeiten fördert, sollten Organisationen gezielt Zeit für Austausch, Dialog und gemeinsames Nachdenken schaffen – als Gegenpol zur individualisierten, KI-vermittelten Arbeit.

Das Fazit der Forscherinnen ist eine klare Handlungsaufforderung: Die Frage sei nicht, ob KI die Arbeit verändert, sondern ob Unternehmen diese Veränderung aktiv gestalten - oder zulassen, dass sich Arbeitsverdichtung und Überlastung schleichend etablieren.
 

Übrigens: Über die psychologischen Folgen von KI in der Arbeitswelt spricht Gudela Grote, Professorin für Arbeits- und Organisationspsychologie an der ETH Zürich, im grossen Interview.