KI soll entlasten. Warum fühlt es sich trotzdem nach mehr Arbeit an?
KI soll Arbeit abnehmen. Routinen automatisieren. Zeit für Strategie schaffen. Das ist die Verheißung.
In der Praxis berichten 77% der Mitarbeitenden, dass GenAI ihre Workload erhöht – nicht senkt. (Upwork)
Nicht, weil KI nicht funktioniert. Sondern weil sie Tempo liefert, aber kein System. Entwürfe entstehen in Sekunden. Kommunikation wird billig. Und plötzlich gibt’s davon einfach mehr – plus die Aufgabe, alles zu prüfen.
Und das trifft auf einen Alltag, der sowieso schon zerhackt ist: Laut Microsoft wirst du im Schnitt alle 2 Minuten durch Meeting, E‑Mail oder Notification unterbrochen. (Microsoft WorkLab)
KI ist dabei kein Extralärm – sie macht den bestehenden Lärm günstiger.
Dieser Artikel zeigt dir, was typischerweise schiefläuft – und wie du KI so einsetzt, dass sie wirklich entlastet (nicht nur beschleunigt). Mit 3 einfachen Regeln, die Tempo und Qualität im Gleichgewicht halten – konzeptionell sehr klar herausgearbeitet in diesem Beitrag der Harvard Business Review.
Wie KI Arbeit intensiviert (und warum du’s zu spät merkst)
Bevor wir zu den Regeln kommen, musst du das Muster verstehen. Sonst optimierst du Symptome – und wunderst dich, warum es trotzdem voller wird.
Der aktuelle HBR Beitrag zeigt ein Muster, das viele Teams gerade live erleben: KI macht Arbeit nicht automatisch weniger – sie macht mehr Arbeit leichter. Das Ergebnis: höheres Tempo, breiterer Aufgabenmix und Arbeit, die sich in mehr Tagesstunden verteilt.
Der Artikel beschreibt drei typische Dynamiken. Wichtig: Sie passieren selten einzeln. Sie verstärken sich gegenseitig.
1) Task Expansion: „Ich kann das jetzt auch“
KI füllt Wissenslücken. Plötzlich coden Produktmanager. Designer bauen „mal eben“ ein Script. Research macht Engineering Aufgaben. Das fühlt sich empowernd an.
Der Preis kommt später: Seniors korrigieren, coachen, retten Pull Requests. Nicht geplant, aber real.
Und genau da hat’s bei uns „klick“ gemacht. Bei einem unserer Kunden kam das Thema auf, als ein Senior-Engineer sagte: „Ich verbringe jetzt 30 % meiner Zeit damit, KI-Code von Leuten zu fixen, die vorher nie gecoded haben." Das war der Moment, an dem klar wurde: KI hat die Arbeit nicht reduziert. Sie hat sie nur anders verteilt.
2) Ambient Work: Arbeit wird „nebenbei“
Weil Anfangen so leicht ist, rutscht Arbeit in Pausen: beim Kaffee, zwischen zwei Meetings, „kurz vor Feierabend“. Prompten fühlt sich wie Chatten an – und genau deshalb merkst du den Aufwand oft erst rückblickend: weniger echte Erholung, mehr Dauer-On. (Harvard Business Review)
3) Multitasking: mehr Threads, mehr kognitive Last
KI erzeugt einen neuen Rhythmus: Du arbeitest weiter, während im Hintergrund schon die nächste Version entsteht. Klingt effizient. Ist aber oft Context Switching in Dauerschleife: prüfen, nachjustieren, vergleichen, wieder prüfen. (Harvard Business Review)
Das Perfide: Jede Dynamik fühlt sich erstmal harmlos an. Zusammen entsteht Workload Creep: mehr Tempo, mehr Nebenaufgaben, mehr „nur kurz ein Prompt“ – bis Fokus, Qualität und Pausen wegbröseln.
5 Fragen: Siehst du schon Workload Creep?
Ob du (oder dein Team) schon drinsteckt, zeigt sich an 5 einfachen Fragen. Wenn du 2× „Ja“ sagst: willkommen im Club.
- Werden Ergebnisse schneller erwartet, „weil KI ja da ist“?
- Übernehmen Leute Aufgaben außerhalb ihrer Rolle, weil KI den Einstieg leicht macht?
- Füllen sich Pausen mit „nur kurz prompten“?
- Hängen Seniors öfter in informellen Review Rettungen (Slack, Calls, DMs)?
- Nimmt die Zahl paralleler Aufgaben zu – ohne dass etwas offiziell priorisiert wird?
Das ist kein Tool-Problem. Das ist Führung.
KI wirkt in vielen Teams wie ein zusätzlicher Verstärker: Was schon stressig war, wird schneller. Was schon unklar war, wird lauter. Und was schon „eigentlich nicht Priorität“ war, wird plötzlich machbar – also gemacht.
Es braucht kompetente Führung, damit wir alle mit KI sinnvoll umgehen. Das beginnt mit Selbstführung und weitet sich dann auf das Umfeld aus.
Genau deshalb reicht es nicht, KI einfach „laufen zu lassen". Es braucht bewusste Regeln. Der Harvard Business Review-Artikel bezeichnet diese Regeln als AI Practice. (Harvard Business Review)
Die Gegenmaßnahme: „AI Practice“ – wenige Regeln, große Wirkung
Du hast gesehen: KI macht Output billig – und ohne Teamregeln wird Arbeit nicht weniger, sondern dichter. Der HBR-Artikel nennt die Antwort "AI Practice": kleine, wiederholbare Routinen, die festlegen, wie KI genutzt wird – und an welchen Stellen ihr bewusst stoppt, damit Arbeit nicht stillschweigend anwächst (Task Expansion) oder sich in Reviews und Kontextwechseln (Multitasking) verdichtet.
Drei Bausteine der AI Practice, die du im Team testen kannst:
1) Intentional Pause (bremst Task Expansion)
Wenn plötzlich alle „mal eben“ Aufgaben außerhalb ihrer Rolle übernehmen, fehlt oft der Moment, zu fragen: Sollen wir das überhaupt tun?
Beispiel: KI liefert dir in Minuten Landingpage‑Varianten. Statt sofort zu veröffentlichen gilt die 60‑Sekunden‑Pause:
- 1 Gegenargument: „Was spricht dagegen, das heute live zu nehmen?“
- 1 Prioritäten‑Check: „Wenn wir das heute live nehmen: Was lassen wir dafür diese Woche bewusst liegen?“
Effekt: Du stoppst nicht die KI, sondern den Reflex „ist ja schnell gemacht“. Der Prioritäten‑Check zwingt euch, jede KI-Abkürzung gegen echte Kapazität zu verrechnen.
2) Sequencing (senkt Multitasking + Review-Chaos)
Wenn Varianten „billig“ werden, wird Feedback zur Dauerreaktion: ständig neue Versionen, ständig neue Rückfragen, ständig neue Mini-Entscheidungen. Sequencing macht daraus wieder einen Ablauf mit Phasen: Erzeugen → Bewerten → Entscheiden → abschließen.
Beispiel: Fünf KI‑Angebotsvarianten in Slack: „Welche nehmen wir?“ Mit Sequencing:
- Review-Fenster: 2 feste Zeiten pro Tag (z. B. 11:30 & 16:00)
- Dazwischen: Fokuszeit ohne Review‑Pings („wir sammeln, aber wir reagieren nicht sofort“)
- Entscheidung am Breakpoint: „Um 16:00 wählen wir A/B – dann ist’s done.“
Effekt: weniger Kontextwechsel, weniger Endlos‑Iteration, klarere Entscheidungen.
3) Human Grounding (schützt Qualität, verhindert KI-Silo)
KI beschleunigt Soloarbeit – aber Kontext kommt aus dem System: Kunden, Vertrieb, Support, echte Einwände, echte Nebenwirkungen. Ohne Grounding optimierst du schnell am Bedarf vorbei – nur eben schneller. Routine: 10 Minuten Mensch, bevor es „wichtig“ wird.
Beispiel: Strategieentwurf mit KI am Bildschirm:
- 10‑Minuten‑Check‑in: „Was ist die These? Was wäre der stärkste Einwand?“
- 1 Reality‑Check aus Sales/Support: „Welche Kundenfrage zerlegt das sofort?“
Wichtig: Das ist kein „wir machen jetzt ein Meeting“. Es reicht oft ein kurzer Ping an die richtige Person.
Effekt: KI gibt Tempo, Menschen liefern Kontext.
Fazit
KI erhöht Arbeitslast selten per Ansage – meistens, weil Anstoßen so leicht wird und Tempo zur Norm kippt. Normen helfen. Aber nachhaltig wird es erst, wenn jemand KI-Arbeit als System baut: mit Ownership, klarer Priorisierung und Automatisierung, die wirklich Arbeit aus dem Prozess nimmt (statt nur schneller neue zu erzeugen). Genau hier trennt sich „wir nutzen KI“ von „wir skalieren mit KI“.
Wenn du diesen Sprung strukturiert gehen willst: In unserem Master Business with AI (MBAI) lernst du, wie du ein KI‑Team aufbaust, Automatisierungen sinnvoll aufsetzt und KI-Führung in den Alltag bringst. Und wenn du erstmal mit kleinen Impulsen starten willst: Abonniere unseren Newsletter.
KI spart keine Arbeit. Sie spart Reibung. Und Reibung war oft dein einziger Schutz vor Überlast.
Quellen
- Harvard Business Review (2026): AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It
- Upwork Investors: „Upwork Study Finds Employee Workloads Rising…”
- Microsoft WorkLab: „Breaking down the infinite workday“
