- Es wird erwartet, dass KI die Effizienz steigert, aber in der Realität zwingt sie viele Mitarbeiter dazu, Zeit mit dem Schreiben von Prompts, dem Überprüfen und dem Korrigieren der Ergebnisse zu verbringen.
- Etwa 50 % der Organisationen haben KI getestet, aber es klafft noch eine große Lücke zwischen der Bereitschaft und der tatsächlichen Wirksamkeit.
- Die Mitarbeiter müssen „unsichtbare Arbeit“ leisten, wie z. B. die Überprüfung von Informationen, das Korrigieren von Halluzinationen und das Anpassen von KI-Ergebnissen.
- Eine Workday-Studie aus dem Jahr 2026 zeigt, dass mehr als 1/3 der durch KI eingesparten Zeit durch Nachbesserungen (rework) wieder verloren geht.
- Dieses Phänomen wird als „KI-Produktivitätssteuer“ (AI tax on productivity) bezeichnet.
- Praxisbeispiele zeigen, dass KI grundlegende Fehler wie Rechenfehler machen kann, was eine ständige menschliche Überwachung erforderlich macht.
- Vielen Mitarbeitern fehlt es an fundierter Ausbildung, was zu einer falschen Nutzung der KI oder zur Erstellung ungenauer Inhalte führt.
- Einige Organisationen mussten Mitarbeiter entlassen, weil sie sich zu sehr auf die KI verlassen hatten, ohne die Ergebnisse zu prüfen.
- Unternehmen steuern um: Sie behalten nur etwa 10 von 200 KI-Anwendungsfällen bei, die 80 % des Wertes generieren, während der Rest verworfen wird.
Fazit: KI ist nicht einfach ein Werkzeug zur Zeitersparnis, sondern schafft eine neue Arbeitsebene: die Verwaltung der KI selbst. Wenn mehr als 1/3 des Nutzens durch Fehlerkorrekturen verloren geht, wird die „KI-Steuer“ zu einem realen Problem. Damit KI einen Mehrwert bietet, müssen Unternehmen die Art und Weise der Produktivitätsmessung ändern, ihr Personal schulen und die richtigen Anwendungsfälle auswählen. Andernfalls kann KI das Arbeitspensum eher erhöhen als verringern.
