Künstliche Intelligenz beschleunigt die Arbeit – und führt gleichzeitig zu Burnout bei denjenigen, die mit ihr arbeiten.

Entwickler beschreiben die Arbeit mit KI als unglaublich produktiv – sie erledigen in Stunden, wofür sie früher Wochen brauchten, und managen mehrere Projekte gleichzeitig. Doch dieses Gefühl der Hyperproduktivität verschleiert alarmierende Statistiken: 83 % der Büroangestellten berichten von zumindest einem gewissen Grad an Burnout, und immer mehr Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass KI die Arbeitsbelastung erhöhen und somit dieses Risiko steigern kann.

Reale Ergebnisse

Zunächst die positiven Aspekte. In bestimmten Szenarien beschleunigt KI die Arbeit tatsächlich: eine Produktivitätssteigerung von 14 % bei einem großen Kundensupport-Einsatz und eine Geschwindigkeitssteigerung von 55 % bei Programmieraufgaben unter kontrollierten Bedingungen. Darüber hinaus profitieren vor allem weniger erfahrene Mitarbeiter. Eine im Dezember 2025 in der Fachzeitschrift Science veröffentlichte Studie ergab, dass die Implementierung von Sprachmodellen zu einem Anstieg der Veröffentlichungen auf arXiv um etwa ein Drittel und auf anderen Preprint-Plattformen um mehr als 50 % führte. Ein Budgetmodell der Penn Wharton School prognostiziert, dass generative KI bis 2035 1,5 % und bis 2055 fast 3 % zum BIP beitragen wird. Die gesamtwirtschaftlichen Aussichten sind durchweg positiv.

Makroprognosen und die Geschwindigkeit der Aufgabenerledigung einzelner Schritte spiegeln jedoch nicht wider, was innerhalb von Teams geschieht. Und genau hier wird das Bild uneindeutig.

Die Kluft zwischen Wahrnehmung und Realität

Mitte 2025 veröffentlichte die METR-Organisation die Ergebnisse einer randomisierten, kontrollierten Studie. Sechzehn erfahrene Open-Source-Softwareentwickler wurden per Zufall einer von zwei Gruppen zugeteilt: einer Gruppe mit KI-Unterstützung und einer Gruppe ohne. Die Ergebnisse waren überraschend: Die Teilnehmer, die KI nutzten, benötigten 19 % mehr Zeit. Subjektiv fühlten sie sich jedoch etwa 20 % schneller und hatten ursprünglich eine Beschleunigung von 24 % erwartet. Die Diskrepanz zwischen Wahrnehmung und Realität betrug 39 Prozentpunkte.

Im Februar 2026 kündigte METR eine vollständige Überarbeitung der Studie an – nicht etwa aufgrund fehlerhafter Ergebnisse, sondern weil zunehmende Selektionseffekte die Interpretation des ursprünglichen randomisierten Studiendesigns immer schwieriger machten. Zwischen 30 % und 50 % der Teilnehmenden entschieden sich, die Aufgaben gar nicht erst einzureichen, anstatt in der Kontrollgruppe zu landen. Die Rekrutierung neuer Teilnehmender gestaltete sich deutlich schwieriger. Die Zeitmessungen wurden unzuverlässig, da die Entwickler mehrere Agenten gleichzeitig einsetzten.

Die unbequeme Schlussfolgerung: Die Entwickler sind mit den Werkzeugen so vertraut geworden, dass es möglicherweise nicht mehr möglich ist, ein reines Experiment durchzuführen – eines, bei dem die Hälfte der Teilnehmer einfach keine KI verwendet.

Der versteckte Preis der Geschwindigkeit

Wenn KI die Aufgabenerledigung beschleunigt, warum berichten Teams dann von größerer statt geringerer Erschöpfung? Eine achtmonatige ethnografische Studie der UC Berkeley-Forscherinnen Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye, veröffentlicht in der Harvard Business Review, ergab, dass die Implementierung von KI in einem Technologieunternehmen mit 200 Mitarbeitern die Arbeitsbelastung nicht verringerte, sondern erhöhte. Die Mitarbeiter übernahmen ein breiteres Aufgabenspektrum, arbeiteten schneller und länger, litten unter kognitiver Belastung und hatten ein erhöhtes Burnout-Risiko – nicht trotz, sondern wegen der Tools.

Die Modellierung von Feng et al. mit 442 Entwicklern ergab, dass die Implementierung generativer KI die Arbeitsbelastung in einer Weise erhöhte, die mit Burnout in Verbindung gebracht wird. Dieser Effekt konnte nur in Teams mit ausreichenden Ressourcen und einer wirklich positiven – und nicht aufgezwungenen – Einstellung gegenüber der Technologie abgemildert werden.

Eine Vorstudie von Forschern des MIT Media Lab, die mithilfe von EEG die Hirnaktivität beim Schreiben von Essays aufzeichneten, ergab, dass Teilnehmer, die mit KI-Assistenten arbeiteten, im Laufe der Zeit einen Rückgang der neuronalen Vernetzung und des Engagements zeigten. Die Autoren bezeichnen dieses Phänomen als „kognitive Schuld“: Wenn das Tool die Arbeit übernimmt, nimmt die kognitive Aktivität des Nutzers ab.

Dieselbe Studie in Science, die einen sprunghaften Anstieg der Veröffentlichungen dokumentierte, identifizierte auch ein gravierenderes Problem: Da die Qualität von Texten immer günstiger wird, verliert sie an Aussagekraft und erhöht das Risiko, formal ansprechende, aber inhaltlich schwache Arbeiten zu verfassen. Googles DORA-Bericht bestätigte ein ähnliches Muster: Schnelleres Codieren führt nicht automatisch zu besseren Entwicklungsergebnissen. Künstliche Intelligenz verstärkt Bestehendes: Starke Teams werden stärker, schwache Teams werden schwächer.

Was bedeutet das für Führungskräfte?

Die Teams, die den größten Eindruck hinterlassen, sind nicht diejenigen, die am schnellsten Demos veröffentlichen. Es sind diejenigen, die klar erklären können, was sie nicht automatisieren – und warum.

KI hat Engpässe nicht beseitigt, sondern sie lediglich verlagert: von der Ausführung hin zu Urteilsbildung, Strategieentwicklung, Synthese, Architekturentscheidungen und Qualitätsbewertung. Organisationen, die Geschwindigkeit zu ihrem Hauptkriterium machen, schaffen etwas, das man als fragile Geschwindigkeit bezeichnen könnte: beeindruckende Prototypen, die ein brüchiges Fundament verbergen. Der Vorteil liegt nun bei denen, die inmitten zunehmender Komplexität kritisches Denken und Weitblick bewahren.

Zwei Dinge sind von grundlegender Bedeutung:

• Wechseln Sie Aufgaben bewusst ab. Geben Sie KI-gestützten Prozessen Raum – und strukturieren Sie die darauffolgenden Aufgaben sorgfältig. Der ungünstigste Übergang ist der von einem dynamischen Arbeitsablauf zu einer Phase der Inaktivität oder oberflächlicher Verwaltungsarbeit. Am besten ist es, zu Aufgaben überzugehen, die menschliche Interaktion erfordern: ein Coaching-Gespräch, eine strategische Entscheidung, ein Spaziergang ohne Bildschirm. Der Übergang selbst wirkt belebend. Unternehmen, die dies dem Ermessen jedes einzelnen Mitarbeiters überlassen, werden verlieren; diejenigen, die es in die Teamabläufe integrieren, werden sich behaupten.
• Wertschätzen Sie die Arbeit, die Zeit braucht. Mentoring, Strategieentwicklung, aktives Zuhören – Aktivitäten, die erst nach Jahren Früchte tragen – brauchen ihr eigenes Tempo. Sie lassen sich nicht beschleunigen und sollten nicht mit KI-Projekten konkurrieren. Verankern Sie sie fest in der Teamstruktur, sonst gehen sie verloren.

Werkzeuge, die mit der Geschwindigkeit des Denkens mithalten können, existieren bereits. Führungskräfte sollten sich nicht fragen, wie sie schneller agieren können, sondern wie sie sich vor übereiltem Handeln schützen können.