Warum der Zeitgewinn durch KI häufig verpufft

(Source: StockPhotoPro / AdobeStock)

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Der Einsatz von KI gehört für viele Beschäftigte inzwischen zum Arbeitsalltag. Dennoch profitieren Unternehmen deutlich weniger davon als einzelne Mitarbeitende. Zu diesem Schluss kommt das Whitepaper "The Work AI Index" (PDF) des US-Anbieters von KI-Software Glean. Grundlage sind Befragungen von 6000 Vollzeitbeschäftigten in den USA, Grossbritannien und Australien.

Den Ergebnissen zufolge nutzen 87 Prozent der Befragten KI bei der Arbeit, drei Viertel schreiben ihr Produktivitätsgewinne zu und sparen nach eigenen Angaben durchschnittlich elf Stunden pro Woche. Gleichzeitig sagen nur 13 Prozent, dass sich die Leistung ihrer Organisation dadurch deutlich verbessert habe. Die Untersuchung beschränkt sich auf Berufe, in denen digitale Werkzeuge eine zentrale Rolle spielen.

"Botsitting" frisst einen grossen Teil des Zeitgewinns

Als Hauptgrund für diese Diskrepanz nennt das Whitepaper das sogenannte "Botsitting". Gemeint ist die zusätzliche Arbeit, die nötig ist, damit KI überhaupt brauchbare Ergebnisse liefert. Dazu gehören das Bereitstellen von Kontext, das Überprüfen und Korrigieren von Antworten, das Verfeinern von Prompts oder der Vergleich der Resultate verschiedener KI-Werkzeuge.

Gemäss der Umfrage investieren Beschäftigte dafür durchschnittlich 6,4 Stunden pro Woche. 37 Prozent ihrer mit KI verbrachten Zeit entfallen auf Botsitting, 36 Prozent auf die eigentliche Arbeit mit KI und 27 Prozent auf das Erlernen neuer Werkzeuge oder den Aufbau eigener KI-Agenten. Zudem scheitern 36 Prozent aller KI-Sitzungen, sodass die Nutzenden sie neu starten oder grundlegend überarbeiten müssen.

Hinzu kommt der parallele Einsatz mehrerer KI-Dienste. Mehr als drei Viertel der Befragten wechseln regelmässig zwischen verschiedenen Lösungen, ein Drittel nutzt mindestens vier Werkzeuge. Das Whitepaper bezeichnet den dadurch entstehenden Zeit- und Konzentrationsverlust als "AI Toggle Tax": Wer zwischen verschiedenen KI-Diensten wechsle, müsse Kontext, Daten und Ziele immer wieder neu eingeben.

Zeitdruck verleitet zu riskanten Abkürzungen

Die Umfrage bezeichnet zudem ein weiteres Phänomen als "Botshitting". Gemeint ist das Weitergeben von KI-generierten Arbeitsergebnissen, ohne sie ausreichend zu prüfen oder vollständig zu verstehen. 69 Prozent der KI-Nutzenden geben an, mindestens einmal ein solches Verhalten gezeigt zu haben.

Vier von zehn Befragten liefern demnach gelegentlich KI-generierte Inhalte ab, die sie auf Nachfrage nicht erklären könnten. Knapp vier von zehn nutzen nicht freigegebene KI-Werkzeuge oder setzen zugelassene Lösungen entgegen den internen Vorgaben ein. Mehr als ein Viertel gibt zudem an, eigene Fehler bereits der KI zugeschrieben zu haben. Besonders häufig treten solche Verhaltensweisen bei intensiven KI-Nutzenden und beim Einsatz mehrerer KI-Agenten auf.

Mehr als nur neue Werkzeuge

Die Untersuchung empfiehlt Unternehmen deshalb, die organisatorischen Voraussetzungen für den KI-Einsatz zu verbessern. Besonders erfolgreich nutzen demnach Beschäftigte KI, die Ergebnisse sorgfältig prüfen, bei bestimmten Aufgaben bewusst darauf verzichten und ihr Fachwissen gezielt einsetzen.

Unternehmen sollten zudem nicht für jedes Problem eine weitere KI-Lösung einführen, sondern zuerst ihre Arbeitsabläufe analysieren und gezielt dort KI einsetzen, wo sie einen echten Mehrwert bietet. Andernfalls drohe eine "AI Addition Sickness", also die unkritische Einführung immer neuer KI-Werkzeuge.

Ein weiterer Engpass ist der fehlende Zugang zu relevanten Informationen. Mehr als die Hälfte der Befragten gibt an, dass ihren KI-Systemen wichtige Arbeitsinformationen fehlen. Wo mehr Kontext verfügbar ist, verbringen Mitarbeitende weniger Zeit mit der Kontrolle der Systeme und liefern seltener Arbeit ab, die sie selbst nicht erklären können.

Der Erfolg von KI lasse sich deshalb nicht allein an der Zahl der Nutzenden oder der eingesetzten Werkzeuge messen. Entscheidend seien hochwertige Daten, ihre Einbindung in die Arbeitsabläufe und genügend Zeit, um KI-Ergebnisse zu überprüfen.

Übrigens: Wie Unternehmen KI-Lösungen erfolgreich im Betrieb verankern können und welche organisatorischen Hürden dabei entstehen, zeigt eine Studie der Universität St. Gallen - mehr dazu lesen Sie hier.