KI im Job: Fast ein Drittel der Nutzenden würde lieber ohne sie leben
Veröffentlicht am: 14.10.2026 um 03:15 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Immer mehr Beschäftigte setzen generative Sprachmodelle im Arbeitsalltag ein, doch die erhoffte Zeitersparnis bleibt vielfach aus. Stattdessen rückt ein Phänomen in den Fokus, das in einer aktuellen Podcast-Ausgabe thematisiert wurde: die sogenannte KI-Müdigkeit.
Wenn Vorgaben und Eingaben gegenüber Systemen wie ChatGPT oder Claude fortlaufend wiederholt oder präzisiert werden müssen, entstehen langwierige Korrekturschleifen. Anstelle einer echten Entlastung führt der Einsatz oft zu neuem organisatorischem und mentalem Aufwand.
Kognitive Belastung durch dauerhafte Prüfpflicht
Untersuchungen verdeutlichen, dass bei der Interaktion mit generativer KI unterschiedliche Belastungsfaktoren zusammenwirken. Einerseits entsteht emotionale Ermüdung durch die anhaltende Unsicherheit beim präzisen Formulieren von Arbeitsanweisungen.
Andererseits erzeugt die mangelnde Verlässlichkeit der Modellausgaben eine erhebliche kognitive Beanspruchung: Weil Anwenderinnen und Anwender die Richtigkeit der Antworten nicht voraussetzen können, bleibt der Kontrollaufwand hoch.
Die wachsende Skepsis spiegelt sich auch in Stimmungsbildern wider. Einer repräsentativen Befragung in Deutschland zufolge würde fast ein Drittel der KI-Nutzenden lieber in einer Welt ohne diese Technologie leben.
Parallel dazu zeigt sich eine breitere digitale Erschöpfung: In Studien zu digitalem Stress gibt mehr als die Hälfte der Befragten an, im Alltag gerne häufiger offline zu sein. Zwar verschafft der Einsatz von Assistenzsystemen im Beruf oft einen größeren individuellen Handlungsspielraum, geht jedoch vielfach zugleich mit einer gesteigerten Arbeitsintensität einher.
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Fehlerquellen und Grenzen im Praxiseinsatz
Fachliche Ratgeber weisen darauf hin, dass generative Sprachmodelle vor allem bei strukturellen Vorarbeiten, ersten Textentwürfen oder Recherchen messbaren Nutzen stiften. Ein zeitlicher Vorteil ergebe sich allerdings nur dann, wenn der anschließende Prüfaufwand überschaubar bleibe.
Zu den typischen Risiken gehören Halluzinationen bei Jahreszahlen, rechtlichen Fristen, Paragrafen oder Quellenangaben. Auch nachgelagerte Websuchen böten dabei keine Garantie für fehlerfreie Ergebnisse.
In der Praxis lassen sich wiederkehrende Fehlmuster beobachten. Dazu zählen unpräzise Eingaben, fehlender Kontext, ungegliederte komplexe Aufgabenstellungen, das ungeprüfte Übernehmen der ersten Antwort sowie das vollständige Abgeben der fachlichen Verantwortung an die Maschine.
Zudem bestehen bei der Eingabe sensibler Informationen erhebliche Datenschutzrisiken: Interne Kalkulationen, Kundendaten, Personalunterlagen und Vertragsinhalte dürfen nicht unbedacht hochgeladen werden, zumal eine bloße Streichung von Personennamen für eine verlässliche Anonymisierung oft nicht ausreicht.
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Kritik an Systemdesign und mangelnder Kontrolle
Über die individuelle Anwendung hinaus werden grundlegende Eigenschaften der Technologie problematisiert. Die Ethikexpertin Judith Simon kritisierte laut einem Medienbericht, dass viele Chatbots darauf ausgelegt seien, Nutzende fortwährend zu bestätigen. Dieses Verhalten diene vor allem dazu, die Interaktionsdauer und das anfallende Datenvolumen zu maximieren. Zudem bleibe die grundlegende Funktionsweise komplexer Modelle im Kern undurchsichtig.
Um Risiken zu begrenzen, forderte Simon verbindliche Kontrollen vor, während und nach der Bereitstellung von Modellen statt einer reinen nachträglichen Regulierung.
Eine reine Selbstverpflichtung der Technologiebranche reiche nicht aus; stattdessen müssten unabhängige Institutionen echten Zugriff auf interne Daten erhalten und Anbieter klar für entstandene Schäden haften. Solange verlässliche Rahmenbedingungen und robuste Systeme fehlen, droht der Einsatz generativer Werkzeuge die Belastung am Arbeitsplatz weiter anzuheizen.
