Wem gehört die durch KI eingesparte Zeit? Warum Menschen in einem "bequemer gewordenen Arbeitsplatz" kündigen

AI fasst Materialien zusammen, schreibt Programme und bereitet Analysen vor. Wenn die Arbeitszeit verkürzt wird, sollte dies den Arbeitnehmern mehr Freiraum geben.

Allerdings ist eine schnellere Arbeit nicht unbedingt gleichbedeutend damit, dass man in diesem Unternehmen weiterarbeiten möchte.

Eine Umfrage unter Fachkräften in Deutschland hat Fälle aufgezeigt, in denen Kollegen das Unternehmen aus AI-bezogenen Gründen verlassen haben. Der Hintergrund ist nicht nur die einfache "Angst vor AI". Es geht darum, dass sich der Arbeitsinhalt stark verändert, die Wachstumsperspektiven verschwinden und die Arbeitsbelastung zunimmt.

Auch in Japan ist es wichtig, bei der Einführung von AI in die Arbeit nicht nur auf die Leistung der eingeführten Tools zu achten, sondern auch auf die anschließende Arbeitsweise.

"38,4 % kündigen" ist nicht das, was die Zahlen zeigen

Laut einem Artikel von dpa-AFX, veröffentlicht von Aktiencheck am 24. Oktober 2026, hat YouGov im Auftrag der Personalberatung SThree im Sommer 817 Beschäftigte im MINT-Bereich in Deutschland befragt.

MINT steht für Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik und ist ein deutsches Akronym, das dem englischen STEM ähnelt und Fachkräfte wie Ingenieure, IT-Fachleute und Forschung und Entwicklung umfasst.

In der Umfrage gaben 38,4 % an, dass in den letzten 12 Monaten Kollegen aus AI-bezogenen Gründen das Unternehmen verlassen haben.

Hier ist Vorsicht geboten.Es handelt sich nicht um das Ergebnis, dass "38,4 % der Fachkräfte aus AI-Gründen gekündigt haben". Es ist lediglich der Anteil der Befragten, die über den Austritt von Kollegen berichteten. Mehrere Kollegen könnten über denselben Austritt berichtet haben, und aus dieser Zahl lässt sich weder die Anzahl der Austritte noch die Fluktuationsrate des gesamten Unternehmens berechnen.

Außerdem unterscheidet sich dies von den Ergebnissen einer direkten Befragung der Austretenden selbst. Ob AI der einzige Grund war oder ob die Einführung von AI zu bereits bestehenden Unzufriedenheiten hinzukam, lässt sich aus den Informationen in diesem Artikel nicht beurteilen.

Dennoch wird deutlich, dass die durch AI bedingten Veränderungen am Arbeitsplatz ein nicht zu ignorierender Punkt bei der Überlegung zur Mitarbeiterbindung sind.

Es geht nicht nur um die Angst, den Job zu verlieren. Das Problem der "Veränderung des Arbeitsinhalts"

Bei den im Artikel genannten Kündigungsgründen gaben 52,2 % der betreffenden Befragten an, dass sich der Arbeitsinhalt "bis zur Unkenntlichkeit verändert" habe. Ein Mangel an Wachstums- und Karriereperspektiven wurde von 46,5 % genannt, unerträgliche Arbeitsbelastung von 36,9 %.

Diese Zahlen beziehen sich nicht auf den Anteil der gesamten Befragten, sondern auf die im Artikel genannten Kündigungsgründe. Es ist auch wichtig, dies nicht mit den Antworten der Austretenden selbst gleichzusetzen.

Wie genau sieht die Veränderung des Arbeitsinhalts aus?

Zum Beispiel könnte jemand, der selbst Texte oder Entwürfe erstellte, nun damit beschäftigt sein, die Ausgaben der AI zu überprüfen, Fehler zu finden und Korrekturanweisungen zu geben. Dies ist kein im Rahmen der Umfrage bestätigter Einzelfall, aber ein Beispiel, um die Veränderung der Arbeit zu verstehen.

Auch wenn das Ziel, ein Endprodukt zu erstellen, dasselbe bleibt, fühlt sich die tägliche Arbeit anders an.

Für jemanden, der es als erfüllend empfand, selbst zu denken und etwas zu gestalten, könnte der Schwerpunkt auf Überprüfung und Überwachung dazu führen, dass er sich von seiner bevorzugten Arbeit entfernt fühlt. Andererseits könnten sich Menschen freuen, von einfachen Aufgaben befreit zu sein und sich auf anspruchsvollere Entscheidungen konzentrieren zu können.

Deshalb kann man mit dem einzigen Indikator "die Arbeit ist schneller geworden" nicht die Zufriedenheit mit dem Arbeitsinhalt messen.

Berichte über Austritte sind im Bereich der Lebenswissenschaften besonders auffällig

Der Anteil derjenigen, die über Austritte aus AI-bezogenen Gründen berichteten, variierte je nach Bereich.

Im Bereich der Lebenswissenschaften, zu dem Biowissenschaften und Medizin gehören, lag er bei 56,8 %. Im Vergleich dazu waren es im IT-Bereich 28,9 % und im Ingenieurwesen 29,6 %.

Allerdings kann man aus diesem Unterschied nicht sofort schließen, dass "AI im Bereich der Lebenswissenschaften die meisten Arbeitsplätze vernichtet". Es wird die Antwort auf die Fluktuation von Kollegen gemessen, nicht die Nettoverringerung der Beschäftigung.

Darüber hinaus enthält der Artikel keine detaillierten Informationen über die Anzahl der Antworten pro Bereich oder die Fehlerquote. Um zu verstehen, warum der Unterschied besteht, sind weitere Untersuchungen zu Arbeitsinhalten, organisatorischen Veränderungen und Einführungsweisen erforderlich.

Bemerkenswert ist, dass die Veränderungen durch AI nicht nur innerhalb von IT-Unternehmen stattfinden. Je spezialisierter die Arbeit ist, desto wichtiger wird es, konkret zu erklären, welche Aufgaben Menschen nach der Einführung von AI übernehmen.

Produktivitätssteigerung und Kündigungen können gleichzeitig auftreten

Wenn man diese Umfrage darauf reduziert, dass "Arbeitnehmer AI nicht mögen", verkennt man die Realität.

66,8 % der AI-Nutzer in Deutschland gaben an, dass die Produktivität ihres Teams im Vergleich zu vor zwei Jahren gestiegen ist. Als Zeitnutzung wurden strategisches Denken mit 38,0 %, Lernen und Schulungen mit 29,0 % und zusätzliche Aufgaben mit 29,4 % genannt.

Auch die Gefühle gegenüber AI waren überwiegend positiv, mit Begriffen wie "anregend", "neugierig" und "aufregend", die "Druck" und "Angst" übertrafen.

Es ist also durchaus möglich, sich über die Bequemlichkeit zu freuen und gleichzeitig mit der Arbeitsweise unzufrieden zu sein.

Zum Beispiel, auch wenn eine Aufgabe mit AI in der Hälfte der Zeit erledigt wird, entsteht kein Freiraum, wenn die Anzahl der zu bearbeitenden Fälle mehr als verdoppelt wird. Je schneller die Ausgaben erfolgen, desto mehr Materialien müssen überprüft und Entscheidungen getroffen werden.

Die Frage ist, wie die durch Effizienzsteigerung gewonnene Zeit genutzt wird. Wird sie für Lernen und Verbesserung verwendet oder mit neuen Aufgaben gefüllt? Die Verteilung entscheidet darüber, ob dieselbe AI ein Werkzeug zur Unterstützung des Wachstums oder ein Faktor zur Erhöhung der Belastung wird.

Auf sozialen Medien gibt es auch Stimmen, die sagen, dass "nur die Fristen kürzer geworden sind"

Auch auf sozialen Medien und Online-Foren gibt es Diskussionen über die Effizienzsteigerung durch AI und die damit verbundene Arbeitsbelastung.

Die folgenden sind keine direkten Reaktionen auf den aktuellen deutschen Artikel, sondern Zusammenfassungen von Beiträgen zu verwandten Themen, die öffentlich zugänglich sind. Es handelt sich um anonyme Erfahrungsberichte, die nicht unabhängig überprüft wurden und nicht die Meinung aller Arbeitnehmer repräsentieren.

In der Entwickler-Community "r/developersIndia" auf Reddit gab es einen Beitrag, in dem berichtet wurde, dass das Management nun glaubt, "jede Aufgabe könne in 3-4 Stunden erledigt werden", und dass Arbeiten, die früher Wochen dauerten, nun innerhalb weniger Tage erledigt werden müssen.

Der Beitragsersteller erklärte, dass sich die nächste Arbeit stapelt, während er gleichzeitig mit der Korrektur von Ergebnissen beschäftigt ist, die zuvor in Eile erstellt wurden. Die Geschwindigkeit bis zur Veröffentlichung wird betont, während die Qualitätskontrolle und die Erschöpfung der Arbeitnehmer vernachlässigt werden.

Das Problem, das aus diesem Beitrag hervorgeht, ist nicht nur die Leistung der AI selbst. Es ist die Art der Verwaltung, die die verkürzte Arbeitszeit als die gesamte mögliche Verkürzungszeit der Arbeit ansieht.

Auf der anderen Seite gab es im verwandten Thread "r/Futurism" einen positiven Kommentar von einem Nutzer, der behauptet, über langjährige Entwicklungserfahrung zu verfügen, dass die Produktivität tatsächlich steigt, wenn man die Grenzen von AI versteht.

Selbst bei begrenzten Beiträgen ist die Bewertung nicht einheitlich. Es ist wichtig, die nützlichen Szenarien von AI und die überzogenen Erwartungen zu unterscheiden, um eine Diskussion zu beginnen.

Auch in Japan nimmt die "Arbeit nach der Generierung" zu

Auch für Japan gibt es in derselben von SThree veröffentlichten Umfrageserie relevante Zahlen.

In einer Umfrage unter 794 STEM-Fachkräften in Japan gaben 64,9 % der 592 Personen, die AI in ihrer Arbeit nutzen, an, dass die Produktivität ihres Teams im Vergleich zu vor zwei Jahren gestiegen ist.

Andererseits gaben 39,4 % der gesamten Befragten an, dass die Zeit, die für die Überprüfung und Bestätigung von AI-generierten Ergebnissen aufgewendet wird, zugenommen hat, und 35,4 % sagten, dass die Zeit für Korrekturen und Anpassungen zugenommen hat.

Allein daraus lässt sich nicht ableiten, dass die Gesamtbelastung der Arbeit zugenommen hat. Es ist ein Vergleich mit der Zeitersparnis bei anderen Aufgaben erforderlich. Aber nur die "schnellere Generierung" zu betrachten, reicht nicht aus, um das tatsächliche Arbeitsvolumen zu erfassen.

Auch wenn ein Entwurf in wenigen Minuten fertiggestellt ist, erfordert die Überprüfung der Grundlagen, die Abstimmung mit internen Gegebenheiten und die Anpassung an eine kundenfähige Qualität Zeit. Wenn diese Arbeiten nicht in den Zeitplan aufgenommen werden und nur die Fristen vorverlegt werden, könnte die Belastung auf die Verantwortlichen konzentriert werden.

Drei Dinge, die japanische Unternehmen überdenken sollten

Laut dem deutschen Artikel gab es in den Freitextantworten Stimmen, die gezielte Schulungen, klare Regeln für die AI-Nutzung und eine frühzeitige Einbeziehung der Mitarbeiter durch das Management forderten.

Wenn man diese Forderungen auf den japanischen Arbeitsplatz überträgt, sind mindestens drei Überarbeitungen erforderlich.

Erstens,das Arbeitsvolumen von der "Generierung bis zur Überprüfung und Korrektur" zu messen.

Die Anzahl der AI-Nutzungen oder die Anzahl der erstellten Materialien allein zeigt nicht das Arbeitsergebnis. Erst wenn man die für die Überprüfung aufgewendete Zeit, die Anzahl der Korrekturen und die nach der Fertigstellung aufgetretenen Probleme betrachtet, wird klar, welcher Prozess erleichtert wurde und wohin sich die Belastung verlagert hat.

Zweitens,Lernzeit in die Arbeit zu integrieren.

Wenn man die Anpassung an neue Werkzeuge fordert, aber das bisherige Arbeitsvolumen beibehält und das Lernen außerhalb der Arbeitszeit überlässt, wird der Aufwand, AI zu beherrschen, selbst zur zusätzlichen Belastung. Es ist notwendig, nicht nur den Inhalt der Schulungen, sondern auch den Zeitpunkt des Lernens festzulegen.

Drittens,die Rollen und Bewertungen nach der AI-Einführung zu erklären.

Wenn sich die Arbeit von der Erstellung zur Beurteilung und Überprüfung verlagert, wie wird dann die Urteilsfähigkeit bewertet? Welche Aufgaben dienen den jungen Mitarbeitern zum Erlernen der Grundlagen, und worin zeigen erfahrene Mitarbeiter ihre Fachkompetenz?

Nur zu sagen, "wir möchten, dass Sie AI verwenden", reicht nicht aus, damit die Mitarbeiter ihre Zukunft planen können. Wenn sich der Arbeitsinhalt ändert, muss auch der Wachstumsweg aufgezeigt werden.

Die Erfolge der AI-Einführung sollten in Bezug auf "Geschwindigkeit" und "Verbleib im Unternehmen" betrachtet werden

Diese Umfrage zeigt nicht, dass AI den Arbeitsplatz einseitig verschlechtert. Viele Menschen empfinden eine gesteigerte Produktivität und nehmen den technologischen Wandel positiv auf.

Gleichzeitig lehrt sie, dass das Empfinden von Bequemlichkeit und der Wunsch, in diesem Unternehmen zu bleiben, zwei verschiedene Dinge sind.

Was wird einem nach der Beschleunigung der Arbeit anvertraut? Kann ein Teil der gewonnenen Zeit für das Lernen genutzt werden? Wird die gestiegene Überprüfungsarbeit angemessen bewertet? Kann man seine Fachkompetenz weiterhin ausbauen?

Wenn Unternehmen die Erfolge der AI-Einführung überprüfen, sollten sie neben der Anzahl der bearbeiteten Fälle und der Zeitersparnis auch Antworten auf diese Fragen suchen.

Ob AI das Potenzial der Arbeitnehmer erweitert, hängt nicht nur von der Leistung der Tools ab, sondern auch davon, wie die Arbeit darum herum gestaltet wird.

Quellen und Referenz-URLs

1. Aktiencheck/dpa-AFX "Wandel im Berufsalltag: KI wird zum Kündigungsgrund"
   Veröffentlicht am 24. Oktober 2026. Untersuchung zu 817 MINT-Beschäftigten in Deutschland, Berichtsquote über AI-bezogene Kündigungen, Gründe, Unterschiede nach Bereichen, Zahlen zu Produktivität und Emotionen
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-Wandel_Berufsalltag_KI_wird_zum_Kuendigungsgrund-20197881

2. SThree "MINT Workforce Report 2026: Built to Adapt"
   Offizielle Einführungsseite der Untersuchung. Internationale Umfrage von YouGov unter 4.126 Fachkräften in Großbritannien, USA, Deutschland, Niederlande und Japan.
   https://www.sthree.com/de-de/insights/mint-workforce-report/2026/Forschung

3. SThree K.K. "Bewegung zur Überprüfung von Personalabbau im Zuge der AI-Einführung aus der Untersuchung japanischer STEM-Fachkräfte"
   Veröffentlicht am 15. Oktober 2026. Offizielle Unternehmensmitteilung über die Anzahl der Befragten in