AI sollte unsere Arbeit erleichtern. Warum sind wir dann noch beschäftigter?

AI sollte die Arbeit erleichtern. Warum sind wir noch beschäftigter?

AI wird oft als Trumpfkarte zur Wiederbelebung stagnierender Wirtschaften und stagnierender Unternehmensproduktivität angesehen. Tatsächlich stellt ein Artikel auf Phys.org vom 23. März die aktuelle Erwartung vor, dass AI als Rezept gegen die lang anhaltende "Produktivitätsschwäche" im Vereinigten Königreich angesehen wird. Auch die britische Regierung hat Investitionen in AI und Quantentechnologien ins Zentrum ihrer Wachstumsstrategie gestellt. Doch der Artikel hinterfragt nicht wirklich, ob AI nützlich ist. Vielmehr stellt er die grundlegende Frage, warum wir überhaupt versuchen, die Arbeit effizienter zu gestalten.

Der Kern des Artikels ist klar. Produktivität, also das Maß, wie viel Output pro Stunde erzielt wurde, ist zwar ein nützliches Kriterium zur Betrachtung der Wirtschaft, spiegelt jedoch nicht den Wert der Arbeit wider. Es garantiert weder faire Löhne noch stabile Beschäftigung. Es gibt auch keine Garantie dafür, dass wirklich notwendige Arbeiten für die Gesellschaft korrekt bewertet werden. Wenn man sich nur auf Effizienz konzentriert, kann dies zu Kostensenkungen und einer übermäßigen Abhängigkeit von angespannten Lieferketten führen, was zwar smart aussieht, aber tatsächlich ein fragiles System schafft.

Dieses Problem ist besonders in Bereichen wie Gesundheitswesen, Pflege und Bildung sichtbar. Die Zeit, die Krankenschwestern mit Patienten verbringen, die Zeit, die Lehrer benötigen, um die Erklärungen an das Verständnis der Schüler anzupassen, und die Aufmerksamkeit, die Pflegekräfte benötigen, um Veränderungen bei älteren Menschen zu bemerken. Diese Arbeiten werden durch die Interaktion zwischen Menschen bestimmt. Daher reicht es nicht aus, einfach die Geschwindigkeit wie bei einer Produktionslinie zu erhöhen. Wie das ökonomische Konzept der "Baumol'schen Kostenkrankheit" zeigt, sind solche arbeitsintensiven Dienstleistungen schwer produktivitätssteigernd zu gestalten, aber dennoch unverzichtbar für die Gesellschaft.

Natürlich ist der Punkt hier nicht, dass "AI sinnlos ist". Beim Erstellen von Entwürfen, Zusammenfassen, Unterstützen beim Codieren oder Vorbereiten von Recherchen ist AI tatsächlich stark. Die Harvard Business Review argumentierte im Februar, dass das Versprechen von AI "Entlastung" sei, in der Realität jedoch eher die Intensität der Arbeit erhöht. Eine im März veröffentlichte Analyse von ActivTrak zeigte, dass sich die Arbeit nach der Einführung von AI nicht verringert hat, sondern das gesamte Arbeitspensum beschleunigt wurde, basierend auf 443 Millionen Stunden Arbeitsdaten.

Symbolisch ist die Nutzung der Zeit nach der Einführung von AI. Der von Fortune vorgestellte ActivTrak-Bericht zeigt, dass nach der Einführung von AI die Zeit für E-Mails um 104 % gestiegen ist, Chat- und Messaging-Zeiten um 145 % und die Nutzung von Arbeitsmanagement-Tools um 94 % zugenommen hat. Zudem ist die durchschnittliche Länge der fokussierten Arbeitssitzungen um 9 % gesunken, und die Zeit zum tiefen Nachdenken hat abgenommen. Entgegen der idealen Vorstellung, dass AI Routinearbeiten übernimmt und Freiraum schafft, wird die "gewonnene Zeit" tatsächlich von neuen Anfragen, Überprüfungen, Korrekturen und Kommunikation aufgesogen.

Dieses Paradoxon spiegelt sich auch in den Reaktionen in sozialen Netzwerken wider. Auf Reddit erhielt ein Kommentar, der besagt, dass AI die Reibung bei einzelnen Aufgaben verringert, aber die Anzahl der Aufgaben und die Erwartungen erhöht, viel Zustimmung. Ein anderer Nutzer berichtete, dass er durch AI nun auch in unerfahrenen Bereichen wie dem Frontend tätig werden kann, was jedoch auch eine "Erweiterung des Aufgabenbereichs" bedeutet. Mehr Möglichkeiten zu haben, ist ein Fortschritt, aber wenn dies sofort in den Druck umschlägt, auch Arbeiten zu übernehmen, die man eigentlich nicht hätte machen müssen, ändert sich die Perspektive.

Auch auf LinkedIn ist eine ähnliche Stimmung zu beobachten. In öffentlichen Beiträgen wurde wiederholt die Sorge geäußert, dass "die Arbeit nicht weniger wird, weil man schneller ist, sondern dass man mehr leisten kann, weil man schneller ist" und "sobald man Ergebnisse zeigt, werden neue Erwartungen aufgebaut". Einige Beiträge äußerten offen, dass sie die durch AI gewonnene Effizienz nicht zu sehr zeigen möchten, da sonst einfach mehr Arbeit hinzugefügt wird. Was vor Ort passiert, ist nicht eine Ablehnung der Technologieeinführung an sich, sondern ein Misstrauen gegenüber der Struktur, in der die Früchte der Effizienz nicht als "Ruhe" sondern als "zusätzliche Arbeit" eingefordert werden.

Zudem gibt es Unterschiede in der Wahrnehmung je nach Position. Eine Umfrage von Gallup im vierten Quartal 2025 zeigte, dass die Häufigkeit der AI-Nutzung am Arbeitsplatz bei Führungskräften höher ist als bei individuellen Beitragenden. Eine von Fortune vorgestellte Umfrage zeigte zudem, dass das Management deutlich optimistischer in Bezug auf die Produktivitätssteigerung durch AI ist als die Mitarbeiter. Aus der Sicht von oben ist AI eine Wachstumsstrategie, aus der Sicht der Basis kann sie jedoch zu einem Gerät werden, das "Arbeiten vor dem Denken" erfordert und dessen Geschwindigkeit man ständig anpassen muss.

Auf der anderen Seite sind die Erwartungen des Managements nicht nur Fantasie. Zum Beispiel äußerte Mark Cuban die Aussicht, dass AI-Agenten die Arbeitszeit um etwa eine Stunde verkürzen könnten. Doch um diese Zukunft wirklich zu erreichen, sind Bedingungen erforderlich. Dazu gehören die Gestaltung von Systemen, die verkürzte Zeit in Ruhe oder Lernen zurückzuführen, die Überarbeitung von Bewertungskriterien und die Diskussion darüber, wer die durch AI erzielten Ergebnisse wie erhält. Ohne diese bleibt AI ein Werkzeug, das nicht "weniger Arbeit erfordert", sondern "mehr Arbeit ermöglicht".

Der Artikel auf Phys.org ist wichtig, weil er nicht nur den AI-Lobgesang dämpft, sondern auf die Gefahr hinweist, die Zukunft der Arbeit nur durch die Maximierung der Produktionsmenge zu betrachten. Schneller zu produzieren und gut zu arbeiten ist nicht dasselbe. Damit Arbeit Menschen unterstützt, die Gesellschaft unterstützt und mit dem Leben vereinbar ist, reicht es nicht aus, nur zu betrachten, "wie viel in wie vielen Stunden produziert wurde". Was AI wirklich hinterfragt, ist, wie weit wir bereit sind, unsere Zeit zu verkaufen und wem der durch Effizienz gewonnene Freiraum gehört.

Quellen-URL-Zusammenfassung

Originalartikel (veröffentlicht auf Phys.org, Wiederveröffentlichung eines Beitrags von The Conversation)
https://phys.org/news/2026-03-ai-boost-productivity-maximizing-output.html

Harvard Business Review Artikel, der argumentiert, dass AI die Arbeit nicht reduziert, sondern eher intensiviert
https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it

ActivTrak-Zusammenfassung, die den Anstieg von E-Mail-, Chat- und Arbeitsmanagementzeiten sowie den Rückgang der Konzentrationszeit nach AI-Einführung zeigt
https://www.activtrak.com/resources/state-of-the-workplace/

ActivTrak-Nachricht, die die wichtigsten Zahlen (443M Stunden Analyse, E-Mail +104%, Chat +145% usw.) berichtet
https://www.activtrak.com/news/state-of-the-workplace-ai-accelerating-work/

Inc. Artikel, der die ActivTrak-Umfrage vorstellt
https://www.inc.com/bruce-crumley/ai-is-boosting-productivity-but-data-shows-employee-workloads-are-getting-heavier/91316283

Fortune Artikel, der die ActivTrak-Umfrage vorstellt
https://fortune.com/2026/03/13/ai-isnt-reducing-workloads-its-straining-employees-time-spent-emailing-doubled-deep-focus-work-fell/

Gallup-Umfrage, die Unterschiede in der Häufigkeit der AI-Nutzung nach Position zeigt und dass AI in wissensintensiven und remote-fähigen Berufen tief genutzt wird
https://www.gallup.com/workplace/701195/frequent-workplace-continued-rise.aspx

Fortune Artikel, der berichtet, dass es Unterschiede in den Erwartungen an AI zwischen Management und Mitarbeitern gibt
https://fortune.com/2026/03/13/ceos-ai-mandate-employees-jobs-survey-nicholas-bloom/

Beispiel für eine Reaktion in sozialen Netzwerken 1: Diskussion auf Reddit, dass AI die Reibung bei Aufgaben verringert, aber die Anzahl der Aufgaben und Erwartungen erhöht
https://www.reddit.com/r/datascience/comments/1r21ce9/new_study_finds_ai_may_be_leading_to_workload/

Beispiel für eine Reaktion in sozialen Netzwerken 2: LinkedIn Beitrag, dass die gewonnene Zeit nicht zu Freizeit, sondern zu zusätzlicher Arbeit wird
https://www.linkedin.com/posts/georgettejupe_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7429516868815745024-PavA

Beispiel für eine Reaktion in sozialen Netzwerken 3: LinkedIn Beitrag, dass die Effizienzsteigerung zu mehr Arbeit führt
https://www.linkedin.com/posts/cshaeffer_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7440202483127406592-Oghl

Beispiel für eine Reaktion in sozialen Netzwerken 4: LinkedIn Beitrag, dass AI die Arbeit auf dem Teller nicht reduziert, sondern die Erwartungen erhöht und die Zeit zum Nachdenken verkürzt
https://www.linkedin.com/posts/sean-m-white_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7427771653683867648-lnWB

Beispiel für einen kontrastierenden Optimismus: Artikel, der Mark Cubans Aussage über die Verkürzung der Arbeitszeit durch AI-Agenten berichtet
https://www.businessinsider.com/mark-cuban-ai-agents-cut-workdays-hour-smart-companies-2026-3