Hört auf, miteinander wie Roboter zu sprechen!

Warum wir dringend lernen müssen, den Einsatz von KI in unserer Arbeit und unseren Unternehmen strategisch und individuell zu planen und zu entwickeln.

Frank Tentler · 9. November 2026

Unternehmen haben ihren Beschäftigten KI-Werkzeuge gegeben und bekommen nun Nachrichten, die niemand mehr gern liest. Die Forschung dieses Herbstes erklärt, warum das mit Vertrauen zu tun hat und was ein Unternehmen tun kann, damit aus mehr Text auch bessere Arbeit wird.

Michelle Volberg leitet eine kleine Personalvermittlung namens Twill, zehn Menschen, die Unternehmen helfen, gute Leute zu finden. Vor einiger Zeit hat sie ihrem Team einen Zugang zu Claude spendiert, dem KI-Assistenten des amerikanischen Unternehmens Anthropic. Dann bekam sie interne Nachrichten, die erkennbar aus dem Programm kopiert waren. Sie klangen steif und förmlich, ihnen fehlte, was das Team über die Kunden wusste, und manches darin stimmte nicht. Volberg bat ihre Leute schließlich, nicht mehr wie Roboter mit ihr zu sprechen, und zog eine Grenze: Zum Nachdenken, für Ideen dürfen sie die KI weiter nutzen. Für Nachrichten an Kolleginnen und Kollegen ist sie tabu.

Das Wirtschaftsmagazin Business Insider hat Anfang November mehrere solcher Fälle gesammelt. Beim Rechtssoftware-Unternehmen Spellbook müssen Nachrichten an Kunden von Hand geschrieben werden. Die PR-Agentur FischTank lässt alles, was an Kunden oder Journalisten geht, durch eine Software laufen, die maschinell erzeugte Texte erkennen soll, und ihr Gründer hat im vergangenen Jahr einen Mitarbeiter entlassen, der trotz Abmahnung weiter KI für verbotene Aufgaben nutzte. Man könnte daraus die Geschichte einer enttäuschten Liebe machen, in der Chefinnen und Chefs ihre Leute erst zur KI drängen und sich dann über die Ergebnisse ärgern. Ich lese die Fälle anders. Keine dieser Firmen hat die KI abgeschafft. Sie haben eine bestimmte Art der Nutzung untersagt, die bei Menschen auf der anderen Seite etwas zerstört.

Schlechte Texte ziehen einen Rattenschwanz an Arbeit hinter sich her

Ich erlebe jeden Tag, dass Kommunikation von einer Gewissheit lebt, die man selten ausspricht. Wer eine Nachricht bekommt, geht davon aus, dass ein Mensch mit seinen Erfahrungen, bestmöglich auch mit seiner Empathie nachgedacht hat, über seine Frage, seine Lage, das, was er schon weiß und was nicht. Fehlt diese Gewissheit, verliert man zuerst das Vertrauen und dann die Lust, überhaupt zu antworten. Volbergs Satz über die Roboter beschreibt diesen Verlust: Ihre Leute hatten ihr nicht schlechter geschrieben als vorher, aber sie hatten ihr Texte geschickt, denen ihre Persönlichkeit fehlte.

Für dieses Phänomen gibt es seit dem vergangenen Jahr einen englischen Begriff: Workslop. Gemeint sind KI-erzeugte Inhalte, die wie fertige Arbeit aussehen und eine Aufgabe trotzdem nicht voranbringen. Der Text ist flüssig, die Präsentation ordentlich, das Dokument lang. Es fehlen die geprüften Fakten, der Zusammenhang, auf den es ankommt, eine Schlussfolgerung, die hält. Das Coaching-Unternehmen BetterUp und das Social Media Lab der Stanford University haben 2025 rund 1150 Beschäftigte in den Vereinigten Staaten dazu befragt. Vier von zehn gaben an, im vergangenen Monat solche Arbeit bekommen zu haben, und jeder einzelne Fall kostete sie nach eigener Schätzung ungefähr zwei Stunden, bis sie verständlich nachvollziehen konnten, was ihnen eigentlich vermittelt werden sollte. Die Zahlen beruhen auf Selbstauskünften, sie sind keine betriebswirtschaftlich gemessene Verlustrechnung. Sie beschreiben aber einen Mechanismus, den jeder kennt, der einmal ein schlecht vorbereitetes Dokument korrigieren musste. Die Arbeit verschwindet nicht, sie wechselt nur die Person. Was beim Schreiben zehn Minuten gespart hat, kostet beim Lesen eine Stunde, weil jemand nachprüfen, nachfragen und nachbessern muss. Aus der Zeitersparnis eines Einzelnen wird Mehrarbeit für das Team.

Selbst professionelle KI-Arbeit kann Vertrauen kosten

Schwieriger wird es mit einer Studie, die Anfang November durch die Presse ging. Samuel Meyers und Yochanan Bigman von der Hebräischen Universität Jerusalem und Roman Briker von der WHU, der Otto Beisheim School of Management in Vallendar, haben in sechs Untersuchungen geprüft, wie Vorgesetzte reagieren, wenn ihre Mitarbeitenden KI benutzen. Die Arbeit ist Ende September online in der Fachzeitschrift The Leadership Quarterly erschienen. In einem der Experimente sollten Menschen in der Rolle einer Führungskraft entscheiden, ob sie der Angabe eines Mitarbeiters glauben, wie lange er für eine Aufgabe gebraucht habe, oder ob sie das selbst nachprüfen. Hatte der Mitarbeiter allein gearbeitet, vertrauten ihm 68 Prozent. Hatte er KI benutzt, waren es 24 Prozent. Die Qualität der Arbeit spielte bei dieser Entscheidung keine Rolle. Es ging allein darum, wie sie entstanden war.

Natürlich ist das nur ein einzelner Laborbefund, kein Messwert für alle Büros der Welt. Er steht aber nicht allein. Eine Untersuchung mit mehr als 4400 Teilnehmenden, 2025 in der Zeitschrift PNAS erschienen, fand ebenfalls, dass Menschen, die sich von KI helfen lassen, als weniger kompetent und weniger motiviert gelten. Der Verdacht fällt also auch auf die, deren Arbeit prinzipiell gut, vielleicht mit KI sogar signifikant besser ist.

Die Studie aus Jerusalem enthält allerdings einen zweiten und sehr wichtigen Befund, der in den Schlagzeilen meist untergeht: Wenn das Unternehmen die Nutzung von KI ausdrücklich befürwortete, war der Vertrauensverlust statistisch nicht mehr nachweisbar. Wo es jedoch keine Regel gab oder die Nutzung verboten war, blieb er deutlich. Bigman hat daraus den Schluss gezogen, KI verändere auch, wie wir die Menschen beurteilen, mit denen wir arbeiten.

Aus diesem Befund lese ich mehr als aus allen anderen Zahlen dieser Debatte. Misstrauen entsteht dort, wo niemand weiß, was gilt. Wenn klar ist, wofür KI benutzt werden darf, was ein Mensch selbst beitragen muss und wer am Ende für das Ergebnis einsteht, verliert die Frage nach dem Werkzeug ihre Schärfe. Volberg hat ihrem Team im Grunde nichts anderes gegeben als eine solche Regel, nur erst, nachdem der Schaden da war.

Die Fakten: Zahlen und was sie über Nutzen sagen

Dass Chefinnen und Chefs gerade jetzt genauer hinsehen, hat auch mit dem Geld zu tun. Die Forschung zum wirtschaftlichen Nutzen der KI liefert kein einheitliches Bild, und das ist vielleicht ihr wichtigstes Ergebnis. Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond haben für das Quarterly Journal of Economics die Einführung eines KI-Assistenten bei 5172 Beschäftigten im Kundenservice untersucht. Die Zahl der gelösten Anliegen pro Stunde stieg im Schnitt um 15 Prozent, und am meisten profitierten die Unerfahrenen. Aber: Bei den erfahrensten Kräften war der Gewinn klein, und die Qualität ihrer Arbeit sank sogar leicht.

Interessanterweise gibt es auch andere Ergebnisse dazu. Die Forschungsorganisation METR kam bei erfahrenen Programmiererinnen und Programmierern Anfang 2025 zu einem umgekehrten Ergebnis. Mit den damaligen KI-Werkzeugen brauchten sie für echte Aufgaben in ihren eigenen Projekten im Durchschnitt 19 Prozent länger, und trotzdem glaubten sie hinterher, schneller gewesen zu sein. Im Februar dieses Jahres hat METR berichtet, neuere Daten deuteten eher auf eine Beschleunigung hin, deren Ausmaß sich aber noch nicht zuverlässig bestimmen lasse. Der Nutzen hängt also an der Aufgabe, an der Erfahrung der Menschen und an der Technik, die gerade im Einsatz ist.

Noch größer ist die Lücke, wenn man auf ganze Unternehmen schaut. Eine Forschungsgruppe um Ivan Yotzov und José María Barrero hat für das amerikanische National Bureau of Economic Research zwischen November 2025 und Januar 2026 knapp 6000 Führungskräfte in den Vereinigten Staaten, Großbritannien, Deutschland und Australien befragt. 69 Prozent ihrer Unternehmen nutzen KI in irgendeiner Form. 89 Prozent sehen bislang keine Veränderung der Produktivität, gemessen am Umsatz pro Beschäftigtem. Diese Zahlen beziehen sich auf die frühere Befragung; im Oktober 2026 wurde das Arbeitspapier um weitere Länder und eine neue Erhebung erweitert. Eine dänische Studie der Ökonomen Anders Humlum und Emilie Vestergaard findet zwei Jahre nach dem Start von ChatGPT keine messbaren Folgen für Einkommen und Arbeitszeit, obwohl die Befragten durchaus Zeitersparnis berichten. Eine Aufgabe kann schneller erledigt sein, ohne dass die gewonnene Zeit irgendwo im Betrieb ankommt.

Wie teuer ungesteuerte Nutzung werden kann, zeigt Uber. Nach Berichten des Magazins Fortune hatte der Fahrdienst sein Jahresbudget für KI-Programmierwerkzeuge im Frühjahr nach ungefähr vier Monaten aufgebraucht, und Betriebschef Andrew Macdonald fragte öffentlich, ob mehr verbrauchte Rechenleistung auch mehr nützliche Funktionen für die Kundschaft bringe. Im August berichtete das Portal Axios unter Berufung auf Uber, die Ausgaben hätten sich seit April stabilisiert, während die Nutzung weiter stark gewachsen sei. Eine Budgetüberschreitung allein sagt also noch nicht, ob sich eine Technik rechnet. Für mich zeigt sie, wie wichtig es ist, vorher festzulegen und zu messen, was sie bringen soll.

Und was bedeutet das für unsere Arbeit mit KI?

Aus alldem folgt keine Abkehr von der KI. Es folgt eine Präzisierung, die viele Firmen hätten vornehmen müssen, bevor sie die Zugänge verteilt haben. Ein Werkzeug bereitzustellen ist noch keine Veränderung der Arbeit. Wer will, dass aus mehr Text mehr Leistung wird, muss sagen, wofür das Werkzeug gedacht ist, was ein Mensch selbst prüfen und beitragen muss und wer für das Ergebnis geradesteht. Die Studie aus Jerusalem legt nahe, dass schon diese Klarheit das Misstrauen abbaut, das sonst auch die trifft, die gute Arbeit machen.

Für die Beschäftigten ist die Lage nicht einfacher. Sie sollen die neuen Möglichkeiten nutzen, ohne ihr Urteil, ihre Eigenständigkeit und ihre Glaubwürdigkeit zu verlieren. Die beste Antwort darauf ist für mich eine einfache Gewohnheit. Wer KI benutzt, sagt es, so selbstverständlich wie man sagt, mit wem man ein Projekt besprochen hat, und schickt nichts weiter, was er nicht selbst gelesen und verstanden hat.

Michelle Volberg hat ihren Leuten den Claude-Zugang übrigens nicht weggenommen. Sie hat ihnen nur gesagt, wofür sie ihn benutzen sollen und wofür nicht. In ihren internen Nachrichten erwartet sie wieder das, was jede Nachricht verspricht, nämlich dass jemand an sie gedacht hat, bevor er auf Senden drückte.

Weiterdenken: KI strategisch einsetzen

Wie daraus ein individueller Weg für die eigene Organisation wird, beschreibe ich unter KI-Strategie. Weitere Perspektiven bieten Die Normalität künstlicher Intelligenz in Deutschland und die Studie zur KI in den Kommunalverwaltungen des Ruhrgebiets.