Eine neue Studie zeigt, dass die intensive Nutzung von KI-Tools bei Beschäftigten eine eigene Form geistiger Erschöpfung erzeugt, die sich von klassischem Burnout unterscheidet. Forscher der Boston Consulting Group berichten über Ergebnisse einer Befragung von 1.488 Vollzeitbeschäftigten in den USA aus verschiedenen Branchen, Rollen und Hierarchieebenen.
Die Forscher beschreiben das Phänomen als „AI Brain Fry“. Gemeint ist damit geistige Erschöpfung durch übermäßige Nutzung oder Überwachung von KI-Tools, die die kognitive Kapazität einer Person übersteigt. Vierzehn Prozent der Befragten, die KI bei der Arbeit nutzen, gaben an, diese Erschöpfung erlebt zu haben. Typische Symptome sind Konzentrationsschwierigkeiten, verlangsamtes Entscheiden, Kopfschmerzen und ein allgemeines Gefühl geistiger Benommenheit.
Die Studie zeigt, dass nicht das Arbeitsvolumen den höchsten kognitiven Aufwand verursacht, sondern die Überwachung von KI-Systemen. Beschäftigte mit hohem Überwachungsaufwand berichteten von 14 Prozent mehr mentalem Aufwand, 12 Prozent mehr geistiger Erschöpfung und 19 Prozent mehr Informationsüberlastung im Vergleich zu Personen mit geringem Überwachungsaufwand. Wenn KI-Tools zusätzlich die Gesamtarbeitslast erhöhten, stieg die kognitive Belastung weiter an.
Auch die Anzahl der gleichzeitig genutzten Tools spielt eine Rolle. Die Produktivität stieg beim Wechsel von einem auf zwei Tools und erneut beim Hinzufügen eines dritten. Ab vier gleichzeitig genutzten Tools sanken die Produktivitätswerte jedoch wieder. Die Forscher bezeichnen dies als Multitasking-Falle, in die Beschäftigte trotz bekannter Nachteile immer wieder tappen.
AI Brain Fry hat spürbare wirtschaftliche Konsequenzen. Betroffene Beschäftigte berichten von 33 Prozent mehr Entscheidungsermüdung als nicht betroffene Personen. Sie machen auch häufiger Fehler: bei kleineren Fehlern um 11 Prozent, bei schwerwiegenden Fehlern um 39 Prozent mehr. Von den Beschäftigten ohne AI Brain Fry gaben 25 Prozent an, ihren Job verlassen zu wollen. Bei jenen mit AI Brain Fry stieg dieser Anteil auf 34 Prozent, was einem Anstieg von 39 Prozent beim Kündigungsrisiko entspricht.
Nicht jede KI-Nutzung führt zu geistiger Erschöpfung. Wenn Beschäftigte KI einsetzen, um repetitive Aufgaben zu eliminieren, sinken Burnout-Werte um 15 Prozent. Diese Gruppe berichtete zudem von höherem Engagement, positiven Gefühlen gegenüber KI und stärkeren sozialen Verbindungen zu Kolleginnen und Kollegen.
Die Studie betont, dass individuelle Entscheidungen allein nicht ausschlaggebend sind. Das Verhalten von Führungskräften und Teams hat großen Einfluss. Beschäftigte, deren Vorgesetzte aktiv Fragen zur KI beantworten, zeigen 15 Prozent weniger geistige Erschöpfung. Werden Mitarbeitende allein gelassen, steigt die Erschöpfung um 5 Prozent. Eine strukturierte KI-Integration im Team reduziert die mentale Belastung, während Teamdruck zur KI-Nutzung sie erhöht.
Auf Organisationsebene korreliert unklare Kommunikation über die Rolle von KI bei der Arbeitslast mit höherer Erschöpfung. Beschäftigte, die das Gefühl haben, dass ihr Arbeitgeber Work-Life-Balance wertschätzt, berichten von 28 Prozent niedrigerer geistiger Erschöpfung.
Die Forscher empfehlen:
- Die Anzahl der KI-Tools, die eine Person gleichzeitig betreut, sollte klar begrenzt sein.
- Unternehmen sollten klare Erwartungen an die Arbeitslast kommunizieren.
- Leistungskennzahlen sind auf Ergebnisse statt auf Aktivitäten auszurichten.
- Beschäftigte brauchen zudem Schulungen in Fähigkeiten wie Problemformulierung und strategischer Priorisierung, um unnötige KI-gestützte Arbeitsschleifen zu vermeiden.
Die Forscher schlussfolgern, dass der Unterschied zwischen nützlicher und schädlicher KI-Nutzung nicht in der Menge der genutzten KI liegt, sondern darin, wie Einzelpersonen, Teams und Organisationen deren Einsatz gestalten.
