Überforderung statt Erleichterung : Wenn die KI mehr Arbeit verursacht als sie abnimmt

Wenn Anfragen, Anträge und Beschwerden nahezu kostenlos in großer Zahl generiert werden, sinkt der Aufwand oft nur auf einer Seite. Auf der Gegenseite muss weiterhin geprüft, sortiert, entschieden und reagiert werden. Immer mehr Fake News machen auch immer mehr journalistisches Fact Checking nötig. Erstes lässt sich aber deutlich schneller und günstiger generieren, als es danach journalistisch richtigzustellen.

Besondere Bekanntheit erlangte bereits zu Beginn des KI-Hypes der Fall des Literatur-Magazins Clarkesworld. Es ist in der Szene bekannt für seine Science-Fiction- und Fantasy-Geschichten, die oft auch von jungen, aufstrebenden Autor:innen eingereicht werden. Als ChatGPT auf den Markt drang, kam es zu Unmengen an KI-generierten Einreichungen, die nicht mehr ohne Weiteres gesichtet werden konnten. Das Einreichungsportal musste 2023 erst einmal geschlossen werden.

Aufgrund von Bot-Aktivitäten berichten viele Internetdienste gleichermaßen über deutlich gestiegene Kosten und verstärkte Cyberangriffe, die teilweise gar zu Abschaltungen führen. Auch viele Softwareprojekte sehen sich mit einer Flut an Code-Einreichungen und Bugmeldungen konfrontiert. Zwar sind diese prinzipiell wünschenswert, wenn sie aber in großen Mengen eintreffen, kommt es leicht zu einer Überforderung. Auch Behörden und Verwaltung klagen zunehmend über „agentic flooding“.

Ähnlich verhält es sich im Bereich Human Resources: Gerade weil es so einfach geworden ist, Bewerbungen an neue Stellenangebote anzupassen und online einzureichen, suchen auch Personalabteilungen zunehmend nach KI-Lösungen, um mit der Flut an Bewerbungen umzugehen.

Mehr Tools allein lösen das Problem nicht

Wenn beide Seiten KI einsetzen, ist das Problem aber noch nicht gelöst. KI-Entscheidungen müssen oft noch überprüft und korrigiert werden. Dabei ist es meist nur schwer nachzuvollziehen, inwiefern die KI verschiedene Demographien und Sachverhalte wirklich fair und angemessen behandelt, ob nicht etwa Menschen aufgrund sachfremder Faktoren systematisch benachteiligt werden, ohne dass es jemand mitbekommt.

Als Professor erhalte ich täglich neue Job-Anfragen von Studierenden aus aller Welt, die behaupten, sich mit meiner Forschung auseinandergesetzt zu haben. Oft hat ein KI-System das personalisierte Anschreiben verfasst. Was, wenn sich aber doch jemand große Mühe gemacht und konkretes Interesse an einer Anstellung hat? Eine automatisierte Bewertung dieser Anfragen wäre nicht unbedingt gerecht.

Auch im Kundenservice machen wir inzwischen viel zu oft die Erfahrung, dass die KI unsere Anfragen nicht richtig interpretiert und es kaum noch möglich ist, einen Menschen zu erreichen, der das Anliegen wirklich ernst nimmt.

Insgesamt beobachten wir daher, dass Effizienzgewinne durch KI innerhalb einzelner Bereiche nicht zwangsläufig auch das Gesamtunternehmen produktiver und kundenorientierter machen.

KI-verursachter Aufwand unterscheidet sich stark

Darüber hinaus ist es in manchen Fällen grundsätzlich unmöglich, KI auf beiden Seiten im selben Maße einzusetzen. Ein kurzer, schnell verfasster Antrag, etwa eine KI-generierte rechtliche Abmahnung, kann nach sich ziehen, dass sich auf der Gegenseite eine ganze Rechtsabteilung über einen längeren Zeitraum mit dem Fall befassen muss. Auch von Behörden erwarten wir eine ordnungsgemäße, gewissenhafte Bearbeitung jeden Antrags, auch wenn diese inzwischen mit KI-Unterstützung eingereicht werden können.

Im akademischen Bereich explodiert die Zahl der wissenschaftlichen Beiträge, sodass inzwischen mehr verfasst wird als je jemand begutachten könnte. Da nicht fachgerecht begutachte Veröffentlichungen jedoch zu risikoreichen Fehlschlüssen führen könnten, steckt die Wissenschaft aktuell in einer Krise.

Selbst dort wo die KI uns tatsächlich produktiver macht, wird sie keineswegs immer als Erleichterung wahrgenommen, da zugleich häufig auch die Arbeitsintensität zunimmt. Gerade weil große Sprachmodelle so schnell sind und innerhalb von Sekunden stilistisch überzeugende Texte verfassen, ist besondere Aufmerksamkeit geboten, damit ihre Fehler nicht übersehen werden.

Menschliche Fähigkeiten müssen erhalten bleiben

Wenn die KI darüber hinaus sämtliche Routinetätigkeiten übernimmt und nur die anspruchsvollsten Fälle vom Menschen übernommen werden, kann aus einer ursprünglich ausgeglichenen Tätigkeit leicht eine kognitiv überfordernde werden. Auch wer autonom agierende Agentensysteme einsetzt, muss diese ständig neu steuern, Statusmeldungen beobachten, auf Rückfragen antworten und die Ergebnisse verwerten. Obwohl die KI uns unterstützen soll, kann das Arbeiten mit ihr zu einer enormen Belastung werden.

Die Lösung dieser Probleme erfordert vielfältige Maßnahmen, um sowohl Mensch als auch Maschine über den gesamten Arbeitsablauf hinweg angemessen zu berücksichtigen. Die KI sollte innerhalb klarer Rahmenbedingungen agieren und auch die Grenzen ihrer eigenen Fähigkeiten genau einschätzen können. Die Arbeitsbelastung der involvierten menschlichen Arbeitskräfte sollte stets im Blick behalten werden, damit das Zusammenspiel gut funktioniert. Oft bietet es sich an, gewisse Kontrollmaßnahmen und Hürden in Prozesse einzubauen, etwa eine Überprüfung, ob eine Einreichung tatsächlich durch einen Menschen erfolgt.

Es braucht neue Grundsatzkonzepte

Idealerweise werden Arbeitsabläufe und Prozesse komplett neu gedacht, etwa mit besseren automatisierten Kontrollen und neuen Möglichkeiten einer Nachbearbeitung im Falle von Unzufriedenheiten. In manchen Fällen finden sich dann nämlich Lösungen, bei denen menschliche Arbeitsschritte tatsächlich kaum noch notwendig sind. Der Mensch definiert klare Regeln und Prozesse, muss aber nicht mehr jeden Einzelfall abarbeiten.

Gerard de Melo ist Professor für Artificial Intelligence and Intelligent Systems am Hasso-Plattner-Institut (HPI) in Potsdam. Dort forscht er unter anderem an der Entwicklung technischer Verfahren, mit denen große Sprachmodelle zuverlässiger und sicherer eingesetzt werden können. Darüber hinaus beschäftigt sich die Arbeitsgruppe auch mit gesellschaftlichen Fragen der Künstlichen Intelligenz. Wie KI die Zukunft der Arbeit verändert, ist auch Thema auf der AI @ HPI Conference 2026 am 2. und 3. Dezember 2026.