Künstliche Intelligenz hielt Einzug in Arbeitsplätze mit dem Versprechen von Effizienz. Neue Forschungsergebnisse legen nahe, dass die Werkzeuge auch eine andere Art von mentaler Belastung für Mitarbeiter schaffen können, die sie überwachen.
Eine in der Harvard Business Review veröffentlichte Studie beschreibt ein Phänomen, das Forscher „AI brain fry“ nennen, eine Form mentaler Ermüdung, die mit intensiver Interaktion mit Systemen der künstlichen Intelligenz verbunden ist. Die Forschung basiert auf einer Umfrage unter 1.488 Vollzeitbeschäftigten in den Vereinigten Staaten aus verschiedenen Branchen und Jobebenen. Forscher der Boston Consulting Group und der University of California, Riverside führten die Studie durch.
Vierzehn Prozent der Teilnehmer berichteten von mentaler Erschöpfung nach umfangreicher Interaktion mit KI-Tools. Die Forscher definierten den Zustand als „mentale Ermüdung, die aus übermäßiger Nutzung, Interaktion mit und/oder Überwachung von KI-Tools über die eigene kognitive Kapazität hinaus entsteht.“
Die Ergebnisse zeigen eine wachsende Herausforderung für Organisationen, die KI-Einführung als Produktivitätsmotor vorangetrieben haben.
Überwachung von KI-Tools verursacht mentale Ermüdung
Die Studie untersuchte mehrere Formen der KI-Nutzung am Arbeitsplatz. Forscher verglichen Muster, die das Ersetzen von Aufgaben, Unterstützung bei der Arbeit und Überwachung von KI-Ergebnissen einschlossen.
Die Überwachung erwies sich als die anspruchsvollste Tätigkeit. Mitarbeiter, die ein hohes Maß an KI-Überwachung meldeten, verwendeten mehr mentale Energie als diejenigen mit minimaler Überwachungsverantwortung. Daten aus der Umfrage zeigen, dass Mitarbeiter mit intensiver Überwachung 14 % mehr mentale Anstrengung aufwendeten und 12 % höhere mentale Ermüdung berichteten.
Die Forscher maßen auch Informationsüberlastung. Mitarbeiter, die KI-Systeme stärker überwachten, berichteten über 19 % mehr Informationsüberlastung als andere.
Die Studie stellte außerdem fest, dass Arbeitsausweitung eine Rolle spielte. Mitarbeiter, die sagten, dass KI ihre Arbeitslast erhöht habe, berichteten über höhere kognitive Belastung. Mehrere KI-Agenten zu überwachen, deren Ergebnisse zu überprüfen und mehrere Tools zu verwalten stellte neue Anforderungen an Aufmerksamkeit und Entscheidungsfindung.
Mitarbeiter wechseln zunehmend zwischen Tools, da Organisationen Multi-Agenten-Systeme einsetzen. Sie stellten fest, dass „Jonglieren und Multitasking zu den bestimmenden Merkmalen der Arbeit mit KI werden können.“
Mitarbeiter beschreiben kognitiven Nebel und Entscheidungserschöpfung
Teilnehmer der Umfrage beschrieben ähnliche Symptome, wenn sie AI brain fry erlebten. Mehrere verwendeten Begriffe wie „Nebel“ oder „Summen“, um das Gefühl zu erklären. Viele berichteten über Schwierigkeiten beim Konzentrieren, langsamere Entscheidungen und Kopfschmerzen.
Ein leitender Engineering-Manager beschrieb die Erfahrung in der Studie:
„Ich hatte ein Tool, das mir bei technischen Entscheidungen half, ein anderes, das Entwürfe und Zusammenfassungen ausspuckte, und ich sprang ständig zwischen ihnen hin und her und überprüfte jedes kleine Detail doppelt. Aber statt schneller voranzukommen fühlte sich mein Gehirn einfach überladen an. Nicht körperlich müde, sondern einfach… überfüllt. Es war, als hätte ich ein Dutzend Browser-Tabs im Kopf geöffnet, die alle um Aufmerksamkeit kämpfen.“
Der Manager fügte hinzu:
„Mein Denken war nicht kaputt, nur laut – wie mentales Rauschen. Was mich schließlich daraus herausbrachte, war die Erkenntnis, dass ich mehr arbeitete, um die Tools zu verwalten, als tatsächlich das Problem zu lösen.“
Ein anderer Teilnehmer, ein Finanzdirektor, beschrieb eine ähnliche Schwierigkeit:
„Ich war ständig mit KI hin und her dabei, Ideen neu zu formulieren, Daten zu synthetisieren, den Ablauf von Säulen und Arbeit zu bilden und zu organisieren… Ich konnte nicht einmal mehr verstehen, ob das, was ich erstellt hatte, überhaupt Sinn ergab… Ich konnte nichts anderes mehr tun und musste es am nächsten Tag erneut ansehen, wenn ich wieder denken konnte.“
Diese Berichte zeigen, wie Informationsüberlastung und schnelles Wechseln zwischen Aufgaben Mitarbeiter beeinflussen, die mehrere KI-Tools überwachen.
Produktivitätsgewinne stagnieren nach drei KI-Tools
Die Umfrage untersuchte auch die Beziehung zwischen Produktivität und der Anzahl von KI-Tools, die Mitarbeiter gleichzeitig verwendeten.
Mitarbeiter, die zwei KI-Tools nutzten, berichteten über höhere Produktivität als diejenigen, die nur eines nutzten. Die Produktivität stieg erneut, wenn Mitarbeiter drei Tools nutzten. Danach gingen die Ergebnisse zurück.
Von der Boston Consulting Group gesammelte Daten zeigen, dass Produktivitätswerte von 3,3 mit einem Tool auf 3,8 mit zwei Tools stiegen und 4,1 mit drei Tools auf einer Fünf-Punkte-Skala erreichten. Die Werte fielen auf 3,7, wenn Mitarbeiter vier oder mehr Tools gleichzeitig nutzten.
Die Erkenntnis zeigt eine Grenze für Multitasking. Zu viele Tools zu überwachen kann die Effizienz reduzieren statt verbessern.
Marketing- und HR-Rollen berichten die höchsten Werte
Die Häufigkeit von AI brain fry unterschied sich je nach Jobfunktion. Marketing-Mitarbeiter berichteten über das höchste Niveau des Phänomens, wobei 26 % der Befragten diese Erfahrung bestätigten.
People-Operations-Rollen meldeten 19 %. Operations- und Engineering-Rollen folgten mit 18 %. Finanzrollen verzeichneten 17 %.
Niedrigere Werte erschienen in Produktmanagement- und Führungspositionen. Rechts- und Compliance-Rollen meldeten die niedrigste Häufigkeit mit 6 %.
Die Forscher stellten fest, dass Rollen, die stark auf digitale Tools und Automatisierung angewiesen sind, tendenziell höhere Werte für KI-bedingte kognitive Belastung berichten.
Fehler und Mitarbeiterfluktuationsrisiko steigen
Die Forscher untersuchten auch, wie AI brain fry Geschäftsergebnisse beeinflusst.
Teilnehmer, die den Zustand berichteten, erlebten 33 % mehr Entscheidungserschöpfung als diejenigen ohne dieses Phänomen. Die Studie verknüpfte das Phänomen auch mit einer höheren Fehlerhäufigkeit bei der Arbeit.
Befragte mit AI brain fry berichteten über 11 % mehr kleine Fehler und 39 % mehr große Fehler im Vergleich zu anderen Teilnehmern.
Die Studie definierte kleine Fehler als kleine Irrtümer, etwa Formatierungsprobleme oder Coding-Fehler. Große Fehler umfassten solche, die wichtige Entscheidungen oder Ergebnisse beeinflussen könnten.
Auch die Absicht zu kündigen stieg bei Mitarbeitern mit AI brain fry. 25 % der Teilnehmer ohne diesen Zustand planten aktiv, ihr Unternehmen zu verlassen. Diese Zahl stieg auf 34 % unter denen, die AI brain fry berichteten.
KI kann in manchen Aufgaben dennoch Burnout reduzieren
Trotz dieser Bedenken identifizierten Forscher Situationen, in denen KI Arbeitsstress verringerte.
Mitarbeiter, die KI nutzten, um Routine- oder repetitive Aufgaben zu eliminieren, berichteten über Burnout-Werte, die 15 % niedriger waren als bei denen, die sich für diese Funktionen nicht auf KI stützten.
Forscher erklärten, dass repetitive Aufgaben ideale Kandidaten für Automatisierung sind. Mitarbeiter, die diese Aufgaben an KI-Tools delegieren, gewinnen mehr Zeit für kreative oder strategische Aktivitäten.
Dieser Unterschied hebt eine zentrale Unterscheidung in der Studie hervor. Burnout hängt oft mit emotionaler Erschöpfung zusammen. AI brain fry hängt mit akuter kognitiver Belastung durch ständige Überwachung und Entscheidungsfindung zusammen.
Manager und Organisationen beeinflussen die Ergebnisse
Arbeitspraktiken beeinflussen das Niveau mentaler Ermüdung. Mitarbeiter, deren Manager Fragen zu KI-Tools beantworteten, berichteten über 15 % niedrigere Werte mentaler Ermüdung als diejenigen ohne diese Unterstützung.
Auch klare organisatorische Kommunikation spielte eine Rolle. Mitarbeiter, die glaubten, dass ihr Unternehmen Work-Life-Balance schätzt, berichteten über 28 % niedrigere Werte mentaler Ermüdung als andere.
Unternehmen müssen überdenken, wie KI in die tägliche Arbeit integriert wird. Forscher empfehlen, Arbeitsabläufe neu zu gestalten, anstatt KI-Tools einfach auf bestehende Prozesse aufzusetzen.
Die Studie bietet einen frühen Einblick in einen breiteren Wandel der Arbeitsplatztechnologie. Künstliche Intelligenz erweitert den Umfang der Arbeit vieler Mitarbeiter. Die Studie legt nahe, dass Organisationen Produktivitätsziele mit den kognitiven Grenzen des Menschen ausbalancieren müssen.
HODL Team
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