KI soll den Arbeitsalltag erleichtern. Doch eine neue Studie der Boston Consulting Group mit 1.500 Beschäftigten zeigt eine überraschende Kehrseite. Wer KI-Systeme intensiv überwacht, leidet unter deutlich höherer mentaler Erschöpfung, einem Phänomen, das die Forscher „Brain Fry“ nennen. Der Artikel zeigt, ab welchem Punkt KI-Nutzung kontraproduktiv wird und warum gerade Leistungsträger besonders gefährdet sind.
Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren in rasantem Tempo vom Nischenthema zur Schlüsseltechnologie im Alltag vieler Menschen entwickelt. KI verändert, wie Menschen arbeiten, Entscheidungen treffen und sogar kommunizieren.
In vielen Unternehmen automatisieren Algorithmen inzwischen Routineaufgaben. Dieser vermeintliche Effizienzgewinn durch den Einsatz von KI hat aber auch die Erwartungen an Produktivität und Verfügbarkeit spürbar erhöht.
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Eine neue Studie zeigt, dass das wiederum Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit haben kann. Demnach führen bestimmte Nutzungsmuster von KI zu kognitiver Ermüdung – einem Phänomen, das die Forscher als sogenannten „Brain Fry“ betiteln.
Durch KI-Nutzung: Wie entsteht „Brain Fry“ – und wen trifft es am härtesten?
Für ihre Studie haben die Forscher der Boston Consulting Group rund 1.500 Vollzeitbeschäftigten in den USA aus großen Unternehmen verschiedener Branchen, Funktionen und Hierarchieebenen zu ihrem Arbeitsalltag mit KI befragt. Dabei ging es unter anderem um Muster und Umfang der KI-Nutzung, ihren Arbeitserfahrungen sowie ihren kognitiven und emotionalen Belastungen.
Dabei konnten die Forscher feststellen, dass das Phänomen der kognitiven Erschöpfung durch intensive Überwachung von KI-Systemen tatsächlich real ist. Sie betiteln dieses Phänomen mit dem Begriff „AI Brain Fry“ – also KI-bedingte Gehirnerschöpfung.
Die Befragten beschrieben in diesem Zusammenhang ein Gefühl von Summen oder geistiger Verwirrung. Diese gehen wiederum mit Konzentrationsschwierigkeiten, langsameren Entscheidungen und Kopfschmerzen einher.
Für Unternehmen kann eine solche Entwicklung genau das Gegenteil des erwarteten Produktivitätsgewinns bringen. Denn die KI-bedingte mentale Belastung kann so vermehrt zu Fehlern und sogar bis hin zu Entscheidungsmüdigkeit und Kündigungsabsicht führen.
Trotz der beobachteten Effekte weisen die Forscher darauf hin, dass zwar die mentale Erschöpfung zunimmt. Allerdings sinken die Burnout-Werte, wenn KI Routineaufgaben übernimmt. „Dies unterstreicht den subtilen, aber wichtigen Unterschied zwischen den Stressarten, die KI lindern kann, und solchen, die sie verschlimmern kann“, heißt es dazu in der Harvard Business Review. KI-gestützte Arbeitsabläufe müssten daher so gestaltet werden, dass die Gefahr für Burnout reduziert wird.
14 Prozent mehr Aufwand: Warum KI-Überwachung so erschöpft
Die Umfrageergebnisse zeigen einen klaren Trend: Für Beschäftigte ist vor allem die direkte Überwachung von KI-Tools kognitiv am anstrengendsten. Die Studienteilnehmer, die bei ihrer Arbeit ein besonders hohes Maß an KI-Überwachung haben, erbrachten demnach 14 Prozent mehr mentale Anstrengung bei der Arbeit.
Damit einher ging außerdem eine um zwölf Prozent höhere mentale Erschöpfung. Zusätzlich lag die Informationsüberlastung bei intensiverer KI-Überwachung um 19 Prozent höher.
Auch die Produktivität der Beschäftigten wird durch die Nutzung von KI-Tools beeinflusst. Die Forscher konnten beobachten, dass die Produktivität steigt, wenn statt einem zwei KI-Tools verwendet werden. Kommt ein drittes Tool hinzu, steigt die Produktivität erneut, jedoch langsamer. Bei weiteren Tools sinken die Produktivitätswerte wieder.
Gleichzeitig zeigt die Untersuchung eine kritische Nebenwirkung intensiver KI-Nutzung in Form von steigenden Kündigungsabsichten. Ausgerechnet jene Mitarbeitenden, die KI besonders häufig einsetzen und damit oft zu den Leistungsträgern eines Unternehmens zählen, sind stärker gefährdet.
Während unter Beschäftigten ohne ausgeprägte mentale Erschöpfung durch KI rund 25 Prozent aktiv über einen Jobwechsel nachdenken, liegt dieser Anteil bei stark belasteten Nutzern bei 34 Prozent. Das entspricht einem Anstieg der Kündigungsabsicht um 39 Prozent.
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