Workslop ist kein KI-Problem — es ist ein Führungsproblem

Fast 40 Prozent der durch KI gewonnenen Zeit geht wieder verloren. Nicht weil die Technologie versagt, sondern weil niemand gelernt hat, sie richtig einzusetzen. Das ist keine Schwäche der KI. Es ist ein Versagen der Einführung.

Diese Zahl stammt aus einer aktuellen Analyse von Workday und wurde letzte Woche in einem viel beachteten Tages-Anzeiger-Artikel aufgegriffen. Die Schlagzeile: «KI verursacht Mehraufwand in Schweizer Büros.» Die Wissenschaft hat dem Phänomen einen Namen gegeben: «Workslop» — Arbeitsschrott, der durch schlampigen KI-Einsatz entsteht. Ein Marketingchef, der nach zwei Tagen ein 20-seitiges KI-Konzept auf dem Tisch hat, das bei näherer Betrachtung an der Realität vorbeigeht. Eine Versicherungsangestellte, die Texte ergänzen soll, deren Formulierungen nicht einmal die Verfasserin erklären kann. Ombudsstellen, die sich mit KI-generierten Beschwerden herumschlagen, die ausländisches statt Schweizer Recht zitieren. Der Versicherungsombudsmann musste deswegen zwei zusätzliche Juristinnen einstellen.

Das sind reale Probleme. Aber der Artikel verschweigt die andere Hälfte der Geschichte.

Was in der Debatte fehlt

Die gleiche McKinsey-Studie, die im Artikel zitiert wird, zeigt auch: Der Anteil der Unternehmen mit messbaren KI-Ergebnissen hat sich innerhalb eines Jahres verdoppelt. Nicht weil die Tools besser geworden sind — sondern weil die Menschen gelernt haben, damit umzugehen. Die Trennlinie verläuft nicht zwischen Firmen, die KI nutzen, und solchen, die es nicht tun. Sie verläuft zwischen Firmen, die KI einführen, und solchen, die KI hinwerfen.

Der Unterschied klingt klein. Er ist riesig.

«Hinwerfen» heisst: Allen Mitarbeitenden einen ChatGPT-Zugang geben und hoffen, dass Produktivität passiert. So entstehen 20-seitige Konzepte, die niemand gegengelesen hat, Beschwerden voller Phantasie-Paragraphen und ein Team, das mehr Zeit mit Korrekturen verbringt als ohne KI.

«Einführen» heisst: Definieren, wofür KI eingesetzt wird. Klären, was geprüft werden muss. Schulen, wie man Ergebnisse beurteilt. Das ist keine Raketenwissenschaft. Aber es erfordert eine bewusste Entscheidung der Führung.

Drei Fehler, die Workslop erzeugen

Ich sehe in meiner Beratungspraxis immer wieder dieselben Muster. Und keines davon ist ein Technologie-Problem.

Der erste Fehler ist das Delegieren ohne Kompetenzaufbau. Eine Firma kauft Co-Pilot-Lizenzen für alle, verschickt eine interne Mail («Ab sofort steht euch KI zur Verfügung — nutzt sie!») und wartet auf Wunder. Was passiert: Einige probieren es aus, produzieren brauchbare Ergebnisse und erzählen niemandem davon. Andere produzieren Schrott, merken es nicht und reichen ihn weiter. Die Chefin sitzt dann vor einem Dokument, das auf den ersten Blick professionell aussieht und bei genauerem Hinsehen an keiner Stelle zur Realität der Firma passt. Der Frust richtet sich gegen die KI. Dabei liegt das Problem eine Etage höher.

Der zweite Fehler ist das falsche Einsatzgebiet. KI ist hervorragend darin, Rohmaterial zu strukturieren, Entwürfe zu beschleunigen und Routinearbeit zu übernehmen. KI ist schlecht darin, strategische Entscheide zu treffen, Firmenwissen einzuordnen oder Kontexte zu verstehen, die nirgends dokumentiert sind. Wer ein komplettes Produktlancierungs-Konzept von der KI schreiben lässt, ohne den eigenen Markt, die eigene Zielgruppe und die eigenen Stärken einzuspeisen, bekommt genau das, was der Marketingchef im Tagi-Artikel beschreibt: etwas, das auf den ersten Blick gut aussieht und auf den zweiten zerfällt.

Der dritte Fehler ist das Fehlen von Qualitäts-Workflows. In jeder seriösen Softwareentwicklung gibt es Code Reviews. In jeder Redaktion gibt es ein Lektorat. Aber bei KI-generierten Texten, Konzepten und Analysen soll plötzlich der erste Wurf reichen? Wer keinen Prozess definiert — wer prüft was, bevor es rausgeht — bekommt Workslop. Nicht weil die KI versagt hat, sondern weil der Kontrollschritt fehlt.

Warum mir das auffällt

Ich nutze KI jeden Tag. Für Angebote, Recherchen, Konzepte, Content, Kundenkommunikation. Ich produziere keinen Workslop. Nicht weil ich schlauer bin als der Marketingchef aus dem Artikel, sondern weil ich drei Dinge anders mache.

Erstens: Ich behandle KI-Output wie einen Entwurf, nie wie ein Endprodukt. Was rauskommt, ist Rohmaterial. Mein Job ist, das Rohmaterial mit meinem Wissen, meiner Erfahrung und meinem Urteilsvermögen zu veredeln. Wenn jemand das überspringt, ist das kein KI-Fehler — das ist Arbeitsverweigerung.

Zweitens: Ich gebe der KI Kontext. Firmenwissen, Kundendaten, Branchenspezifika, Tonalität, Zielpublikum — alles, was ein guter Mitarbeiter auch wissen müsste, bevor er ein Konzept schreibt. Je besser der Input, desto weniger Korrekturbedarf. Die 40 Prozent Zeitverlust, von denen Workday spricht, entstehen nicht bei Leuten, die prompten können. Sie entstehen bei Leuten, die «Schreib mir ein Konzept» eintippen und auf Magie hoffen.

Drittens: Ich weiss, wofür ich KI einsetze und wofür nicht. Ein erster Entwurf für eine Offerte? Ja. Die strategische Entscheidung, welches Paket ich dem Kunden anbiete? Nein. Eine Zusammenfassung eines langen Dokuments? Ja. Die Einschätzung, ob der Kunde das Budget dafür hat? Nein. Diese Grenze zu kennen, ist keine Fähigkeit der KI. Es ist eine Fähigkeit des Menschen, der sie einsetzt.

Was das für Schweizer KMU bedeutet

Der Tagi-Artikel zeichnet ein düsteres Bild: KI macht mehr Arbeit statt weniger. Für Unternehmen, die KI ohne Strategie ausrollen, stimmt das. Für alle anderen nicht.

Ein KMU mit 15 Mitarbeitenden hat weder das Budget für eine monatelange KI-Transformation noch die Geduld für akademische Frameworks. Was es braucht, ist überschaubar: Ein halber Tag, an dem das Team lernt, was KI kann und was nicht. Klare Regeln, wofür sie eingesetzt wird. Ein simpler Qualitäts-Check, bevor KI-Inhalte das Haus verlassen. Das kostet weniger als eine schlechte Einstellung und bringt mehr als zehn Co-Pilot-Lizenzen ohne Anleitung.

Die 40 Prozent Zeitverlust sind kein Naturgesetz. Sie sind das Ergebnis einer fehlenden Einführung. Und eine fehlende Einführung ist kein KI-Problem. Es ist ein Führungsproblem.

Die Frage ist nicht, ob KI funktioniert. Die Frage ist, ob die Führung bereit ist, zwei Dinge zu tun: ihrem Team beibringen, wie man KI richtig nutzt — und definieren, wo die Grenzen liegen. Wer das nicht tut, bekommt Workslop. Wer es tut, bekommt einen Hebel.

Quelle: Tages-Anzeiger, «KI verursacht Mehraufwand in Schweizer Büros», 26. Mai 2026; basierend auf Daten von Workday und GoTo-Umfrage (2'500 Befragte inkl. Schweiz)