Was passiert, wenn KI-Tools nicht Arbeit abnehmen, sondern neue schaffen? Ein wachsendes Phänomen namens „Workslop” zeigt, dass ungeplanter KI-Einsatz im Unternehmensalltag die erhofften Effizienzgewinne nicht nur aufzehren, sondern ins Gegenteil verkehren kann – mit spürbaren Folgen für Mitarbeitende.
Workslop: Wenn KI-Produktivität mehr Arbeit erzeugt als sie spart
Was hinter dem Begriff steckt
Der Begriff Workslop setzt sich aus „Work” und „Slop” zusammen – Letzteres ist ein englischer Ausdruck für minderwertigen, unbrauchbaren Output. Gemeint ist damit die Flut an KI-generiertem Material, das zwar schnell produziert wird, aber inhaltliche Fehler enthält, überarbeitet werden muss oder schlicht nicht den Anforderungen entspricht.
Statt Arbeit abzunehmen, schafft Workslop neue: Das Prüfen, Korrigieren und Überarbeiten von KI-Outputs wird zur eigenständigen Aufgabe – in Arbeitsabläufen bisher kaum eingeplant.
Die Wahrnehmungslücke zwischen Führung und Belegschaft
Laut einem Bericht des Guardian klafft zwischen der Einschätzung von Führungskräften und der Alltagserfahrung von Beschäftigten eine erhebliche Lücke. Während Management-Ebenen die Einführung von Large Language Models und KI-Assistenten als Produktivitätsgewinn verbuchen, berichten viele Mitarbeitende von gestiegenem Stress. Sie müssen nicht nur eigene Aufgaben erledigen, sondern zunehmend auch die Fehler und Ungenauigkeiten von KI-Systemen ausbügeln – oft ohne dass diese Zusatzarbeit sichtbar oder anerkannt wird.
Das Problem verschärft sich, wenn Unternehmen KI-Tools flächendeckend einführen, ohne klare Qualitätsstandards oder Freigabeprozesse zu definieren. Mitarbeitende stehen dann vor der Frage, wie viel Vertrauen sie einem automatisch generierten Text, einer Zusammenfassung oder einem Entwurf entgegenbringen sollen – und investieren im Zweifel mehr Zeit in die Kontrolle als in die eigentliche inhaltliche Arbeit.
Fehlerquellen werden systematisch unterschätzt
Ein weiteres zentrales Problem: KI-Systeme liefern fehlerhafte Ergebnisse mit hoher Konfidenz. Das macht es für Nutzerinnen und Nutzer schwieriger, Fehler zu erkennen, als bei offensichtlich unvollständiger menschlicher Arbeit.
Halluzinationen in Sprachmodellen – also sachlich falsche, aber sprachlich überzeugend formulierte Ausgaben – erfordern Fachwissen zur Überprüfung, das nicht immer vorhanden ist. In sensiblen Bereichen wie Recht, Finanzen oder Personalwesen kann das zu ernsthaften Folgefehlern führen.
Produktivitätsmessung greift zu kurz
Die gängigen Metriken zur Produktivitätsmessung erfassen dieses Problem kaum:
- Output-Volumen steigt – Dokumente und E-Mails werden schneller erstellt
- Nachkontrolle und Fehlerkorrektur bleiben in der Messung unsichtbar
- Das Gesamtbild wird dadurch systematisch verzerrt
Unternehmen, die KI-Produktivität ausschließlich anhand von Output-Volumen bewerten, riskieren, echte Effizienzprobleme dauerhaft zu übersehen.
Einordnung für deutsche Unternehmen
Für Unternehmen im deutschsprachigen Raum ergibt sich daraus eine konkrete Handlungsempfehlung: Vor der flächendeckenden Einführung von KI-Assistenztools sollten Prozesse definiert werden, die sowohl Qualitätssicherung als auch realistische Zeitbudgets für die Nachbearbeitung vorsehen.
Pilotprojekte mit klarem Feedback-Mechanismus – also einer strukturierten Rückmeldung der Mitarbeitenden über tatsächlichen Aufwand und Fehlerquoten – liefern belastbarere Daten als reine Volumenauswertungen.
Die Diskussion um Workslop ist kein Argument gegen KI-Einsatz. Sie ist ein deutlicher Hinweis darauf, dass ungeplante Implementierungen die erhofften Effizienzgewinne systematisch aufzehren können.
Quelle: The Guardian AI
