KI soll Beschäftigte produktiver machen und Freiräume für anspruchsvollere Aufgaben schaffen. Wird ihre Nutzung jedoch selbst zum Leistungsmaßstab, kann ein Fehlanreiz entstehen. Die Studie „The Pulse of Work in 2026“ zeigt, dass 42 Prozent der Beschäftigten in Deutschland, Österreich und der Schweiz bereits KI-Ergebnisse genutzt haben, obwohl sie ihnen nicht vertrauten.
Eigentlich soll der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen den Beschäftigten helfen produktiver zu werden – und somit auch Freiräume für anspruchsvollere Aufgaben schaffen. Offenbar aber wird zuweilen bereits die Nutzung dieser Technologie als „Leistung“ missinterpretiert, so dass ein Fehlanreiz entsteht: Mitarbeiter setzen KI dann lediglich ein, weil es von ihnen erwartet wird, und übernehmen deren Ergebnisse selbst wenn sie ihnen nicht vertrauen. Dass dieses Risiko durchaus Signifikanz besitzt, zeigt demnach die aktuelle Studie „The Pulse of Work in 2026“ von GoTo und Workplace Intelligence: 42 Prozent der Beschäftigten in Deutschland, Österreich und der Schweiz hätten bereits KI-generierte Inhalte verwendet, obwohl sie diese für minderwertig hielten, oder Fehler und erfundene Informationen vermuteten.
Wird die Nutzung von KI in der Leistungsbeurteilung berücksichtigt, steige der Anteil sogar auf 59 Prozent. Aus einem vermeintlichen Technologieproblem erwächst damit eine Führungs- und Organisationsfrage. Für diese Studie zwischen November 2025 und Januar 2026 insgesamt 2.500 festangestellte Wissensarbeiter und IT-Entscheider – unter anderem aus Deutschland, Österreich, der Schweiz, den USA, Kanada, Großbritannien, Irland, Indien, Mexiko und Brasilien. Unternehmen sollten prüfen, ob ihre KI-Strategie neben Effizienz auch Qualität, Verantwortlichkeit und menschliches Urteilsvermögen berücksichtigt. GoTo benennt in seiner Stellungnahme fünf Schritte zur Unterstützung.
KI-generierter „Workslop“ als Qualitäts- und Vertrauensproblem
Grundsätzlich bringe KI am Arbeitsplatz messbare Vorteile: 88 Prozent der Befragten sagten, dass ihnen die Technologie bereits geholfen habe. Im Durchschnitt sparten sie nach eigener Einschätzung 1,5 Stunden pro Tag. Diese Zeitersparnis verliere jedoch an Wert, wenn andere die Ergebnisse anschließend aufwendig kontrollieren und korrigieren müssten.
Genau dieses Problem zeichne sich heute schon ab: 71 Prozent berichteten, dass ihnen die Prüfung KI-generierter Arbeit von Kollegen zusätzliche Arbeit verursache. Mehr als die Hälfte sehe dadurch die eigene Produktivität beeinträchtigt. Ebenso viele gäben an, dass fehlerhafte KI-Inhalte Zweifel an der Kompetenz anderer wecken und Ressentiments im Team förderten.
Aus „Workslop“ – also KI-generierten, professionell aussehenden, aber wenig substanziellen Inhalten – werde so nicht nur ein Qualitäts-, sondern auch ein Vertrauensproblem. GoTo führt nachfolgend fünf Schritte für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz auf:
- Nutzung und Nutzen gemeinsam prüfen
Bevor Unternehmen neue KI-Vorgaben formulieren, sollten sie sich ein realistisches Bild vom Status quo verschaffen: „Welche KI-Anwendungen werden bereits genutzt? Für welche Aufgaben? Welche Daten geben Beschäftigte ein? Und wird KI eventuell auf unerlaubte Weisen genutzt?“
Diese Bestandsaufnahme sollte nicht allein der Kontrolle dienen. Entscheidend sei, den beabsichtigten Mehrwert zu definieren und zu bestimmen, für welche Entscheidungen menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt.
Ohne diese strategische Einbettung bleibe KI ein isoliertes Werkzeug in den Händen einzelner Beschäftigter. Dann könnten zwar punktuelle Zeitgewinne entstehen, aber kein unternehmensweiter Produktivitätsvorteil. - Klare Leitplanken statt langer Verbotslisten
Eine KI-Richtlinie entfalte nur dann Wirkung, wenn die Belegschaft sie kennt, versteht und im Arbeitsalltag anwenden kann. Ein langes Regelwerk, welches überwiegend Verbote aufzählt, werde der Dynamik der Technologie kaum gerecht.
Moderne Governance müsse flexibel sein und regelmäßig an neue Tools, Risiken und Anwendungsszenarien angepasst werden.
Dabei gelte das Prinzip „Befähigung statt Bestrafung!“. Regeln sollten Beschäftigten ermöglichen, KI sicher und souverän einzusetzen, statt sie aus Angst vor Konsequenzen in eine Grauzone zu drängen. Dafür brauche es den kontinuierlichen Dialog zwischen „IT“, Rechtsabteilung, Führungskräften und den jeweiligen Fachbereichen. - Sichere Tools statt „Schatten-KI“
Vorgaben allein verhinderten noch keine „Schatten-KI“. Wenn freigegebene Anwendungen kompliziert, langsam oder für die jeweilige Aufgabe ungeeignet sind, griffen Beschäftigte weiterhin zu privaten und oft kostenlosen Alternativen.
Damit stiegen die Risiken für Datenschutz, Compliance und Geistiges Eigentum.
Unternehmen sollten deshalb geschützte „Tools“ bereitstellen, welche ähnlich komfortabel funktionieren wie frei verfügbare Angebote und sich reibungslos in die bestehenden IT-Systeme integrieren lassen. - Verantwortung und Qualitätskontrolle fest verankern
KI könne Inhalte erzeugen, aber keine Verantwortung für deren Folgen übernehmen. Unternehmen müssten deshalb klar festlegen, wer Ergebnisse prüft, freigibt und bei Fehlern korrigierend eingreift. Besonders bei externen Inhalten, Kundenkommunikation sowie rechtlichen, finanziellen, personellen oder sicherheitsrelevanten Entscheidungen dürfe menschliche Kontrolle nicht optional sein.
Diese Verantwortung sollte jedoch nicht allein bei einzelnen Mitarbeitern liegen. Wenn Führungskräfte den Einsatz von KI einfordern, müssten sie zugleich geeignete „Tools“, realistische Qualitätsstandards und funktionierende Prüfprozesse bereitstellen. KI-Governance sei daher keine technische oder juristische Randaufgabe, sondern eine Managementverantwortung.
Zur Qualitätssicherung gehöre außerdem eine offene „Fehlerkultur“ – Beschäftigte müssten zweifelhafte Ergebnisse hinterfragen und Probleme melden können, ohne dafür bestraft zu werden. Ein plausibel klingender KI-Output dürfe nie mehr Gewicht haben als eine begründete fachliche Einschätzung. - Kompetenzen und Erfolg kontinuierlich überprüfen
Eine Richtlinie allein verhindere weder sogenannte KI-Halluzinationen noch Fehlentscheidungen. Beschäftigte müssten lernen, KI-Ergebnisse auf Fakten, Quellen, Verzerrungen und fehlenden Kontext zu prüfen. Praxisnahe Schulungen sollten deshalb an realen Arbeitsabläufen ansetzen und rollenspezifisch vermitteln, wo die Technologie hilft und wo ihre Grenzen liegen.
Dabei gehe es nicht in erster Linie um tiefes technisches Wissen. Entscheidend sei die Fähigkeit, KI präzise zu steuern, ihre Ergebnisse kritisch zu bewerten und menschliches Urteilsvermögen bewusst einzubringen. Kreativität, Kommunikation und Fachkompetenz würden durch KI nicht überflüssig, sondern eher noch wichtiger.
Auch die Erfolgsmessung müsse diesem Anspruch folgen. Die Zahl der eingesetzten „Tools“ oder generierten Inhalte sage wenig über den tatsächlichen Nutzen aus. Relevanter ist alut GoTo, ob Aufgaben schneller erledigt werden, ohne dass Fehlerquote und Nachbearbeitungsaufwand steigen. Ebenso wichtig sei die Frage, ob die Ergebnisse für Kunden besser werden und Beschäftigte tatsächlich entlastet sind. Die „Policy“ selbst sollte regelmäßig anhand dieser Erkenntnisse überprüft und weiterentwickelt werden.
Klare Verantwortlichkeiten, sichere Werkzeuge und verbindliche Qualitätsstandards machen KI wertvoll
Die entscheidende Frage laute nicht mehr, ob Beschäftigte KI verwenden, sondern unter welchen Bedingungen sie dies tun. Wer den Einsatz der Technologie fördert oder sogar zum Bewertungskriterium macht, müsse zugleich klare Verantwortlichkeiten, sichere Werkzeuge und verbindliche Qualitätsstandards schaffen.
Eine wirksame KI-Richtlinie sei deshalb keine bürokratische Innovationsbremse – sie bilde das Fundament dafür, Zeitersparnis in echten wirtschaftlichen Mehrwert zu übersetzen.
„Erst wenn Beschäftigte wissen, was erlaubt ist, wie Ergebnisse geprüft werden und wann ihr eigenes Urteil Vorrang hat, kann KI ihre Stärken ausspielen – ohne Arbeitsqualität, Daten und Vertrauen zu gefährden.“
Zentrale Erkenntnisse der DS-Redaktion
- Genau wie es in einer traditionellen Werkstatt für den Einsatz materieller Werkzeuge „Orgware“ z.B. in Form von Arbeitsanweisungen, aber auch Unfallverhütungsvorschriften gibt, sollte es klare Richtlinien zum KI-Einsatz geben, um diese risikoarm und nützlich anwenden zu können.
- Die KI-Anwendung in Unternehmen geht weit über die technologische Dimension hinaus und berührt zentrale Führungs- und Organisationsaspekte, fällt also in die Gesamtverantwortung der Entscheider.
- So wie auch bei aller Vorsicht im Alltag Unfälle mit materiellen Werkzeugen nie ausgeschlossen werden können, muss im Kontext einer Notfall- und Wiederanlaufplanung ein klarer Rahmen für den Umgang mit Problemen des KI-Einsatzes gesetzt werden.
- In diesem Zusammenhang kommt der sogenannten Fehlerkultur eine zentrale Rolle zu – besser wäre von einer „Lernkultur“ zu sprechen: Fehler sollten frühzeitig erkannt und gemeldet werden können, um Schäden vorzubeugen und daraus für die Zukunft zu lernen.
- Die Führungsebene steht in der Verantwortung, der Belegschaft alle erforderlichen „Tools“ zur Verfügung zu stellen, um KI sicher und für qualitativ hochwertige Ergebnisse einsetzen zu können – die Einbringung von „Schatten-IT“ gilt es generell, somit auch im KI-Kontext, zu unterbinden.
Fazit
Ein sicherer und sinnvoller KI-Einsatz braucht klare Regeln, technische und organisatorische Rahmenbedingungen sowie eine offene Lernkultur. Die Verantwortung dafür liegt bei der Führungsebene, die geeignete Werkzeuge, Prozesse und Vorgaben schaffen und Schatten-Systeme verhindern muss. Entscheidend ist, Risiken nicht nur zu vermeiden, sondern Fehler frühzeitig zu erkennen, daraus zu lernen und die Qualität der KI-Nutzung kontinuierlich zu verbessern.
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