Ich baue mir meine eigene KI-Falle. Und du wahrscheinlich auch. Eine neue Studie im Harvard Business Review zeigt, was viele von uns insgeheim spüren, aber ungern aussprechen: KI reduziert Arbeit nicht. Sie intensiviert sie.
Die Forscherinnen Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye haben acht Monate lang beobachtet, wie generative KI die Arbeitsgewohnheiten in einem US-Technologieunternehmen verändert hat.
Das Interessante: Die gleiche Dynamik, die sie in Teams beobachtet haben, erlebe ich derzeit auch bei mir selbst. Task Expansion, Blurred Boundaries, das ständige Optimieren, nicht in einem Unternehmen, sondern in meinem eigenen Laborexperiment mit Agents, Second Brain und Claude Code. Was die Studie über Gruppen aussagt, gilt auch für Einzelpersonen, die sich tiefgreifend mit KI auseinandersetzen.
Was passiert wirklich, wenn wir KI nutzen?
Die Studie identifiziert drei Formen der Intensivierung:
1. Task Expansion: Der schleichende Aufgabenzuwachs
Weil KI Wissenslücken überbrückt, übernehmen Mitarbeitende plötzlich Aufgaben, die vorher bei anderen lagen. Product Manager schreiben Code. Researcher erledigen Engineering-Tasks. Was vorher ausgelagert oder delegiert wurde, fühlt sich mit KI plötzlich machbar an. Das Ergebnis: Die individuelle Jobkomplexität wächst; oft unbemerkt.
2. Blurred Boundaries: Arbeit wird allgegenwärtig
KI senkt die Einstiegshürde für jede Aufgabe so stark, dass Arbeit in Pausen, Mittagessen und Abende sickert. Ein «schneller Prompt» vor dem Feierabend. Ein kurzer Chat mit dem AI-Tool während des Meetings. Einzeln harmlos. In Summe verschwindet die Erholung.
3. Mehr Multitasking: Die Illusion der Parallelität
Mehrere AI-Agents gleichzeitig laufen lassen, während man selbst Code schreibt? Fühlt sich produktiv an. Ist aber vor allem eines: kognitiv belastend. Die ständige Aufmerksamkeitswechsel und das Überprüfen von AI-Outputs erzeugen eine neue Form der Erschöpfung.
Der paradoxe Kreislauf
Die Studie beschreibt einen sich selbst verstärkenden Zyklus:
KI beschleunigt Aufgaben → Erwartungen an Geschwindigkeit steigen → Abhängigkeit von KI wächst → der Aufgabenumfang weitet sich aus → noch mehr Arbeit entsteht.
Ein Entwickler bringt es auf den Punkt: «Man dachte, weil man mit KI produktiver ist, spart man Zeit und arbeitet weniger. Aber dann arbeitet man nicht weniger. Man arbeitet gleich viel oder sogar mehr.»
Was wir jetzt brauchen: eine «AI Practice»
Die Autorinnen plädieren für bewusste Normen und Routinen rund um KI-Nutzung mittels einer «AI Practice». Drei Elemente stehen dabei im Zentrum:
Intentional Pauses: Strukturierte Momente des Innehaltens, bevor Entscheidungen finalisiert werden. Nicht um Arbeit zu verlangsamen, sondern um die stille Überlastung sichtbar zu machen.
Sequencing: Statt auf jeden AI-Output sofort zu reagieren, Arbeit in kohärenten Phasen vorantreiben. Benachrichtigungen bündeln, Fokus-Fenster schützen, Kontextwechsel reduzieren.
Human Grounding: Bewusst Zeit für menschlichen Austausch schaffen. KI liefert eine synthetisierte Perspektive. Kreative Einsichten entstehen aber durch den Kontakt mit unterschiedlichen menschlichen Sichtweisen.
Die alte neue Lektion
Wir erleben gerade das, was wir bei jeder fundamentalen Technologie-Einführung sehen: Wir haben noch keine Kompetenz im Umgang entwickelt. Das Medienverhalten muss erst erlernt werden.
Bei E-Mail dachten wir, sofortige Erreichbarkeit sei ein Feature, bis wir realisierten, dass ständige Verfügbarkeit uns erschöpft. Bei Smartphones jubelten wir über die Freiheit, überall arbeiten zu können, bis wir merkten, dass «überall» auch «immer» bedeutet. Bei Social Media feierten wir die vernetzte Welt, bis wir die Fragmentierung unserer Aufmerksamkeit spürten.
Mit KI passiert dasselbe. Nur schneller. Weil die Einstiegshürden so niedrig sind, überspringen wir die Phase des bewussten Lernens. Wir behandeln KI wie ein Tool, das einfach funktioniert, ohne zu merken, dass es unser Arbeits-, Such- und Medienverhalten fundamental verändert, während wir es benutzen.
Die Frage ist nicht, ob KI die Arbeit verändert. Die Frage ist, ob wir diese Veränderung aktiv gestalten oder uns still von ihr formen lassen.
Mein Paradoxon – Gerne im Rabbithole
Derzeit beschäftige ich mich intensiv mit Automation, Agents und Coding Assistenten. Ich experimentiere mit einem persönlichen Second Brain mit Claude Code, versuche meine Wissensprozesse zu externalisieren und zu automatisieren. Das perfekte Rabbithole.
Ich bin mir dieser Falle bewusst und baue sie mir trotzdem selbst. Ist das Lernbegierde oder bin ich bereits in der Task Expansion gefangen? Wahrscheinlich beides gleichzeitig.
Der Unterschied liegt für mich darin: Ich versuche, diese Kompetenzentwicklung bewusst zu gestalten. Nicht blind zu optimieren, sondern zu verstehen, wie KI-Tools mein Medienverhalten verändern. Zu beobachten, wo die Vorteile liegen und wo die stillen Überlastungen lauern.
Das Second Brain ist nicht das Ziel. Es ist das Labor, in dem ich lerne, wie man mit KI arbeitet. Und wenn es ausufert, dann gehe ich auf einen ausgedehnten Lauf mit dem Hund. Das gibt echtes Grounding.
Quelle: Ranganathan, A. & Ye, X.M. (2026). AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It. Harvard Business Review.
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