Einleitung

Generative KI und Copilot verbreiten sich im Ruf, eine „magische Maschine zur Arbeitsentlastung“ zu sein. Berichte, Code, Recherchen, Präsentationen – Aufgaben, die früher Stunden dauerten, sind in Minuten erledigt.

Doch wenn KI uns vom Abarbeiten befreit, woran ermüden wir dann? Wird unsere Arbeit wirklich leichter?

In manchen Teams zeigt sich bereits das Gegenteil. ChatGPT liefert Antworten, aber die Last, „welche nutzen wir?“, wächst. Copilot schlägt Code vor, doch die Zeit für die Frage „Ist das wirklich korrekt?“ verschwindet nicht.

An die Stelle der Ermüdung durch Arbeit tritt die Erschöpfung durch Entscheidungen und Verantwortung. Das ist das Phänomen, das ich „KI-Müdigkeit“ nenne.

Teil 1: Das Wesen der KI-Müdigkeit

KI-Müdigkeit bedeutet nicht, dass die Augen vom Bildschirm schmerzen. Im Kern geht es um eine Verschiebung der kognitiven Last.

Entscheidungsermüdung (Decision Fatigue)

KI liefert ständig Optionen. Gibt ein Marketing-Team ChatGPT den Auftrag, Werbetexte zu schreiben, kommen zehn Varianten zurück. Fordert eine Entwicklerin Copilot auf, eine Funktion zu programmieren, erscheinen mehrere Implementierungen.

Das ist praktisch – aber jede Variante will bewertet werden. Viele Vorschläge liegen im Graubereich: „halb richtig, aber irgendwie falsch“, „Vorteile hier, Nachteile dort“.

Diese unentschiedenen Abwägungen summieren sich und bilden den ersten Faktor der KI-Müdigkeit.

Verifikationsermüdung (Verification Fatigue)

Die Ausgaben der KI wirken besonders trügerisch, weil sie richtig aussehen. Flüssige Formulierungen, sauber strukturierter Code – und doch verbergen sich Halluzinationen oder Sicherheitsrisiken.

Teams kommen um den „lieber alles doppelt prüfen“-Ansatz nicht herum. Die Prüfungslast steigt weiter.

Von Arbeits- zu Verantwortungsermüdung

Früher ermüdeten wir an „zu viel Tippen“ oder „endlosen Folien“. Wenn KI diese Arbeit übernimmt, bleibt „auswählen“ und „Verantwortung tragen“.

KI-Müdigkeit ist die Erschöpfung durch wiederholte, verantwortliche Entscheidungen.

Teil 2: Historischer Kontext – wie sich menschliche Ermüdung wandelte

Diese Entwicklung ist kein Bruch, sondern Teil der Geschichte menschlicher Arbeit.

  • Ära der körperlichen Ermüdung: Fabrik- und Handarbeit strapazierten Muskelkraft.
  • Ära der Routineermüdung: Mit White-Collar-Jobs und Computern dominierte monotone Bildschirmarbeit.
  • Ära der kognitiven Ermüdung: IT und Automatisierung drängten uns in Rollen der Entscheidung und Prüfung.
  • Ära der Verantwortungsermüdung (KI-Müdigkeit): KI übernimmt Arbeit, Menschen ermüden an Urteilen und Verantwortung.

Teil 3: Arbeit neu gestalten, um KI-Müdigkeit vorzubeugen

Gegen KI-Müdigkeit hilft nicht individuelle Willenskraft. Wir müssen Arbeitsprozesse neu designen.

Meta-KI – KI prüft KI

Lass eine KI die Ergebnisse einer anderen beurteilen. Code-Review- und Fact-Checking-Agenten kommen bereits zum Einsatz.

Etabliert sich der Dreiklang „KI schlägt vor → KI prüft → Menschen bestätigen“, sinkt die Last von Entscheidung und Prüfung.

Gestaltung der Befehlskette – wer entscheidet?

Heute lautet die Faustregel vielerorts „Alles, was die KI liefert, prüfen Menschen“. Das überlastet einzelne Rollen.

In Zukunft braucht es klare Grenzen: Welche Bereiche darf KI alleine entscheiden, wo müssen Menschen prüfen? Niedriges Risiko an Agenten, hohes Risiko zwingend mit menschlichem Review.

Team-Verteilung – Verantwortung auf mehrere Schultern

KI-Müdigkeit verschärft sich, wenn Verantwortung bei einer Person landet. Rotierende Reviews und geteilte Zuständigkeiten sind Schutzmechanismen für die Gesundheit.

Teil 4: Führungsermüdung als Endpunkt

Im Extrem mündet KI-Müdigkeit in Führungsermüdung.

KI kann vorschlagen und beraten, aber nicht den Kurs bestimmen. Richtung, Prioritäten, Verantwortung bleiben beim Menschen.

Führungskräfte sehen sich einer Flut von Optionen gegenüber. Selbst ein „Nein“ zu einer KI-Idee verlangt eine Begründung; die Rechenschaftspflicht bündelt sich bei ihnen.

Teil 5: Philosophische Frage – woran ermüden Menschen als Nächstes?

Wenn KI eines Tages auch Entscheidungen ersetzt – was erschöpft Menschen dann?

  • Lassen sich zutiefst menschliche Grundlagen wie Stolz, Überzeugung oder Verantwortungsgefühl von KI nachbilden? Siehe „Was generativer KI absolut fehlt“.
  • Selbst wenn KI „Verantwortung simuliert“, bleibt ohne Schmerz oder Scham ein qualitativer Unterschied zum Menschen.

KI-Müdigkeit wird damit zu einer Diskussion darüber, dass Menschen Verantwortungsträger bleiben.

Fazit

KI reduziert Arbeit. Gleichzeitig wächst die Last von Entscheidungen und Verantwortung.

Die Essenz der „KI-Müdigkeit“ ist der Übergang von Arbeitsermüdung zu Verantwortungsermüdung.

Gefragt sind künftig:

  • Automatisierte Prüfung durch Meta-KI
  • Klare Rollen, wer entscheidet und Verantwortung trägt
  • Verteilte Entscheidungsprozesse im Team
  • Eine neue Definition von Führung

Am Ende ermüdet uns das Tragen von Verantwortung. Wie wir diese Last teilen und gestalten, entscheidet über Arbeit im KI-Zeitalter.

FAQ

F: Was ist KI-Müdigkeit? A: KI reduziert manuelle Arbeit, doch Menschen ermüden an den verbleibenden „Entscheidungen“ und „Verantwortung“.

F: Wie beugt man KI-Müdigkeit vor? A: Meta-KI für Prüfungen, klare Zuordnung von Entscheidungen und Verantwortung sowie Teamstrukturen, die die Last verteilen.

F: Ist KI-Müdigkeit ein völlig neues Problem? A: Nein. Sie ist der nächste Schritt in der historischen Entwicklung von Ermüdung: physisch → manuell → kognitiv → Verantwortung.