Dieser Artikel macht gerade die Runde. Wissenschaftler:innen aus Berkeley haben acht Monate lang (April – Dezember 2025) beobachtet, wie generative KI die Arbeitsgewohnheiten eines US-amerikanischen Technologieunternehmens mit rund 200 Mitarbeiter:innen veränderte. Einleitend heißt es: „But according to new research, AI tools don’t reduce work, they consistently intensify it.“ Die Stichworte lauten: „Task expansion“, „Blurred boundaries between work and non-work“ und „More multitasking“.

Was steckt dahinter? „Task expansion“ bedeutet hier: Generative KI ermöglichte es Mitarbeitenden, Wissenslücken eigenständig zu schließen und dadurch Aufgaben zu übernehmen, die zuvor anderen vorbehalten waren. Das führte zu einer deutlichen Erweiterung ihrer Aufgabenbereiche.

Mit „blurred boundaries between work and non-work“ ist gemeint: Weil KI den Einstieg in Aufgaben stark erleichtert, nutzten viele Mitarbeitende frühere Pausen oder kurze Leerlaufzeiten für kleine Arbeitsimpulse, was zu einem kontinuierlicheren und weniger unterbrochenen Arbeitstag führte.

Und „more multitasking“ schließlich: Durch KI entstand ein neuer Arbeitsrhythmus, in dem Mitarbeitende mehrere Aufgabenstränge parallel steuerten und die KI als eine Art „Partner“ erlebten, der im Hintergrund mitarbeitete. Das führte zu einem ständigen Wechseln zwischen Aufgaben, Prüfen von KI-Ergebnissen und wachsende Erwartungen an die Arbeitsgeschwindigkeit.

Die Forscher:innen sehen hier einen Teufelskreis, den es zu unterbrechen gilt: „Several participants noted that although they felt more productive, they did not feel less busy, and in some cases felt busier than before.“ Um den Risiken einer weiteren Arbeitsverdichtung durch KI entgegenzuwirken, schlagen die Forscher:innen vor, dass Unternehmen so etwas wie eine „AI Practice“, eine „KI-Arbeitskultur“, entwickeln und etablieren, die – ich verkürze etwas – „Tempo rausnimmt“.

Natürlich muss es auch an dieser Stelle heißen: Eine kleine Studie mit interessanten Fingerzeigen, die jedoch nicht vorschnell verallgemeinert werden dürfen.
Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye, Harvard Business Review, 9. Februar 2026

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