Erschöpfung durch KI: Was tun gegen den KI-Kater?

Künstliche Intelligenz soll uns bei der Arbeit entlasten. Was, wenn sie uns stattdessen krank macht? Eine Studie der University of California und der Beratungsfirma Boston Constulting Group von Januar 2026 legt diese Gefahr nahe. Demnach kann KI-Nutzung zu Erschöpfungssysmptomen führen, wenn sie unsere kognitiven Fähigkeiten übersteigt, also wenn wir zu viele KI-Tools unbedacht nutzen.

Für ihre Studie befragten die Autorinnen und Autoren rund 1500 Vollzeitbeschäftigte aus den USA quer über alle Branchen dazu, wie sie Künstliche Intelligenz einsetzen und ob sie dabei Erleichterung oder Mehrbelastung wahrnehmen. 14 Prozent berichteten von Symptomen wie Kopfschmerzen, Schwierigkeiten bei der Entscheidungsfindung und von einer Art Katerzustand. Sie machten auch häufiger Fehler und dachten öfter ans Kündigen. Die Autoren der Studien gaben dem Phänomen den Namen „Brain Fry“, was soviel heißt wie gebratenes Gehirn.

So kommt es zum KI-Kater

Eine Ursache: KI-Tools produzieren mehr Informationen, als Beschäftigte verarbeiten können. „Die Frage ist: Sind wir wirklich produktiver? Oder produziert die KI viel mehr Informationen als wir eigentlich benötigen“, sagt Josephine Hofmann, die am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation forscht.

Ergebnisse zu überwachen, zu filtern, zu prüfen und zu korrigieren, erfordert laut Studie mehr Denkleistung. Das Problem wird größer, je mehr Tools Beschäftigte gleichzeitig verwenden. Sie springen von einem Programm zum nächsten, die Menge der zu verarbeitenden Informationen nimmt weiter zu. „Mehrere KI-Tools parallel zwingen das Gehirn in permanentes Multitasking“, sagt der KI-Experte Jens Polomski. Was zunächst nach Erleichterung aussehe, ist tatsächlich zusätzliche Denkarbeit. Wer laut Studie bis zu drei Tools gleichzeitig verwendet, nimmt einen Anstieg der Produktivität wahr, doch werden es mehr, schwächt sich der Effekt ab (siehe Grafik).

© impulse

Gleichzeitig steigt die Erwartung an Beschäftigte. „Führungskräfte sagen: Jetzt haben wir KI, warum arbeitest du nicht schneller?“, sagt Polomski. Dann versuchten sie, viele Arbeitsabläufe gleichzeitig zu stemmen. „Das macht kirre“, sagt Polomski.

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Forderungen nach höherer Produktivität setzen nicht nur Mitarbeitende unter Druck, sie gefährden auch das Gesamtpotential, das mit der KI-Entwicklung einhergeht. Das zeigen Erhebungen führender Beratungsunternehmen, zuletzt Zahlen von Gartner von April 2026. Demnach scheitern viele KI-Projekte an überzogenen Erwartungen in Verbindung mit fehlenden Fähigkeiten bei den Beschäftigten.

Unternehmen sind überfordert

Unternehmen wollen also viel, aber sie leisten wenig, um ihre Beschäftigten anzuleiten. Hofmann vom Fraunhofer Institut sagt: „Was Künstliche Intelligenz angeht, probieren Unternehmen gerade unglaublich viel aus. Teilweise fehlt dabei eine klare Systematik, was Beschäftige überfordern kann“.

Sie kennt das Phänomen. Seit mehr als 20 Jahren forscht sie dazu, wie Unternehmen neue Arbeitskonzepte implementieren können. Als das Internet aufkam, sei das ein ebenso tiefgreifender Wandel gewesen, wie ihn heute Künstliche Intelligenz verursache. „Der Unterschied: Unternehmen blieb mehr Zeit. Leitfäden in Unternehmen zur Nutzung von KI sind oft schon veraltet, bevor sie veröffentlicht werden“, sagt sie.

Das Problem: Fehlen klare Strategien, fühlen sich Beschäftigte durch die Entwicklung überfordert. Sie bekommen keine Unterstützung, müssen selbst herausfinden, wie Tools funktionieren und was sie nützen. Gerade kleinere Unternehmen seien betroffen, denen die Mittel fehlen, in eine KI-Strategie zu investieren, sagt Hofmann.

Wie du eine Strategie aufbaust und was noch hilft, Erschöpfung durch KI vorzubeugen.

Das hilft gegen die Erschöpfung

KI-Verantwortliche benennen

Hofmann rät dazu, den Posten eines KI-Koordinators oder -Koordinatorin oder auch Managers zu schaffen und so eine KI-Strategie institutionell zu verankern. Die Person müsse eine Schnittstelle bilden zwischen IT, Personalwesen, Compliance und Geschäftsleitung und mit weitreichenden Befugnissen ausgestattet werden. „Die Person muss Entscheidungen treffen können, zum Beispiel über Prozesse oder Lizenzeinkäufe. Oder sie muss zumindest über einen kurzen Draht zur Geschäftsleitung verfügen, die solche Entscheidungen trifft“, sagt Hofmann.

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Ein Beispiel: In Unternehmen ohne klare KI-Strategie bildet sich oft eine sogenannte Schatten-KI. Das bedeutet, Beschäftigte nutzen KI-Tools nach persönlichen Vorlieben, sind nachlässig beim Datenschutz oder unproduktiv, weil es bessere Werkzeuge auf dem Markt gäbe. Ein KI-Koordinator hätte die Aufgabe, KI-Tools zu sichten, unproduktive Tools zu sperren, Lizenzen für geeignete Tools anzuschaffen, sie mit Datenschutzvorgaben in Einklang zu bringen und Prozesse anzupassen. Kurzum: Ordnung zu schaffen und klare Leitfäden zu formulieren.

Dabei können Unternehmen prüfen, welche Abteilungen häufig mit KI-Anwendungen arbeiten. Das kann einen Hinweis darauf geben, welche Beschäftigten durch die Nutzung belastet fühlen. Laut Studie berichten Mitarbeitende im Marketing besonders häufig, sich erschöpft zu fühlen (siehe Grafik).

© impulse

KI-Kompetenz fördern

Vor einigen Monaten machte eine Studie des MIT Schlagzeilen, derzufolge das Denkvermögen leiden könnte, wenn sich der Mensch bei der Arbeit allzu sehr auf die Künstliche Intelligenz verlässt. Dem lasse sich entgegenwirken, wenn man Grundkompetenzen bei der KI-Nutzung durch Schulungen fördert, sagte Wolfgang König, Experte für digitale berufliche Bildung beim Bildungswerk der Wirtschaft Mecklenburg-Vorpommern. Die Pflichtschulung, die der EU-AI-Act vorgibt, reiche dafür nicht.

Gleiches gilt, wenn man der Überforderung der Beschäftigten vorbeugen will. Hofmann vom Fraunhofer Institut rät zu intensiveren Workshops, in denen Beschäftigte im geschützten Rahmen an die Nutzung herangeführt werden. Das Fraunhofer Institut veranstaltet zum Beispiel sogenannte Promptathons, abgeleitet vom Begriff Hackathon, in denen sich Beschäftigte herausgelöst aus dem Betriebsalltag am Promtping versuchen. „Das nimmt Berührungsängste“, sagt Hofmann.

Polomski, der KI-Berater, empfiehlt Unternehmen, ihren Beschäftigten Zeitfenster im Alltag zu gewähren, in denen sie sich mit Künstlicher Intelligenz auseinandersetzen. „Das kann eine halbe Stunde am Tag sein, in der Beschäftigte Tools ausprobieren oder sich in Entwicklungen einlesen können“, sagt Polomski.

Kontext beibehalten

Wer dem KI-Assistent mehrere Male am Tag erklären muss, wie die Tonalität des Unternehmens klingt, welche Zielgruppe angesprochen wird oder welche Formatvorgaben für den Newsletter gelten, verbraucht unnötig kognitive Energie. Experten wie Jens Polomski raten dazu, für wiederkehrenden Abläufe feste KI-Voreinstellungen vorzunehmen. Das geht bei ChatGPT etwa über die Funktionen Custom GPTs oder Projekte. Custom GPTs sind eine Art Baukastensystem für wiederkehrende Aufgaben: Nutzer definieren einmal Regeln, Stil und Kontext – und können diese Konfiguration anschließend immer wieder abrufen, ohne sie jedes Mal neu einzustellen.

Mit der Projekte-Funktion organisiert man Chats, Dateien und Anweisungen wie in digitalen Ordnern für komplexere Aufgaben, Projekte eben. Der Vorteil ist das Gedächtnis: Die KI behält den Kontext über verschiedene Chats innerhalb eines Projekts dauerhaft bei. Bei anderen Anbietern gibt es ähnliche Funktion, zum Beispiel Claude Projects oder Gems bei Gemini.

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Nutzung Grenzen setzen

Der ständige Wechsel zwischen Browser-Tabs und Programmen zieht Energie und die Produktivität leidet. KI-Berater Polomski empfiehlt, sich auf wenige Tools zu beschränken, damit man nicht bei jedem Arbeitsschritt neu entscheiden muss, was man nutzt. Dafür sollten Unternehmen Beschäftigte gezielt in der Nutzung dieser Tools schulen. Außerdem rät er, die Arbeit in Blöcken zu organisieren.

Ein Beispiel: Eine Unternehmerin will die Preisstrategie der Konkurrenz analysieren. Dann wäre es sinnvoll, sie widmet sich 20 Minuten lang dem KI-Assistenten. Sie weist ihn mittels Promtps an, Mitbewerber A zu analysieren, dann Mitbewerber B, dann C. Dann, in den nächsten 20 Minuten, analysiert sie die Ergebnisse der KI. So trennt man KI-Arbeit klar von der eigenen Denkleistung.

Was das Prompten angeht: Die Gefahr besteht, in Optimierungsschleifen zu verfallen. Das Ergebnis mag schon gut sein, doch man feilt weiter am Prompt, um es noch zu verbessern. Polomski empfiehlt, sich feste Limits für Promptschleifen zu setzen, damit man sich nicht verzettelt.

Die Studie legt nahe, dass Unternehmen klar benennen sollten, welche Aufgaben an die KI ausgelagert werden und wie sich das auf die Arbeitslast der Beschäftigten auswirkt. Im besten Falle sind das immer wiederkehrende Arbeiten, die unnötig belasten. Denn das ist die positive Erkenntnis: Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die diese Aufgaben an die KI auslagerten, verbrachten ihre Zeit mit angenehmeren, kreativen Arbeiten. Sie berichteten von mehr Motivation bei stärkerer Verbundenheit zu Kolleginnen und Kollegen. Dank Künstlicher Intelligenz konnten sie mehr Zeit mit ihren Mitmenschen verbringen.

Die Expertinnen und Experten

Jens Polomski hat snipKI gegründet. Die Plattform unterstützt Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Projekten und schult Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bei der KI-Nutzung.

Josephine Hofmann forscht und arbeitet seit mehr als 25 Jahren am Fraunhofer Institut zum Thema Arbeitswirtschaft und Organisation.