«I got the eight hours to two hours, but now I can get 20 hours of work.» Mike Manos, Technologie-Chef des Datenkonzerns Dun & Bradstreet, beschreibt gegenüber Fortune, was KI aus seinem Arbeitstag gemacht hat: Acht Stunden Arbeit passen jetzt in zwei – und in die frei gewordene Zeit passen zwanzig Stunden neue Arbeit. Die gesparte Zeit kommt nicht als Freiraum zurück. Sie füllt sich, sofort und ohne dass jemand es anordnet.
Eine Studie des Upwork Research Institute zeigt beide Seiten dieses Vorgangs gleichzeitig: 96 % der befragten C-Level-Führungskräfte erwarten von KI Produktivitätsgewinne – 77 % der Mitarbeiter, die KI nutzen, sagen, die Werkzeuge hätten ihre Arbeitslast erhöht. Beide Zahlen können stimmen. Wie das zusammengeht, davon handelt diese Serie.
Der Soziologe Hartmut Rosa hat das Muster schon 2005 in seiner Beschleunigungs-Theorie beschrieben und time deepening genannt: Wir arbeiten nicht schneller, wir packen mehr Tätigkeiten in dieselbe Stunde. Damals trieben E-Mail und Mobiltelefon die Verdichtung. KI verstärkt sie an drei konkreten Stellen: Das leere Blatt macht keine Angst mehr, weil der erste Entwurf von der Maschine kommt. Der Wechsel zur nächsten Aufgabe kostet nur einen Prompt. Aufgaben laufen weiter, während man selbst etwas anderes tut.
Die Reorganisation läuft
Wie das konkret aussieht, zeigt eine achtmonatige Feldstudie der Berkeley-Forscherinnen Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye in einem US-Technologieunternehmen mit rund 200 Mitarbeitern. Die Beschäftigten arbeiteten schneller, breiter und länger, ohne dass es jemand verlangt hätte. Produktmanager und Designer begannen Code zu schreiben, Forscher übernahmen Engineering-Aufgaben, und Arbeit sickerte in Momente, die vorher Pausen waren: der schnelle Prompt im Meeting, in der Mittagspause, der letzte vor dem Feierabend, damit die Maschine weiterarbeitet, während man selbst geht. Ein Entwickler fasst es so: «You had thought that maybe … you can work less. But then really, you don’t work less. You just work the same amount or even more.»
Die Studie steht nicht allein. Workslop sieht fertig aus, ist es aber nicht – der Empfänger repariert, fragt nach oder macht die Arbeit neu. Forscher der Aalto-Universität dokumentierten eine Buchhaltungsfirma, deren Mitarbeiter nach dem Abschalten eines Automationssystems ihre Kerntätigkeiten nicht mehr ausführen konnten – die Kompetenz war erodiert, ohne dass es jemand bemerkt hatte. Und InformationWeek beschreibt eine unsichtbare Arbeitsschicht in IT-Organisationen: KI-Arbeit entsteht als Nebenprojekt, wird von überlasteten Teams absorbiert und taucht in keiner Stellenbeschreibung auf. «Organizations are trying to navigate a world of flows with outdated organizational maps», heisst es dort.
Vier Befunde, vier Forschungsgruppen, ein Muster: Rollen weiten sich aus, Grenzen verschieben sich, Kompetenzen wandern – von Menschen in Maschinen, zwischen Funktionen, aus dem Organigramm hinaus. Diese Befunde sind keine Sammlung von Tool-Problemen, sondern Symptome einer Reorganisation: Sie läuft bottom-up, freiwillig und selbstverstärkend – und sie hat keinen Architekten. Sie steht in keinem Organigramm, kein Change-Programm begleitet sie, niemand ist verantwortlich.
Warum sie unsichtbar bleibt
Warum sieht kaum eine Organisation hin? Der Ökonom Ajay Agrawal und seine Co-Autoren geben in Power and Prediction eine Antwort: KI wird fast überall als Punktlösung (point solution) eingesetzt – ein besseres Werkzeug, in einen unveränderten Ablauf geschoben. Der einzelne Mitarbeiter wird schneller, der Ablauf bleibt gleich, die Organisation merkt in der Theorie nichts. Produktivität auf Unternehmensebene entsteht aber erst, wenn die abhängigen Abläufe sich mitverändern – die Autoren nennen das die Systemlösung (system solution). Eine US-Zensus-Erhebung über 300’000 Firmen, auf die sie sich stützen, zeigt: Wer KI nur als Werkzeug-Ersatz einsetzt, sieht kaum Produktivitätsgewinn.
Solange eine Organisation nur die Punktlösung sieht, taucht die Reorganisation nirgends auf: Kein Gremium, kein Budget, kein Projekt trägt ihren Namen. Offiziell wurde ja nur ein Werkzeug eingeführt.
Verstärkt wird das durch die Brille, mit der klassische Organisationen auf KI schauen. Sie suchen Effizienz – dasselbe mit weniger Leuten. Diese Kostenlogik schürt Angst: Wer KI als Stellenabbau erlebt, verteidigt seine Aufgabe, statt sie neu zu denken. So wird die Verdichtung zum privaten Bewältigungsverhalten statt zum Organisationsthema. Warum die grosse Form – der Systemumbau – trotzdem fast immer ausbleibt, hat tiefere Gründe als Trägheit. Das ist eine eigene Folge dieser Serie wert.
Serie KI und Arbeit
Die Serie arbeitet sich vom Einzelnen zum System vor: von der Verdichtung der eigenen Arbeit über die Koordination in Teams bis zur Frage, warum Organisationen beim besseren Werkzeug stehen bleiben – und wie ein Unternehmen aussähe, das den Umbau ernst nimmt. Am Ende steht der Blick auf die Beratung selbst, die an derselben Stelle steht wie ihre Kunden. Es ist nach AI in der digitalen Werbung die zweite Perspektivenserie auf fumu.ch.
Wer designt das?
Die Reorganisation findet statt – mit oder ohne Gestaltung. Jeder Prompt verschiebt ein Stück Arbeit, jede Woche verfestigt sich ein Muster, das niemand beschlossen hat. Die offene Frage ist nicht, ob sich Ihre Organisation verändert, sondern ob jemand die Veränderung gestaltet, bevor sie sich verfestigt. Wer trägt bei Ihnen die Erwartung, dass die gesparte Zeit sich füllt? Wer hat entschieden, dass der Produktmanager jetzt Code schreibt? Wenn die Antwort «niemand» lautet, haben Sie die unsichtbare Reorganisation gefunden.