Wenn KI mehr Arbeit erzeugt, als sie spart

Ein hypothetischer Fall: Ein Verkäufer erstellt eine Offerte mit KI in 25 statt 90 Minuten. Ist das Unternehmen damit schneller geworden? Die Geschäftsleitung kann das erst beantworten, wenn sie den ganzen Ablauf misst. Der einzelne Arbeitsschritt ist die halbe Rechnung.

Was eine Person schneller macht, kann andere im Unternehmen langsamer machen. KI verschiebt dann Arbeit: Prüfung, Korrektur und Verantwortung wandern von einer Stelle an eine andere. Ein Business Case, der nur den ersten Schritt misst, übersieht das.

Ein hypothetisches Beispiel

Alle Zeiten sind frei gewählte Annahmen. Sie zeigen die Rechenlogik, keinen realen Fall. Betrachtet wird eine Offerte über den ganzen Ablauf: Erstellen, Prüfen, Korrigieren, Freigeben.

Im ungeführten Fall gewinnt der Verkäufer 65 Minuten. Das Unternehmen verliert 5 Minuten. Zusätzlich wandert Arbeit zu den Personen mit der knappsten Zeit. Im geführten Fall investiert der Verkäufer 10 Minuten in eine Selbstprüfung gegen eine Checkliste. Der gesamte Ablauf wird 50 Minuten kürzer.

Workslop: was die Studie misst

Forschende von BetterUp Labs und dem Stanford Social Media Lab haben dem Phänomen im September 2025 in der Harvard Business Review einen Namen gegeben: «Workslop». Gemeint ist KI-erzeugter Arbeitsinhalt, der wie gute Arbeit aussieht, dem aber die Substanz fehlt, um eine Aufgabe wirklich voranzubringen.

Grundlage ist eine laufende Online-Befragung von 1'150 Vollzeitbeschäftigten in den USA. 40 Prozent gaben an, im Vormonat Workslop erhalten zu haben. Pro Vorfall schätzten die Betroffenen ihren Aufwand auf knapp zwei Stunden. Am häufigsten kam Workslop von Kolleginnen und Kollegen der gleichen Stufe.

Mehrere Einschränkungen gehören dazu. Die Zahlen sind Selbsteinschätzungen. Die Befragung stammt aus den USA, und die Teilnahme stand online offen. Für Schweizer KMU liegt mir keine vergleichbare Erhebung vor. Die Studie liefert deshalb eine Prüffrage für das eigene Unternehmen. Einen Befund über Ihr Unternehmen liefert sie nicht.

Ein Anhaltspunkt aus der Schweiz: In der AI Maturity Study 2026 von ti&m und Hochschule Luzern (über 200 Schweizer Unternehmen) zählen Halluzinationen zu den meistgenannten Sorgen. Das Thema Qualität ist also auch hier präsent.

Neu ist vor allem das Tempo. Ungenügend durchdachte Arbeitsergebnisse gab es vor KI. Mit KI entstehen sie in Minuten und in professioneller Form.

Die passende Kennzahl

Ein Business Case mit der Logik «60 Minuten heute, 20 Minuten mit KI, also 40 Minuten gespart» misst einen Schritt. Wirtschaftlich zählt der gesamte Ablauf. Vier Fragen gehören dazu:

1. Wie gut ist der erste Entwurf, gemessen an festgelegten Kriterien?
2. Wie viel Prüf- und Korrekturzeit folgt, und bei wem?
3. Wer trägt die fachliche Verantwortung für das Ergebnis?
4. Wird der ganze Ablauf kürzer, oder bleibt der Vorteil bei einer Person?

Die Kennzahl für die Geschäftsleitung ist der Zeitgewinn über den gesamten Ablauf. Erst er kann zu frei werdender Kapazität werden. Und erst verplante Kapazität führt zu vermiedenen Kosten oder zusätzlichem Umsatz und damit zu einem Ergebnisbeitrag. Den Weg dorthin beschreibt der Beitrag Vom KI-Piloten in die Erfolgsrechnung.

Wo das Risiko hoch ist

Drei Bereiche halte ich für besonders anfällig.

Kundenkommunikation. Kunden erwarten Genauigkeit und Verbindlichkeit. Ungeprüfte KI-Texte erhöhen das Risiko falscher Zusagen und generischer Aussagen.

Offerten und Ausschreibungen. KI kann Struktur und Sprache verbessern. Technische Spezifikation, Preis, Lieferumfang und Risiken brauchen fachliche Verantwortung. Eine schnelle Offerte verliert ihren Wert, wenn sie nachverhandelt oder zurückgezogen werden muss.

Management-Reports. KI übersetzt Daten in Sätze. Sind Datenbasis, Definitionen oder Annahmen unklar, entstehen überzeugend formulierte Schlussfolgerungen auf unsicherer Grundlage.

Warum das ein Margenthema ist

Meine Einschätzung aus mehr als 20 Jahren Geschäftsleitung: Verdeckter Prüf- und Korrekturaufwand ist zuerst ein Margenthema. Das galt für jede Form von Nacharbeit, lange vor KI.

Prüfen und reparieren hoch qualifizierte Mitarbeitende den KI-Output anderer, entstehen Kosten, die auf keiner Rechnung stehen: weniger verrechenbare Zeit, längere Durchlaufzeiten, mehr interne Abstimmung, mehr Führungsaufwand. In einem KMU mit knappen Fachkräften ist diese Zeit besonders wertvoll.

Qualitätskriterien und Verantwortung konkret

Eine anpassbare Arbeitshilfe mit vier Elementen:

• Enger Anwendungsfall. «Wir nutzen KI im Vertrieb» ist zu breit. «Wir nutzen KI für Erstentwürfe wiederkehrender Offerttypen» ist führbar.
• Kriterien vor der Weitergabe. Die erstellende Person prüft selbst: Zahlen und Fakten gegen die Quelle verifiziert, Kundensituation korrekt wiedergegeben, keine Zusage ausserhalb des Lieferumfangs, Annahmen offen benannt.
• Verantwortung beim Absender. Wer ein Dokument weitergibt, verantwortet den Inhalt, unabhängig vom Werkzeug. Die fachliche Freigabe liegt bei einer namentlich bestimmten Funktion.
• Messung über den ganzen Ablauf. Gesamtzeit je Vorgang vor und nach der Einführung, Anteil der Rückweisungen, Zahl der Korrekturschlaufen.

McKinsey berichtet im Global Survey 2026 (1'719 Befragte in 97 Ländern, Selbstauskünfte) einen Zusammenhang: Knapp drei Viertel der Befragten mit hohem EBIT-Beitrag durch KI geben an, Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet zu haben. Bei den übrigen ist es ein Viertel. Eine Ursache belegt das noch nicht. Es passt zur Empfehlung, den Ablauf zu gestalten und das Werkzeug danach zu wählen.

Fazit

KI kann Arbeit sparen, wenn der Einsatz geführt wird.

Ungeführt kann sie mehr Output, mehr Kontrolle und mehr Korrektur erzeugen. Die Frage für die Geschäftsleitung lautet deshalb: Verbessert KI den gesamten Ablauf, oder verschiebt sie Arbeit an eine andere Stelle?

Handlungsfrage für die Geschäftsleitung:

Wo erzeugt KI in Ihrem Unternehmen heute Output, ohne dass der Nutzen über den gesamten Ablauf gemessen ist?

Dort beginnt die Führungsarbeit.