Workslop: Wie KI Mehrarbeit schafft

Ich möchte von einem KI-Phänomen in der Arbeitswelt berichten, das mich aktuell beschäftigt, weil sich darin andeutet, dass wir durch die KI neues Terrain in der Gestaltung unserer Zusammenarbeit und unseres Verständnisses von Arbeit betreten und dass sich daraus Herausforderungen wie Chancen ergeben, die wir diskutieren sollten.
Aktuell wird viel von Workslop gesprochen in der Arbeitswelt. Ein Phänomen, das in der Zusammenarbeit mit KI auftritt und dir vielleicht auch schon begegnet ist. Der Begriff stammt aus einer Studie von BetterUp Labs und dem Stanford Social Media Lab (2025)¹ und bezeichnet KI-generierte Arbeitsprodukte wie Berichte, Präsentationen oder Zusammenfassungen, die professionell aussehen, aber inhaltlich zu dünn sind, um eine Aufgabe wirklich voranzubringen, zum Beispiel ein langer Bericht ohne Substanz oder eine Zusammenfassung, die am Kern vorbeigeht, sodass die Kolleg:innen sie nacharbeiten oder neu erstellen müssen. Frei übersetzt „Arbeitsmüll“, der den Arbeitsfluss miteinander „verstopft“.

Mir ist es auch schon passiert: Ich habe einmal als Vorbereitung zu einem Meeting eine 40-seitige Analyse, die ich mit der KI erstellt hatte, an das Team verschickt. Sie war so umfangreich, dass es uns als Gruppe im Meeting überfordert hat. Früher wäre mir das nicht passiert, weil ich früher Tage gebraucht hätte, um 40 Seiten niederzuschreiben.

Workslop – Wenn die Arbeit sich durch KI auf andere verlagert

Mitarbeitende in Organisationen, die ich begleite, berichten davon, dass Bewerbungen, Berichte und Analysen, die sie erhalten, immer länger werden oder dass intern Meetingzusammenfassungen und Strategiepapiere kursieren, die so generisch und unspezifisch klingen, dass Intention und inhaltliche Aussage auch nach mehrfachem Lesen unklar bleiben.
In einem Workshop von SOCIUS zum Thema, wie sich die KI-Transformation in Organisationen gestalten lässt, hat ein Teilnehmer berichtet, dass in seiner Branche der Umfang von Ausschreibungen und Angeboten durch KI so stark zugenommen hat und zeitgleich Inhalt und Intention darin so schwammig werden, dass die Kommunikation mit Projektpartnern an ihre Grenzen stößt.
Auf diese Weise wird die ungeregelte KI-Nutzung auf Arbeit für Organisationen zu einem Problem. Wer mithilfe von KI Ergebnisse erarbeitet, diese aber nicht genau prüft, spart zwar Zeit, doch andere haben dann zusätzliche Denkarbeit: Sie müssen nacharbeiten, nachfragen oder es neu machen. Die Arbeitslast verschiebt sich dann nur.
Eine Studie von BetterUp Labs zu Workslop (in Kooperation mit dem Stanford Social Media Lab, 2025) hat versucht, die Folgen zu beziffern. Zur Größenordnung: 40 % der Befragten haben im letzten Monat Workslop erhalten. Jeder Fall kostete fast zwei Stunden an Korrektur oder Neuerstellung. Zudem wurde deutlich: Wer Workslop verschickt, wird als weniger kreativ, fähig und vertrauenswürdig wahrgenommen, und 32 % wollen danach weniger mit dieser Person zusammenarbeiten. Durch Workslop senkt sich also die Effektivität und das Vertrauen im Team.

Was Teams und Leitungen dagegen tun können

Manches lässt sich schnell vereinbaren. Teams können ausmachen, bei Texten kurz zu kennzeichnen, ob und wie KI beteiligt war, etwa „Entwurf mit KI, inhaltlich geprüft“. Das hilft den Empfangenden einzuschätzen, wie viel Prüfarbeit auf sie wartet. Genauso hilfreich ist es, wenn man zurückschreiben kann: „Das ist mir zu lang. Was brauchst du von mir?“, ohne dass es ein Affront ist. Wichtig ist dabei vor allem, darüber zu sprechen und die Intentionen und Auswirkungen auf die anderen zu verstehen. Solche Vereinbarungen sollten entwickelt werden und können helfen. Doch was mich daran besonders beschäftigt: Workslop ist oft nur ein Symptom für tiefer liegende Baustellen.

Was Workslop über unsere Arbeit verrät und was wir daraus lernen können

Aljoscha Burchardt (stellvertretender Standortleiter des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz) hat in einem Interview mit Anne Will (12.6.2026) über KI eine These formuliert, die ich für Team- und Organisationsentwicklung sehr konstruktiv finde: KI entfaltet ihre Disruptionskraft besonders dort, wo es auch vorher schon problematisch war: Systeme und Strukturen, die auch früher nicht gut funktionierten, Abläufe, die ineffizient waren, Regeln, die missachtet wurden, Kultur und Werte, die schon vorher in Reibung waren. Er sagte, die KI zeige uns radikal unsere Schwächen auf und gebe uns die Chance, uns in diesen Feldern zu entwickeln.

In diesem Fall zeigt uns die KI, wo Arbeit schon vorher nicht gut organisiert war. Ethan Mollick, Professor an der Wharton School und eine einflussreiche Stimme bei dem Thema KI, sagt zu Workslop etwas Spannendes (Interview, PwC Deutschland, Executive Insights, 09.03.2026): Workslop ist kein KI-Problem, sondern ein Führungs- und Kulturproblem. Die Inhalte von Workslop sind laut Mollick oft gut. Sie sind sauber formuliert und in sich schlüssig. Was ihnen fehlt, ist etwas anderes: Sie vermitteln keine klare Vorstellung davon, wozu es dienen soll:

• Man weiß nach dem Lesen nicht, was von einem erwartet wird. Soll man entscheiden, ergänzen, zustimmen oder nur zur Kenntnis nehmen?
• Sie haben eine klare Struktur, aber keine erkennbare Haltung.
• Die Formulierungen sind so allgemein, dass der Kontext unklar bleibt.
• Der Text wirkt zu glatt, es tauchen weder Unsicherheit noch Streitpunkte auf.

Mein Gedanke dazu: Wenn die Person, die promptet, sich über diese Punkte keine Klarheit verschafft, wird es sich auch nicht im Ergebnis widerspiegeln. Und wenn dann der Erarbeitungsprozess auf ein Minimum reduziert wird, wird auch der Raum zur Selbstklärung kleiner.

Wie wird Arbeit gemessen und belohnt?

Mollick sagt sinngemäß, solche Texte gab es auch früher, sie waren nur mühsamer zu erstellen. Doch da Führung lange daran gemessen wurde, wie viel Arbeit erledigt wird (Stunden, Teamgröße, Output), besteht für Mitarbeitende auch ein Anreiz darin, viel zu liefern. Dahinter steckt ein sehr menschliches Motiv: Wir legen Output vor, um im Sinne der organisationsinternen Logik den eigenen Wert hervorzuheben. Wer jetzt mittels KI die Effizienz hochschraubt, verstärkt damit ein Kulturproblem. 

Die tiefergehende Frage, die jede Organisation für sich klären kann, ist, woran sie gute Arbeit erkennt. Wenn es nicht der Output ist, sondern eine Wirkung (Outcome), die die Arbeit entfaltet, gilt es, diese in Zukunft genauer zu klären – im Team wie auch für sich persönlich. Darin läge eine große Chance.

Es könnte auch sinnvoll sein, die eigene Verantwortungskultur zu reflektieren. Diese gilt es im Zuge des KI-Einsatzes bewusster zu gestalten und weiterzuentwickeln. Denn eine der Hauptherausforderungen für Organisationen, wie auch für Gesellschaft und Bildung, ist: Wie können Menschen in Verantwortung bleiben, trotz der Beschleunigung, der Automatisierung von Prozessen durch die Agentisierung, trotz der Vervielfachung der Datenmengen, trotz des Anstieges von Einzelentscheidungen, die wir im Alltag zu treffen haben, die wir aber nicht mehr genau nachvollziehen können? 

Der Soziologe Hartmut Rosa hat diese Herausforderung in seinem neuen Buch “Situation und Konstellation” (Suhrkamp, 2026) so beschrieben, dass wir als Individuen immer seltener Situationen erleben, in denen unsere Kreativität, Intuition und unser Urteilsvermögen gefragt und geformt werden, uns stattdessen immer mehr in starren, regelhaften Konstellationen wiederfinden, die abstrakt sind, nicht körperlich erfahrbar, algorithmisch vorgebahnt – so wie KI-Arbeit und deren Ergebnisse sich manchmal anfühlen. Gleichzeitig gilt: Wenn es dem Einzelnen durch KI so mühelos wird, zu handeln, etwas zu produzieren, sei es ein Dokument, eine Software, einen Prozess, einen Film oder eine Aussage, müssen wir unser Verantwortungsgefühl noch stärker ausweiten – die Grenzen und Bedürfnisse anderer und die Zeit und Ressourcen der anderen, die von unserer Arbeit betroffen sind, noch mehr mitdenken.

Verstehen und experimentieren

Workslop ist nur ein Phänomen von vielen im Zuge der KI-Nutzung in Organisationen und deutet an, wie sehr sich auch unsere Art zu arbeiten ändern könnte. Mollick plädiert dafür, die Fähigkeit aufzubauen, mit neuen Formen der Arbeitsorganisation zu experimentieren. Dazu braucht es Mut und Entdeckerfreude, weil wir uns dabei auf unbekanntem Terrain bewegen.

Gemeinsam ausprobieren

Wenn ihr als Team den Umgang mit Workslop erkunden wollt: Wir bieten dazu ein KI-Labor an, und zwar am 10.12. von 16 bis 20 Uhr online.

Wenn ihr eure KI-Transformation bewusster gestalten wollt, und dabei auch alte Muster überwinden und eure Strukturen weiterentwickeln wollt: Wir bieten hierfür staatlich geförderte INQA-Beratungen an.