Planen Sie Budget für die Arbeit ein, die KI erzeugt

Worum es geht

Ihr Plan für KI rechnet wahrscheinlich die Zeit ein, die eine Aufgabe künftig nicht mehr braucht. Rechnen Sie auch die neue Arbeit ein, die KI mit sich bringt:

Prüfen. Jemand liest das Ergebnis, bevor es verwendet wird.
Protokollieren. Jemand hält fest, was erzeugt wurde und wer es freigegeben hat.
Ausnahmen bearbeiten. Ungewöhnliche Fälle müssen bei einem Menschen landen, und jemand muss über sie entscheiden.
Den Prozess verantworten. Jemand legt fest, an welcher Stelle im Prozess KI eingesetzt wird und welche Regeln gelten.
Die Werkzeuge pflegen. Jemand pflegt die Werkzeuge, Eingabevorlagen, Einstellungen und Verbindungen zu anderen Systemen.

Jede dieser Aufgaben braucht Zeit in der Woche von jemandem und einen Namen daneben.

Was die Evidenz zeigt

Die Probleme, um die es bei dieser Praktik geht, sind untersucht worden:

KI-Ergebnisse müssen geprüft werden. Bei einer Aufgabe, die die KI schlecht erledigte, kamen Beraterinnen und Berater mit KI mit einer um 19 Prozentpunkte geringeren Wahrscheinlichkeit zur richtigen Antwort. Jemand muss diese Fälle abfangen.
Prüfen wird zur eigentlichen Arbeit. In einer Umfrage unter 319 Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeitern verlagerte sich die verbleibende kritische Arbeit darauf, KI-Ergebnisse zu prüfen, zusammenzuführen und zu überwachen. Unter Teams, die KI-Agenten bauen, beurteilen 74 % ihre Agenten vor allem dadurch, dass Menschen sie überprüfen, so eine Studie über Agenten im Produktivbetrieb.
Mensch plus KI ist nicht automatisch besser. Über 106 Experimente hinweg schnitt ein Mensch mit KI im Durchschnitt schlechter ab als der bessere der beiden allein. Prüfen braucht Können und Zeit.
Wenn niemand für das Prüfen zuständig ist, verkümmern Fähigkeiten. In einer Wirtschaftsprüfungsgesellschaft blieben Beschäftigte für automatisierte Arbeit verantwortlich, die sie nicht mehr ganz verstanden.
Die Kosten können bei der Person landen, die die Arbeit erhält. In einer Umfrage von BetterUp Labs, einem Anbieter von Coaching, und Forschenden aus Stanford unter 1.150 Büroangestellten in den USA gaben 40 % an, im vergangenen Monat KI-Ergebnisse erhalten zu haben, die fertig aussahen, es aber nicht waren. Die Empfänger, oft in einem anderen Team, müssen sie nachbessern. Die Umfrage ist ein Signal: Wie die Befragten gewonnen wurden, ist nicht beschrieben.
Kürzen, bevor gezählt wird. Die Commonwealth Bank of Australia kündigte an, 45 Stellen an einen KI-Sprachbot abzugeben. Die Gewerkschaft sagte, die Zahl der Anrufe steige, es würden Überstunden angeboten und Teamleitungen nähmen Anrufe an. Die Bank erklärte später, die Stellen seien nicht überflüssig.
Ersparnisse können verschwinden. In Dänemark hinterließ die verbreitete Nutzung von KI-Chatbots zwei Jahre später keine Spur bei Verdiensten oder erfassten Arbeitsstunden.

So gehen Sie vor

Listen Sie für jede Aufgabe, die Sie an KI übergeben wollen, auf, was ein Mensch weiterhin tun wird: prüfen, freigeben, protokollieren, Ausnahmen bearbeiten.
Schätzen Sie die Zeit für jeden Punkt pro Woche. Fragen Sie die Menschen, die es tun werden.
Ziehen Sie das von der erwarteten Ersparnis ab. Planen Sie mit der Nettozahl.
Benennen Sie für jeden Prozess, den KI berührt, eine prozessverantwortliche Person. Sie legt die Regeln fest und entscheidet über Ausnahmen.
Benennen Sie eine verantwortliche Person für die KI-Werkzeuge selbst. Siehe Benennen Sie eine verantwortliche Person für KI.
Schreiben Sie die neuen Pflichten in Stellenbeschreibungen und Arbeitspläne. Lassen Sie sie nicht als Gefälligkeiten laufen.
Überprüfen Sie das nach dem Pilotprojekt. Die Prüfzeit sinkt oft, wenn das Werkzeug Vertrauen gewinnt. Manchmal steigt sie.

Was Sie messen sollten

Die Zeit für das Prüfen und Korrigieren von KI-Ergebnissen, pro Aufgabe.
Den Anteil der Fälle, die zu Ausnahmen werden.
Die gesparte Nettozeit: gesparte Zeit minus zusätzliche Zeit.

Woran es scheitert

Nur die Ersparnis vor der Prüfzeit zählen. Die Wirtschaftlichkeitsrechnung sieht besser aus als das Ergebnis.
Niemand ist für die Ausnahmen zuständig. Jedes Team behandelt sie anders, und ihre Zahl wächst.
Prüfen wird zur Formsache. Menschen geben frei, ohne zu lesen. Nehmen Sie ab und zu Stichproben der Freigaben.
Die IT wird zur Warteschlange. Wenn niemand die Werkzeuge pflegt, wartet jede Änderung auf die IT.

Nach Unternehmensgröße

Kleinst- und Kleinunternehmen: Eine Person hat vielleicht alle Rollen. Schreiben Sie die Stunden trotzdem auf.
Mittlere Unternehmen: eine verantwortliche Person für die Werkzeuge und eine benannte prozessverantwortliche Person für jeden Prozess, den KI berührt.
Gehobener Mittelstand und Großunternehmen: ein kleines Team, das die KI-Werkzeuge pflegt, und Prozessverantwortliche in den Fachbereichen.

So sieht es angewandt aus

Durchgerechnetes Beispiel Die Arbeit, die KI erzeugt, in einem Unternehmen mit 118 Beschäftigten Eine Analyse von 31 Rollen fand 132 neue Aufgaben innerhalb dieser Rollen. Sie fand 26 weitere, die von der prozessverantwortlichen Person abhängen, und 29, die von der Person abhängen, die die KI-Werkzeuge pflegt.

Firmenfälle

Was ohne sie passiert ist

Quellen

Lee, Sarkar, Tankelevitch, Drosos, Rintel, Banks and Wilson (2025). The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article 1121. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
Pan, Arabzadeh, Cogo and others (2026). Measuring agents in production. ICML 2026. arXiv 2512.04123. arxiv.org
Niederhoffer, Kellerman, Lee, Liebscher, Rapuano and Hancock (September 2025). AI-generated “workslop” is destroying productivity. Harvard Business Review. BetterUp Labs, one of the authors’ employers, sells coaching. hbr.org