KI verändert nicht nur Arbeit – sie verändert ganze Prozesse
Was aktuelle Studien über Produktivität, Arbeitswelt, Gesellschaft und Umwelt zeigen
Künstliche Intelligenz wird häufig anhand einzelner spektakulärer Fähigkeiten diskutiert: Sie schreibt Texte, programmiert Software, analysiert Daten oder erzeugt Bilder. Für Unternehmen ist jedoch eine andere Entwicklung möglicherweise wesentlich bedeutender. KI beschleunigt nicht nur einzelne Tätigkeiten. Richtig eingesetzt kann sie die Reibungsverluste zwischen ganzen Prozessschritten reduzieren.
Ein typischer administrativer Ablauf zeigt, worum es geht. Nach einem Kundengespräch müssen Informationen aus Kalender und E-Mail zusammengesucht, Ansprechpartner identifiziert, CRM-Datensätze geprüft, Notizen erfasst, Aufgaben angelegt und allenfalls weitere Dokumente erstellt werden. Jeder einzelne Schritt ist einfach. Zusammengenommen entstehen jedoch Suchaufwand, Medienbrüche, manuelle Dateneingaben und Fehlerquellen.
Mit integrierten KI-Systemen verändert sich dieses Muster. Der Mensch formuliert zunehmend das gewünschte Ergebnis, während die KI Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführt, bestehende Daten prüft, Zusammenhänge erkennt und vorbereitete Aktionen ausführt. Der Produktivitätsgewinn entsteht damit nicht mehr nur innerhalb einer Anwendung, sondern zwischen Anwendungen und Prozessschritten.
Produktivitätsgewinne sind inzwischen messbar
Die Auswirkungen generativer KI auf Wissensarbeit wurden inzwischen in mehreren kontrollierten Untersuchungen gemessen.
Eine in Science veröffentlichte Untersuchung von Shakked Noy und Whitney Zhang analysierte 453 berufserfahrene Personen bei typischen professionellen Schreibaufgaben. Mit Unterstützung durch ChatGPT sank die benötigte Arbeitszeit durchschnittlich um rund 40 Prozent, während die Qualität der Ergebnisse um rund 18 Prozent zunahm. Besonders stark profitierten Personen, deren Ausgangsleistung zuvor geringer war.
Eine weitere viel beachtete Untersuchung von Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond untersuchte den Einsatz eines generativen KI-Assistenten bei 5’179 Kundenservice-Mitarbeitenden. Die Produktivität stieg durchschnittlich um etwa 14 Prozent. Bei weniger erfahrenen und leistungsschwächeren Mitarbeitenden betrug der gemessene Produktivitätsgewinn sogar rund 34 Prozent. Gleichzeitig fanden die Forscher Hinweise auf bessere Kundenzufriedenheit und schnelleren Wissenstransfer.
Diese Ergebnisse sind aus Unternehmenssicht relevant. KI automatisiert nicht lediglich Aufgaben. Sie kann Wissen, das bisher bei einzelnen erfahrenen Mitarbeitenden konzentriert war, schneller im Unternehmen verfügbar machen.
Der nächste Schritt: vom KI-Werkzeug zum KI-gestützten Prozess
Die erste Generation generativer KI wurde überwiegend wie ein neues Werkzeug verwendet:
Mensch → KI → Ergebnis
Beispielsweise:
- einen Text schreiben,
- eine Zusammenfassung erstellen,
- Code generieren,
- Informationen erklären.
Die nächste Entwicklungsstufe sieht anders aus:
Mensch → KI → mehrere Systeme → Prozess → kontrollierte Aktion
Ein KI-System kann beispielsweise Informationen aus E-Mail und Kalender auswerten, einen vorhandenen CRM-Kontakt erkennen, überprüfen, ob bereits ein Geschäftsvorgang existiert, den entsprechenden Datensatz aktualisieren und eine Folgeaufgabe vorbereiten.
Genau an dieser Stelle entsteht ein neuer Typ der Prozessautomatisierung.
Klassische Automatisierung benötigt häufig detailliert definierte Regeln: Wenn A passiert, führe B aus. Generative KI kann zusätzlich unstrukturierte Informationen interpretieren. Dadurch werden erstmals auch Prozesse automatisierbar, deren Eingangsdaten aus E-Mails, Gesprächsnotizen, Dokumenten oder natürlich formulierter Sprache bestehen.
Für Unternehmen ist deshalb nicht die Frage entscheidend, ob Mitarbeitende ChatGPT verwenden. Die interessantere Frage lautet:
An welchen Stellen eines Geschäftsprozesses entstehen heute unnötige Sucharbeit, Dateneingaben, Medienbrüche, Wartezeiten und manuelle Übergaben?
Dort liegt das eigentliche Potenzial.
Was bedeutet diese Entwicklung für Arbeitsplätze?
Die gesellschaftlichen Auswirkungen sind komplexer als die häufig gestellte Frage, ob KI Arbeitsplätze vernichten wird.
Die Internationale Arbeitsorganisation ILO kommt in ihrer aktualisierten Analyse von 2025 zum Ergebnis, dass ungefähr jede vierte Arbeitsstelle weltweit zumindest teilweise Tätigkeiten enthält, die durch generative KI beeinflusst werden können. Gleichzeitig geht die ILO davon aus, dass bei einem grossen Teil dieser Tätigkeiten eher eine Veränderung der Arbeit als eine vollständige Ersetzung der Beschäftigten zu erwarten ist.
Besonders interessant ist die unterschiedliche Wirkung auf Qualifikationsstufen. Die Untersuchung von Brynjolfsson und Kollegen zeigt, dass weniger erfahrene Mitarbeitende besonders stark von KI-Unterstützung profitieren können. Wissen und bewährte Vorgehensweisen erfahrener Kolleginnen und Kollegen lassen sich damit schneller verbreiten.
Daraus entsteht allerdings ein mögliches Paradox. Wenn KI gerade jene Tätigkeiten stark übernimmt, über die Berufseinsteiger bisher Erfahrung aufgebaut haben, müssen Unternehmen ihre Ausbildung und Personalentwicklung neu gestalten.
Die klassische Entwicklung
Junior → Routinearbeit → Erfahrung → Senior
könnte sich verändern.
Unternehmen müssen deshalb nicht nur fragen, welche Aufgaben automatisierbar sind, sondern auch, wie Menschen künftig Expertise erwerben, wenn bestimmte Lern- und Einstiegstätigkeiten zunehmend durch KI erledigt werden.
Auch der Schweizer Arbeitsmarkt verändert sich
Diese Entwicklung ist längst nicht auf die USA oder internationale Technologiekonzerne beschränkt.
Die KOF der ETH Zürich hat untersucht, ob sich seit der breiten Einführung grosser Sprachmodelle bereits Veränderungen auf dem Schweizer Arbeitsmarkt erkennen lassen. Die Forscher finden Hinweise darauf, dass stark KI-exponierte Berufsgruppen bei Stellenausschreibungen und registrierter Arbeitssuche anders reagieren als weniger exponierte Tätigkeiten. Besonders betroffen sind digitalisierte Wissensberufe. Die Autoren warnen gleichzeitig davor, daraus vereinfachte Aussagen über einen allgemeinen Beschäftigungsabbau abzuleiten.
Für die Schweiz ist diese Entwicklung besonders relevant. Ein grosser Teil unserer Wertschöpfung entsteht in wissensintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Verwaltung, Beratung, Pharma, Engineering und IT.
KI trifft damit nicht primär klassische Industriearbeit. Sie verändert zunehmend genau jene Tätigkeiten, auf denen ein grosser Teil der Schweizer Dienstleistungswirtschaft basiert.
Wird KI unsere Unternehmen kleiner machen?
Eine mögliche Konsequenz dieser Entwicklung betrifft die Organisationsstruktur.
Wenn einzelne Mitarbeitende mithilfe von KI mehr Aufgaben selbstständig erledigen können, sinkt der Koordinationsbedarf. Informationen müssen weniger häufig zwischen verschiedenen Stellen übertragen werden. Spezialwissen kann schneller verfügbar werden, und administrative Unterstützungsarbeit kann teilweise automatisiert werden.
Damit könnten Organisationen langfristig flacher werden.
Besonders kleine und mittlere Unternehmen könnten davon profitieren. Leistungen, für die früher verschiedene Spezialisten oder externe Dienstleister benötigt wurden, können möglicherweise von kleineren Teams erbracht werden.
Das bedeutet allerdings nicht, dass Expertise unwichtig wird. Im Gegenteil: Je mehr eine KI produzieren kann, desto wichtiger werden die Fähigkeit zur Bewertung, das Verständnis des Geschäfts, Verantwortungsbewusstsein und die richtige Definition des gewünschten Ergebnisses.
Der Wert menschlicher Arbeit verschiebt sich damit zunehmend von der reinen Produktion von Informationen hin zu Urteilsvermögen, Kontext, Verantwortung und Entscheidungskompetenz.
KI und Umwelt: ein Widerspruch?
Die ökologische Seite der Entwicklung verdient eine differenzierte Betrachtung.
KI benötigt erhebliche Rechenleistung. Die Internationale Energieagentur IEA erwartet, dass der weltweite Strombedarf von Rechenzentren von rund 460 TWh im Jahr 2024 auf mehr als 1’000 TWh im Jahr 2030 steigen könnte. Ein wesentlicher Teil dieses Wachstums hängt mit KI und anderen rechenintensiven digitalen Anwendungen zusammen.
Damit sind reale ökologische Belastungen verbunden: Stromverbrauch, Kühlung, Wasserverbrauch und der Bau zusätzlicher Recheninfrastruktur.
Gleichzeitig kann KI an anderer Stelle erhebliche Ressourcen einsparen. Optimierte Logistik, intelligente Gebäudesteuerung, effizientere Produktionsprozesse, vorausschauende Wartung oder bessere Nutzung erneuerbarer Energien können den Energie- und Ressourcenverbrauch reduzieren.
Deshalb reicht es nicht, lediglich den Energiebedarf einer KI-Anfrage zu betrachten.
Die wichtigere Frage lautet:
Welche Ressourcen verbraucht oder spart der gesamte Prozess nach Einführung der KI?
Wenn eine KI-Anwendung zusätzlichen Strom benötigt, gleichzeitig aber Reisen verhindert, Maschinen effizienter betreibt, Ausschuss reduziert oder Arbeitsprozesse erheblich verkürzt, muss die ökologische Gesamtwirkung betrachtet werden.
Gleichzeitig besteht ein sogenannter Rebound-Effekt: Wird eine Leistung durch KI wesentlich günstiger, wird möglicherweise sehr viel mehr davon produziert. Effizienz allein garantiert deshalb noch keine Nachhaltigkeit.
Unternehmen sollten nicht mit der Technologie beginnen
Viele Unternehmen fragen heute:
„Wo können wir KI einsetzen?“
Das ist verständlich, aber möglicherweise die falsche Ausgangsfrage.
Sinnvoller ist:
„Wo verlieren wir heute unnötig Zeit, Geld oder Informationen?“
Typische Ansatzpunkte sind:
- Informationen müssen mehrfach eingegeben werden.
- Mitarbeitende suchen regelmässig Informationen in verschiedenen Systemen.
- E-Mails werden manuell in CRM- oder ERP-Systeme übertragen.
- Entscheidungen benötigen Daten aus mehreren Quellen.
- Dokumentation wird erst nachträglich erstellt.
- Wissen hängt an einzelnen Personen.
- wiederkehrende administrative Tätigkeiten beanspruchen Fachkräfte.
- Übergaben zwischen Abteilungen erzeugen Wartezeiten.
Erst wenn diese Prozessprobleme verstanden sind, sollte entschieden werden, ob klassische Automatisierung, Workflow-Technologie, Integration oder künstliche Intelligenz die richtige Lösung ist.
Fazit
Künstliche Intelligenz ist mehr als ein neues Werkzeug zur Text- oder Bilderzeugung. Sie entwickelt sich zunehmend zu einer neuen Schicht zwischen Menschen, Informationen und digitalen Systemen.
Die grössten Produktivitätsgewinne werden deshalb wahrscheinlich nicht dadurch entstehen, dass ein einzelner Text schneller geschrieben wird. Sie entstehen dort, wo bisher voneinander getrennte Arbeitsschritte zu einem durchgängigen Prozess verbunden werden.
Für Unternehmen eröffnet das erhebliche Chancen. Prozesse können schneller, transparenter und kostengünstiger werden. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Governance, Datenschutz, Sicherheit, Qualifikation und Verantwortlichkeit.
Die entscheidende Kompetenz der kommenden Jahre wird deshalb nicht darin bestehen, möglichst viele KI-Werkzeuge einzusetzen.
Sie wird darin bestehen, zu erkennen, welche Prozesse verändert werden sollten – und welche besser nicht.
RUCHTI TEC unterstützt Unternehmen dabei, bestehende Geschäftsprozesse zu analysieren, Medienbrüche und unnötige manuelle Arbeit zu erkennen und sinnvolle Digitalisierungsschritte abzuleiten. Dabei steht nicht die Technologie im Mittelpunkt, sondern der konkrete Nutzen für Organisation und Mitarbeitende.