Produktivitätssabotage: KI-Müll kostet Unternehmen Millionen
Eine Folgestudie von Betterup Labs und dem Stanford Social Media Lab(öffnet im neuen Fenster) deckt ein Problem auf: Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz produziert hochwertigen Schrott in großen Mengen. Forscher haben diesem Phänomen einen Namen gegeben: "Workslop" – das sind KI-generierte Inhalte, die professionell aussehen, aber inhaltlich völlig wertlos sind.
Obwohl Unternehmen weltweit 30 bis 40 Milliarden US-Dollar in generative KI investiert haben, berichten 95 Prozent der Organisationen von null messbaren Erträgen. Das hat kürzlich eine MIT-Studie herausgefunden . Ein Forschungsteam von Betterup hat jetzt zusammen mit dem MIT Media Lab versucht herauszufinden, warum das so ist.
Die Zahlen sind auffällig: 40 Prozent der 1.150 befragten Vollzeitbeschäftigten erhielten im vergangenen Monat solchen digitalen Datenmüll. Durchschnittlich 15,4 Prozent aller Arbeitsinhalte fallen in diese Kategorie – mit Folgen für die Produktivität.
Zwei Stunden Nacharbeit
Das Perfide an Workslop: Die Texte wirken auf den ersten Blick fundiert und gut strukturiert. Erst bei genauerer Betrachtung offenbart sich ihre Substanzlosigkeit. Die Folgekosten sind hoch. Jeder Workslop-Vorfall erfordert durchschnittlich zwei Stunden Nacharbeit für Entschlüsselung, Recherche und Klärungsgespräche. Umgerechnet entstehen monatliche Produktivitätsverluste von 186 Euro pro betroffenem Mitarbeiter.
Vertrauen und Teamgeist leiden
Neben den finanziellen Schäden entstehen auch zwischenmenschliche Kollateralschäden. Über die Hälfte der Befragten reagiert verärgert auf Workslop-Zusendungen. Die Hälfte stuft Kollegen, die solchen Content verschicken, als weniger kreativ, kompetent und vertrauenswürdig ein. Besonders betroffen sind Dienstleistungsunternehmen und Tech-Konzerne, wo KI-Tools bereits weit verbreitet sind.
Lösung: Klare Regeln statt Wildwuchs
Die Studienautoren sehen das Problem in ungesteuerten KI-Einführungen: Wenn Unternehmen pauschal zur KI-Nutzung aufrufen, ohne klare Leitlinien zu definieren, greifen Mitarbeiter reflexartig zu Copy-and-Paste-Lösungen. Die Empfehlung: Präzise KI-Richtlinien entwickeln, die konkrete Anwendungsfälle definieren. KI sollte menschliche Analyse ergänzen, nicht ersetzen.
Das Workslop-Phänomen erklärt möglicherweise, warum trotz Milliarden-Investitionen in KI-Technologie messbare Produktivitätssteigerungen ausbleiben . Die scheinbare Effizienz entpuppt sich als Trugschluss – mit teuren Konsequenzen.
Die zwischen Januar und Juni 2025 durchgeführte Untersuchung des MIT-Projekts Nanda(öffnet im neuen Fenster) analysierte rund 300 öffentliche KI-Implementierungen und befragte 153 Führungskräfte aus allen Branchen befragt. Enterprise KI wird von Unternehmen selbst aufgesetzt – im Gegensatz zu kommerziellen Alternativen wie ChatGPT oder Claude.
Die Forscher identifizierten eine GenAI-Kluft – eine Lücke zwischen den wenigen Unternehmen, die messbaren Nutzen aus KI-Tools ziehen, und der Mehrheit, die in endlosen Pilotphasen hängen bleibt. Nur fünf Prozent der integrierten KI-Pilotprojekte generieren aktuell messbaren Wert, während die meisten keinerlei gewinnsteigernde Auswirkungen zeigten.