Arbeitnehmer, beginnt, die Effizienzsteigerung durch KI zu „inszenieren“
Es sind nur noch etwas mehr als zwei Monate im Jahr 2026, und die Angestellten in großen Technologieunternehmen werden bald das von KI beherrschte Jahr überstehen.
Zu Jahresbeginn hat Jensen Huangs Satz „Wenn ein Ingenieur mit einem Jahresgehalt von 500.000 US-Dollar weniger als 250.000 US-Dollar an Token pro Jahr verbraucht, macht mich das zutiefst unruhig“ die Tokenmaxxing-Welle ausgelöst. Jeder nutzt KI und verbrennt Token, als ob man die Arbeit nicht richtig erledigt hätte, wenn man zu wenige Token verwendet.
Im Juni stellten die großen Unternehmen fest, dass sie die Token nicht mehr so leicht verbrennen konnten, und begannen sich stattdessen auf die Rendite der KI-Nutzung zu konzentrieren. Das hat die FOMO (Angst vor dem Verpassen) der Mitarbeiter gegenüber KI nicht verringert, sondern es den Mitarbeitern sogar erschwert, ihren Chef durch die Nutzung von KI zu „beeindrucken“. Sie müssen beweisen, dass KI ihnen hilft, ihre Arbeit effizienter zu gestalten, die gelieferten Inhalte müssen unbedingt einen KI-Bezug haben, und sie müssen zudem nachweisen, dass jeder von ihnen verbrauchte Token einen Mehrwert erzeugt.
Für einen Teil der Mitarbeiter großer Unternehmen ist es zweitrangig, ob KI die Effizienz wirklich steigern kann. Viel wichtiger ist es, dem Team und den Managern zu zeigen, dass „ich sie bereits verwende“. Denn für sie gilt: Es ist kein Problem, KI nicht zu beherrschen – das Wichtige ist, dass der Chef nicht den Eindruck bekommt, dass du sie nicht beherrschst.
Aus diesem Grund schreiben einige von ihnen die Aufgabe, „KI die halbstündige Besprechungsaufnahme des Chefs in Text umwandeln zu lassen“, als „Aufbau eines strukturierten Prozesses für Sprachinformationen“ aus – das wurde sogar als ausgezeichnetes Beispiel für KI-Anwendungen bewertet. Andere suchen gezielt unwichtige Arbeitsszenarien, erstellen daraus Skills und verpacken sie mit einem eindrucksvoll klingenden Namen, um sie dem Chef zu zeigen. Außerdem gibt es Produktmanager in großen Unternehmen, die KI nutzen, um die Arbeit von Entwicklungsingenieuren zu erledigen, und die fertigen Ergebnisse danach trotzdem noch von den Entwicklerkollegen überarbeiten lassen.
Dieses Phänomen ist heute in der Berufswelt im In- und Ausland immer weiter verbreitet. Vor kurzem ergab eine Umfrage, an der das Wirtschaftsinformationsunternehmen Visier beteiligt war, dass 48 % der 1000 befragten vollzeitbeschäftigten US-Amerikaner zugaben, die Häufigkeit ihrer KI-Nutzung oder ihr Fachwissen im Umgang mit KI gegenüber Kollegen oder Vorgesetzten übertrieben dargestellt zu haben.
Es ist abzusehen, dass diese „Darstellung“ fortgesetzt wird, wenn KI in immer mehr Arbeitsszenarien Einzug hält und sich weiter verbreitet.
01. Um meinen wöchentlichen Bericht mit KI-Bezug zu versehen, habe ich eine zehnminütige Aufgabe eine halbe Stunde lang erledigt
Li Zhao | Jahrgang 1992, Hangzhou, Produktbetriebsmitarbeiter in einem E-Commerce-Unternehmen
Ich arbeite als Produktbetriebsmitarbeiter in einem E-Commerce-Unternehmen in Hangzhou. Im März dieses Jahres verlangten unsere OKRs die „tiefe Anwendung von KI“. Auf den zweimonatlichen Treffen fragten die Vorgesetzten jeden einzelnen, wofür er letzte Woche KI genutzt hat, um Probleme zu lösen. Wer keine Antwort geben konnte, wurde nach dem Treffen von seinem Vorgesetzten privat angesprochen.
Von März bis Mai war der Wettbewerb wirklich hart. In der Gruppe gab es eine Nutzungsrangliste, die Verwaltung exportierte die Daten jede Woche und schickte sie in die Gruppenchat-Gruppe. Damals nutzten wir KI nicht, um die Arbeit zu erledigen, sondern um auf der Rangliste nicht zurückzufallen. Ich fragte das Mädchen, das auf dem ersten Platz stand, wie sie das schafft. Sie sagte, sie lasse KI vor dem Schlafengehen den Jahresplan schreiben und schaue sich das Ergebnis danach gar nicht an. Ich habe es ihr nachgetan: Sobald ich am Arbeitsplatz ankam, ließ ich KI die „Konkurrenzüberwachung“ ausführen, und dann schaute ich selbst kurze Videos und Unterhaltungsnachrichten, um so die Zeit zu überbrücken.
Im Juni änderte sich die Richtung: Man schaute nicht mehr auf die Nutzungsmenge, sondern auf das Ergebnis. Im wöchentlichen Bericht musste ein „Beispiel für Effizienzsteigerung durch KI“ mit konkreten Daten aufgeführt werden. Ich begann darüber nachzudenken, wie ich die Anforderungen erfüllen kann. Das lächerlichste Mal war, als ich „die KI die halbstündige Besprechungsaufnahme des Chefs in Text umwandeln zu lassen“ als „Aufbau eines strukturierten Prozesses für Sprachinformationen“ formuliert habe – dieser Eintrag wurde später sogar als ausgezeichnetes Beispiel bewertet. Ein anderes Mal Anfang dieses Monats wollte ich eine Mitteilung über Preisanpassungen für Vertriebskanäle erstellen, eine Aufgabe, die normalerweise zehn Minuten dauert. Um den wöchentlichen Bericht mit KI-Bezug zu versehen, ließ ich KI den Entwurf schreiben – sie hat mir viele erfundene Daten geliefert. Schließlich habe ich die Mitteilung vom letzten Singles'-Day herausgesucht, sie auf dieser Grundlage überarbeitet und eingereicht. Aber im wöchentlichen Bericht habe ich trotzdem „unterstützt durch KI verfasst“ geschrieben.
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Die Anforderungen zu erfüllen ist eine Sache, die Arbeit muss trotzdem erledigt werden. Nach und nach habe ich eine eigene Methode entwickelt. An meinem Arbeitsplatz habe ich zwei Monitore: links läuft KI, rechts arbeite ich. Für Aufgaben wie die Erstellung von Konzepten werfe ich die Aufgabenbeschreibung hinein und warte auf das Grundgerüst, ohne die Anweisungen ständig anzupassen – ich beantworte nur die Fragen, die KI stellt. Während KI den ersten Teil erstellt, schreibe ich die Anforderungen für den zweiten Teil. Wenn der zweite Teil läuft, überprüfe ich das Ergebnis des ersten Teils und verfeinere gleich den dritten Abschnitt, sodass ich mehrere Stunden am Stück durcharbeiten kann. KI kann die Effizienz tatsächlich steigern. Letzte Woche habe ich mehr als vierzig Kundenbeschwerden erhalten, ich habe KI gebeten, sie nach Problemen zu klassifizieren, und innerhalb von zehn Minuten war eine Tabelle fertig. Auch bei der Erstellung von Besprechungsprotokollen war ich schneller: Wenn alle nach der Besprechung gerade erst an ihren Arbeitsplatz zurückgekehrt waren, hatte ich das Protokoll bereits in der Gruppenchat-Gruppe geteilt.
Aber die Ausführungsdauer von KI ist unvorhersehbar: Sie kann dreißig Sekunden oder eine Stunde dauern. Ich habe versucht, in der Zwischenzeit andere Dinge zu erledigen, aber wenn KI plötzlich fertig ist, wechsle ich zurück, um das Ergebnis anzusehen, und wenn ich wieder zurückwechsle, habe ich oft vergessen, wo ich gerade war. Später habe ich einfach auf dem Handy gesurft und dabei den Fortschritt verfolgt. In dieser Zeit habe ich deutlich gemerkt, dass sich meine Konzentration verschlechtert hat. Ich wechselte ständig zwischen Bildschirmen hin und her, war am Ende des Tages sehr müde, wusste aber nicht genau, warum. Also habe ich meine Arbeit kategorisiert: Wenn ich Aufgabe A erledige, nutze ich KI auf keinen Fall für Aufgabe B. Kleine Aufgaben wie Textverfeinerung sammle ich an, um sie dann ein bis zwei Stunden pro Tag gebündelt zu erledigen.
Kürzlich hat die Abteilung von jedem verlangt, „Erfahrungen mit der KI-Nutzung“ vorzustellen. Ich habe das zusammengefasste Dokument gesehen, das der Vorgesetzte in der Gruppenchat-Gruppe geteilt hat und das angeblich die Erfahrungen aller zusammenfasst. Ohne es zu lesen, weiß ich, dass es von KI erstellt wurde, die selbst KI zusammenfasst.
02. Mein erstelltes Demo ist überhaupt nicht nutzbar, aber der Vorgesetzte ist sehr zufrieden damit
Li Mo | 27 Jahre alt, Peking, Produktmanager in einem großen Internetunternehmen
Ich bin Produktmanager in einem großen Internetunternehmen in Peking, 27 Jahre alt und arbeite seit zwei Jahren in dieser Firma.
Zu Jahresbeginn verlangte das Unternehmen von allen Mitarbeitern, sich mit KI zu befassen und Skills zu erstellen. Zuerst waren die Kollegen in der Entwicklungsabteilung betroffen, später breitete sich die Anforderung auf alle Abteilungen aus. Eigentlich habe ich KI schon früher gelegentlich genutzt, um Texte zu schreiben und Anforderungen zu ordnen – das war noch eine Phase des „Ausprobierens“.
Ungefähr im März oder April dieses Jahres hat mein Gruppenleiter mit mir gesprochen und gesagt, dass Produktmanager, die nicht programmieren können, bald überholt werden. Er verlangte von uns allen, zu lernen, mit KI Code zu schreiben, einfache Anforderungen möglichst selbst zu lösen und nicht für jede Kleinigkeit die Entwickler zu bemühen.
Danach habe ich tatsächlich einige kleine Demos geschrieben und auch kleine UI-Designs erstellt. Um ehrlich zu sein, sind diese Dinge kaum nutzbar. Wenn ich sie den Entwicklerkollegen gebe, müssen sie sie komplett überarbeiten. Egal wie viel Aufwand ich in die Erstellung stecke, am Ende müssen sie die Arbeit trotzdem übernehmen. Aber der Vorgesetzte ist sehr zufrieden damit. In dieser Zeit habe ich deutlich gemerkt, dass es einfacher geworden ist, Berichte abzugeben als früher. Ob das Ergebnis umsetzbar ist, ist zweitrangig – wichtig ist, dass man die Haltung zeigt, „KI zu nutzen“.
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Nach Juni hat sich unsere Gruppe stark verändert, es gab erhebliche Anpassungen im Frontend- und Backend-Bereich, und auch meine Berichtslinie hat sich geändert. Der neue Vorgesetzte hat die Bewertung der KI-Ergebnisse und der Effizienzsteigerung stark verfeinert. Die einfache Vorgehensweise, selbst etwas zu schreiben und es dann von den Entwicklern überarbeiten zu lassen, reicht nicht mehr aus.
Also habe ich eine andere Methode der „KI-Effizienzsteigerung“ ausprobiert. Ich habe Schritte wie Anforderungsrückmeldung, Marktforschung und Produktrahmen zu Skills gemacht – das sind eigentlich einfache Seitenlese- und Ordnungsaufgaben, die KI in jedem Schritt erledigt. Die gelieferten Ergebnisse werden fast direkt von KI ausgegeben. Darin gibt es nicht viele wirklich wertvolle Inhalte, der Anteil der „Darstellung“ ist viel größer.
Zum einen braucht man für viele dieser Arbeiten überhaupt keine KI, ich könnte sie selbst in kurzer Zeit erledigen. Zum anderen sind viele der von KI ausgegebenen Anforderungen für die Kollegen schwer umzusetzen, man entdeckt oft logische Fehler und muss sich erneut zusammensetzen, um sie zu besprechen. Oberflächlich betrachtet läuft der Prozess, aber die tatsächliche Effizienz ist nicht unbedingt höher als früher.
Trotzdem hat diese Vorgehensweise Vorteile: Der Vorgesetzte denkt, wir sind sehr beschäftigt, der KI-Arbeitsablauf ist aufgebaut, die Prozessdaten sehen gut aus und die Berichte sind überzeugend.
Meine eigene Einschätzung zu dieser Sache ist: KI kann die Effizienz tatsächlich steigern, besonders beim Schreiben von Code und Dokumenten spart sie wirklich Zeit. Aber sie kann nicht immer die Effizienz steigern – wenn man sie zwanghaft einsetzt, führt das eher zu Störungen. Und ich persönlich finde das größte Problem darin, dass sobald der Vorgesetzte merkt, dass deine Effizienz gestiegen ist, er dich dazu bringen will, die Arbeit anderer zu erledigen. Die Vorteile der Effizienzsteigerung kommen nicht dir selbst zugute, sondern werden nur als Begründung für zusätzliche Arbeit verwendet – das lohnt sich überhaupt nicht.
Ich denke immer noch, dass es der bessere Zustand ist, wenn jeder seine eigenen Stärken ausspielt und auf dieser Grundlage KI sinnvoll nutzt. Sonst verbreitet das Unternehmen nur KI-Angst, verschwendet Ressourcen und zwingt die Mitarbeiter am Ende dazu, nur noch zu performen.
03. Bei einer KI-Nutzungsrate von unter 70 % wird die Leistung gekürzt – wir haben eine Menge nutzloser Skills erstellt
Xiao Nan | Nachwuchs der 90er Jahre, Shenzhen, Veranstaltungsplanerin
Ich arbeite als Veranstaltungsplanerin in einem Unternehmen in Shenzhen. Unser Chef ist sehr an KI interessiert, er hofft, sie in jeden Arbeitsprozess einzubinden, verlangt von uns, KI so weit wie möglich zur Unterstützung der Arbeit zu nutzen, und ermutigt uns, eigene KI-Arbeitsabläufe aufzubauen.
Später hat er sogar die KI-Nutzungsrate in die Leistungsbewertung aufgenommen: Wenn die Nutzungsrate unter 70 % liegt, werden 20 % der Leistungsprämie abgezogen.
Anfangs hat uns das nicht gestört, schließlich kann KI unsere Effizienz tatsächlich steigern. Früher brauchte man mindestens drei Tage, um einen Veranstaltungsplan zu erstellen. Mit KI kann man den ersten Entwurf jetzt innerhalb eines Tages fertigstellen. Auch bei lästigen Aufgaben wie Konkurrenzanalyse und PPT-Erstellung kann KI helfen und spart wirklich viel Zeit.
Aber nach und nach lief es schief. Im Unternehmen wurde ein KI-Wettbewerb veranstaltet, bei dem es darum ging, wer mehr Arbeitsszenarien mit KI abdecken, mehr Arbeitsabläufe aufbauen und mehr Skills erstellen kann. Wer nachweisen kann, dass er einen Arbeitsprozess mit KI durchlaufen lässt, bekommt das als Erfolg angerechnet.
Am Anfang waren die erstellten Dinge tatsächlich nützlich, zum Beispiel Skills im Zusammenhang mit Veranstaltungsplanung, die einige sich wiederholende lästige Arbeiten reduzieren konnten.
Aber die Anzahl wertvoller Szenarien ist begrenzt. Um die Anforderungen zu erfüllen, begannen wir, nur auf die Quantität zu setzen. Einige suchten gezielt unwichtige Arbeitsszenarien, erstellten daraus Skills und verpackten sie mit einem eindrucksvoll klingenden Namen. Andere ließen KI ein kleines Programm erstellen, um bei der Vorstellung zu zeigen, welche Probleme sie gelöst und wie viel Zeit sie gespart haben.
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Der Chef sah so viele neue Tools und dachte, die Mitarbeiter sind sehr motiviert, KI zu nutzen