KI-Workslop: Wie minderwertige Inhalte Prozesse verstopfen

Was Workslop und KI-Workslop bedeuten

Workslop steht für minderwertige Arbeitsinhalte. Das Phänomen ist nicht neu. Unzählige Abstimmungstermine, ausufernde Dokumentation sowie die tägliche Flut an E-Mails und Chat-Nachrichten gehören in vielen Unternehmen zum Alltag. Selbst gut organisierte Teams verlieren irgendwann den Überblick in weit verzweigten Kommunikationskanälen.

Mit generativer KI kommt eine neue Variante hinzu: KI-Workslop – also inhaltlich schwache, von KI erzeugte Beiträge, die als Arbeitsergebnis weitergegeben werden. Solche Inhalte erhöhen die Reibung im betrieblichen Alltag, verlangsamen Entscheidungen, erzeugen unnötige Korrekturschleifen und belasten Kolleginnen und Kollegen dauerhaft.

Das wirkt auch sozial: Wer häufig KI-Workslop produziert, wird im Arbeitsumfeld tendenziell als weniger kompetent wahrgenommen und seltener in zentrale Entscheidungen einbezogen.

Warum KI-Workslop gerade jetzt zum Problem wird

In vielen Wissensarbeitsjobs ist die Zeit für konzentrierte Arbeit bereits knapp. Der Microsoft Work Trend Index 2023 zeigt, dass Beschäftigte in Microsoft-365-Umgebungen im Schnitt 57 Prozent ihrer Zeit mit Kommunikation in Meetings, E-Mails und Chats verbringen und nur 43 Prozent mit der Erstellung von Inhalten wie Dokumenten, Präsentationen oder Tabellen.

Die Ausgabe 2024 der Studie verschärft das Bild: 68 Prozent der befragten Beschäftigten geben an, mit Tempo und Volumen der Arbeit zu kämpfen; 46 Prozent fühlen sich ausgebrannt. Viele reagieren darauf, indem sie eigene KI-Tools in den Arbeitsalltag mitbringen (Bring Your Own AI, BYOAI), um Aufgaben schneller zu erledigen.

Damit stellt sich die Kernfrage: Wie kann KI Produktivität erhöhen, ohne gleichzeitig den Anteil minderwertiger Arbeit zu steigern?

Einordnung durch aktuelle Studien

Verschiedene Untersuchungen zeichnen ein konsistentes Bild:

• Der Kyndryl Readiness Report 2025 zeigt, dass zwar 54 Prozent der Unternehmen bereits positiven ROI aus KI-Investitionen sehen, 62 Prozent ihre KI-Projekte aber noch nicht aus der Pilotphase herausführen konnten.
• Eine Bitkom Umfrage für Deutschland kommt zu dem Ergebnis, dass bislang nur rund 20 Prozent der Erwerbstätigen am Arbeitsplatz eine Schulung zu KI erhalten haben, während sechs von zehn Beschäftigten sich aktiv weiterbilden möchten.
• Eine aktuelle SnapLogic Erhebung mit 3.000 Beschäftigten in den USA, Großbritannien und Deutschland zeigt: 94 Prozent sehen Hindernisse für den wirksamen KI-Einsatz, 47 Prozent eignen sich KI-Kompetenz überwiegend im Selbststudium an; viele beklagen eine deutliche Lücke zwischen Management Euphorie und verfügbarer Qualifizierung.

Der Befund: KI ist in der Fläche angekommen – aber Prozesse, Kompetenzen und Kultur halten mit der technischen Entwicklung nur begrenzt Schritt. KI-Workslop ist eine direkte Folge dieser Lücke.

KI-Workslop erkennen: typische Merkmale

Erfahrene Nutzende erkennen wiederkehrende Muster schnell. Typische Anzeichen für KI-Workslop sind:

• generische, häufig amerikanisch klingende Floskeln
• unnötige Trennlinien zwischen Absätzen
• wiederholte Kernaussagen ohne zusätzliche Substanz
• auffällig viele fett markierte Textteile
• Emojis in professionellen Aufzählungen
• ungewöhnlich lange Gedankenstriche

Mitunter werden sogar Standardphrasen von Chatbots am Textende mitkopiert. Solche Vorfälle sind öffentlich dokumentiert und zeigen, wie leicht KI-Workslop in reale Veröffentlichungen rutscht.

Automatische KI-Detektoren helfen hier nur begrenzt. Sie arbeiten oft unzuverlässig und lassen sich durch kleine Textänderungen umgehen. Reine Kontrolle reicht daher nicht aus. Wirksame Gegenmaßnahmen kombinieren Erkennung mit Prävention und setzen bei den Ursachen an.

Ursachen: technisch, organisatorisch, kulturell

Technische Ursachen

Schatten-KI und BYOAI

Der wichtigste technische Treiber ist Schatten-KI. Mitarbeitende nutzen private oder nicht freigegebene Tools – meist aus Bequemlichkeit oder weil interne Angebote fehlen, unklar kommuniziert oder unzureichend sind.

Das kann zu Verstößen gegen Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien führen, etwa wenn sensible Inhalte in nicht freigegebene Cloud-Dienste hochgeladen werden. Noch häufiger entstehen qualitativ schwache Ergebnisse, weil:

• unpassende oder veraltete Modelle verwendet werden,
• keine Anbindung an Unternehmenskontext besteht und
• niemand die Nutzung systematisch begleitet.

Der Work Trend Index 2024 zeigt, dass der Druck durch E-Mail-Flut, Besprechungen und Tempo der Arbeit ein zentraler Treiber für BYOAI ist. Wer so arbeitet, entlastet sich kurzfristig – erzeugt aber oft AI-Workslop, das andere in mühsamer Detailarbeit korrigieren müssen.

Limitierte kostenlose KI-Dienste

Hinzu kommt die Entwicklung kostenloser KI-Angebote. In der frühen Phase generativer KI waren freie Accounts bei vielen Anbietern mit leistungsfähigen Modellen ausgestattet, um Nutzen zu demonstrieren. Mittlerweile werden die stärksten Modelle überwiegend hinter Bezahl- oder Unternehmenskonten angeboten; kostenlose Varianten arbeiten mit reduzierten Kontingenten, älteren Modellen und eingeschränkter Iterationsmöglichkeit.

Wer dauerhaft nur mit diesen Versionen arbeitet, erhält im Mittel schlechtere Resultate und kann sie kaum verfeinern. Das stellt einen idealen Nährboden für KI-Workslop dar.

Qualitätslücke interner KI-Lösungen

Viele Organisationen betreiben eigene, DSGVO-konforme KI-Lösungen. Sie sind für den regelmäßigen Einsatz vorgesehen, liefern in der Praxis aber häufig deutlich schwächere Ergebnisse als aktuelle Spitzenmodelle. In der Folge weichen Mitarbeitende zurück auf Schatten-KI aus oder verzichten gar komplett auf KI.

Beides verhindert Effizienzgewinne und verschärft die Schattennutzung.

Organisatorische Ursachen

Unzureichende Qualifizierung

Der größte organisatorische Faktor ist fehlende Qualifizierung. Artikel 4 der Verordnung (EU) 2024/1689 (AI Act) verpflichtet Anbieter und Anwender von KI-Systemen dazu, ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz (AI Literacy) bei den beteiligten Personen sicherzustellen. Diese Pflicht gilt seit Februar 2025, während Sanktionsregelungen zeitversetzt folgen.

Die Realität in vielen Unternehmen sieht anders aus:

• Laut Bitkom haben nur etwa 20 Prozent der Erwerbstätigen in Deutschland am Arbeitsplatz eine KI-Schulung erhalten; 70 Prozent berichten keine Weiterbildung zur Nutzung von KI.
• Rund 61 Prozent der Beschäftigten würden sich gern zu KI fortbilden, finden aber kein passendes Angebot.
• In der SnapLogic Studie geben 47 Prozent an, sich den KI-Einsatz im Wesentlichen selbst beigebracht zu haben; 45 Prozent sehen eine deutliche Lücke zwischen der KI Euphorie des Managements und den bereitgestellten Trainings.

Viele Unternehmen setzen auf kurze E Learnings, die Begriffe und Rahmenbedingungen erklären, aber kaum praktische Anwendung vermitteln. Dadurch fehlt Wissen zu Fragen wie:

• Wie formuliere ich Prompts, die ein belastbares Ergebnis erzeugen?
• Wie erkenne und korrigiere ich Halluzinationen?
• Welche integrierten Werkzeuge verbessern die Antwortqualität?
• Wie sieht iterative Verbesserung im jeweiligen Arbeitskontext aus?

Das Resultat sind gut gemeinte, aber schwache KI-Outputs – also KI-Workslop.

Uneinheitliche Lizenzvergabe

Ein zweiter organisatorischer Treiber sind fehlende oder uneinheitlich vergebene Lizenzen. In großen Organisationen werden Zugänge zu Tools wie ChatGPT, Gemini oder Microsoft Copilot oft fallweise entschieden. So entsteht eine Lücke: Mitarbeitende sind geschult, können das Gelernte aber ohne Lizenz nicht produktiv nutzen. Das begünstigt erneut Schatten-KI oder führt dazu, dass Erlerntes schnell wieder vergessen wird.

Gleichzeitig zeigen Studien, dass Unternehmen zwar zunehmend ROI aus KI sehen, aber bei der Skalierung stocken: Der Kyndryl Readiness Report 2025 meldet 54 Prozent Unternehmen mit positivem KI ROI, aber 62 Prozent, deren KI-Projekte nicht über die Pilotphase hinauskommen. Die Nanda Studie des MIT (PDF) berichtete sogar, dass 95 Prozent der KI-Prozessintegrationen keinen messbaren ROI liefern würden. Häufig fehlt eine klare Strategie, wem wann welche Tools zur Verfügung stehen.

Kulturelle Ursachen

KI-Workslop hat auch kulturelle Wurzeln, wenn das Umfeld minderwertige Arbeit indirekt belohnt. Das passiert vor allem dort, wo Quantität als Leistung gilt und Qualität zweitrangig bleibt. Typische Symptome sind:

• Viel produzierter Inhalt wird mit Expertise verwechselt.
• Inhalte entstehen aus Erwartungsdruck, nicht aus Bedarf.
• Das Tagesgeschäft wird durch Eskalationen statt durch Zielklarheit gesteuert.
• Deadlines werden überzogen, weil Stress als Produktivitätsbeweis gilt.
• Eigenverantwortung wird vermieden, Risiken werden überbetont.

Gerade der letzte Punkt ist widersprüchlich: Schlechte KI-Outputs erhöhen das persönliche Reputationsrisiko erheblich – trotzdem werden sie in solchen Kulturen oft ungeprüft weitergegeben.

Fasst man das Arbeitsklima weiter, heißt das auch: Die Soft Skills der Mitarbeitenden müssen explizit auf den KI-Einsatz vorbereitet werden. Heute stehen Fähigkeiten für Reflexion und strukturierte Kommunikation genauso im Vordergrund wie Kreativität und Umsetzungskompetenz. Wer KI sinnvoll einsetzt, braucht beides – technisches Verständnis und die Kompetenz, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.

Gegenmaßnahmen: drei Ebenen, ein Ziel

Aus den Ursachen lassen sich technische, organisatorische und kulturelle Maßnahmen ableiten. Sie haben ein gemeinsames Ziel: den Anteil minderwertiger Inhalte zu senken und KI auf hochwertige, wertschöpfende Arbeit zu fokussieren.

Technische Maßnahmen: Zugang zu leistungsfähigen Modellen

Mitarbeitende benötigen Zugang zu leistungsfähigen, aktuellen Sprachmodellen. Zu den derzeit stärksten, breit verfügbaren Modellen gehören unter anderem:

• GPT 5.1 von OpenAI, das in ChatGPT eingesetzt wird und als Weiterentwicklung der GPT 5 Familie mehr Kontexttiefe und verbesserte Steuerbarkeit bietet.
• Gemini 3 Pro von Google DeepMind, das als unser bislang intelligentestes Modell positioniert wird und insbesondere bei multimodalen und Reasoning-lastigen Aufgaben neue Bestwerte erreicht.
• Claude Sonnet 4.5 von Anthropic, das speziell für langlaufende Agenten Szenarien und Programmieraufgaben optimiert ist.

Diese Modelle werden vor allem von US Anbietern bereitgestellt und unterliegen damit unter anderem dem US CLOUD Act. Das ist aus Datenschutz  und Compliance Sicht relevant und muss im Rahmen der jeweiligen Datenschutz Folgenabschätzungen und Vertragswerke bewertet werden.

Europäische Alternative

Falls eine Nutzung solcher Dienste aus rechtlichen oder strategischen Gründen nicht in Frage kommt, bietet sich mit Le Chat des französischen Unternehmens Mistral AI eine europäische Alternative an. Le Chat ist ein mehrsprachiger Assistent, der auf den Mistral Modellen basiert und als europäische Antwort auf ChatGPT, Gemini und Claude positioniert wird.

Für typische Aufgaben in deutschen Unternehmen – Recherche, E-Mail-Entwürfe, Textüberarbeitung, einfache Analysen – ist die Leistungsfähigkeit dieser Modelle in vielen Fällen ausreichend.

Copilot im Microsoft Umfeld

Wenn Microsoft 365 bereits eingesetzt wird, liegt Microsoft Copilot nahe. Copilot nutzt große Sprachmodelle (inzwischen standardmäßig GPT 5; in einzelnen Bereichen wie Copilot Studio testweise GPT 5.1) und kombiniert sie mit Inhalten aus dem Microsoft Graph – also E-Mails, Dokumenten, Kalendern und Teams Chats – sowie Webquellen. Unternehmen können über Konfiguration und Richtlinien steuern, welche Datenquellen genutzt werden.

Parallel zu internen Lösungen denken

Wichtig ist: Der Zugang zu leistungsfähigen Standard Chatbots (GPAI) sollte zusätzlich zu internen, DSGVO konformen Lösungen ermöglicht werden, nicht als Konkurrenz.

So können Mitarbeitende:

• qualitativ hochwertige Entwürfe mit SOTA-Modellen erstellen und
• parallel ein Gefühl dafür entwickeln, wo interne Lösungen ausreichen und wo nicht.

Das reduziert den Anreiz für Schatten KI und erhöht gleichzeitig den Reifegrad der eigenen KI-Landschaft.

Organisatorische Maßnahmen: Lizenzen und Qualifizierung

Lizenzen systematisch verteilen

Für die Vergabe von Lizenzen bietet sich ein zweistufiges Vorgehen an:

• Pilotphase: Ein begrenztes Kontingent geht an eine repräsentative Testgruppe aus Fachbereichen, IT, Compliance, HR und Betriebsrat. Ziel ist ein realistisches Bild von Nutzen, Risiken und Integrationsaufwand.
• Rollout: Fällt die Bewertung nach etwa drei Monaten positiv aus, folgt der Rollout im größeren Umfang. Ziel sollte ein breiter Zugang sein – idealerweise für alle Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeiter.

Die Nutzung sollte transparent, aber datenschutzkonform beobachtet werden:

Bleibt eine Lizenz über einen längeren Zeitraum ungenutzt, kann sie entzogen und neu vergeben werden. So werden Kosten gesteuert, ohne Kompetenzaufbau zu bremsen.

Praxisnahe Qualifizierung

Bei der Qualifizierung reicht Theorie nicht aus. Kurze E Learnings schaffen formale Nachweise, verändern aber selten die Anwendungspraxis. Notwendig sind praxisnahe Formate, in denen Mitarbeitende lernen, wie sie:

• robuste Prompts erstellen, die Kontext, Ziel und Qualitätskriterien klar benennen,
• Ergebnisse auf Plausibilität prüfen und Halluzinationen erkennen,
• Iterationen gezielt nutzen, statt das Erst Ergebnis ungeprüft zu übernehmen,
• interne und externe Tools sinnvoll kombinieren, einschließlich Vektorsuche und Dokumenten Uploads,
• rechtliche und sicherheitsrelevante Grenzen (Urheberrecht, Datenschutz, Geheimhaltung) beachten.

Damit wird gleichzeitig die AI Literacy Vorgabe des AI Act adressiert und KI-Workslop reduziert, weil die Qualität von Erstergebnissen steigt und Korrekturschleifen entfallen.

Kulturelle Maßnahmen: Qualität wird zur Norm

Kulturarbeit ist der schwierigste Teil. Technische Tools und Trainings wirken nur dann dauerhaft, wenn Qualität sozial erwartet und eingefordert wird. Dafür braucht es klare Signale:

• Qualität vor Quantität: Die Zahl der erzeugten Dokumente wird nicht länger als Leistungsindikator genutzt.
• KI-Outputs sind Entwürfe: Ergebnisse aus Chatbots gelten als Zwischenschritt, nicht als fertiges Arbeitsergebnis.
• Prüfen ist Teil der Leistung: Inhaltliche Kontrolle und Verbesserung werden als Kernaufgabe verstanden, nicht als „lästige Zusatzarbeit“.
• Verantwortung statt Risikoaversion: Wer KI nutzt, bleibt fachlich verantwortlich – wird aber auch dafür anerkannt, Risiken transparent zu adressieren.

Führungskräfte haben hier eine Schlüsselrolle. Entscheidend ist weniger, KI-Inhalte als solche zu misstrauen, sondern Workslop generell nicht zu tolerieren – unabhängig davon, ob er von Menschen oder Maschinen stammt. Wer klare Standards setzt (KI liefert Entwürfe, keine Endprodukte), Substanz in Feedbackgesprächen einfordert und wirkungsvolle Beiträge sichtbar macht, reduziert KI-Workslop automatisch.

„Die Soft Skills der Mitarbeitenden müssen explizit auf den KI-Einsatz vorbereitet werden. Heute stehen Fähigkeiten für Reflexion und strukturierte Kommunikation genauso im Vordergrund wie Kreativität und Umsetzungskompetenz. Wer KI sinnvoll einsetzt, braucht beides – technisches Verständnis und die Kompetenz, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.“

Stefan Müller, StefanAI – Research & Development

Fazit: KI produktiv machen, Workslop begrenzen

Wenn technische, organisatorische und kulturelle Maßnahmen zusammenpassen, verschiebt sich der Fokus von KI weg von reiner Textproduktion hin zu echten Beiträgen zum Geschäftserfolg:

• weniger Texte, aber bessere Entscheidungen,
• weniger Folgeschleifen, aber mehr Tempo,
• weniger Lärm, aber mehr Orientierung.

KI-Workslop ist kein Naturgesetz und kein Argument gegen KI. Im Gegenteil: KI-Workslop zeigt, dass die Adaption dieser Technologie in den Organisationen bereits begonnen hat. Ja, unvermeidlich ist. Er ist zugleich ein Hinweis darauf, dass der Einsatz neuer Werkzeuge aktiv geführt werden muss – mit klaren rechtlichen Leitplanken, realistischer Technologieauswahl, konsequenter Qualifizierung und einer Kultur, die Qualität über bloßen Output stellt.

Wer das umsetzt, nähert sich dem, was KI verspricht: spürbar mehr Zeit für wertschöpfende Arbeit – und eine Arbeitsumgebung, in der gute Ergebnisse wieder zum Standard werden.

Über den Autor:
Stefan Müller ist Gründer von StefanAI – Research & Development. Tätig im Bereich KI mit Schulungen, Beratung und Softwareentwicklung.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.