Kommentar von Oliver Ecker, DAYY GmbH Noch ein KI-Tool wird das Produktivitätsproblem nicht lösen

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Texte entstehen in Sekunden, Präsentationen in Minuten, erste Entwürfe für Analysen liegen oft schon vor, bevor die eigentliche Aufgabenstellung zu Ende gedacht ist. Künstliche Intelligenz (KI) hat die Produktion von Ergebnissen in vielen Unternehmen spürbar beschleunigt. Trotzdem werden Arbeitstage kaum kürzer, und die To-do-Liste wirkt am Abend oft genauso lang wie in der Früh. Für Unternehmen lohnt es sich, diesen Widerspruch etwas genauer zu betrachten, denn in ihm verbirgt sich oft eine wertvolle Produktivitätsreserve.

Ein Draft ist schnell erstellt. Ob er auf dem aktuellen Briefing beruht, alle Vereinbarungen berücksichtigt und rechtzeitig von der richtigen Person freigegeben wird, ist damit allerdings noch nicht geklärt. Diese Arbeit bleibt häufig beim Mitarbeiter. Er sucht Informationen zusammen, fragt nach, prüft den Stand und organisiert den nächsten Schritt. Die KI beschleunigt einen Ausschnitt des Prozesses, der restliche Ablauf folgt seinem bisherigen Tempo.

So können zwar lokale Effizienzgewinne entstehen, jedoch ohne, dass sich der Arbeitstag spürbar verändert. Die vermeintlich eingesparten Minuten werden mit Rückfragen, Übergaben und Nacharbeit gefüllt.

Schneller, aber nicht besser

Warum KI ohne Koordination die Teamarbeit bremst

Warum mehr Output auch mehr Arbeit erzeugen kann

Hinzu kommt eine Verschiebung der Arbeit selbst. Wo früher ein großer Teil der Zeit in die Erstellung floss, werden heute häufiger Vorschläge bewertet, Varianten ausgewählt und einzelne Ergebnisse zusammengeführt. Aus eigener Kreation wird an vielen Stellen die Prüfung und Bearbeitung maschinell erzeugter Inhalte. Die menschliche Kompetenz bleibt gefragt, ihr Einsatz verändert sich jedoch.

Das kann die mentale Belastung erhöhen. Wenn mehrere Aufgaben gleichzeitig schneller vorankommen, müssen Mitarbeiter häufiger zwischen Themen wechseln und mehr Entscheidungen in kürzerer Folge treffen. Zehn zusätzliche Entwürfe sind kein Produktivitätsgewinn, wenn ihre Sichtung mehr Aufwand verursacht, als bei der Erstellung eingespart wurde.

Vom einzelnen Werkzeug zum verbundenen Ablauf

Wie wird aus schnelleren Einzelaufgaben ein spürbar entlasteter Arbeitsalltag? Genau hier setzt ein unternehmensweiter Ansatz an. Anstatt einzelner Aufgaben, erledigt ein KI-System Organisations- und Koordinationsprozesse und denkt, fast wie ein echter Mitarbeiter, selbst mit, sobald neue Informationen ins System gelangen. Wissen, operative Abläufe und administrative Prozesse müssen so miteinander verbunden werden, dass relevante Informationen im jeweiligen Arbeitszusammenhang verfügbar sind.

Hier unterscheiden sich die Aufgaben von Prozessautomatisierung und KI. Feste Regeln können einen Eingang erkennen, einen Vorgang anlegen und die zuständige Person benachrichtigen. KI kann unstrukturierte Inhalte erschließen, etwa Angaben aus Dokumenten extrahieren, eine Nachricht einem Thema zuordnen oder offene Fragen zusammenstellen. Welche Verarbeitung erlaubt ist und wann eine Freigabe erforderlich wird, muss der Ablauf vorgeben.

Kommentar von Alexander Hofmann, MaibornWolff

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Der Fortschritt gegenüber einem reinen Chat mit Unternehmensdokumenten liegt damit auch im Auslöser. Unterstützung beginnt nicht erst, wenn ein Mitarbeiter eine Frage stellt. Ein neuer Eingang oder ein geänderter Status kann die Verarbeitung direkt und ohne menschliche Aufforderung anstoßen. Bei fehlenden Angaben oder widersprüchlichen Informationen muss das System den Klärungsbedarf sichtbar machen und den Vorgang gegebenenfalls zur Prüfung vorlegen.

Das erfordert kein neues Programm, das sämtliche Unternehmenssoftware ersetzt. Möglich ist auch ein Zusammenspiel bestehender Anwendungen, gemeinsamer Datenstrukturen und gezielter Automatisierungen. Schnittstellen sorgen hierbei für den Datenaustausch. KI übernimmt dort Aufgaben, wo Inhalte erschlossen oder eingeordnet werden müssen. Der entscheidende Fortschritt liegt dabei in der Gestaltung des Ablaufs und seiner Qualitätsmaßstäbe.

Wie Entlastung konkret aussehen kann

Ein bereits praktizierter Ablauf aus dem Agenturalltag von DAYY zeigt, wie sich solche Übergänge gestalten lassen. Von der ersten Neukundenanfrage bis zum Projektstart führt das agentureigene System DAYY OS Informationen aus der Kundenkommunikation und bereits getätigten Abstimmungen zusammen. Auf dieser Grundlage entsteht zunächst eine Agenda für den Kennenlerntermin: Welche Ziele sind bereits bekannt? Welche Anforderungen und Fragen müssen noch geklärt werden? Die Ergebnisse des Gesprächs fließen anschließend in einen Angebotsentwurf ein. So baut jeder Schritt auf dem vorhandenen Wissen auf, ohne dass Mitarbeiter dieselben Informationen immer wieder zusammensuchen und übertragen müssen.

Auf Basis der Kundenanforderungen, interner Absprachen und ergänzender Unterlagen lässt sich anschließend ein erster Projektumfang beschreiben oder ein früher Prototyp entwickeln. Die KI überführt die bislang gesammelten Inhalte damit in eine Arbeitsgrundlage, die das Team prüfen und mit dem Kunden konkretisieren kann. Offene Annahmen müssen dabei von bestätigten Anforderungen unterscheidbar bleiben. Startet das Projekt, stehen Ziele, Vereinbarungen und erste Vorarbeiten bereits im Zusammenhang zur Verfügung. Das erleichtert den Einstieg in die Umsetzung und kann den Weg zu ersten Ergebnissen verkürzen.

Kommentar von Mareike Busche, Figma

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Dieser Informationsfluss reicht über die Projektarbeit hinaus. Anhand der Projektanforderungen kann DAYY OS vorschlagen, welche Teammitglieder die passenden Fähigkeiten mitbringen und zeitlich verfügbar sind. Gleichzeitig können freigegebene Angebots- und Budgetdaten in die Finanzplanung einfließen. Projektleitung, HR und Finance arbeiten damit auf einer gemeinsamen Grundlage, erhalten aber jeweils die für ihre Aufgaben relevanten Informationen.

Die mögliche Entlastung entsteht hier vor allem an den Übergängen: Aus der Akquise wird ein Projekt, aus dessen Anforderungen eine Personalplanung und aus dem freigegebenen Angebot eine finanzielle Planungsgrundlage. Wie viel Zeit das tatsächlich spart, hängt davon ab, welche Übertragungen und Rückfragen entfallen – und welcher Aufwand für Prüfung und Korrektur bleibt.

Vor der Automatisierung steht die Prozessarbeit

Der Aufbau solcher Abläufe beginnt mit einer Bestandsaufnahme. Wo werden Daten mehrfach eingegeben? Welche Rückfragen wiederholen sich? An welchen Stellen wartet ein Vorgang, weil eine Information oder eine Entscheidung fehlt? Erst wenn diese Übergänge sichtbar sind, lässt sich beurteilen, welche Unterstützung sinnvoll ist.

Dabei müssen Unternehmen auch bestehende Routinen hinterfragen. Ein wöchentlicher Statusbericht braucht nicht automatisch eine KI, die ihn schneller schreibt. Möglicherweise reicht eine aktuelle Übersicht, aus der sich nur bei Abweichungen ein Gesprächsbedarf ergibt. Denn: Wenn jede bisherige Routine erhalten bleibt und zusätzliche KI-Zusammenfassungen hinzukommen, wächst das Informationsvolumen weiter und die Künstliche Intelligenz macht mehr Arbeit, als sie Zeit einspart.

Ebenso wichtig ist die Qualität der Wissensbasis. Ein früher Entwurf, eine verworfene Idee und eine freigegebene Entscheidung dürfen für das System nicht denselben Stellenwert erhalten. Gerade ein wachsender Informationsbestand kann problematisch werden, wenn das Programm vorläufige Überlegungen als verbindlichen Stand behandelt. Quellen, Aktualität und Freigabestatus müssen daher erkennbar sein und bei der Verarbeitung berücksichtigt werden.

Hinzu kommen klare Zuständigkeiten. Wer prüft Vorschläge? Wer korrigiert falsche Zuordnungen? Welche Schritte dürfen automatisch erfolgen und welche benötigen eine Freigabe? Für den Einstieg bieten sich begrenzte Abläufe an, bei denen das System Informationen aufbereitet, Entwicklungen beobachtet und auf Handlungsbedarf hinweist. So lässt sich seine Zuverlässigkeit im Arbeitsalltag beurteilen.

Produktivität durch Künstliche Intelligenz

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Auch der laufende Aufwand gehört in die Rechnung. Verbindungen zwischen Anwendungen müssen gepflegt, Kriterien angepasst und Ergebnisse kontrolliert werden. Gerade zu Beginn benötigen neue Abläufe mehrere Überarbeitungen, bis sie verlässlich unterstützen. Ohne feste Verantwortung und eingeplante Kapazität kann die Pflege selbst zu zusätzlicher Arbeit werden.

Ein unternehmensweiter Ansatz muss sich an diesen Anforderungen messen lassen. Sein Nutzen hängt davon ab, ob Informationen zuverlässig in die weitere Arbeit einfließen und wiederkehrende Abstimmung tatsächlich entfällt.

Entlastung muss im gesamten Ablauf messbar werden

Ob ein übergreifendes System entlastet, lässt sich nicht an der Zahl eingesetzter KI-Funktionen ablesen. Aussagekräftiger ist der Vergleich konkreter Abläufe: Wie viel aktive Arbeitszeit beansprucht die Vorbereitung eines Bewerbungsgesprächs? Wie lange dauert es, einen belastbaren Status zusammenzustellen? Wie häufig müssen Mitarbeiter fehlende Informationen nachfordern?

Dafür braucht es einen Ausgangswert vor der Umstellung. Rückblickende Einschätzungen können Hinweise liefern, sind aber kein belastbarer Nachweis für eingesparte Stunden. In die Bewertung gehören außerdem der Aufwand für Kontrolle und Pflege sowie die Qualität des Ergebnisses. Ein schnellerer Ablauf, der mehr Fehler oder Nacharbeit erzeugt, entlastet nicht zuverlässig.

Schließlich ist Zeitgewinn auch eine Führungsfrage. Wenn jede frei werdende Minute sofort mit zusätzlichen Aufgaben gefüllt wird, kann die Leistung steigen, während die Belastung unverändert bleibt. Unternehmen müssen deshalb festlegen, wofür die gewonnene Kapazität genutzt werden soll: für konzentrierte Arbeit, bessere Entscheidungen, Entwicklung oder kürzere Arbeitstage. Ob KI tatsächlich Zeit freisetzt, zeigt sich daran, wie viel Suche, Abstimmung und Nacharbeit im gesamten Ablauf entfällt – und ob dieser Gewinn bei den Mitarbeitern ankommt.

Kommentar von Jochen Olbrich, ThoughtSpot

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