Künstliche Intelligenz ist gekommen, um zu bleiben. Führende Köpfe der Tech-Branche wie Elon Musk sprechen bereits von der größten technologischen Revolution seit der Elektrizität. Microsoft-Chef Satya Nadella sieht darin den Beginn einer neuen Ära der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
Aber was bedeutet das konkret für unseren Arbeitsalltag? Zwei Studien – von der Boston Consulting Group und der Harvard Business School – zeigen: Der Einsatz von KI kann die Produktivität massiv steigern, wenn sie sinnvoll eingebunden wird. Doch nicht jede Aufgabe profitiert gleichermaßen – und nicht jede Nutzung führt automatisch zu besseren Ergebnissen.
Der Weg zu einer guten User Experience beginnt mit fundiertem Usability-Engineering: Im Rahmen von Kontext-Analysen wird erhoben, wie Aufgaben tatsächlich aussehen – und auf dieser Grundlage kann entschieden werden, ob und wo KI einen Beitrag leisten kann. Ziel ist es, die Nutzung so zu gestalten, dass sie effektiv, effizient und zufriedenstellend ist – und damit zur positiven User Experience (UX) führt.
Human-AI-Teaming im Praxistest: Wann KI Teamleistung verbessert – und wann nicht
Die Studienergebnisse der Boston Consulting Group zeigen eindrucksvoll, dass generative KI innerhalb klar definierter Aufgaben einen echten Produktivitätsvorteil bietet – insbesondere bei offenen, kreativen Tätigkeiten wie Ideengenerierung, Prototyping oder Marketingkonzepten. In solchen Szenarien ergänzen sich Mensch und Maschine ideal: Die KI bringt Geschwindigkeit und Variantenreichtum ein, während der Mensch auswählt, bewertet und weiterdenkt. Ein Praxisbeispiel: Ein mittelständisches Marketingteam nutzte generative KI, um innerhalb von zwei Stunden 20 Kampagnenideen zu entwickeln – fünf davon wurden direkt umgesetzt. Ohne KI hätte der gleiche Prozess mehrere Tage gedauert.
Anders verhält es sich bei struktur- und analyselastigen Aufgaben, bei denen ein hohes Maß an Kontextverständnis, fachlicher Urteilsfähigkeit oder unternehmerischer Weitsicht gefordert ist – etwa bei Finanzanalysen, Interviewauswertungen oder Strategieentwicklung. Hier sank die Qualität der Ergebnisse deutlich. Die Ursache liegt weniger in der Technik, sondern in der Art der Aufgabenstellung: Diese lässt sich nicht sinnvoll delegieren, sondern erfordert menschliche Kontrolle, Priorisierung und Einordnung. Das heißt: Bei schwierigen, fachlich fundierten Tätigkeiten war der KI-Einsatz eher kontraproduktiv.
Ergänzend zeigt eine aktuelle Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW), dass auch Unternehmen und Beschäftigte in Deutschland den KI-Einsatz differenziert bewerten: Während 40 % der Unternehmen mittelfristig eine Produktivitätssteigerung erwarten, äußern viele der befragten Beschäftigten Vorbehalte – insbesondere hinsichtlich unklarer Auswirkungen auf Kompetenzentwicklung und Arbeitsinhalte. Besonders hohe Erwartungen zeigen sich laut IW-Studie in Branchen wie Logistik, Kundenservice und Marketing, wo Aufgabenstrukturen sich oft gut für eine KI-Teilautomatisierung eignen. Die Studie hebt hervor, wie wichtig es ist, systematisch zu analysieren, bei welchen konkreten Aufgaben KI einen tatsächlichen Mehrwert bietet – und wo Risiken durch Automatisierung und Fehleinschätzung entstehen können.
Eine Harvard-Studie kommt zu einem ähnlichen Ergebnis – ergänzt um ein weiteres Detail: Wer die KI nutzt, ohne sie zu hinterfragen, läuft eher auf Fehler zu. Wer dagegen mit guten Prompts und klaren Erwartungen arbeitet, steigert Qualität und Produktivität erheblich. Die Harvard-Studie bestätigt: Personen, die KI-Ausgaben unreflektiert übernehmen, machen rund 15 % mehr Fehler. UX-Konzepte sollten deshalb darauf abzielen, systematisch Feedback- und Kontrollschleifen zu etablieren.
UX und Aufgabenanalyse: Was kann KI wirklich übernehmen?
Entscheidend für ein funktionierendes Human-AI-Teaming ist nicht eine generische Usability-Optimierung, sondern eine präzise Analyse der Aufgabenstruktur. In vielen Arbeitskontexten sind es nur bestimmte Teilaufgaben, bei denen KI zuverlässig unterstützen kann – etwa bei der Ideenvariation, der Texterstellung oder der Strukturierung großer Datenmengen. Andere Aufgaben erfordern menschliches Urteilsvermögen, Kontextwissen oder ethische Abwägungen und sollten bewusst in der Verantwortung des Menschen verbleiben.
Die empirischen Studien zeigen, dass sich Nutzungsmuster unterscheiden – etwa zwischen solchen, die Aufgaben mit der KI gemeinsam bearbeiten, und solchen, die diese vollständig delegieren. Entscheidend ist jedoch weniger das Nutzungsverhalten als die Aufgabenlogik selbst.
Für das UX-Design bedeutet das: Interaktive Systeme sollten nicht nur auf Benutzerprofile reagieren, sondern auf die Struktur und Anforderungen der Aufgaben eingehen. Die Gestaltung sollte gezielt darauf ausgerichtet sein, Übergaben zwischen Mensch und KI nachvollziehbar zu machen, Kontrolloptionen anzubieten und eine flexible, kontextabhängige Arbeitsteilung zu ermöglichen.
Gute UX braucht durchdachte KI-Unterstützung
KI ist kein Heilsbringer – aber auch kein Hype. Sie ist ein neues Werkzeug, das gute Arbeit unterstützt, wenn es gut eingebunden wird.
Die Aufgabe für UX-Professionals ist klar: Ziel ist es, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine so zu gestalten, dass sie produktiv, sicher und lernfördernd bleibt. Denn nur dann entfaltet KI ihr Potenzial – nicht als Ersatz, sondern als kluger Partner im Arbeitsalltag.