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Inhalte des Newsletters:

1. Der unendliche Arbeitstag

2. Paradox der Produktivität

3. Microsofts Playbook: Wie wir Arbeit wirklich neu denken

4. Dein persönliches Playbook

5. Oxford-Dozent hat sich selbst durch KI ersetzt

6. 2 neue Prompts, die dir helfen deine Arbeitsweise und Energie an das KI-Zeitalter anzupassen

Der unendliche Arbeitstag: Warum KI uns nicht nur schneller machen darf

Microsofts neuester Bericht liest sich wie ein Weckruf:
Unsere Arbeitstage sind nicht länger 9-to-5 – sie sind grenzenlos.
Und während wir auf die Effizienz der KI hoffen, riskieren wir, ein kaputtes System einfach nur zu beschleunigen.

Exponentielles Denken und das Paradox der Produktivität

KI verdoppelt ihre Leistungsfähigkeit derzeit alle sieben Monate.
Wenn dieser Trend anhält, kann sie:

• bis 2026 einen vollen Acht-Stunden-Arbeitstag erledigen,

• bis 2027 mehrtägige Projekte abschließen,

• und bis 2028 eine komplette Arbeitswoche simulieren.

Doch was bedeutet das für uns als Menschen?

Dieses Phänomen ist keineswegs neu. Schon der Ökonom Robert Solow beobachtete in den 1980er Jahren das sogenannte Produktivitätsparadoxon:

Trotz massiver Technologieinvestitionen stieg die gemessene Produktivität kaum.
Heute gilt KI vielen als die Ausnahme, die Technologie, die endlich den lang erwarteten Durchbruch bringen soll. Doch bislang bleibt die Frage offen: Wo zeigt sich der echte Impact all dieser Produktivitätsgewinne?

Das neue Produktivitätsparadoxon der GenAI

Generative KI (GenAI) ermöglicht es Fachkräften, in kürzerer Zeit höhere Qualität zu liefern, bei Leistungsbewertungen, Brainstormings oder Marketingtexten.
Effizienz und Präzision steigen messbar.

Doch Forschung, etwa im Harvard Business Review, zeigt:
Dieser Effizienzgewinn hat eine psychologische Kehrseite.
Je mehr wir KI zur Unterstützung nutzen, desto stärker sinkt oft unsere intrinsische Motivation bei den Aufgaben, die nicht automatisiert sind.

Menschen berichten von mehr Langeweile, weniger innerem Antrieb und einem wachsenden Gefühl der Entfremdung von ihrer Arbeit.

Damit entsteht eine moderne Variante des Solow-Paradoxons:

Drei Mechanismen hinter dem modernen Produktivitätsparadoxon

1. Verzögerungseffekt:
   Wie bei früheren Technologiezyklen dauert es, bis sich der wahre Nutzen entfaltet.
   Mitarbeitende und Organisationen müssen erst lernen, mit KI sinnvoll zu arbeiten.

2. Qualitative Verschiebung:
   KI verändert weniger die Menge als die Art der Arbeit, von Routine zu Strategie, von Ausführung zu Entscheidung. Klassische Produktivitätsmessungen greifen hier wahrscheinlich zu kurz.

3. Psychologisches Jevons-Paradoxon:
   Effizienzgewinne führen paradoxerweise dazu, dass wir mehr arbeiten, weil unsere eigenen Erwartungen steigen. Zeitersparnis wird nicht in Erholung, sondern in neue Aufgaben reinvestiert.

Das Ergebnis:
Mehr Output, aber weniger Erfüllung.
Mehr Automatisierung, aber nicht unbedingt mehr Sinn.

Der unendliche Arbeitstag – ein System am Limit

Die Microsoft-Forscherin Alexia Cambon beschreibt die Lage mit einem Bild, das viele kennen:
„Everything, everywhere, all at once.“

• 40 % aller Beschäftigten lesen um 6 Uhr morgens bereits E-Mails.

• Im Durchschnitt erhalten sie 117 E-Mails und 153 Teams-Nachrichten täglich.

• Und sie werden alle zwei Minuten unterbrochen – das sind 275 Störungen pro Tag.

Statt Fokus herrscht Fragmentierung.
Der klassische Arbeitstag hat sich in ein Dreifach-Gipfel-Muster verwandelt: Produktivität am Vormittag, nachmittags und erneut nach dem Abendessen gegen 20 Uhr.

Das Ergebnis: Grenzenlosigkeit.
Und die Gefahr, dass KI diese Überlastung einfach beschleunigt, statt sie zu entlasten.

Microsofts Playbook: Wie wir Arbeit wirklich neu denken

Microsoft zieht daraus eine klare Lehre: KI darf nicht nur Prozesse beschleunigen – sie muss die Art der Arbeit verändern.

1. Weg vom Dokument – hin zum Dialog

Statt gemeinsam an einer Präsentation zu feilen, könnte ein Team seine Ideen laut diskutieren und Copilot erstellt aus der Transkription den ersten Entwurf.
Die Arbeit verlagert sich von sequenziellen Dokumenten zu kollaborativen Dialogen.

KI übernimmt dabei die „Konsumsteuer“: Sie filtert Informationen, sortiert E-Mails, bereitet Inhalte auf und gibt uns die Zeit zurück, die wirklich zählt. Forschungspapiere werden zu Podcasts, Reports zu Sprachzusammenfassungen.

2. Kultur vor Tool

KI löst keine toxische Meeting-Kultur. Organisationen müssen bewusst den Schritt zur „AI-first company“ gehen: Nicht nur Tools einführen, sondern Erwartungen, Prozesse und Denkweisen verändern.

Wer in dieser neuen Welt gewinnt, ist nicht der Spezialist, der alles selbst macht,
sondern der Orchestrator, der KI-Agents steuert, kombiniert und sinnvoll einsetzt.

Denn bald wird jede Fachkraft über ein Ensemble von KI-Agenten verfügen, die Aufgaben übernehmen, Entscheidungen vorbereiten und die eigene Wirksamkeit vervielfachen.
Ein Agent Boss zu sein, also jemand, der Agenten erstellt, verwaltet und gezielt delegiert, wird zum zentralen Bestandteil moderner Arbeit.

Jack Rowbotham von Microsoft bringt es auf den Punkt:

Diese Vision beschreibt den Weg hin zur „Frontier Firm“, einer AI-first Organisation,
in der hybride Teams aus Menschen und Agenten um On-Demand-Intelligenz strukturiert sind.

Die besten Agent Bosses zeichnen sich durch drei Kompetenzen aus:

• Strategisches Teambuilding: Sie kombinieren menschliche und maschinelle Stärken sinnvoll.

• Klare Kommunikation: Sie übersetzen Ziele in verständliche Aufgaben für Menschen und Agenten.

• Weises Delegieren: Sie wissen, wann Automatisierung Wert schafft und wann menschliches Urteil unverzichtbar ist.

Dein persönliches Playbook: 5 Schritte, um als Mensch im Loop zu bleiben

1. Aufgaben auditieren:
   Wiederkehrende, “seelenauslaugende” Aufgaben identifizieren und 20 % davon durch KI eliminieren.

2. Deinen persönlichen KI-Stack aufbauen:
   Nutze mehrere Modelle, etwa Claude für Sprache, GPT-4o für Struktur, Gemini für Recherche.

3. Zeitlose Fähigkeiten stärken:
   Problem-Lösen, Storytelling, Planung, Neugier, Skills, die nicht automatisiert werden können. Und um diese zu stärken kannst du auch KI sinnvoll einsetzen.

4. 90-Tage-Lernplan entwickeln:
   Kurse, Projekte, Mentoring, gezieltes Lernen hält dich zukunftsfähig.

5. Output-Portfolio statt Lebenslauf:
   Zeig, was du erschaffen kannst. Die Zukunft entsteht dort, wo menschliche Intuition und künstliche Intelligenz gemeinsam ins Tun kommen.

Fazit

Der unendliche Arbeitstag ist kein Zeichen von Produktivität, sondern ein Systemfehler, ein Bug.
KI ist unsere Chance, ihn zu beheben.

Doch sie kann uns nur retten, wenn wir die Arbeit selbst neu gestalten, nicht, wenn wir nur die alte Welt auf Autopilot schalten.

Die Zukunft gehört denjenigen, die KI orchestrieren,
nicht denen, die 275 Benachrichtigungen am Tag automatisieren.

Oxford-Dozent hat sich selbst durch KI ersetzt

Ein ungewöhnliches Experiment aus Oxford zeigt, wie KI Bildung verändert und warum der Mensch trotzdem unverzichtbar bleibt. Alex Connock, Dozent für Medien und KI an der Saïd Business School, ließ ChatGPT einen Masterkurs über seine eigenen Werke entwickeln und belegte ihn anschließend selbst.

Das Ergebnis: Der Kurs war präzise strukturiert, interaktiv und anspruchsvoll „alles, was ein gutes Oxford-Tutorium auszeichnet“. Die KI stellte sogar philosophische Fragen, etwa: „Wenn NPCs von KI erzeugt werden, wer entscheidet über ihre Moral?“

Erstaunlich: ChatGPT hatte Zugriff auf Connocks vollständiges Werk inklusive aufgezeichneter Vorlesungen und ergänzte Inhalte, die über sein eigenes Wissen hinausgingen, etwa Tools aus der Filmindustrie.

Seine zentrale Erkenntnis ist aber: Je stärker KI in Bildung integriert wird, desto wichtiger werden menschliche Lehrende als Strukturgeber, Diskussionspartner und Sinnstifter.
KI kann zwar personalisierte Unterstützung leisten, aber nur Menschen verleihen Lernen Bedeutung. Hier lesen.

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Diese Woche gibt es passend zum Thema zwei neue Prompts, dir die helfen gezielt deine Arbeitszeit und Energie zu reflektieren und an das neue KI-Zeitalter anzupassen.

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Kristina ✌️ 

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