Generative Künstliche Intelligenz verspricht Produktivitätsgewinne in Unternehmen, erzeugt im Arbeitsalltag jedoch messbare Vertrauensverluste. Eine Untersuchung der Hebräischen Universität Jerusalem belegt, dass Führungskräfte den Arbeitsergebnissen von Angestellten deutlich seltener vertrauen, sobald bekannt ist, dass generative Sprachmodelle wie ChatGPT bei der Erstellung zum Einsatz kamen. Die Skepsis entsteht dabei unabhängig von der tatsächlichen fachlichen Qualität der vorgelegten Arbeit.

Drastischer Vertrauenseinbruch trotz identischer Leistung

Die im Fachjournal The Leadership Quarterly veröffentlichte Studie der Forscher Samuel Meyers und Dr. Yochanan Bigman offenbart eine markante Kluft in der Beurteilung von Arbeitsleistungen. Vorgesetzte sprechen Mitarbeitenden ohne KI-Einsatz in 68 Prozent der Fälle ihr Vertrauen aus.

Nutzen Beschäftigte dieselben Berichte mithilfe von generativer KI, sinkt dieser Wert auf 24 Prozent. Dieser Vertrauenseinbruch um 44 Prozentpunkte vollzieht sich, obwohl die inhaltliche Güte der Berichte in den experimentellen Versuchsreihen identisch bleibt.

Allein das Wissen über den Einsatz maschineller Textwerkzeuge löst bei Führungskräften Vorbehalte aus. Die Forscher stellen fest, dass Vorgesetzte die Nutzung von KI informell als mangelndes Engagement oder fehlende Fachkompetenz werten. In der Folge verknüpfen Führungskräfte den Einsatz dieser Werkzeuge mit schlechteren Beförderungs- und Aufstiegschancen für die jeweiligen Angestellten.

Unternehmen senden damit ein widersprüchliches Signal: Während das Top-Management Effizienzgewinne durch Software fordert, sanktioniert die mittlere Führungsebene die praktische Umsetzung im Büroalltag.

Reputationsschäden treffen auch Führungskräfte

Die Vertrauenserosion verläuft nicht einseitig. Greifen Vorgesetzte selbst stark auf KI-generierte Texte zurück, schwindet ihr Rückhalt in der Belegschaft. Eine Erhebung der University of Florida und der University of Southern California zeigt, dass die wahrgenommene Glaubwürdigkeit von Führungskräften bei starkem KI-Einsatz von 83 Prozent auf 40 bis 52 Prozent sinkt.

Dies betrifft insbesondere beziehungsorientierte Kommunikation wie Leistungslob, Danksagungen oder persönliche Mitarbeiter-Mails.

Der Eindruck professioneller Souveränität verringert sich bei intensivem KI-Einsatz von 95 Prozent auf 69 bis 73 Prozent. Dr. Anthony Coman vom Warrington College of Business der University of Florida konstatiert eine spürbare Spannung zwischen der Wahrnehmung der Nachrichtenqualität und der Wahrnehmung des Absenders.

Während Beschäftigte ihren eigenen Einsatz von Sprachmodellen meist pragmatisch bewerten, reagieren sie bei maschinell erstellter Empathie von Vorgesetzten skeptisch.

Schatten-KI und rechtliche Haftungsrisiken

Aus Sorge vor Benachteiligungen und Reputationsschäden verlagert sich die Anwendung generativer Systeme zunehmend in den Untergrund. Nach Zahlen des Digitalverbands Bitkom verdoppelt sich der Anteil der Erwerbstätigen in Deutschland, die KI heimlich ohne Wissen des Arbeitgebers beruflich einsetzen, innerhalb eines Jahres von fünf Prozent im Jahr 2024 auf zehn Prozent im Jahr 2025. Zwar nutzen inzwischen 45 Prozent der Beschäftigten KI mit Kenntnis des Vorgesetzten, doch das Phänomen der sogenannten Schatten-KI breitet sich parallel aus.

Im internationalen Vergleich fällt die Dunkelziffer teils noch höher aus. Eine Erhebung der Plattform Indeed in Italien weist aus, dass 37 Prozent der Beschäftigten KI-Tools heimlich verwenden, während lediglich acht Prozent den Einsatz stets transparent machen.

Dieses Ausweichen vor interner Kontrolle birgt für Unternehmen erhebliche rechtliche Gefahren. Speisen Mitarbeitende unautorisiert interne Daten oder Betriebsgeheimnisse in öffentliche Sprachmodelle ein, drohen Verstöße gegen die Datenschutz-Grundverordnung sowie gegen den Schutz von Geschäftsgeheimnissen. Für die Geschäftsführung entsteht daraus ein Haftungsrisiko wegen unzureichender interner Organisations- und Kontrollmaßnahmen nach Paragraf 43 GmbHG.

Zugleich verlangt der EU AI Act risikobasierte Dokumentations- und Transparenzpflichten, die Schatten-KI systematisch unterläuft.

Die Produktivitätsfalle durch fehlerhafte Entwürfe

Die heimliche und unkritische Nutzung generativer Werkzeuge bremst die betriebliche Effizienz. Nach Erhebungen des Stanford Social Media Lab und der BetterUp Labs kursiert in Unternehmen eine Flut mangelhafter Textentwürfe, die Experten als „Workslop“ bezeichnen. Mehr als die Hälfte der Befragten gibt an, bereits ungeprüfte maschinell erzeugte Texte an Kollegen oder Kunden versandt zu haben.

Eine branchenweite Untersuchung zeigt zudem, dass 43 Prozent der Beschäftigten Ergebnisse aus KI-Programmen ohne kritische Gegenprüfung übernehmen.

Die Bereinigung dieser fehlerhaften Vorlagen bindet erhebliche Personalressourcen. Eine Befragung der Arden University unter 2.000 Angestellten beziffert die Korrekturquote auf 46 Prozent: Fast die Hälfte der Beschäftigten muss unzureichende KI-Ergebnisse von Teammitgliedern redigieren. Dafür fallen pro Person durchschnittlich sechs Stunden und 57 Minuten wöchentlicher Mehrarbeit an.

Zwei von zehn Angestellten (20 Prozent) sehen sich gezwungen, gelieferte KI-Entwürfe komplett neu aufzusetzen. Etwa die Hälfte derjenigen, die korrigieren, nutzt wiederum selbst KI-Werkzeuge, um die Fehler anderer Systeme zu bereinigen.

Unternehmen reagieren mit verbindlichen Regeln. Michelle Volberg, CEO der Personalvermittlungsagentur Twill, untersagt ihrer Belegschaft das Versenden unkorrigierter Rohentwürfe aus Sprachmodellen. Auch Unternehmen wie Clay, Zocdoc und Spellbook führen Richtlinien für den schriftlichen Einsatz von KI ein.

Parallel warnen Institute wie das Work AI Institute unter Leitung von Rebecca Hinds sowie Mehdi Paryavi, CEO der International Data Center Authority, vor einer schleichenden kognitiven Erosion: Das Auslagern von Analyse- und Schreibprozessen kann zu einem langfristigen Verlust elementarer Urteils- und Problemlösungskompetenzen führen.

Marktbeobachter vermissen gesamtwirtschaftliche Effekte

Die internen Reibungsverluste spiegeln sich bisher auch auf makroökonomischer Ebene wider. Torsten Slok, Chefökonom bei Apollo Global Management, verweist darauf, dass die von Technologieanbietern versprochenen breiten Produktivitätsgewinne außerhalb der Tech-Konzerne in den realwirtschaftlichen Kennzahlen bislang nicht nachweisbar sind.

Bei der Interpretation der Studienergebnisse bleiben methodische Rahmenbedingungen zu berücksichtigen: Die Resultate der Hebräischen Universität basieren auf kontrollierten, experimentellen Vignetten-Studien. Sie erfassen primär psychologische Bewertungsmuster, nicht jedoch tatsächlich vollzogene Gehaltskürzungen oder Kündigungen im realen Betrieb.

Für das Management bleibt die Implementierung vor allem eine Governance-Aufgabe. Laut Umfragen nutzen 67 Prozent der Angestellten in Deutschland KI-Tools, doch nur 32 Prozent vertrauen den generierten Inhalten und lediglich 36 Prozent fühlen sich von ihrem Arbeitgeber im Umgang mit der Technologie ausreichend geschult. Solange Betriebe den Widerspruch zwischen geforderter Effizienz und informellem Vertrauensverlust nicht durch transparente Richtlinien, klare Prozesse und Schulungen auflösen, begünstigt dies das Ausweichen in unkontrollierte Schatten-KI – mit direkten Risiken für Produktivität, Rechtssicherheit und Reputation.