Unternehmen, die am stärksten auf generative KI setzen, stehen nun vor einer Feedbackschleife, die ihre eigene Arbeit stillschweigend verschlechtert – ein Problem, das Forschende Wissensverfall nennen.
Kernpunkte
- Forschende warnen, dass minderwertige KI-Ergebnisse sich in Unternehmen anhäufen, Vertrauen aushöhlen und die Informationsbasis für Alltagsentscheidungen schwächen.
- Eine vielzitierte Umfrage bezifferte die Kosten dieses „Workslop“ auf fast 9 Millionen US‑Dollar pro Jahr für ein Unternehmen mit 10.000 Beschäftigten.
- Andere Studien zeigen, dass die meisten Organisationen trotz hoher KI‑Ausgaben noch keine messbare Rendite sehen.
Harvard warnt vor Wissensverfall
Die Harvard Business Review veröffentlichte in diesem Monat zwei Artikel mit einer deutlichen Botschaft. Die Werkzeuge, die die Arbeit beschleunigen sollen, so die Warnung der Autor:innen, ziehen sie still und leise in Teams und ganzen Abteilungen nach unten. Im Juni beschreiben Matthias Holweg von Oxford und Thomas Davenport von Babson einen schleichenden Verfall, den sie Wissensverfall nennen – einen Prozess, bei dem polierte, aber inhaltsleere Ergebnisse die Aufzeichnungen aushöhlen, auf die ein Unternehmen vertraut.
Das Problem ist nicht das altbekannte Halluzinieren von Fakten durch KI. Forschende haben diesen tieferen Schaden auf Workslop zurückgeführt – ein Begriff, den BetterUp Labs und das Social Media Lab der Stanford‑Universität im September 2025 für Ausgaben prägten, die fertig aussehen, aber fast nichts beitragen.
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Workslop untergräbt Vertrauen am Arbeitsplatz
Eine Umfrage unter 1.150 Vollzeitbeschäftigten ergab, dass 41 % innerhalb eines Monats derartige Materialien erhalten hatten – und dass jede Instanz fast zwei Stunden ihrer Zeit kostete. Analyst:innen haben die versteckten Kosten auf fast 9 Millionen US‑Dollar pro Jahr für ein Unternehmen mit 10.000 Mitarbeitenden veranschlagt – noch bevor der Schaden für Moral und Vertrauen eingerechnet wird. In derselben Studie gaben 53 % der Empfänger:innen an, dass die Ergebnisse sie genervt hätten, während 42 % die Absender:innen als weniger vertrauenswürdig als zuvor beurteilten.
Etwa die Hälfte ging mit dem Eindruck weg, die betreffende Kollegin oder der betreffende Kollege sei weniger kompetent, und rund ein Drittel gab an, künftig eine Zusammenarbeit vermeiden zu wollen. Besonders stark betroffen ist die Personalgewinnung. KI‑verfasste Lebensläufe überschwemmen Recruiter, automatisierte Stellenanzeigen führen Bewerber:innen in die Irre, und Screening‑Tools sortieren starke Kandidat:innen aus – während das Vertrauen auf beiden Seiten auf Rekordtiefs sinkt.
Der KI-Ertrag bleibt aus
Das Vertrauensproblem sitzt auf einem auffallend dünnen Ertrag. Ein separater Bericht des Media Lab am MIT hat gezeigt, dass 95 % der Organisationen trotz Investitionen in Milliardenhöhe keinen messbaren Return auf ihre KI‑Ausgaben sahen.
Den Schlamassel aufzuräumen, so die Autor:innen, bedeutet, menschliche Kontrollen nachträglich an KI‑Ausgaben anzuflanschen – genau die Arbeit also, die die Werkzeuge eigentlich überflüssig machen sollten. Die Warnung ist kein pauschales Plädoyer gegen die Technologie. Modelle, die auf den eigenen Unternehmensdaten trainiert sind, können sich nach Ansicht der Autoren durchaus lohnen, während öffentliche Chatbots, auf die falschen Aufgaben angesetzt, generischen Text mit Fehlern ausspucken.
Die Abrechnung kommt nach einem Jahr wachsender Zweifel. Workslop tauchte erstmals im September 2025 auf, und die neueren Arbeiten verschieben die Frage weg davon, ob KI eine einzelne Aufgabe beschleunigt, hin zu der Frage, ob ihre Verbreitung ein Unternehmen bei jeder nachfolgenden Entscheidung schärfer oder stumpfer macht.
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