Studie State of AI at Work: Arbeitnehmer sagen, KI-Agenten sind unzuverlässig

KI allein kann fehlerhafte Arbeitsweise nicht beheben. Und wer ist überhaupt verantwortlich, wenn KI-Agenten versagen?

Britische Arbeitnehmer schlagen Alarm wegen der zunehmenden Verbreitung von KI-Agenten am Arbeitsplatz und warnen, dass diese Tools unzuverlässig sind, nicht auf Feedback reagieren und in einigen Fällen mehr Arbeit verursachen, anstatt sie zu reduzieren.

Erst gestern zeigten wir im Rahmen unserer AI-Essentials die Grenzen von KI auf. Aus dem Report Global State of AI at Work 2025 des Anbieters der Arbeitsmanagement-Plattform Asana geht hervor, aktuell nur jeder Vierte (25%) sich bereit fühlt, Arbeitslast an KI abzugeben.

Für die Studie wurden 2.025 Arbeitnehmer weltweit, darunter 1.021 in Großbritannien, befragt. Gezeichnet wurde ein Bild von einer Belegschaft, die KI gerne nutzen würde, aber durch Vertrauens- und Kontrolllücken zurückgehalten wird.

Dennoch beschleunigt sich die Einführung: 74 % der Arbeitnehmer nutzen bereits KI-Agenten in irgendeiner Form und 76 % betrachten sie als einen transformativen Wandel in der Art und Weise, wie Arbeit ausgeführt wird.

Die Mitarbeiter nutzen sie am ehesten für administrative Aufgaben wie das Organisieren von Dokumenten (30%), das Auffinden von Dateien (29%) und das Planen von Besprechungen (26%).

Tatsächlich würden 68 % diese Aufgaben lieber an KI als an Kollegen delegieren.

Trotzdem die Nutzung zunimmt, hinkt das Vertrauen hinterher. Fast zwei Drittel (64%) der Arbeitnehmer bezeichnen KI-Agenten als unzuverlässig. Mehr als die Hälfte gibt an, dass die Tools mit Sicherheit falsche Ergebnisse liefern oder Feedback komplett ignorieren.

Der Mangel an Kontext ist ein wesentlicher Grund für Frustration. Fast die Hälfte (49 %) glaubt, dass die Agenten die Arbeit ihres Teams nicht verstehen, während 47 % sagen, dass sie oft die falschen Prioritäten verfolgen.

Vakuum in der Verantwortlichkeit

Wenn KI-Agenten versagen, ist die Verantwortung unklar. Einige Mitarbeiter geben den Endnutzern die Schuld (20%), andere weisen auf IT-Teams (18%) oder Entwickler (9%) hin. Der mit 39% größte Anteil sagt, dass niemand verantwortlich ist oder dass sie es einfach nicht wissen.

Nur wenige Unternehmen haben Sicherheitsvorkehrungen getroffen, und nur je 10% verfügen über ethische Rahmenbedingungen für KI-Agenten oder verwenden strukturierte Bereitstellungsprozesse.

Im Bericht wird davor gewarnt, dass ohne strengere Sicherheitsvorkehrungen die Einführung auf der Verwaltungsebene stagnieren könnte und tiefgreifendere Produktivitätssteigerungen nicht möglich wären.

Auch die Aufsichtsführung ist lückenhaft. Noch weniger (9%) überprüfen von Mitarbeitern erstellte Tools. Mehr als ein Viertel (26%) der Unternehmen lassen ihre Mitarbeiter ohne Genehmigung KI-Agenten entwickeln. Nur 12% haben formelle Regeln dafür, was von Menschen und was von KI erledigt werden soll.

Auch eine grundlegende Fehlerverfolgung ist selten. Nur 18% der Unternehmen messen KI-Fehler, obwohl 63% der Mitarbeiter die Genauigkeit als wichtigste Kennzahl einstufen.

Ohne Mechanismen zur Überwachung, Analyse und Steuerung werden Fehler wiederholt, was zu dem beiträgt, was Asana als KI-Schulden bezeichnet: steigende Kosten für unzuverlässige Systeme, schlechte Daten und schwache Aufsicht.

Ohne klare Verantwortlichkeiten bleiben Fehler ungelöst, was sowohl die Effizienz als auch das Vertrauen untergräbt. Fast 79 % der Unternehmen geben an, dass sie mit einer Zunahme dieser Belastung rechnen.

Wachsende Schulungslücke

Die Arbeitnehmer weisen auch auf einen Mangel an Vorbereitung hin. Während 82% der Meinung sind, dass Schulungen für einen effektiven Einsatz von KI unerlässlich sind, haben nur 32% der Unternehmen solche Schulungen angeboten. Mehr als die Hälfte (53%) wünscht sich klarere Grenzen zwischen den Verantwortlichkeiten von Menschen und KI, und 58% fordern formelle Nutzungsrichtlinien.

Entscheidend ist, dass die Mitarbeiter weiterhin offen für eine Zusammenarbeit sind: 68% geben an, dass sie es vorziehen würden, einige Aufgaben an KI-Agenten statt an menschliche Kollegen zu delegieren. Sie betonen jedoch, dass Leitplanken, Kontext und Schulungen an erster Stelle stehen müssen.

Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass Unternehmen KI-Agenten als Teammitglieder und nicht als einfache Werkzeuge behandeln müssen.

Das bedeutet, Feedback-Schleifen einzubetten, Verantwortlichkeiten zu definieren, Kontext zu liefern und Genauigkeit in den Mittelpunkt der Bewertung zu stellen.

Die Tatsache, dass Asana ein Anbieter von Tools ist, die einige dieser Probleme beheben sollen, sollte zu einer gewissen Skepsis führen, aber die Ergebnisse stimmen mit anderen aktuellen Berichten über die Einstellung zu KI am Arbeitsplatz überein.

Ein Bericht des Tony Blair Institute aus dieser Woche ergab, dass mehr Briten glauben, dass KI eine wirtschaftliche Bedrohung darstellt, als sie als Chance sehen. Das TBI forderte eine Regulierung, die KI „vertrauenswürdig” macht, sowie sichtbare Kampagnen, die konkrete Vorteile aufzeigen.

Anfang dieses Monats ergab eine Umfrage, dass britische Arbeitnehmer die Nutzung von KI am Arbeitsplatz verheimlichen, da viele befürchten, dass die Offenlegung ihrer Abhängigkeit von dieser Technologie ihrem Ruf schaden könnte.

Und wie ist die Lage in Deutschland?

67% der Wissensarbeiter setzen wöchentlich KI bei der Arbeit ein. Aber wie überall in der Welt, begehen deutsche Unternehmen denselben entscheidenden Fehler: Sie setzen KI auf fehlerhafte Arbeitsabläufe auf, anstatt die Arbeit neu zu gestalten. Deutschland hebt sich dabei auffallend vom Rest der Welt ab: Eine bewusstere Umsetzung verhindert, dass sich das Chaos vervielfacht. Das spiegelt sich auch im Fazit für Deutschland wider: Sie wissen, wohin sie wollen, bewegen sich aber zu langsam, um eine Führungsrolle zu übernehmen. Der deutsche Weg ist bedachter Fortschritt: Gutes Verständnis und ehrgeizige Pläne werden gebremst durch eine vorsichtige Kultur und Lücken in der Führung.

Allerdings erreicht Deutschland auch nur das Mittelfeld im Vergleich, welche Märkte über das Experimentieren hinaus zu einer systematischen Transformation übergehen. Den höchsten Reifegrad bei der Implementierung schaffen gerade mal 18%. Das gilt auch für den Aufbau einer skalierbaren Infrastruktur für Skalierbarkeit. Technische Fähigkeiten allein garantieren keinen Erfolg. Erst Richtlinien, Prozesse und Rahmenbedingungen ermöglichen eine Skalierung. 22% der deutschen Organisationen sind hier gut aufgestellt. Zum Vergleich: In den USA sind es 38%. Allerdings sind die Deutschen wie die USA mit jeweils 52% führend beim Verständnis von KI-Agenten.

Übrigens: Seit dem 2. Februar 2025 muss in Deutschland gemäß EU AI Act KI-Kompetenz vermittelt und geschult werden. Betroffen ist jede Organisation, die KI einsetzt. Einen Leitfaden gibt es bei der Bitkom-Akademie.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website Computing .