Hör auf, Leute zu feuern, weil es KI gibt

Eine Freundin von mir ist für die Inhalte eines mittelgroßen SaaS-Unternehmens zuständig. Letztes Jahr bestand ihr Team aus acht Personen. Autoren, Redakteure, ein Lokalisierungsspezialist und jemand, der sich um die Wissensdatenbank kümmert. Ein gutes Team, solide Arbeit. Dann besuchte der Geschäftsführer eine Konferenz, kam begeistert von KI zurück und innerhalb von drei Monaten war das Team auf drei Personen geschrumpft. Die Begründung? _"Mit KI-Tools können drei Leute das schaffen, was früher acht Leute geschafft haben." _

Und technisch gesehen stimmt das auch. Die drei verbliebenen Mitarbeiter produzieren ungefähr das gleiche Volumen. Blogbeiträge, Hilfedokumente, Produktaktualisierungen, interne Kommunikation. Auf einem Dashboard sehen die Zahlen gut aus.

Aber meine Freundin hat seit Monaten nicht mehr richtig geschlafen. Sie wechselt zwischen Schreiben, Redigieren, Prompt-Engineering, Qualitätssicherung der KI-Ausgabe, Übersetzungsmanagement und all den strategischen Aufgaben, die früher im Team verteilt waren. Ihre beiden verbleibenden Kollegen sitzen im selben Boot. Einer von ihnen ist bereits auf der Suche nach einem anderen Job.

Das Unternehmen hat fünf Gehälter eingespart. Außerdem verliert es langsam die drei Leute, die wirklich wissen, wie die Dinge funktionieren.

Die Mathematik, die richtig aussieht, aber es nicht ist

Seit ChatGPT in aller Munde ist, macht das folgende Argument die Runde in den Chefetagen: Eine Person mit KI kann jetzt die Arbeit von zehn Personen erledigen. Und wenn das so ist, warum dann noch zehn?

Das ist ein überzeugendes Argument. Einfach. Sauber. Passt auf eine Folie.

Aber es ist auch gefährlich unvollständig.

Ja, KI kann Aufgaben komprimieren. Laut [Microsofts 2024 Work Trend Index] (https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part) sagen 90 % der KI-Nutzer am Arbeitsplatz, dass die Tools ihnen helfen, Zeit zu sparen. Die intensivsten Nutzer von Microsoft Teams haben mit Copilot in einem einzigen Monat acht Stunden an Meetings zusammengefasst. Das ist ein ganzer Arbeitstag, der allein durch die Zusammenfassungen von Meetings gewonnen wurde. Und 85% sagen, dass KI ihnen hilft, sich auf ihre wichtigste Arbeit zu konzentrieren.

Das sind reale Zahlen. Die Produktivitätsgewinne sind nicht eingebildet.

Aber die Leute, die "neun Leute feuern", reden nie darüber: Die Person, die übrig bleibt, übernimmt nicht nur den Output. Sie übernimmt die kognitive Belastung, den Kontext, die Entscheidungsfindung, die Koordination, die Qualitätssicherung und jedes bisschen institutionelles Wissen, das mit den neun ehemaligen Kollegen zur Tür hinausging.

Geistige Belastung ist keine Tabellenkalkulation

In der Psychologie gibt es ein Konzept namens kognitive Belastungstheorie. Sie beschreibt die Gesamtmenge der geistigen Anstrengung, die zu einem bestimmten Zeitpunkt im Arbeitsgedächtnis verbraucht wird. Und jedes Mal, wenn du eine Person bittest, die Denkarbeit zu übernehmen, die sich früher fünf Personen geteilt haben, sparst du keine Anstrengung. Du konzentrierst sie vielmehr.

Ich denke oft darüber nach, wenn mir gesagt wird, dass KI die Arbeitnehmer "10x produktiver" macht. Produktiv bei was? Mehr Wörter zu produzieren? Mehr Tickets verschicken? Mehr Foliendokumente erstellen? Sicherlich. Aber das eigentlich Schwierige an der Wissensarbeit war noch nie das Produzieren. Es ist das Denken. Die Entscheidung, was produziert werden soll. Das Verstehen von Zusammenhängen. Entscheidungen zu treffen. Zu wissen, wann etwas falsch ist, auch wenn es auf den ersten Blick richtig aussieht.

KI macht das nicht für dich. Die KI liefert dir einen ersten Entwurf, und du musst klug genug sein, um ihn zu bewerten, erfahren genug, um die subtilen Fehler zu erkennen, und präsent genug, um zu bemerken, wenn das Ergebnis mit Sicherheit falsch ist. (Wenn du schon einmal beobachtet hast, wie jemand eine von der KI erstellte interne Dokumentation verschickt, ohne sie zu lesen, weißt du genau, was ich meine).

[Der Gallup-Bericht "2025 State of the Global Workplace" (https://www.gallup.com/workplace/659279/global-engagement-falls-second-time-2009.aspx) hat ergeben, dass das Engagement der Mitarbeiter/innen weltweit von 23% im Vorjahr auf 21% im Jahr 2024 gesunken ist. Dieser Rückgang kostete die Weltwirtschaft schätzungsweise 438 Milliarden Dollar an verlorener Produktivität. Das Engagement von Managern sank sogar noch stärker, nämlich von 30 % auf 27 %. Bei weiblichen Managern betrug der Rückgang sieben Prozentpunkte. Bei Managern unter 35 Jahren waren es fünf Prozentpunkte.

Das sind die Leute, die die Einführung von KI anführen sollen. Und sie sind ausgebrannt.

Das Argument der Verstärkung

Ich möchte dir einen anderen Weg zeigen, darüber nachzudenken.

Wenn eine Person mit KI die Arbeit von zehn erledigen kann, dann können zehn Menschen mit KI die Arbeit von hundert erledigen.

Lies das noch einmal. Denn das ist der Teil, über den fast niemand spricht und der jeden CEO nachts wach halten sollte. Nicht, weil es beängstigend ist, sondern weil es eine riesige Chance ist, die die meisten Unternehmen verschenken.

Die Unternehmen, die die Hälfte ihrer Belegschaft entlassen, weil "KI das schon schafft", sind nicht effizient. Sie sind kurzsichtig. Sie optimieren für eine vierteljährliche Mitarbeiterzahl, während ihre Konkurrenten herausfinden, was passiert, wenn man einem ganzen Team motivierter, erfahrener Leute mächtige Werkzeuge in die Hand gibt.

Das habe ich letzten Monat bei einem Startup-Event in Zürich gesehen. Zwei Unternehmen in der gleichen Branche. Ungefähr die gleiche Größe, der gleiche Markt. Unternehmen A hatte sein Content-Team von zwölf auf vier reduziert. Unternehmen B behielt alle zwölf und gab ihnen KI-Tools und Schulungen. Rate mal, welches Unternehmen mehrsprachige Inhalte in sechs Sprachen produzierte, mit neuen Formaten experimentierte und wöchentliche Produktaktualisierungen für seine Wissensdatenbank lieferte? (Es war nicht Unternehmen A.)

Was passiert eigentlich, wenn du die

Lass mich dir erklären, was in der Praxis passiert, wenn du ein zehnköpfiges Team durch ein oder zwei "KI-gestützte" Superarbeiter ersetzt.

Woche eins fühlt sich großartig an. Die verbleibenden Leute sind voller Energie. Sie haben neue Werkzeuge. Sie produzieren eine Menge. Die Führung ist begeistert. Die Zahlen auf dem Dashboard sehen im Verhältnis zur Mitarbeiterzahl unglaublich aus.

Im zweiten Monat zeigen sich die Risse. Die eine Person, die für die Dokumentation verantwortlich ist, entdeckt, dass die von der KI erstellten Inhalte ernsthaft überprüft werden müssen. Keine leichte Bearbeitung. Eine gründliche Überprüfung. Denn die KI kennt weder die Feinheiten deines Produkts noch den Kontext deiner Kunden oder die drei Dinge, die du letzte Woche geändert hast und die die Hälfte des Geschriebenen ungültig machen. Allein die Überarbeitung frisst die Zeit auf, die durch die schnellere Erstellung von Inhalten "gespart" wurde.

Vierter Monat, institutionelle Wissenslücken tauchen auf Erinnerst du dich an die acht Leute, die du entlassen hast? Sie haben nicht nur Inhalte geschrieben. Sie hatten Beziehungen zu den Produktmanagern. Sie kannten die Probleme der Kunden, weil sie jahrelang Support-Tickets bearbeitet hatten. Sie wussten, welche Dokumentationsthemen die meisten Fragen aufwerfen. Dieses Wissen ist nun weg. Die KI hat es ganz sicher nicht.

**Im sechsten Monat stellst du Fremdfirmen ein, weil die verbliebenen Mitarbeiter überfordert sind, die Qualität gesunken ist und jemandem endlich aufgefallen ist, dass die Wissensdatenbank seit Wochen nicht mehr richtig aktualisiert wurde. Aber die Auftragnehmer haben auch keinen Kontext, also zahlst du mehr pro Stunde für schlechtere Ergebnisse.

Ich denke mir das nicht aus. Allein im letzten Jahr habe ich beobachtet, wie sich dieses Muster bei drei verschiedenen Unternehmen wiederholt hat.

Die Daten sagen: Behalte deine Leute (und bilde sie aus)

Der [World Economic Forum's Future of Jobs Report 2025] (https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/) hat über 1.000 Arbeitgeber weltweit zu ihren Personalplänen befragt. Die Zahlen erzählen eine interessante Geschichte. Ja, 40 % der Arbeitgeber planen, Personal abzubauen, wenn KI Aufgaben automatisiert. Aber 85% planen, ihre bestehenden Mitarbeiter/innen weiterzubilden. Und 70 % erwarten, dass sie neue Mitarbeiter/innen mit neuen Fähigkeiten einstellen, nicht weniger.

Der Bericht prognostiziert einen Nettozuwachs von 78 Millionen Arbeitsplätzen bis 2030. Darin sind die 92 Millionen verdrängten Stellen bereits berücksichtigt. Die Welt entwickelt sich nicht in Richtung weniger Arbeitskräfte. Es geht um anders qualifizierte Arbeitskräfte.

Und hier ist noch etwas, das jeden "Lasst uns Personal abbauen"-CEO aufhorchen lassen sollte: 64% der Arbeitgeber gaben an, dass die Förderung der Gesundheit und des Wohlbefindens der Mitarbeiter eine Schlüsselstrategie für die Verfügbarkeit von Talenten ist. Nicht "Kosten senken". Nicht "alles automatisieren". Wohlbefinden fördern. Denn Unternehmen, die ihre Mitarbeiter verheizen, können die guten Mitarbeiter später nicht mehr einstellen.

Eine Studie [von BCG und der Harvard Business School] (https://www.bcg.com/publications/2023/how-people-create-and-destroy-value-with-gen-ai) hat herausgefunden, dass Teams, die KI für kreative Aufgaben einsetzten, zu 90 % ihre Leistung verbesserten und die Qualität der Ergebnisse um 40 % höher war als bei den Kontrollgruppen. Die Studie fand aber auch etwas heraus, das jeder Führungskraft Unbehagen bereiten sollte: Die Vielfalt der Ideen in den KI-unterstützten Gruppen ging um 41 % zurück.

Überleg mal, was das bedeutet. Du feuerst sieben Leute aus deinem zehnköpfigen Team. Die drei, die übrig bleiben, nutzen KI, um das gleiche Volumen zu produzieren. Aber die Bandbreite der Ideen, Perspektiven und Ansätze schrumpft um fast die Hälfte. Dein Output sieht produktiv aus, wird aber allmählich homogen. Und niemand merkt es, bis ein Konkurrent etwas wirklich Kreatives auf den Markt bringt und du dir nicht erklären kannst, warum dein Team nicht das Gleiche tut.

Die mentale Belastung, für die niemand ein Budget hat

Microsofts Umfrage ergab, dass 68 % der Mitarbeiter/innen mit dem Tempo und dem Umfang der Arbeit zu kämpfen haben und 46 % sich ausgebrannt fühlen. Und das war der Stand der Dinge, bevor du ihnen gesagt hast, dass sie jetzt die Arbeit ihrer drei ehemaligen Teamkollegen machen.

Das ist etwas, das in den Produktivitätsübersichten nicht auftaucht: die kognitiven Kosten, die entstehen, wenn du die letzte Verteidigungslinie bist. Wenn du die einzige Person bist, die den KI-Output überprüft, darfst du keinen freien Tag haben. Wenn du der einzige Besitzer der Wissensdatenbank bist, landet jede Supportanfrage auf deinem Schreibtisch. Wenn es niemanden gibt, mit dem du Ideen austauschen kannst, weil das Team "richtig dimensioniert" wurde, musst du jede Entscheidung allein treffen.

Ich habe Rasepi auch deshalb entwickelt, weil ich dieses Problem aus nächster Nähe gesehen habe. Wenn Dokumentationsteams schrumpfen, schrumpft das Wissen nicht mit ihnen. Die Menge an Inhalten, die vorhanden, aktuell und sprachübergreifend korrekt sein müssen, nimmt nicht ab, nur weil es weniger Leute gibt, die sie pflegen. Im Gegenteil, sie wächst sogar noch (das ist übrigens genau das Problem, für das wir Rasepi entwickeln, mit Funktionen wie erzwungenen Verfallsdaten und Übersetzungen auf Blockebene, die dafür sorgen, dass kleinere Teams wirklich effektiver arbeiten können, statt überfordert zu sein).

Aber selbst die besten Tools können eine grundsätzlich falsche Personalentscheidung nicht ändern. Das menschliche Urteilsvermögen, der Kontext und die Sorgfalt lassen sich nicht automatisieren. Du kannst diese Menschen nur effektiver machen.

Was kluge Unternehmen tatsächlich tun

Das Beeindruckendste an den Microsoft-Daten ist, wie die "KI-Poweruser" aussehen. Das sind Menschen, die KI mehrmals am Tag nutzen und mehr als 30 Minuten einsparen. Bei ihnen ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie mit verschiedenen Arten der KI-Nutzung experimentieren, um 68 % höher. Sie erzeugen nicht nur mehr Leistung. Sie gestalten die Art und Weise, wie Arbeit geschieht, neu.

Und jetzt kommt der Clou: Sie existieren in Unternehmen, die in sie investieren. Bei KI-Power-Usern ist es 61 % wahrscheinlicher, dass sie von ihrem CEO hören, wie wichtig KI bei der Arbeit ist. Es ist 53 % wahrscheinlicher, dass sie von ihren Führungskräften dazu ermutigt werden, ihre gesamte Funktion zu überdenken. Sie erhalten ein maßgeschneidertes Training, nicht nur einen ChatGPT-Login.

Mit anderen Worten: Die produktivsten KI-Mitarbeiter sind keine einsamen Überlebenden einer Entlassung. Sie sind Mitglieder von Teams, die unterstützt werden und in die investiert wird.

Ich möchte das mit dem vergleichen, was ich bei Unternehmen sehe, die den Weg des "Personalabbaus" gewählt haben. Die verbleibenden Mitarbeiter sind keine Power-User. Sie sind überforderte Generalisten, die verzweifelt versuchen, alles am Laufen zu halten. Sie haben keine Zeit, mit KI zu experimentieren, weil sie zu sehr damit beschäftigt sind, sie zum Überleben zu nutzen. Es gibt kein Umdenken in der Funktion, denn die Funktion ist einfach... sie allein, die alles macht.

Das Wissensproblem, das niemand erwähnt

Es gibt noch eine weitere Sache. Und ich höre niemanden darüber reden, was merkwürdig ist, weil es eigentlich offensichtlich sein sollte.

Wenn du erfahrene Wissensarbeiter feuerst, geht das Wissen mit ihnen. Es bleibt nicht im Gebäude. Es ist nicht im Wiki. Es ist nicht in der KI. Es ist in den Köpfen der Menschen, die die Prozesse entwickelt haben, die die Grenzfälle verstanden haben und die wussten, welche Kunden sich für welche Details interessieren.

Weißt du, was passiert, wenn du großartige KI-Tools und kein institutionelles Wissen hast? Du bekommst wunderschön formatierte, selbstbewusst übermittelte, völlig falsche Informationen. In großem Maßstab.

Letzten Monat habe ich mit der Leiterin der Dokumentationsabteilung eines Fintech-Unternehmens gesprochen (sie wollte nicht namentlich genannt werden, was dir einiges sagt). Nachdem ihr Team von sechs auf zwei Mitarbeiter/innen reduziert wurde, verließen sie sich bei der Pflege ihrer Entwicklerdokumente weitgehend auf KI. Innerhalb von vier Monaten bemerkten sie einen sprunghaften Anstieg der Support-Tickets. Die Dokumentationen sahen gut aus. Sie waren gut geschrieben und oberflächlich betrachtet auf dem neuesten Stand. Aber sie enthielten subtile Fehler, die nur jemandem mit fundierten Produktkenntnissen aufgefallen wären. Eine Beschreibung der API-Parameter, die technisch korrekt, aber praktisch irreführend war. Eine Migrationsanleitung, die einen Schritt übersah, den jeder im alten Team kannte. Kleine Dinge, die KI nicht wissen kann, weil KI nicht an deinen Standups teilnimmt, deine Slack-Threads nicht liest und nicht das frustrierte "Oh, die Doku ist schon wieder falsch" des Support-Ingenieurs am Kaffeeautomaten hört.

Die eigentliche Frage

Meiner Meinung nach sollte sich das Gespräch eigentlich um Folgendes drehen.

Nicht: "Wie viele Menschen können wir jetzt, wo wir KI haben, abbauen?"

Sondern: "Was wird möglich, wenn wir allen, die wir bereits haben, KI geben?"

Dein zehnköpfiges Dokumentationsteam mit KI-Tools wird nicht überflüssig. Es wird zu einem Team, das Inhalte in zwölf statt in zwei Sprachen pflegen kann. Es kann jeden Inhalt mit automatischen Aktualitätsprüfungen auf dem neuesten Stand halten. Es kann mit neuen Formaten experimentieren, A/B-Tests für Hilfeinhalte durchführen, interaktive Anleitungen erstellen und hat trotzdem noch Zeit, strategisch darüber nachzudenken, was die Kunden tatsächlich brauchen.

Dein zehnköpfiges Marketingteam mit KI wird nicht zu fünf Personen, die die gleiche Arbeit mit mehr Stress erledigen. Es werden zehn Leute, die Kampagnen in einem Umfang personalisieren können, der vorher unmöglich war, mehr kreative Varianten testen, schneller auf Marktveränderungen reagieren und immer noch die kognitive Bandbreite haben, um wirklich originelle Ideen zu entwickeln, die die KI nie hervorgebracht hätte.

Das sind keine Kosten. Das ist eine Investition, die sich immer mehr auszahlt.

Wo das hinführt

Die Unternehmen, die in den nächsten fünf Jahren gewinnen, werden nicht diejenigen sein, die die meisten Köpfe abschneiden. Sie werden diejenigen sein, die herausgefunden haben, wie sie ihre bestehenden Teams wirklich leistungsfähiger machen können.

Die Frage ist nicht, ob eine Person die Arbeit von zehn erledigen kann. Die Frage ist, was passiert, wenn alle zehn die Arbeit von hundert erledigen können.

Wenn du eine Führungskraft bist und das hier liest, möchte ich dich um eines bitten. Bevor du die nächste Runde der "KI-gestützten Umstrukturierung" genehmigst, sprich mit den Leuten, die nach der letzten Runde geblieben sind. Frag sie, wie es ihnen geht. Frag sie, was sie nicht mehr machen, weil sie keine Zeit mehr haben. Frag sie, was durch die Maschen fällt.

Und dann stell dir vor, was sie erreichen könnten, wenn sie die Last nicht allein tragen müssten, sondern ein volles Team und die besten verfügbaren Werkzeuge hätten.

Das ist kein Hirngespinst. Für die Unternehmen, die bereit sind, in ihre Mitarbeiter zu investieren, anstatt sie zu ersetzen, sind das die nächsten zwölf Monate.