Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in unsere Arbeitswelt – nicht nur als Effizienztreiber, sondern auch als Faktor, der die tägliche Arbeit psychisch beeinflusst. Aktuelle Studien zeigen: Der Einsatz von KI kann Produktivität und Engagement steigern, gleichzeitig aber Stress, Erschöpfung und psychische Belastungen verstärken.
Typische psychosoziale Risiken sind zum Beispiel:
- Technostress und Überforderung, wenn neue KI-Systeme hohe Anpassungsanforderungen, neue Kompetenzanforderungen und permanente Erreichbarkeit erzeugen.
- Kontrollverlust, Rollenunsicherheit und weniger Autonomie, wenn KI Aufgaben oder Entscheidungen teilweise übernimmt und unklar ist, „wer hier eigentlich entscheidet“.
- Sinnverlust und Entfremdung, wenn Menschen vor allem überwachen und kontrollieren, statt kreativ und gestaltend zu arbeiten.
Das zeigt, dass KI-Implementierung kein rein technisches Projekt ist. Sie ist immer auch eine soziale und psychologische Intervention – im Kern ein Change-Prozess.
Was heißt das für die Führungspraxis?
1. Psychosoziale Folgen proaktiv adressieren Vor dem Einsatz von KI sollten mögliche Belastungen, Unsicherheiten und Ängste offen thematisiert werden. KI-Einführung braucht Kommunikation, Partizipation und Qualifizierung – nicht nur einen „Tool-Rollout“.
2. AI Literacy und Resilienz gezielt fördern Mitarbeitende und Führungskräfte brauchen Kompetenzen im Umgang mit KI – technisch, aber vor allem auch reflexiv: Was macht die KI, was bleibt menschlich? Studien legen nahe, dass Selbstwirksamkeit und Verständnis im Umgang mit KI negative Effekte auf Wohlbefinden und Belastung abmildern können.
3. Arbeit menschengerecht gestalten KI sollte Aufgaben entlasten – nicht sinnentleeren. Entscheidend ist, dass Menschen Verantwortung, Gestaltungsspielraum und Sinn behalten. Schlechte Implementierung kippt schnell in Kontrolle, Dequalifizierung oder „Nur-noch-Monitoring“.
4. Monitoring und Feedback etablieren Organisationen sollten nicht nur Performance, sondern auch Wohlbefinden, Belastung und subjektive Erfahrungen systematisch beobachten. Nur wenn Rückmeldungen ernst genommen und Anpassungen möglich sind, bleibt KI-Nutzung langfristig zielführend.
Quellen & Studien
BAuA – Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (2025). Smarter Workplaces: The Role of AI in Promoting Occupational Safety and Health. → https://www.baua.de/DE/Angebote/Publikationen/Fokus/Smarter-workplaces
Lițan, D.-E. (2025). Mental health in the “era” of artificial intelligence: technostress and the perceived impact on anxiety and depressive disorders – an SEM analysis. Frontiers in Psychology, 16, 1600013. → https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2025.1600013
Chuang, Y.-T., Chiang, H.-L. & Lin, A.-P. (2025). Insights from the Job Demands–Resources Model: AI’s dual impact on employees’ work and life well-being. International Journal of Information Management, 83, 102887. → https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401225000192
Rick, V. B. et al. (2024). Effects of AI-based technologies on employees’ work engagement – Implications for the human-centered design of digital work. → https://link.springer.com/article/10.1007/s41449-024-00438-1
Stowasser, S., Suchy, O., Terstegen, S., Mihatsch, A. (2023). Change Management Process and People’s Involvement when Introducing AI Systems in Companies. In: Nah, F., Siau, K. (eds) HCI in Business, Government and Organizations. HCII 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol. 14039. Springer, Cham. → https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-36049-7_16