Wie beeinflusst die Nutzung von ChatGPT Leistung, Arbeitsbelastung und das Verantwortungsgefühl von Beschäftigten bei Problemlösungsaufgaben?

Host: Willkommen zu einer neuen Ausgabe von A.I.S. Insights — powered by Living Knowledge. Mein Name ist Anna Ivy Summers, und bei mir im Studio ist Alex Ian Sutherland. Heute sprechen wir über eine neue Studie mit dem Titel: „Unterstützung oder Substitution: Wie sich ChatGPT auf kognitive Belastung, Ownership und Leistung beim Problemlösen auswirkt“, verfasst von Leonie Rebecca Freise und Josephine Mago Moritz für die ECIS 2026. Alex, worum geht es in dieser Untersuchung im Kern?

Expert: Hallo Anna. Die Studie untersucht eine grundlegende Frage der modernen Arbeitswelt: Was passiert mit menschlicher Leistungsfähigkeit, wenn generative KI in komplexe Problemlösungsprozesse integriert wird? Konkret analysieren die Autorinnen, ob der Einsatz von ChatGPT zwar die Aufgabenleistung verbessert, dies jedoch möglicherweise mit kognitiven und motivationalen Kompromissen einhergeht – insbesondere bezüglich der mentalen Belastung und dem Gefühl, Urheber der eigenen Arbeit zu sein.

Host: In vielen Organisationen wird generative KI bereits intensiv genutzt, oft mit dem Ziel schnellerer Ergebnisse. Welches reale Problem greift die Studie hier auf?

Expert: Das Problem ist die potenzielle Entfremdung von der eigenen Arbeit. Wenn Beschäftigte Aufgaben an KI auslagern, kann das zwar kurzfristig die Produktivität erhöhen, gleichzeitig aber die menschliche Handlungsfähigkeit und Verantwortungsübernahme untergraben. Für Führungskräfte ist es entscheidend zu verstehen, wie diese Leistungszuwächse zustande kommen und ob der Verlust an psychologischem Eigentum die Bindung zur Arbeit langfristig gefährdet.

Host: Wie wurde das methodisch untersucht?

Expert: Es handelt sich um ein kontrolliertes Online-Between-Subjects-Experiment mit 136 Teilnehmenden. Die Probanden sollten eine komplexe Problemlösungsaufgabe lösen und wurden dazu in drei Gruppen eingeteilt: Eine Kontrollgruppe ohne KI, eine Gruppe mit freiem Zugang zu ChatGPT und eine dritte Gruppe, die zusätzlich konkrete Prompting-Anleitungen erhielt. Erfasst wurden die tatsächliche Leistung sowie per Selbstauskunft die kognitive Belastung und das psychologische Eigentum.

Host: Kommen wir zu den Ergebnissen. Konnten die KI-Gruppen ihre Leistung messbar steigern?

Expert: Ja, das war ein eindeutiges Ergebnis. Sowohl der reine Zugang zu ChatGPT als auch die Nutzung mit Prompting-Anleitungen verbesserten die Aufgabenleistung im Vergleich zur Kontrollgruppe statistisch signifikant.

Host: Und wie sah es bei der kognitiven Belastung aus? Hat die KI den Teilnehmenden spürbar Arbeit abgenommen?

Expert: Hier sind die Ergebnisse differenzierter. Die zeitliche Beanspruchung ging durch den ChatGPT-Zugang tatsächlich signifikant zurück – die Teilnehmenden empfanden also weniger Zeitdruck. Allerdings reduzierte keine der KI-Bedingungen die mentale Beanspruchung signifikant. Das bedeutet: Das Nachdenken und Verarbeiten von Informationen blieb anstrengend. Zudem zeigte die statistische Analyse keinen signifikanten Einfluss der kognitiven Belastung auf die letztendliche Aufgabenleistung.

Host: Ein zentraler Aspekt der Studie war das psychologische Eigentum, also das Gefühl: „Das ist mein Arbeitsergebnis“. Was kam dabei heraus?

Expert: Beide KI-Bedingungen führten zu einer signifikanten Verringerung des psychologischen Eigentums. Wenn KI beteiligt war, fühlten sich die Personen deutlich weniger als alleinige Urheber des Resultats. Interessanterweise führte dieser Rückgang in dem vorliegenden Experiment nicht direkt zu schlechterer Leistung. Zudem zeigte sich ein wichtiger Moderationseffekt: Eine höhere KI-Kompetenz der Teilnehmenden schwächte die negativen Effekte der Prompting-Anleitung auf das psychologische Eigentum teilweise ab.

Host: Was bedeutet das nun konkret für Unternehmen und Führungskräfte? Welche praktischen Lehren lassen sich daraus ziehen?

Expert: Erstens dürfen Organisationen nicht davon ausgehen, dass generative KI mentale Denkarbeit vollständig eliminiert. Zeitersparnis ist real, aber die Prüfung und Einbindung von KI-Inhalten erfordert weiterhin volle geistige Konzentration. Zweitens müssen Unternehmen gezielt in KI-Kompetenz investieren. Beschäftigte mit höherer Kompetenz können KI als Unterstützung nutzen, ohne das Verantwortungsgefühl für das Ergebnis vollständig zu verlieren. Drittens muss man die Limitationen der Studie beachten: 136 Teilnehmende in einem einmaligen Experimentallabor liefern wertvolle Einblicke, aber keine Langzeitdaten über Jahre hinweg.

Host: Die Balance zwischen Zeitgewinn und Urheberschaft bleibt also eine zentrale Führungsaufgabe. Vielen Dank, Alex, für diese Einordnung, und vielen Dank an unsere Hörerinnen und Hörer. Bis zur nächsten Folge von A.I.S. Insights.

Expert: Vielen Dank, Anna. Bis zum nächsten Mal.