Von der Einführung bis zur Aneignung generativer KI am Arbeitsplatz: Austausch zwischen Erziehungswissenschaften und Psychologie

Kapitel 1: Einsatz und Akzeptanz von KI – eine neue Sichtweise auf die Arbeit

10. Juli 2026

Der Einzug der generativen künstlichen Intelligenz in die Arbeitswelt wirft zahlreiche Fragen auf. Während sich die Debatten oft um Produktivitätssteigerungen oder den Wandel von Berufen drehen, bleibt dabei manchmal eine doch wesentliche Frage im Hintergrund: Was passiert eigentlich wirklich, wenn diese Tools in die Arbeitsabläufe Einzug halten?

Der Aufschwung der generativen künstlichen Intelligenz markiert eine neue Etappe im Wandel der Arbeitswelt. Über Produktivitätssteigerungen und die Automatisierung bestimmter Aufgaben hinaus wirft ihre Integration tiefgreifendere Fragen zur Entwicklung beruflicher Praktiken, Kompetenzen und Formen der Zusammenarbeit auf. Auch wenn die Einführung dieser Tools heute stark in den Vordergrund gerückt wird, reicht dies nicht aus, um die tatsächlichen Veränderungen in den Organisationen zu erfassen. Es gilt daher, sich zu fragen, was sich im Verhältnis zur Arbeit tatsächlich verändert hat und welche organisatorischen Herausforderungen über die reine Frage der technologischen Einführung hinausgehen.

Vor diesem Hintergrund findet dieses erste Interview statt, das sich um mehrere Fragen dreht, mit denen diese Themen beleuchtet werden sollen. Aus der Perspektive sowohl der Erziehungswissenschaften als auch der Psychologie befassen sie sich mit den Bedingungen, unter denen generative KI in die Arbeit integriert wird, mit den damit verbundenen Lernanforderungen, aber auch mit den Fragen, die sie in Bezug auf Kompetenz, berufliche Identität, Motivation und Gesundheit am Arbeitsplatz aufwirft.

Was hat sich Ihrer Meinung nach seit dem Einzug der generativen KI in den beruflichen Alltag am stärksten in der Einstellung zur Arbeit verändert?

Joseph Baud-Grasset: Was mich am Aufkommen der generativen künstlichen Intelligenz am meisten beeindruckt, ist, dass sie sich in der beruflichen Praxis durchgesetzt hat, noch bevor die Organisationen wirklich Zeit hatten, über die damit verbundenen Auswirkungen nachzudenken. Ich stelle fest, dass Fachleute bereits lange vor der Einführung von Nutzungsrichtlinien oder institutionellen Empfehlungen damit begonnen haben, Tools wie ChatGPT zur Erstellung von Inhalten, zum Verfassen von Dokumenten oder zur Strukturierung von Projekten einzusetzen. Angesichts dieser neuen „kognitiven Begleiter“ entwickelt sich der Fachmann zunehmend zu einem „reflexiven Praktiker“, wie ihn Donald Schön (1983) definiert hat. Der Fachmann reflektiert im Handeln (reflection-in-action) und über das Handeln (reflection-on-action).

Meiner Meinung nach zeugt diese Diskrepanz also von einem Wandel, der seinen Ursprung eher in den Gewohnheiten als in den Institutionen hat. Seine Verbreitung erfolgt mit beispielloser Geschwindigkeit: Wo bestimmte Entwicklungen früher mehrere Jahre in Anspruch nahmen, reichen heute schon wenige Monate aus, um berufliche Praktiken und Haltungen zu verändern.

Im Bereich der Weiterbildung sind die Zeitersparnisse unbestreitbar. Die Konzeption eines ersten Moduls, die Erstellung von Lernaktivitäten oder die Produktion von Unterrichtsmaterialien geht schneller von der Hand. Die Herausforderung beschränkt sich jedoch nicht auf die Automatisierung. Was sich grundlegend verändert, ist die Art der Arbeit. Die Zeit, die früher für Recherche, Verfassen und Strukturieren aufgewendet wurde, diente auch der Reflexion und der Aneignung des Stoffes. Nun stelle ich fest, dass Fachleute zunehmend als Bewerter, Schiedsrichter und kritische Gestalter von Inhalten fungieren, die sie nicht vollständig selbst erstellt haben. Auch wenn bestimmte Aufgaben leichter werden, steigen die Anforderungen an Urteilsvermögen, Validierung und Verantwortung.

Die Kompetenzen und die Herangehensweise werden immer komplexer, da die generative KI Fachleute dazu veranlasst, sich neue Fähigkeiten anzueignen. Tatsächlich nährt diese Entwicklung mitunter die Vorstellung, dass Fortbildungsprojekte immer schneller umgesetzt werden müssten. Doch auch wenn künstliche Intelligenz bestimmte Schritte beschleunigt, ersetzt sie weder die Bedarfsanalyse noch die Qualität der didaktischen Konzeption noch die Fähigkeit, die Maßnahmen an Kontexte und Personen anzupassen.

Ich bin daher zu der Überzeugung gelangt, dass die Fähigkeit, eine künstliche Intelligenz richtig zu befragen, die Relevanz ihrer Antworten zu bewerten, ihre Grenzen zu erkennen und zu entscheiden, wann man nicht auf sie zurückgreifen sollte, mittlerweile eine wesentliche berufliche Kompetenz darstellt. Es geht dabei weniger um technische Kenntnisse als vielmehr darum, Urteilsvermögen zu entwickeln.

Stéphane Bonzon: Joseph beschreibt, was sich beschleunigt. Neben der technischen Beschleunigung, die die generative künstliche Intelligenz mit sich bringt, möchte ich jedoch die Beschleunigung des sozialen Wandels im Sinne von Rosa (2010) hervorheben, d. h. die rasche Verschiebung von Erwartungen und Bezugspunkten. Im Arbeitsbereich führt dies zu einer Verschiebung der Normen, ohne dass diese neu verhandelt oder erklärt worden wären. Für Fachkräfte entsteht dadurch ein seltsames Gefühl: Wir machen weiterhin unsere Arbeit, spüren aber um uns herum, dass sich der implizite Standard verschiebt. Die lange Zeit, in der sich Know-how Jahr für Jahr durch vielfältige Erfahrungen und Begegnungen entwickelt, die Zeit, in der sich eine berufliche Handschrift, ein „Stil“ und ein geduldig aufgebauter Ruf herausbilden – all das hat nicht mehr denselben Rhythmus wie die technische Zeit. Doch niemand spricht dies ausdrücklich aus. Wir befinden uns daher in einer Grauzone, in der so gut wie jeder Inhalt – zum Beispiel eine in fünf Minuten mit einer KI erstellte Zusammenfassung – eine Arbeit ersetzen kann, für die zuvor drei Stunden benötigt wurden. Und das Problem ist, dass wir nicht mehr so recht wissen, ob unsere Version besser oder nur gleichwertig ist, und auch nicht, ob der Qualitätsunterschied, für den wir eintreten, noch von irgendjemandem anerkannt oder überhaupt wahrgenommen wird.

Es wird viel über die Einführung von KI gesprochen. Reicht das aus, um zu verstehen, was in den Unternehmen tatsächlich vor sich geht?

Joseph Baud-Grasset: Wenn Unternehmen von der Einführung von KI sprechen, meinen sie damit oft in erster Linie die Implementierung: Lizenzen erwerben, Zugänge einrichten, Schulungen anbieten oder eine Vorführung organisieren.

In der Erwachsenenbildung wissen wir jedoch schon seit langem, dass ein verfügbares Hilfsmittel noch kein geeignetes Hilfsmittel ist. Das Lernen beginnt nicht, sobald eine Ressource vorhanden ist, sondern erst, wenn eine Person in ihrer eigenen Tätigkeit einen Sinn in deren Nutzung erkennt.

Die Einführung des Tools allein reicht nicht aus. Es müssen auch die Voraussetzungen geschaffen werden, damit die Fachkräfte es in ihre Arbeit integrieren können.

In vielen Fällen sind es gerade die gemeinschaftlichen Räume, die eine Aneignung erst möglich machen. Die Aneignung ernst zu nehmen bedeutet daher, zu akzeptieren, dass die Veränderung der Praktiken langsamer voranschreitet als die Einführung der Werkzeuge. Die fortschrittlichsten Organisationen werden nicht unbedingt diejenigen sein, die KI am schnellsten eingeführt haben, sondern diejenigen, die die Voraussetzungen für ihre Integration geschaffen haben: Zeit, Vertrauen, Räume für den Austausch und die Möglichkeit, ohne übermäßigen Druck zu experimentieren. Raum für die Schaffung und den Aufbau von Praxisgemeinschaften, wie sie von Etienne Wenger (1998) definiert wurden, zu lassen, erscheint mir für die Integration eines anspruchsvollen, sich weiterentwickelnden Know-hows als unerlässlich. Denn es geht nicht nur darum, generative KI zu nutzen, sondern eine Anwendungsweise zu entwickeln, die in der realen Arbeit und ihrer ständigen Weiterentwicklung Sinn ergibt.

Stéphane Bonzon: Die Debatte über die Einführung von KI in Unternehmen orientiert sich implizit am UTAUT-Modell (Venkatesh et al., 2003), das von Blut et al. (2022) überarbeitet wurde. Die vier Hauptfaktoren für die Absicht und das Nutzungsverhalten einer Technologie im ursprünglichen Modell sind die Leistungserwartung, die Aufwandserwartung, der soziale Einfluss und die unterstützenden Rahmenbedingungen. Diese Variablen sind hilfreich, um zu erklären, warum eine Person die Technologie nutzt, warum sie ihre Absicht zur Nutzung bekundet und warum ihre Organisation die Einführung fördert oder hemmt. Dies kann die Nutzung vorhersagen, nicht jedoch, wie sich die Nutzung auf die Person auswirkt. Genau diese Schwelle legt Joseph fest, wenn er zwischen Einführung und Aneignung unterscheidet. Man kann alle Kriterien des UTAUT-Modells erfüllen und dennoch lediglich eine verhaltensbezogene Einführung erreicht haben. Eine Aneignung im engeren Sinne ist etwas anderes. Die Studie von Baruel Bencherqui et al. (2025) an 32 qualifizierten Beschäftigten, die sich auf das theoretische UTAUT-Modell stützt, erstellt eine Typologie der Fachkräfte im Umgang mit generativer KI anhand von drei unterschiedlichen Profilen, die eine Diskrepanz zwischen den Nutzern widerspiegeln. Einige Vorreiter weisen eine hohe Nutzungsintensität auf und kommunizieren intensiv darüber, doch die Mehrheit beschränkt sich auf eine gelegentliche und vorsichtige Nutzung. Manche, die durch ihre Befürchtungen hinsichtlich der Datensicherheit oder mangelnder Beherrschung gebremst werden, nutzen sie schlichtweg nicht. Die Beziehung, die Fachkräfte zur generativen KI aufbauen, beeinflusst ihre Entscheidung, diese zu nutzen oder nicht, stark. Wie Rabardel (1995) anhand der instrumentellen Genese gezeigt hat, erhält ein Fachmann kein fertiges technisches System, das er einfach so nutzt, wie es ist. Im Gegenteil: Er entwickelt sein eigenes Arbeitsinstrument, indem er sowohl das Werkzeug als auch seine eigene Tätigkeit verändert. Aus dieser Perspektive ist die Einführung der Moment, in dem die KI in das Arbeitsumfeld Einzug hält, während die Aneignung erst dann beginnt, wenn der Nutzer sie in ein für seine Tätigkeit relevantes Instrument umwandelt. Bei einem probabilistischen System wie der generativen KI ist die Relevanz ihrer Nutzung jedoch niemals selbstverständlich. Meiner Meinung nach lässt sich nur durch eine bewusste Aneignung der generativen KI – wie ich sie gerne nenne – verhindern, dass sie zu einer bloßen kognitiven Krücke oder zu einem Automatismus der Delegation wird.

Quellen:

• Baruel Bencherqui, D., Chaari, J., Le Flanchec, A., & Mullenbach Servayre, A. (2025). Die Aneignung generativer künstlicher Intelligenz (GKI) durch Mitarbeiter in Unternehmen. Vie & Sciences de l’Entreprise, 224(1), 13–40. https://doi.org/10.3917/vse.224.0013
• Blut, M., Chong, A. Y. L., Tsigna, Z., & Venkatesh, V. (2022). Metaanalyse der „Unified Theory of Acceptance and Use of Technology“ (UTAUT): Hinterfragung ihrer Gültigkeit und Aufstellung einer Forschungsagenda im „Red Ocean“. Journal of the Association for Information Systems, 23(1), 13–95. https://doi.org/10.17705/1jais.00719
• Bonzon, S. (2026, 10. April). Generative KI und Arbeit: Jenseits des Hypes – was die Forschung bereits zeigt. ISFB-Beobachtungsstelle für Bank- und Finanzkompetenzen.
• Rabardel, P. (1995). Menschen und Technologien: Ein kognitiver Ansatz zu zeitgenössischen Instrumenten. Armand Colin.
• Rosa, H. (2010). Beschleunigung: Eine Sozialkritik der Zeit (Übersetzung: D. Renault). La Découverte. (Originalausgabe erschienen 2005)
• Schön, D. A. (1983). Der reflektierende Praktiker: Wie Fachleute im Handeln denken. Basic Books.
• Wenger, E. (1998). Communities of Practice: Lernen, Sinn und Identität. Cambridge University Press.

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Joseph Baud-Grasset

Ausbildungsbeauftragter
ISFB

Stéphane Bonzon

Beratungspsychologin
ISFB

Zu wissen, wie man eine künstliche Intelligenz befragt, ihre Antworten bewertet und entscheidet, wann man darauf verzichten sollte, wird zu einer beruflichen Kompetenz.

Joseph Baud-Grasset

Generative KI verändert nicht nur die Arbeitsmittel: Sie verschiebt auch die Erwartungen, Bezugspunkte und impliziten Standards der Arbeit.

Stéphane Bonzon