# Navigating AI Burnout and Ethical Integration Strategies

**Podcast:** Kollegin KI
**Published:** 2026-08-07

## Transcript

Schlechte Nachrichten für alle High PerformerInnen unter euch.
KI wird eure Wahrscheinlichkeit an Burnout zu erkranken massiv erhöhen.
Herzlich willkommen zu Kollegin KI Snackbox.
Mein Name ist Max Muntenke und ich bringe euch einmal wie jeden Freitag durch die KI News der Woche in unter 10 Minuten.
Gehen wir doch direkt mal rein.
Stichwort KI Burnout.
Der Therapeut Nick Sanchez arbeitet im Silicon Valley und hat dort beobachtet, dass es bei Tech-Führungskräften zunehmend zu einer speziellen Form der Überlastung kommt.
Und diese Überlastung, den KI-Burnout, den linkt er ganz klar mit der KI-Nutzung.
Er sagt, KI-Nutzung führt dazu, dass sich diese Abwärtsspirale, in der High-PerformerInnen sich teilweise befinden, nochmal deutlich verstärkt.
Der Clou ist nämlich, KI reduziert Arbeit nicht unbedingt zwangsläufig.
Klar können wir irgendwie effizienter arbeiten, wenn wir KI nutzen, gewisse Tasks automatisieren und so weiter.
Kennt ihr alles.
Aber die freigewordene Zeit, die müssen wir ja trotzdem selbst noch irgendwie füllen.
Und wenn wir die jetzt einfach mit noch mehr Arbeit füllen, dann steigt im Grunde die Belastung durch mehrere Aufgaben parallel.
Wir verlieren den Überblick und wir rutschen dann irgendwann in, ja, sage ich mal, den Burnout, beziehungsweise haben gar keine Kontrolle mehr darüber, was wir eigentlich machen, gar keinen Überblick mehr und fühlen eine Ohnmacht.
Ja, das hat Nick Sanchez beobachtet.
Ist natürlich anekdotische Evidenz.
Ich habe deshalb mal geguckt, ob es Studien gibt, die tatsächlich jetzt nicht von einer Person im Silicon Valley ausgehen, sondern tatsächlich wissenschaftlich begleitet wurden.
Und tatsächlich schreibt Adaptivist, dass es eine Befragung von zweieinhalbtausend WissensarbeiterInnen gab.
Und auch da stellte sich...
heraus, dass das durchaus gar nicht alles so grün ist, wie man das gerne denkt.
Nur weil KI eingeführt wird, heißt das nämlich nicht, dass die viel entspannter Arbeiten jetzt total happy sind.
Ganz im Gegenteil.
72 Prozent der Befragten dieser zweieinhalbtausend WissensarbeiterInnen, die sagen, sie wünschen sich eigentlich lieber die Zeit vor KI zurück.
Das hängt auch damit zusammen, dass sie befürchten, dass ihre eigene Expertise in Zukunft nicht mehr so viel wert ist, weil sie tatsächlich durch KI jetzt auch mehr oder weniger Aufgaben abgeben können oder müssen.
Und das ist ganz spannend, denn es gibt natürlich diese Erwartungshaltung an KI.
Zum einen von den Vorgesetzten, die irgendwie sagen, wir füllen jetzt KI ein und dann werden Angestellte natürlich sofort 20 Prozent produktiver, also können wir irgendwie auch mal die KPIs hochdrehen oder so.
Zum anderen gibt es eben auch die Erwartungshaltung von Angestellten gegenüber KI, dass sie sagen, naja, ich könnte ja jetzt irgendwie mit einem Knopfdruck hier alle möglichen Sachen automatisieren.
Und beides stimmt natürlich nicht.
Also man führt KI nicht ein wie eine Software, wie so ein Buchhaltungstool und plötzlich sind alle effizienter und alles funktioniert.
Es ist tatsächlich ziemlich aufwendig, so eine Automatisierung zu bauen, die hinzubekommen, wirklich Produktivität aus den Use Cases rauszuziehen.
Und dementsprechend dauert die KI-Transformation und Integration natürlich entsprechend lange und muss natürlich auch begleitet werden.
Das heißt, man kann die Software oder das Tool nicht einfach den Leuten vorsetzen und dann wird das schon.
Also das vielleicht dazu.
Zum einen Nick Sanchez.
Und zum anderen die Studie von Adoptivist.
Nick Sanchez könnt ihr nachlesen im Business Insider und auch die Studie habe ich euch wie alle Quellen zu meinen News hier in die Shownotes gepackt.
Interessant wird es natürlich, wenn wir...
mal selbst überlegen, wie sich unsere Arbeit durch KI verändert oder auch verändern könnte.
Und da bin ich über was Tolles gestoßen.
Im Handelsblatt gibt es sowas wie einen Arbeitszeitrechner.
Ihr braucht dazu Handelsblatt Plus.
Habe ich nicht, habe ich dementsprechend nicht ausprobiert, aber ich glaube, das könnte ganz spannend sein für den einen oder anderen von euch.
Also ihr könnt hier auf Grundlage einer anderen Forschung von Wei Jiang, könnt ihr mal wie sich euer Workload eigentlich durch KI in den nächsten Jahren verändern wird.
Daten dazu kommen von der American Time Use Survey.
Also das ist auch wissenschaftlich hinterlegt.
Und ich bin mal gespannt, könnt ihr gerne mal machen und postet mal eure Ergebnisse in die Kommentare.
Würde mich mal interessieren, was bei euch rauskommt und wie sicher das ist.
Also wenn ihr checken wollt, wie viel Workload ihr 2027 folgende habt durch KI, dann könnt ihr gerne diese kleine Spielerei im Handelsblatt mal ausprobieren.
Gehen wir mal ein bisschen weiter weg von der Arbeit und hin zu Ethik.
Da gibt es nämlich einen ganz, ganz spannenden Essay, den ich gesehen habe.
Der Aeon-Essay über Ubuntu.
Ubuntu, kennt ihr vielleicht so als Betriebssystem, Ubuntu ist tatsächlich eine afrikanische Philosophie, beziehungsweise eine Lehre.
Und warum sprechen wir hier im KI-Podcast darüber?
Ganz klar, es gibt in diesem Essay so ein bisschen das Problem, das beschrieben wird, dass wir KI nutzen und zwar nach westlichen Maßstäben.
Das KI, Large Language Models, im Grunde nach westlichen ethischen.
Bedingungen trainiert werden.
Und damit habe ich selbst auch schon mal Erfahrungen gemacht.
Vielleicht habt ihr mein Projekt damals zur Bundestagswahl verfolgt, Bundestagswahl.ai.
Da habe ich Wahlprogramme verbildlicht.
Also ich habe gefragt, wie würde eine Zukunft aussehen, wenn 100 Prozent dieser Forderungen in dem jeweiligen Wahlprogramm eigentlich in die Tat umgesetzt würden.
Und rausgekommen sind da kleine Wimmelbilder von Städten, eher von Metropolregionen.
Und das war tatsächlich auch eine Rückfrage, die mir dann viel gestellt wurde zu diesem Projekt.
Warum hat denn die künstliche Intelligenz hier eigentlich keine deutschen Städte gezeichnet, sondern offenbar US-amerikanische beziehungsweise teilweise vielleicht auch asiatische große Metropolregionen.
Die sind ja gar nicht wirklich deutsch und eigentlich sollte man doch erkennen, dass es sich hier um ein deutsches Wahlprogramm handelt.
Und tatsächlich war meine Antwort darauf, dass man natürlich nie nachvollziehen kann, wie eine KI arbeitet.
Ihr kennt das Stichwort Blackbox und so.
Aber dass man davon ausgehen kann, dass die Trainingsdaten in so einem Large Language Model, beziehungsweise auch in so einer Bild generierenden KI, natürlich erstmal, ja, sage ich mal, darauf zugrunde liegen, auf Daten, die es einfach schon gibt.
Und das sind natürlich Großstädte, das sind US-amerikanische Metropolregionen, die einfach besonders häufig in gewissen Datensätzen vorkommen und dementsprechend werden die als am wahrscheinlichsten ausgewählt, um ein entsprechendes Bild zu generieren.
Das ist tatsächlich eine ganz spannende Entwicklung, über die ich schon lange nachdenke tatsächlich.
Was für Trainingsdaten packen wir jetzt eigentlich in so ein Large Language Model?
Und in dem Essay wird das beschrieben, dass es tatsächlich natürlich auch auf dem afrikanischen Kontinent eine Milliarde Menschen gibt, die da leben, die aber eigentlich gar nicht zu Wort kommen, wenn es um KI-Entwicklung geht.
Und es gibt so dieses Beispiel, dass irgendwie nur zwei Prozent der afrikanischen Sprachen überhaupt von Large Language Models erkannt werden können, wohingegen natürlich in der westlichen Welt eigentlich alle Sprachen Teil dieses Sprachmodells sind.
Und auf der anderen Seite, und das finde ich eine ganz spannende Sache, über die wir durchaus irgendwie nochmal ein bisschen tiefer nachdenken können, ist, so eine KI in der Regel dazu angehalten, erstmal zu fragen, was kann ich für dich tun?
Aber die philosophische Lehre, die auf dem afrikanischen Kontinent herrscht, die scheint eher in die Richtung zu gehen, was ist wichtig für die Gemeinschaft und nicht, was ist wichtig für mich selbst?
Und ich finde das durchaus einen ganz spannenden Punkt, vor allem, wenn wir immer wieder darüber reden, ob wir nicht unsere Wertvorstellungen, unsere ethischen Grundzüge in unsere KIs packen und auch anderen Playern.
vorschreiben wollen, diese ethischen Grundzüge im Grunde so zu übernehmen.
Ja, typisches Beispiel, immer wieder diese Forderung, wir bauen eine europäische KI nach unseren Wertevorstellungen und wenn externe Partner mit uns arbeiten wollen, müssen sie sich im Grunde auch mit dieser europäischen KI zufriedengeben.
Und das ist durchaus etwas, was man kritisch sehen kann und das macht dieser Essay, deshalb möchte ich dem hier auch ein bisschen mehr Raum einräumen.
Da geht es nämlich schon auch um den Begriff der Kolonialisierung, der algorithmischen Kolonialisierung, finde ich einen ganz starken Begriff und ich glaube, da muss ich mir auch nochmal einen Experten und eine Expertin zu einladen, das könnte was für eine Dienstagsfolge werden.
So viel erstmal von meiner Seite.
Ich hoffe, ihr fühlt euch jetzt gut abgeholt und wenn ihr in KI-Smalltalk geratet und verhofft am Wochenende, dann habt ihr jetzt so ein paar Punkte, über die ihr sprechen könnt.
Die Links wie immer in den Shownotes.
Ich bedanke mich fürs Zuhören, liked, teilt und kommentiert gerne diesen Podcast und ansonsten wünsche ich euch ein schönes Wochenende und wir hören uns nächsten Dienstag wieder zur Kollegin KI.
Bis dahin.
Ciao.
Dieser Podcast wird produziert von Podstars bei OMR.