{"id":89422,"date":"2026-07-22T21:07:32","date_gmt":"2026-07-22T21:07:32","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/blog\/ki-botsitting-als-frustrierende-folge-der-ki-skill-luecke\/"},"modified":"2026-07-31T17:04:58","modified_gmt":"2026-07-31T17:04:58","slug":"ki-botsitting-als-frustrierende-folge-der-ki-skill-luecke","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/de\/blog\/ki-botsitting-als-frustrierende-folge-der-ki-skill-luecke\/","title":{"rendered":"\u201eKI-Botsitting\u201c als frustrierende Folge der KI-Skill-L\u00fccke"},"content":{"rendered":"\n

Jede Woche sind Mitarbeitende 6,4 Stunden lang mit dem Mikromanagement von KI-Output besch\u00e4ftigt \u2013 d.\u00a0h. sie korrigieren Fehler und speisen wiederholt Kontext ein. Das jedenfalls geht aus einem Bericht des Glean Work AI Institute<\/a> hervor. Das ist fast ein ganzer Arbeitstag. Daher beginnen Mitarbeitende sich zwangsl\u00e4ufig zu fragen, was denn aus ihrer eigentlichen Expertise und den Aufgaben ihrer Stelle wird. <\/p>\n\n

Und unterschwellig stellt sich zunehmend Frust ein, der zum Risiko f\u00fcr die Mitarbeiterbindung wird. Den Erkenntnissen von Glean zufolge sehen sich diejenigen, deren KI-Arbeit gr\u00f6\u00dftenteils auf Bottsitting-Aufgaben entf\u00e4llt, mit einer um 73 % h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit aktiv nach einem anderen Job um.<\/p>\n\n

Auf den ersten Blick l\u00e4sst sich dies leicht auf Grenzen der KI zur\u00fcckf\u00fchren. Ein tieferer Blick offenbart jedoch eine L\u00fccke in den Skills der Belegschaft, die die meisten Unternehmen nicht vorhergesehen und sich dementsprechend auch nicht darauf vorbereitet haben. <\/p>\n\n

Was ist Botsitting?<\/h2>\n\n

Beschrieben wird damit der Aufwand, der erforderlich ist, damit KI sinnvolle Outputs liefert. Dazu geh\u00f6rt es, Kontext in KI einzuspeisen, den Output zu pr\u00fcfen und Fehler zu korrigieren. Gepr\u00e4gt wurde der Begriff vom Glean Work AI Institute im oben genannten Bericht, doch hat er sich schnell zur Beschreibung eines Ph\u00e4nomens durchgesetzt, mit dem sich Mitarbeitende t\u00e4glich konfrontiert sehen. <\/p>\n\n

Bottsitting und das Produktivit\u00e4tsdilemma am Arbeitsplatz<\/h2>\n\n

In den meisten Unternehmen werden Mitarbeitende inzwischen angewiesen (oder zumindest ermutigt), KI bei ihrer Arbeit einzusetzen. H\u00e4ufig ist der Output der KI jedoch nicht zufriedenstellend, und so steigen Zeit- und Arbeitsaufwand gleicherma\u00dfen. Beispielsweise m\u00fcssen Founder Reports<\/a> zufolge mit 63\u00a0% fast zwei Drittel der F\u00fchrungskr\u00e4fte auf Vorstands- oder VP-Ebene nach eigenen Angaben Arbeitsschritte erneut durchf\u00fchren, bei denen sich zu stark auf KI verlassen wurde. Aus dem gleichen Grund mussten demnach auch beinahe die H\u00e4lfte aller Mitarbeitenden schon einmal die Arbeit von Kolleg:innen korrigieren oder komplett \u00fcberarbeiten. Wie aus der Studie von Glean hervorgeht, \u201em\u00fcssen Mitarbeitende f\u00fcr jede Stunde, die sie f\u00fcr n\u00fctzlichen KI-Output aufwenden, rund eine Stunde zus\u00e4tzlich investieren, um diesen nutzbar zu machen\u201c. Ein Produktivit\u00e4tsdefizit dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung d\u00fcrfte wohl in keinem Plan zur KI-Einf\u00fchrung einkalkuliert sein.<\/p>\n\n

Durch den zunehmenden Aufwand f\u00fcr diese m\u00fchsame \u00dcberpr\u00fcfungsarbeit stellt sich bei den betroffenen Mitarbeitenden das Gef\u00fchl ein, ein unerfahrenes Teammitglied, f\u00fcr dessen Arbeit sie verantwortlich sind, \u201ebabysitten\u201c zu m\u00fcssen, anstatt den eigenen Aufgaben nachzugehen, f\u00fcr die sie eingestellt wurden. Zudem attestieren gerade einmal 13\u00a0%<\/a> der Mitarbeitenden ihrem Unternehmen, durch den Einsatz von KI einen deutlichen Leistungszuwachs zu erzielen. <\/p>\n\n

Dem gro\u00dfen Aufwand, der hierf\u00fcr betrieben wird, stehen bislang kaum gesch\u00e4ftliche Ergebnisse gegen\u00fcber. Die Qualit\u00e4t des KI-Outputs ist jedoch nur ein Teil des Problems. Die eigentliche Ursache ist schon l\u00e4nger bekannt, als Unternehmen es sich eingestehen wollen: Sie haben eine neue Technologie implementiert, ohne das Personal, das sie nutzen muss, darauf vorzubereiten.<\/p>\n\n

Was Mitarbeitende zu sp\u00fcren bekommen, ist die Last der Skill-L\u00fccke und das Unbehagen der fr\u00fchen Phasen eines Lernprozesses. Niemand hat die Belegschaft darauf vorbereitet, wie man produktiv mit KI-Tools arbeitet, und die meisten k\u00f6nnen sich nicht schnell genug weiterbilden. <\/p>\n\n

Daher ist nun das Unternehmen gefragt, diese L\u00fccke zu f\u00fcllen.<\/p>\n\n

Welche Skills Mitarbeitende f\u00fcr die Zusammenarbeit mit KI ben\u00f6tigen<\/h2>\n\n

Die Vorbereitung ihrer Mitarbeitenden auf die Einf\u00fchrung von KI besteht bei den meisten Unternehmen darin, ihnen die F\u00e4higkeiten der Tools darzulegen und wom\u00f6glich auch zu erl\u00e4utern, wie sie verwendet werden. Nur weil man wei\u00df, wozu ein Tool f\u00e4hig ist, besitzt man noch l\u00e4ngst nicht die Skills, um es effektiv zu nutzen.<\/p>\n\n

Das f\u00fcr die Arbeit mit KI n\u00f6tige Skill-Set unterscheidet sich von dem, was in den meisten Stellenbeschreibungen verlangt wird. Jede Jobrolle und Branche stellt zwar jeweils spezifische Anforderungen, doch drei Bereiche sind universell anwendbar:<\/p>\n\n

Technische Auditierung:<\/strong> Unterl\u00e4uft einem KI-Modell ein Fehler, m\u00fcssen Mitarbeitende in der Lage sein, ihn zu erkennen. Liefert ein Prompt ein mangelhaftes Ergebnis, m\u00fcssen sie wissen, wie sie ihn verbessern. Diese Skills lassen sich erlernen. Nur haben die meisten Unternehmen daf\u00fcr keine strukturierten Lernpfade entwickelt. Dies gilt insbesondere f\u00fcr Mitarbeitende in Positionen, die weniger auf die Pr\u00fcfung von Arbeitsergebnissen als auf Qualit\u00e4t und Genauigkeit ausgerichtet sind.<\/p>\n\n

Kreatives Urteilsverm\u00f6gen:<\/strong> KI generiert Output in k\u00fcrzester Zeit. Die eigentliche Kunst besteht darin, zu erkennen, welche Ergebnisse man beh\u00e4lt und welche \u00fcberarbeitet werden m\u00fcssen. Hierzu bedarf es Fachwissen und der F\u00e4higkeit, Arbeit im Kontext zu beurteilen. KI-Modelle sind von Natur aus weder kreativ noch originell. Sie st\u00fctzen sich lediglich auf bestehende Muster und Normen. Daher gilt es, den Output auf mehr zu pr\u00fcfen als nur die oberfl\u00e4chliche Genauigkeit. Und daf\u00fcr braucht es menschliches Urteilsverm\u00f6gen.<\/p>\n\n

KI-Prompting und Systemverst\u00e4ndnis:<\/strong> Zu wissen, wie man mit einem KI-Tool kommuniziert, ihm den richtigen Kontext vermittelt und sein Verhalten sukzessive feinjustiert, stellt bereits eine Kompetenz dar. Erforderlich ist daf\u00fcr ein Verst\u00e4ndnis der Funktionsweise von KI-Systemen. Die meisten Mitarbeitenden entwickeln entsprechende F\u00e4higkeiten durch Ausprobieren und praktische Erfahrung. Doch genau das ist m\u00fchselig und f\u00fchlt sich entsprechend undankbar an. Zudem braucht es seine Zeit, bis man den Dreh raus hat, auch wenn Anbieter von KI-Tools ihre L\u00f6sungen oft als direkt einsetzbar anpreisen.<\/p>\n\n

Wurde die Entwicklung dieser Skills aber vers\u00e4umt, bleibt es an den Mitarbeitenden h\u00e4ngen, diese Wissensl\u00fccke auszugleichen\u00a0\u2013 eine, die bislang noch nicht einmal thematisiert wurde. F\u00fcr sie f\u00fchlt es sich an, als m\u00fcssten sie einen Roboter \u201ebabysitten\u201c. Also alles andere, als neue Skills wie kreatives Urteilsverm\u00f6gen, technische Auditierung und KI-Prompting anzuwenden. Der Grund daf\u00fcr? Neue Skills zu erlernen, ist fast immer mit einem gewissen Unbehagen verbunden. Fehlt es dazu jedoch an einem klaren Weg nach vorne, kann dabei leicht auch Frust entstehen. Unternehmen k\u00f6nnen diesen Weg jedoch auch einfacher gestalten.<\/p>\n\n

So k\u00f6nnen L&D und HR KI-Kompetenz f\u00f6rdern und Botsitting-Frust beseitigen<\/h2>\n\n

Bei Mitarbeitenden, die sich zur \u201eBotsitting-Kraft\u201c degradiert f\u00fchlen, besteht logischerweise ein h\u00f6heres Risiko, dass sie sich nach einer anderen Stelle umsehen.<\/p>\n\n

Umso wichtiger ist es daher, KI-Kompetenz in der gesamten Belegschaft aufzubauen. Diejenigen, die Mitarbeiterdaten, Skilldaten und Budgets verwalten\u00a0\u2013 also die HR-, L&D- und F\u00fchrungsteams\u00a0\u2013, m\u00fcssen sich daf\u00fcr abstimmen und n\u00e4her zusammenr\u00fccken. KI-Tools liefern die besten Resultate, wenn die Mitarbeitenden mit ihrem Einsatz vertraut sind und durch sukzessive Weiterbildung darin geschult werden, noch besser mit ihnen zu arbeiten.Umsetzbar ist dies wie folgt:<\/p>\n\n

Personalisierte Weiterbildung:<\/strong> Laut Deloitte<\/a> ist es bei Unternehmen, die einen personalisierten Ansatz verfolgen, bis zu dreimal wahrscheinlicher, dass ihre Transformationsvorhaben bessere gesch\u00e4ftliche und personelle Ergebnisse erzielen. Beispielsweise tragen allgemein gehaltene KI-Schulungen nicht dazu bei, die L\u00fccke rollenspezifischer Skills zu schlie\u00dfen. Schlie\u00dflich erfordern etwa HR-Analysen KI-Skills, die sich grundlegend von denen unterscheiden, die in der Software-Entwicklung oder im Vertriebsmanagement gefragt sind. Mitarbeitende lernen schneller, wenn ihre Lerninhalte und zugeh\u00f6rige Kommunikation individuell auf sie zugeschnitten sind. Auch der oben verlinkten Studie von Deloitte zufolge bewerten Mitarbeitende Personalisierung und Anpassung als hilfreich, wenn es darum geht, sich auf Ver\u00e4nderungen einzustellen.<\/p>\n\n

Effektive Programme zur Entwicklung von KI-Kompetenz nehmen zun\u00e4chst rollenspezifische Skill-L\u00fccken in den Blick, um sie dann anhand gezielter Weiterbildungsma\u00dfnahmen zu schlie\u00dfen. Unternehmen wie TEKsystems<\/a> und ZS<\/a> gehen noch einen Schritt weiter, indem sie Weiterbildung durch KI-Coaching und -Rollenspiele<\/a> auf individueller Ebene personalisieren.<\/p>\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n

Vernetzung des Technologie-\u00d6kosystems f\u00fcr bessere Skill-Intelligence:<\/strong> Ein erheblicher Anteil der Botsitting-Zeit entf\u00e4llt darauf, Informationen zwischen Tools zu verschieben, die nicht miteinander kommunizieren. Mitarbeitende fungieren als Br\u00fccke zwischen nicht miteinander verbundenen Systemen und \u00fcbertragen oft manuell Kontextdaten in KI-Plattformen. Ein vereinfachter Tech-Stack erfordert weniger manuelle T\u00e4tigkeiten dieser Art. Wird Lernen in den Arbeitsfluss integriert, erhalten KI-Tools genau den Kontext und die Skilldaten, die sie ben\u00f6tigen, um Ergebnisse zu liefern, und die Weiterbildung passt sich individuell an die jeweilige Person an.<\/p>\n\n

Messung von Ver\u00e4nderungen anhand gesch\u00e4ftlicher Ergebnisse: <\/strong>Sobald Unternehmen Skilldaten verkn\u00fcpfen und sichtbar machen, k\u00f6nnen sie Lernma\u00dfnahmen an \u00fcbergeordneten Zielen ausrichten. Ein Teil der Botsitting-Frustration r\u00fchrt daher, dass man zusehen muss, wie der eigene Einsatz in Aufgaben mit keinerlei sichtbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkung versickert. Dies l\u00e4sst sich l\u00f6sen, indem die Weiterentwicklung direkt mit zentralen Gesch\u00e4ftszielen verkn\u00fcpft wird, sodass alle die Ergebnisse sehen k\u00f6nnen. So nutzt etwa Capgemini<\/a> konkrete Projektdaten als Skilldaten, verkn\u00fcpft Lernaktivit\u00e4ten direkt mit Arbeitsergebnissen und sorgt so daf\u00fcr, dass F\u00fchrungskr\u00e4fte Klarheit \u00fcber die Bereitschaft der Belegschaft erhalten. Estelle Maione, Global Head of Learning and Capgemini University, betont, Lernen k\u00f6nne man zwar unsichtbar in den Arbeitsalltag einbetten, die Ergebnisse sollten jedoch umso sichtbarer sein.<\/p>\n\n

Die Folgekosten von KI-Plattform-Botsitting<\/h2>\n\n

Der zunehmende Frust im Zusammenhang mit Botsitting ist ein deutlicher Beleg f\u00fcr die Kompetenzl\u00fccke zwischen Mensch und KI. Die technologische Entwicklung schreitet schneller voran, als sich die meisten Besch\u00e4ftigten anpassen k\u00f6nnen, und zumeist sind sie nicht auf eine effektive Zusammenarbeit mit KI vorbereitet.<\/p>\n\n

Das f\u00fchrt zu stundenlangen Fehlerkorrekturen und \u00dcberarbeitungen minderwertiger KI-Ergebnisse. Auf diese m\u00fchselige Arbeit wurden Mitarbeitende weder vorbereitet, noch wurde es von Unternehmen bis dato veranlasst, die dazu n\u00f6tigen Skills zu entwickeln. Diese Skill-L\u00fccke zu schlie\u00dfen, ist entscheidend, um mit der KI-Transformation Schritt zu halten und die Beteiligung sowie Bindung der Mitarbeitenden zu sichern. Dazu m\u00fcssen Unternehmen schnell KI-Kompetenz aufbauen, gleichzeitig strukturierte M\u00f6glichkeiten zur praktischen Anwendung schaffen, Skill-Intelligence im gesamten Unternehmen nutzbar machen und messen, wie sich diese Kompetenzentwicklung in den Gesch\u00e4ftsergebnissen widerspiegelt \u2013 oder eben nicht.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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