In einer Lagerhalle stoppt der Transportroboter abrupt. Er wurde erst vor Kurzem eingeführt, um Mitarbeiter zu entlasten, Personal zu sparen und die Effizienz zu steigern. Schließlich wird er nicht müde und kennt keine Krankheitstage wegen Rückenschmerzen. Doch wieder liegt plötzlich eine Palette im Weg. „Komisch“ murmelt der Vorarbeiter, der die „Neuen“ überwachen soll. Zwei Gänge weiter rollt das nächste Gerät langsamer als sonst. Noch eine Palette.
Im Büro ein paar Stockwerke höher klickt sich eine Kollegin durch ein KI-Tool, das neuerdings Zeit sparen soll. Der komplette E-Mail-Verkehr mit Dienstleistern im Einkauf soll künftig von einem KI-Agenten übernommen werden. Eigentlich ein Teil ihres Jobs. Nun soll sie den Prozess begleiten, damit alles reibungslos funktioniert. Stattdessen füttert sie das System nur mit den nötigsten Informationen. „Mehr muss die KI nicht wissen“, sagt sie halb im Scherz, halb im Ernst.
Im nächsten Team wird ein Chatbot mit besonders kreativen Eingaben gefüttert. Nicht, um ihn zu verbessern, sondern eher, um zu testen, wann er scheitert.
In einem anderen Unternehmen wird eine Künstliche Intelligenz eingeführt, die internes Expertenwissen sammeln und für alle zugänglich machen soll. Eigentlich eine Entlastung. Wissen wird schneller auffindbar, alle können darauf zugreifen. Doch plötzlich bleiben viele Beiträge oberflächlich, wichtige Details fehlen oder werden bewusst ausgelassen.
Die Begründung hört man zwischen den Zeilen: „Wenn die KI alles weiß, wozu braucht man dann mich noch?“
Was nach Einzelfällen klingt, hat System. Immer häufiger hört man von einem neuen Phänomen: Widerstand gegen Künstliche Intelligenz und Roboter – kurz: Robomobbing.
Künstliche Intelligenz wird häufig als Effizienztreiber gefeiert.
„Techno-Stress": KI soll entlasten – erhöht aber den Druck
Künstliche Intelligenz wird häufig als Effizienztreiber gefeiert. Sie soll Routinen übernehmen, Zeit sparen und Beschäftigte entlasten. In der Praxis zeigt sich jedoch ein bemerkenswerter Widerspruch. Mehrere aktuelle Studien belegen, dass steigende Produktivität nicht automatisch zu weniger Arbeit führt, sondern häufig das Gegenteil bewirkt. So zeigen Untersuchungen aus den USA und von Universitäten wie Berkeley, dass Beschäftigte mit KI schneller arbeiten, gleichzeitig aber mehr Aufgaben übernehmen und ihre Arbeitszeit sogar verlängern. Auch eine Analyse aus einem Tech-Unternehmen kommt zu dem Ergebnis, dass sich zwar die Produktivität deutlich steigt, die Arbeitsintensität jedoch ebenfalls zunimmt.
Der Grund liegt in einem einfachen Mechanismus: Was schneller erledigt werden kann, wird schnell zum neuen Erwartungsniveau. Die gewonnene Zeit wird nicht frei, sondern unmittelbar mit neuen Aufgaben gefüllt. Arbeitspsychologische Studien sprechen in diesem Zusammenhang von „Techno-Stress“. Entlastung tritt nur dann ein, wenn Unternehmen bewusst gegensteuern. Andernfalls steigen die Anforderungen kontinuierlich weiter. Parallel verdichtet sich die Arbeit. Prozesse werden enger getaktet, Reaktionszeiten verkürzen sich und Pausen geraten unter Druck. KI spart Zeit – aber selten für die Beschäftigten.
Und sie birgt noch ein weiteres Risiko: Wenn Geschwindigkeit wichtiger wird als Sorgfalt, können die Folgen auch für Unternehmen selbst spürbar werden.
Kontrolle und Qualität
Ein Praxisbeispiel von Amazon: Anfang März 2026 kam es zu mehrstündigen Ausfällen der Plattform. Interne Berichte deuten darauf hin, dass KI-gestützte Coding-Tools fehlerhafte Änderungen erzeugten, die nicht ausreichend geprüft wurden. Einzelne Fehler hatten dadurch große Auswirkungen.
Die Konsequenz: KI-generierte Codes müssen nun stärker kontrolliert und von erfahrenen Entwicklern freigegeben werden. Intern wurde zudem angeblich diskutiert, ob der vorherige Stellenabbau die fehlenden Kontrollkapazitäten verstärkt haben könnte. Offiziell weist Amazon das zurück. Für Arbeitnehmervertreter bleibt der Punkt jedoch relevant: Weniger Personal kann bedeuten, dass Kontrolle und Qualität leiden.
Das zeigt auch ein Beispiel der Firma Klarna. Der Bezahldienst hatte stark auf Künstliche Intelligenz gesetzt und rund 700 Stellen im Kundenservice abgebaut. Die Bearbeitungszeiten sanken deutlich und auch Bewertungen verbesserten sich zunächst. Trotzdem zog das Unternehmen teilweise die Reißleine. Der Grund: Die Qualität ließ sich rein mit KI nicht dauerhaft auf dem gewünschten Niveau halten. Klarna setzt nun aktuell wieder stärker auf menschliche Mitarbeiter und Zugang zu „echter Beratung”.
Die Ängste vieler Beschäftigter hängen eng damit zusammen, wie wenig greifbar Künstliche Intelligenz für sie oft noch ist.
Wenn Angst mitarbeitet: Psychologische Effekte von KI
Die Ängste vieler Beschäftigter hängen eng damit zusammen, wie wenig greifbar Künstliche Intelligenz für sie oft noch ist. Was man nicht versteht, wirkt schnell bedrohlich. Wenn unklar bleibt, wie ein System funktioniert, welche Entscheidungen es trifft und welche Rolle der Mensch künftig spielt, entsteht Unsicherheit. Daraus wird schnell Angst – vor Fehlern, vor Kontrollverlust und vor dem eigenen Bedeutungsverlust im Job.
Die Beispiele aus der Praxis zeigen, wohin das führen kann: Systeme werden im Extremfall nur halb genutzt, bewusst ausgebremst, mit Skepsis betrachtet oder funktionieren nicht wie gewünscht.
Kein Wunder also, dass der neue „Kollege KI“ nicht überall willkommen ist. Wo Angst mitarbeitet, wird aus Unterstützung schnell Konkurrenz und aus Technologie ein Gegner.
Wer Roboter gezielt blockiert oder KI-Systeme absichtlich falsch bedient oder füttert, riskiert arbeitsrechtliche Konsequenzen.
Wann wird „Robomobbing“ arbeitsrechtlich relevant?
Dazu sollten sich Beschäftigte auch im Klaren sein: Wer Roboter gezielt blockiert oder KI-Systeme absichtlich falsch bedient oder füttert, riskiert arbeitsrechtliche Konsequenzen. Je nach Schwere, könnte das von einer Abmahnung bis hin zur Kündigung reichen.
Aber: Nicht jedes Verhalten ist gleich Sabotage. Fehlende Schulung, Unsicherheit oder Angst vor Jobverlust sind häufige Ursachen und zunächst ein Thema für Qualifizierung und Führung, nicht für Sanktionen.
Wer KI einführt, darf die Mitarbeiter nicht alleinlassen. Es reicht nicht, neue Tools bereitzustellen. Mitarbeiter müssen verstehen, wie sie funktionieren und welche Rolle sie selbst künftig haben.
Denn Wissen nimmt Druck. Wer nachvollziehen kann, wie KI arbeitet, erlebt sie seltener als Konkurrenz. Fehlt dieses Verständnis, wachsen Unsicherheit und Widerstand. Dann wird aus einem Werkzeug schnell ein Gegner.
Nicht die Mitarbeiter sind das Problem – sondern die Rahmenbedingungen
Wenn Mitarbeiter nicht mitziehen, überfordert sind oder KI unter Zeitdruck nur oberflächlich nutzen, liegt das meist nicht an fehlender Motivation, sondern an unklaren Voraussetzungen.
Wichtige Stellschrauben:
- Realistische Erwartungen setzen: KI braucht Einarbeitung
- Zeit für Lernen einplanen: kein „Nebenbei-Thema“
- Arbeitslast anpassen: Tools dürfen keinen zusätzlichen Druck erzeugen
- Überforderung ernst nehmen: Hürden aktiv ansprechen
- Fehlerkultur stärken: Ausprobieren ohne Angst ermöglichen
- Klare Leitplanken definieren: Rolle der KI vs. menschliche Kontrolle
- Mitarbeiter einbeziehen: schafft Akzeptanz
Mobbing, egal ob gegenüber Menschen oder als Widerstand gegen Technik, sollte kein Teil der Arbeitskultur sein.
Am Ende bleibt die entscheidende Frage:
Nicht „Warum ziehen Mitarbeiter nicht mit?“ sondern: „Haben wir die Voraussetzungen geschaffen, damit sie es können?“ Denn auch im Umgang mit Technologie bleibt Arbeit menschlich. Wo Unsicherheit und Druck entstehen, entstehen auch Ablehnung und Konflikte. Mobbing, egal ob gegenüber Menschen oder als Widerstand gegen Technik, sollte kein Teil der Arbeitskultur sein. Es ist ein Zeichen dafür, dass etwas im System nicht stimmt. Sie als Betriebsrat können hier ansetzen: durch klare Regeln, Qualifizierung und vor allem durch eine Kultur, die Ängste ernst nimmt, statt sie zu übergehen. Denn nur wenn Mitarbeiter sich sicher fühlen, kann aus KI ein Werkzeug werden und kein Gegner. (sw)
