Fabiola H. Gerpott, Stephan A. Jansen
Die Arbeit
Wie wir sie mit KI neu erfinden …
und was für uns übrig bleibt
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Dies ist ein lebendiger Quellen-Review (QR).
Entsprechend hat Sie der QR-Code aus dem Buch nicht nur zu den in unserem Werk zitierten Quellen gebracht, welche an der schwarzen Schriftsetzung erkennbar sind.
Vielmehr finden sich hier auch unsere Ergänzungen und Kommentare in grüner Schrift, welche nach Erscheinungsdatum laufend ergänzt wurden und werden.
Die vorliegende Version stammt vom Juli 2025.
Quellenindex:
1
Vinge, V. (1993). The coming technological singularity: How to survive in the post-human era. In VISION-21: Interdisciplinary Science and Engineering in the Era of Cyberspace (pp. 11-22). NASA Conference Publication 10129.
2
von Foerster, H. (2003). Ethics and second-order cybernetics. In Understanding understanding: Essays on cybernetics and cognition (p. 293). Springer.
4
https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part
5
Skidelsky, Robert (2024): Werden wir ersetzt? Vom Fortschrittswahn zu einer Ökonomie des gerechten Lebens. München: Kunstmann, S. 12.
6
Kaube, Jürgen (2018): Die Anfänge von allem. Hamburg: Rowohlt.
7
https://pdcrodas.webs.ull.es/anglo/CarlyleSignsOfTheTimes.pdf
8
Daten nach: Finsterbusch, Stephan / Marx, Uwe (2023): Zeitspiel, in: FAZ, 03.01.23, S. 18.
9
Daten nach Schmidt, Holger/ Hosseini, Hamidreza (2023) Ecodynamics. FAZ, 25.09.23, S. 18.
10
Ebd.
11
von Foerster, Heinz (1999): 2 x 2 = grün, Originaltonaufnahmen 1989-1998, Wyk auf Föhr: supposé
12
Suzman, James (2020). “Sie nannten es Arbeit: Eine andere Geschichte der Menschheit. München: C.H.Beck.
13
Zum NPR-Beitrag aus dem Jahr 2015: Keynes Predicted We Would Be Working 15-Hour Weeks. Why Was He So Wrong? NPR 2015 https://www.npr.org/2015/08/13/432122637/keynes-predicted-we-would-be-working-15-hour-weeks-why-was-he-so-wrong
14
Deter, Alfons: Jeder Landwirt ernährt 145 Menschen, in top agrar, 17.03.2016, unter: Externer Link: www.topagrar.com/schwein/news/jeder-landwirt-ernaehrt-145-menschen-9568216.html.
https://www.bpb.de/themen/umwelt/landwirtschaft/316059/strukturwandel-und-agrarentwicklung-seit-1880/#footnote-target-1 und Mahlerwein, Gunter: Die Moderne (1880-2010). Grundzüge der Agrargeschichte Band 3, Köln/Weimar/Wien 2016, S. 11.
15
So Skidelsky a.a.O. S. 139f.
16
Vgl..https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/entlassungen-im-silicon-valley-ein-boeses-erwachen-18471841.html
17.
https://www.brandeins.de/magazine/brand-eins-wirtschaftsmagazin/2024/messen-vergleichen/sap-weniger-leute-mehr-rendite
18
Zum Paper https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0040162516302244?via%3Dihub
19
Das Paper ist hier abrufbar: https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf
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Bei der Meta-Analyse der Analysen zu möglichen Arbeitsmarkteffekten des digitalen Wandels zeigen als methodische Herausforderungen. Festhalten lässt sich:
- Tätigkeitsbasierte statt bloße berufsorientierte Prognosen scheinen valider.
- Studien, die nur Beschäftigungsverlustrisiken abfragen, stehen immer in der (auch kalkulierten) Gefahr, eine Überdramatisierung zu erzeugen – aufgrund des Fehlens von vergleichenden Aussagen über die Verluste, die auch ohne Technologie stattfinden würden.
- Studien mit Netto-Beschäftigungseffekten (Verluste und Gewinne) sind realistischer, bei denen eher die Einschätzung vorliegt, dass digitaler Wandel nicht zu einem Rückgang der Arbeitsplätze geführt hat und dass dies für die Zukunft eher nicht zu erwarten ist – wenn auch mit Anpassungsproblemen und erhöhter friktioneller Arbeitslosigkeit wie auch früher. (Siehe z.B. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie 2018: https://www.bmwk.de/Redaktion/DE/Downloads/Diskussionspapiere/20180621-diskussionspapier-beschaeftigungseffekte-der-digitalisierung.pdf)
- Die Befragten variieren – je nach Interessenlage der Studienautoren – erheblich, wie Technologiebranchen-Vertreter, Informatikerinnen, Arbeitgeber und Arbeitnehmer.
Ergänzende Grafik zu Seite 31:
Abbildung 4: LLM-Einfluss auf Berufe nach University of Pennsylvania & OpenAI 2023.
20
Das Paper findet sich hier https://shapingwork.mit.edu/research/the-simple-macroeconomics-of-ai/
21
Rushkoff Douglas (2022): Survival of the richest, Escape Fantasies of the Tech Billionares, New York: W.W. Norton.
22
Siehe den Brief für ein Moratorium der KI hier https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/
23
Eine Übersicht über das Sittenbild, die Wissenschaftlichkeit und die Beispiele hier https://www.faz.net/aktuell/feuilleton/debatten/warum-warnen-ki-entwickler-vor-der-apokalypse-19127528.html
24
Killian, Nicolas (2024): Der Milliardär und die Apokalypse, in: DIE ZEIT, 14. März 2024, S. 24.
Seit Bucherscheinung haben sich auch mehrere wissenschaftliche Auseinandersetzungen der Frage gewidmet, ob die Menschheit vor dem Fortschritt künstlicher Intelligenz abgeschirmt werden sollte, um Selbstwertgefühl und Sinn durch Arbeit zu bewahren. So analysieren Carlo Ludovico Cordasco und Carissa Véliz in ihrem im Journal of Business Ethics erschienenem Artikel zwei Szenarien: (1) das Stoppen von KI-Einsatz in arbeitsrelevanten Bereichen, um das Verschwinden KI-automatisierbarer Jobs zu verhindern versus (2) ein umfassender KI- Entwicklungsstopp. Sie zeigen argumentativ auf, warum beide Szenarien zum Scheitern verurteilt sind. Stattdessen schlagen sie vor, dass Menschen in der kollaborativen Arbeit mit Maschinen neue Quellen von Sinn und Selbstachtung finden können – etwa durch spielerisches oder exzellenzorientiertes Handeln. So könnte ein erfülltes Leben jenseits klassischer Erwerbsarbeit entstehen.
Cordasco, C. L., & Véliz, C. (2025). Self-Esteem and Technological Unemployment: Should We Halt AI to Protect Meaningful Work? Journal of Business Ethics, 1-13.
25
https://www.brandeins.de/magazine/brand-eins-wirtschaftsmagazin/2024/geld/rockefeller-erbe-die-rockefeller-story
26
Graeber, David (2018): Bullshit Jobs: A Theory. Simon & Schuster, 2018
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Die umfangreiche nachlaufende empirische Forschung innerhalb von EU-Ländern wie auch den USA zeigen dreierlei :
- Bullshit Jobs sind definitionsabhängiger mit Blick auf die Sinnfrage, was ein PR-Berater sofort bestätigen würde.
- Bullshit Jobs sind zwar in vielen Studien weniger ausgeprägt als von Graeber angenommen, beeinträchtigen aber tatsächlich Einflüsse auf die psychische Gesundheit, dies aber eher bei dysfunktionalen und als sinnlos empfundenen Prozessen.
- Shit Jobs, deren Empathie und die Sinnhaftigkeit werden wiederum oft überschätzt, vor allem bei zu geringer Bezahlung und schlechten Arbeitsbedingungen.
(Soffia, M., Wood, A., & Burchell, B.: Alienation is not ‘Bullshit’: an empirical critique of Graeber's theory of BS jobs. In: Journal: Work, Employment and Society https://doi.org/10.1177/09500170211015067.)
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27
Deal, Terrence E. / Allan A. Kennedy (1982): Corporate Cultures: The Rites and Rituals of Corporate Life, Boston: Addison-Wesley Publishing Company.
28
https://www.scientificamerican.com/article/i-gave-chatgpt-an-iq-test-heres-what-i-discovered/
29
https://www.dfki.de/web/news/maschinelle-intelligenz-und-das-menschliche-monopol
30
Benjamin, Walter (1980): Das Kunstwerk im Zeitalter seiner technischen Reproduzierbarkeit, in: Ders. Gesammelte Schriften, Frankfurt am Main: Suhrkamp Verlag sowie Ders. (2019): Aura und Reflexion. Schriften zur Kunsttheorie und Ästhetik. Ausgewählt und mit einem Nachwort von Hartmut Böhme und Yvonne Ehrenspeck, Berlin: Suhrkamp Verlag.
31
Zum Essay von Franzobel: Ist menschengefertigte Kunst obsolet? https://www.derstandard.at/story/3000000139466/ist-menschengefertigte-ku
32
Knight, Sam (2024): Das Büro der Vorahnungen, Berlin: Aufbau Verlag
33
Layne, Rachel (2023): Humans vs. Machines: Untangling the Tasks AI Can (and Can't) Handle, 22 Nov. 2023 https://hbswk.hbs.edu/item/humans-vs-machines-untangling-the-tasks-ai-can-and-cant-handle
Neuere Studien vergleichen nicht nur die Leistung von Berater:innen mit versus ohne KI-Unterstützung, sondern setzen auf größere (Team-)Kontexte. So zum Beispiel untersucht eine Studie von Ju und Aral (2025), wie Zusammenarbeit mit KI-Agenten (auf Basis von GPT-4o) Teamarbeit, Produktivität und Leistung verändert. In einem groß angelegten Feldexperiment mit über 2.300 Teilnehmenden zeigten sich deutliche Unterschiede zwischen Mensch-KI- und Mensch-Mensch-Teams: Mensch-KI-Teams kommunizierten häufiger, arbeiteten stärker aufgabenorientiert und produzierten effizienter hochwertige Werbematerialien – allerdings auf Kosten sozialer Interaktion und Bildqualität. Besonders spannend: Die Wirkung der KI hing davon ab, ob ihre „Persönlichkeit“ zu jener der menschlichen Partner:innen passte; z. B. waren gewissenhafte Menschen besonders produktiv mit offen agierenden KI-Agenten.
Ju, H., & Aral, S. (2025). Collaborating with AI Agents: Field Experiments on Teamwork, Productivity, and Performance (arXiv:2503.18238). arXiv. https://arxiv.org/abs/2503.18238
34
Kleine-Gunk, B., & Sorgner, S. L. (2023). Homo ex machina: Der Mensch von morgen – Chancen und Risiken des Transhumanismus. München: Goldmann
Seit Erscheinungsdatum haben sich zahlreiche wissenschaftliche Arbeiten mit möglichen Leistungs- und Kreativitätssteigerungen oder-einschränkungen in Zusammenarbeit mit oder im Vergleich zu KI befasst. Viele Arbeiten befassen sich mit den beeindruckenden positiven Effekten, zum Beispiel diese beiden Studien:
Lee, B. C., & Chung, J. (2024). An empirical investigation of the impact of ChatGPT on creativity. Nature Human Behaviour, 8(10), 1906-1914.
è Die Studie zeigt, dass die Nutzung von ChatGPT die Kreativität von Menschen bei der Ideenfindung deutlich steigert – stärker als herkömmliche Websuche oder keine technische Hilfe. Besonders wirksam war ChatGPT bei inkrementellen Innovationen, wobei die KI-Stärke darin liegt, entfernte Konzepte zu verknüpfen und ideenreich darzustellen.
Sun, S., Li, Z. A., Foo, M. D., Zhou, J., & Lu, J. G. (2025). How and for whom using generative AI affects creativity: A field experiment. Journal of Applied Psychology.
è Die Studie zeigt, dass Unterstützung durch generative KI (wie ChatGPT) die Kreativität von Mitarbeitenden steigert, indem sie kognitive Arbeitsressourcen bereitstellt. Besonders profitieren Beschäftigte mit hoher metakognitiver Kompetenz, also der Fähigkeit, das eigene Denken gezielt zu steuern und zu reflektieren.
Etwas überraschend ist, dass ältere Sprachmodelle der menschlichen Kreativität noch mehr auf die Sprünge zu helfen scheinen als neuere (welche selbst immer kreativer werden):
Holzner, N., Maier, S., & Feuerriegel, S. (2025). Generative AI and Creativity: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis. arXiv preprint arXiv:2505.17241. https://arxiv.org/abs/2505.17241
Allerdings zeigen sich wiederholt auch kritische „Nebenwirkungen“ des KI-Einsatzes. Erstens werden wir zwar durchschnittlich besser, aber die „out-of-the-box“ Lösungen nehmen ab. Mathematisch ausgedrückt: der Mittelwert steigt leicht an, aber die Standardabweichung sinkt.
Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290.
è Die Autoren zeigen empirisch, dass generative KI wie große Sprachmodelle die individuelle Kreativität und Qualität von Texten steigern kann – insbesondere bei weniger kreativen Personen. Gleichzeitig führt die Nutzung von KI jedoch dazu, dass die erzeugten Inhalte sich stärker ähneln, wodurch die kollektive Vielfalt und Neuartigkeit kreativer Werke abnimmt.
Zweitens birgt mehr KI-Nutzung auch das Risiko für mehr Langeweile – zumindest den Ergebnissen von Suqing Wu und Kolleg:innen nach, die in einer Reihe von vier Experimenten (N = 3.562) zeigten, dass die Zusammenarbeit mit generativer KI (z. B. ChatGPT) zwar die unmittelbare Leistungsfähigkeit von Menschen in kreativen und professionellen Aufgaben steigert, jedoch langfristig psychologische Kosten verursacht. Insbesondere sinken bei anschließender Alleinarbeit die intrinsische Motivation, während Langeweile zunimmt – ein Effekt, der mit dem Gefühl eines Kontrollverlusts während der KI-Zusammenarbeit zusammenhängt. Die Ergebnisse weisen auf ein Spannungsfeld zwischen kurzfristiger Produktivitätssteigerung und nachhaltigem Wohlbefinden im Mensch-KI-Teamwork hin.
Wu, S., Liu, Y., Ruan, M., Chen, S., & Xie, X. Y. (2025). Human-generative AI collaboration enhances task performance but undermines human’s intrinsic motivation. Scientific Reports, 15(1), 15105.
35
Morewedge, C. K. (2022). Preference for human, not algorithm aversion. Trends in Cognitive Sciences, 26(10), 824-826.
Inzwischen gibt es Meta-Analysen, die das Thema „Aversion gegen KI“ und „Wertschätzung von KI“ anhand neuster Daten aufbereitet. So zeigt ein Paper von Qin und Kolleg:innen (2025), dass die Ablehnung von KI nicht nur von der Identitätsrelevanz (wahrgenommenen Notwendigkeit der Personalisierung) abhängt, sondern auch davon, wie fähig die KI wahrgenommen wird (siehe nachfolgende Abbildung).
Qin, X., Zhou, X., Chen, C., Wu, D., Zhou, H., Dong, X., Cao, L., & Lu, J. G. (2025). AI aversion or appreciation? A capability–personalization framework and a meta-analytic review. Psychological Bulletin, 151(5), 580–599.
Abbildung übersetzt und adaptiert aus Qin et al. (2025)
Andere zeigen über den Zeitverlauf sich abnehmende Vorbehalte, vor allem bei der Einschätzung von Kompetenz und Leistungsfähigkeit von KI – ein Hinweis auf zunehmende Gewöhnung und Akzeptanz.
Zehnle, M., Hildebrand, C., & Valenzuela, A. (2025). Not all AI is created equal: A meta-analysis revealing drivers of AI resistance across markets, methods, and time. International Journal of Research in Marketing.
36
Newport, Cal (2016). Deep Work: Rules for Focused Success in a Distracted World, New York City: Grand Central Publishing.
37
Siehe zur Studienübersicht https://workjoy.co/blog/scientific-research-notifications-and-interruptions-negatively-affect-work
38
Siehe Jansen, Stephan A. (2023): Der Zeitgeist und die Arbeitszeit, in: brand eins, 12/2023, https://www.brandeins.de/magazine/brand-eins-wirtschaftsmagazin/2023/zeit/stephan-a-jansen-der-zeitgeist-und-die-arbeitszeit
https://www.brandeins.de/magazine/brand-eins-wirtschaftsmagazin/2022/nachtleben/wie-ungesund-ist-es-gegen-die-innere-uhr-zu-leben
39
Creutzburg, Dietrich (2024): Viertagewoche? Wichtiger sind nette Kollegen, in: FAZ, 27. 6. 2024, S. 18.
40
https://www.brandeins.de/magazine/brand-eins-wirtschaftsmagazin/2022/nachtleben/chrono-kapitalismus
41
Siehe v.a. hier https://documenta-fifteen.de/lumbung-member-kuenstlerinnen/project-art-works/
42
Carton, A. M., Murphy, C., & Clark, J. R. (2014). A (blurry) vision of the future: How leader rhetoric about ultimate goals influences performance. Academy of Management Journal, 57(6), 1544-1570.
43
Baumeister, R. F., Hofmann, W., Summerville, A., Reiss, P. T., & Vohs, K. D. (2020). Everyday thoughts in time: Experience sampling studies of mental time travel. Personality and Social Psychology Bulletin, 46(12), 1631-1648.
44
Quaquebeke, N. V., & Gerpott, F. H. (2023). The now, new, and next of digital leadership: How Artificial Intelligence (AI) will take over and change leadership as we know it. Journal of Leadership & Organizational Studies, 30(3), 265-275.
45
Joksimovic, S., Ifenthaler, D., Marrone, R., De Laat, M., & Siemens, G. (2023). Opportunities of artificial intelligence for supporting complex problem-solving: Findings from a scoping review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100138.
46
Costello, T. H., Pennycook, G., & Rand, D. (2024). Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI. OSF Preprints, https://doi.org/10.31234/osf.io/xcwdn
47
Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2024). AI can help people feel heard, but an AI label diminishes this impact. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(14), e2319112121.
48
Raisch, S., & Krakowski, S. (2020). Artificial intelligence and management: The automation-augmentation paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192-210.Wesche, J. S., & Sonderegger, A. (2019). When computers take the lead: The automation of leadership. Computers in Human Behavior, 101, 197-209.
49
Safak, C., & Farrar, J. (2021). Managed by bots. Data-driven exploitation in the gig economy. Worker Info Exchange Report. https://www.workerinfoexchange.org/wie-report-managed-by-botsRosenblat, A. (2018). Uberland: How algorithms are rewriting the rules of work. University of California Press.
50
Van Quaquebeke, N. (2024). Your Bot Boss: How AI will reshape leadership. TEDxESMTBerlin. https://www.youtube.com/watch?v=L-HLa3WKWrc
51
Parent-Rocheleau, X., & Parker, S. K. (2022). Algorithms as work designers: How algorithmic management influences the design of jobs. Human Resource Management Review, 32(3), 100828.
52
Trifan, R. (2021). Is the Investor’s Biorhythm Affecting the Stock Market? In Digitalization in Finance and Accounting: 20th Annual Conference on Finance and Accounting (ACFA 2019) Prague, Czech Republic 20 (pp. 71-82). Springer International Publishing. Volk, S., Lowe, K. B., & Barnes, C. M. (2023). Circadian leadership: A review and integration of chronobiology and leadership. Journal of Organizational Behavior, 44(2), 180-201.
53
WiWo. (2019, September 26). Wunsch und Wirklichkeit: Fachkräfte wünschen sich bessere Chefs. WirtschaftsWoche. https://www.wiwo.de/erfolg/trends/wunsch-und-wirklichkeit-fachkraefte-wuenschen-sich-bessere-chefs/25267320.html
Eine neue Studie zeigt: Auch die beste künstlichen Intelligenz macht aus einem kühnen Irren noch lange keinen kompetenten Chef. Wer im Umgang mit KI-Agenten klug, empathisch und entscheidungsstark agiert, überzeugt meist auch im echten Team. Das Problem schlechter Führung bleibt also ein hartnäckiges…
Weidmann, B., Xu, Y., & Deming, D. J. (2025). Measuring Human Leadership Skills with AI Agents (No. w33662). National Bureau of Economic Research.
54
Namie, G. (2021). 2021 WBI U.S. Workplace Bullying Survey. Workplace Bullying Institute. https://workplacebullying.org/multi/pdf/WBI-2021-US-Survey.pdf
55
Boston Consulting Group (2021). Human-centered leaders are the future of leadership. BCG study 2021. https://web-assets.bcg.com/b4/67/551c4d9340a78a15ad08db02cf15/bcg-humancenteredleadersarethefutureofleadership-20210204-vf.pdf
56
Schulze, E. (2022, Dezember 19). Manager werden: Weshalb heute niemand mehr Chef werden will. Handelsblatt. https://www.handelsblatt.com/karriere/manager-werden-weshalb-heute-niemand-mehr-chef-werden-will-/28782734.htmlKim, B. H. (2024). Chef sein – nein danke? ARD mediathek. https://www.tagesschau.de/wirtschaft/unternehmen/fuehrungskraefte-mangel-anreiz-gehalt-selbstverwirklichung-100.htmlZhang, C., Nahrgang, J. D., Ashford, S. J., & DeRue, D. (2020). Why capable people are reluctant to lead. Harvard Business Review. https://hbr.org/2020/12/why-capable-people-are-reluctant-to-lead
57
Meindl, J. R., Ehrlich, S. B., & Dukerich, J. M. (1985). The Romance of Leadership. Administrative Science Quarterly, 30(1), 78-102.
58
Detert, J. R., Kniffin, K. M., & Leroy, H. (2022). Saving Management from our obsession with leadership. MIT Sloan Management Review, 64(1), 74-81.Kniffin, K. M., Leroy, H., & Detert, J. R. (2020). On Leading and Managing: Synonyms or Different Concepts? Academy of Management Discoveries, 6(4), 535-538.
59
Sivers, D. (2010, February). Leadership Lessons from Dancing Guy. TED Conferences. https://www.ted.com/talks/derek_sivers_how_to_start_a_movement
60
DeRue, D. S., Nahrgang, J. D., Wellman, N., & Humphrey, S. E. (2011). Trait and Behavioral Theories of Leadership: An integration and meta-analytic test of their relative validity. Personnel Psychology, 64(1), 7-52. Yukl, G., Gordon, A., & Taber, T. (2002). A hierarchical taxonomy of leadership behavior: integrating a half century of behavior research. Journal of Leadership & Organizational Studies, 9(1), 15-32.
61
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The „what“ and „why“ of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227-268.
62
Van den Broeck, A., Ferris, D. L., Chang, C.-H., & Rosen, C. C. (2016). A review of self-determination theory’s basic psychological needs at work. Journal of Management, 42(5), 1195-1229.
63
Vgl. Auch Weber-Guskar, E. (2024). Gefühle der Zukunft. Wie wir mit emotionaler KI unser Leben verändern. Ullstein Verlag.
64
Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2024). AI can help people feel heard, but an AI label diminishes this impact. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(14), e2319112121
Auch neuere Arbeiten zeigen immer wieder den Effekt, dass die KI-Interaktion oft emotional unterstützender wahrgenommen wird als die Mensch-Interaktion – allerdings nur so lange man nicht weiß, dass das „Gegenüber“ eine KI ist. Sobald letzteres bekannt ist, schlägt die Bewertung ins Negative um – eben weil die andere Seite keine echten Emotionen empfunden hat:
Rubin, M., Li, J. Z., Zimmerman, F., Ong, D. C., Goldenberg, A., & Perry, A. (2025). Comparing the value of perceived human versus AI-generated empathy. Nature Human Behaviour, 1-15.
65
Fitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017). Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): A randomized controlled trial. JMIR mental health, 4(2), e7785.
Prochaska, J. J., Vogel, E. A., Chieng, A., Baiocchi, M., Maglalang, D. D., Pajarito, S., ... & Robinson, A. (2021). A randomized controlled trial of a therapeutic relational agent for reducing substance misuse during the COVID-19 pandemic. Drug and Alcohol Dependence, 227, 108986.
Inzwischen zeigt die Forschung auch, das ChatGPT beeindruckende therapeutische Fähigkeiten an den Tag legt:
Hatch, S. G., Goodman, Z. T., Vowels, L., Hatch, H. D., Brown, A. L., Guttman, S., ... & Braithwaite, S. R. (2025). When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind. PLOS Mental Health, 2(2), e0000145.
66
Granulo, A., Fuchs, C., & Puntoni, S. (2019). Psychological reactions to human versus robotic job replacement. Nature Human Behaviour, 3(10), 1062-1069.
67
Lawrence, N. D. (2024). The Atomic Human. Penguin Books.
68
Leavitt, K., Barnes, C. M., & Shapiro, D. L. (2024). The role of human managers within algorithmic performance management systems: A Process Model of Employee Trust in Managers through Reflexivity. Academy of Management Review. https://doi.org/10.5465/amr.2022.0058
69
Rosa, H. (2016). Resonanz: Eine Soziologie der Weltbeziehung. Suhrkamp Verlag.
70
Collins, R. (2004). Interaction Ritual Chains. Princeton University Press.
71
Gajendran, R. S., Ponnapalli, A. R., Wang, C., & Javalagi, A. A. (2024). A dual pathway model of remote work intensity: A meta‐analysis of its simultaneous positive and negative effects. Personnel Psychology. https://doi.org/10.1111/peps.12641
Choudhury, P., Khanna, T., Makridis, C. A., & Schirmann, K. (2024). Is hybrid work the best of both worlds? Evidence from a field experiment. Review of Economics and Statistics, 1-24.
72
Wang, B., Liu, Y., & Parker, S. K. 2020. How does the use of information communication technology affect individuals? A work design perspective. Academy of Management Annals, 14, 695-725.
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Siampou, F., Komis, V., & Tselios, N. 2014. Online versus face-to-face collaboration in the context of a computer-supported modeling task. Computers in Human Behavior, 37, 369-376.
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O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How Big Data increases inequality and threatens democracy. Crown.
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Robinette, P., Li, W., Allen, R., Howard, A. M., & Wagner, A. R. (2016, March). Overtrust of robots in emergency evacuation scenarios. 2016 11th ACM/IEEE international conference on human-robot interaction (HRI) (pp. 101-108). IEEE.
76
Moser, C., Den Hond, F., & Lindebaum, D. (2022). Morality in the age of artificially intelligent algorithms. Academy of Management Learning & Education, 21(1), 139-155.
77
Tang, P. M., Koopman, J., Mai, K. M., De Cremer, D., Zhang, J. H., Reynders, P., ... & Chen, I. (2023). No person is an island: Unpacking the work and after-work consequences of interacting with artificial intelligence. Journal of Applied Psychology, 108(11), 1766–1789.
Yam, K. C., Tang, P. M., Jackson, J. C., Su, R., & Gray, K. (2022). The rise of robots increases job insecurity and maladaptive workplace behaviors: Multimethod evidence. Journal of Applied Psychology, 108(5), 850–870.
78
Granulo, A., Caprioli, S., Fuchs, C., & Puntoni, S. (2024). Deployment of algorithms in management tasks reduces prosocial motivation. Computers in Human Behavior, 152, 108094.
79
Mincer, J., & Ofek, H. (1982). Interrupted work careers: Depreciation and restoration of human capital. The Journal of Human Resources, 17(1), 3–24.
Reder, S. (1994). Practice-engagement theory: A sociocultural approach to literacy across languages and cultures. In B. M. Ferdman, R. M. Weber, & A. G. Ramirez (Eds.), Literacy Across Languages and Cultures (pp. 33–74). State University of New York Press.
80
Reinmann, G. (2023, Oktober). Deskilling durch Künstliche Intelligenz? Potenzielle Kompetenzverluste als Herausforderung für die Hochschuldidaktik. Diskussionspapier (Nr. 25). Berlin: Hochschulforschung Verlag.
Das Thema „Deskilling durch KI“ wurde auch von der ausländischen Presse aufgegriffen, so zum Beispiel von the New Yorker (https://www.newyorker.com/culture/infinite-scroll/ai-is-homogenizing-our-thoughts), für die Kyle Chayka eine vielbeachtete MIT-Studie verarbeitet: Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X. H., Beresnitzky, A. V., ... & Maes, P. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. arXiv preprint arXiv:2506.08872.
Die Studie ist nicht unumstritten; unter anderem wird daran kritisiert, dass sie nicht realistisch abbildet, wie Studierende KI im Lernalltag nutzen. Sie kann aber als Teil eines größeren wissenschaftlichen Interesses daran gesehen werden, ob KI-Nutzung die kognitive Faulheit erhöht, wie zum Beispiel in diesen beiden Artikel diskutiert:
(1)Gerlich, M. (2025). AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), 6.
(2) https://www.nature.com/articles/d41586-025-00292-z
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Zitiert nach S. 149f. aus Skidelsky, R. (2024). Werden wir ersetzt? Vom Fortschrittswahn zu einer Ökonomie des gerechten Lebens. Verlag Antje Kunstmann.
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Inzwischen haben sich auch die internationalen wissenschaftlichen Zeitschriften dem „KI-Honig in den Waben des HMRM“ (so unsere Abbildung im Buch) angenommen. Anthony J. Nyberg und Kolleg:innen haben im renommierten Journal of Management eine Analyse veröffentlicht, in der sie sechs Kern-HR-Bereiche betrachten und über ähnliche Schlussfolgerungen, wie wir vorgedacht haben, nachdenken:
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Zum Beispiel: https://scottytechnologies.com/scotty-ai-for-talent-acquisition/
https://www.mona-ai.de/personalvermittler
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Die neuere Forschung zeigt, dass die Nutzung von KI im Auswahlprozess dazu führt, dass Menschen sich anders verhalten, wenn sie wissen, dass sie von KI statt von Menschen beurteilt werden: Sie stellen sich selbst als analytischer dar und unterdrücken intuitive oder emotionale Anteile. Dieser sogenannte „AI Assessment Effect“ beruht auf der weitverbreiteten Annahme, dass KI vor allem analytische Eigenschaften positiv bewertet. In 12 Studien (N = 13.342) wurde belegt, dass dies die Aussagekraft von Auswahlverfahren wie Bewerbungen oder Zulassungen verzerren kann – und damit direkten Einfluss darauf hat, wer ausgewählt wird und wer nicht.
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