Auf die Schnelle

Die GoTo-Studie "The Pulse of Work in 2026" vom 19. Mai 2026 hat 2.500 Menschen in zehn Ländern befragt, die DACH-Region inklusive. 46 Prozent der DACH-Beschäftigten sagen, sie verließen sich zu stark auf KI. 42 Prozent haben KI-Ergebnisse übernommen, obwohl sie Fehler vermuteten. Fast ein Drittel der IT-Verantwortlichen berichtet von KI-Fehlern, die Kunden oder Finanzen getroffen haben. Für KMU ist das ein Argument für klare Nutzungsregeln und echten Kompetenzaufbau.

Schnelle KI-Einführung hat eine Kehrseite, und die GoTo-Studie zur KI-Abhängigkeit legt sie offen. Am 19. Mai 2026 veröffentlichte der Software-Anbieter GoTo den Report "The Pulse of Work in 2026". Fast die Hälfte der befragten Beschäftigten in der DACH-Region hält die eigene KI-Nutzung inzwischen für übertrieben. Das ist bemerkenswert, denn gesagt haben es Menschen, die KI täglich benutzen.

Wer befragt wurde

Für den Report hat GoTo zusammen mit Workplace Intelligence 2.500 Menschen befragt, je zur Hälfte Wissensarbeiter und IT-Entscheider, also 1.250 und 1.250. Die Befragten kommen aus zehn Ländern, die DACH-Region ist darunter. Erhoben wurden die Daten zwischen November 2025 und Januar 2026. Die Aufteilung in Anwender und IT-Verantwortliche ist nützlich, weil sie zwei Perspektiven auf dasselbe Phänomen liefert: die derer, die KI täglich bedienen, und die derer, die hinterher die Scherben zusammenkehren.

Solche Zahlen aus dem deutschsprachigen Raum sind wertvoll. Viele KI-Studien beziehen sich auf die USA, wo Arbeitskultur und Datenschutz anders ticken. Wenn hier fast die Hälfte von zu viel Abhängigkeit spricht, ist das näher an der Realität eines Betriebs in Bayern oder der Schweiz als eine Umfrage aus dem Silicon Valley.

Fast die Hälfte fühlt sich zu abhängig

In der DACH-Region sagen 46 Prozent, sie verließen sich zu stark auf KI. 52 Prozent glauben, dass übermäßige KI-Nutzung die eigenen Fähigkeiten untergräbt. Beide Zahlen zusammen zeichnen ein Bild von Beschäftigten, die spüren, dass ihnen etwas abhandenkommt, wenn die Maschine zu viel übernimmt.

Das ist ein bekanntes Muster. Wer das Kopfrechnen dem Taschenrechner überlässt, verlernt es. Wer jede E-Mail vom Modell formulieren lässt, merkt irgendwann, dass ihm die eigenen Worte fehlen. Die Sorge ist berechtigt, und sie stammt von Leuten mitten in der Nutzung.

Wichtig ist, was diese Zahlen nicht heißen. Sie bedeuten nicht, dass die Leute KI ablehnen, sie benutzen sie ja täglich. Es ist die Sorge der Vielnutzer, dass ihnen die eigene Übung verloren geht.

Was Abhängigkeit im Alltag heißt

Abhängigkeit klingt abstrakt, im Arbeitsalltag ist sie konkret. Ein Sachbearbeiter, der jede Kundenmail vom Modell schreiben lässt, verliert mit der Zeit das Gefühl für den richtigen Ton. Ein Entwickler, der Code nur noch generieren lässt, versteht irgendwann nicht mehr, was er da einbaut. Das wird zum Problem, sobald die KI danebenliegt, denn dann fehlt das eigene Urteil, um den Fehler zu bemerken. Die Fähigkeit, ein Ergebnis zu prüfen, verkümmert ausgerechnet dann, wenn man sie am dringendsten braucht.

Das heißt nicht, dass man KI meiden sollte. Wer sie klug einsetzt, gewinnt Zeit für die Dinge, die wirklich Kopfarbeit brauchen. Die Grenze verläuft dort, wo man das Prüfen aufgibt und dem Ergebnis blind vertraut.

Der Druck kommt von oben

58 Prozent fühlen sich unter Druck, KI für mehr Produktivität einzusetzen. Das ist der Punkt, an dem die Abhängigkeit zum Führungsthema wird.

Wenn mehr als die Hälfte der Beschäftigten den Eindruck hat, KI nutzen zu müssen, um mitzuhalten, entsteht Tempo ohne Sorgfalt. Man klickt das Ergebnis durch, weil das nächste Ticket wartet. Prüfen kostet Zeit, und Zeit ist das, was der Druck gerade wegnimmt. So wird aus einem Werkzeug, das entlasten soll, eine Quelle für Flüchtigkeitsfehler.

Oft wird dieser Druck gar nicht offen ausgesprochen. Selten sagt ein Chef wörtlich, benutz mehr KI. Es reicht das Gefühl, dass die Kollegin doppelt so schnell fertig ist, weil sie das Tool nutzt. So entsteht ein stiller Wettbewerb, in dem die Sorgfalt schnell unter die Räder kommt.

Führung kann hier viel bewegen. Wird oben klar gesagt, dass Sorgfalt vor Tempo geht, nimmt das den Druck heraus. Fehlt dieses Signal, füllt jeder die Lücke mit dem eigenen Bauchgefühl.

Wenn Zweifel überstimmt werden

Die brisanteste Zahl betrifft die Qualität. 42 Prozent haben KI-Ergebnisse verwendet, obwohl sie schlechte Qualität oder Fehler vermuteten. Sie ahnten, dass etwas nicht stimmte, und übernahmen es trotzdem.

Woran liegt das? Selten an Bequemlichkeit. Häufiger an fehlender Zeit und der Annahme, ein zweiter Blick koste mehr, als er bringt. Das ist ein Trugschluss, denn ein Fehler, der beim Kunden landet, kostet am Ende immer mehr als die fünf Minuten Kontrolle.

Die Folgen bleiben nicht abstrakt. Fast ein Drittel der IT-Verantwortlichen berichtet, dass KI-Fehler bereits Kunden, Klienten oder Finanzen beeinträchtigt haben. Das ist der Moment, in dem aus einem Tippfehler im Prompt ein Haftungsfall wird. Ein falscher Betrag in einem Angebot, eine erfundene Quelle in einem Kundenschreiben, eine fehlerhafte Auskunft im Chat, solche Dinge kosten Geld und Vertrauen und lassen sich hinterher schwer einfangen.

Klare Regeln und echte Kompetenz

In unseren DigiMan-Kursen ist das eine der ersten Lektionen. KI ist ein Entwurfswerkzeug, das jemand kontrollieren muss. Wer das verinnerlicht, prüft jedes Ergebnis, bevor es das Haus verlässt, und zwar an den Stellen, wo es teuer wird, also bei Zahlen, Namen, Zusagen und rechtlichen Aussagen.

Ein einfacher Grundsatz hilft schon. Was rausgeht und einen Namen, eine Zahl oder eine Zusage enthält, liest ein Mensch gegen. Alles andere darf schneller laufen.

Zwei Dinge helfen darüber hinaus, und beide kann jeder Betrieb umsetzen. Das eine sind klare Regeln. Frag dich, wofür KI in deinem Betrieb benutzt werden darf, was ein Mensch gegenlesen muss und welche Daten überhaupt hinein dürfen. Das andere ist Kompetenz. Wer versteht, wie ein Sprachmodell zu seinen Antworten kommt und wo es typischerweise danebenliegt, übernimmt Ergebnisse nicht blind. Diese beiden Hebel greifen ineinander: Regeln ohne Kompetenz werden umgangen, Kompetenz ohne Regeln bleibt Zufall.

Das ist in der Praxis oft ein größeres Thema als auf dem Papier. Die Technik ist schnell eingeführt, die Gewohnheit, Ergebnisse zu hinterfragen, wächst langsamer. Wer seinen Leuten die Zeit und das Wissen zum Prüfen gibt, holt aus KI mehr heraus als der Betrieb nebenan, der auf Tempo drückt und die Fehler später ausbadet.

Kein Betrieb muss dafür ein großes Programm auflegen. Es reicht, das Thema ernst zu nehmen, ein paar Regeln aufzuschreiben und den Leuten das Rüstzeug zu geben, KI-Ergebnisse einzuschätzen. Das kostet wenig und verhindert viel. So bleibt KI ein Werkzeug, das dem Team dient, und wird nicht zur Krücke, die es schwächt.

Quellen

Die genannten Angaben stützen sich auf folgende öffentlich zugängliche Quellen (Stand der Recherche: 21. Juli 2026):

Häufige Fragen

Was hat die GoTo-Studie untersucht?

"The Pulse of Work in 2026" befragte 2.500 Menschen in zehn Ländern, je zur Hälfte Wissensarbeiter und IT-Entscheider. Die Erhebung lief von November 2025 bis Januar 2026 zusammen mit Workplace Intelligence, die DACH-Region war einer der untersuchten Räume. Veröffentlicht wurde die Studie am 19. Mai 2026.

Wie viele Beschäftigte fühlen sich zu abhängig von KI?

In der DACH-Region sagen 46 Prozent, sie verließen sich zu stark auf KI. 52 Prozent glauben, dass übermäßige Nutzung die eigenen Fähigkeiten untergräbt. 58 Prozent fühlen sich unter Druck, KI für mehr Produktivität einzusetzen.

Übernehmen Mitarbeiter fehlerhafte KI-Ergebnisse?

42 Prozent der Befragten haben KI-Ergebnisse verwendet, obwohl sie schlechte Qualität oder Fehler vermuteten. Fast ein Drittel der IT-Verantwortlichen berichtet, dass KI-Fehler bereits Kunden, Klienten oder Finanzen beeinträchtigt haben. Aus einem übersehenen Fehler kann so schnell ein Haftungsfall werden.

Was sollten KMU daraus ableiten?

Zwei Hebel helfen. Erstens klare Regeln, wofür KI genutzt werden darf und was ein Mensch gegenlesen muss. Zweitens echter Kompetenzaufbau, denn wer versteht, wie ein Sprachmodell zu seinen Antworten kommt, übernimmt sie nicht blind. Beides zusammen senkt das Fehler- und Haftungsrisiko.

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Zuletzt aktualisiert: 21. Juli 2026. Stand der Recherche: 21. Juli 2026.