Die Arbeitswelt verändert sich durch KI rasant. Prozesse werden automatisiert, Aufgaben neu verteilt, Berufsbilder geraten in Bewegung. Anne-Sophie Mayer, Professorin für Digitale Arbeit an der LMU, forscht darüber, wie Künstliche Intelligenz das Miteinander in Unternehmen und den Arbeitsalltag von Beschäftigten beeinflusst. Im Interview erklärt sie, was dieser Wandel für Berufseinsteiger bedeutet.
Sie haben den Einsatz von Anwendungen wie Chat-GPT in einem Wissensberuf am Beispiel von Unternehmensberatungen untersucht: Wofür nutzen die Berufseinsteiger die KI-Tools?
Anne-Sophie Mayer: Juniorberater nutzen Chat-GPT und andere Tools wie Co-Pilot und Midjourney zum einen, um Routine-Aufgaben abzugeben und Outputs wie Präsentationen oder Visualisierungen besser und individueller zu gestalten. Darüber hinaus nutzen viele Berufseinsteiger diese Tools aber für das eigene Mentoring, beispielsweise um Gehaltsverhandlungen oder Jahresgespräche mit den Vorgesetzten vorzubereiten. Und schließlich werden diese Tools immer mehr zum Teammitglied, das eigene Ideen auf die Probe stellt, Meinungen und Empfehlungen abgibt oder auch beim Brainstorming hilft.
Vor dem Hintergrund dieser vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten war es sehr spannend zu sehen, welche Auswirkungen diese auf die Entwicklung der Skills und den beruflichen Werdegang der Berufseinsteiger haben.
Was bedeutet denn der Einsatz von KI für ihren Kompetenzerwerb?
Auf der einen Seite können Juniorberater dank der KI-Tools nun viel unabhängiger arbeiten. Während früher bei Fragen und Problemen erfahrenere Kollegen oder Führungskräfte eingebunden wurden, kann man viele dieser Fragen nun mit dem eigenen „persönlichen Assistenten“ klären. Das hat aber auch zur Konsequenz, dass sich Führungskräfte zunehmend schwer damit tun, Wissenslücken oder auch Fortbildungsbedarfe bei neuen Teammitgliedern zu identifizieren. Und Berufseinsteiger konnten bislang natürlich auch durch diese Interaktionen aktiv lernen, was jetzt wegfällt beziehungsweise stark abnimmt.
untersucht, wie sich das Miteinander in Unternehmen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz verändert.
© LMU/Manu TheobaldAnne-Sophie Mayer
KI ersetzt also nicht das Lernen von der Erfahrung anderer?
Das individuelle Mentoring wird keine Technologie so schnell ersetzen: Jemanden zu haben, der das Potenzial von einem erkennt, einem die richtigen Personen vorstellt und zu einem Projekt mitnimmt, das geht nur über Menschen.
Und das soziale Netzwerk ist nicht nur für den Kompetenzerwerb und die Aufstiegschancen unglaublich wichtig, sondern auch für die Unternehmenskultur an sich: Unternehmen leben von sozialen Interaktionen, durch welche wichtige Informationen weitergegeben werden und Wissen generiert wird. Wenn diese eingeschränkt werden, weil nun vermehrt auf Technologie für Wissen und Kommunikation zurückgegriffen wird, entstehen Probleme in der Informations- und Wissensdiffusion – denn jeder KI-Assistent arbeitet in Isolation mit dem jeweiligen User, wodurch Fragen, Ideen oder Lösungsansätze im KI-Tool bleiben, anstatt mit anderen Unternehmensmitgliedern geteilt und dadurch im Unternehmen verbreitet zu werden. Das wird von Unternehmensseite bislang oft vernachlässigt.
Anne-Sophie Mayer
Und wie verändert sich das Arbeitsergebnis durch KI-Tools, werden dadurch alle gleich gut oder schlecht?
Individuell betrachtet können Nutzer dank der KI-Tools kreativer werden, aber auf kollektiver Ebene sieht man oft eine Homogenisierung von Inhalten, das zeigen auch andere Studien.
Berufseinsteiger haben dadurch mehr Druck zu signalisieren, was ihr Mehrwert ist. Jeder kennt den Kollegen, der nur Copy-and-Paste nutzt, sich aber toll artikulieren kann, sodass es gar nicht auffällt, woher er sein Ergebnis hat und ob dieses tatsächlich auch stimmt. So wird die Validierung von Outputs, die Nachwuchskräfte erstellt haben, ein zunehmend wichtiger Fokus für Führungskräfte.
Um nicht in der Homogenisierung von Inhalten und Leistung unterzugehen, versuchen sich Berufseinsteiger davon abzugrenzen und zum Beispiel aktiv auf die Führungskraft zuzugehen, einen bestimmten Prompt zu empfehlen oder sich weiterzubilden in LLM-Engineering. Das Selbstpromoten wird wichtiger, um den eigenen Mehrwert zu zeigen und sich von anderen Kollegen und dem KI-Tool abzugrenzen. Bislang war gängig: Meine Leistung spricht für mich selbst. Das gilt jetzt nicht mehr automatisch.
Wie reagieren Führungskräfte darauf?
Ihre Erwartungen an Berufseinsteiger sind sehr viel höher. Führungskräfte tolerieren häufig keine Fehler mehr. Es darf zum Beispiel keinen Rechtschreibfehler mehr geben, selbst bei Nicht-Muttersprachlern wird sprachliche Perfektion erwartet. Die Anforderungen gehen extrem nach oben.
Aber es ist für Führungskräfte zugleich ein Problem, wenn sich nicht nachvollziehen lässt, woher der Output von Nachwuchskräften kommt. Wie können sie dann ihre High-Performer identifizieren? Wer ist das heute überhaupt? Sind es jene, die gut prompten können, oder die, die Tools nicht nutzen, weil sie sie nicht brauchen?
Eine Gefahr ist auch, dass sie Unterlagen erhalten, die toll aussehen, aber Fehler oder halluzinierte Inhalte enthalten. Das Problem ist jedoch: Führungskräfte haben ja gar nicht die Zeit, alles inhaltlich zurückzuverfolgen und zu kontrollieren, was ihr Team ihnen zuliefert. Aber es wäre natürlich ein großer Reputationsschaden, wenn zum Beispiel in einer Kundenpräsentation falsche Zahlen angegeben sind.
Da müssen Unternehmen also dagegen steuern. Passiert das bereits?
Die Beratung, bei der wir die Studie gemacht haben, hat mittlerweile Zwischen-Checks eingeführt, bei denen Juniorberater erklären, wie sie zu ihren Ergebnissen kommen, und den Prozess der Führungskraft erklären. Dadurch wurde ein Anreiz geschaffen, dass nicht nur Copy-and-Paste geschieht. Das Unternehmen hat auch ein neues Weiterbildungsprogramm aufgezogen, um den Berufseinsteigern grundlegende Kompetenzen trotz KI beizubringen und anzuleiten, wie sie reflektiert mit den KI-Tools arbeiten können.
Daneben hat das Unternehmen versucht, die eigenen LLMs selbst zu optimieren, um die Qualität der Inhalte zu erhöhen und deren Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten, beispielsweise durch integrierte Befehle, immer Quellen für Aussagen anzugeben und den Weg zu einem Ergebnis darzustellen, anstatt nur das Ergebnis zu liefern.
Eine immersive Kunstausstellung des weltbekannten New-Media-Künstlers Refik Anadol mit seinen Werken „Perception of Healing” und „Machine Dreams: Aegean”. Für die großformatige digitalen Installationen hat Künstliche Intelligenz Daten des menschlichen Gehirns und Umweltdaten der Ägäis in dynamische visuelle Erlebnisse verwandelt.
© IMAGO / Idil ToffoloAnne-Sophie Mayer
Wenn die Jobeinsteiger dann mithilfe von KI bessere Arbeit abliefern, steigen sie dann schneller auf?
Im Moment gibt es die paradoxe Situation, dass Juniorberater früher in Projekten mitarbeiten und auch früher mit zu Kunden gehen, während sie bislang zwei bis drei Jahre lang vor allem zugearbeitet haben. Aber obwohl sie teilweise Senior-Aufgaben übernehmen, werden sie nicht gleich befördert. Die Frage ist ja auch, ob dafür überhaupt genug Senior-Stellen frei sind in einer so hierarchischen Branche. Manche Unternehmen überlegen daher schon, ob sie überhaupt so viele Einstiegsstellen wie bislang brauchen.
Haben Sie also einen Rat für Berufseinsteiger?
Ich bekomme von Studierenden in Vorlesungen aus dem BWL-Bereich oft diese Fragen gestellt. Viele meiner Master-Studierenden wollen in die Beratung einsteigen und beobachten die aktuelle Entwicklung mit Sorge.
Es ist natürlich keine Lösung, die KI-Tools nicht zu nutzen, weil sie sehr viel Mehrwert bieten können, sowohl für den Einzelnen als auch für die Organisation. Aber es wird zunehmend wichtig zu verstehen, wie die Tools funktionieren und wie sich damit gut und innovativ arbeiten lässt. Dann können Berufseinsteiger einen sehr wertvollen Beitrag in Unternehmen leisten, indem sie von ihren Erfahrungen berichten, für Risiken sensibilisieren und die Potenziale aufzeigen.
So empfehle ich, sich auf der einen Seite technische Skills anzueignen, also beispielsweise „Wie prompte ich richtig“ oder „Wie baut man ein LLM“, aber auch das Thema soziale Netzwerke verstärkt zu fokussieren: Auch wenn man dank KI unabhängiger arbeiten kann, sind die sozialen Beziehungen innerhalb der Abteilung und des Unternehmens wichtiger denn je für den Aufbau von Expertise, den Zugang zu spannenden Projekten und Stellen sowie für die persönliche und berufliche Weiterentwicklung.
Anne-Sophie Mayer ist Professorin für Digitale Arbeit an der LMU Munich School of Management.
Anne-Sophie Mayer, Reza M. Baygi, Reinout Buwalda: Generation AI: Job Crafting by Entry-Level Professionals in the Age of Generative AI. In: Business & Information Systems Engineering 2025
Lesen Sie weitere Beiträge aus dem LMU-Forschungsmagazin im Online-Bereich und verpassen Sie keine Ausgabe, indem Sie den kostenlosen Magazin-Alert aktivieren!