Künstliche Intelligenz im BGM: Arbeit gesund gestalten

Warum Künstliche Intelligenz zum BGM-Thema wird

Künstliche Intelligenz wird heute in sehr unterschiedlichen Arbeitsbereichen eingesetzt. Generative KI unterstützt bei Recherche, Textarbeit und Informationsverarbeitung. Digitale Assistenzsysteme begleiten Produktionsprozesse. Algorithmen können Aufgaben verteilen, Personaleinsatz planen oder Entscheidungen vorbereiten.

Für das Betriebliche Gesundheitsmanagement ist dabei weniger die technische Funktionsweise der jeweiligen Anwendung entscheidend als deren Einfluss auf die Gestaltung von Arbeit.

Die Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin weist darauf hin, dass KI nicht nur einzelne Arbeitsmittel verändert. Auswirkungen können ebenso auf Arbeitsaufgaben, Abläufe, Arbeitsorganisation und Management entstehen. Daraus ergeben sich sowohl Potenziale für Entlastung als auch neue oder veränderte Belastungen.

KI wird deshalb insbesondere dann zu einem BGM-Thema, wenn sie wesentliche Merkmale der Arbeit verändert. Dazu gehören unter anderem Arbeitsmenge, Handlungsspielräume, Verantwortung, Informationsverarbeitung, Kompetenzanforderungen und Zusammenarbeit.

Entscheidend ist nicht allein, was eine Technologie leisten kann, sondern wie Arbeit mit dieser Technologie gestaltet wird.

Welche Arbeitsbedingungen sich durch KI verändern können

Die Auswirkungen von KI lassen sich nicht pauschal als positiv oder negativ bewerten. Dieselbe Technologie kann Beschäftigte in einem Arbeitssystem entlasten und unter anderen Rahmenbedingungen zusätzliche Anforderungen erzeugen.

Für das BGM sind insbesondere vier Bereiche relevant.

Arbeitsintensität und Arbeitsmenge

Effizienzgewinne gehören zu den wichtigsten Erwartungen an Künstliche Intelligenz. Routinetätigkeiten können beschleunigt, Informationen schneller verarbeitet und einzelne Arbeitsschritte automatisiert werden.

Daraus kann tatsächliche Entlastung entstehen.

Zeitgewinne führen jedoch nicht automatisch zu geringerer Belastung. Werden frei werdende Kapazitäten unmittelbar durch zusätzliche Aufgaben oder höhere Leistungserwartungen ersetzt, kann trotz technologischer Unterstützung die Arbeitsintensität steigen.

Untersuchungen der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin zeigen entsprechend, dass KI-unterstützte Arbeit mit größeren Handlungsspielräumen, gleichzeitig aber auch mit erhöhter Arbeitsintensität verbunden sein kann.

Für das BGM reicht es deshalb nicht aus zu betrachten, wie viel Zeit ein Prozess durch KI einspart. Ebenso relevant ist, wie sich anschließend Arbeitsmenge, Zeitdruck und Leistungserwartungen entwickeln.

Handlungsspielräume, Verantwortung und Entscheidungssicherheit

KI kann Handlungsspielräume erweitern. Beschäftigte erhalten schneller Zugang zu Informationen, können komplexe Sachverhalte strukturieren oder Aufgaben eigenständiger bearbeiten.

Technologie kann Handlungsspielräume jedoch auch einschränken, beispielsweise wenn Systeme stärker vorgeben, welche Aufgabe wann bearbeitet werden soll, welche Entscheidung empfohlen wird oder anhand welcher Kriterien Leistung bewertet wird.

Besonders relevant ist dies beim algorithmischen Management. Hier können digitale Systeme Arbeitsaufgaben verteilen, Prozesse steuern oder Leistungsinformationen auswerten. Damit können unter anderem Arbeitsintensität, Leistungsdruck, Transparenz und wahrgenommene Kontrolle beeinflusst werden.

Gleichzeitig stellt sich die Frage nach Verantwortung.

KI kann Entscheidungen unterstützen, die fachliche Verantwortung jedoch nicht automatisch übernehmen. Beschäftigte müssen Ergebnisse häufig prüfen, einordnen und gegebenenfalls korrigieren.

Für die gesundheitsgerechte Arbeitsgestaltung ist deshalb wesentlich, dass Rollen und Verantwortlichkeiten eindeutig geregelt sind. Beschäftigte müssen wissen, wann sie sich auf ein System stützen können, wann eine zusätzliche fachliche Prüfung erforderlich ist und wer letztlich eine Entscheidung verantwortet.

Kompetenzen und Qualifizierung

Der Einsatz von KI verändert nicht nur technische Anforderungen, sondern auch den Charakter vieler Tätigkeiten.

Beschäftigte benötigen zunehmend die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu beurteilen, geeignete Fragestellungen zu formulieren, Fehler zu erkennen und fachliche Grenzen der Systeme einzuschätzen.

Gleichzeitig sollte verhindert werden, dass relevantes Erfahrungs- und Fachwissen durch die zunehmende Automatisierung einzelner Tätigkeiten verloren geht.

Qualifizierung darf sich deshalb nicht auf die Bedienung eines KI-Systems beschränken. Beschäftigte benötigen Handlungssicherheit für ihre veränderte Tätigkeit und ein Verständnis dafür, welche Aufgaben die Technologie übernimmt und welche Kompetenzen weiterhin beim Menschen liegen müssen.

Diese Anforderung hat inzwischen auch regulatorische Bedeutung. Artikel 4 des europäischen AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz der mit diesen Systemen befassten Personen zu ergreifen.

Aus BGM-Perspektive ist KI-Kompetenz damit ein wichtiger Bestandteil, aber nicht die einzige Voraussetzung für eine gesundheitsgerechte Transformation.

Transparenz und Vertrauen

KI-Systeme können Ergebnisse erzeugen, deren Entstehung für Beschäftigte nicht immer vollständig nachvollziehbar ist.

Damit entstehen neue Anforderungen an Vertrauen und Entscheidungssicherheit. Beschäftigte müssen einschätzen können, wie verlässlich ein Ergebnis ist, wann eine Überprüfung erforderlich wird und wo die Grenzen der eingesetzten Technologie liegen.

Weder vollständige Ablehnung noch unkritische Übernahme von KI-Ergebnissen sind geeignete Strategien.

Eine gesundheitsgerechte Integration benötigt deshalb ausreichende Transparenz über den konkreten Einsatzbereich eines Systems, seine Funktion und die damit verbundenen Verantwortlichkeiten.

Gesundheitsgerechte KI-Einführung beginnt mit der Arbeitsaufgabe

Die Einführung Künstlicher Intelligenz sollte nicht mit der Frage beginnen, an welchen Stellen möglichst viele KI-Anwendungen eingesetzt werden können.

Ausgangspunkt sollte die Arbeitsaufgabe sein.

Welche Tätigkeit soll verbessert werden? Welche Belastungen oder ineffizienten Prozesse bestehen aktuell? Welche Aufgaben kann Technologie sinnvoll unterstützen? Welche Kompetenzen sollen bei den Beschäftigten verbleiben? Wie verändern sich Verantwortung und Handlungsspielräume?

Erst aus diesen Fragen lässt sich ableiten, wie ein KI-System sinnvoll in einen Arbeitsprozess integriert werden kann.

Eine gesundheitsgerechte Einführung sollte insbesondere folgende Elemente berücksichtigen:

• klare Ziele für den Technologieeinsatz
• transparente Kommunikation
• Beteiligung betroffener Beschäftigter
• technische und fachliche Qualifizierung
• eindeutige Rollen und Verantwortlichkeiten
• angemessene Leistungsanforderungen
• Möglichkeiten für Rückmeldungen
• Unterstützung durch Führungskräfte
• Evaluation der veränderten Arbeitsbedingungen

Damit wird deutlich: Qualifizierung allein macht eine KI-Einführung noch nicht gesundheitsgerecht.

Auch Beschäftigte mit hoher KI-Kompetenz können belastet werden, wenn Arbeitsmengen dauerhaft steigen, Verantwortlichkeiten unklar bleiben oder Handlungsspielräume durch technische Systeme unnötig eingeschränkt werden.

Individuelle Kompetenzentwicklung und organisationale Arbeitsgestaltung müssen deshalb gemeinsam betrachtet werden.

Typische Einsatzfelder aus Sicht des BGM

Die gesundheitsrelevanten Auswirkungen von KI unterscheiden sich erheblich zwischen Tätigkeiten und Branchen. Für das BGM ist deshalb eine arbeitsplatz- und tätigkeitsbezogene Betrachtung erforderlich.

Generative KI in Wissensarbeit und Verwaltung

Generative KI unterstützt bereits heute bei Recherche, Textarbeit, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Datenaufbereitung und der Strukturierung großer Informationsmengen.

Dadurch können Routinetätigkeiten reduziert und komplexe Aufgaben beschleunigt werden.

Gleichzeitig verändert sich die Tätigkeit. Beschäftigte erstellen Informationen zunehmend nicht mehr vollständig selbst, sondern steuern, prüfen und korrigieren maschinell erzeugte Inhalte.

Die kognitive Anforderung verschwindet damit nicht zwangsläufig. Sie verschiebt sich stärker in Richtung Bewertung, Qualitätskontrolle und fachlicher Einordnung.

Für das BGM wird deshalb relevant, ob tatsächlich Entlastung entsteht oder ob höhere Arbeitsmengen, zusätzliche Kontrollaufgaben und eine zunehmende Informationsdichte neue Belastungen erzeugen.

KI-gestützte Arbeitssteuerung

Eine andere Qualität entsteht, wenn KI nicht nur einzelne Tätigkeiten unterstützt, sondern Arbeit organisiert.

Algorithmische Systeme können beispielsweise Aufgaben priorisieren, Aufträge verteilen, Arbeitsabläufe takten oder Leistungsdaten auswerten.

Damit wirken sie unmittelbar auf Arbeitsorganisation und Handlungsspielräume.

Aus BGM-Sicht sollten insbesondere Arbeitsintensität, Transparenz, Beteiligungsmöglichkeiten, wahrgenommene Kontrolle und die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen berücksichtigt werden.

Je stärker ein System Arbeit steuert, desto wichtiger wird eine systematische Betrachtung seiner Auswirkungen auf die Arbeitsbedingungen.

KI in Produktion, Logistik und technischen Tätigkeiten

Künstliche Intelligenz betrifft nicht nur Büro- und Wissensarbeit.

Intelligente Assistenzsysteme, automatisierte Transportsysteme, kollaborative Robotik oder KI-gestützte Qualitätssicherung können körperlich belastende oder repetitive Tätigkeiten reduzieren und Beschäftigte bei komplexen Arbeitsabläufen unterstützen.

Gleichzeitig können neue Anforderungen an Aufmerksamkeit, Überwachung und Kompetenz entstehen.

Bei der gesundheitlichen Bewertung sollte deshalb nicht ausschließlich betrachtet werden, ob körperliche Belastungen reduziert werden. Ebenso relevant sind mentale Anforderungen, technische Störungen, Kontrollaufgaben und Veränderungen der Arbeitsorganisation.

KI und Führung

Auch Führungskräfte nutzen KI zunehmend zur Informationsaufbereitung, Vorbereitung von Entscheidungen und Unterstützung administrativer Aufgaben.

Dadurch können Freiräume für Kommunikation und Führungsarbeit entstehen.

Gleichzeitig müssen Führungskräfte verstehen, wie der Einsatz neuer Technologien die Arbeit ihrer Teams verändert. Sie sollten wahrnehmen können, wenn Arbeitsmengen steigen, Verantwortlichkeiten unklar werden oder neue Kompetenzanforderungen zu Unsicherheit führen.

Gesundheitsorientierte Führung erhält damit im technologischen Wandel eine zusätzliche Bedeutung.

KI kann auch das BGM selbst unterstützen

Künstliche Intelligenz kann auch Prozesse innerhalb des Betrieblichen Gesundheitsmanagements unterstützen.

Mögliche Einsatzfelder liegen beispielsweise in der Strukturierung umfangreicher Informationen, der Vorbereitung von Kommunikationsinhalten, der Auswertung geeigneter anonymisierter Rückmeldungen oder bei administrativen BGM-Prozessen.

Besondere Aufmerksamkeit ist erforderlich, sobald personenbezogene oder gesundheitsbezogene Informationen verarbeitet werden. Datenschutz, Datenqualität, Zugriffsrechte und fachliche Verantwortung müssen hier konsequent berücksichtigt werden.

KI sollte deshalb auch innerhalb des BGM nicht als Ersatz für professionelle Bewertung verstanden werden.

Sinnvoller ist die Frage, welche administrativen oder informationsbezogenen Prozesse unterstützt werden können, damit BGM-Verantwortlichen mehr Zeit für Analyse, Beratung, Kommunikation und strategische Steuerung zur Verfügung steht.

KI in BGM-Analyse und Gefährdungsbeurteilung berücksichtigen

Wenn Künstliche Intelligenz Arbeitsprozesse wesentlich verändert, sollten diese Veränderungen auch in bestehenden BGM- und Arbeitsschutzinstrumenten berücksichtigt werden.

Dafür ist nicht automatisch ein eigener KI-Gesundheitsindex erforderlich.

Häufig können bestehende Mitarbeiterbefragungen, BGM-Kennzahlen oder die Gefährdungsbeurteilung psychischer Belastung um relevante Fragestellungen ergänzt werden.

Von besonderem Interesse können beispielsweise sein:

• Arbeitsintensität und Arbeitsmenge
• Handlungsspielräume
• Rollenklarheit und Verantwortung
• Entscheidungssicherheit
• Qualifikationsanforderungen
• Lernmöglichkeiten
• technische Unterstützung und Störungen
• wahrgenommene Kontrolle
• soziale Unterstützung
• Arbeitszufriedenheit und Arbeitsfähigkeit

Quantitative Daten sollten dabei durch qualitative Rückmeldungen aus Teams, Pilotbereichen und Führung ergänzt werden.

Ein technisch erfolgreicher KI-Einsatz kann beispielsweise Prozesse erheblich beschleunigen. Erst Rückmeldungen der Beschäftigten können jedoch zeigen, ob dadurch gleichzeitig zusätzlicher Kontrollaufwand, höhere Arbeitsmengen oder neue Unsicherheiten entstanden sind.

Kennzahlen machen Veränderungen sichtbar. Qualitative Informationen unterstützen dabei, deren Ursachen und Bedeutung für den Arbeitsalltag zu verstehen.

Gesundheitsgerechte KI-Einführung systematisch evaluieren

Auch technologische Veränderungsprozesse sollten auf Grundlage vorher definierter Ziele bewertet werden.

Dafür bietet sich eine Betrachtung von Struktur, Prozess und Ergebnis an.

Auf Strukturebene kann geprüft werden, ob Verantwortlichkeiten definiert, Beschäftigte qualifiziert und gesundheitliche Aspekte im Einführungsprozess berücksichtigt wurden.

Auf Prozessebene ist relevant, ob Beschäftigte beteiligt werden, Rückmeldemöglichkeiten bestehen und identifizierte Probleme tatsächlich bearbeitet werden.

Auf Ergebnisebene sollte betrachtet werden, ob die angestrebte Verbesserung erreicht wurde und wie sich gleichzeitig die Arbeitsbedingungen entwickelt haben.

Geeignete Kriterien können unter anderem Veränderungen von Arbeitsintensität, Handlungsspielräumen, Entscheidungssicherheit, technischer Unterstützung, Korrekturaufwand oder wahrgenommener Arbeitsqualität sein.

Unternehmensweite Kennzahlen wie Fehlzeiten sollten dagegen nicht unmittelbar einzelnen KI-Anwendungen zugeschrieben werden. Gesundheit und Arbeitsfähigkeit werden durch zahlreiche betriebliche und individuelle Faktoren beeinflusst.

Die zentrale Evaluationsfrage lautet deshalb:

Erfüllt die KI-Anwendung ihre vorgesehene Funktion und verbessert sie die Arbeit, ohne vermeidbare neue Belastungen zu erzeugen?

BGM frühzeitig in technologische Veränderungen einbeziehen

Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, gesundheitliche Aspekte nicht erst dann zu berücksichtigen, wenn Belastungen bereits sichtbar geworden sind.

Werden Tätigkeiten, Prozesse und Verantwortlichkeiten durch KI ohnehin neu gestaltet, können Kriterien gesundheitsgerechter Arbeit unmittelbar in diesen Veränderungsprozess einfließen.

Das bedeutet nicht, jede KI-Einführung zu einem eigenständigen BGM-Projekt zu machen.

BGM ersetzt weder IT, Datenschutz, Arbeitsschutz, Personalentwicklung noch die fachliche Verantwortung der jeweiligen Unternehmensbereiche. Es kann jedoch eine wichtige Perspektive ergänzen.

Relevant sind insbesondere die Fragen: Welche Arbeitsbedingungen verändern sich? Welche Ressourcen entstehen? Welche neuen Anforderungen kommen hinzu? Welche Beschäftigtengruppen sind besonders betroffen? Welche Kompetenzen werden benötigt? Und anhand welcher Kriterien soll die Entwicklung bewertet werden?

Damit kann Betriebliches Gesundheitsmanagement zu einem wichtigen Partner für gesundheitsgerechte Transformation werden.

Fazit: KI macht gesundheitsgerechte Arbeitsgestaltung wichtiger

Künstliche Intelligenz kann Routinetätigkeiten reduzieren, Informationsverarbeitung beschleunigen und neue Möglichkeiten für die Gestaltung von Arbeit schaffen. Gleichzeitig können sich Arbeitsintensität, Handlungsspielräume, Verantwortlichkeiten und Kompetenzanforderungen erheblich verändern.

Für das Betriebliche Gesundheitsmanagement besteht die Aufgabe deshalb nicht darin, Künstliche Intelligenz grundsätzlich als Chance oder Risiko einzuordnen. Entscheidend ist, wie Arbeit mit KI gestaltet wird.

Gesundheitsgerechte Transformation verbindet technologische Entwicklung mit klaren Gestaltungszielen, Beteiligung, Qualifizierung, Führung und einer systematischen Betrachtung der Arbeitsbedingungen.

Bestehende Instrumente des Betrieblichen Gesundheitsmanagements können dafür gezielt genutzt und erweitert werden. Dazu gehören insbesondere Mitarbeiterbefragungen, Gefährdungsbeurteilungen psychischer Belastung, Führungskräfteentwicklung, qualitative Beteiligungsformate, BGM-Kennzahlen und Evaluation.

So können technologische Entwicklung, Leistungsfähigkeit, Gesundheit und Arbeitsfähigkeit gemeinsam betrachtet werden.