Vor kurzem stieß ich beim Scrollen auf Instagram auf ein Reel: Ein Roboter tanzt mit Menschen auf einer Firmenfeier, dazu der Text: »Wie ChatGPT auf unserer Firmenfeier auftaucht, weil er auch zum Team gehört.« Solche Beiträge sehe ich in letzter Zeit immer häufiger. Witzig, aber irgendwie auch entlarvend treffsicher. Denn hinter dem Scherz steckt eine Frage, die sich gerade in vielen Teams ernsthaft stellt: Was ist KI für uns eigentlich geworden?
Häufig gilt KI als praktische Hilfe für mühsame Routineaufgaben. Gleichzeitig ist immer öfter von »Zusammenarbeit mit KI« die Rede, teilweise sogar von KI als Kollegin oder Kollege, als Teil des Teams. Nutzen wir KI im Job also einfach als praktisches Hilfsmittel oder steckt inzwischen mehr dahinter? Aber am allerwichtigsten: ist es unhöflich, wenn wir unseren so fleißigen »Kollegen« ChatGPT nicht auf unsere Firmenfeier einladen?
Abbildung 1: Instagram-Reel von @momspowerde, https://www.instagram.com/reels/DIm4oOZogfu/ (abgerufen am 28.08.2026)
Diesen Fragen sind wir investigativ nachgegangen. In einer Interviewstudie haben wir 20 Beschäftigte aus unterschiedlichen Branchen danach gefragt, wie sie Generative KI bei der Arbeit nutzen und welche Rolle sie dabei in ihrem Arbeitsalltag einnimmt. Zusätzlich haben wir betrachtet, welche Erfahrungen die Befragten mit agentischer KI haben. Alle 20 Interviewpersonen nutzten Generative KI, die Hälfte hatte darüber hinaus eigene Erfahrungen mit agentischer KI. Dabei interessierte uns nicht nur die Perspektive der einzelnen Beschäftigten. Da alle Interviewpersonen Mitglied eines Teams sind, wollten wir vor allem verstehen, was passiert, wenn KI in die tägliche Zusammenarbeit einzieht: Verändert sie die Abläufe im Team? Werden Aufgaben anders verteilt? Und wird KI dabei vielleicht tatsächlich als eine Art Teammitglied wahrgenommen?
Zur Studie: Für die Studie hat das Fraunhofer IAO mit der Uni Augsburg (im Auftrag von acatech im Rahmen des Projekts Plattform Lernende Systeme) 20 Beschäftigte aus unterschiedlichen Branchen zwischen April und Juni 2026 interviewt. Alle nutzen generative KI im Arbeitsalltag und arbeiten in einem Team, zehn von ihnen haben zusätzlich eigene Erfahrungen mit agentischer KI. Jedes Interview wurde zunächst einzeln ausgewertet, anschließend wurden die Fälle miteinander verglichen, um wiederkehrende Muster ebenso wie Ausnahmen herauszuarbeiten.
Erst mal nachgeschaut: Was macht KI eigentlich den ganzen Tag?
Bevor wir der Frage nachgehen, ob KI tatsächlich als »Kollege« wahrgenommen wird, wollten wir zunächst wissen, welche Rolle sie überhaupt im Arbeitsalltag spielt. Wofür wird sie genutzt? Und welche Aufgaben bleiben bei den Beschäftigten?
Alle Interviewpersonen nutzen Generative KI wie ChatGPT oder andere Sprachmodelle bei der Arbeit, 90 Prozent davon täglich. Genannt wurden vor allem Recherche, das Auswerten von Transkripten, das Zusammenfassen von Inhalten, das Strukturieren umfangreicher Materialien und erste Textentwürfe bzw. das gemeinsame Verfassen von Texten. Die Beschäftigten geben dabei aber nicht die ganze Aufgabe ab: Sie legen Ziel, Kontext und fachliche Richtung fest, lassen einzelne Arbeitsschritte von der KI bearbeiten und entscheiden anschließend, was davon verwendet wird.
Interessant ist dabei weniger, was wegfällt, als wo die eigene Arbeit beginnt. Eine befragte Person beschreibt die Verschiebung so: Aus »Problem: Mensch erstellt Ergebnis« wird »Problem: KI erstellt Vorversion, Mensch bewertet, überarbeitet und finalisiert«. Aufgaben wie Recherche werden also nicht überflüssig, sondern verlagern sich z.B. vom eigenen Suchen zum Bewerten vorstrukturierter Informationen.
Bei agentischer KI geht die Übertragung weiter: Hier wird nicht ein einzelner Beitrag erzeugt, sondern ein ganzes Arbeitspaket übergeben, das das System über mehrere Schritte hinweg bearbeitet. Eine Person hat nach eigener Aussage »seit Monaten keine Zeile Code mehr geschrieben« und beschreibt die eigene Tätigkeit inzwischen als Projektleitung eines »Teams von KIs«. Entsprechend verschiebt sich auch die Kontrolle: Bei Generativer KI werden Ergebnisse direkt geprüft und weiterentwickelt, bei agentischer KI erst nach der eigenständigen Bearbeitungsphase der KI.
Keiner der Befragten übernimmt KI-Ergebnisse ungeprüft. Auch bei intensiver Nutzung nicht. Das ist bemerkenswert: Vertrauen und tatsächliche Nutzung fallen durchaus auseinander. Dieselbe Person, die die Softwareentwicklung weitgehend an KI übergibt – KI also sehr stark nutzt – sagt gleichzeitig: »Eine Art Vertrauen entwickelt habe ich aber noch nicht und will ich auch gerade nicht.« Jedes Ergebnis werde »Zeile für Zeile« geprüft, die Verifikation sei der längste Schritt. Wie streng kontrolliert wird, hängt vor allem von der Aufgabe ab: »Bei den klassischen Aufgaben kopiere ich eins zu eins. Bei konzeptionellen Themen muss man eben aufpassen«. Der aufgabenbedingte Grad der Kontrolle zog sich bei den Interviews durch. Je höher die potenziellen Folgen einer fehlerhaften Aufgabenausführung eingeschätzt werden, desto intensiver werden die Ergebnisse überprüft.
Ein Systemwechsel im Team ist hier also nicht zu erkennen, jedoch eine Verschiebung der eigenen Tätigkeit: weg vom Ausführen, hin zu Steuern, Bewerten und Prüfen.
Werkzeug, Assistenz oder doch Kollegin? Auf die Wahrnehmung kommt es an!
Wenn Beschäftigte regelmäßig mit KI arbeiten, stellt sich eine andere Frage: Wie nehmen sie diese eigentlich wahr? Bleibt sie für sie ein Werkzeug oder wird sie irgendwann zu einer Art Gegenüber?
In den Interviews zeigt sich zunächst ein durchaus menschlich anmutendes Bild. Viele Beschäftigte beschreiben generative KI beispielsweise als »Assistent«, »Sparringspartner«, »Berater«, »kritisches Gegenüber« oder sogar als »Mitarbeiter« oder »Kollege«. Auch in der Kommunikation werden teilweise soziale Umgangsformen übernommen: Fast alle der Befragten verwenden ganz selbstverständlich »Bitte« und »Danke«.
Besonders interessant wird es, wenn aus einzelnen Eingaben ein echter Dialog entsteht. Viele der Befragten beschreiben die Arbeit mit Generativer KI als eine Art »Ping-Pong«: Sie greifen Antworten auf, hinterfragen sie, geben neue Informationen ein und entwickeln die Ergebnisse gemeinsam mit der KI weiter. In solchen Situationen wird die KI durchaus als Gegenüber erlebt und so behandelt.
Heißt das also, dass die KI für die Beschäftigten zum menschlichen Kollegen wird? Die Antwort lautet: Nein. Denn die soziale Sprache und die dialogische Interaktion bedeuten nicht, dass der KI menschliche Eigenschaften oder ein menschlicher Status zugeschrieben werden. Die Befragten beschreiben die KI als »Sparringspartner« oder »Berater« und unterscheiden gleichzeitig klar zwischen ihr und einem Menschen. Für sie bleibt die KI ein technisches System.
Die verwendeten sozialen Begriffe beschreiben vor allem, welche Funktion die KI im jeweiligen Arbeitsprozess übernimmt. Wenn sie als »Sparringspartner« bezeichnet wird, beschreibt das die Art und Weise, wie mit ihr gearbeitet und interagiert wird: Die KI liefert Ideen, entwickelt Argumente weiter oder stellt verschiedene Perspektiven gegenüber. Die Bezeichnung als »Spezialist« oder »Fachkraft« bei agentischer KI verweist dagegen auf einen bestimmten Aufgabenbereich oder eine Form der Arbeitsteilung.
Auch bei agentischer KI zeigt sich deshalb kein Schritt vom Werkzeug zum »Kollegen«. Zwar handelt sie deutlich eigenständiger als Generative KI und bearbeitet oder koordiniert mehrere Arbeitsschritte selbstständig. Eine stärkere soziale Wahrnehmung geht mit der Selbstständigkeit aber nicht einher: Die Agenten werden weiterhin vor allem als technische Systeme beziehungsweise Werkzeuge beschrieben. Auch soziale Umgangsformen finden sich bei agentischer KI nicht.
Damit zeigt sich ein wichtiger Unterschied: Generative KI wird durch die Art der Interaktion als Gegenüber erlebt. Bei agentischer KI steht dagegen stärker ihre Fähigkeit im Vordergrund, Aufgaben eigenständig auszuführen und Arbeitsschritte zu koordinieren. Beides führt aber nicht dazu, dass KI tatsächlich als Kollege oder als Teammitglied wahrgenommen wird.
Wenn nicht am Nebentisch als Kollege – wo sitzt KI dann?
Wenn KI kein Kollege im klassischen Sinne ist, stellt sich die nächste Frage: Wo findet sie dann im Team ihren Platz?
Um dieser Frage genauer nachzugehen, haben wir in den Interviews eine Concept-Board-Aufgabe durchgeführt. Die Teilnehmenden stellten dabei ihr Team und die Beziehungen zwischen den Teammitgliedern dar und ordneten anschließend die KI-Systeme, die sie nutzen, in dieses Gefüge ein. Dabei zeigen sich drei unterschiedliche Formen:
KI als individuelles Arbeitsmittel: In einigen Darstellungen wird KI einzelnen Personen zugeordnet oder außerhalb des eigentlichen Teamnetzwerks platziert. Teilweise hat jedes Teammitglied sein eigenes KI-System. In diesen Fällen bleibt KI vor allem ein Werkzeug für die individuelle Arbeit.
Abbildung 2: Beispielhafte Concept-Board-Darstellung: KI als individuelles Arbeitsmittel einzelner Teammitglieder
KI als gemeinsame Teamressource: In anderen Fällen wird KI mehreren Personen oder dem gesamten Team zugeordnet. Sie steht damit als gemeinsame Unterstützung zur Verfügung. Die KI wird von mehreren Teammitgliedern genutzt und kann für die gemeinsame Arbeit relevant sein, bleibt dabei aber von den menschlichen Beziehungen im Team unterscheidbar.
Abbildung 3: Beispielhafte Concept-Board-Darstellung: KI als gemeinsame Ressource des Teams
KI als Bestandteil gemeinsamer Arbeitsprozesse: Noch enger wird KI dort eingebunden, wo sie innerhalb eines gemeinsamen Arbeitsprozesses zwischen mehreren Personen positioniert wird. Sie wird damit Teil eines Arbeitsablaufs und kann verändern, wie bestimmte Aufgaben oder Schnittstellen im Team organisiert sind.
Abbildung 4: Beispielhafte Concept-Board-Darstellung: KI als Bestandteil eines gemeinsamen Arbeitsprozesses
Dabei zeigen sich auch erste Unterschiede zwischen den beiden KI-Formen: Generative KI wird in den Concept Boards häufig einzelnen Personen oder Teilgruppen zugeordnet. Agentische KI erscheint dagegen in einigen Darstellungen stärker in gemeinsame Arbeitszusammenhänge integriert – insbesondere dann, wenn sie größere Arbeitspakete übernimmt und dadurch für mehrere Personen innerhalb eines Arbeitsprozesses relevant wird.
Das bedeutet allerdings nicht, dass KI dadurch sozial Teil des Teams wird. Eine befragte Person bringt diesen Unterschied treffend auf den Punkt:
»Wir arbeiten nicht durch KI zusammen oder kommunizieren über KI miteinander, aber wir kommunizieren miteinander über KI.«
Die Concept Boards zeigen damit: KI kann eng in die gemeinsame Arbeit eingebunden sein, ohne selbst zum »Kollegen« zu werden. Die entscheidende Frage ist deshalb weniger, ob KI zum Team gehört, sondern vielmehr, wie ihre Nutzung mit der gemeinsamen Arbeit verbunden ist.
Die eigentliche Veränderung passiert woanders
So weit so gut: KI wird nicht wirklich als Teamkollege wahrgenommen. Damit kommen wir zu einer anderen, vielleicht noch wichtigeren Frage: Was passiert mit dem Team, wenn einzelne Mitglieder Generative KI nutzen?
Denn die Nutzung durch eine einzelne Person wirkt nicht automatisch auf das gesamte Team. In unseren Interviews zeigt sich vielmehr, dass individuelle Nutzung generativer KI auf unterschiedliche Weise für die gemeinsame Arbeit relevant werden kann. Wir unterscheiden dabei drei Formen:
1. Wenn KI-Ergebnisse ins Team wandern: Die erste Form führt über konkrete Ergebnisse und Arbeitsartefakte. Eine Person nutzt KI beispielsweise, um ein Dokument zu erstellen, Informationen aufzubereiten oder eine Aufgabe vorzubereiten. Für das Team wird diese Nutzung dann relevant, wenn das entstandene Ergebnis geteilt und von anderen weiterverwendet wird. Die KI-Nutzung bleibt damit zunächst individuell, ihr Ergebnis aber wird Teil der gemeinsamen Arbeit.
2. Wenn Erfahrungen und Wissen weitergegeben werden: Die zweite Form führt über die Teammitglieder selbst. Beschäftigte tauschen ihre Erfahrungen mit KI aus, geben Tipps weiter oder unterstützen Kolleginnen und Kollegen bei der Nutzung. Was eine einzelne Person über KI gelernt hat, wird dadurch zu einer Ressource für andere. KI wird damit nicht nur genutzt, sondern selbst zum Gegenstand des Austauschs: Teammitglieder sprechen darüber, welche Anwendungen sie ausprobiert haben, welche Erfahrungen sie gemacht haben und wofür sich KI sinnvoll einsetzen lässt.
3. Wenn KI Arbeitsabläufe und Austausch verändert: Die dritte Form betrifft die gemeinsamen Prozesse und Schnittstellen zwischen Teammitgliedern. Hier verändert die individuelle KI-Nutzung einen bestehenden Arbeitsablauf und damit auch, wie Informationen ausgetauscht, Wissen beschafft oder Aufgaben abgestimmt werden. Ein Beispiel dafür ist die Beschaffung von Wissen: Fragen, die früher an erfahrene Kolleginnen und Kollegen gerichtet wurden, werden heute teilweise zunächst mit KI geklärt. Dadurch verändert sich der Weg, über den Wissen im Team verfügbar wird. In einem Fall wurden ein bis zwei Feedbackschleifen, die zuvor zwischen Personen stattfanden, teilweise mit KI durchgeführt. Die KI übernimmt hier einen Teil des bisherigen Ablaufs, während die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern grundsätzlich bestehen bleibt.
Die drei Formen sind dabei keine aufeinanderfolgenden Stufen. Sie beschreiben unterschiedliche Wege, auf denen individuelle KI-Nutzung mit der gemeinsamen Arbeit eines Teams verbunden werden kann. Nicht jede Nutzung von KI wird automatisch zu einem Teamthema. Entscheidend ist, ob ihre Ergebnisse, das Wissen der Nutzenden oder veränderte Arbeitsprozesse für andere Teammitglieder relevant werden.
Eine interessante zusätzliche Beobachtung: Ähnliche Erfahrungen mit KI erleichtern diesen Übergang. Wenn Teammitglieder KI auf ähnliche Weise nutzen und entsprechende Erfahrungen teilen, unterstützt das den Austausch und die Zusammenarbeit. Umgekehrt führen unterschiedliche Nutzungsweisen dazu, dass Aufgaben stärker individuell mit KI bearbeitet werden. Ähnliche KI-Erfahrungen sind damit keine eigene Form der Teamintegration und auch keine Voraussetzung für Zusammenarbeit. Sie begünstigen vielmehr, dass aus individueller KI-Nutzung gemeinsame Arbeitsweisen entstehen.
Wenn Sie wissen wollen, was daraus für die Praxis folgt, wie KI im Team gestaltet und eingesetzt werden kann – und vor allem wie unhöflich es ist auf einer Skala von 1 bis 10, ChatGPT nicht auf die Firmenfeier einzuladen – dann lesen sie den zweiten Teil.
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Fraunhofer IAO | Mensch-Technik-Interaktion
