Kurz gesagt: Arbeitsgestaltung mit KI, auch Mensch-KI-Arbeitsgestaltung genannt, ist die Gestaltung der Arbeit von Menschen und eigenständig arbeitenden KI-Agenten: welche Aufgaben wer übernimmt, wie Arbeitsabläufe, Rollen und Zusammenarbeit organisiert sind, mit welchen Arbeitsmitteln und Daten gearbeitet wird und wo und wann gearbeitet wird. Ziel ist, menschliche Autonomie, Urteilskraft, Kompetenz und Gesundheit zu erhalten und zu stärken und zugleich gute, verlässliche Arbeitsergebnisse zu ermöglichen.
Was gehört zur Arbeitsgestaltung mit KI?
Der Begriff knüpft an die Arbeitswissenschaft an. Die Grundnorm DIN EN ISO 6385 versteht ein Arbeitssystem als Zusammenwirken von Beschäftigten und Arbeitsmitteln in einem bestimmten Raum und Umfeld innerhalb einer Arbeitsorganisation. Arbeiten KI-Agenten eigenständig mit, werden sie Teil dieses Systems. Eine eigene Norm zur Arbeitsgestaltung mit KI-Agenten gibt es nach unserem aktuellen Kenntnisstand (Oktober 2026) noch nicht. Gestaltet werden vor allem:
- Aufgaben: Was übernimmt die KI, was bleibt bewusst beim Menschen?
- Arbeitsabläufe: In welcher Reihenfolge arbeiten Mensch und KI, wo wird übergeben, geprüft und gestoppt?
- Rollen und Zusammenarbeit: Wer führt aus, wer prüft, wer koordiniert, wer verantwortet?
- Arbeitsmittel und Daten: Mit welchen Systemen, Informationen und Grenzen arbeitet die KI?
- Arbeitsort und Arbeitszeit: Wo und wann wird gearbeitet, etwa wenn Agenten rund um die Uhr Vorarbeit leisten und Menschen darauf reagieren sollen?
Das Ziel: Autonomie und Urteilskraft erhalten und stärken
Arbeitsgestaltung soll Sicherheit, Gesundheit und Wohlbefinden fördern und Fähigkeiten weiterentwickeln, bei zugleich wirksamer und effizienter Arbeit (DIN EN ISO 6385). Für Arbeit mit KI heißt das: Die Menschen sollen eigene Entscheidungsspielräume behalten, ihr Urteil einbringen und ihre Kompetenz weiterentwickeln können.
Die Forschung zeigt, warum das kein Selbstläufer ist. KI kann das Arbeitsengagement stärken, wenn sie als Ressource wirkt: mit sinnvollen Aufgaben, Unterstützung durch Vorgesetzte und ausreichender Autonomie (Rick u. a. 2024). Die Europäische Agentur für Sicherheit und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz nennt Autonomie ein Grundmerkmal sinnvoller Arbeit und warnt vor blindem Vertrauen in KI und vor Kompetenzverlust (EU-OSHA 2023). Informationsverarbeitende Arbeit mit KI kann zudem neue Belastungen erzeugen, etwa Technostress, Entgrenzung und kognitive Überforderung (Hacker 2026).
Bei yumo heißt dieses Ziel Doppelmandat: Die Arbeit soll produktiver werden, und die Menschen, die sie tun, sollen urteilsfähig, kompetent und gesund bleiben. Beides ist gleichrangig.
Im Fokus: Büro- und Wissensarbeit
Diese Seite behandelt Arbeit, in der KI-Agenten Informationen verarbeiten: Berichte vorbereiten, Unterlagen abgleichen, Wissen finden, Entwürfe schreiben. Hier wirkt KI vor allem auf Aufgaben, Abläufe und Urteilsprozesse. Bei physischer KI, also Robotern und anderen autonomen Maschinen im gemeinsamen Arbeitsraum, kommen weitere Themen hinzu, etwa Sicherheit, körperliche Belastung und Ergonomie (vgl. Tausch und Kluge 2023).
Warum KI-Einführung eine Gestaltungsfrage ist
Teams konzentrieren sich in der Praxis auf das KI-Werkzeug, nicht auf den Ablauf, der es trägt. McKinsey beschreibt auf Basis von mehr als fünfzig Projekten mit KI-Agenten: Erfolgreich sind Vorhaben, die jeden Schritt gezielt dem passenden Träger zuordnen. Wer einen Agenten in einen unveränderten Ablauf setzt, erzeugt Komplexität ohne Mehrwert (Yee u. a. 2025).
Dazu kommt ein leiser Effekt: Agenten verkürzen Wege. Ein Beispiel aus dem Buch: Ein Agent liefert einer Redakteurin nach einem halben Tag einen fertig klingenden Kampagnenentwurf. Der Zwischenstand, an dem früher Produktmarketing veraltete Preise und Produktaussagen korrigiert hätte, fällt weg. Nichts ist spektakulär falsch, aber genug, um die Kampagne in die falsche Richtung zu schieben. Arbeitsgestaltung entscheidet deshalb auch, welche Abkürzungen erlaubt sind und welche Kontroll- und Lernpunkte erhalten bleiben müssen.
Unser Ansatz: vom Arbeitsablauf her gestalten
yumo setzt bei wiederkehrender Informationsarbeit an und gestaltet sie über den Arbeitsablauf. Für eine konkrete Aufgabe entscheidet das Team, was KI übernimmt, wie der Ablauf aussieht, wer prüft und verantwortet und was das Team bewusst behält. So ordnen sich die Gestaltungsfelder unseren Ergebnissen zu:
| Gestaltungsfeld | Was wir mit dem Team klären | Festgehalten in |
|---|---|---|
| Aufgaben | Ob und in welchem Zuschnitt eine Aufgabe an KI geht | Delegationsentscheidung |
| Arbeitsablauf | Welche Schritte Mensch, System und KI übernehmen, mit Übergaben | Sollablauf |
| Rollen und Verantwortung | Wer prüft, eingreift, stoppt und verantwortet | Aufsichtsregeln |
| Arbeitsmittel und Daten | Auftrag, Informationen, Grenzen und Testfälle für die KI | AI Job Card |
| Kompetenz und Gesundheit | Was das Team bewusst behält, wie viel Prüfzeit eingeplant ist, wofür Daten über die Arbeit nicht genutzt werden | Sollablauf, Aufsichtsregeln |
Arbeitsort und Arbeitszeit gehören ebenfalls zur Arbeitsgestaltung, stehen in unserem Ansatz aber nicht im Mittelpunkt. Die folgenden Abschnitte beschreiben, wie der Arbeitsablauf entsteht.
Informations-, Urteils- und Beziehungsarbeit
Ein guter Ausgangspunkt ist die Art der Arbeit in jedem Schritt. Informationsarbeit wiederholt sich, ist nah an Dokumenten und lässt sich prüfen: nachbereiten, entwerfen, finden, verdichten, abgleichen, berichten. Sie kann ganz oder teilweise an KI gehen. Urteilsarbeit (bewerten, entscheiden, freigeben) und Beziehungsarbeit (führen, beraten, verhandeln) bleiben beim Team. Zahlen berechnet ein regelbasiertes System, nicht die KI. Beispiele für alle sechs Arten zeigt die Seite Beispiele.
In fünf Schritten zum Sollablauf
1. Vom Soll-Ergebnis her denken
Am Anfang steht nicht der Agent, sondern das Ergebnis, das am Ende vorliegen muss: in welchem Format, für wen, nach welchen Qualitätskriterien, mit welcher Freigabe und innerhalb welcher Grenzen. Jeder spätere Schritt, jede Übergabe und jede Stoppregel beantwortet dieselbe Frage: Was muss hier vorliegen, damit das Ergebnis am Ende stimmt?
2. Rückwärts zerlegen
Vom Soll-Ergebnis aus fragt das Team immer wieder: Was muss vorliegen, damit dieser Schritt möglich ist? So entsteht rückwärts eine Kette von Vorleistungen bis zum Ausgangsmaterial. Das macht Arbeit sichtbar, die im Alltag als selbstverständlich gilt. Jede Vorleistung, die niemand plant, landet später als ungeplante Mehrarbeit beim Menschen.
3. Jeden Schritt zuordnen: Mensch, System oder KI
Für jeden Schritt wird festgelegt, was die KI konkret tut, was der Mensch als eigenen Beitrag leistet, wer das Zwischenergebnis prüft, wer bei Zweifeln entscheidet und wer nur informiert wird. Vier Maßstäbe helfen bei der Zuordnung:
| Maßstab | Leitfrage |
|---|---|
| Leistungsergebnis | Wer ist in genau diesem Schritt überlegen, Mensch oder KI? |
| Kompetenzerhalt | Durch welche Schritte entsteht die Erfahrung, die das Team zum Prüfen braucht? |
| Verantwortung im Fehlerfall | Wer steht für diesen Schritt ein, und ist das bewusst entschieden? |
| Sichtbarkeit von Fehlern | Fällt ein Fehler hier auf, oder schichtet er sich unbemerkt bis ins Ergebnis auf? |
Wie viel die Zuordnung pro Schritt ausmacht, zeigt ein Experiment von Fügener und Kollegen: Menschen allein erreichten 68 Prozent Trefferquote, die KI allein 77 Prozent, beide gemeinsam an derselben Aufgabe 80 Prozent. Übernahm die KI dagegen die für sie einfachen Fälle und bearbeiteten die frei gewordenen Menschen gemeinsam die schwierigsten, stieg die Trefferquote bei gleichem menschlichem Aufwand auf 88 Prozent (Fügener u. a. 2025).
Eine Regel gilt dabei ohne Ausnahme: KI kann einen Schritt ausführen. Verantwortlich für das Ergebnis ist immer eine namentlich benannte Person.
4. Festlegen, wer beginnt
Bearbeiten Mensch und KI denselben Schritt, ist die Reihenfolge eine unterschätzte Designentscheidung. Liefert die KI zuerst einen Vorschlag, spart das Zeit, aber das eigene Urteil richtet sich leicht danach aus. Bildet der Mensch zuerst ein eigenes Urteil und zieht die KI danach hinzu, bleibt ein unabhängiger Maßstab erhalten. Je höher die Fehlerfolgen und je wichtiger der Erhalt der Urteilsfähigkeit, desto eher beginnt der Mensch.
5. Übergaben und Stoppregeln festlegen
An einer Übergabe reicht die KI ein Ergebnis an eine benannte Person weiter, die prüft, freigibt oder entscheidet. Damit das verlässlich funktioniert, braucht der Agent klare, möglichst eindeutige Auslöser statt vager Anweisungen wie „prüfe kritische Fälle“. Typische Auslöser sind Schwellenwerte (etwa eine Betragsgrenze), Kategorien (etwa personenbezogene Daten oder externe Kommunikation), schleichende Qualitätsverluste über viele Ergebnisse hinweg und Notfälle, bei denen der Agent sofort anhält. Für jeden Auslöser ist festgelegt, was der Agent bis zur menschlichen Reaktion tut.
Der so entstandene Sollablauf ist eine begründete Annahme, kein fertiger Prozess. Nach zwei bis vier Wochen Betrieb prüft das Team: Welche Schritte liefen wie geplant? Wo stieß der Agent auf Situationen, die nicht vorgesehen waren? Welche menschlichen Eingriffe gab es, die der Ablauf nicht vorsah?
Wie eigenständig darf die KI arbeiten?
Neben der Zuordnung entscheidet die Arbeitsgestaltung über den Grad an Eigenständigkeit. Die Frage lautet nicht „Kann die KI das?“, sondern: „Wie viel menschliche Beteiligung braucht dieser Schritt, damit er gut und verantwortbar erledigt wird?“ Eine fünfstufige Skala menschlicher Handlungskompetenz (Shao u. a. 2025) macht das greifbar:
| Stufe | Menschliche Beteiligung | Rolle der KI |
|---|---|---|
| H1 | Keine im laufenden Prozess | Erledigt die Aufgabe eigenständig |
| H2 | Nur an wenigen festgelegten Punkten | Arbeitet weitgehend selbstständig |
| H3 | Gleichberechtigte Zusammenarbeit | Partnerin in Analyse und Ausarbeitung |
| H4 | Mensch gibt Richtung, Urteil und Kontext vor | Liefert Optionen und Vorarbeiten |
| H5 | Durchgehend erforderlich | Unterstützt nur punktuell |
Aus der Stufe folgt die Form der Aufsicht. Bei Human-in-the-Loop gibt ein Mensch jedes Ergebnis frei, bevor es weitergeht. Bei Human-on-the-Loop überwacht ein Mensch den laufenden Betrieb und greift bei festgelegten Abweichungen ein. Human-in-Command beschreibt die Ebene darüber: Menschen legen Ziele, Grenzen und Einsatzbedingungen fest und können sie jederzeit ändern. Die Stufe ist keine einmalige Entscheidung. Sie wird nachjustiert, wenn sich die Zuverlässigkeit der KI oder die Bedeutung der Aufgabe ändert.
Kompetenz erhalten, wenn KI Routine übernimmt
Welche Schritte beim Menschen bleiben, entscheidet, welche Fähigkeiten im Team erhalten bleiben. Übernimmt KI genau die Schritte, durch die Erfahrung entsteht, wird der Ablauf schneller, aber das Urteilsvermögen schwindet, das ihn im Ausnahmefall trägt (vgl. Brynjolfsson u. a. 2025). Erfahrene KI-Nutzende wissen das: 43 Prozent der fortgeschrittensten Nutzenden erledigen bestimmte Aufgaben bewusst ohne KI, gegenüber 30 Prozent der weniger fortgeschrittenen (Microsoft 2026).
Kompetenzerhalt gehört deshalb als feste Regel in den Sollablauf, bevor er startet: etwa jeder vierte Bericht ohne KI, regelmäßige Stichproben oder Fallbesprechungen, jeweils mit festem Turnus, benannter Person und eingeplanter Zeit.
Beteiligung und Mitbestimmung
Gute Arbeitsgestaltung entsteht mit den Menschen, die die Arbeit heute tun. Sie kennen die Vorleistungen, Ausnahmen und Fehlerquellen, die in keinem Prozessmodell stehen. Und sie müssen den neuen Ablauf tragen.
Erzeugt ein KI-Ablauf Daten über die Arbeit von Beschäftigten, etwa Prüfzeiten, Freigaben oder Korrekturen, werden vor dem Start vier Dinge verbindlich festgelegt, gemeinsam mit Datenschutz, Personalbereich und gegebenenfalls Betriebsrat:
- Zugriffsrechte: Wer darf zu welchem Zweck auf welche Daten zugreifen?
- Pseudonymisierung und Aggregation: Personenbeziehbare Einträge werden, wo möglich, pseudonymisiert, Auswertungen nutzen zusammengefasste Daten.
- Datentrennung: Daten zur Qualitätssicherung werden getrennt von Leistungs- und Verhaltensdaten geführt.
- Zweckbindung: Der Zweck steht vorab schriftlich fest. Daten zur Qualitätssicherung werden nicht nachträglich zur Leistungskontrolle genutzt.
Arbeitsgestaltung ist dabei auch Gesundheitsschutz: Entscheidungsspielräume wirken nach einer Studie der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin als gesundheitlicher Puffer (Arntz u. a. 2025). Ein KI-Ablauf, der Spielräume erweitert statt sie zu verengen, ist deshalb auch eine Schutzmaßnahme.
Beispiel: der wöchentliche Statusbericht
Heute erledigt die Projektleitung alle Schritte selbst, rund 60 Minuten pro Woche. Nach der Arbeitsgestaltung sieht der Ablauf so aus:
| Schritt | Wer | Regel |
|---|---|---|
| Quellen der Woche sichten | KI-Agent | Erinnert vorher an fehlende Zuarbeit |
| Kennzahlen übernehmen | System, regelbasiert | Zahlen unverändert aus dem Projektsystem |
| Entwurf schreiben | KI-Agent | Fehlen Quellen oder weicht eine Zahl stark ab: kein Entwurf, nur ein Hinweis |
| Entwurf prüfen | Projektleitung | Stichprobe der Quellen, 20 Minuten eingeplant |
| Bewerten und freigeben | Projektleitung | Ampeln, Empfehlung, Versand bleiben beim Menschen |
Jeden vierten Bericht schreibt die Projektleitung ohne KI, um prüffähig zu bleiben. Das Beispiel ist illustrativ; ausführlich beschreibt es der Beitrag Statusberichte mit KI vorbereiten.
Wie es weitergeht
Arbeitsgestaltung setzt voraus, dass die Aufgabe überhaupt an KI gehen sollte. Das prüft die KI-Delegationsdiagnose an elf Kriterien. Was die KI im gestalteten Ablauf darf und was nicht, hält die AI Job Card fest. Was Führung in einem Mensch-KI-Team insgesamt entscheidet, beschreibt die Seite Mensch-KI-Teams führen. Im Delegations-Workshop erarbeitet yumo den Sollablauf gemeinsam mit dem Team, das die Arbeit heute macht.
Das Buch
Mensch-KI-Teams führen
Wie Teamleads die Arbeit mit KI produktiv und menschenzentriert gestalten. Von Dr. Saskia Dörr, Springer Gabler, erscheint 2027. Die Kapitel „Gestalten“ und „Integrieren“ enthalten die Werkzeuge dieser Seite ausführlich: Soll-Ergebnis-Steckbrief, Workflow-Zerlegung, Mensch-KI-RACI-Matrix und Übergabeprotokoll. Mehr über die Autorin
Häufige Fragen
Was ist Arbeitsgestaltung mit KI?
Arbeitsgestaltung mit KI, auch Mensch-KI-Arbeitsgestaltung genannt, ist die Gestaltung der Arbeit von Menschen und eigenständig arbeitenden KI-Agenten: welche Aufgaben wer übernimmt, wie Arbeitsabläufe, Rollen und Zusammenarbeit organisiert sind, mit welchen Arbeitsmitteln und Daten gearbeitet wird und wo und wann gearbeitet wird. Ziel ist, menschliche Autonomie, Urteilskraft, Kompetenz und Gesundheit zu erhalten und zu stärken und zugleich gute, verlässliche Arbeitsergebnisse zu ermöglichen.
Was ist der Unterschied zwischen Arbeitsgestaltung und Arbeitsdesign?
Inhaltlich keiner. „Arbeitsgestaltung“ ist der eingeführte deutsche Begriff aus Arbeitswissenschaft, Arbeitsschutz und Mitbestimmung, „Arbeitsdesign“ die Übertragung des englischen work design. Beide meinen, wie Aufgaben, Rollen, Abläufe und Entscheidungsspielräume zugeschnitten werden.
Was ist bei physischer KI anders?
Arbeiten Menschen mit Robotern oder anderen autonomen Maschinen zusammen, kommen weitere Fragen hinzu, etwa Sicherheit im gemeinsamen Arbeitsraum, körperliche Belastung und Ergonomie. Diese Seite konzentriert sich auf Büro- und Wissensarbeit, in der KI-Agenten Informationen verarbeiten.
Warum reicht es nicht, einen KI-Agenten in den bestehenden Ablauf einzubauen?
Weil der Wert nicht aus dem Agenten entsteht, sondern aus dem Ablauf, in den er eingebunden ist. Projekte, die einen Agenten in einen unveränderten Ablauf setzen, erzeugen eher Komplexität als Nutzen. Außerdem verkürzen Agenten Wege: Zwischenstände, an denen früher Fachleute eingebunden waren, fallen weg, wenn niemand sie bewusst wieder einbaut.
Wer verantwortet einen Schritt, den KI ausführt?
Immer ein Mensch. KI kann einen Schritt ausführen, verantwortlich für das Ergebnis ist eine namentlich benannte Person. Diese Zuordnung wird pro Schritt festgelegt, nicht pauschal für den ganzen Ablauf.
Welche Schritte sollten beim Menschen bleiben?
Urteils- und Beziehungsarbeit: bewerten, entscheiden, freigeben, führen, verhandeln. Dazu Schritte, die das Team bewusst behält, damit die Fachkompetenz erhalten bleibt, die es zum Prüfen der KI braucht. Was im Einzelfall an KI gehen kann, prüft die KI-Delegationsdiagnose.
Wann muss die Interessenvertretung einbezogen werden?
Sobald der Ablauf Daten über die Arbeit von Beschäftigten erzeugt, etwa Prüfzeiten, Freigaben oder Korrekturen. Vor dem Start werden Zugriffsrechte, Pseudonymisierung, Trennung von Leistungsdaten und Zweckbindung festgelegt, gemeinsam mit Datenschutz, Personalbereich und gegebenenfalls Betriebsrat. Dies ist keine Rechtsberatung.
Quellen
- Dörr S (2027): Mensch-KI-Teams führen. Wie Teamleads die Arbeit mit KI produktiv und menschenzentriert gestalten. Kapitel 4: Gestalten, Kapitel 5: Integrieren, Kapitel 7: Schützen. Springer Gabler (in Vorbereitung).
- Arntz M u. a. (2025): Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung (DiWaBe 2.0). Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin, Dortmund. doi.org/10.21934/baua:bericht20250225
- DIN EN ISO 6385:2016-12: Grundsätze der Ergonomie für die Gestaltung von Arbeitssystemen. dinmedia.de
- EU-OSHA, Rosen PH u. a. (2023): Kognitive Automatisierung: Folgen für Sicherheit und Gesundheit bei der Arbeit. Europäische Agentur für Sicherheit und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz. osha.europa.eu
- Hacker W (2026): Arbeits- und Gesundheitsschutz bei informationsverarbeitenden Arbeitsprozessen mit Künstlicher Intelligenz. Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin, Dortmund. doi.org/10.21934/baua:fokus2026022
- Rick VB, Stebner M u. a. (2024): Effects of AI-based technologies on employees’ work engagement: Implications for the human-centered design of digital work. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 78(3). doi.org/10.1007/s41449-024-00438-1
- Tausch A, Kluge A (2023): Teaming mit Robotern: Prinzipien nachhaltig menschengerechter Arbeitsgestaltung. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 77. doi.org/10.1007/s41449-023-00389-z
- Brynjolfsson E, Li D, Raymond LR (2025): Generative AI at work. Quarterly Journal of Economics 140(2). doi.org/10.1093/qje/qjae044
- Fügener A, Walzner DD, Gupta A (2025): Roles of artificial intelligence in collaboration with humans: Automation, augmentation, and the future of work. Management Science 72(1).
- Microsoft (2026): Agents, human agency, and the opportunity for every organization. Work Trend Index Annual Report.
- Shao Y u. a. (2025): Future of work with AI agents: Auditing automation and augmentation potential across the U.S. workforce. doi.org/10.48550/arXiv.2506.06576
- Yee L, Chui M, Roberts R, Xu S (2025): One year of agentic AI: Six lessons from the people doing the work. McKinsey & Company.
