KI als Entlastung oder neuer Stressfaktor? Warum der Mensch trotz GenAI im Loop bleibt

Wie verändert generative KI die Arbeit von Softwareentwickler*innen und führt sie tatsächlich zu weniger Belastung? Dieser Frage sind Forschende am Institute Digital Technology Management im Rahmen von unserem SNF-Projekt [1] nachgegangen. Grundlage der Studie sind 26 Interviews mit DevOps-Fachpersonen aus zwei Schweizer Unternehmen der Finanz- und Versicherungsbranche. Die Ergebnisse zeigen: GenAI kann Mitarbeitende entlasten, schafft zugleich aber neue Anforderungen und Formen von Technostress.

Generative Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt rasant. Sie schreibt Texte, generiert Programmcodes oder fasst Dokumente zusammen und verspricht, die Arbeit effizienter zu machen (Merkel & Dörpinghaus, 2025; Nguyen-Duc et al., 2025). Doch bedeutet mehr Automatisierung tatsächlich weniger Belastung? Unsere Forschung zeigt: KI kann den Arbeitsalltag erleichtern, gleichzeitig entstehen neue Formen von Stress, der durch digitale Technologien entsteht – auch bekannt als Technostress. Dieser zeigt sich beispielsweise, wenn Mitarbeitende ständig neue Werkzeuge erlernen, mehrere Systeme parallel bedienen oder mit einer Flut an Informationen umgehen müssen (Jeyam et al., 2026).

Besonders deutlich wird dies in der Softwareentwicklung. Hier gehören kontinuierliche technologische Veränderungen zum Alltag und damit auch der Umgang mit generativer KI. Um besser zu verstehen, wie Mitarbeitende diese Entwicklung erleben, führten wir 26 Interviews mit DevOps-Fachpersonen aus zwei Schweizer Unternehmen der Finanz- und Versicherungsbranche. Die Befragten sehen in GenAI grosse Vorteile: KI unterstützt beim Schreiben von Codes, fasst Dokumentationen zusammen oder hilft bei der Analyse technischer Probleme. Dadurch lassen sich Routineaufgaben schneller erledigen. Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen: KI liefert nicht immer korrekte Ergebnisse und kann sogenannte Halluzinationen erzeugen. Halluzinationen sind von einem KI-Modell generierte Inhalte, die zwar realistisch erscheinen, aber von den vorgegebenen Quelleninputs abweichen. Deshalb müssen ihre Vorschläge überprüft, eingeordnet und gegebenenfalls korrigiert werden. Die Verantwortung verschwindet also nicht, sondern sie verlagert sich.

«Still in the Loop»

Aus unseren Interviews entstand deshalb das Konzept «Still in the Loop». Anders als der bekannte Begriff „Human in the Loop“ beschreibt es, dass Fachpersonen nicht nur einzelne KI-Ergebnisse kontrollieren, sondern sie bleiben während des gesamten Arbeitsprozesses verantwortlich – von der Formulierung der Eingaben bis hin zur Bewertung und Umsetzung der Ergebnisse. Je leistungsfähiger KI wird, desto wichtiger werden deshalb menschliche Kompetenzen wie kritisches Denken, Fachwissen und Urteilsvermögen. Die Arbeit verschwindet nicht, sondern sie verändert sich.

Technostress lässt sich nicht allein durch individuelle Resilienz bewältigen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Organisationen eine zentrale Rolle spielen. Wissensaustausch, kontinuierliche Weiterbildung, standardisierte Werkzeuge und eine offene Fehlerkultur helfen, Belastungen zu reduzieren und den produktiven Einsatz von KI zu unterstützen. Die Einführung generativer KI sollte deshalb nicht nur als technisches Projekt verstanden werden. Ebenso wichtig ist es, Mitarbeitende auf die veränderten Anforderungen vorzubereiten und Arbeitsprozesse so zu gestalten, dass KI tatsächlich entlastet.

Generative KI eröffnet grosse Chancen für wissensintensive Arbeit. Gleichzeitig entstehen neue Formen von Technostress, weil Mitarbeitende die Ergebnisse der KI verstehen, überprüfen und verantworten müssen. Der Mensch bleibt deshalb «still in the loop». Der nachhaltige Erfolg von GenAI hängt weniger von der Leistungsfähigkeit der Technologie ab als davon, wie gut Unternehmen die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI gestalten.

Wie geht es weiter?

Doch erleben alle Mitarbeitenden den Umgang mit KI gleich? In unserer weiteren Forschung untersuchen wir, welche Rolle Alter und Geschlecht beim Erleben von Technostress spielen. Dabei interessiert uns insbesondere, ob unterschiedliche Gruppen GenAI anders wahrnehmen, nutzen und mit den damit verbundenen Belastungen umgehen.

Denn die nächste Frage nach «Still in the Loop» lautet: Wer erlebt die Zusammenarbeit mit KI wie?

Der Artikel ist basiert auf diesem Paper:

Dharneeka Jeyam, Anna Wiedemann, Gerhard Schwabe, and Kadircan Güney. 2026. “Still in the Loop”: Coping with Technostress in DevOps Teams and the Impact of GenAI. In Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP ’26). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 590–600. https://doi.org/10.1145/3786583.3786899

Referenzen

[1]  https://www.bfh.ch/de/forschung/forschungsprojekte/2025-678-395-827/

Merkel, M., Dörpinghaus, J. The transformative potential of AI in software engineering: a case study on LeetCode and ChatGPT. Empir Software Eng 31, 180 (2026). https://doi.org/10.1007/s10664-026-10912-5

Anh Nguyen-Duc, Beatriz Cabrero-Daniel, Adam Przybylek, Chetan Arora, Dron Khanna,TomasHerda,UsmanRafiq,JorgeMelegati,EduardoGuerra,Kai-Kristian Kemell, Mika Saari, Zheying Zhang, Huy Le, Tho Quan, and Pekka Abrahamsson. 2025. Generative Artificial Intelligence for Software Engineering—A Research Agenda. Software: Practice and Experience n/a, n/a (2025). doi:10.1002/spe.70005 _eprint: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/spe.70005.