zuletzt aktualisiert 26. September 2026
Derzeit macht eine Studie über Technostress und die gesundheitlichen Folgen neuer Technologien am Arbeitsplatz erneut von sich reden. Teilweise wird sie als aktuelle KI-Geschichte erzählt. Doch die entscheidenden Daten stammen aus den Jahren 2011 bis 2019 – lange vor ChatGPT und dem heutigen Boom generativer KI. Was zeigt die Untersuchung tatsächlich? Und was sagen aktuellere Daten über KI und Gesundheit am Arbeitsplatz?
Auch eine am 23. September 2026 über die Nachrichtenagentur dts verbreitete Meldung erzeugt Aktualität: Unter der Überschrift „Studie: Digitalisierung kann Gesundheitsrisiko erhöhen“ wird von einer „neuen Studie“ des ifo-Instituts gemeinsam mit dem Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) und der Universität Konstanz berichtet. Die Meldung wurde von verschiedenen Nachrichtenportalen übernommen,.
Das klingt zunächst nach einem aktuellen Befund über künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz.
Doch genau hier lohnt sich ein genauerer Blick.
Die Daten, auf denen die Untersuchung basiert, stammen aus den Jahren 2011 bis 2019. Die Datenerhebung endete damit mehr als drei Jahre vor der Veröffentlichung von ChatGPT und vollständig vor dem heutigen Boom generativer KI, KI-Copiloten und KI-Agenten in Unternehmen.
Auch die zentralen Ergebnisse sind nicht erst 2026 bekannt geworden. Das ZEW Discussion Paper „Are We Yet Sick of New Technologies? The Unequal Health Effects of Digitalization“ wurde bereits 2024 veröffentlicht. Schon damals berichtete das ZEW über gesundheitliche Unterschiede zwischen körperlich und kognitiv arbeitenden Beschäftigten.
Das macht die Forschung nicht irrelevant. Es verändert aber die Einordnung: Neu ist die aktuelle Aufmerksamkeit für die Ergebnisse. Neu sind nicht die Daten, auf denen die Aussagen zu Gesundheit und Krankheitstagen beruhen.
Eine Digitalisierungsstudie wird zur aktuellen KI-Geschichte
Der SPIEGEL ordnet das Thema unter „KI im Job“ ein. Die dts-Meldung spricht von einer „neuen Studie“ und erklärt, dass zur untersuchten Digitalisierung auch KI gehört.
Sachlich ist beides nicht grundsätzlich falsch. Künstliche Intelligenz gehört tatsächlich zu den betrachteten Technologien, und die wissenschaftliche Arbeit wird weiterentwickelt.
Die Kombination aus „KI im Job“, „neue Studie“ und aktueller Berichterstattung kann allerdings leicht den Eindruck vermitteln, hier lägen neue empirische Erkenntnisse über ChatGPT, Copilot & Co und generative KI oder die KI-Arbeitswelt des Jahres 2026 vor.
Das ist nicht der Fall.
Was wurde tatsächlich untersucht?
Die Forscher Melanie Arntz, Sebastian Findeisen, Stephan Maurer und Oliver Schlenker untersuchen den Zusammenhang zwischen der zunehmenden Nutzung moderner digitaler Technologien und der Gesundheit von Beschäftigten.
Dafür wurden Befragungs- und Sozialversicherungsdaten von rund 3.200 Beschäftigten und ihren Betrieben miteinander verknüpft. Entscheidend sind Veränderungen ihrer Technologienutzung zwischen 2011 und 2019. Das ZEW erläuterte Methodik und Ergebnisse bereits in seiner Berichterstattung zur Untersuchung.
Im Mittelpunkt stehen sogenannte „frontier technologies“, also verschiedene moderne digitale Technologien. Dazu gehört auch künstliche Intelligenz.
Die Studie untersucht jedoch weder Large Language Models noch generative KI oder KI-Assistenten, wie sie heute in vielen Unternehmen eingesetzt werden.
Was die Studie tatsächlich zeigt
Die Forscher unterscheiden insbesondere zwischen Beschäftigten mit überwiegend manuellen beziehungsweise körperlichen Tätigkeiten und Beschäftigten in stärker kognitiv geprägten Berufen.
Die zunehmende Nutzung moderner Technologien verändert die Arbeit beider Gruppen. Tätigkeiten werden komplexer, gleichzeitig können Zeit- und Leistungsdruck steigen.
Bei Beschäftigten mit körperlichen Tätigkeiten verschlechtert sich im Zusammenhang mit zunehmender Digitalisierung der subjektiv wahrgenommene Gesundheitszustand. Gleichzeitig steigt die Zahl der Krankheitstage.
Bei Beschäftigten mit kognitiven Tätigkeiten finden die Forscher dagegen keinen entsprechenden negativen Gesundheitseffekt.
In der aktuellen Berichterstattung wird der Effekt bei stärker digitalisierten körperlichen Tätigkeiten mit rund 20 Prozent mehr Krankheitstagen beziffert.
Das ist ein bemerkenswertes Ergebnis – aber zunächst eines über eine frühere Digitalisierungsphase, nicht über generative KI.
Technostress als mögliche Erklärung
Als mögliche Erklärung diskutieren die Forscher Technostress.
Neue Technologien verändern nicht nur Werkzeuge. Sie können Aufgaben, Arbeitsabläufe und Anforderungen verändern. Beschäftigte müssen neue Systeme verstehen, zusätzliche Informationen verarbeiten oder sich auf komplexere Prozesse einstellen.
Bereits in seiner Einordnung aus dem Jahr 2024 verwies das ZEW darauf, dass moderne digitale Technologien mit steigender Komplexität sowie höherem Zeit- und Leistungsdruck verbunden sein können.
Das ist für die heutige KI-Debatte relevant. Es ist aber kein Beweis dafür, dass generative KI denselben gesundheitlichen Effekt verursacht.
Die heutige KI-Nutzung ist eine andere
Es wäre falsch zu behaupten, die Daten stammten aus einer Zeit „vor KI“. Künstliche Intelligenz existierte lange vor ChatGPT und war bereits vor 2019 in Unternehmen im Einsatz.
Die heutige KI-Nutzung unterscheidet sich jedoch erheblich in Reichweite, Zugänglichkeit und Anwendung. Generative KI kann unmittelbar von Beschäftigten eingesetzt werden, schreibt Texte, analysiert Dokumente, erzeugt Bilder und Code oder unterstützt Recherche und Wissensarbeit.
Was zwischen 2011 und 2019 unter technologischer Digitalisierung gemessen wurde, lässt sich deshalb nicht einfach mit der KI-Nutzung des Jahres 2026 gleichsetzen.
Aktuellere Daten zu KI und Gesundheit zeichnen ein anderes Bild
Besonders interessant wird die Einordnung, wenn man die ältere Untersuchung mit aktuelleren Daten vergleicht.
Die Erhebung „Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung – DiWaBe 2.0“ wurde 2024 durchgeführt. Befragt wurden rund 9.800 sozialversicherungspflichtig Beschäftigte in Deutschland. Die Verbreitung und Wirkung künstlicher Intelligenz gehört hier ausdrücklich zu den Schwerpunkten.
Beschäftigte mit intensivierter KI-Nutzung berichten unter anderem von komplexeren Tätigkeitsanforderungen und höherer Arbeitsintensität. Gleichzeitig geht eine stärkere KI-Nutzung mit mehr wahrgenommener Arbeitsautonomie einher.
Beim Thema Gesundheit ergibt sich jedoch ein wichtiger Unterschied:
Die DiWaBe-2.0-Auswertung findet keinen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und der Gesundheit der Beschäftigten.
Der ausführliche BAuA-Bericht betrachtet dabei verschiedene gesundheitliche Beschwerden. Über die untersuchten Gesundheitsindikatoren hinweg lassen sich keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den verschiedenen KI-Nutzungsgruppen feststellen.
Das beweist nicht, dass KI gesundheitlich unproblematisch ist. Aus einer solchen Erhebung lassen sich zudem nicht ohne Weiteres kausale Wirkungen ableiten.
Die aktuelleren und expliziter auf KI ausgerichteten Daten stützen bislang aber nicht die einfache These:
Mehr KI-Nutzung führt zu schlechterer Gesundheit.
Organisation und Schulungen machen einen Unterschied
Auch aktuelle KI-Forschung verweist darauf, dass nicht nur die Technologie selbst entscheidend ist.
Das ZEW Discussion Paper „Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace“ basiert auf einer Befragung von knapp 10.000 Beschäftigten in Deutschland. Wo Unternehmen KI formal einführen, geht dies häufiger mit Schulungen, intensiverer Nutzung und höheren wahrgenommenen Produktivitätsgewinnen einher.
Damit entsteht eine Verbindung zur älteren Technostress-Studie: Technologie allein entscheidet offenbar weder über Produktivität noch über Belastung. Entscheidend ist auch, wie sie in die Organisation eingebettet wird.
Genau das zeigt auch der für HR besonders relevante Teil der ursprünglichen Untersuchung. Schulungen und Unterstützung bei der Anpassung an neue Technologien schwächen die gesundheitlichen Nachteile bei Beschäftigten mit manuellen Tätigkeiten ab.
Auch eine unterstützende Führungskultur wird als entlastender Faktor beschrieben. Beschäftigte, die sich von ihren Vorgesetzten unterstützt fühlen, weisen bei zunehmender Digitalisierung geringere zusätzliche Fehlzeiten auf.
Neue Technologien lediglich bereitzustellen, reicht deshalb nicht. Qualifizierung, Zeit zum Lernen, Unterstützung bei Problemen, realistische Erwartungen und vorbereitete Führungskräfte gehören zur Einführung dazu.
Dieser Befund passt zu einem Muster, das auch andere aktuelle Untersuchungen zur KI-Arbeitswelt zeigen. Wie wir bereits im Beitrag „KI am Arbeitsplatz 2026: Produktiver arbeiten, aber noch keine Transformation der Arbeitswelt“ gezeigt haben, können Beschäftigte durch KI produktiver werden, ohne dass sich Arbeit deshalb automatisch grundlegend verändert.
Eine andere problematische Form der KI-Nutzung zeigt der sogenannte Workslop-Effekt: Schnell produzierte, aber qualitativ schwache KI-Ergebnisse können Arbeit auf andere Beschäftigte verlagern, die anschließend prüfen, korrigieren und nacharbeiten müssen.
Auch hier ist nicht allein entscheidend, ob KI eingesetzt wird, sondern wie sie eingesetzt wird.
Was HR aus der Studie mitnehmen sollte – und was nicht
Die derzeit diskutierte Untersuchung sollte weder aufgrund ihres Alters abgetan noch als Warnung vor der gesundheitlichen Gefahr heutiger generativer KI überhöht werden.
Sie zeigt, dass technologische Veränderungen Beschäftigtengruppen unterschiedlich treffen können. Komplexität, Zeit- und Leistungsdruck können steigen. Gleichzeitig können Unternehmen einen Teil dieser Belastung offenbar durch Qualifizierung und Unterstützung auffangen.
Nicht durch die Daten gedeckt wäre dagegen die Aussage:
„Eine neue Studie zeigt, dass KI körperlich Beschäftigte krank macht.“
Dafür passen weder Untersuchungszeitraum noch untersuchter Technologiemix zur heutigen generativen KI.
Fazit: Relevante Forschung – aber kein neuer Beleg dafür, dass KI krank macht
Die derzeitige Berichterstattung greift ein wichtiges Thema auf. Technostress, Gesundheit und die Folgen technologischen Wandels gehören auf die Agenda von Unternehmen und Personalabteilungen.
Die diskutierte Studie liefert dafür wertvolle Erkenntnisse – insbesondere über unterschiedliche Belastungen von Beschäftigtengruppen sowie die Bedeutung von Schulungen und Unterstützung.
Zur Einordnung gehört aber ebenso deutlich: Die entscheidenden Daten stammen aus den Jahren 2011 bis 2019.
Wer wissen möchte, welche gesundheitlichen Folgen ChatGPT, Copiloten und andere aktuelle KI-Systeme haben, benötigt deshalb neuere und spezifischere Daten. Und diese zeichnen bislang ein differenzierteres Bild: Die DiWaBe-2.0-Daten zeigen zwar höhere Arbeitsintensität bei intensiverer KI-Nutzung, gleichzeitig aber mehr Handlungsspielraum und keinen statistisch signifikanten Zusammenhang mit der Gesundheit der Beschäftigten.
Für HR ist deshalb eine andere Frage wichtiger als die zugespitzte Frage, ob KI krank macht:
Wie müssen Unternehmen KI und andere neue Technologien einführen, damit Beschäftigte davon profitieren, ohne durch zusätzliche Komplexität, Arbeitsintensität und fehlende Kompetenzen überfordert zu werden?
Quellen und weiterführende Informationen
- ZEW: Are We Yet Sick of New Technologies? The Unequal Health Effects of Digitalization
- ZEW: Digitalisierung schadet Arbeitern und sorgt für Ungleichheit
- BAuA: Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung – DiWaBe 2.0
- ZEW: Low Barriers, High Stakes – Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace
- SPIEGEL: KI im Job – Forscher warnen vor Technostress bei körperlicher Arbeit
- FinanzNachrichten.de/dts: Studie – Digitalisierung kann Gesundheitsrisiko erhöhen
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