In unserer zweiten Ausgabe von Quergelesen diskutieren wir den frisch erschienenen und auf LinkedIn kräftig diskutierten Work Trend Index von Microsoft.

Insgesamt lässt sich festhalten: AI @ Work ist keine Prognose mehr. Während der Work Trend Index letztes Jahr noch vom Trend sprach, liefert die diesjährige Ausgabe Zahlen, die das Bild verschieben. 

KI-Agenten auf Microsoft 365 wuchsen 15× im Jahresvergleich, 58% der Nutzenden sagen, sie produzieren heute Arbeit, die vor einem Jahr noch unmöglich war. 

Was dabei auffällt: Das Thema Adoption rückt in den Hintergrund. Vielmehr beschreibt der Work Trend Index eine wachsende Schere. Satya Nadellas Formulierung aus dem Report bringt es dabei auf den Punkt: 

Every AI conversation is really an operating model conversation.

Microsoft Work Trend Index 2026: Menschen bereit, Organisationen nicht

→ Work Trend Index 2026 — Microsoft WorkLab

Der diesjährige Work Trend Index thematisiert die Herausforderung, die viele Organisationen gerade spüren, ohne sie aber konkret benennen zu können. 67% der KI-Wirkung entsteht aus organisationalen Zusammenwirken (Kultur, Führungsverhalten, Governance), nur 32% aus individueller Einzelleistung und Kompetenz. Trotzdem behandeln die meisten Organisationen KI als Tool-Frage. Das Ergebnis: Nur 19% der Beschäftigten arbeiten in Umfeldern, die beides zusammenbringen: persönliche KI-Kompetenz und organisationale Aufgeschlossenheit. Microsoft nennt sie „Frontier Professionals“. Die anderen 81% haben Zugang zu denselben Tools, kommen aber nicht zu denselben Ergebnissen. Und nur 13% arbeiten in Organisationen, die neue Wege durch/mit KI aktiv belohnen.

Weiterführende Beiträge auf Shift/Work

• Wenn KI-Adoption zur Gemeinschaftsaufgabe wird — Digital Work FORUM 2026
• Was ist wichtig bei der Digital Work Adoption?

Afroogh, Varshney & D'Cruz: Die Aufgabe als zentrale Untersuchungsgröße

→ A Task-Driven Human-AI Collaboration — arxiv.org

Das Paper setzt an der Stelle an, die in vielen Organisationen bei der KI-Adoption zumeist übersprungen wird: Es entschlüsselt die Arbeitsaufgabe danach, ob sie "KI Led" oder “Human Led” besser funktioniert. Die Autoren schlagen vor, jede Aufgabe entlang zweier Dimensionen zu bewerten (Fehlerkosten und kognitive Komplexität) und daraus die KI-Rolle abzuleiten: autonom, kollaborativ oder adversarial. Die dritte Kategorie ist dabei die interessanteste. Für hochriskante, ambige Aufgaben soll KI als Gegenpol eingesetzt werden: Gegenargumente liefern, Schlussfolgerungen unter Druck setzen. Dass die meisten KI-Setups genau das Gegenteil tun, liegt dann auch leider in dem Merkmal der Technologie: Zustimmung ist einfacher zu bauen als produktiver Widerspruch.

Weiterführende Beiträge auf Shift/Work

• Von Teams zu Copilot — eine neue Enablement-Herausforderung
• Change-Frameworks für Digital Work: Was in welcher Phase wirklich zählt

Ross Dawson: Human-in-the-Loop ist keine Antwort, wenn Agency nicht aufgedröselt wird

→ LinkedIn-Kommentar Ross Dawson

Ross Dawson, Futurist und Gründer der Advanced Human Technologies Group, kommentiert das Paper mit fünf Einschätzungen. Besonders wichtig ist dabei ein Punkt: Viele Organisationen werfen Initiative, Kontrolle und Entscheidungsmacht in einen Topf. Sie sprechen dann allgemein von „Human-in-the-Loop“. Dabei übersehen sie, dass formale Aufsicht nicht automatisch bedeutet, dass Menschen tatsächlich noch eigenständig urteilen und entscheiden.

Das Problem: Wenn Organisationen diese Unterschiede nicht klar trennen, behalten sie zwar formal die Kontrolle. Praktisch geben sie aber einen Teil ihres Entscheidungsvermögens an KI-Systeme ab.

Dawson verweist außerdem auf eine überraschende Erkenntnis des Papers: Bei Aufgaben mit mittlerem Risiko und hoher Unsicherheit kann der Einsatz von KI die Ergebnisse sogar verschlechtern. Der Grund liegt in der Art dieser Aufgaben. Sie eignen sich weder für einfache Automatisierung noch für eine echte Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Weiterführende Beiträge auf Shift/Work

• Was kollektive digitale Arbeit noch ausbremst — Quergelesen #001