Denkstoff kompakt

Clemente Minonne

„Denkstoff kompakt“ bietet klare Gedanken zu Psychologie, Arbeit und Organisation im Zeitalter von KI. Jede Folge bringt einen prägnanten Impuls – kurz, verständlich, relevant. Für alle, die Arbeit und Wandel neu denken wollen.

  1. 22. Episode: Wenn KI Arbeit nicht ersetzt, sondern menschlicher macht

    3d ago

    22. Episode: Wenn KI Arbeit nicht ersetzt, sondern menschlicher macht

    In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über eine Perspektive auf generative Künstliche Intelligenz, die in vielen Diskussionen bislang erstaunlich wenig Beachtung findet: die Frage, wie KI nicht nur Produktivität verändert, sondern das menschliche Erleben von Arbeit. Ausgangspunkt ist eine Studie von De Smet et al. (2024), die auf einer gross angelegten Befragung von über 12'000 Arbeitnehmenden und mehr als 3'000 Führungskräften aus Kanada, Grossbritannien und den USA basiert. Die Untersuchung analysiert, wie Menschen generative KI bereits heute in ihrem Arbeitsalltag nutzen und welche organisationalen, psychologischen und kulturellen Folgen damit verbunden sind. Die Studie deutet darauf hin, dass die eigentliche Veränderung weniger in der Automatisierung von Arbeit liegt als in einer Verschiebung der Tätigkeiten: weg von Routineaufgaben und hin zu Bewertung, Interpretation, Entscheidungsfindung und kritischer Reflexion. Im Zentrum steht dabei die Frage, welche menschlichen Fähigkeiten im Zeitalter generativer KI an Bedeutung gewinnen. Die Studie verweist insbesondere auf kritisches Denken, Problemlösefähigkeit, Urteilsvermögen, Kreativität, Lernbereitschaft sowie die Fähigkeit, mit Unsicherheit und Komplexität umzugehen. Gleichzeitig zeigt sich, dass intensiv mit KI arbeitende Menschen besonders häufig Faktoren wie Sinn, Zugehörigkeit, Gesundheit, Entwicklungsmöglichkeiten und unterstützende Führung als wichtige Elemente guter Arbeit nennen. Zudem wird diskutiert, weshalb die erfolgreiche Einführung von KI nicht primär ein Technologieprojekt ist, sondern immer auch ein Kultur- und Führungsprojekt. Organisationen profitieren besonders dann von generativer KI, wenn Mitarbeitende psychologische Sicherheit erleben, Unterstützung erhalten und neue Technologien in einem Umfeld erproben können, das Lernen und Experimentieren fördert. Sein persönliches Fazit: Die zentrale Herausforderung der kommenden Jahre besteht möglicherweise nicht darin, wie viel künstliche Intelligenz in Organisationen integriert werden kann, sondern wie der dadurch entstehende Freiraum genutzt wird. Wenn KI Routinetätigkeiten reduziert, entsteht die Chance, menschliche Arbeit stärker auf Reflexion, Zusammenarbeit, Kreativität, Verantwortung und Lernen auszurichten. Die Zukunft der Arbeit könnte dadurch paradoxerweise nicht technischer, sondern menschlicher werden. Quelle: De Smet, A., Durth, S., Hancock, B., Mugayar-Baldocchi, M., & Reich, A. (2024). The Human Side of Generative AI: Creating a Path to Productivity. McKinsey & Company. Verfügbar unter: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-human-side-of-generative-ai-creating-a-path-to-productivity

    21 min
  2. 21. Episode: Wenn KI nicht entlastet, sondern neue psychische Belastungen erzeugt

    May 29

    21. Episode: Wenn KI nicht entlastet, sondern neue psychische Belastungen erzeugt

    In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über eine psychologische Dimension technologischer Transformation, die in vielen Diskussionen rund um Industrie 5.0 bislang erstaunlich wenig sichtbar ist: die mentale Belastung in der Zusammenarbeit zwischen Menschen und kollaborativen physischen Robotern; sogenannten Cobots. Ausgangspunkt ist eine aktuelle systematische Review-Studie von Bassi et al. (2025), welche 46 Untersuchungen zur Human-Cobot Kollaboration analysiert. Die Studie zeigt, dass Cobots zwar körperliche Belastungen reduzieren können, gleichzeitig jedoch neue psychologische Anforderungen entstehen: erhöhte Aufmerksamkeit, permanente Überwachung, mentale Dauerkoordination, Unsicherheit sowie subtiler Stress durch Geschwindigkeit, Nähe und Vorhersagbarkeit intelligenter Systeme. Im Zentrum steht dabei die Frage, wie sich industrielle Arbeit psychologisch verändert, wenn Menschen nicht mehr neben klassischen Maschinen, sondern gemeinsam mit intelligenten, adaptiven Robotersystemen arbeiten. Die Episode beleuchtet, weshalb Belastung nicht einfach verschwindet, sondern zunehmend von körperlicher auf kognitive und emotionale Ebenen wandert. Zudem wird diskutiert, weshalb „Human Centricity“ in Industry 5.0 deutlich anspruchsvoller ist, als es viele strategische Zukunftsbilder suggerieren. Nicht technologische Leistungsfähigkeit allein entscheidet über gute Arbeit, sondern die arbeits- und organisationspsychologische Gestaltung dieser neuen Mensch-Maschine-Kooperationen. Sein persönliches Fazit: Die eigentliche Herausforderung intelligenter Arbeitswelten liegt nicht primär darin, wie leistungsfähig Maschinen werden, sondern darin, ob Organisationen lernen, die psychologischen Folgen dieser Technologien ernst zu nehmen. Die Zukunft der Arbeit entscheidet sich deshalb nicht nur an technologischer Innovation, sondern an der Fähigkeit, menschliche Aufmerksamkeit, Vertrauen, mentale Belastung und Wohlbefinden nachhaltig gestaltbar zu halten. Quelle: Bassi, G., Orso, V., Salcuni, S., & Gamberini, L. (2025). Understanding workers’ well-being and cognitive load in human-cobot collaboration: Systematic review. Journal of Medical Internet Research, 27, e75658. https://doi.org/10.2196/75658

    21 min
  3. 19. Episode: Wenn KI erstmals sichtbare Spuren auf dem Arbeitsmarkt hinterlässt

    May 11

    19. Episode: Wenn KI erstmals sichtbare Spuren auf dem Arbeitsmarkt hinterlässt

    In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über eine neue Studie des KOF-Instituts der ETH Zürich zur Frage, ob generative KI bereits sichtbare Auswirkungen auf den Schweizer Arbeitsmarkt hat. Grundlage ist der Studienbericht „KI und der Schweizer Arbeitsmarkt: Erste Evidenz zu Auswirkungen auf Arbeitslosigkeit und Stellenausschreibungen“. Die Studie analysiert reale Daten von Arbeitssuchenden des SECO sowie umfassende Stelleninseratsdaten und zeigt, dass sich stark KI-exponierte Berufe seit der Einführung grosser Sprachmodelle Ende 2022 deutlich schlechter entwickelt haben als wenig exponierte Berufe. Besonders betroffen sind wissensintensive Tätigkeiten wie Softwareentwicklung, Programmierung, Marketing oder journalistische Arbeit. Die Episode diskutiert, weshalb generative KI sich grundlegend von früheren Automatisierungswellen unterscheidet, warum jüngere Arbeitnehmende stärker betroffen sein könnten und weshalb die Geschwindigkeit technologischer Diffusion zu einer neuen Dynamik von Arbeit führt. Sein persönliches Fazit: Die entscheidende Veränderung durch KI liegt nicht primär im Verschwinden von Arbeit, sondern in der zunehmenden Instabilität jener Wissensarbeit, die lange als besonders sicher galt. Quelle: Kläui, J., & Siegenthaler, M. (2025). KI und der Schweizer Arbeitsmarkt: Erste Evidenz zu Auswirkungen auf Arbeitslosigkeit und Stellenausschreibungen (KOF Studien Nr. 186). ETH Zürich, KOF Konjunkturforschungsstelle. https://doi.org/10.3929/ethz-c-000785283

    26 min
  4. 17. Episode: Wenn KI Arbeit verschiebt und warum der Übergang entscheidend ist

    Apr 24

    17. Episode: Wenn KI Arbeit verschiebt und warum der Übergang entscheidend ist

    In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie KI und Automatisierung die Arbeitswelt in Europa bis 2030 verändern könnten. Grundlage ist der Studienbericht des McKinsey Global Institute „Eine neue Zukunft der Arbeit - Der Wettlauf um die Einführung von KI in Europa - welche Fähigkeiten jetzt gefragt sind“. Im Zentrum der Episode steht die Beobachtung, dass es nicht nur um Automatisierung einzelner Tätigkeiten geht, sondern vor allem um beschleunigte Berufswechsel, neue Fähigkeitsanforderungen und die gesellschaftliche Herausforderung, Übergänge aktiv zu gestalten. Der Studienbericht zeigt, dass in Europa bis 2030 insbesondere MINT- und Gesundheitsberufe wachsen könnten, während Büro- und Verwaltungstätigkeiten sowie Teile des Kundendienstes und Vertriebs unter Druck geraten. Gleichzeitig steigt die Nachfrage nach technologischen sowie sozialen und emotionalen Fähigkeiten, während gerade diese Kompetenzen bereits heute vielerorts knapp sind. Die Episode diskutiert, warum die Zukunft der Arbeit deshalb nicht nur ein Technologie-, sondern vor allem auch ein Qualifizierungs-, Führungs- und Verteilungsthema ist. Sein persönliches Fazit: Die entscheidende Herausforderung der KI-Zukunft liegt nicht primär in der Automatisierung selbst, sondern in der Fähigkeit von Unternehmen, Bildungssystemen und Politik, berufliche Übergänge so zu gestalten, dass Produktivität steigt, ohne dass zu viele Menschen den Anschluss verlieren. Quelle: Chui, M., Durth, S., Hazan, E., Huyghues-Despointes, R., Madgavkar, A., Maor, D., Dandona, G. S., & Smit, S. (2024). Eine neue Zukunft der Arbeit: Der Wettlauf um die Einführung von KI in Europa – welche Fähigkeiten jetzt gefragt sind. McKinsey Global Institute.

    22 min
  5. 16. Episode: Wenn KI Teams verändert und Zusammenarbeit neu gestaltet

    Apr 17

    16. Episode: Wenn KI Teams verändert und Zusammenarbeit neu gestaltet

    In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie Teams gestaltet sein müssen, damit Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz überhaupt funktionieren kann. Auf Basis einer aktuellen Studie wird gezeigt, dass nicht nur Kompetenzen, sondern insbesondere arbeits- und organisationspsychologische Faktoren wie Technologieakzeptanz, Selbstwirksamkeit und Vertrauen entscheidend für erfolgreiche Mensch-KI-Kollaboration sind. Die Episode verdeutlicht, dass KI nicht einfach in bestehende Teams integriert werden kann, sondern neue Anforderungen an Teamzusammensetzung und organisationale Gestaltung stellt. Im Zentrum steht die Erkenntnis, dass Zusammenarbeit mit KI immer auch mit Unsicherheit verbunden ist; insbesondere durch plausible, aber potenziell fehlerhafte Ergebnisse. Organisationen müssen daher lernen, nicht nur Technologie zu implementieren, sondern auch Vertrauen, Reflexion und Urteilsfähigkeit systematisch zu entwickeln. Sein persönliches Fazit: Erfolgreiche KI-Nutzung ist weniger eine Frage der Technologie als eine Frage der Menschen und ihrer Haltung. Entscheidend ist nicht, wie leistungsfähig ein KI-System ist, sondern ob sich Teams gut ergänzen, um dessen Ergebnisse kritisch einzuordnen und verantwortungsvoll zu nutzen. Quelle: La Torre, D., Colapinto, C., Durosini, I., & Triberti, S. (2023). Team Formation for Human–Artificial Intelligence Collaboration in the Workplace: A Goal Programming Model to Foster Organizational Change. IEEE Transactions on Engineering Management. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3077195

    14 min
  6. 15. Episode: Wenn KI Wissen demokratisiert und Organisationsstruktur sich neu formiert

    Apr 10

    15. Episode: Wenn KI Wissen demokratisiert und Organisationsstruktur sich neu formiert

    In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie KI die Organisationsstruktur verändert. Auf Basis einer aktuellen Studie wird gezeigt, dass KI nicht einfach zu flacheren Hierarchien führt, sondern die Logik organisationaler Wissensverteilung verschiebt. Im Zentrum steht die Beobachtung, dass KI Mitarbeitenden erlaubt, Aufgaben jenseits ihres bisherigen Wissensniveaus zu bearbeiten, gleichzeitig aber neue Unsicherheit erzeugt, insbesondere durch plausible, aber falsche Ergebnisse. Die Episode arbeitet heraus, dass Hierarchie aus dieser Perspektive nicht nur mit Macht, sondern mit der Verteilung von Wissen zusammenhängt. Wenn KI Wissen scheinbar verfügbar macht, verändert sich damit auch die Funktion von Management. Führungskräfte werden nicht automatisch weniger wichtig, sondern übernehmen unter Umständen neue Rollen als Einordner, Validierer und Verantwortungsinstanzen. Zugleich zeigt die Studie, dass KI je nach Zuverlässigkeit, Fähigkeitsgewinn und Produktivität sehr unterschiedliche Strukturfolgen haben kann: von Deskilling über verstärkten Kontrollbedarf bis hin zu neuen Formen von Upskilling und flacheren Expertenstrukturen. Dabei wird deutlich, dass KI nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern auch die Anforderungen an Urteilskraft, Vertrauen und organisationale Einbettung erhöht. Sein persönliches Fazit: KI verändert nicht nur, wie Arbeit erledigt wird, sondern wie Wissen, Verantwortung und Bedeutung in Organisationen verteilt sind. Erfolgreiche KI-Integration ist deshalb nicht primär eine technische Frage, sondern eine Frage organisationaler Gestaltung. Quelle: Xu, F., Hou, J., Chen, W., & Xie, K. (2025). Generative AI and Organizational Structure in the Knowledge Economy. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.00532

    28 min

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