Betriebliche Gremien verhandeln noch über Regelwerke, da haben die Beschäftigten längst Fakten geschaffen. Das hinterlässt zwei Leerstellen: bei den Fähigkeiten und bei der Haftung.
Die Praxis überholt jede Freigabe. Im Juni 2026 gaben bei einer Befragung von 1.037 überwiegend am Schreibtisch arbeitenden Beschäftigten knapp 48 Prozent an, im Beruf KI-Werkzeuge einzusetzen, die ihr Arbeitgeber nicht bereitgestellt hat. 15,7 Prozent von ihnen fütterten die Systeme mit strategischen Informationen, 12,9 Prozent mit Kundendaten. Die Boston Consulting Group befragte im Frühjahr 2025 gut 10.000 Personen: 54 Prozent greifen im Zweifel auch ohne Zustimmung des Arbeitgebers zu KI. Juristisch läuft das erstaunlich glatt. Das Arbeitsgericht Hamburg entschied im Januar 2024, dass die bloße Gestattung, ChatGPT über private Konten ohne Datenzugriff des Arbeitgebers zu nutzen, keinerlei Mitbestimmung auslöst.
Geschult wird die reine Bedienung. Der TÜV-Verband ließ im Frühjahr 2026 rund 500 Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden befragen. Mittlerweile nutzen 56 Prozent generative KI im Arbeitsalltag. 27 Prozent haben ihre Beschäftigten dafür geschult. Seit 2024 hat sich dieser Wert mehr als verdoppelt, damals lag er bei 12 Prozent. Die Zunahme täuscht über das Grundproblem nicht hinweg: Bei jedem zweiten Unternehmen mit KI-Einsatz hat niemand die Anwender vorbereitet.
Entscheidend ist der Inhalt dieser Schulungen. Wer die Angebote durchforstet, findet Werkzeugkunde, Prompt-Technik, Datenschutzregeln. Eine Erhebung, die das Prüfen von Ergebnissen in den Lehrplänen nachweist, existiert nach beiden Suchwegen nicht. Das wiegt schwer, weil genau hier die entscheidende Fertigkeit liegt. Sprachmodelle erzeugen wohlklingenden Text, völlig unabhängig von dessen Richtigkeit. Wer die Entstehung dieser Ausgaben nicht durchschaut, kann deren Wert nicht einschätzen und übersieht Fehler.
Prüfen kostet mehr als Erzeugen. Hier treffen Zeit und Kosten direkt aufeinander. Ein Entwurf steht in Sekunden. Seine fachliche Prüfung dauert oft länger als das Schreiben von Hand. Die Forschung zum Automation Bias beschreibt seit Jahren dasselbe Muster: Je nützlicher und effizienter Menschen ein System erleben, desto eher übernehmen sie auch dessen fehlerhafte Ausgaben. Generative Systeme verschärfen diesen Effekt, weil ihre flüssige Formulierung Kompetenz vorspiegelt.
Das Ausmaß belegt die bisher größte Untersuchung zum Thema. Für den weltweiten Trust-in-AI-Report von KPMG und der University of Melbourne wurden zwischen November 2024 und Januar 2025 über 48.000 Menschen in 47 Ländern befragt, mehr als tausend davon in Deutschland. 65 Prozent der deutschen Beschäftigten mit KI-Nutzung geben an, sich manchmal bis sehr oft ungeprüft auf Systemergebnisse verlassen zu haben. Weltweit sind es 66 Prozent. Gleichzeitig trauen sich nur 45 Prozent der deutschen Befragten einen angemessenen Einsatz zu, und lediglich 20 Prozent haben je eine Schulung dazu erhalten.
In der Praxis kommt das an. Eine Befragung von 1.230 Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern im Oktober 2025 ergab, dass regelmäßige Nutzerinnen und Nutzer im Schnitt 5,7 Arbeitsstunden pro Woche gewinnen. Zugleich sagen zwei von drei Nutzenden, der Aufwand für das Prüfen und Korrigieren sei gestiegen. Mehr als die Hälfte empfindet die eigene Arbeit inzwischen als fehleranfälliger oder unsicherer. Zeitgewinn und Mehrarbeit sind zwei Seiten derselben Medaille. Die Wirtschaftspsychologin Patrizia Thamm ordnet das so ein: „Wird die gewonnene Zeit aber gleich wieder mit neuen Aufgaben gefüllt und die Erwartungen an die eigene Leistung steigen weiter, kann das zum sogenannten Techno-Stress führen."
Es gibt Gegenbeispiele. Eine qualitative Studie der ZHAW befragte Ende 2025 dreißig Fach- und Führungspersonen mit täglicher KI-Nutzung. Sie verbuchen die Technik trotz steigendem Produktivitätsdruck überwiegend als Entlastung. Tägliche Routine schult den Umgang. Diese Stichprobe zeigt das Machbare bei geübten Anwendern, bildet die breite Praxis jedoch nicht ab.
Die zweite Lücke ist die Verantwortung. Wer haftet, wenn ein ungeprüftes Ergebnis Schaden anrichtet? Nach außen ist die Frage inzwischen beantwortet. Das Oberlandesgericht Hamm entschied im Mai 2026, dass ein Unternehmen für irreführende Angaben seines KI-Chatbots selbst einsteht. Der Chatbot sei „(lediglich) ein technisches Mittel", über das die Beklagte „hinreichende Steuerungsgewalt besaß". Keine Zurechnung an Dritte, kein Umweg über die Störerhaftung. Es zählt als unmittelbares eigenes Handeln des Betriebs. Das Urteil ist nicht rechtskräftig, die Revision zum Bundesgerichtshof ist zugelassen. Das Landgericht Kiel urteilte 2024 bereits ähnlich, und das Amtsgericht Köln hielt im Juli 2025 fest, dass ein Anwalt seine Berufspflichten verletzt, wenn er Schriftsätze mit frei erfundenen KI-Fundstellen einreicht.
Nach innen bleibt die Lage offen. Ein veröffentlichtes deutsches arbeitsgerichtliches Urteil zur Schadensaufteilung zwischen Beschäftigtem, Führungskraft und Arbeitgeber gibt es nach beiden Suchwegen nicht. Vorgesetzte geraten damit in eine heikle Position: Sie bürgen für Ergebnisse, deren Entstehung sie fachlich nicht mehr nachvollziehen können. Der innerbetriebliche Schadensausgleich bemisst sich derweil nach Verschulden, Weisungslage und Schulung. Genau diese Schulung fehlt bei jedem zweiten Unternehmen.
Die Konsequenzen sind pragmatisch. Erstens muss verbindlich feststehen, welche Ergebnisse vor der Weitergabe eine Prüfung verlangen und woran diese Prüfung erkennbar ist. Zweitens gehört das Prüfen als fester Zeitblock in die Planung, sonst kippt der Zeitgewinn zur Belastung. Drittens gehört die Frage nach fehlerhaften Übernahmen an die Arbeitsbedingungen gerichtet. Unter Zeitdruck übernimmt jeder ungeprüfte Daten.
Solange formale Freigabeverfahren verhandelt werden, läuft die Praxis daran vorbei. Die Beschäftigten warten nicht auf Betriebsvereinbarungen. Sie arbeiten längst mit den Systemen, und kaum jemand hat ihnen beigebracht, deren Ergebnisse fundiert zu zerlegen.