13.09.2022

Arbeitsforscher Zellmann über den Irrtum von “Work-Life-Balance” und Polarisierung

Freizeit- und Arbeitsforscher Peter Zellmann sieht Digitalisierung als Werkzeug und erklärt, wieso der Begriff "Work-Life-Balance" falsch verwendet wird und wie Polarisierung einer Gesellschaft schadet.
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Zukunft der Arbeit, Digitalisierung, work-life-balance, quiet quitting, Peter Zellmann
(c) zellmann.net - Arbeitsforscher Peter Zellmann über Arbeitswelt und Polarisierung.

Die “Vier-Tage-Woche” polarisiert. Work-Life-Balance polarisiert. Remote-Work polarisiert. Der Fachkräftemangel schockiert. Und polarisiert. Es bleibt festzuhalten, nicht nur die Welt ist im Wandel, sondern die Arbeit selbst durchläuft starke Veränderungen sowie Anpassungen und sucht eine stabile Normalität, wie sie die letzten Jahrzehnte geherrscht hat.

Die Arbeit und ihre Rollenumkehr

Peter Zellmann ist Autor, Arbeits- und Freizeitforscher. Er leitet seit 35 Jahren das “Institut für Freizeit- und Tourismusforschung“, unterrichtete an der Uni Wien, an der WU, an der Hochschule in Bremen und der Universität Potsdam. Zu Themen wie Freizeit und Tourismus. Er beschäftigt sich seit jeher mit der Arbeitswelt und verfasst Schriften zu Zukunfts- und Lebensstilforschung. In seinen Augen erleben wir aktuell grundlegende Veränderungen in vielen Bereichen.

“Die wichtigste Erkenntnis ist, dass sich die Rolle Arbeitgeber, Arbeitnehmer umgedreht hat”, sagt er. “Heute müssen sich häufig Dienstarbeitsgeber bei Mitarbeitern bewerben. Früher war dies umgekehrt der Fall. Dies gilt vor allem im Dienstleistungsbereich, in der Hotellerie und der Gastronomie.”

Home-Office als neue Dimension

Eine weitere große Umkehr sei, dass der Weg zum Arbeitsplatz in Zukunft viel weniger notwendig sein werde, denn das “Home-Office” habe – dort, wo es möglich sei – eine neue Dimension der Gestaltung der Arbeitswelt aufgezeigt.

“Diese beiden Entwicklungen stehen erst am Beginn. Jetzt allerdings zu wissen, wie es in fünf Jahren aussehen wird, ist reine Scharlatanerie”, betont Zellmann, der jedoch denkt, dass die personenbezogene Dienstleistung der eigentliche Wertschöpfungsfaktor der Zukunft ist und Veränderungen auch in die handwerk-gewerbliche Produktion hineinreichen wird.

Digitalisierung als Werkzeug

“Der entscheidende Faktor in Qualitätserbringung wird sein, wie nahe ich bei meinem Kunden bin und dessen Bedürfnisse ich erfüllen kann. Dies führt zu einer wichtigen Erkenntnis: Die Digitalisierung ist nicht die Zukunft, sondern ein Werkzeug, die Zukunft zu gestalten”, präzisiert der Forscher. “Sie ist wichtig, richtig und unumkehrbar, macht sie aber nicht aus. Digitalisierung und Automatisierung ermöglichen es, mehr Zeit zu haben, den eigenen Mitarbeiter für Gast und Kunden freizuspielen. Ob im Home-Office oder im Büro ist sekundär.”

Dass nicht alle glücklich und einverstanden sind mit dieser und anderen diversen Entwicklungen und neuen Sichtweisen auf die Arbeitswelt – und dagegen argumentieren – ist mittlerweile nichts Neues. Die Art aber, wie diese Diskussion geführt wird, ist für Zellmann jedoch äußerst problematisch. Und eine Abkehr zur Aufklärungsgesellschaft.

Polarisierung als Gesellschaftsproblem

“So wie jeder Diskurs, wird auch dieser sofort polarisiert”, sagt er. “Es gibt nur noch ein ‘entweder oder’, ein ‘ja und nein’, ein ‘richtig oder falsch’. Eine gesellschaftlich schlimmere Entwicklung kann es gar nicht geben. Wir hören nicht mehr zu, um zu verstehen, was mein vis-à-vis meint, sondern um zu antworten.”

Höre man sich Diskussionen im Radio an, sehe sie im TV oder lese sie im Feuilleton oder auf Social Media, so würde man immer den gleichen Effekt sehen. Diskutanten wüssten beim Gegenüber nach ein, zwei Sätzen bereits, was “falsch” sei. Dass es vielleicht noch weitere Erklärungen bräuchte, nicht um recht zu geben, sondern, um zu verstehen, werde meist ignoriert.

“Die Polarisierung ist das Schlimmste an Methodik gesellschaftlicher Entwicklung, die alle Lebensbereiche umfasst hat. Es gibt kein politisches oder wissenschaftliches Thema mehr, das nicht zur Polarisierung überleitet. Auch im privaten Bereich, innerhalb Familien oder zwischen Alt und Jung. Doch statt diesem ‘entweder oder’ gibt es auch ein ‘sowohl, als auch'”, weist Zellmann hin. “Polarisieren heißt nur, dem anderen nicht wirklich zuhören und vermeintlich vorab zu wissen, was wichtig und falsch ist.”

Wenn Begriffe einer Agenda dienen

Dieser Problematik – und geht man tiefer auf die Aussagen des Forschers ein – liegt etwas zugrunde, was sich gerade im Wirtschaftsbereich als verhärtete Fronten erkennen lässt. Während nicht nur gefühlt, Mitarbeiter:innen von Arbeitgebern bessere Bedingungen, mehr Gehalt, flexible Zeiten oder Sinnhaftigkeit im Beruf fordern, so zeigen auch Bewegungen wie “Quiet Quitting” (nur das Nötigste tun), dass der oft vorgeschobene Begriff “Leistung” zunehmend von der Mitarbeiterschaft kritisch gehandhabt wird.

“Freizeit” an sich wird hierbei im selben Atemzug von manchen Seiten, als Methode im Diskurs, bereits negativ konnotiert und dem Hedonisten-Daseins-Wunsch zugeschrieben. Und Faulheit über allen Bedürfnissen gestellt, bei jenen, die Veränderungen in der Arbeitswelt fordern und leben wollen.

Zellmann indes hat einen gänzlich anderen Zugang zu dieser Diskussion und Entwicklung der letzten Jahre. Heutzutage würden Menschen nämlich ihre Lebensstile nach Ganzheitlichkeit im Beruf und Freizeit ausleben wollen. Dies sei dem Wissenschaftler nach “kein Gegensatz”, der vor allem irreführenderweise von Begriffen wie ‘Work-Life-Balance’ propagiert wird, sondern gehöre zusammen.

Work-Leisure-Balance

“Niemandem ist aufgefallen, dass zwischen Arbeit und Leben ebenjener Gegensatz konstruiert wird. Etwa, wenn im Radio am Freitag ‘endlich Wochenende und keine Arbeit’ ausgerufen wird. Menschen wird vorgegaukelt, dass wir so ticken. Wenn, dann wäre eigentlich ‘Work-Leisure-Balance’ der bessere Begriff, weil er das außerberufliche in seine Gesamtheit meint. Denn Freizeit hieß bisher, frei von Arbeit sein, statt frei für etwas.”

In diesem Sinne denkt Zellmann, dass die Vereinbarkeit von Beruf und Familie – als Ergebnis einer Entwicklung – schlussendlich angekommen ist. Eine Umkehr nicht möglich.

Mensch im Mittelpunkt

Für den Wissenschaftler gilt – für Wirtschaftstreibende ein “learning – , dass heutzutage der Mensch im Mittelpunkt zu stehen habe und man dessen Bedürfnisse ernst nehmen muss. Wenn man wisse, was jenem wichtig sei, dann erst könne man den Markt betreuen. Und man müsse die Fähigkeit entwickeln, Empathie (nicht zu verwechseln mit Sympathie) zu entwickeln, sich also in den anderen für den Augenblick hineinversetzen zu können. “Das muss man einfach lernen”, rät er.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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