11.04.2025
STUDIE

Ineffizienz: „Wir kommen vor lauter Arbeit nicht mehr zum Arbeiten“

Die globale Deloitte-Studie "Human Capital Trends" zeigt teils massive Ineffizienzen im Arbeitsalltag durchschnittlicher Unternehmen auf.
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(c) Jason Goodman via Unsplash
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Die meisten kennen es wohl: Nach einem vollen und langen Arbeitstag hat man das Gefühl, nicht wirklich etwas weitergebracht zu haben. Denn statt der eigentlichen Kernaufgaben hat man viel Zeit mit Meetings, Administration und Co verbracht. Tatsächlich ist dieses Phänomen weit verbreitet und hat ein enormes Ausmaß, wie die globale Deloitte-Studie „Human Capital Trends“ nun zeigt.

41 Prozent der täglichen Arbeitszeit für nicht wertschöpfende Tätigkeiten

Rund 13.000 Führungskräfte aus 93 Ländern, darunter auch Österreich, wurden befragt. Ein Kernergebnis: Arbeitnehmer:innen verbringen laut Studie im Schnitt 41 Prozent ihrer täglichen Arbeitszeit mit nicht wertschöpfenden Tätigkeiten. Ganze 68 Prozent haben laut Erhebung während des Arbeitstages zu wenig Zeit, um sich auf ihre essenziellen Aufgaben zu konzentrieren. Julian Mauhart, Partner bei Deloitte Österreich, kommentiert: „Wir kommen vor lauter Arbeit nicht mehr zum Arbeiten. Neue Lösungen und Ideen bleiben in diesem Umfeld völlig auf der Strecke.“

Julian Mauhart | (c) Deloitte/feelimage

Es brauche auch „einen freien Kopf, Zeit und Energie“, um an Lösungen für größere Themen zu arbeiten, meint Mauhart. „Viele haben das Gefühl der Überforderung – alles ändert sich gleichzeitig: Märkte, Kundenbedürfnisse, Technologien.“ Dafür sei im Alltag der Arbeitnehmenden aber kein Platz – „auch weil viele mit überbordender Bürokratie, Reporting und administrativen Aufgaben beschäftigt sind. Von diesen Zeitfressern müssen sie befreit werden“, so der Experte.

Tabula rasa mit dem „Zero-Based-Work-Ansatz“

Deloitte schlägt dazu konkrete Ansätze vor. Eine Methode, die zu mehr Freiräumen führen könne, sei etwa der sogenannte „Zero-Based-Work-Ansatz“. „Dabei werden Arbeitsprozesse von Grund auf neu bewertet, um Ineffizienzen abzubauen und Kapazitäten freizusetzen. Was nicht zum direkten Zweck des Jobs beiträgt, schafft es nicht in die Aufgabenliste“, heißt es vom Beratungsunternehmen. Wichtig dabei sei, die geschaffenen Freiräume nicht sofort wieder mit neuen Aufgaben zu füllen, ergänzt Mauhart. Wenig überraschend führt Deloitte zudem die Nutzung von AI-Tools zur Effizienzsteigerung ins Treffen.

Mittleres Management mit Schlüsselrolle

Bedeutend sei bei all dem auch die Rolle des mittleren Managements. Dort seien die Fachkenntnisse angesiedelt, die es brauche, um die notwendigen Veränderungen herbeizuführen und Prioritäten zu setzen. „Das mittlere Management wurde lange Zeit unterschätzt, dabei ist es der Schlüssel zur dezentralen Organisation. Dank der Nähe zum operativen Kerngeschäft sind diese Führungskräfte nicht nur in der Lage Ressourcen richtig zu verteilen, sondern haben auch die entsprechende Expertise, wenn es um Agilität, Problemlösung und Innovation geht“, meint Mauhart. Das funktioniere allerdings nur, wenn Unternehmen im mittleren Management auch tatsächliche Entscheidungsmacht ansiedeln und überbordende Administrationsaufgaben streichen würden.

Einstiegsjobs verschwinden

Ein anderes Problem, das Deloitte in seinen „Human Capital Trends“ identifiziert, ist das Verschwinden von Einstiegsjobs durch neue Technologien und wachsende Erwartungen der Arbeitgeber. „Wenn Unternehmen nicht aktiv gegensteuern, verschwinden zunehmend die Jobs, in denen man wichtige erste Berufserfahrung sammeln kann. Das ist nicht nur für die Jobsuchenden ein Problem, sondern auch für die Unternehmen selbst, weil zu wenige Menschen die Erfahrungen erwerben, die sie für seniorere Rollen dringend brauchen“, analysiert Mauhart. „Unternehmen müssen gezielt solche Rollen bauen und aktiv Zeit einplanen, in der Mitarbeitende wachsen und lernen können.“

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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