观点 • 关于提升绩效的辩论：AI 要让我们德国人更有生产力？还有一种解决方案客座文章：英加·霍特曼企业投入数十亿欧元于 AI，并期待生产力实现飞跃。然而，这种飞跃将不会出现。管理层不了解哪些活动填满了我们的工作日——以及哪些活动应该被删减。由 AI 自动生成。 想做一个思想实验吗？
meinung •Debatte über mehr Leistung KI soll uns Deutsche produktiver machen? Es gibt eine andere Lösung Ein Gastbeitrag von Inga Höltmann Unternehmen investieren Milliarden in KI und erwarten Produktivitätssprünge. Doch die werden ausbleiben. Führungskräfte verstehen nicht, welche Tätigkeiten unsere Arbeitstage füllen – und gestrichen werden sollten. Automatisch erstellt mit KI. Mehr Informationen dazu hier. War die Zusammenfassung hilfreich?
这里有一个：如果您本周只有两个小时的工作时间——您会做什么？召开会议？恐怕不太可能。引出了我们职场世界的核心问题之一：德国经济疲软，国家陷入停滞。其中一种解决方案，由联邦总理弗里德里希·梅尔茨尤为显著地提出，就是多工作。更多工时本应带来更高生产力，从而带来更多繁荣。
Haben Sie Lust auf ein Gedankenexperiment? Hier ist eines: Wenn Sie in dieser Woche nur zwei Stunden Arbeitszeit hätten – was würden Sie dann tun? Meetings einberufen? Wohl kaum. Das führt uns zu einer der großen Fragen unserer Arbeitswelt: Deutschlands Wirtschaft schwächelt, das Land befindet sich in einer Stagnation. Eine der Lösungen, besonders prominent vertreten von Bundeskanzler Friedrich Merz, soll es sein, mehr zu arbeiten. Mehr Arbeitsstunden sollen mehr Produktivität und damit mehr Wohlstand bringen.
寄希望于人工智能：2025 年投资 AI 的德国企业，平均投入了近 3000 万欧元。关乎 AI 基础设施的建设、通过自动化降低成本，以及——显而易见——提高生产力。
Hoffnung ruht auch auf künstlicher Intelligenz: Deutsche Unternehmen, die 2025 in KI investierten, gaben dafür im Schnitt knapp 30 Millionen Euro aus. Es geht ihnen um den Aufbau von KI-Infrastruktur, um Kostensenkung durch Automation und um – na klar – eine gesteigerte Produktivität.
但谁要是认为，付出更多且更快的劳动会自动带来增长，那就是错了——这对拥有大量知识型工作者的行业尤其适用。因为对于重要得多的问题，答案缺失：究竟哪些任务真正为我们的生产力做贡献？我们想多做什么——少做什么？或者换个问法：什么是我们的增值任务？
Wer aber glaubt, mehr und schneller geleistete Arbeit führe automatisch zu einem Wachstum, liegt falsch – vor allem für die Branchen mit vielen Wissensarbeitenden gilt das. Denn die Antworten auf die viel wichtigeren Fragen fehlen: Welche Aufgaben tragen denn eigentlich zu unserer Produktivität bei? Wovon wollen wir mehr machen – und wovon weniger? Oder anders: Was sind unsere wertschöpfenden Aufgaben?
由于我们工作不够少：自2013年以来，超过1.5亿小时的加班时间被记入了德国的工作时间账户。但这并不意味着我们真的更有生产力了：全球范围内，知识工作者平均有60%的工作时间用于谈论他们的工作。自疫情以来，每周的会议时间增加了三倍半。
Denn zu wenig arbeiten wir nicht: Seit 2013 sind mehr als 150 Millionen Überstunden auf deutschen Arbeitszeitkonten gelandet. Nur bedeutet das nicht, dass wir wirklich produktiver sind: Weltweit verbringen Wissensarbeitende im Schnitt 60 Prozent ihrer Arbeitszeit damit, über ihre Arbeit zu sprechen. Seit der Pandemie hat sich die wöchentliche Meetingzeit verdreieinhalbfacht.
对会议过多的翻白眼和叹息 我总是会询问我合作的团队，他们花在会议上的时间有多长，以及这是否太长了。答案总是一样：他们翻白眼，叹息，点头。人们非常清楚自己参加了太多会议。他们能感受到这一点——当他们晚上还在琢磨某个概念，因为白天没时间处理；或者当他们周末打开笔记本电脑，为了完成一份整周都被推来推去的报告。
Augenrollen und Stöhnen über zu viele Meetings Ich frage die Teams, mit denen ich arbeite, immer, wie viel Zeit sie in Meetings verbringen und ob es zu viele Stunden sind. Die Antwort ist immer dieselbe: Sie rollen die Augen, stöhnen und nicken. Die Menschen wissen ganz genau, dass es zu viele Meetings sind. Sie merken es, wenn sie abends noch an dem Konzept sitzen, weil sie tagsüber nicht dazu gekommen sind. Oder wenn sie am Wochenende den Laptop aufklappen, um den Bericht fertig zu schreiben, den sie die ganze Woche vor sich herschieben mussten.
我坚信：如果我们在公司里真正明白什么才是核心的价值创造任务，那么每一次额外的会议请求都会引发抗议。德国人的日历里满满的约会不是问题——它们只是症状。它们反映出许多人已经与自身的价值创造失去了联系。
Ich bin fest davon überzeugt: Wenn wir in unseren Unternehmen wirklich wüssten, was im Kern unsere wertschöpfenden Aufgaben sind, würde es bei jeder zusätzlichen Meetinganfrage Protest geben. Termine in deutschen Kalendern sind nicht das Problem – sie sind ein Symptom. Das Symptom dafür, wie viele die Verbindung zu ihrer Wertschöpfung verloren haben.
我说的是“忙碌的工作”：会议、状态更新、协调、报告、邮件、演示——这些事情感觉都很重要，有截止日期，而且常常被组织强烈要求完成。借助人工智能，我们可以更快地撰写邮件、更快地写报告、更快地制作纪要，转瞬间就能得到数据分析结果。但我们真的需要所有这些吗？
Ich spreche von Busy Work: Meetings, Status-Updates, Abstimmungen, Reports, Mails, Präsentationen – das fühlt sich alles wichtig an, hat Deadlines und wird oft auch nachdrücklich durch die Organisation eingefordert. Mit KI können wir Mails schneller schreiben, schneller Berichte verfassen und Protokolle schneller anfertigen, haben in Nullkommanix die Auswertung der Zahlen vorliegen. Aber brauchen wir all das überhaupt?
仅靠人工智能和自动化无法成为解决生产力问题的救星，因为人工智能也会加速错误的工作。相反，它甚至可能制造出更多的“无用功”：毕竟报告、纪要和数据分析也需要有人去阅读——由人来完成。
KI und Automatisierung allein können nicht die Heilsbringer für das Produktivitätsproblem sein, weil KI auch die falsche Arbeit beschleunigt. Und im Gegenteil sogar noch mehr Busy Work entsteht: Denn Berichte, Protokolle und Auswertungen wollen ja auch gelesen werden – von Menschen.
我们看到，所有通过使用人工智能更快完成任务而“节省”的工作时间，大多会在组织内部流失。真正的生产力提升只有在人们能够将时间用于其职责核心的任务时才会出现。为此，他们必须被培养出区分紧急与重要的能力。为此，首先需要理解存在不同类别的工作。最重要的三类工作是：首先是责任工作，即我们创造价值的任务，例如制定新战略、启动项目、解决客户问题。其次是协作工作，即会议、电话或协调。第三是反应性工作，即所有突如其来或临时涌入的请求和要求。
Die drei Kategorien von Arbeit Wir sehen bereits, dass all die »gewonnenen« Arbeitsstunden durch schneller erledigte Aufgaben mithilfe der KI meist in der Organisation versickern. Produktivitätsgewinne entstehen tatsächlich erst dann, wenn Menschen die Zeit für die Aufgaben einsetzen können, die im Kern ihres Verantwortungsbereichs liegen. Sie müssen dafür sensibilisiert werden, Dringendes von Wichtigem zu unterscheiden. Dazu gehört zuerst, zu verstehen, dass es Arbeit unterschiedlicher Kategorien gibt. Die drei wichtigsten Kategorien sind: Erstens Verantwortungsarbeit, also unsere wertschöpfenden Aufgaben wie zum Beispiel die neue Strategie erarbeiten, das Projekt anstoßen, das Kundenproblem lösen. Zweitens Kollaborationsarbeit, also Meetings, Calls oder Abstimmungen. Und drittens Reaktionsarbeit, also alle Anfragen und Anforderungen, die spontan oder kurzfristig auf uns einstürmen.
根据我的经验，大部分工作时间都花在了后两类工作上——安排会议、处理邮箱、应对突发事件并需要立即处理。其中很多是重要的，虽然并非全部都是多余的，但确实有一部分是。
Die meiste Arbeitszeit fließt meiner Erfahrung nach in die letzten beiden Kategorien, in Termine, in die Pflege unseres Mailpostfachs, in den Notfall, der aufploppt und um den man sich sofort kümmern muss. Wovon vieles wichtig und nicht alles überflüssig ist, aber eben doch einiges.
协作工作和反应性工作通常具有紧迫性。但如果我们整天都在追逐紧急的事情，就没有空间去处理重要的工作——这就是现代工作的困境，它高度浓缩且节奏极快。只有当我们对此高度觉察并有针对性地使用人工智能时，它才能真正发挥支持作用。
Kollaborations- und Reaktionsarbeit sind meist dringend. Doch wenn wir den ganzen Tag dem Dringenden hinterherrennen, bleibt kein Raum für die wichtige Arbeit – das ist das Dilemma moderner Arbeit, die stark verdichtet und hochgetaktet ist. KI wird uns dabei nur unterstützen können, wenn wir uns dessen sehr bewusst sind und sie gezielt entsprechend einsetzen.
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工作人员应该怎么做？他们必须获得授权，能够摆脱琐事。也就是说，他们也应该可以取消参加会议，质疑会议纪要是否真的必要，或者将不在其职责范围内的任务转交他人。
Was Arbeitende tun sollten? Sie müssen das Mandat bekommen, sich aus Unwichtigem raushalten zu dürfen. Also auch mal Meeting-Teilnahmen absagen dürfen, infrage stellen, ob ein Protokoll wirklich nötig ist oder Aufgaben weiterreichen, die nicht in ihren Bereich fallen.
琐事可以暂时搁置 这种检查和评估工作时间流向的做法，必须成为企业的一项持续实践，即团队及其领导者要定期抽出时间来进行。问题“我可以把这件事省略吗？”必须成为一种文化议题，并与一条规则挂钩：“当有新事物加入时，我们要审视我们为此需要放弃什么。”因此，人工智能可以成为我们工作的有力支持。我们也应该利用人工智能来加速重要工作的推进。
Das Unwichtige darf liegen bleiben Diese Überprüfung und die Bewertung dessen, wohinein Arbeitszeit fließt, muss eine kontinuierliche Praxis in den Unternehmen werden, etwas, wofür sich die Teams und ihre Führungskräfte regelmäßig Zeit nehmen. Die Frage »Darf ich das weglassen?« muss eine Kulturfrage werden, verknüpft mit einer Regel wie »Wenn etwas Neues hinzukommt, überprüfen wir, was wir dafür aufgeben.« KI kann also eine wirkungsvolle Unterstützung für unsere Arbeit sein. Das Wichtige, das sollten wir auch mithilfe von KI beschleunigen.
人工智能还能帮助我们更快地处理繁琐工作，比如起草邮件或汇总待办事项。但它不应该诱使我们认为自己无法摆脱琐事，因为琐事看起来很方便，可以随波逐流：琐事可以不完成。让我们回到开头的思想实验：也许如果我们每天只工作两小时，我们都会变得更有生产力——因为那时我们终于敢于专注于真正重要的事情。
KI kann uns auch unterstützen, Busy Work schneller vom Tisch zu bekommen, wie E-Mails zu formulieren oder To-dos zusammenzufassen. Sie sollte uns aber nicht dazu verleiten, dass wir uns vom Unwichtigen nicht trennen können, weil es ja so bequem mitläuft: Das Unwichtige darf unerledigt bleiben. Und das bringt uns zum Gedankenexperiment vom Anfang zurück: Vielleicht wären wir alle viel produktiver, wenn wir nur zwei Stunden arbeiten würden – weil wir uns dann endlich trauen würden, uns auf das Wesentliche zu konzentrieren.