Flexible Arbeit braucht ein genaueres Verständnis von Tätigkeit

Wie künstliche Intelligenz die Arbeitsorganisation verändert, welchen Beitrag haptische Tätigkeitserfassung leisten kann und weshalb Transparenz nur mit verlässlichen Grenzen zur Ressource wird.

Die Diskussion über New Work hat sich lange auf die räumliche Organisation von Arbeit konzentriert. Wie viele Tage Beschäftigte im Büro verbringen sollten, welche Aufgaben sich im Homeoffice erledigen lassen und wie Zusammenarbeit über Distanz gelingt, waren dabei zentrale Fragen. Mit der Verbreitung generativer künstlicher Intelligenz erweitert sich diese Perspektive. Zunehmend steht zur Diskussion, wie einzelne Tätigkeiten entstehen, zwischen Menschen und technischen Systemen verteilt werden und sich im Verlauf eines Arbeitstages verändern. Damit gewinnt eine bislang häufig nachgeordnete Frage an Bedeutung: Welche Informationen benötigen Unternehmen und Beschäftigte, um flexible Arbeit sinnvoll zu gestalten?

Der aktuelle Beitrag „Homeoffice war gestern. Jetzt wird die Arbeit selbst flexibel“ in DER STANDARD greift diese Entwicklung auf. Die zugrunde liegende Flexible-Working-Studie 2026 von Deloitte Österreich und der Universität Graz verweist zugleich auf ein Spannungsverhältnis zwischen gewonnener Flexibilität und unzureichender Unterstützung im Arbeitsalltag. Laut der veröffentlichten Studienzusammenfassung wünschen sich 86 Prozent der befragten Mitarbeitenden Maßnahmen gegen digitalen Stress; entsprechende Maßnahmen werden demnach bislang von 17 Prozent der Unternehmen umgesetzt. Diese Angaben beschreiben die Perspektiven innerhalb der Untersuchung. Sie sind weder ein allgemeingültiger Befund über sämtliche Unternehmen noch ein Nachweis dafür, dass flexible Arbeit die berichteten Belastungen verursacht. Gleichwohl markieren sie einen erheblichen Gestaltungsbedarf.

Der vorliegende Beitrag diskutiert vor diesem Hintergrund, wie Tätigkeitserfassung zu einer differenzierteren Arbeitsorganisation beitragen kann. Er verbindet ausgewählte Forschungsbefunde mit einer konzeptionellen Einordnung haptischer Erfassung am Beispiel von TimeSpin. Eine eigene empirische Untersuchung der Produktwirkung liegt dieser Betrachtung nicht zugrunde.

Dass räumliche Flexibilität und Leistungsfähigkeit miteinander vereinbar sein können, zeigt eine randomisierte Feldstudie von Bloom, Han und Liang. In dem 2024 in Nature veröffentlichten Experiment mit 1.612 Beschäftigten des Unternehmens Trip.com verringerte ein hybrides Arbeitsmodell mit zwei Homeoffice-Tagen pro Woche die Kündigungsquote um etwa ein Drittel und erhöhte die Arbeitszufriedenheit, ohne dass sich eine Verschlechterung der gemessenen Arbeitsleistung zeigte. Der Befund bezieht sich auf einen bestimmten betrieblichen Kontext und lässt sich nicht uneingeschränkt auf sämtliche Tätigkeiten übertragen. Er verdeutlicht jedoch, weshalb Anwesenheit als alleiniger Maßstab für die Beurteilung von Arbeit unzureichend ist.

Für eine sachgerechte Betrachtung sind drei Ebenen auseinanderzuhalten: die Dauer der Arbeit, ihre inhaltliche Zusammensetzung und das erzielte Ergebnis. Arbeitszeit beschreibt den zeitlichen Einsatz. Tätigkeitserfassung ordnet diesen Einsatz bestimmten Aufgaben zu. Eine Bewertung des Ergebnisses erfordert darüber hinaus Informationen über Qualität, Nutzen und Zielerreichung. Keine dieser Ebenen kann die anderen vollständig ersetzen.

Gerade in der Wissensarbeit ist diese Unterscheidung entscheidend. Zwei gleich lange Arbeitstage können aus sehr unterschiedlichen Anforderungen bestehen. Während an einem Tag ein Konzept entwickelt wird, beanspruchen am nächsten Tag Rückfragen, Abstimmungen und die Korrektur fehlerhafter Vorarbeiten einen großen Teil der verfügbaren Zeit. Die Stundensumme bleibt gleich, obwohl sich die Bedingungen produktiver Arbeit erheblich unterscheiden. Erst der Blick auf Tätigkeiten eröffnet die Möglichkeit, solche Unterschiede zu untersuchen.

Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz wird diese Betrachtung noch wichtiger. Brynjolfsson, Li und Raymond analysierten die Einführung eines generativen Assistenzsystems anhand von Daten von 5.172 Beschäftigten im Kundenservice. Ihre 2025 im Quarterly Journal of Economics veröffentlichte Untersuchung ergab einen durchschnittlichen Produktivitätszuwachs von 15 Prozent, gemessen an den gelösten Kundenanliegen pro Stunde. Die Effekte unterschieden sich allerdings deutlich zwischen den Beschäftigtengruppen. Insbesondere weniger erfahrene Mitarbeitende profitierten, während die Ergebnisse bei sehr erfahrenen Beschäftigten wesentlich geringer ausfielen. Ein allgemeines Versprechen gleichmäßiger Zeitersparnis lässt sich daraus nicht ableiten.

Ergänzend untersuchten Dillon und Mitautorinnen beziehungsweise Mitautoren in einem als Preprint veröffentlichten Feldexperiment den Einsatz generativer KI bei 7.137 Wissensarbeitenden in 66 Unternehmen. In der überarbeiteten Fassung vom November 2025 berichten sie, dass die tatsächlichen Nutzerinnen und Nutzer innerhalb der mit einem KI-Zugang ausgestatteten Gruppe in der zweiten Hälfte des Experiments wöchentlich rund zwei Stunden weniger mit E-Mails verbrachten. Zugleich verringerte sich ihre Arbeit außerhalb regulärer Arbeitszeiten. Darüber hinaus fanden die Forschenden jedoch keine nachweisbaren Veränderungen in Umfang oder Zusammensetzung der Aufgaben durch die individuelle Bereitstellung des Werkzeugs. Der Befund zeigt, wie sorgfältig zwischen der Beschleunigung einzelner Arbeitsschritte und einer umfassenden Veränderung der Arbeitsorganisation unterschieden werden muss.

Für die betriebliche Praxis ergibt sich daraus eine konkrete Untersuchungsfrage: Wo wird tatsächlich Zeit frei, und was geschieht anschließend mit dieser Zeit? Eine schnellere Texterstellung kann Spielraum für sorgfältigere Recherche schaffen. Sie kann aber ebenso mit zusätzlichem Prüfaufwand verbunden sein oder dazu führen, dass bei unveränderter Arbeitszeit mehr Aufträge bearbeitet werden. Welche Entwicklung eintritt, ist zunächst offen. Sie lässt sich weder aus der Einführung eines KI-Werkzeugs noch aus einer unveränderten Wochenarbeitszeit zuverlässig ablesen.

Eine sinnvoll strukturierte Tätigkeitserfassung kann hier die Beobachtungsgrundlage verbessern. Werden beispielsweise Entwurf, fachliche Prüfung, Überarbeitung und Abstimmung getrennt erfasst, lassen sich Verschiebungen zwischen diesen Arbeitsschritten erkennen. Dabei wäre es wenig hilfreich, jede Arbeit mit einem KI-Werkzeug pauschal unter „KI“ zu verbuchen. Diese Kategorie bezeichnet das eingesetzte Hilfsmittel, erklärt aber noch nicht, welchem Zweck die Tätigkeit dient. Für die Arbeitsorganisation ist meist aufschlussreicher, ob recherchiert, entwickelt, geprüft oder kommuniziert wurde. Der KI-Einsatz kann, sofern das verwendete System dies unterstützt, als ergänzende Information hinzukommen.

TimeSpin veranschaulicht einen haptischen Zugang zu dieser Form der Erfassung. Die zwölf Seiten des Dodekaeders werden individuell mit Tätigkeits- oder Aktivitätsaufklebern versehen. Beim Wechsel der Aufgabe drehen Beschäftigte den Würfel auf die zugeordnete Seite und lösen damit die entsprechende Zeitmessung aus. Die Daten können lokal gespeichert und bei bestehender Verbindung mit der Software synchronisiert werden. Dort stehen sie für Auswertungen und die weitere Bearbeitung zur Verfügung. Die Zuordnung einer Tätigkeit erfolgt somit durch eine bewusste Handlung der arbeitenden Person.

Der mögliche Vorteil gegenüber nachträglichen Stundenzetteln liegt in der zeitlichen Nähe zwischen Tätigkeit und Dokumentation. Gegenüber einer ausschließlich softwaregestützten Bedienung bietet die Drehbewegung einen direkten physischen Zugriff, für den kein Erfassungsfenster geöffnet werden muss. Daraus lässt sich die plausible Annahme ableiten, dass die Bedienung im Arbeitsalltag leichter fallen und das nachträgliche Rekonstruieren von Tätigkeiten seltener erforderlich werden könnte. Ob dadurch tatsächlich weniger Fehler entstehen und die Akzeptanz im Team steigt, müsste jedoch durch vergleichende Untersuchungen belegt werden.

Auch ein haptisches System bleibt auf die Mitwirkung seiner Nutzer angewiesen. Ein vergessener Seitenwechsel führt zu einer falschen zeitlichen Zuordnung. Parallel bearbeitete Aufgaben lassen sich mit einer einzigen aktiven Kategorie nur eingeschränkt abbilden. Ebenso wenig erkennt der Würfel, ob eine erfasste Besprechung erforderlich war oder eine längere Konzeptphase zu einem besonders wertvollen Ergebnis geführt hat. Die technische Genauigkeit einer Zeitmessung darf deshalb nicht mit der inhaltlichen Genauigkeit ihrer Interpretation verwechselt werden.

Entscheidend ist folglich die Auswahl der Kategorien. Werden sie zu grob gewählt, verschwinden relevante Unterschiede. Werden sie zu fein untergliedert, wächst der Aufwand, und die Erfassung selbst kann den Arbeitsfluss beeinträchtigen. Für ein Entwicklungsteam könnten etwa Konzeption, Implementierung, Prüfung, Support und Abstimmung sinnvolle Ausgangspunkte sein. Eine Kanzlei benötigt möglicherweise eine andere Struktur. Die Kategorien sollten sich aus den Fragen ergeben, die das jeweilige Team beantworten möchte, und gemeinsam mit den Beschäftigten entwickelt werden.

Ein gedankliches Beispiel verdeutlicht den Nutzen. Ein Team stellt nach der Einführung eines KI-Assistenten fest, dass erste Entwürfe schneller vorliegen, Projekte insgesamt aber weiterhin ähnlich viel Zeit beanspruchen. Eine differenzierte Erfassung könnte zeigen, dass der Aufwand für die Erstellung zurückgeht, während Prüfung und Abstimmung zunehmen. Daraus folgt noch kein Urteil über den wirtschaftlichen Nutzen der KI. Möglicherweise werden anspruchsvollere Ergebnisse erzielt, zusätzliche Aufträge bearbeitet oder höhere Qualitätsanforderungen erfüllt. Erst die Verbindung von Zeitdaten, Arbeitsergebnissen und fachlicher Bewertung ermöglicht eine belastbare Einordnung.

Für projektbasierte Unternehmen hat diese Verbindung auch eine betriebswirtschaftliche Bedeutung. Tätigkeitsbezogene Zeitdaten können die Nachkalkulation verbessern und nachvollziehbar machen, welche Aufwände in einer Dienstleistung enthalten sind. Bei Pauschalvergütungen helfen sie, wiederkehrende Abweichungen zwischen kalkuliertem und tatsächlichem Aufwand zu untersuchen. Für die Weiterverarbeitung sind konsistente Projekt- und Tätigkeitskennungen erforderlich. REST-APIs oder geeignete Exportverfahren können dabei die Verbindung zu ERP-, Warenwirtschafts- oder Abrechnungssystemen herstellen. Eine Übergabe beispielsweise an DATEV oder Sage setzt jeweils passende Datenformate und eine konkret verfügbare oder eingerichtete Anbindung voraus.

Aus Sicht von New Work wäre es allerdings zu eng, den Wert solcher Daten allein an einer verbesserten Abrechnung zu messen. Ebenso relevant ist, ob Beschäftigte ihre Arbeitsbedingungen besser verstehen und beeinflussen können. Wenn regelmäßige Rückfragen die vorgesehenen Konzentrationsphasen auflösen, kann eine gemeinsame Auswertung Anlass sein, Zuständigkeiten zu klären oder verlässliche Beratungszeiten einzurichten. Die organisatorische Reaktion entscheidet darüber, ob Transparenz entlastet.

Dabei besteht ein grundlegendes Spannungsverhältnis: Dieselben Informationen, die Selbstorganisation unterstützen, können auch zur kleinteiligen Kontrolle verwendet werden. Werden kurze Bearbeitungszeiten zum dominierenden Leistungsmaßstab, geraten möglicherweise gerade jene Tätigkeiten unter Rechtfertigungsdruck, deren Wert sich erst langfristig zeigt. Dazu gehören Weiterbildung, kollegiale Unterstützung, sorgfältige Prüfung und die Entwicklung tragfähiger Lösungen. Eine verantwortliche Nutzung muss deshalb verhindern, dass leicht messbare Größen stellvertretend für die gesamte Arbeitsleistung stehen.

Dazu gehört, den Zweck der Erfassung, die Zugriffsrechte und die Auswertungsebene vorab festzulegen. Für viele Fragen der Arbeitsorganisation reichen zusammengefasste Daten auf Team- oder Projektebene. Beschäftigte sollten ihre eigenen Einträge nachvollziehen und fehlerhafte Zuordnungen berichtigen können. Ebenso bedeutsam ist die Zusicherung, dass sichtbar werdende Schwierigkeiten zu einer Auseinandersetzung mit Arbeitsbedingungen führen. Eine Erhebung, die Überlastung dokumentiert, ohne Konsequenzen für Prioritäten oder Ressourcen zu haben, bleibt organisatorisch folgenlos.

Die Grenzen der Erreichbarkeit bilden dabei einen eigenständigen Gestaltungsbereich. Tätigkeitserfassung kann zeigen, wann Arbeit dokumentiert wurde. Sie erfasst jedoch nicht automatisch die innere Verpflichtung, Nachrichten zu prüfen, oder die gedankliche Beschäftigung mit ungelösten Aufgaben nach Feierabend. Eine unauffällige Zeitstatistik ist deshalb kein Beleg für ausreichende Erholung.

Die arbeitspsychologische Forschung unterstreicht diese Unterscheidung. Wendsche und Lohmann-Haislah werteten in einer Metaanalyse 91 unabhängige Stichproben mit insgesamt 38.124 Beschäftigten aus. Psychologisches Abschalten von der Arbeit stand unter anderem mit geringerer Erschöpfung, besserem Schlaf und höherem Wohlbefinden in Zusammenhang. Die überwiegend korrelativen Befunde erlauben keine einfache Aussage über Ursache und Wirkung, verdeutlichen aber die Bedeutung der Erholungsbedingungen außerhalb der Arbeitszeit.

Unternehmen sollten daher ausdrücklich vereinbaren, welche Reaktionszeiten erwartet werden, wie Vertretungen funktionieren und über welche Wege tatsächliche Ausnahmen bearbeitet werden. Individuelle zeitliche Flexibilität darf nicht stillschweigend zur Erwartung kollektiver Dauerverfügbarkeit werden. Wer abends aus eigener Präferenz arbeitet, sollte daraus keine unmittelbare Antwortpflicht für andere ableiten. Führungskräfte prägen diese Erwartungen durch ihr eigenes Kommunikationsverhalten wesentlich mit.

Für die wissenschaftliche Bewertung haptischer Tätigkeitserfassung ergibt sich schließlich ein klarer Forschungsbedarf. Vergleichende Feldstudien könnten untersuchen, ob eine Erfassung per Würfel gegenüber digitalen Timern oder nachträglicher Dokumentation vollständigere Zuordnungen, geringeren Bedienaufwand und höhere Akzeptanz ermöglicht. Ebenso müssten wahrgenommener Kontrolldruck, Autonomie und längerfristige Nutzung berücksichtigt werden. Ein bloßer Vorher-nachher-Vergleich wäre dafür nur begrenzt aussagekräftig, weil sich gleichzeitig Arbeitsaufkommen, Aufgabenkomplexität und Führungspraxis verändern können.

Die zentrale Gestaltungsaufgabe liegt damit in der Verbindung von Information und Handlungsspielraum. Flexible Arbeit benötigt ein genaueres Verständnis dafür, wie Aufgaben tatsächlich verteilt sind und welche Bedingungen ihre Bearbeitung erleichtern oder erschweren. Haptische Tätigkeitserfassung wie TimeSpin kann dafür eine praktische Datengrundlage bereitstellen. Ihr Wert entsteht dort, wo Beschäftigte und Führungskräfte die gewonnenen Informationen gemeinsam nutzen, um Prioritäten zu klären, Aufwand realistisch einzuschätzen und geschützte Erholungszeiten zu ermöglichen.

Literatur und Quellen

• Bloom, N., Han, R. und Liang, J. (2024): Hybrid working from home improves retention without damaging performance. Nature, 630, 920–925. DOI: 10.1038/s41586-024-07500-2.
• Brynjolfsson, E., Li, D. und Raymond, L. (2025): Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889–942. DOI: 10.1093/qje/qjae044.
• Deloitte Österreich (2026): Flexible Working Studie 2026. Studienzusammenfassung.
• DER STANDARD (2026): Homeoffice war gestern. Jetzt wird die Arbeit selbst flexibel.
• Dillon, E. W., Jaffe, S., Immorlica, N. und Stanton, C. T. (2025): Shifting Work Patterns with Generative AI. Preprint, Fassung vom 13. November 2025. arXiv:2504.11436v4.
• Wendsche, J. und Lohmann-Haislah, A. (2017): A Meta-Analysis on Antecedents and Outcomes of Detachment from Work. Frontiers in Psychology, 7, 2072. DOI: 10.3389/fpsyg.2016.02072.
• TimeSpin GmbH: Produktbeschreibung zur haptischen Tätigkeitserfassung. Herstellerquelle zur Funktionsweise.

Transparenzhinweis: Der Beitrag wurde aus der Anbieterperspektive von TimeSpin verfasst. Das Produkt dient als Anwendungsbeispiel; die angeführten wissenschaftlichen Untersuchungen evaluieren TimeSpin nicht.