Generative KI im Arbeitsalltag: Wer nutzt sie und wie wirkt sie sich auf die Arbeitszufriedenheit aus?

Die Digitalisierung prägt den Schweizer Arbeitsmarkt bereits seit mehreren Jahren. Mit der raschen Verbreitung generativer künstlicher Intelligenz (KI) hat diese Entwicklung einen neuen Höhepunkt erreicht, da entsprechende Anwendungen inzwischen einem breiten Publikum zugänglich sind. Im vorliegenden Beitrag untersuchen wir anhand von Fragen in der Salär-Erhebung 2025 des ODEC, wie häufig generative KI im Arbeitsalltag von HF-Diplomierten und -Studierenden genutzt wird und welchen Einfluss die Digitalisierung auf die Arbeitszufriedenheit hat. Dabei stehen sowohl Unterschiede zwischen Personengruppen und Bildungsfeldern als auch zeitliche Entwicklungen im Fokus.

Lena Dändliker¹, Filippo Pusterla¹² und Thomas Bolli³

Nutzung generativer KI im Arbeitsalltag

Die Ergebnisse der Befragung verdeutlichen, dass generative KI trotz ihrer hohen öffentlichen Präsenz zum Zeitpunkt der Befragung noch nicht zum selbstverständlichen Bestandteil des Arbeitsalltags geworden ist. Abbildung 1 zeigt die Häufigkeit der Nutzung generativer KI insgesamt sowie nach ausgewählten Personenmerkmalen. Insgesamt geben rund 42Prozent der Befragten an, generative KI täglich oder mehrmals täglich bei der Arbeit einzusetzen. Demgegenüber nutzen rund 27 Prozent diese Technologie nur monatlich oder gar nicht.

Zwischen den betrachteten Personengruppen zeigen sich insgesamt nur wenig Unterschiede. Jüngere Personen nutzen generative KI jedoch häufiger als ältere. Diese Unterschiede bleiben auch bestehen, wenn man berücksichtigt, dass jüngere und ältere Personen sich in weiteren Merkmalen unterscheiden, beispielsweise darin, in welchem Bildungsfeld sie tätig sind. Die Resultate lassen zudem vermuten, dass Männer generative KI häufiger nutzen als Frauen. Unsere Auswertungen zeigen jedoch, dass diese Unterschiede nach Berücksichtigung des Bildungsfelds verschwinden. Die unterschiedliche Verteilung von Männern bzw. Frauen zwischen den Bildungsfeldern erklärt somit diesen Gegensatz. Bei den Kaderfunktionen zeigen sich keine Unterschiede.

Deutliche Unterschiede zwischen Bildungsfeldern

Während sich nach Personenmerkmalen nur geringe Unterschiede zeigen, sind die Differenzen zwischen den Bildungsfeldern deutlicher. Wie Abbildung 2 zeigt, ist die Nutzung generativer KI im Dienstleistungsbereich, im Bereich «Wirtschaft, Verwaltung und Recht» sowie «Informations- und Kommunikationstechnologie» relativ stark ausgeprägt. Demgegenüber ist der Anteil der Personen, die generative KI mindestens täglich nutzen, im Bildungsfeld «Verarbeitendes Gewerbe, Baugewerbe und Ingenieurwesen» etwas tiefer und im Bildungsfeld «Gesundheit und Sozialwesen» deutlich tiefer. Diese Unterschiede bleiben auch nach Berücksichtigung weiterer Personenmerkmale bestehen.

Macht KI-Nutzung zufriedener?

Die Verwendung von generativer KI im Arbeitsalltag hat mehrere Auswirkungen auf die Arbeit, etwa indem Prozesse effizienter durchgeführt werden oder die Qualität der Arbeitsergebnisse erhöht wird. Ein ebenso wichtiger Aspekt ist die mögliche Auswirkung auf die Personen selbst, beispielsweise in Bezug auf ihre Arbeitszufriedenheit.

Dank unserer langjährigen Kooperation mit ODEC können wir den Einfluss der Digitalisierung auf die Arbeitszufriedenheit der HF-Diplomierten und -Studierenden seit 2017 beobachten. Dadurch können wir untersuchen, ob sich der Einfluss der Digitalisierung aufgrund der Verbreitung von generativer KI verändert hat. Abbildung3 zeigt auf der linken Seite den Zusammenhang zwischen Digitalisierung und Arbeitszufriedenheit im Zeitraum von 2017 bis 2025. Die Ergebnisse dokumentieren, dass die Digitalisierung die Arbeitszufriedenheit erhöht. Dieser positive Einfluss nimmt über die Zeit leicht zu. Seit der Lancierung von ChatGPT im Herbst 2022 ist jedoch kein sprunghafter Anstieg erkennbar. Die Einführung von generativer KI hat also die digitalisierungsbedingte Arbeitszufriedenheit bisher nur leicht erhöht.

Ein klareres Muster ist zudem im Verhältnis zur Nutzungshäufigkeit generativer KI erkennbar. Die rechte Seite von Abbildung3 zeigt für das Jahr 2025, wie die digitalisierungsbedingte Arbeitszufriedenheit mit der Nutzungshäufigkeit von KI zusammenhängt. Personen, die generative KI häufiger einsetzen, berichten von einer stärkeren positiven Wirkung der Digitalisierung auf ihre Arbeitszufriedenheit.

Fazit und Ausblick

Unsere Analysen zeigen einen positiven Zusammenhang zwischen der Nutzung generativer KI und dem Einfluss der Digitalisierung auf die Arbeitszufriedenheit. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass diese Technologie das Potenzial hat, die digitale Transformation zu verstärken, ohne jedoch abrupte negative Konsequenzen für die Arbeitnehmenden auszulösen. Allerdings ist nicht auszuschliessen, dass KI die Arbeit mancher Personen teilweise oder vollständig übernimmt und dies in stark betroffenen Berufen zu höherer Arbeitslosigkeit führen könnte (Kläui & Siegenthaler, 2025). Zudem könnten die Effekte der KI-Nutzung für weitere Bevölkerungsgruppen anders sein als für die, die wir untersucht haben. Darum sollten wir den Einfluss generativer KI auf die Arbeitszufriedenheit weiterverfolgen.

Unsere Ergebnisse lassen zudem erkennen, dass generative KI noch nicht im Arbeitsalltag aller HF-Diplomierten und -Studierenden angekommen ist. Ausserdem bestehen deutliche Unterschiede zwischen den Bildungsfeldern. Dies zeigt, dass es Zeit braucht, um das Potenzial der generativen KI für die Verbesserung von Effizienz und Qualität der Prozesse umzusetzen. Damit stellt sich die Frage, wie Unternehmen generative KI gezielt nutzen können, um den Fachkräftemangel abzufedern und wie der Anpassungsprozess durch KI-spezifische Weiterbildungen gefördert werden kann. Diese Aspekte werden Thema unserer nächsten Beiträge sein.

 ¹Professur für Bildungssysteme, ETH Zürich
 ²Eidgenössische Hochschule für Berufsbildung
 ³School of Management and Law, ZHAW

Referenzen
Kläui, J., & Siegenthaler, M. (2025). KI und der Schweizer Arbeitsmarkt: Erste Evidenz zu Auswirkungen auf Arbeitslosigkeit und Stellenausschreibungen (No. 186). KOF Studien. doi:10.3929/ethz-c-000785283