Wenn KI-Angst Wissen im Unternehmen blockiert

In einem Maschinenbaubetrieb im oberösterreichischen Zentralraum sitzt eine erfahrene Konstrukteurin in der wöchentlichen Teambesprechung. Die Geschäftsführung stellt ein neues KI-gestütztes Planungstool vor. Noch bevor jemand eine Frage stellt, kippt die Stimmung im Raum.

Zwei Wochen später fällt der zuständigen Führungskraft etwas auf: Genau jene Kollegin, die früher selbstverständlich ihr Fachwissen mit jüngeren Teammitgliedern geteilt hat, hält sich in Besprechungen auffällig zurück. Sie liefert weiterhin ausgezeichnete Arbeit, zeigt aber nicht mehr, wie sie zu ihren Lösungen kommt. Auf Nachfrage sagt sie nur, es sei gerade viel zu tun.

Was hier passiert, hat möglicherweise weniger mit Arbeitsbelastung zu tun als mit einer Statusbedrohung. Wird die eigene Expertise durch eine neue Technologie infrage gestellt, kann das Gehirn mit einem Schutzreflex reagieren. Wissen zurückzuhalten wird dann zu einem Versuch, den eigenen Wert im System zu sichern.

Die Ipsos-Studie „KI und Jobangst in Österreich 2026“, präsentiert im April 2026 in Wien, zeigt ein widersprüchliches Bild. Für die Erhebung wurden im März 2026 800 Erwachsene in Österreich online befragt, quotiert nach Alter, Geschlecht und Region. 51 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass Künstliche Intelligenz künftig mehr Arbeitsplätze ersetzen als neue schaffen wird. Gleichzeitig äußern nur 20 Prozent konkrete Sorgen um den eigenen Arbeitsplatz. 34 Prozent verneinen solche Ängste ausdrücklich.

Auffällig ist die Lücke zwischen allgemeiner und persönlicher Einschätzung. Nur 22 Prozent glauben, dass viele Tätigkeiten im eigenen Beruf tatsächlich automatisierbar sind. 40 Prozent schließen das für sich eher aus. Die abstrakte Bedrohung wird damit deutlich höher eingeschätzt als die konkrete. Laut Studienautor Alexander Zeh ist dieses Muster typisch für unklare und unspezifische Zukunftsängste.

Für Führungskräfte bedeutet das: Allgemeine Beruhigungsbotschaften greifen zu kurz. Entscheidend ist, die individuelle Unsicherheit der Mitarbeitenden anzusprechen und konkret zu zeigen, welche Aufgaben sich verändern und welche Rolle sie künftig im Unternehmen haben werden. Einen internationalen Vergleich liefert die EY-Studie „AI Anxiety in Business Survey“ aus dem Jahr 2023. Befragt wurden 1.000 Beschäftigte in den USA, die zumindest einigermaßen mit KI vertraut waren. 75 Prozent befürchteten, dass KI bestimmte Berufe vollständig verschwinden lassen könnte. 65 Prozent hatten konkret Angst, ihre eigene Stelle zu verlieren.

Die Ergebnisse sind nicht direkt mit der österreichischen Ipsos-Erhebung vergleichbar. Stichprobe, Kulturraum und Zeitpunkt unterscheiden sich deutlich. Dennoch zeigen sie, wie konkret Verunsicherung werden kann, sobald Beschäftigte unmittelbar mit der Technologie in Berührung kommen.

Die WTW-Studie „2026 Global Employee Experience Market Study“ ergänzt eine strukturelle Perspektive. Dafür wurden weltweit mehr als 7.000 Beschäftigte sowie knapp 600 Arbeitgeber mit insgesamt 5,5 Millionen Mitarbeitenden befragt. Laut Studie soll sich der Anteil der Arbeit, der durch Automatisierung und digitale Tools erledigt wird, in den kommenden drei Jahren von rund 14 auf 31 Prozent mehr als verdoppeln.

Damit rückt eine zentrale Frage in den Vordergrund: Wie können Beschäftigte in einer zunehmend automatisierten Arbeitswelt relevant bleiben? Für viele ist das keine abstrakte Zukunftsfrage, sondern eine unmittelbare Bewertung des eigenen Werts. Wie sich diese Unsicherheit bereits im Verhalten niederschlägt, zeigt der Adaptavist-Bericht „Der Anstieg von Technostress“ aus dem Jahr 2025. Befragt wurden 4.000 Wissensarbeitende in Großbritannien, den USA, Kanada und Deutschland.

35 Prozent gaben an, aus Angst vor einer möglichen Ersetzung durch KI nur ungern Ideen und Informationen mit Kolleginnen und Kollegen zu teilen. 38 Prozent zögerten, andere in den eigenen fachlichen Stärken zu schulen. 60 Prozent sorgten sich zudem, dass wichtiges Wissen verloren gehen könnte, sobald erfahrene Kolleginnen und Kollegen das Unternehmen verlassen. Das Verhalten der Konstrukteurin aus dem Eingangsbeispiel wäre damit kein ungewöhnlicher Einzelfall. Es wäre ein Schutzreflex: Wer sein Wissen zurückhält, versucht damit, den eigenen Wert für das Unternehmen zu sichern.

Die österreichischen Ipsos-Daten weisen außerdem auf ein Generationengefälle in der Wahrnehmung hin. Ältere Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer gelten öffentlich als besonders gefährdet. Jüngere Beschäftigte erleben KI dagegen häufiger als Werkzeug, das sie selbst steuern können. Wer gestalten kann, fühlt sich weniger ausgeliefert. Diese unterschiedliche Erfahrung kann die Risikowahrnehmung stärker prägen als die tatsächliche technische Kompetenz.

Die Sozialpsychologin Naomi Eisenberger und der Neurowissenschaftler Matthew Lieberman von der University of California, Los Angeles, untersuchten bereits 2003, wie das Gehirn auf sozialen Ausschluss reagiert. Ihre Studie „Does rejection hurt? An fMRI study of social exclusion“ wurde im Fachjournal Science veröffentlicht.

Für das Experiment entwickelten die Forschenden das virtuelle Ballwurfspiel „Cyberball“. Versuchspersonen glaubten, mit zwei realen Personen zu spielen. Tatsächlich steuerte ein Computer den Ablauf. Nach einer kurzen Phase gleichberechtigter Teilnahme wurden die Versuchspersonen zunehmend ausgeschlossen: Der Ball wurde nur noch zwischen den beiden vermeintlichen Mitspielenden hin und her geworfen.

Währenddessen zeichneten Eisenberger und Lieberman die Gehirnaktivität mittels funktioneller Magnetresonanztomografie auf. Dabei zeigte sich eine erhöhte Aktivität in Hirnregionen, die auch an der Verarbeitung körperlichen Schmerzes beteiligt sind. Je stärker sich eine Person ausgeschlossen fühlte, desto stärker war diese Reaktion. Nachfolgende Arbeiten von Eisenberger und Lieberman bestätigten, dass soziale Bedrohungen wie Ausschluss, Statusverlust oder die Infragestellung der eigenen Kompetenz ein neuronales Alarmsystem aktivieren können.

Genau hier liegt der Schlüssel zum Verständnis von KI-Statusangst am Arbeitsplatz. Wer über Jahre Fachwissen aufgebaut hat, verbindet damit nicht nur Leistung, sondern auch Anerkennung, Einfluss und Zugehörigkeit. Übernimmt eine KI plötzlich Teile dieser Arbeit, kann das deshalb mehr auslösen als sachliche Skepsis.

Das Gehirn bewertet die Veränderung möglicherweise zuerst als Bedrohung des eigenen Status. Diese erste Reaktion setzt häufig ein, bevor eine bewusste und rationale Abwägung beginnt. Genau deshalb reichen Informationskampagnen über Chancen und Grenzen von KI allein oft nicht aus. Sie erklären, was die Technologie kann. Sie beantworten aber nicht die entscheidende Frage der Mitarbeitenden: Welche Bedeutung habe ich künftig noch?

Das SCARF-Modell des Neurowissenschaftlers David Rock hilft, diese Dynamik im Arbeitsalltag einzuordnen. Rock veröffentlichte das Modell 2008 im NeuroLeadership Journal. Das Akronym steht für fünf soziale Grunddimensionen, auf die Menschen besonders sensibel reagieren:

• Status: die eigene Bedeutung im Vergleich zu anderen

• Certainty: Gewissheit und die Fähigkeit, die Zukunft einschätzen zu können

• Autonomy: Autonomie und Kontrolle über das eigene Handeln

• Relatedness: Verbundenheit und Zugehörigkeit

• Fairness: die wahrgenommene Gerechtigkeit von Entscheidungen und Austauschprozessen

Rocks zentrale These lautet: Eine Bedrohung in einer dieser Dimensionen kann ähnliche Alarmsignale auslösen wie eine unmittelbare Gefahr. Im Fall der KI-Angst sind vor allem Status, Gewissheit und Autonomie betroffen. Die Technologie stellt die eigene Expertise infrage, macht zukünftige Rollen schwerer vorhersehbar und kann das Gefühl erzeugen, die Kontrolle über die eigene Arbeit zu verlieren.

Der Rückzug der Konstrukteurin ist aus dieser Perspektive keine bloße Verweigerung. Er ist eine nachvollziehbare Schutzreaktion. Solange die künftigen Regeln unklar sind, sichert sie ihren Wert, indem sie ihr Wissen nicht vollständig preisgibt. Hinzu kommt ein weiterer Aspekt: Die Statusbedrohung durch KI tritt im Arbeitsalltag nicht nur einmal auf. Sie kann bei jeder neuen Funktion, jedem Tool-Update und jeder Meldung über eine weitere Automatisierungswelle erneut aktiviert werden.

Der Neurowissenschaftler Bruce McEwen beschrieb mit dem Konzept der allostatischen Last, welche Folgen eine wiederholte Aktivierung des Stresssystems haben kann. Bleibt zwischen den einzelnen Belastungen das Gefühl echter Sicherheit aus, kann das System zunehmend empfindlich reagieren. Aus einer punktuellen Sorge wird dann möglicherweise eine dauerhafte Grundanspannung. Das kann Kooperationsbereitschaft, Informationsfluss und Innovationsfähigkeit eines Teams spürbar beeinträchtigen.

Wenn die Bedrohung vor allem den wahrgenommenen Status betrifft, muss die Antwort ebenfalls dort ansetzen. Führungskräfte sollten klar benennen, welche menschlichen Fähigkeiten durch KI nicht ersetzt, sondern wichtiger werden: Urteilsvermögen, Erfahrungswissen, Kontextverständnis und Beziehungsgestaltung.

Entscheidend ist, diese Aufwertung mit konkreten Aufgaben und Verantwortlichkeiten zu verbinden. Eine allgemeine Zusicherung wie „Niemand muss sich Sorgen machen“ wirkt schwächer als eine sichtbar veränderte Rolle. Die Konstrukteurin könnte beispielsweise als fachliche Qualitätsinstanz für KI-generierte Entwürfe positioniert werden. Damit würde ihre Expertise nicht stillschweigend ersetzt, sondern ausdrücklich aufgewertet.

Die Ipsos-Studie „KI und Jobangst in Österreich 2026“ zeigt, dass die allgemeine Erwartung von Jobverlusten deutlich höher ist als die persönlich empfundene Bedrohung: 51 Prozent gegenüber 20 Prozent.

Führungskräfte sollten deshalb nicht nur allgemein über „KI und die Zukunft der Arbeit“ sprechen. Wirksamer ist es, gemeinsam mit Mitarbeitenden konkret zu klären, welche Aufgaben sich verändern, welche bestehen bleiben und welche neuen Kompetenzen gefragt sein werden. Klare Informationen reduzieren Unsicherheit und stärken das Gefühl von Orientierung.

Der Adaptavist-Bericht „Der Anstieg von Technostress“ zeigt, dass mehr als ein Drittel der Befragten Ideen und Informationen aus Angst vor KI nur ungern weitergibt. Kooperation einfach einzufordern, greift daher zu kurz.

Führungskräfte sollten das aktive Teilen von Fachwissen sichtbar würdigen. Interne Schulungen, Mentoring und dokumentierte Arbeitsprozesse können Teil der Leistungsbeurteilung oder der persönlichen Entwicklung werden. So wird Wissensteilen vom Risiko zum Statusgewinn. Das adressiert den ursprünglichen Schutzreflex, statt gegen ihn anzukämpfen.

Viele Unternehmen führen KI-Werkzeuge zunächst technisch ein und kümmern sich erst danach um die Reaktion der Belegschaft. Sinnvoller ist die umgekehrte Reihenfolge: Mitarbeitende sollten frühzeitig in Auswahl, Test und Gestaltung neuer Tools eingebunden werden.

Mitbestimmung stärkt Autonomie und Fairness, zwei zentrale Dimensionen des SCARF-Modells. Bereits ein freiwilliger Testlauf mit ausgewählten Mitarbeitenden kann einen entscheidenden Unterschied machen. Aus Betroffenen werden Gestaltende. Das reduziert Unsicherheit und erhöht die Akzeptanz, bevor sich Widerstand verfestigt.

Die Ipsos-Studie „KI und Jobangst in Österreich 2026“ und die internationalen Erhebungen von EY, WTW und Adaptavist zeigen ein gemeinsames Muster: Die Angst vor KI ist häufig weniger eine Angst vor der Technologie selbst als vor dem eigenen Bedeutungsverlust in einem System, dessen zukünftige Regeln noch unklar sind.

Wer diese Sorge allein mit Fakten über die Funktionsweise von KI bekämpft, wird oft feststellen, dass das Wissen wächst, die Unsicherheit aber bleibt. Denn das eigentliche Problem liegt nicht nur im Verständnis der Technologie. Es liegt in der Frage nach Status, Zugehörigkeit und der eigenen Rolle.

Unternehmen, die Sicherheit, Orientierung und sichtbare Wertschätzung aktiv gestalten, können diese Bedrohungswahrnehmung in Vertrauen verwandeln. Die Konstrukteurin aus dem oberösterreichischen Betrieb wird ihr Wissen nicht deshalb wieder teilen, weil ihr jemand das neue Tool erklärt. Sie wird es dann tun, wenn sie erlebt, dass ihre Erfahrung auch nach dessen Einführung gebraucht und anerkannt wird.

• Adaptavist Group (2025). Der Anstieg von Technostress – und wie Unternehmen es schaffen, dass Teams Freude an Technologie haben. London: The Adaptavist Group. (Befragung von 4.000 Wissensarbeitenden in Großbritannien, den USA, Kanada und Deutschland, August 2025.)

• Eisenberger, N. I., Lieberman, M. D., & Williams, K. D. (2003). Does rejection hurt? An fMRI study of social exclusion. Science, 302(5643), 290–292.

• Eisenberger, N. I., & Lieberman, M. D. (2004). Why rejection hurts: A common neural alarm system for physical and social pain. Trends in Cognitive Sciences, 8(7), 294–300.

• EY / Ernst & Young LLP (2023). AI Anxiety in Business Survey. New York: EY US. (Befragung von 1.000 US-Beschäftigten, Dezember 2023.)

• Ipsos Austria (2026). KI und Jobangst in Österreich 2026. Wien: Ipsos GmbH. (Onlinebefragung von 800 Erwachsenen, März 2026, Studienautor: Alexander Zeh.)

• McEwen, B. S. (1998). Protective and damaging effects of stress mediators. New England Journal of Medicine, 338(3), 171–179.

• Rock, D. (2008). SCARF: A brain-based model for collaborating with and influencing others. NeuroLeadership Journal, 1, 1–9.

• Täuber, M. (2023). Gute Gefühle: Nutze die emotionalen Stärken deines Gehirns. Wien: Goldegg Verlag.

• Willis Towers Watson (2026). 2026 Global Employee Experience Market Study. Arlington, VA: WTW.