Botsitting bezeichnet die Zeit, die Mitarbeiter aufwenden, um KI-Tools überhaupt nutzbar zu machen: fehlenden Kontext nachliefern, Ergebnisse gegenprüfen, Fehler ausbessern, Prompts wiederholen. Laut dem Work AI Index 2026 von Glean sparen Mitarbeiter durch KI im Schnitt 11 Stunden pro Woche, verlieren davon aber 6,4 Stunden allein durchs Botsitting wieder.
Wie kommt die Zahl von 6,4 Stunden Botsitting pro Woche zustande?
Für den Work AI Index 2026 wurden zwischen Dezember 2025 und Januar 2026 rund 6.000 Vollzeit-Wissensarbeiter in den USA, Großbritannien und Australien befragt, ergänzt um Gespräche mit KI-Verantwortlichen und anonymisierte Nutzungsdaten aus der Glean-Plattform. Das Ergebnis: 75 Prozent der Befragten geben an, durch KI produktiver zu sein, und schätzen die eingesparte Zeit auf rund 11 Stunden pro Woche. Fast im selben Atemzug beziffern sie den Aufwand fürs Nachkorrigieren, Kontext-Liefern und Fehler-Ausbessern auf 6,4 Stunden pro Woche, fast einen ganzen Arbeitstag.
Warum wird aus persönlicher Produktivität kein Unternehmenserfolg?
Der auffälligste Befund des Work AI Index 2026 ist die Lücke zwischen gefühltem und tatsächlichem Nutzen: Obwohl drei von vier Mitarbeitern sich selbst als produktiver einschätzen, sagen nur 13 Prozent, dass ihr Unternehmen insgesamt spürbar besser dasteht. Die Erklärung liegt im Botsitting selbst: Wenn jede Antwort eines KI-Tools erst mühsam mit dem richtigen Kontext gefüttert und danach kontrolliert werden muss, bleibt der Gewinn beim Einzelnen hängen, ohne dass er sich in Durchlaufzeiten, Fehlerquoten oder Kosten des gesamten Unternehmens niederschlägt.
Woher kommt der Unterschied zwischen einzelnen KI-Tools und einer eingerichteten KI-Belegschaft?
Der Kernunterschied liegt darin, wer den Kontext liefert. Ein allgemeines Chat-Tool kennt weder die internen Datenquellen noch die Freigabeprozesse eines Unternehmens, deshalb muss der Mensch bei jeder Anfrage nachliefern, was das Tool eigentlich schon wissen müsste. Ein KI-Mitarbeiter, der über das AI Backbone System an die tatsächlichen Systeme und Abläufe eines Unternehmens angebunden ist, bekommt diesen Kontext dagegen einmal fest eingerichtet, statt ihn bei jeder einzelnen Aufgabe neu zu erklären. Das senkt den Botsitting-Aufwand strukturell, weil die Kontrolle dort stattfindet, wo der Ablauf eingerichtet wird, und nicht bei jeder einzelnen Anfrage aufs Neue.
Für Unternehmen heißt das konkret: Bevor weitere KI-Tools eingeführt werden, lohnt sich die Frage, wie viel Zeit die Belegschaft bereits heute mit Nachkorrigieren verbringt. Diese Zeit ist ein guter Indikator dafür, welche Abläufe sich für eine fest eingerichtete KI-Belegschaft eignen, statt für ein weiteres allgemeines Werkzeug.