Meta-Arbeit ist menschliche Arbeit, die auf maschinellen Vorleistungen basiert. Sie setzt sich aus der sorgfältigen Auswahl und Anweisung der Maschinen sowie aus der Kombination und kritischen Überprüfung von Maschinenarbeit zusammen.

In der Industrie – durch Maschinen und Roboter – schon lange eine Realität, wird nun auch die Arbeit im Büro zur Meta-Arbeit, wenn Wissensarbeitende auf die Such-, Schreib- und Analyseleistungen von Gen-KI zurückgreifen. Sie leiten eine Flotte von künstlichen Intelligenzen an, um digitale Bausteine zu Social Media Posts, Präsentation, Fliesstexten und sogar Podcasts zu verarbeiten.

Meta-Arbeit heisst nicht, dass Menschen nichts mehr zu tun haben. Vielmehr ist das Verfliessen von menschlicher und maschineller Arbeit kennzeichnend. Es findet auf allen Hierarchiestufen einer Organisation statt.

Wie die Suchmaschinen, Online-Lexika und die sozialen Medien zuvor, ist Gen-KI zu einem selbstverständlichen Werkzeug von Wissensarbeitenden geworden. Sie wird die Büros nicht wieder verlassen – nicht nur weil sie auf der persönlichen Ebene Zeit und auf der unternehmerischen Ebene Kosten einspart.

Richtig eingesetzt, verringert Gen-KI die Zeit, die Wissensarbeitende für Routine-Aufgaben aufwenden. Sie erhalten so mehr Zeit für stärker wertschöpfende Tätigkeiten. In einem positiven Szenario der Zukunft geht Meta-Arbeit zudem mit der Verbesserungen unsere Leistungen einher, weil Gen-KI als potente Feedbackmaschine hartnäckig fragt und hinterfragt

Allerdings müssen Wissensarbeitende dieses Feedback einfordern und wollen sie ihren Stil, ihren kritischen Geist und ihr Weltbild behalten, dürfen sie nicht alle Vorschläge der Gen-KIs ernst nehmen. Der Medienwissenschaftler Roberto Simanowski fordert in seiner «Philosophie der Sprachmaschinen», wir sollen Akteure bleiben und nicht zu Objekten werden.

Vor einigen Wochen habe ich beschrieben, warum wir in Zeiten der Plastikzukunft leben und welche Gefahren eine hochprozessierte Zukunft mit sich bringen kann.

Auch Meta-Arbeit ist hochprozessiert. Sie wird dann zu «Plastikarbeit», wenn Wissensarbeitende zu Automaten werden, die nur noch klicken aber nicht mehr denken. Ihre Arbeit ist scheinbar effizient und ästhetisch weich gespült. Aber es fehlt ihr all das, was gute Wissensarbeit ausmacht: Die Originalität, die Tiefenschärfe, das Sinnliche und Zwischenmenschliche. Plastikarbeit ist dünn, leer, entkoppelt. Die Forschung spricht von Workslop und meint damit «generierte Arbeitsinhalte, die sich als gute Arbeit ausgeben, aber nicht den nötigen Inhalt besitzen, um eine bestimmte Aufgabe sinnvoll voranzubringen».

Genauso droht hochprozessierte Wissensarbeit eine Zukunft hervorzubringen, in der alles etwa gleich klingt und gleich aussieht. Bilder werden gleich gefiltert, Text gleich optimiert, Slidedecks gleich aufgebaut, Social Media Posts mit den gleichen Emojis strukturiert. Plastikarbeit fehlt das Kritische und Widerspenstige, um Fortschritt zu erzielen.

Ich spreche von «Meta», weil Wissensarbeitende vermehrt auf einer anderen intellektuellen Ebene arbeiten. Sie lesen und schreiben weniger und bearbeiten stattdessen Vorleistungen, die Maschinen generiert haben. Meta zu arbeiten heisst auch, dass sich Wissensarbeitende immer weniger mit Originalquellen beschäftigen und stattdessen computergenerierte Zusammenfassungen lesen.

Allerdings ist die Vorstellung falsch, dass nur Maschinen diese Arbeit generiert haben. Gen-KI ist eine Art neuer «Schacktürke». Es scheint also nur so, dass alles voll automatisch passiert, doch in Wahrheit sind Menschen am Werk. Damit Gen-KI funktioniert, muss sie zum einen zahlreiche Programmierungsschlaufen durchlaufen inklusive «billige Arbeiter:innen», die sie handisch trainieren.

Zum anderen basiert Gen-KI auf Trainingsdaten, die bis heute wesentlich von Menschen hergestellt wurden (Blogs, Social Media Posts, Zeitungsartikel). Es ist gesellschaftspolitisch heikel, dass diese Arbeit von den Tech-Konzernen gestohlen wird und die Autorinnen und Autoren nicht entschädigt werden. Zudem gilt: im Moment wo die Mehrheit der Trainingsdaten künstlich generiert wird, erreicht die Synthetik der Arbeit eine neue Stufe. Pointierter: Synthetische Trainingsdaten sind eine Abkürzung in die Plastikzukunft.

Richtig: Gute Wissensarbeit war immer Meta-Arbeit. Wissensarbeitende waren auch früher darauf angewiesen, dass andere für sie übersetzen, auswählen, zusammenfassen, synthetisieren. Beispiele für solche Vorarbeiten sind Bibliotheken, Lexika oder die Quellenverzeichnisse in wissenschaftlichen Texten. Alle diese Meta-Arbeiten gingen mit spezialisierten Berufen einher.

Trotzdem zeigen sich durch den Zugriff auf Gen-KI einige neue Aspekte der Meta-Arbeit:

Durch die nicht reflektiere Benutzung der Wissensmaschinen können sich Fehler schnell potenzieren. Verantwortlich für eine virale Verbreitung von Fehlern ist die Verwendung von schlechten Trainingsdaten. Meta-Fehler fallen zunächst nicht auf, weil die Antworten der Maschinen sauber formuliert daherkommen, und plausibel strukturiert sind. Trotzdem können die Antworten fehlerhaft sein.

Noch unauffälliger sind «fehlerhafte» Vorarbeiten in der Form von Vorurteilen und Ideologien, die in die Modelle geraten. Die Maschinen kommen scheinbar allwissend und politisch neutral daher – sind es natürlich aber überhaupt nicht. Zum einen werden die Modelle kaum der Weltsicht ihrer Besitzenden entgegenlaufen und zum anderen können die Modelle nicht die Brüche und die Umbrüche der Zukunft wiedergeben.

Auch wenn sie den Anschein machen, die Zukunft vorauszusagen, geben sie eigentlich durch ihre Trainingsdaten das Denken der Vergangenheit wieder.

Dass Gen-KI Arbeit einfacher und kürzer macht, ist ein Klischee, das nur zutrifft, wenn Wissensarbeit zur Plastikarbeit degeneriert. In den anderen Szenarien der zukünftigen Arbeitswelt führt Gen-KI vielmehr dazu, dass Arbeit anstrengender wird.

In einem viel beachteten Artikel in der Harvard Business Review führten Aruna Ranganathan and Xingqi Maggie Ye jüngst aus, warum Gen-KI Wissensarbeit intensiver macht. Für die Intensivierung machen sie drei Faktoren verantwortlich:

Meta-Arbeit könnte dazu führen, dass die meisten Wissensarbeitende herabgestuft werden und ihre Arbeit langweiliger wird. Sie werden zu Rennpferden, die in Algorithmen eingespannt, möglichst schnell und reibungslos zur Lösung kommen sollen.

Ein Grund dafür ist die Zerlegung von ganzheitlichen Aufgaben in Kleinstaufgaben, die möglichst effizient erledigt werden soll. Der Soziologe Hartmut Rosa spricht von einer «parametrischen Optimierung». Dadurch werden Einzelaspekte optimiert (zum Beispiel die einfache Sprache), das Gesamtergebnis und vielleicht noch mehr das Gesamterlebnis können aber unter dieser selektiven Optimierung leiden. Eine Publikation oder eine Ausstellung sind dann beispielsweise zwar für alle verständlich und verletzen keine Gefühle von Minderheiten, werden aber vielleicht wahnsinnig langweilig, für die Produzierenden ebenso wie für die Besuchenden.

Diesen nicht reflektierenden Wissensarbeitenden steht eine kleine Elite gegenüber, die noch genuin neue Inhalte generiert. Sie ist nicht nur für die Wertschöpfung der Unternehmen unverzichtbar, sondern auch für die Wissensmaschinen. Gen-KI, die nur auf synthetischen Daten beruht, droht zu verdummen. Es geht ihr das «frische Blut» aus. Die Verschiebung auf die Meta-Ebene prägt das Wissen, das die hochbezahlten Wissensarbeitenden hervorbringen wollen. Sie wird insbesondere darauf achten, dass es ideal von den Wissensmaschinen aufgesogen wird.

Die Wissenselite will wie früher von den Suchmaschinen gefunden werden (SEO) – um für Projekte, Vorträge und Medienauftritte angeheuert zu werden. Natürlich wirkt sich diese Anbiederung auf die Form und Inhalte der Wissensarbeit aus. Der dafür etablierte Begriff ist GEO, «Generative Engine Optimization», alternativ AIVO (AI Visibility Optimization). Entscheidend sind etwa die Zitation in hochklassigen Medien und Verzeichnissen.

Durch den Zugriff auf Gen-KI werden Wissensarbeitende zu Kuratorinnen. Ihre Arbeitsqualität hängt mindestens so sehr davon ab, wie zuverlässig, präzise und quellenkritisch sie arbeiten, wie ob es ihnen gelingt, originell und publikumswirksam Wissen zusammensetzen. Damit gleicht ihre Arbeit jener von Influencer:innen, die nach Tanja Prokićwesentlich darauf abzielt, Sichtbarkeit zu erzielen und die Gefühle des Gegenübers zu wecken. Beides gelingt nur, wenn Wissensarbeitende die Mechanismen der Wissenswerkzeuge und -plattformen verstehen.

Die Kuration von Wissen bewegt sich – ähnlich wie die Vermittlung in Museen - in Spannungsfeldern. Zu erwähnen sind etwa die folgenden Punkte:

Um diesen Zustand zu beleuchten, eignet sich das Theoriegerüst von Hartmut Rosa. In seinem jüngsten Buch (2026) unterscheidet der Soziologe zwischen selbstbestimmter Situation und fremdbestimmter Konstellation. Weil in der heutigen Gesellschaft immer mehr rechtliche und bürokratische Vorgaben bestehen, beziehungsweise immer mehr Interaktion durch Maschinen gestützt ist, wird Handeln zum Vollziehen.

Meta-Arbeit wird zu einer fremdbestimmten Konstellation, falls Wissensarbeitende blind den Aufforderungen der Algorithmen folgen. Beispielsweise erstellen sie dann keine eigenständige Zusammenfassung eines Buchs für einen Social Media Post, sondern lassen sich alles von den Maschinen generieren, samt dazugehörigen Illustrationen. Das untergräbt den Stolz auf die eigenen Leistungen, das Gefühl der Selbstwirksamkeit.

Harmut Rosa hat viel über Resonanz geschrieben. Sie droht in einer hyperprozessierten Arbeitswelt verloren zu gehen. Durch die Häufung von Meta-Arbeit droht die Erfahrung zu schwinden, durch seine Arbeit etwas auszulösen. Man generiert zwar ganz viele Inhalte, aber sie kommen bei niemandem mehr an, lösen nichts aus und tangieren auch das Selbst nicht. Es sieht beiläufig und wenig involviert zu, wie die Maschinen ausspucken.

Meta-Arbeit beschleunigt den Tod der Originale. Sie verstärkt die Entwicklung durch Lexika, Sekundärliteratur und andere Zusammenfassungen, die seit längerer Zeit den Bedeutungsverlust von Originalquellen eingeläutet haben. Warum sollte man noch etwas lesen und selbst analysieren, wenn man alles an die KI delegieren kann?

Durch Meta-Arbeit sind immer mehr Präsentationen, Texte und Bilder synthetisch generiert. Es sind Mash-Ups im Sinne Dirk von Gehlens. Diese Remix-Kultur ist nicht per se zu verteufeln und kann sogar dazu führen, dass Probleme besser gelöst werden, weil sie mit Hilfe von KI besser durchdacht und rationaler beurteilt werden. Im schlechtesten Falle aber führt Meta-Arbeit zu einem Innovationsrückgang und zu einer Verdummung, weil niemand mehr gründlich durchdenkt und die Gegenwart in ein Verhältnis zur Vergangenheit setzen kann.

Interessant in Bezug auf die Innovationskraft eines Unternehmens sind auch die Ergebnisse einer Studie des MIT Media Lab, welche die Auswirkungen von Workslop untersuchte:

Resonanz verlangt nach Hartmut Rosa ein In-Beziehung-Treten. Das kann entweder heissen, mit der Welt ausserhalb der Bildschirme zu interagieren (also mit der Natur, mit fremden Städten, mit Kunstwerken) oder aber mit anderen Menschen. So oder so, plädiert Rosa für Arbeit, die Emotionen schafft und in der wir uns «voller Energie und Tatendrang» fühlen.

Arbeitgebende, die den Weltkontakt fördern wollen, ermuntern ihre Wissensarbeitenden im Kino stricken zu gehen, zu reisen, Zeit mit Tieren oder ihren Familien zu verbringen. Sie schicken sie in Technoclubs und Museen. Sie haben verstanden, dass es nicht darauf kommt, möglichst viele Prompts und Innovationen loszutreten, sondern die richtigen.

Arbeitgebende, die das Miteinander fördern, investieren in Gespräche. Sie schaffen Räume, damit man sich neugierig und wertschätzend begegnet. Wie der Weltkontakt setzt dies voraus, an anderen Stellen zu reduzieren, etwa in Absicherungsprozesse und bei der Administration.

Meta-Arbeit beschleunigt die Prozesse von Unternehmen, droht aber das Denken der Mitarbeitenden aber zu verkrusten.

Unternehmen, in denen die Mitarbeitende nur noch prompten, erhalten denselben Wissensbrei wie alle anderen. Das reicht aber nicht, um aufzufallen, gegen den Strich zu gehen, die Zukunft besser zu denken. Ist der wahre Engpass der Zukunft deshalb gar nicht KI-Kompetenz, sondern vielmehr die Fähigkeit, Erkenntnisse aus Primärquellen zu extrahieren? Es ist vielleicht wie beim Erkunden einer Stadt. Wer sich nur auf den Reiseführer auf den Reiseführer verlässt, wird weder die coolen Bars noch die geheimnisvollen Innenhöfe.

Wissensunternehmen, die vital bleiben wollen, sollten die Lust am Rätseln fördern, die Hartnäckigkeit zum Recherchieren, das Kombinieren von Ideen und Perspektiven. Das erfordert ganz im Sinne von Hartmut Rosa das Rückerobern von Spielräumen. Nur wer Zeit und Rückendeckung hat, wird experimentieren und den Mut aufbringen, sich zu verlaufen. Aus Sicht der Führungskräfte impliziert das Schaffen von Spielräume nicht nur Mikroaufgaben, sondern grössere Projekte in Auftrag zu geben, die ein holistisches Lösen ermöglichen (und voraussetzen).

Dabei findet Meta-Arbeit in einem Spiegelkabinett des Wissens statt. Die KIs und Algorithmen spiegeln neben den Gedanken und Artefakten der dominanten «Winner takes It All» vor allem das Selbst. Wenn es meta-arbeitet, bewegt es sich in seinen Echokammern, die mit früher besuchten Links und gefütterten Textfragmenten aufgefüllt sind. Wer diesen Spiegelungen entkommen will, muss sich selber suchen und den Mut haben, seinen ganz eigene Interpretation von Wissensarbeit zu definieren.

Und nein, das ist kein Plädoyer für das Ende von Meta-Arbeit. Wie weiter oben beschrieben wird Meta-Arbeit nicht wieder verschwinden.