Dein KI-Kollege schläft nie 🧛 Du schon. Prompt schreiben. Output prüfen. Korrigieren. Neu prompten. Repeat. Das ist kein Workflow – das ist Erschöpfung. 14 % der KI-Nutzer berichten von Brain Fry. Marketer ganz vorne. Die KI setzt keine Grenzen. Das musst du tun.
#60Sekunden #KI #BrainFry #AItools #Burnout
Der KI-Vampir auf der Arbeit – der KI-Roboter auf dem Tennisplatz
Für Euch kuratiert: Schon wieder bin ich auf einige Artikel rund um KI gestoßen, die ich für erwähnenswert und kommentierenswert halte. Da geht es um den neuen Kollegen im Büro, der wie ein Vampir unsere Hirn aussaugt. Warum eigentlich den Kollegen und nicht die Kollegin? Judith Peters schwärmt davon, wie genial die KI Claude von Anthropic fürs Bloggen ist. André Mensch vom französischen Anbieter Mistral war im Interview mit dem Deutschlandfunk. Und schließlich spielt die KI jetzt auch Tennis, wahrscheinlich sogar deutlich besser als ich. Das trifft ins Herz.
Der Vampir: Wenn KI unser Hirn einfriert
Sowohl Marcus Schuler in der FAZ wie auch Jens Polomski in seinem KI-Newsletter widmen sich einem Thema, das uns alle stresst oder stressen könnte, denn … der neue Kollege im Büro ist ein Vampir. Er arbeitet schneller als alle anderen, braucht keinen Schlaf und produziert unermüdlich neue Texte, Bilder und neuen Code. Doch wie bei Vampiren üblich, hat auch dieser einen Preis: Er ernährt sich von menschlicher Energie.
Ihr ahnt, um was es geht: Generative KI. Früher verbrachten Entwickler Stunden damit, ein Problem zu durchdenken und eine Lösung zu bauen. Heute spuckt die KI in Minuten Vorschläge aus – und der Mensch wird zum Gutachter am Fließband. Prompt schreiben, Output lesen, beurteilen, korrigieren, neu prompten – eine Endlosschleife aus Prüfen, Bewerten und Entscheiden. Das stresst. Nicht nur Entwickler.
Ich merke das auch selbst, beispielsweise wenn ich durch ChatGPT die Titelbilder für meine Blogbeiträge erstellen lasse. Oft finde ich kein Ende, weil das aus meiner Sicht noch immer nicht „perfekt“ ist. Also noch eine Iteration und noch eine Iteration. Dem Thema widmet sich Jens im Newsletter und stellt Regeln auf, wie man „Brain Fry“, mentaler Erschöpfung, Konzentrationsproblemen und Entscheidungsüberlastung vermeiden kann.
Er zitiert eine Studie von BCG und der University of California in Riverside, die ein interessantes Paradox zeigt: Wird KI gezielt für Routineaufgaben eingesetzt, sinkt das Burnout-Risiko um etwa 15 %. Gleichzeitig berichten rund 14 % der Nutzer von besagtem „Brain Fry“. Der Auslöser ist dabei meist nicht die KI selbst, sondern ihre Nutzung: ständiger Wechsel zwischen Tools, permanentes Prüfen von KI-Ergebnissen und der Druck, mit dem unerschöpflichen Output der Maschinen Schritt zu halten. Die KI kennt keine Pausen. Der Mensch braucht sie. Der Vampir wird nicht müde. Der Mensch schon. Wir müssen uns und der KI Grenzen setzen.
Übrigens haben laut Search Engine Journal Marketer den höchsten „AI brain fry“ aller Berufe. Ein Pokal🏆, den wir eigentlich nicht haben wollen.
Bloggen: Wenn den ach so perfekten Texten die Kanten fehlen
Gerade enthusiastisch ist der Artikel von Judith Peters über den Einsatz von KI – konkret Claude – als Schreib- und Denkassistent für Blogger und Bloggerinnen. Sie beschreibt „10 geniale Wege“, wie wir KI nutzen können und sollten, von der Themenfindung bis zum Texten, SEO und GEO optimieren und Social-Media-Teaser formulieren.
Viele der Dinge, die sie beschreibt, habe ich auch „gepromptet“ – in ChatGPT und in Perplexity. Und die entsprechenden Spaces oder GPTs sind in der Tat sehr nützlich, aber „genial“? Ich habe sie bewusst „Redaktionsassistenten“ getauft. KI ist ein Werkzeug, kein Zaubertrick. Der Unterschied entsteht nicht durch „geniale Wege“, sondern durch den eigenen Anspruch an Texte. Persönlichkeit, Brüche, eigene Sprache – all das lässt sich nicht wirklich automatisieren und braucht zumindest Nacharbeit.
Vielleicht wird in einer Welt voller glattgebügelter KI-Texte der unperfekte, eigenwillige Ton plötzlich zum Differenzierungsmerkmal? Wer komplett auf KI setzt, verliert am Ende an Wiedererkennbarkeit. Die Zukunft des Bloggens und Schreibens generell gehört nicht den besten Prompts, sondern denjenigen, die KI bewusst nutzen und sie gleichzeitig begrenzen – und sich den letzten, entscheidenden Schritt selbst vorbehalten.
Mistral: Warum wir eine europäische Alternative brauchen
Im Deutschlandfunk bin ich auf einen Artikel über und ein Interview mit dem Mistral-Mitgründer Arthur Mensch gestoßen. Mistral scheint der einzig verbliebene halbwegs ernsthafte Wettbewerber zu den großen US-amerikanischen KI-Anbietern zu sein. Seit geraumer Zeit verfolge ich, was rund um das Unternehmen passiert, und nutze auch regelmäßig Le Chat, das ChatGPT des französischen Herstellers. Le Chat ist so etwas wie das Schaufenster: ein Beweis, dass europäische KI nicht nur im Backend existiert.
Mensch macht im Interview sehr deutlich, dass der eigentliche Hebel von KI nicht im Consumer-Spielzeug liegt, sondern in Unternehmen. Mistral positioniert sich bewusst nicht als ChatGPT-Klon, sondern als Anbieter von KI für den produktiven Einsatz: Systeme, die tief in Unternehmensdaten, Prozesse und Tools integriert sind, eine europäische Gegenmacht zu US-Techgiganten wie Google oder OpenAI. Das Rezept: Open-Source-Modelle, die Unternehmen selbst hosten und anpassen können – ohne Daten an US-Clouds zu verlieren.
Europa, so Mensch, muss aufhören, sich als technologischen Zwerg zu sehen, und stattdessen öffentliche Nachfrage schaffen – also gezielt in europäische KI investieren, statt US-Lösungen zu kaufen. Wenn nur zwei oder drei KI-Anbieter bestimmen, welche Inhalte Nutzer:innen erhalten, wird KI zum Werkzeug politischer Einflussnahme – besonders in Wahlkampfzeiten.
Seine Forderung ist klar: Europäische Verwaltungen und Unternehmen sollten gezielt in Anbieter wie Mistral investieren, um ein eigenes Ökosystem aufzubauen. Meine Forderung und Meinung: Mistral selbst muss Le Chat stärker in den Markt bringen, um auch Endanwendern bekannter zu werden. Ja, das fordert natürlich Investitionen. Schon länger haben Lars und ich Mistral und Le Chat auf unserer Themenliste bei #9vor9. Ich denke, es wird jetzt wirklich Zeit, das Unternehmen und seine Angebote einmal vorzustellen.
Humanoide Roboter: Wenn der Tennispartner plötzlich ein Algorithmus ist
Und schließlich zu meinem letzten Thema der Woche: Fünf Stunden Amateurtennis, ein paar wackelige Vorhandschläge und ein Haufen unkoordinierter Seitwärtsbewegungen – und schon steht der Roboter am Netz und spielt Ballwechsel wie ein Hobbyspieler nach dem dritten Bier. Chinesische Forscher haben bewiesen, dass ein humanoider Roboter mit den Bewegungsdaten von fünf Freizeit-Tenniscracks mehr anfangen kann als so mancher Mensch mit jahrelangem Training.
Die Forscher haben nicht nur bewiesen, dass der Unitree G1 Roboter Tennis spielen kann, sondern dass er es mit unseren Fehlern lernt. Er bewegt sich halbwegs natürlich und hat eine 96-prozentige Erfolgsquote bei Vorhandschlägen. Was bedeutet das für uns Tennisspieler? Wenn selbst ein Roboter mit fünf Stunden Amateur-Tennis mehr erreicht als so manche teure Trainerstunde, wird dann bald der lokale Tennislehrer durch einen Algorithmus ersetzt? Von der Ballmaschine zum humanoiden Tennis-Roboter, der uns trainiert?
Wenn beim nächsten Mal mein Ball mal wieder im Netz landet, habe ich zumindest einen Trost. Irgendwo lernt gerade ein Roboter aus genau diesem Fehlschlag. Und in der Zwischenzeit werde ich die Trainerstunden und Matches mit meinen Tennispartnerinnen und -partnern beim TCB in Bessungen weiter in meiner ganzen Unperfektion genießen – ganz besonders das Après-Tennis. In diesem Spiel, Satz und Sieg. Hier geht es zum Artikel von Marcus Schwarze in der FAZ (leider hinter der Bezahlschranke).
#Bloggen #BrainFry #Europa #KI #Prompten #Roboter #Tennis
As firms increasingly incentivize employees to build and oversee complex teams of agents—for example, by measuring and rewarding token consumption as a proxy for performance—people are finding themselves pushed to their cognitive limits. Participants in a recent study described a “buzzing” feeling or a mental fog with difficulty focusing, slower decision-making, and headaches. The authors call this phenomenon “AI brain fry,” defined as mental fatigue from excessive use or oversight of AI tools beyond one’s cognitive capacity. This AI-associated mental strain carries significant costs in the form of increased employee errors, decision fatigue, and intention to quit. The findings also show how AI-driven workflows can be designed to diminish burnout and point toward specific manager, team, and organizational practices to avoid mental fatigue even as AI work intensifies.
Read all about it: What is AI brain fry?
https://hbr.org/2026/03/when-using-ai-leads-to-brain-fry #AI #BrainFry #AIBrainFry
As firms increasingly incentivize employees to build and oversee complex teams of agents—for example, by measuring and rewarding token consumption as a proxy for performance—people are finding themselves pushed to their cognitive limits. Participants in a recent study described a “buzzing” feeling or a mental fog with difficulty focusing, slower decision-making, and headaches. The authors call this phenomenon “AI brain fry,” defined as mental fatigue from excessive use or oversight of AI tools beyond one’s cognitive capacity. This AI-associated mental strain carries significant costs in the form of increased employee errors, decision fatigue, and intention to quit. The findings also show how AI-driven workflows can be designed to diminish burnout and point toward specific manager, team, and organizational practices to avoid mental fatigue even as AI work intensifies.
When Using AI Leads to “Brain Fry”
The emergence of acute, overwhelming mental fatigue with intensive AI oversight—as distinct from burnout—adds new complexity to the picture.
AI-associated mental strain carries significant costs in the form of increased employee errors, decision fatigue, and intention to quit.
#artificialintelligence #AI #BrainFry #MentalFatigue #business #management #technology #tech
As firms increasingly incentivize employees to build and oversee complex teams of agents—for example, by measuring and rewarding token consumption as a proxy for performance—people are finding themselves pushed to their cognitive limits. Participants in a recent study described a “buzzing” feeling or a mental fog with difficulty focusing, slower decision-making, and headaches. The authors call this phenomenon “AI brain fry,” defined as mental fatigue from excessive use or oversight of AI tools beyond one’s cognitive capacity. This AI-associated mental strain carries significant costs in the form of increased employee errors, decision fatigue, and intention to quit. The findings also show how AI-driven workflows can be designed to diminish burnout and point toward specific manager, team, and organizational practices to avoid mental fatigue even as AI work intensifies.
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