Workslop

Workslop: Wenn Arbeitsergebnisse glänzen, aber wenig taugen

Eine KI erzeugt auf Knopfdruck einen Blogbeitrag, der ein fiktives Beispiel statt echter Erfahrungen transportiert. Sie generiert ein emotional wirkendes Social-Media-Posting, das keine echten Gefühle zeigt, sondern nur Aufmerksamkeit heischen soll. Sie produziert tausende Codezeilen, hat aber wenig Ahnung von Architektur, Clean-Code-Prinzipien oder Sicherheit. Für solche Situationen hat sich ein Begriff etabliert: Workslop.

Workslop beschreibt Arbeitsergebnisse, die auf den ersten Blick glänzen, bei genauerem Hinsehen jedoch inhaltsarm, oberflächlich oder gar unbrauchbar sind. Statt Produktivität zu steigern, verursachen sie Mehraufwand durch Prüfen, Überarbeiten oder komplettes Neuschreiben. [1]

Von AI Slop bis Bullshit Jobs: Die Wurzeln von Workslop

Der Begriff Workslop ist relativ neu und setzt sich aus den englischen Wörtern work (Arbeit) und slop (Müll, Pampe, Überschuss) zusammen. Gemeint sind Arbeitsergebnisse, die zwar formal korrekt erscheinen, inhaltlich jedoch wenig Substanz haben und häufig durch den Einsatz von KI entstehen.

Seine Wurzeln hat Workslop im Begriff „AI Slop“, der in den letzten Jahren geprägt wurde, um die Flut generischer KI-Inhalte im Internet zu beschreiben. Während AI Slop vor allem auf massenhaft generierte Texte, Bilder oder Videos ohne Qualität abzielt, überträgt Workslop die Idee auf den beruflichen Kontext: Reports, Blogbeiträge, Postings oder Code, die glänzen, aber keinen echten Nutzen stiften.

Damit grenzt sich Workslop auch von älteren Begriffen wie „Busywork“ (Beschäftigungsarbeit, also Tätigkeiten, die beschäftigt wirken, aber keinen echten Zweck erfüllen) oder „Bullshit Jobs“ (die Verwaltung interner Excel-Reports, die niemand liest, deren Fehlen aber sofort auffällt, weil es üblich ist, sie zu erzeugen) ab. [2] Im Unterschied dazu geht es bei Workslop nicht um sinnlose Tätigkeiten an sich, sondern um Arbeitsergebnisse, die oberflächlich wie echte Leistung wirken, deren Mehrwert jedoch gering oder gar nicht vorhanden ist.

Merkmale und Ursachen von Workslop

Workslop lässt sich an verschiedenen Merkmalen erkennen:

• Häufig sind die Arbeitsergebnisse formal korrekt, inhaltlich aber schwach. Ein Text kann sprachlich sauber aufgebaut sein, ohne dabei neue Erkenntnisse zu liefern oder eine klare Argumentation zu entfalten.
• Ein weiteres typisches Merkmal ist die Oberflächlichkeit: Eine KI erzeugt zum Beispiel eine Projektanalyse, die bunte Diagramme und beeindruckende Zahlen präsentiert, dabei jedoch zentrale Zusammenhänge oder Ursachen völlig ausblendet.
• Ebenso verbreitet sind generische Wiederholungen, also Aussagen, die sich in unterschiedlichen Formulierungen ständig wiederholen, ohne zusätzlichen Wert zu schaffen.
• Das größte Problem ist schließlich der hohe Nachbearbeitungsaufwand: Statt die Arbeit zu erleichtern, müssen Ergebnisse intensiv geprüft, überarbeitet oder sogar vollständig neu erstellt werden.

Die Ursachen für Workslop sind vielfältig. Oft steht Geschwindigkeit vor Qualität: Inhalte oder Code werden unter Zeitdruck erzeugt, ohne genügend Raum für Reflexion und Tiefe. Hinzu kommt der unreflektierte Einsatz von KI, deren Ergebnisse ungeprüft übernommen werden. In vielen Organisationen fehlt es außerdem an klaren Qualitätskriterien (Was genau macht einen guten Text oder sauberen Code aus?), wodurch Beliebigkeit entsteht.

Verstärkt wird das Phänomen durch Anreizsysteme, die Quantität belohnen: Wer viele Beiträge, Codezeilen oder Reports liefert, gilt als produktiv, auch wenn die Substanz fehlt.

Folgen und Herausforderungen von Workslop

Workslop klingt zunächst harmlos, schließlich handelt es sich um Arbeitsergebnisse, die auf den ersten Blick professionell wirken. In der Praxis jedoch entstehen daraus spürbare Probleme. Ein zentrales Risiko ist der Vertrauensverlust: Wenn Berichte, Analysen oder Code zwar sauber aussehen, sich später aber als unbrauchbar herausstellen, sinkt die Glaubwürdigkeit von Autoren, Teams oder sogar ganzen Organisationen.

Hinzu kommt die schiere Zeitverschwendung. Workslop muss überprüft, korrigiert oder komplett neu erstellt werden;  ein Aufwand, der die vermeintlich gewonnene Geschwindigkeit ins Gegenteil verkehrt. In Softwareprojekten kann dies besonders gravierend sein: Unzureichend geprüfter Code führt nicht nur zu Fehlern, sondern auch zu Sicherheitslücken oder langfristig schwer wartbaren Systemen.

Eine weitere Herausforderung liegt in der Informationsflut. Wenn Präsentationen, Reports oder Postings in großer Menge produziert werden, ohne echten Mehrwert zu liefern, steigt die Gefahr, dass wichtige Inhalte in der Masse untergehen. Mitarbeitende und Führungskräfte verlieren den Überblick und beginnen, Informationen vorschnell zu ignorieren, auch dann, wenn sie relevant wären.

Schließlich birgt Workslop eine kulturelle Dimension: Wenn Quantität systematisch vor Qualität gestellt wird, entsteht ein Umfeld, in dem echte Expertise, sorgfältige Analyse und nachhaltige Lösungen unterbewertet bleiben. Langfristig kann das Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit schwächen.

Tipps und Gegenmaßnahmen

Workslop lässt sich vermeiden, wenn Qualität bewusst in den Mittelpunkt gestellt wird. Ein erster Schritt besteht darin, klare Standards zu definieren. Was macht in der Organisation einen guten Bericht, ein nützliches Posting oder sauberen Code aus? Solche Kriterien geben Orientierung und verhindern, dass formale Glätte mit echtem Mehrwert verwechselt wird.

Ebenso wichtig ist die Haltung im Umgang mit KI. Sie sollte als Unterstützung verstanden werden, nicht als Ersatz für fachliche Expertise. KI kann Ideen liefern, Strukturen vorschlagen oder Routinen beschleunigen. Die Verantwortung für Substanz, Korrektheit und Relevanz bleibt jedoch beim Menschen. Eine bewusste Kuratierung, also das Prüfen, Ergänzen und Verdichten der Ergebnisse, macht den Unterschied zwischen hilfreich und hinderlich.

Auch die Gestaltung von Anreizsystemen spielt eine Rolle. Organisationen, die reine Menge belohnen, fördern ungewollt die Entstehung von Workslop. Wer dagegen Qualität sichtbar macht und würdigt, etwa durch messbaren Nutzen, saubere Umsetzung oder nachvollziehbare Wirkung, lenkt Energie in die richtige Richtung.

Und schließlich lohnt es sich, innezuhalten. Weniger, aber dafür durchdachter Output ist oft wirksamer als eine Flut oberflächlicher Ergebnisse. Die entscheidende Frage lautet: Trägt dieses Arbeitsergebnis wirklich zur Lösung des Problems bei? Wenn sie mit Ja beantwortet werden kann, entsteht Wert. Wenn nicht, droht Workslop.

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[1] Harvard Business Review: AI-Generated „Workslop“ Is Destroying Productivity
[2] David Graeber: Bullshit Jobs: Vom wahren Sinn der Arbeit