Eine repräsentative Umfrage von Epoch AI und Ipsos unter 1'106 erwerbstätigen US-Erwachsenen zeigt: 20 Prozent geben mindestens eine Aufgabe an KI ab, die früher an Kolleginnen oder externe Auftragnehmer ging. Ganz übernimmt die KI aber selten — und jede sechste KI-gestützte Aufgabe dauert sogar länger als vorher.
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KI verschiebt einzelne Aufgaben, sie ersetzt keine ganzen Jobs: Nur in der Softwareentwicklung erledigt sie bei 10 Prozent der Nutzenden fast die ganze Arbeit, sonst bleibt sie Teilassistenz.
20 Prozent der erwerbstätigen US-Amerikanerinnen und -Amerikaner geben mindestens eine Arbeitsaufgabe an KI ab, die zuvor an eine Kollegin oder einen externen Auftragnehmer ging. Das zeigt eine repräsentative Umfrage des Forschungsinstituts Epoch AI zusammen mit Ipsos, veröffentlicht am 6. August 2026. Befragt wurden 1'106 erwerbstätige US-Erwachsene zwischen dem 10. und 19. Juli. Ihre Antworten bestätigen weder «KI ersetzt uns alle» noch «alles nur Hype» — sondern zeigen eine stille Umverteilung einzelner Aufgaben.
Epoch AI fragte nach zehn typischen Wissensarbeits-Aufgaben aus *ONET**, der Berufsdatenbank des US-Arbeitsministeriums. Unter jenen, die die jeweilige Aufgabe überhaupt ausüben, sieht die KI-Nutzung so aus:
Nutzung heisst aber selten Übernahme. Dass die KI eine Aufgabe ganz oder fast ganz erledigt, berichten nur in der Softwareentwicklung 10 Prozent — bei allen anderen Aufgaben liegt der Wert unter 7 Prozent. Und dort, wo KI tatsächlich Arbeit übernimmt, die vorher ein Mensch machte, führt die Datenanalyse mit 7,1 Prozent der Befragten, vor dem Lesen von Dokumenten (5,7) und dem Führen von Aufzeichnungen (5,3).
Der Zeitgewinn steigt mit dem KI-Anteil: Hilft die KI nur bei einem Teil der Arbeit, sparen die Befragten bei 37 Prozent der Aufgaben Zeit. Übernimmt sie das meiste oder alles, sind es 53 Prozent. Der Haken: Rund jede sechste KI-gestützte Aufgabe dauert heute länger als vorher — unabhängig davon, wie viel die KI übernimmt. Ob das an der Bedienung liegt oder daran, dass die gewonnene Zeit in gründlichere Arbeit fliesst, lässt die Umfrage offen.
Bemerkenswert ist, wie wenig am Ergebnis korrigiert wird: 66 Prozent des KI-Outputs werden unverändert oder mit kleinen Anpassungen übernommen, rund 6 Prozent komplett ohne Änderung. Nur 5 Prozent werden stark überarbeitet. Epoch AI relativiert das selbst — wenig Korrekturaufwand ist kein direktes Mass für Qualität.
Eine vergleichbare Aufgaben-Erhebung fehlt für die Schweiz. Was es gibt: Laut der Accenture-Studie «Pulse of Change» nutzen 49 Prozent der Schweizer Beschäftigten täglich KI-Werkzeuge — fast doppelt so viele wie im europäischen Schnitt von rund 28 Prozent und deutlich mehr als in Deutschland (23) oder Grossbritannien (22). Direkt vergleichbar sind die Studien aber nicht: Accenture misst tägliche Nutzung, Epoch AI die Umverteilung einzelner Aufgaben — und befragte in der Schweiz nur 100 Beschäftigte und 100 Führungskräfte.
Für beide gilt dieselbe Einschränkung: Alles sind Selbstauskünfte. Weder Zeitersparnis noch Qualität wurden objektiv gemessen, und die Epoch-Zahlen stammen ausschliesslich aus den USA.
Dass sich diese Verschiebung bisher kaum in harten Arbeitsmarktdaten niederschlägt, zeigt ein Blick auf die Gegenprobe: Das Budget Lab der Universität Yale verglich im Mai 2026 KI-exponierte mit nicht-exponierten Berufen und fand in den Beschäftigungszahlen «noch keinen klaren Hinweis» auf Effekte von KI. Beides passt zusammen — und deckt sich mit dem Fazit von Epoch AI, das KI ein «vielseitiges, aber meist nicht eigenständiges» Werkzeug nennt. Es geht um eine Neuverteilung von Aufgaben, nicht um die Automatisierung ganzer Jobs.

Salesforce hat an seiner Hauskonferenz Dreamforce «Koa» vorgestellt, das erste eigene Reasoning-Modell des CRM-Konzerns. Es basiert auf Nvidias offenem Modell Nemotron und ist auf Aufgaben in Vertrieb, Marketing und Kundendienst trainiert. Damit kauft ein Anwendungsanbieter die Denkleistung nicht mehr nur bei OpenAI oder Anthropic ein – er baut sie selbst.