KI im BGM: Einsatzfelder, Hürden und Erfolgsfaktoren

Um das Thema Künstliche Intelligenz (KI) kommt man aktuell einfach nicht herum. In Form von ChatGPT, Gemini, DeepSeek oder Perplexity liefert sie uns schnelle Antworten. Als Midjourney, Stable Diffusion oder Sora erstellt sie kurzerhand realistische Bilder und Videos. Als Chatbot hilft sie uns beim Online-Banking oder Online-Shopping. KI ermöglicht autonomes Fahren, Sprach- und Mustererkennung und vieles, vieles mehr. Jeden Tag macht KI neue Fortschritte. Sie ist ein wesentlicher Treiber für die digitale Transformation in unserer Gesellschaft – und natürlich auch in Unternehmen. Doch welche Potenziale und Hürden ergeben sich dabei für das Betriebliche Gesundheitsmanagement? Diese Frage schauen wir uns hier einmal genauer an.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilbereich der Informatik. Kurz gesagt beschreibt KI die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. Dafür analysiert sie große Mengen an Daten wie Texte, Bilder oder Audiosignale, aus denen sie Muster erkennt und Erkenntnisse gewinnt. Diese Intelligenz kann auf programmierten Abläufen – Algorithmen – basieren oder durch maschinelles Lernen erzeugt werden.

KI bietet im Betrieblichen Gesundheitsmanagement vielfältige Ansatzpunkte, die weit über die reine Prozessoptimierung hinausgehen. Sie kann dabei helfen, Maßnahmen präziser auf die Belegschaft zuzuschneiden und Risiken frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu gesundheitlichen Problemen führen. Wir stellen die sieben wichtigsten Einsatzfelder vor, in denen KI das BGM nachhaltig unterstützen und verbessern kann.

Riesige Datenmengen nutzbar machen

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu durchforsten und auszuwerten, ist für das BGM besonders wertvoll. Während ein Mensch vielleicht Zusammenhänge in einer einzelnen Excel-Tabelle erkennt, kann eine KI verborgene Korrelationen in unzähligen, scheinbar unverbundenen Datenquellen aufdecken. Das ermöglicht etwa die Früherkennung von psychischen Belastungen oder Erkrankungen: Eine KI kann einen Zusammenhang herstellen zwischen Überstunden in einer Abteilung, den Ergebnissen der letzten psychischen Gefährdungsbeurteilung und einem Anstieg von Fehlzeiten. Zudem kann sie wertvolle Erkenntnisse aus Gesundheitsberichten, Mitarbeiterumfragen oder Unfallstatistiken herauslesen, die dem menschlichen Auge oft verborgen bleiben.

Personalisierte Angebote schaffen

Durch ihre enorme Datengrundlage ermöglicht KI ein proaktives und vorausschauendes Gesundheitsmanagement, das jeder Person genau das bietet, was sie gerade benötigt. Durch die intelligente Analyse von Gesundheitsdaten kann KI frühzeitig Belastungen von einzelnen Beschäftigten erkennen und personalisierte Gesundheits-, Ernährungs- oder Trainingspläne vorschlagen. So werden einem Teammitglied etwa Atemübungen gegen den Stress vorgeschlagen, einem anderen wird ein passgenauer Bewegungsplan empfohlen.

Auch für Muskel-Skelett-Beschwerden ergeben sich Potenziale: Eine Studie evaluierte einen KI-gestützten Chatbot, der Nutzer:innen Nachrichten mit Übungsanleitungen und personalisierten Tipps sendet. Nach 12 Wochen zeigte sich eine signifikante Verbesserung der Symptome von Nacken-, Schulter- und Rückenschmerzen.³ Findet ein bestimmtes Gesundheitsangebot wenig Zuspruch, kann eine KI Vorschläge zur Optimierung machen oder alternative Angebote empfehlen.

Prozesse automatisieren

Noch immer ist das Gesundheitsmanagement mit Papierkram oder langwierigen Abstimmungen verbunden. Durch den Einsatz von KI kann die Bürokratie erheblich reduziert werden, da sich administrative Prozesse wie die Terminplanung von Gesundheitsmaßnahmen automatisiert steuern lassen. Die KI kann die Verfügbarkeit von Beschäftigten und Dienstleistenden zum Beispiel eigenständig prüfen und optimale Terminslots vorschlagen. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der oft knapp bemessenen BGM-Ressourcen. BGM-Teams können sich auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren.

Den Arbeitsschutz verbessern

KI kann nicht nur mit Daten arbeiten, die in einem IT-System liegen. Sie kann auch Daten verarbeiten, die von tragbaren Geräten, Sensoren oder dem Internet of Things (IoT) gesammelt werden. Für den Arbeitsschutz ergeben sich dadurch viele Möglichkeiten. Wo im Betrieb herrschen unsichere Arbeitsbedingungen? Wo wird ohne Schutzkleidung gearbeitet, werden Werkzeuge und Geräte missbraucht? Wo besteht Stolper- oder Sturzgefahr? Eine KI kann solche Gefahren am Arbeitsplatz erfassen, Arbeitsunfälle vorhersagen, mögliche Risiken proaktiv erkennen und Gegenmaßnahmen vorschlagen, bevor Unfälle passieren.⁴

Arbeitsplätze optimieren

Wie „gesund” ist der Arbeitsplatz einer Person? Eine KI kann ergonomische Faktoren und individuelle Körperdaten analysieren, um etwa Muskel-Skelett-Erkrankungen am Arbeitsplatz vorherzusagen und zu verhindern. Indem sie Bewegungsmuster von Mitarbeitenden und Umgebungsfaktoren analysiert, können Gesundheitsrisiken identifiziert werden, die sonst unentdeckt bleiben würden. Künftig könnten Sensoren, Kameras oder Wearables die Bewegungen und Körperhaltungen von Beschäftigten kontinuierlich analysieren, um Bewegungen zu erkennen, die ein Verletzungsrisiko bergen.

Die psychische Gesundheit fördern

Psychische Erkrankungen nehmen zu. Mit KI können Unternehmen die psychische Gesundheit ihrer Beschäftigten überwachen und Echtzeitdaten analysieren. Algorithmen für maschinelles Lernen können etwa Stress, Wohlbefinden und den Grad der Depression einschätzen. Helfen können dabei Vitaldaten wie Herzfrequenz, akustische Merkmale oder Körperbewegungen, die sich mit Sensoren, Kameras, Mikrofonen oder Wearables erfassen lassen. Der Einsatz ist jedoch mit Bedacht zu planen, da die Frage nach Überwachung ethische Bedenken mit sich bringen kann. Mehr dazu weiter unten.³

Der große Vorteil: KI kann Stress nicht nur erkennen. Sie kann Beschäftigten, die Unterstützung benötigen, emotional beraten und helfen. Dafür können etwa Chatbots und Messaging-Anwendungen mit KI eingesetzt werden. Aber auch hier ist Feingefühl nötig. Laut Studien wirkt sich das Bewusstsein für intelligente Technologien, künstliche Intelligenz, Robotik und Algorithmen negativ auf Arbeitsergebnisse und Wohlbefinden aus – besonders bei jüngeren Mitarbeitenden. Beschäftigte, die mit den Veränderungen durch den technologischen Fortschritt nur schwer umgehen können, müssen deshalb emotional beraten und unterstützt werden.³

Ausbildung und Entwicklung verbessern

Auch für die Aus- und Fortbildung von Beschäftigten bietet KI Chancen. Sie ermöglicht neue Schulungsmethoden, etwa durch VR-Simulationen zur Gefahrenerkennung oder Trainings zur psychischen Gesundheit. Die erfolgreiche Einführung erfordert strukturiertes Management und psychologische Unterstützung. Parallel müssen Bildungseinrichtungen, egal ob Schulen oder Universitäten, ihre Lehrpläne an KI-Trends anpassen, um Lernende auf zukünftige Anforderungen vorzubereiten.³

Aus den genannten Einsatzfeldern wird klar: KI bietet große Chancen für das BGM. Doch von der Theorie in die Praxis ist es noch weit. Der Einsatz von KI steht vor Hürden, die Unternehmen zuerst nehmen müssen.

Schlechte Datenqualität

Damit eine KI ihr volles Potenzial entfalten kann, benötigt sie hochwertige, gut strukturierte und vollständige Daten. In vielen Unternehmen sind die Gesundheitsdaten jedoch oft fragmentiert, inkonsistent oder in unterschiedlichen Formaten gespeichert – zum Beispiel Datenbanken, Excel-Tabellen oder PDFs. Diese schlechte Datenqualität macht eine Auswertung durch KI schwierig. Bevor Unternehmen KI im BGM einsetzen, müssen sie sich daher zuerst um eine saubere Datenbasis kümmern.

Versteckte Diskriminierung und Bias

Eine KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Sind diese Daten einseitig, kann der Algorithmus voreingenommene oder sogar diskriminierende Schlüsse ziehen. Ein klassisches Beispiel: Eine KI, die hauptsächlich mit den Gesundheitsdaten von Büroangestellten trainiert wurde, gibt möglicherweise völlig unpassende oder sogar gesundheitsschädliche Empfehlungen für Mitarbeitende in der Logistik oder Produktion. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre KI-Systeme auf vielfältigen und repräsentativen Datensätzen basieren und regelmäßig auf mögliche Verzerrungen (Bias) überprüft werden.

Auswirkungen auf die Gesundheit

Bei all den Chancen, die KI bietet, dürfen Unternehmen eines nicht vergessen: KI selbst kann schlecht für die Gesundheit sein – was wiederum BGM-Maßnahmen erfordert. Studien betonen die ambivalente Wirkung von KI auf Mitarbeitende. So kann KI zwar Produktivität, Engagement und Arbeitszufriedenheit positiv beeinflussen. Sie kann aber auch Stress auslösen, der zu erhöhter Erschöpfung führt, Konflikte zwischen Beruf und Familie verstärkt und die Arbeitszufriedenheit senkt.⁶ Studien aus dem asiatischen Raum legen zudem nahe, dass KI Einsamkeit und Isolation bei Beschäftigten begünstigt. Zudem kann sich die KI-Nutzung negativ auf das Denkverhalten auswirken, wie eine Gehirnscan-Studie von ChatGPT-Nutzer:innen des MIT zeigt. Die Selbstwirksamkeit von Beschäftigten beim Lernen von KI zu fördern, ist deshalb eine wichtige Aufgabe, sagen Forschende.

Datenschutz: Die Achillesferse der Gesundheits-KI

Gesundheitsdaten gehören zu den sensibelsten Informationen überhaupt. Ihre Verarbeitung wird in Europa durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) geregelt. Auch im Kontext KI stellt sich dadurch die Frage: Wie stellen wir sicher, dass die Daten geschützt sind und die Privatsphäre von Beschäftigten gewahrt bleibt? Für Unternehmen sind eine absolute Transparenz, strenge Anonymisierung und klare Zweckbindung der Daten unverzichtbar. Dafür müssen sie aber prüfen, ob ein KI-Hersteller auch datenschutzrechtlich Verantwortlicher ist. Hat dieser seinen Sitz nicht in der EU, wie es bei den großen KI-Anbietern häufig der Fall ist, sind Betroffenenrechte bisher nur schwer durchsetzbar. Deshalb gilt es, sich datenschutzrechtlich abzusichern, bevor eine KI eingesetzt wird.

Die Idee, dass eine KI Arbeitsabläufe, Bewegungen, Verhaltensweisen, Gespräche oder Stimmungen analysiert, kann schnell die Sorge vor Überwachung wecken. Mitarbeitende können schwer nachvollziehen, wie eine KI ihre sensiblen Daten verarbeitet – und sorgen sich deshalb: „Werde ich für zu viele Pausen bestraft?", „Führt ein hoher Stresslevel zu Nachteilen für meine Karriere?", „Erhält meine Krankenkasse Zugang zu meinen Daten?”. Mit offener und ehrlicher Kommunikation müssen Unternehmen klarstellen, dass das Ziel die Unterstützung und nicht die Kontrolle ist. Pilotprojekte, die Einbeziehung des Betriebsrats und die freiwillige Teilnahme an KI-gestützten Gesundheitsangeboten sind entscheidende Bausteine für Akzeptanz im Betrieb. Das Vertrauen der Mitarbeitenden bleibt als höchstes Gut zu wahren.

Auch wenn es Hürden gibt, sollten Unternehmen nicht vor KI zurückschrecken – sei es, um Innovationen zu fördern oder die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Dabei sollte man sich aber keine unrealistischen Ziele setzen oder versuchen, sofort alle BGM-Prozesse mit KI zu automatisieren. Stattdessen bietet sich ein pragmatischer Ansatz an.

• Klare Ziele definieren: Nur so können Sie das passende Werkzeug auswählen und den Erfolg später messen. Fragen Sie sich daher zu Beginn: Welches konkrete Problem möchten wir lösen? Wollen wir die ergonomischen Bedingungen verbessern, den Stress in einer bestimmten Abteilung reduzieren oder die Teilnahme an Gesundheitskursen erhöhen?

• Transparenz als oberstes Gebot: Holen Sie Beschäftigte frühzeitig ins Boot. Kommunizieren Sie Ihr Vorhaben von Anfang an offen und ehrlich. Erklären Sie, welche (anonymisierten) Daten genutzt werden, zu welchem Zweck und welchen Nutzen die Mitarbeitenden davon haben. Beziehen Sie den Betriebsrat frühzeitig ein und stellen Sie sicher, dass die Teilnahme an Angeboten freiwillig ist.

• Datenschutz von Anfang an: Noch bevor Sie sich für ein KI-Tool entscheiden, müssen die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen intern geklärt sein. Sprechen Sie mit Ihrem Datenschutzbeauftragten, um sicherzustellen, dass alle geplanten Schritte DSGVO-konform sind. Diese Klärung ist die unverzichtbare Grundlage für alles Weitere.

• Klein anfangen, groß denken: Sie müssen nicht sofort ein unternehmensweites KI-System einführen. Beginnen Sie mit einer einfachen, risikoarmen Anwendung. Lassen Sie beispielsweise eine KI dabei helfen, ansprechende Kursbeschreibungen zu erstellen oder erste Entwürfe für personalisierte Ernährungspläne zu generieren. So sammeln Sie erste Erfahrungen, ohne sensible Gesundheitsdaten zu berühren.

• Messen, lernen, anpassen: Die KI-Einführung ist ein kontinuierlicher Prozess. Holen Sie regelmäßig Feedback ein. Wie hilfreich ist das KI-Tool für das BGM-Team? Werden die Angebote von Beschäftigten angenommen? Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um KI-Systeme und Strategien stetig nachzubessern.

Auch wenn sich KI im BGM noch in der Testphase befindet, ist klar: Die Zukunft des BGM ist datengesteuert, proaktiv und hochgradig persönlich. Sorgen muss man sich deshalb nicht machen. KI wird den Menschen dabei nicht ersetzen, sondern ihn stärken. Sie agiert als smarter Copilot, der Daten analysiert und präzise Handlungsempfehlungen liefert. Das gibt BGM-Verantwortlichen die Freiheit, sich auf ihre menschlichen Kernkompetenzen zu konzentrieren: die empathische Beratung, die strategische Gestaltung einer gesunden Unternehmenskultur und die persönliche Betreuung der Mitarbeitenden.