Infografik zu Slop Grenades in KI-Workflows: Links spart die KI bei der Erstellung Zeit, indem ein Entwurf statt in vier Stunden in 20 Minuten entsteht. Rechts landet die eigentliche Arbeit bei der prüfenden Person, die Aussagen prüfen, Quellen suchen, Fehler korrigieren und den Text kürzen muss. — KI spart im ersten Schritt Zeit. Ohne klare Freigabe und Prüfung landet der Aufwand beim nächsten Schreibtisch.

KI-Automation

Slop Grenades: Warum KI-Output die Arbeit nur verschiebt

von Tim Schoster22. September 20264 Min. Lesezeit

Shopify-CEO Tobi Lütke wurde im Knowledge-Project-Podcast gefragt, was künstliche Intelligenz in seinem Unternehmen verschlechtert hat. Seine Antwort ab Minute 16: Mitarbeitende produzieren mit KI zu viel und überlassen die Prüfung den Kollegen. Intern heißt das bei Shopify Slop Grenade. Gefunden habe ich den Begriff bei Search Engine Journal, und er beschreibt etwas, das ich in Automationsprojekten ständig sehe.

Was Lütke beschreibt

Im Gespräch mit Shane Parrish nennt er zwei Fälle. Im ersten bittet jemand einen KI-Agenten um eine Code-Änderung und gibt den Vorschlag frei, ohne ihn genau zu lesen. Die eigentliche Kontrolle übernehmen dann die Kollegen. Im zweiten bläst jemand einen kurzen Gedanken mit einem Sprachmodell zu einer langen Mail auf, und der Empfänger kürzt sie mit einem zweiten Modell wieder zusammen. Lütkes Rat dazu: Nutze das Modell zum Kürzen. Den Begriff schreibt er sich nicht selbst zu, als Urheber nennt er Harry Brundage.

Volle Ausstattung, gleiches Problem

Shopify ist kein Nachzügler. Im April 2025 schrieb Lütke in einem internen Memo, reflexhafte KI-Nutzung sei ab sofort Grunderwartung, gekoppelt an Peer- und Performance-Reviews. Wer mehr Stellen wollte, musste zuerst begründen, warum eine KI die Arbeit nicht erledigen kann. Ein halbes Jahr später meldete ein Entwickler im Firmenblog universelle Adoption von KI-Code-Editoren, tausende Cursor-Lizenzen und unbegrenzten Zugang zu Spitzenmodellen für jedes Team. Im Podcast schätzt Lütke, dass bis zu etwa die Hälfte der Code-Vorschläge aus Chatgesprächen mit einem internen Agenten namens River entsteht. Das ist eine Schätzung des CEO, keine gemessene Kennzahl. Siebzehn Monate nach dem Memo nennt derselbe CEO ungeprüften Output das, was KI im Haus verschlechtert hat.

Vier Stunden auf zwanzig Minuten

Diesen Effekt habe ich selbst gebaut. In einem Redaktionsprojekt bin ich vergangenes Jahr mit der Entwurfszeit von vier Stunden auf zwanzig Minuten runter. Das Lektorat brauchte danach länger als vorher, weil niemand mehr sah, welche Aussage im Text bereits geprüft war. Unterm Strich hatte ich nichts gespart, ich hatte die Arbeit verschoben. Denselben Mechanismus beschreibe ich in meinem Text zur Verifizierungssteuer. Der Grund lag in meiner Messung: Ich hatte nur den Schritt gestoppt, den ich automatisiert habe. Die Stelle, an der die Kosten anfallen, stand in keiner Rechnung.

Infografik zur Messung von KI-Zeitgewinn: Links die falsche Rechnung, die nur die Erstellungszeit von vier Stunden auf 20 Minuten betrachtet. Rechts die echte Rechnung, die zusätzlich Prüfung, Korrektur und Freigabe einbezieht und die Gesamtdauer bis zum fertigen Ergebnis misst. — Nicht die verkürzte Erstellungszeit allein zeigt den Nutzen einer Automation, sondern die gesamte Zeit bis zum geprüften und freigegebenen Ergebnis.

Was das Aufräumen kostet

Der Guardian hat Anfang September interne Zahlen von drei Freelance-Plattformen ausgewertet. Auf Freelancer.com stiegen Ausschreibungen mit Stichworten wie correct AI oder AI hallucination zwischen August 2025 und Juni 2026 um 87 Prozent auf 10.760 Anzeigen. Upwork meldet 70 Prozent mehr Aufträge zur Nachbesserung, bei Fiverr haben sich Suchen nach AI cleanup seit 2023 mehr als verzwanzigfacht. Eine Designerin sagt in dem Bericht, 90 Prozent ihrer Anfragen für Logo- und Verpackungsarbeit seien Aufräumen gewesen, 60 bis 70 Prozent ihres Jahreseinkommens. Die Zahlen kommen von den Plattformen selbst, eine unabhängige Prüfung nennt der Bericht nicht.

Die Rechnung im eigenen Haus

BetterUp hat zusammen mit dem Stanford Social Media Lab 1.150 Vollzeit-Büroarbeitende in den USA befragt. Vier von zehn hatten im Monat davor Material bekommen, das poliert aussieht und die eigene Aufgabe kaum voranbringt. Pro Fall gingen knapp zwei Stunden für die Klärung drauf, hochgerechnet 186 Dollar pro Kopf und Monat. Alles Selbstauskunft, also gefühlte Zeit statt gestoppter. Als Hausnummer für Kosten, die in keiner Rechnung stehen, reicht es.

Was ich seitdem festlege

Für jeden Automationsschritt steht fest, wer die Freigabe verantwortet und woran die prüfende Person erkennt, was schon kontrolliert wurde. Ein Entwurf ohne Quellenliste geht bei mir nicht ins Lektorat. Der Prompt zielt auf Kürzen und Verdichten. Jeder Output trägt den Vermerk, welche Zahlen ungeprüft sind. Lütke sagt im selben Interview, Maschinen könnten keine Verantwortung für Arbeit übernehmen, Menschen schon. Das ist die Logik hinter KI-Automation mit Kontrolle.

Miss die Übergabe, nicht den Schritt

Nimm eine Woche lang die Zeit, die das Prüfen von KI-Entwürfen bei dir kostet, und stell sie der eingesparten Erstellungszeit gegenüber. Erst diese Differenz zeigt, ob ein Workflow Geld spart. Wie sich die Übergabe zwischen zwei Menschen in einem festen Ablauf verankern lässt, steht in meinem Text zum Redaktionssystem. Die Freelancer im Guardian-Bericht sind sich uneinig, wie lange ihr Aufräumgeschäft trägt, eine von ihnen erwartet den Großteil in fünf bis zehn Jahren weg. Bis dahin entscheidet die Strecke zwischen zwei Schreibtischen darüber, ob eine Automation Arbeit spart oder nur weiterreicht.