AI i den psykiske APV

Skal AI-relateret belastning indgå i den psykiske APV?

Gælder tysk ret: Ja. § 5, stk. 3, nr. 6 ArbSchG er teknologineutral. Skaber indførelsen af AI arbejdsintensivering, usikkerhed eller overbelastning, hører det til i den eksisterende psykiske APV — som en udvidelse, ikke en ny pligt.

AI-relaterede belastningsfaktorer og deres forankring i APV'en

Belastningsfaktor	Sådan viser den sig i virksomheden	Forankring i APV'en
Arbejdsintensitet	Samme timetal, højere forventning: det, AI gør hurtigere, fyldes straks med nye opgaver	Arbejdsindhold og -intensitet — mængde, tidspres, afbrydelser
Opgavesnit	AI overtager de krævende dele; tilbage bliver kontrol og rettelser	Arbejdsindhold — opgavens helhed, handlerum
Jobusikkerhed	Åbent spørgsmål, om ens rolle findes om to år; rygter i stedet for kommunikation	Arbejdsorganisering og ledelse — information, forudsigelighed, perspektiv
Kvalifikationspres	Stadig nye værktøjer uden oplæringstid; læring sker i fritiden	Arbejdsmidler og kvalifikation — match mellem krav og kompetence
Uigennemsigtige systemer	Medarbejdere kan ikke følge resultaterne, men har ansvaret for dem	Arbejdsmidler — forståelighed, tilbagemelding, håndterbarhed
Social afkobling	Koordinering flytter fra kollegaen til chatvinduet; den uformelle udveksling forsvinder	Sociale relationer — støtte, samarbejde

Hvad de tyske data viser — og hvad de ikke viser

Den mest solide tyske datakilde på området er BAuA-undersøgelsen DiWaBe 2.0: omkring 9.800 lønmodtagere, adspurgt i 2024, offentliggjort i 2025. Resultat: 62,1 % af medarbejderne bruger AI-anvendelser på arbejdet, cirka 30,4 % intensivt — og overvejende uformelt, altså uden interne regler.

Det centrale fund for APV'en er dobbelt: mere intensiv AI-brug hænger sammen med højere arbejdsautonomi — og samtidig med højere arbejdsintensitet. AI flytter altså belastningen frem for blot at sænke den. Lige så vigtigt er det, undersøgelsen ikke viser: BAuA fandt ingen statistisk signifikant sammenhæng mellem AI-brug og medarbejdernes helbred. At udråbe AI til at gøre folk syge går ud over det tyske datagrundlag.

Internationalt lyder tallene mere dramatiske. Global Wellness Institutes trendrapport for 2026 citerer en global undersøgelse blandt cirka 37.000 medarbejdere, hvor bekymringen for egen jobsikkerhed på grund af AI er steget fra 28 % (2024) til 40 % (2026), og hvor 62 % oplever ledelsen som blind for den følelsesmæssige virkning. Det er globale tal, ikke tyske — brugbare som retning, ikke som tal for den enkelte virksomhed. Det tyske supplement kommer fra AOK's fraværsrapport 2025: 42 % af medarbejderne møder allerede AI på egen arbejdsplads, men under 40 % af medarbejderne i AI-brugende virksomheder er blevet oplært. Netop dette hul — brug uden kvalificering — er den belastningsdriver, man faktisk kan måle.

Retsgrundlaget: § 5 ArbSchG er teknologineutral

Der findes ingen AI-specifik arbejdsmiljøpligt i Tyskland — og der er heller ikke brug for en. § 5, stk. 3, nr. 6 ArbSchG har siden slutningen af 2013 udtrykkeligt nævnt 'psykiske belastninger i arbejdet' som en fare, der skal vurderes, uden at afgrænse kilden til belastningen. Om den stammer fra vagtplaner, ledelsesadfærd eller indførelsen af en AI-assistent, ændrer intet ved pligten.

Afgørende er opdateringspligten: efter § 3, stk. 1, 2. pkt. ArbSchG skal arbejdsgiveren kontrollere foranstaltningernes virkning og tilpasse dem til ændrede forhold. En virksomhedsdækkende indførelse af et AI-værktøj, der ændrer opgavesnit, tempo og samarbejde, er præcis sådan et ændret forhold. En APV, der beskriver virksomheden før AI'en, er derefter ganske enkelt ikke længere aktuel.

Ofte overset som følgepligt: artikel 4 i AI-forordningen forpligter siden den 2. februar 2025 også dem, der anvender AI-systemer, til at sikre et tilstrækkeligt niveau af AI-kompetence hos personalet. Oplæring er derfor ikke bare den mest virksomme løftestang mod overbelastning, men allerede påkrævet i AI-brugende virksomheder. Og da AI-systemer, der kan registrere præstation eller adfærd, jævnligt udløser tvungen medbestemmelse efter § 87, stk. 1, nr. 6 BetrVG, sidder samarbejdsudvalget alligevel med ved bordet — det mest praktiske er at hægte belastningsmålingen op på samme proces.

Seks dimensioner, hvor AI flytter belastningen

DGUV forum (nummer 1/2026) indplacerer AI's virkning i seks dimensioner af arbejdet: opgaver, arbejdsorganisering, arbejdstid, sociale relationer, arbejdsmidler og arbejdsmiljø. I hver af dem kan AI aflaste eller belaste — afhængigt af, hvordan indførelsen tilrettelægges. Det er det afgørende budskab: belastningen ligger ikke i teknologien, men i dens udformning.

I praksis betyder det: spørg ikke 'belaster AI jer?', men gennemgå de seks dimensioner én ad gangen. Ved opgavesnittet ses mønsteret særligt tydeligt — når systemet overtager de krævende dele og gør mennesket til kontrollant, falder handlerummet, selv om arbejdsmængden er den samme. Det er en klassisk belastningsfaktor fra arbejdspsykologien, ikke et AI-særfænomen.

Lige så typisk er uigennemsigtigheden. Medarbejdere skal stå på mål for resultater, de ikke kan følge. DGUV forum anbefaler udtrykkeligt forklarlige systemer ('Explainable AI'), så de indre behandlingstrin forbliver forståelige. Den, der tager det med i valget af værktøj, sænker belastningen ved roden; senere kan den kun administreres.

Sådan udvides kortlægningen i praksis — uden et spørgeskema nummer to

Den hyppigste fejl er at gøre AI-belastning til et særemne med sin egen undersøgelse. Det skaber spørgeskematræthed, producerer et andet datagrundlag ved siden af APV'en og gør resultaterne usammenlignelige. Den rigtige vej er den omvendte: AI-relaterede spørgsmål integreres som en ekstra blok i den eksisterende kortlægning — med de samme validerede instrumenter, der alligevel bruges (COPSOQ, psyGB eller den metode, virksomheden har valgt).

En brugbar ekstra blok klarer sig med få spørgsmål, der rammer netop faktorerne fra tabellen ovenfor: Har din arbejdsmængde ændret sig, siden værktøjet blev indført? Kan du følge, hvordan systemet når sine resultater? Havde du tid og vejledning nok til at lære det? Ved du, hvordan dine opgaver skal ændre sig de næste tolv måneder? Fire spørgsmål af den art giver mere styringsviden end en separat AI-rapport.

For analysen gælder de sædvanlige regler uændret: resultater kun samlet fra grupper på fem personer og opefter, ingen slutninger om enkeltpersoner, dokumentation som del af APV'en. Og tidspunktet tæller: en måling før indførelsen og en seks til tolv måneder efter viser forskydningen — en enkelt måling midt i udrulningen viser kun et øjebliksbillede i en undtagelsestilstand.

Tre niveauer, hvor tiltag virker

DGUV forum skelner mellem tre indsatsniveauer, der direkte kan bruges som ramme for tiltag. Teknisk: vælg systemer, hvis resultater er forklarlige, og begræns bevidst automatiseringsgraden i stedet for at gøre mennesker til rene kontrolinstanser. Organisatorisk: før indførelsen som en forandringsproces — med medarbejderinddragelse i planlægningen, ikke først i oplæringen. Personligt: opbyg AI-kompetence, så muligheder og grænser kan vurderes realistisk.

Rækkefølgen er ikke tilfældig. Ændring af vilkår går forud for ændring af adfærd: et resiliensworkshop mod en arbejdsintensivering, der stammer fra værktøjets udformning, behandler symptomet. Den, der ikke kan eller vil røre årsagen, bør i det mindste skrive det i handlingsplanen — det er mere ærligt og holder vurderingen ren.

To formater har vist sig som lavtærskel-indgange i praksis: en fast, åben AI-træffetid, hvor spørgsmål kan stilles uden vurdering, og åben kommunikation om, hvilke opgaver nye værktøjer reelt skal ændre. Begge koster lidt og rammer netop de to faktorer, der slår stærkest igennem i undersøgelser: usikkerhed og manglende vejledning.

Relaterede tiltag & emner

Det vigtigste kort fortalt

§ 5, stk. 3, nr. 6 ArbSchG er teknologineutral — AI-belastning hører til i den eksisterende APV, ikke i et særskilt dokument.
BAuA DiWaBe 2.0 (2024, ~9.800 medarbejdere): 62,1 % bruger AI, 30,4 % intensivt; mere intensiv brug betyder mere autonomi OG mere arbejdsintensitet.
Ingen statistisk signifikant sammenhæng mellem AI-brug og helbred (BAuA) — det belastningsrelevante er udformningen, ikke teknologien.
AOK's fraværsrapport 2025: 42 % møder AI på arbejdet, men under 40 % af de berørte er oplært — det målbare hul.
Undersøg seks dimensioner (DGUV forum 1/2026): opgaver, organisering, tid, sociale relationer, arbejdsmidler, miljø.
Integrér som ekstra blok i den løbende kortlægning (COPSOQ/psyGB), mål før og 6–12 måneder efter udrulningen, analysér kun fra grupper på fem og opefter.

Ofte stillede spørgsmål

Kræver det en selvstændig APV for AI?+

Nej. § 5 ArbSchG kender ikke teknologispecifikke delvurderinger. AI-relateret belastning integreres i den eksisterende psykiske APV — som et ekstra fokus i kortlægningen, ikke som et separat dokument. En særskilt 'AI-APV' skaber dobbeltarbejde og gør resultaterne sværere at sammenligne.

Hvornår skal APV'en opdateres efter en AI-indførelse?+

Så snart arbejdsforholdene ændrer sig væsentligt — § 3, stk. 1 ArbSchG kræver tilpasning til ændrede forhold. En virksomhedsdækkende udrulning, der ændrer opgavesnit, tempo eller samarbejde, er en sådan ændring. En enkelt medarbejder, der privat bruger en chatbot, er det ikke.

Gør AI påviseligt medarbejderne syge?+

Det tyske datagrundlag understøtter ikke den påstand. BAuA-undersøgelsen DiWaBe 2.0 (2024, cirka 9.800 medarbejdere) fandt ingen statistisk signifikant sammenhæng mellem AI-brug og helbred — men derimod en mellem mere intensiv brug og højere arbejdsintensitet. Det belastningsrelevante er arbejdets tilrettelæggelse, ikke teknologien i sig selv.

Skal samarbejdsudvalget inddrages?+

Som hovedregel ja. AI-systemer, der er egnede til at overvåge medarbejdernes præstation eller adfærd, udløser tvungen medbestemmelse efter § 87, stk. 1, nr. 6 BetrVG — uanset om der er en hensigt om overvågning. Da APV'en alligevel er omfattet af medbestemmelse, er en fælles fremgangsmåde at foretrække frem for to adskilte forløb.

Hvilke spørgsmål hører konkret til i kortlægningen?+

Fire blokke er nok til at starte: ændring i arbejdsmængde siden indførelsen, forståelighed af systemets resultater, tilstrækkelig tid og vejledning til at lære, samt klarhed om egen rolle de næste tolv måneder. De dækker arbejdsintensitet, gennemsigtighed, kvalifikationspres og jobusikkerhed — og kan hægtes på enhver etableret metode.

Gør AI-belastning målbar

EasyBGM digitaliserer den psykiske APV (COPSOQ og psyGB) — inklusive ekstra blokke, analyse først fra grupper på fem personer og dokumenteret handlingsplan.

Se EasyBGM Tjek jeres BGM-modenhed

Kilder

Opdateret: 2026-08-18. Ikke juridisk eller skattemæssig rådgivning — få det konkrete tilfælde vurderet af en fagperson.

Læs mere

Risikovurdering psyke i SMVSkal en SMV gennemføre en risikovurdering af psykiske belastninger?GBPsych: Gentagelse og fristerHvor ofte skal GBPsych gentages? Frister og udløsere i overblik AI & sundhedsdataMå AI analysere mine medarbejderes sundhedsdata — hvad tillader DSGVO og AI-forordningen?GWI-trends 2026Hvilke trends inden for trivsel på arbejdspladsen i 2026 er relevante for sundhedsledelse i tyske mellemstore virksomheder?