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Me & GPT10 min05.12.25
Lessons learned: Extrem-Zonen-Modell im Stadt-X-Pflegepilot

Das Stadt-X-Szenario untersucht ein WT-Zonenmodell im Pflegesektor mit Extrem-Zone C und zeigt anhand durchgerechneter Beispiele, wie Burnout, neue Unterklassen und systemische Schieflagen entstehen – und welche Korrekturen für v0.3 nötig sind.

1.Lessons learned: Extrem-Zonen-Modell im Stadt-X-Pflegepilot

1.1.Kontext und Forschungsfrage

In „Stadt X“ soll ein Weighted-Time-System (WT) den Pflegesektor fairer, gesünder und resilienter machen. Die Leitidee: Tätigkeiten mit höherer Belastung, höherem Risiko und größerer Knappheit sollen überproportional Zeit- und Sicherheitsgewinne bringen, statt ausschließlich monetär kompensiert zu werden.

Aktueller Realitätsanker (Deutschland, Pflegebedarf): Nach Destatis waren zum Jahresende 2023 knapp 5,7 Millionen Menschen pflegebedürftig (SGB XI) – ein deutlicher Anstieg gegenüber 2021. Das ist kein Detail, sondern die „Last“, gegen die jede Modellannahme zur Stundenbilanz plausibilisiert werden muss.

Wir untersuchen ein Modell mit drei WT-Zonen:

  • Zone A – Normal: Helfer:innen, Basispflege, geringere Belastung.
  • Zone B – Hoch: ambulante Pflege mit mittlerer Belastung.
  • Zone C – Extrem: Intensivpflege, Nacht- und Hochrisiko-Schichten.

Zentrale Forschungsfrage:

Kann eine Extrem-Zone C gleichzeitig:

– hohe Belastung fair kompensieren,
– Burnout systematisch vermeiden
– und verhindern, dass in Zone A eine „unsichtbare Unterklasse“ entsteht?

Die Simulation ist bewusst als Gedankenexperiment angelegt: Die Zahlen sind plausibilitätsorientiert, nicht empirisch kalibriert. Sie dienen dazu, logische Bruchstellen im Design sichtbar zu machen.

Präzisierung (Warum „Pflege“ als KRITIS-nah gedacht werden kann): „Gesundheit“ ist als KRITIS-Sektor definiert; Ausfälle können nachhaltig wirkende Versorgungsengpässe und erhebliche Störungen verursachen. Zudem bestehen sektorübergreifende Abhängigkeiten (u.a. Energie, Wasser, IT). Das ist für die Modelllogik relevant, weil Burnout/Kapazitätsausfall in Zone C nicht isoliert bleibt, sondern in Kaskaden gedacht werden muss.

1.2.Ausgangshypothese (v0.1)

1.2.1.Grundidee: WT-Formel und Cap

  • Einführung einer WT-Zeitökonomie neben dem Euro.
  • Jede Stunde Arbeit erzeugt WT, gewichtet nach fünf Faktoren:
  • Belastung
  • Risiko
  • Knappheit
  • Qualifikation
  • Gemeinwohlbeitrag
  • Schematische Formel:

WT=(Belastung⋅0,3)+(Risiko⋅0,2)+(Knappheit⋅0,15)+(Qualifikation⋅0,2)+(Gemeinwohl⋅0,15)WT = (Belastung \cdot 0{,}3) + (Risiko \cdot 0{,}2) + (Knappheit \cdot 0{,}15) + (Qualifikation \cdot 0{,}2) + (Gemeinwohl \cdot 0{,}15)

mit Skalen von 1–10 pro Faktor.

  • Zusätzlich:
    • Mindestwert (z.B. 1 WT/h), damit niemand unter einen definierten Sockel fällt.
    • Maximalwert (Cap) (z.B. 5 WT/h), um Ausbeutung zu begrenzen und Extremwerte abzuschneiden.

Präzisierung (Skalenbruch als bewusster Evolutionsschritt): Diese v0.1-Skala (1–10, fünf Faktoren) ist ein frühes, didaktisches Setup. Spätere Sandbox-Versionen nutzen bewusst kompaktere Skalen (z.B. 1–3) und zusätzliche Strukturgrößen (Zeitkritikalität/Substituierbarkeit), weil sonst (a) Caps die Steuerungswirkung dominieren und (b) Mess-/Proxy-Qualität schwer auditierbar wird. Der „Skalenwechsel“ ist daher kein Stilbruch, sondern eine Governance-Entscheidung.

1.2.2.Erste Beispielrechnung

Persona 1: Nachtschicht Intensivpflege (Zone C)

  • Belastung = 9
  • Risiko = 8
  • Knappheit = 9
  • Qualifikation = 8
  • Gemeinwohl = 7

WTC=9⋅0,3+8⋅0,2+9⋅0,15+8⋅0,2+7⋅0,15WT_C = 9\cdot0{,}3 + 8\cdot0{,}2 + 9\cdot0{,}15 + 8\cdot0{,}2 + 7\cdot0{,}15 =2,7+1,6+1,35+1,6+1,05=8,3 WT/h= 2{,}7 + 1{,}6 + 1{,}35 + 1{,}6 + 1{,}05 = 8{,}3 ,\text{WT/h}

→ durch Cap gekappt auf 5 WT/h.

Persona 2: ambulante Tagespflege (Zone B)

  • Belastung = 5
  • Risiko = 3
  • Knappheit = 4
  • Qualifikation = 6
  • Gemeinwohl = 5

WTB=5⋅0,3+3⋅0,2+4⋅0,15+6⋅0,2+5⋅0,15WT_B = 5\cdot0{,}3 + 3\cdot0{,}2 + 4\cdot0{,}15 + 6\cdot0{,}2 + 5\cdot0{,}15 =1,5+0,6+0,6+1,2+0,75=4,65 WT/h= 1{,}5 + 0{,}6 + 0{,}6 + 1{,}2 + 0{,}75 = 4{,}65 ,\text{WT/h}

Delta: 5 vs. 4,65 WT/h → nur ~7 % Unterschied, trotz massiv höherer Belastung und Risiko.

1.2.3.Erste Probleme (v0.1)

  • Viele anspruchsvollere Tätigkeiten stoßen direkt an den Cap → Steuerungswirkung der Formel wird klein.
  • Extrem-Jobs sind nur geringfügig besser gestellt, obwohl der gesundheitliche Schaden deutlich höher ist.
  • Normativ unklar:
    • Sollen Extrem-Jobs langfristig attraktiv gemacht werden?
    • Oder sollte das System die Nachfrage nach solchen Schichten mittelfristig reduzieren, nicht vergolden?

Präzisierung (Cap als „harter Kompressor“): Das Beispiel zeigt: Sobald ein Cap aktiv wird, werden Unterschiede in der Top-Zone „komprimiert“. Ein Cap ist wichtig gegen Überanreize, aber er darf nicht die gesamte Regelung dominieren. In späteren Varianten wird daher typischerweise ein Teil der Kompensation in Zeitpuffer/Sicherheitsgewinne (Rotation, lebenslange Pflichtstundenreduktion, Regenerationsfenster) verschoben, statt nur WT/h zu erhöhen.

1.3.Re-Design: Zonen mit klarem Zeitboden (v0.2)

Wir wechseln von „Formel-Feintuning“ zu Zonen mit expliziten Zielbildern.

1.3.1.Zeitboden und normatives Ziel

  • Zeitboden: 200 WT/Monat = sichere Grundversorgung (Miete, Essen, Grundsicherheit + minimaler Puffer).
  • Normatives Ziel: Jede Zone soll den Boden mit einer fairen Obergrenze an Wochenstunden erreichen können:
  • Zone A (Normal): max. 25 Std/Woche
  • Zone B (Hoch): max. 20 Std/Woche
  • Zone C (Extrem): max. 15 Std/Woche

Wir rechnen rückwärts:

WT/h=200 WTMonatsstundenWT/h = \frac{200 ,\text{WT}}{\text{Monatsstunden}}

Bei 4 Wochen/Monat:

  • A: 25 Std/Woche → 100 Std/Monat

WTA/h=200/100=2WT_A/h = 200 / 100 = 2

  • B: 20 Std/Woche → 80 Std/Monat

WTB/h=200/80=2,5WT_B/h = 200 / 80 = 2{,}5

  • C: 15 Std/Woche → 60 Std/Monat

WTC/h≈200/60≈3,33WT_C/h \approx 200 / 60 \approx 3{,}33

Damit erreichen alle drei Personas mit unterschiedlicher Belastung denselben Boden (200 WT/Monat), aber mit unterschiedlich viel Arbeitszeit: Zone C braucht am wenigsten, Zone A am meisten.

Präzisierung (Regulatorischer Realitätsanker in Krankenhäusern): Für besonders pflegesensitive Krankenhausbereiche existieren Pflegepersonaluntergrenzen (PpUGV). Gleichzeitig sind Ausnahmen vorgesehen ( z.B. bei starken Patientenzahl-Erhöhungen wie Epidemien/Großschadensereignissen). Für das Modell ist das relevant: Gerade in Extrem-Settings (Zone C) ist die reale Welt bereits ein Trade-off aus Mindeststandards und Krisenausnahmen — exakt das, was Stress-Szenarien in WT sichtbar machen sollen.

1.3.2.Beispiel: Ziel 300 WT/Monat (150 % Boden)

Angenommen, Personen zielen auf 150 % Boden (300 WT/Monat), z.B. für Rücklagen oder Schuldenabbau.

  • A (2 WT/h):

300/2=150 Std/Monat≈37,5 Std/Woche300 / 2 = 150 ,\text{Std/Monat} \approx 37{,}5 ,\text{Std/Woche}

  • B (2,5 WT/h):

300/2,5=120 Std/Monat≈30 Std/Woche300 / 2{,}5 = 120 ,\text{Std/Monat} \approx 30 ,\text{Std/Woche}

  • C (3,33 WT/h):

300/3,33≈90 Std/Monat≈22,5 Std/Woche300 / 3{,}33 \approx 90 ,\text{Std/Monat} \approx 22{,}5 ,\text{Std/Woche}

Interpretation:

  • Alle erreichen denselben monetären Zielwert (300 WT/Monat),
  • aber C braucht deutlich weniger Stunden als A,
  • und A muss wesentlich mehr arbeiten, um B/C einzuholen.

1.4.Burnout-Szenario und systemische Schieflagen

1.4.1.Burnout in Zone C

Wenn C deutlich weniger Stunden für denselben Ziel-WT benötigt, entsteht ein starker struktureller Anreiz:

  • Kurzfristig: „Gehe in C, arbeite weniger Stunden, baue schneller Schulden ab.“
  • Mittelfristig: soziale Norm „Wer etwas erreichen will, muss durch C.“

Konsequenzen:

  • Viele Menschen bleiben länger in C, als gesundheitlich tragbar ist.
  • Rotationsregeln (z.B. max. 5 Jahre C, dann Pause) werden politisch verwässert oder informell umgangen – weil das System auf die hohen WT/h angewiesen ist.
  • Burnout-Raten in C steigen; Ausfälle häufen sich; die Belastung wird auf eine schrumpfende Restgruppe verteilt.

Präzisierung (Engpass-Umfeld als Verstärker): Die BA ordnet Pflege- und Gesundheitsberufe weiterhin zu den Berufen mit den stärksten Engpässen ein. Für das Modell heißt das: Sobald Zone C „attraktiv“ wird, steigt nicht automatisch die verfügbare Kapazität, weil Engpässe typischerweise auf Ausbildungs-/Einarbeitungszeiten und Poolgröße zurückgehen. Das ist genau die Definition von „geringer Substituierbarkeit“ (in späteren Skalen: hohes s).

1.4.2.Neue Unterklasse in Zone A

Die gleiche Logik erzeugt „von unten“ ein zweites Problem:

  • Helfer:innen in A müssen bei 2 WT/h deutlich mehr Stunden leisten, um auf 300 WT/Monat zu kommen.
  • Wer aus gesundheitlichen Gründen, wegen Care-Pflichten oder fehlender Qualifikation nie in C arbeiten kann, hängt strukturell hinterher.

Das Modell produziert damit:

  • eine kleine, überlastete Hochrisiko-Gruppe in C als schnelle Aufsteiger:innen,
  • und eine große Gruppe in A, die trotz unverzichtbarem Beitrag dauerhaft mehr arbeiten muss.

1.4.3.Metabolismus von Stadt X

Zusätzlich zur individuellen Ebene stellen sich Fragen auf Systemebene:

  • Im Gedankenexperiment wurden zeitweise 100 Pflegekräfte auf 1000 Einwohner angenommen – deutlich mehr als realistisch.
    Die Simulation überschätzt damit die verfügbare professionelle Pflegezeit.
  • Gleichzeitig bleiben andere „Organe“ des Stadt-Superorganismus (Bildung, Energie, Ernährung, Infrastruktur) unterdefiniert.
  • In Summe ist unklar, ob die Stunden in A/B/C ausreichen, um den realen Pflegebedarf zu decken, ohne chronische Unterversorgung oder Überlastung anderer Sektoren.

Präzisierung (Pflegebedarf ist in großen Teilen „zu Hause“ und damit systemisch unsichtbar, wenn nicht modelliert): Die amtliche Pflegestatistik zeigt in den Ländern konsistent: Ein großer Teil der Pflege findet vorwiegend zu Hause statt (häufig durch Angehörige, Pflegegeld). Beispiel Baden-Württemberg (Pflegestatistik 2023): rund 85 % vorwiegend zu Hause, davon ein großer Teil ausschließlich Pflegegeld/Angehörigenpflege. Das stützt die Designforderung, Care-Zeit nicht „außerhalb“ des Systems zu lassen, sonst entsteht eine unterschätzte, nicht kompensierte Last.

Präzisierung (Kaskaden-/KRITIS-Aspekt): Gerade weil Gesundheit KRITIS-nah ist, muss das Modell explizit abbilden, wie Ausfälle (Burnout, Personalmangel, IT-Störungen) in Abhängigkeit zu Energie/Wasser/IT wirken. BSI und BBK betonen diese sektorübergreifenden Abhängigkeiten im Gesundheitsbereich.

1.5.Lessons learned (kondensiert)

  • Extrem-Zonen taugen nicht als Dauerkarriere
    Zone C darf nicht als langfristiger „schneller Aufstiegsweg“ angelegt sein. Sie muss als kurze Spitzenphase mit strengen Gesundheitschecks, Pflichtpausen und Life-Time-Limits definiert werden.

  • Zeitboden muss für alle Zonen fair erreichbar sein
    Ein fester Boden ist nur dann gerecht, wenn Helfer:innen in A ihn mit realistisch begrenzten Stunden erreichen können. B/C sollten vor allem Lebenszeit, Sicherheit und Stabilität bringen, nicht primär Konsumspitzen.

  • Keine unsichtbare Unterklasse in A
    Wenn A dauerhaft mehr Stunden leisten muss, um denselben Boden zu erreichen wie B/C, entsteht eine neue Unterklasse im System – nur in anderem Gewand. Die Zonenlogik muss so kalibriert sein, dass A langfristig nicht chronisch „hinterherläuft“.

  • Burnout als harte Charta-Verletzung
    Hohe Burnout-Raten in C sind kein Kollateralschaden, sondern ein Indikator für die Verletzung von Grundrechten (Gesundheit, Unversehrtheit). Burnout- und Ausfallindikatoren müssen Teil der Feedbackregeln sein (vgl. Teil V).

  • Superorganismus braucht eine Gesamt-Stundenbilanz
    Es reicht nicht, einen Sektor (Pflege) im WT-System zu optimieren. Jede Zonenlogik muss in eine Gesamtbilanz der Arbeitsstunden von Stadt X eingebettet werden (Pflege, Bildung, Energie, Ernährung, Infrastruktur).

  • Unsichtbare Care-Arbeit einpreisen
    Ein relevanter Teil von Pflege findet unbezahlt im Haushalt statt. Wenn diese Care-Arbeit nicht mit WT sichtbar und bewertet wird, bleiben strukturelle Ungerechtigkeiten – insbesondere zulasten von Frauen – bestehen.

Präzisierung (Pflegebedarf-Dynamik als Grund für „v0.3 nötig“): Wenn die Zahl der Pflegebedürftigen schneller steigt als rein demografisch erwartbar, verschiebt sich der Systemdruck: Das WT-Design muss nicht nur „fairer verteilen“, sondern die Resilienz unter steigender Last beweisen (sonst wird C faktisch zur Dauerzone).

1.6.Skizze für v0.3 und Rolle von KI-Simulationen

Aus diesen Lessons ergeben sich Korrekturen und nächste Untersuchungsschritte:

  • Zone C als Kurzzeit-Organ

    • Max. 3 Jahre am Stück, 6–8 Jahre im Leben.
    • Obligatorische Health-Checks, danach verpflichtende Phasen in B/A.
    • WT-Vorteile teilweise in langfristige Zeitpuffer umwandeln (lebenslange Reduktion der Pflichtstunden statt Monats-Einkommensspitzen).

  • Floor-Kalibrierung von Zielbildern her

    • Zuerst definieren: „Wie viele Stunden pro Woche sollen A/B/C maximal arbeiten müssen, um sicher zu leben?“
    • Erst danach WT/h daraus ableiten (statt umgekehrt) und gegen Charta-Prinzipien testen.

  • Care-Vollbilanz für Stadt X

    • Kombination aus professioneller Pflege (A/B/C) und Angehörigenpflege in einem gemeinsamen WT-Budget.
    • Sicherstellen, dass die Gesamtstunden realistisch sind und keine chronische Unterversorgung entsteht.

  • KI-gestützte Parametervarianten

    • Künftige Arbeitsschritte können systematisch von KI unterstützt werden:
      • Variation von Zonenparametern (WT/h, Zeitboden, Caps, Rotationslimits),
      • Simulation verschiedener Personas und Bevölkerungsstrukturen,
      • automatische Erkennung von Bruchstellen (z.B. Überlastung, Ungleichheitsprofile, sektorale Unterversorgung),
      • Vorschlag von alternativen v0.3+-Designs unter Einhaltung der Charta.

Präzisierung (Datenanker für v0.3-Kalibrierung, ohne „Realbetrieb“):

  • Pflegestatistik (Destatis/Statistische Ämter): Pflegebedürftige, Versorgungskontexte (ambulant/stationär/Pflegegeld) als Last- und Strukturparameter.
  • Engpassindikationen (BA): Pflege-/Gesundheitsberufe als Engpassumfeld → Proxy für geringe Substituierbarkeit und lange Reaktionszeiten.
  • Mindestpersonalregeln (BMG, PpUGV): Realwelt-Constraint und Krisenausnahmen → Stress-Test-Parameter für Zone C.
  • KRITIS-Abhängigkeiten (BSI/BBK): Kaskadenmodellierung zwischen Gesundheit, IT, Energie, Wasser.

Diese v0.3-Skizze ist kein fertiges Modell, sondern eine nächste Hypothese, die wiederum gegen Charta und Teil V getestet und durch weitere Szenarien (auch in anderen Sektoren) ergänzt werden muss.

1.7.Verknüpfte Kapitel

1.8.Quellenanker (Stand: 2025-12-31)

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