Heute habe ich die schwierige Entscheidung getroffen, die Größe von Coinbase um etwa 14 % zu reduzieren

• Coinbase teilte in einer E-Mail an alle Mitarbeitenden mit, dass das Unternehmen seine Größe um etwa 14 % reduzieren und seine Kostenstruktur sowie Arbeitsweise an den Bärenmarkt und das durch AI beschleunigte Arbeitstempo anpassen werde
• Coinbase verfügt über ausreichend Kapital und Einnahmequellen, das Geschäft bleibt jedoch stark volatil und befindet sich derzeit in einem Bärenmarkt; zugleich können kleine, fokussierte Teams mit AI deutlich schneller ausliefern, weshalb das Unternehmen Nichtstun als größtes Risiko ansieht
• Die Organisation wird unter CEO/COO auf maximal 5 Ebenen abgeflacht, und Führungskräfte sollen teils mehr als 15 Personen direkt führen, um sich mit kleineren Teams, die viel Kontext teilen, schneller zu bewegen
• Alle Führungskräfte sollen zugleich starke Individual Contributors sein; Coinbase will seine Arbeitsweise mit AI-native-Talenten, die Schwärme von Agenten steuern können, und Experimenten mit kleineren Pods wie „one person teams“ verändern
• Betroffene Mitarbeitende erhalten eine persönliche E-Mail und eine Einladung zu einem Gespräch; ihr Systemzugang wird noch am selben Tag entfernt. Mitarbeitende in den USA erhalten mindestens 16 Wochen Grundgehalt, zusätzlich 2 Wochen pro Beschäftigungsjahr, die nächste Aktienvergütungs-Vesting-Tranche und 6 Monate COBRA

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Die Entscheidung zu Entlassungen bei Coinbase und ihr Hintergrund

• Coinbase gab in einer E-Mail an alle Mitarbeitenden bekannt, dass das Unternehmen seine Größe um etwa 14 % reduzieren wird
• Diese Entscheidung ist das Ergebnis zweier Faktoren, die gleichzeitig zusammenkommen
  • Marktsituation: Coinbase verfügt über ausreichend Kapital und diversifizierte Einnahmequellen und ist in einer Position, schwierige Zeiten zu überstehen, doch das Geschäft bleibt von Quartal zu Quartal stark volatil und befindet sich derzeit in einem Bärenmarkt
  • AI-Veränderung: Entwickler bringen mit AI in wenigen Tagen Dinge live, für die früher Teams mehrere Wochen brauchten; auch nichttechnische Organisationen deployen Produktionscode, und zahlreiche Workflows werden automatisiert
• Coinbase will seine Kostenstruktur jetzt anpassen, um in der nächsten Wachstumsphase eine agilere, schnellere und effizientere Organisation zu sein
• Durch AI hat sich das Tempo, mit dem kleine, fokussierte Teams Dinge erreichen können, stark verändert; Coinbase sieht darin ebenso wie andere Unternehmen einen Wendepunkt
• Das Unternehmen sagt, das größte Risiko sei, nicht zu handeln, und will Coinbase wieder zu einer lean, fast, AI-native Organisation machen

Veränderungen der Arbeitsweise und Unterstützung für betroffene Mitarbeitende

• Coinbase will nicht nur Personal abbauen und Kosten senken, sondern seine Arbeitsweise grundlegend verändern

• Abbau von Organisationsebenen

  • Die Organisation unter CEO/COO wird auf maximal 5 Ebenen abgeflacht
  • Ebenen gelten als Bremsfaktor und verursachen Abstimmungskosten
  • Künftig setzt das Unternehmen auf kleine Teams, die viel Kontext teilen und sich schnell bewegen können
  • Führungskräfte tragen mehr Verantwortung und können in manchen Fällen mehr als 15 Direct Reports haben
  • Der Abbau von Ebenen hängt auch mit einer niedrigeren Kostenstruktur zusammen, die in allen Marktzyklen funktionieren soll

• Keine reinen Manager

  • Alle Führungskräfte bei Coinbase sollen zugleich starke und aktive Individual Contributors sein
  • Manager sollen wie Player-Coaches arbeiten und direkt mit ihren Teams mitarbeiten

• AI-native Pods

  • Coinbase will sich organisatorisch auf AI-native-Talente konzentrieren, die Schwärme von Agenten steuern können, um große Wirkung zu erzielen
  • Das Unternehmen experimentiert auch mit kleineren Pods, darunter „one person teams“, in denen eine Person zugleich die Rolle von Engineer, Designer und Product Manager übernimmt
  • Coinbase will sich mit einer neuen Arbeitsweise neu aufstellen, die AI in allen Arbeitsbereichen nutzt

• Betroffene Mitarbeitende

  • Betroffene erhalten innerhalb einer Stunde weitere Informationen per persönlicher E-Mail sowie eine Einladung zu einem Gespräch mit HRBP und einer Führungskraft ihrer Organisation
  • Der Zugang zu Coinbase-Systemen wird noch am selben Tag entfernt
  • Das Unternehmen sieht dies als notwendige Entscheidung zum Schutz von Kundendaten, auch wenn es abrupt und hart wirken kann

• Unterstützung beim Übergang

  • Mitarbeitende in den USA erhalten mindestens 16 Wochen Grundgehalt, zusätzlich 2 Wochen pro Beschäftigungsjahr, die nächste Aktienvergütungs-Vesting-Tranche und 6 Monate COBRA
  • Mitarbeitende mit Arbeitsvisum erhalten zusätzliche Unterstützung beim Übergang
  • Mitarbeitende außerhalb der USA erhalten ähnliche Unterstützung entsprechend lokaler Anforderungen und Konsultationspflichten
  • Den verbleibenden Teams wird vermittelt, dass Coinbase in den vergangenen 13 Jahren vier Crypto-Winter überstanden ist, an die Börse gegangen ist und die vertrauenswürdigste Plattform der Branche aufgebaut hat
  • Der langfristige Ausblick für das Unternehmen und die Branche hat sich nicht geändert, ebenso wenig die Mission, ein neues Finanzsystem aufzubauen, um wirtschaftliche Freiheit zu vergrößern

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Mich stört schon immer, dass Unternehmen Leute praktisch aus jedem beliebigen Grund entlassen können und vor allem über diesen Grund auch noch lügen dürfen.
  Ich fände es gut, wenn es eine gesetzliche Pflicht gäbe, Belege für den Entlassungsgrund vorzulegen. Der Grund muss weder großartig noch nobel sein, aber die Informationen, die nach außen gegeben werden, sollten zumindest korrekt sein. Im Moment wirkt es so, als würden Unternehmen das als KI-Ausrede benutzen, um Leute zu entlassen.

  • Der Grund für jede Entlassung in der Geschichte war Kostensenkung, und das ist für alle offensichtlich. Ich weiß nicht, welche andere Erklärung jemanden zufriedenstellen würde.

• Die Passage „Führungskräfte tragen deutlich mehr Verantwortung und können mehr als 15 Direct Reports haben … Alle Führungskräfte bei Coinbase sollten starke und proaktive Individual Contributors sein. Manager sollten wie Spielertrainer sein, die sich gemeinsam mit ihrem Team die Hände schmutzig machen“ trifft ziemlich hart.
  Das heißt, die verbleibenden Manager bekommen mehr direkte Mitarbeitende zugeteilt und sollen zusätzlich viel Arbeit erledigen, die keine Managementaufgaben sind. Schon allein das Management von mehr als 15 Direct Reports ist zu viel, da bleibt unmöglich genug Zeit, sich angemessen um die Bedürfnisse aller zu kümmern. Die Entlassungs-Mail selbst ist ziemlich gut geschrieben, aber ich würde nicht in einem Unternehmen arbeiten wollen, das sich in diese Richtung verändert. Dass nichttechnische Teams Produktionscode deployen oder von „AI-native pods“ die Rede ist, brauche ich nicht. Die Idee eines Ein-Personen-Teams gefällt mir zwar, und ich verstehe, dass Unternehmen noch damit ringen, wie sie sich an LLMs anpassen sollen, aber das hier ist zu viel. Das Abfindungspaket für die Entlassenen wirkt allerdings ziemlich solide.
  https://news.ycombinator.com/item?id=48021843

  • Vielleicht müssen wir wieder dahin zurück, wie es war, bevor Google und die Tech-Branche mit dem großen Geld die Idee etabliert haben, dass Manager technisch nicht beitragen sollten.
    Heutzutage reden Manager vor allem mit anderen Managern und führen wöchentliche 1:1s. Über diese Managementebene gibt es schon viele Texte, dass sie nichts produziert und sich nur selbst wichtig macht. Früher war ein Manager entweder der beste Engineer im Team oder jemand, der aufsteigen wollte; man respektierte ihn direkt für seine technischen Fähigkeiten, und trotzdem wurde erwartet, dass er weiterhin Vollzeit mitarbeitet. Heute kann „Manager“ oder „Director“ auch einfach bedeuten, dass jemand einen MBA in einem völlig anderen Bereich gemacht hat, und das führt zu mehr Politik und nutzlosen Meetings. Weder wöchentliche 1:1s zur Gefühlsabfrage noch eine Ebene von Managern, die sich untereinander synchronisieren und politisch günstige Entscheidungen für ihre Karriere treffen, noch eine weitere Gatekeeper-Schicht sind nötig. Das heißt nicht, dass alle Manager schlecht sind, aber diese Farce ist zu weit gegangen.
  • Das ist mir auch sofort ins Auge gefallen. Wo sind die Zeiten hin, in denen ein Vollzeitmanager vielleicht 8 Leute betreut hat?
    Soll KI jetzt etwa die Kommunikationsbandbreite mit den Reports verdoppeln und zusätzlich die freie Zeit verdoppeln? Ich halte Teams in Form von drei Personen großen Zellen für am effizientesten. Eine Person ist etwas instabil.
  • Ich habe ein paar Monate lang 12 Leute geführt, und das war wirklich hart. Ich hatte überhaupt keine Aufgaben als Individual Contributor und war trotzdem stark ausgebrannt.
    Ich kann mir gar nicht vorstellen, wie man dem Team genug Zeit widmen soll, wenn man zusätzlich noch diese Verantwortung hätte.
  • Schon bei nur 30 Minuten 1:1 pro Woche und Report ist ein kompletter Arbeitstag weg.
    Wenn man zusätzlich noch Individual Contributor ist, muss man auch die Leute unterstützen, die den eigenen Code nutzen, und Entscheidungen der Reports analysieren und freigeben.
  • Ich frage mich auch, warum man überhaupt die Metapher Spielertrainer benutzt. Wie viele erfolgreiche Spielertrainer gab es in der Major League? Dass sie selten sind, hat einen Grund.

• Nennt es nicht „AI First“, sondern sagt ehrlich: „Wir haben überrekrutiert und der Bitcoin-Preis ist eingebrochen.“

• Ich bekomme dafür vielleicht Gegenwind, aber ich finde, das ist für eine Entlassungs-Mail eine der besseren, die man verschicken kann.
  Der Grund wird erklärt, zuerst wird ausführlich beschrieben, was die Gehenden bekommen, es wird gedankt, und auch die Bleibenden werden angesprochen. Entlassungen sind schwer, und ich bin mir nicht sicher, ob diese Entscheidung richtig ist. Ich hätte jedenfalls keine Lust, 15 Direct Reports zu haben und gleichzeitig regelmäßig Produktionscode auszurollen. Trotzdem gehört es zum Job eines CEOs, solche Entscheidungen zu treffen. Am Ende werden die Ergebnisse sprechen. In etwa einem Jahr wird man sehen, was aus Coinbase mit dieser neuen Richtung geworden ist und ob das klug oder dumm war. Ob viele Talente gehen, ob es zu großen Sicherheitsvorfällen kommt oder ob das Unternehmen mit unerwartet guten Gewinnen einfach normal weiterläuft — das wird die Zeit zeigen.

  • Diese Mail wirkt zu 100 % KI-generiert. Ich habe gerade erst ähnliche Formulierungen in der Dokumentation für Claude Code korrigiert; Ausdrücke wie „Wir sind nicht einfach X, sondern grundlegend Y“ sind viel zu offensichtliche Signale. Insofern setzt man immerhin um, was man predigt.
  • Die Schuld auf KI zu schieben, kann auch dann eine Methode sein, den Schock abzufedern, wenn das gar nicht der echte Grund ist. Es klingt eben nach einer hippen Story, die Investoren hören wollen.
  • Ich tue mich schwer mit der Aussage, das sei „für eine Entlassungs-Mail eine der besseren“, und der Schluss ist ziemlich taktlos.
    Direkt nachdem er die Menschen anspricht, die „gehen werden“, also rausgeworfen werden, sagt er, dass Coinbase dadurch stärker und gesünder werde. Damit ist die Schlussfolgerung kaum zu vermeiden, dass die Gehenden der ungesunde Teil gewesen seien. Vielleicht denkt der CEO das in Wahrheit gar nicht und will nur Kosten senken, aber die Implikation des Textes ist ziemlich unschön.

• Ist die Aussage, man wolle sich auf „AI-native Talente“ konzentrieren, ein Codewort für „Wir feuern alle älteren Leute“?
  Soweit ich weiß, kann man sagen, dass man Leute mit guten Englischkenntnissen einstellt, aber nicht, dass man nur Muttersprachler einstellt. Eine Muttersprachler-Anforderung könnte verschiedene geschützte Gruppen diskriminieren. Das hier wirkt ähnlich. Kompetenz kann eine legitime berufliche Anforderung sein, aber nur Menschen zu erwarten, die den Workflow dieses Jahres von Anfang an verinnerlicht haben, ist Altersdiskriminierung. Von einem Krypto-Unternehmen erwarte ich kein ethisches Verhalten, und ich wäre nicht traurig, wenn es sich wegklagen würde.

  • AI-native heißt dann wohl: jemand, der ohne Hilfe von LLMs nie irgendetwas gemacht hat.
    Für mich klingt das nicht gut, eher nach einer Art von Mitarbeitenden, die ich möglichst lange vermeiden würde.
  • Sehe ich anders. Ich gehöre in meinem Team eher zu den Älteren und passe mich an KI trotzdem am besten an.
    AI-native verstehe ich als Menschen, die KI annehmen und lernen, sie sinnvoll einzusetzen.
  • Nein, offensichtlich nicht. Höheres Alter ist kein Hindernis dafür, AI-native zu werden.
  • Ich frage mich, warum du denkst, dass ältere Menschen beim KI-Wissen automatisch hinterherhinken.
  • In vielen Bereichen der US-Wirtschaft sind unethische und illegale Aktivitäten meiner Meinung nach fast der Standard.
    Statt „wegklagen“ läuft es eher auf verpflichtende Schiedsverfahren und eine „angemessene Abfindung“ hinaus.

• Das Unternehmen, bei dem ich arbeite, ist auf ähnliche Weise eingebrochen. Es fing mit groß angelegten KI-bedingten Kürzungen an, und jetzt hält man sich nur noch gerade so über Wasser.
  Manager machen Vibe Coding, und alle schrauben an der Produktion herum. Ich verstehe das Argument, dass nicht genug Geld hereinkam. Aber wenn ich lese „AI-native Talente steuern eine Flotte von Agenten“, möchte ich am liebsten schreien. Stellt mich ein. Ich erkläre euch, warum das nicht funktionieren wird.

  • Kannst du das auch hier erklären?

• Die Konditionen „Mitarbeitende bekommen mindestens 16 Wochen Grundgehalt, plus 2 Wochen pro Dienstjahr, die nächste Aktienzuteilung und 6 Monate COBRA“ wirken selbst für jemanden, der in großen Tech-Unternehmen mehrere Entlassungsrunden erlebt hat, ziemlich großzügig.

  • Für Leser außerhalb der USA: COBRA steht für Consolidated Omnibus Budget Reconciliation Act.
    Das Gesetz gibt Arbeitnehmenden und ihren Familien bei Verlust der Krankenversicherung das Recht, in bestimmten Situationen für eine begrenzte Zeit den bisherigen Gruppenversicherungsschutz weiterzuführen, etwa bei freiwilligem oder unfreiwilligem Jobverlust, Arbeitszeitreduktion, Arbeitsplatzwechsel, Tod oder Scheidung.
    https://www.dol.gov/general/topic/health-plans/cobra
  • Völlig absurd großzügig.
    Als ich vor drei Jahren entlassen wurde, gab es nur zwei Wochen Gehalt und einen Monat COBRA. Es war zwar ein Tech-Unternehmen, aber kein großes.
  • Der COBRA-Teil überrascht mich. Ich dachte immer, es seien 18 Monate.
    Man zahlt ohnehin alles selbst, daher ergibt es wenig Sinn, COBRA zusätzlich zu begrenzen.

• An der Formulierung „Nichttechnische Teams deployen jetzt Produktionscode, und viele Workflows werden automatisiert“ bleibe ich hängen.
  Falls Brian hier ist: Kannst du das näher erklären? Welche Art von Produktionscode deployen nichttechnische Mitarbeitende denn genau? Ich halte keine Coinbase-Aktien, aber ich frage mich schon, ob es klug ist, wenn ein börsennotiertes Unternehmen so etwas sagt. Als Aktionär wäre ich beunruhigt.

  • Ich habe bei Coinbase gearbeitet. Brian erklärt intern auch nicht mehr dazu.
    Er hat uns auf einen Twitter-Post verwiesen. Ich war vier Jahre dort, dank guter Manager, aber Brian gehört zu den schlechtesten Führungskräften, die ich je erlebt habe.
  • Große institutionelle Allokatoren lieben solche Aussagen ehrlich gesagt.
    Fast alle mittelgroßen und großen Tech-Unternehmen gelten als massiv überbesetzt, und die Erzählung lautet bereits, dass Personalabbau und ein AI-First-Ansatz enorme Cash-Maschinen schaffen und die Verwässerung durch aktienbasierte Vergütung stoppen können. Genau solche Geschichten höre ich von Sell-Side-Leuten, aktivistischen Investoren und Personen, die Allokationen in privaten Märkten verwalten.
  • Bei uns im Unternehmen passiert genau das. Das Marketing-Team kann mit dem Cursor-Web-Agenten Code-Änderungen für Marketing-Site, Blog und Landingpages erstellen.
    Der Agent ändert den Code und erstellt auf GitHub einen Pull Request, den das Technikteam prüft und dann merged. Das Marketing-Team besteht fast vollständig aus nichttechnischen Leuten.
  • Das ist das Schlimmste. Es fühlt sich an, als hätte sich Darios Denkweise vollständig in die falsche Schicht verbreitet.
    Bei einem Krypto-Unternehmen überrascht mich das aber nicht. Dort springt man nun einmal auf die schlechtesten Ideen auf, wenn man damit möglichst schnell reich werden kann. ICOs und NFTs kommen dem, was jetzt mit „Coding ist gelöst“ behauptet wird, am nächsten.
  • Wird bestimmt super laufen /s
    Schon der Typ Investor, der sich überhaupt zu Krypto hingezogen fühlt, dürfte so etwas mögen. Ein bisschen wie der Handschlag zwischen den Krypto-Bros und den KI-Bros.

• Realistisch betrachtet verdient Coinbase sein Geld mit Handelsvolumen, und im aktuellen Krypto-Bärenmarkt sinken die Umsätze.
  Um das Unternehmen profitabel zu halten oder die Erwartungen der Investoren zu erfüllen, müssen also Kosten gesenkt werden. KI kann bei Produktivitätssteigerungen helfen, aber der eigentliche Grund ist nicht KI.

  • Ich finde die Behauptung, man entlasse wegen KI, schwer glaubwürdig. Das ist eine praktische Ausrede, und Unternehmen kommen damit derzeit ziemlich gut durch.
    Wenn KI tatsächlich die Produktivität steigert, müsste man dann nicht eher mehr Engineers und technisches Personal einstellen, um diesen Wert einzufangen? Sonst sagt man im Grunde: „Wir sind ein Tech-Unternehmen, das selbst mit mehr Super-Engineers nicht weiß, was es tun soll.“
  • Genau. COIN meldet seine Zahlen am Abend des 7. Mai.
    Das 4. Quartal 2025 war das erste Quartal seit Jahren mit negativem Gewinn pro Aktie. Auch die Analystenschätzungen für Q1 2026 werden überwiegend nach unten korrigiert. Diese „schwierige Entscheidung“ wirkt wie ein vorsorglicher Schritt vor einer schlechten Ergebnisveröffentlichung.
  • KI ist derzeit der perfekte Sündenbock für Entlassungen. Damit lässt sich der Schock für Aktienkurs und Investorenvertrauen gut abmildern.
    Coinbase hängt stark an einem Aktienmarkt, der durch politische Konflikte und wirtschaftliche Unsicherheit erschüttert wird, deshalb wirken Entlassungen ziemlich offensichtlich.
  • KI ist nur ein Vorwand, um es der Öffentlichkeit zu verkaufen. Der wahre Grund ist etwas ganz anderes: schlechte Führung.
  • Gute Verpackung. Nach dem Motto: „KI ist so produktiv, dass wir Personal abbauen können.“
    Und nicht: „Unsere Umsätze sinken, deshalb müssen wir Personal abbauen.“

• Die Aussage „Im vergangenen Jahr habe ich gesehen, wie Engineers mit KI Dinge in wenigen Tagen deployt haben, für die früher ein Team Wochen gebraucht hätte“ stimmt so nicht.
  Was ich tatsächlich gesehen habe, ist, dass Engineers mit KI in wenigen Tagen etwas deployt haben, das so aussieht wie etwas, wofür ein Team früher Wochen gebraucht hätte. Nach einigen Iterationen merkt man dann, dass das Ausgelieferte in Wirklichkeit überhaupt nicht dasselbe ist. Auch der C-Compiler von Anthropic sah anfangs so aus, als hätte ein Mensch deutlich länger dafür gebraucht, am Ende war es aber schwer, daraus etwas wirklich Nutzbares zu machen. Mit „AI-native Talenten, die eine Flotte von Agenten steuern und große Wirkung erzielen“ sind eher Menschen gemeint, die Code deployen, den sie selbst nicht verstehen, und deshalb die von Agenten verursachten Architekturfehler nicht beheben können. Nach etwa einem Jahr wird sich solche Software nicht mehr sinnvoll weiterentwickeln lassen, und dann wird es richtig interessant. KI kann Softwareentwicklern auf viele Arten helfen, aber nicht auf diese Weise.

  • Dass KI einen gewissen Produktivitätsschub bringen kann, steht für mich außer Frage, aber die Behauptungen von 10x, 100x, 1000x grenzen noch immer an irrationale Überhitzung.
    Prototyp-Software herauszuhauen war schon immer schnell und ist jetzt extrem schnell. Aber solche LLMs sind wie Happy Gilmore: Mit einem Schlag kommen sie bis aufs Grün, aber das kurze Spiel ist höchst fragwürdig, sodass sie um das Loch herumkreisen. Ihre Stärke liegt in der Möglichkeit zur Parallelisierung, aber man muss das Ergebnis trotzdem prüfen. Sonst erlebt man, wie man mit Alligatoren ringt, während aus den Trümmern eines kaputten Fernsehturms Flammen über den Fahnenmast schießen.
  • Ich bin Engineer, stelle andere Engineers ein und führe ein Unternehmen, das Software deployt, die in kleinerem Unternehmensmaßstab tatsächlich genutzt wird.
    Wir machen das jeden Tag. Tut mir leid, aber wir deployen wirklich in wenigen Tagen Dinge, die früher Wochen gedauert hätten.
  • Ich frage mich, warum Leute, die so etwas behaupten, nie Belege mitbringen.
  • Ich habe das gestern schon gesagt, aber ich sage es noch einmal. Was glaubt ihr denn, was stark KI-lastige Organisationen derzeit deployen?
    Die meisten Entwickler bauen keine hochmodernen Low-Level-Systeme, von denen Mission-Critical-Prozesse abhängen. Für solche gewöhnlichen Produktfunktionen ist KI hervorragend geeignet. Jedes Unternehmen, das ich persönlich kenne, hat in den letzten sieben Monaten schnell Features ausgeliefert, die täglich von Millionen Menschen genutzt werden. Bei unserem Team ist es genauso, und wir verstehen auch die Grenzen von KI-generiertem Code. Mit etwas Erfahrung sieht man die guten und die schlechten Seiten leicht und plant daher so, dass sich KI-generierte Software weiterentwickeln lässt. Im Januar 2025 hätte ich das noch nicht gesagt, aber inzwischen ist vieles anders, und es funktioniert bereits.
  • Das ist möglich. Ich mache das regelmäßig.
    Ich habe tatsächlich mehrere Features gebaut und deployt, für die man früher Monate gebraucht hätte, und das in weniger als einer Woche. Ein erheblicher Teil davon sind LLM-zentrierte Funktionen, bei denen das LLM buchstäblich selbst evaluieren und selbst optimieren kann. Man startet mit einer allgemeinen Funktion, erzeugt bösartige synthetische Daten, implementiert die Funktion, optimiert sie und findet dann neue Ansatzpunkte für Verbesserungen. Was vor einem Jahr noch Monate für ein ganzes Team bedeutet hätte, ist heute Arbeit für 2 bis 3 Tage.