- In letzter Zeit lässt sich häufig eine überhitzte Reaktion von CEOs beobachten: LLM-Tools werden sofort der gesamten Belegschaft aufgezwungen, und wer sie nicht nutzt, gilt als Kündigungskandidat. Solch eine erzwungene Einführung wirkt jedoch eher kontraproduktiv.
- Wirkung entfalten solche Tools nur, wenn man sich freiwillig für ihren Einsatz entscheidet; wer zu ihrer Nutzung gedrängt wird, wird nie wirklich gut damit umgehen können.
- CEOs sind vom last mile der eigentlichen Arbeit weit entfernt, sehen bei KI nur den reibungslosen happy path und übersehen die zahlreichen nachgelagerten Schritte, die danach noch nötig sind.
- Zwischen „etwas funktioniert“ und „etwas funktioniert richtig, im großen Maßstab und in einer bestimmten Umgebung“ besteht ein Unterschied; um Details wie Sicherheit, Compliance und Barrierefreiheit abzudecken, braucht es qualifizierte Fachkräfte.
- Die meisten Unternehmen, die mit LLMs groß angelegte Stellenstreichungen rechtfertigen, nutzen KI in Wahrheit nur als Vorwand, um Überbesetzung zu kaschieren.
Die KI-Überreaktion der CEOs
- In den letzten drei Monaten wurden vier Fälle beobachtet, und alle folgten einem ähnlichen Muster.
- In einer „All-hands“-E-Mail wird die Großartigkeit von LLM-Tools beschworen, verbunden mit der Ansage, dass alle Mitarbeitenden sie sofort lernen sollen – oder sich besser nach einem anderen Job umsehen.
- Es werden „Berater“ engagiert, die den Umgang mit den Tools erklären, oder „Office Hours“ bzw. interne „AI-Hackathons“ organisiert.
- Der schlimmste Fall ist die Einführung eines Token-Leaderboards in manchen Unternehmen – wohl die dümmste denkbare Methode, Menschen zum Lernen von LLMs zu bewegen.
- Zu einer guten KI-Nutzung gehört auch, zu lernen, Tokens als knappe Ressource zu betrachten.
- Nutzung einfach danach zu bewerten, möglichst viele Tokens verbraucht zu haben, fördert unproduktiven Einsatz und verschwendet Tokens leichtfertig – also völlig irrational.
Warum freiwillige Nutzung wichtig ist
- LLMs können mächtig sein, wenn Nutzer ein Tool gut erlernen und sich freiwillig dafür entscheiden, es als Arbeitshilfe einzusetzen.
- Wer gezwungen wird, ein LLM-Tool zu benutzen, lernt nicht, es richtig zu verwenden.
- Auch Mitarbeitende profitieren davon, wenn sie die Stärken und Grenzen von KI-Tools tiefer verstehen.
- Die Stärke von LLMs liegt darin, Mitarbeitenden zu mehr Leistung zu verhelfen – wenn sie gut und freiwillig genutzt werden.
Aaron Levies Diagnose
- Box-CEO Aaron Levie trifft, obwohl er selbst ein KI-Enthusiast ist, die Ursachen der Überhitzung unter CEOs ziemlich genau.
- CEOs sind vom letzten operativen Schritt, der für den Großteil der Wertschöpfung weiterhin nötig ist, so weit entfernt, dass sie leicht in eine „AI psychosis“ geraten.
- Wer mit KI arbeitet, sieht oft nur den glatten happy path und denkt nicht an die 10 bis 20 nachgelagerten Aufgaben, die für ein nachhaltiges Ergebnis folgen müssen.
- „Ich habe einen tollen Produktprototyp gebaut“ → Aber vor dem Deployment in die Produktionsumgebung muss der Code geprüft und es müssen verschiedene Probleme behoben werden.
- „Ich habe einen Vertrag erstellt“ → Aber bevor er an die Gegenseite geschickt wird, müssen alle Bedingungen überprüft oder mit früheren Verträgen abgeglichen werden.
- Das Beste, was ein CEO tun kann, ist, KI in großem Umfang selbst zu nutzen, um in Enterprise-Umgebungen die tatsächlichen Auswirkungen von Agenten zu verstehen – und sowohl die Vorteile als auch den realen Arbeitsaufwand zu begreifen.
- Der Begriff „AI psychosis“ selbst ist allerdings missverständlich und wird von vielen Psychologen und Psychiatern als ungenau kritisiert.
Entkoppelte CEOs und cargo-cultartiges Denken
- Ein großer Teil des Problems entsteht dadurch, dass klassische CEOs von den Menschen, die die eigentliche Arbeit erledigen, entkoppelt sind.
- Über verschiedene Teams und Hierarchieebenen hinweg wird der tatsächliche Arbeitsprozess nur bruchstückhaft über das Organigramm vermittelt.
- Das Problem zeigt sich dort, wo ein CEO ein Agenten-Tool wie Claude Code in die Hand bekommt, etwas baut, es funktionieren sieht und dann denkt: „Wenn ich das direkt selbst machen kann, warum brauchen wir dann so viele Leute?“ – So ein CEO ist eben ein schlechter CEO.
- Mitarbeitende gibt es, um kleine, aber entscheidende Details abzudecken, die für CEOs kaum sichtbar sind, etwa Sicherheit, Compliance und Barrierefreiheit.
- „Etwas funktioniert“, „etwas funktioniert gut“, „etwas funktioniert gut im großen Maßstab“ und „etwas funktioniert gut im großen Maßstab in einer bestimmten Umgebung“ sind völlig unterschiedliche Dinge.
- Zwischen etwas zu bauen, das irgendwie funktioniert, und einem sicheren, massentauglichen Produkt, das sich gut nutzen lässt, liegt ein enormer Unterschied.
- Der Kurzschluss „Wenn ich es bauen konnte, kann es jeder“ verfehlt genau den Grund, warum man qualifizierte und erfahrene Fachkräfte einstellt.
- Der beste Einsatzbereich ist deshalb nicht ein massentaugliches Tool, sondern die Entwicklung vollständig personalisierter Werkzeuge, die bei bestimmten Aufgaben helfen.
- Das ähnelt cargo-cultartigem Denken: Ein CEO sieht, dass mit Claude Code etwas funktioniert, und hält das für gleichbedeutend mit der Arbeit der Mitarbeitenden, obwohl all die unsichtbaren Schritte, die diese erledigen, weiterhin nötig sind.
Der Denkfehler hinter der Logik des Personalabbaus
- Es ist düster und zugleich absurd, wenn CEOs sich voll auf KI-Technologie stürzen und dann sofort zu dem Schluss kommen, sie könnten die Hälfte der Belegschaft entlassen.
- Unternehmen, die glauben, wegen LLMs massiv Personal abbauen zu können, werden schnell merken, dass sie sich geirrt haben.
- Die Stärke von LLMs besteht darin, die Produktivität von Mitarbeitenden zu steigern, wenn sie gut und freiwillig eingesetzt werden – nicht darin, dass weniger Menschen gebraucht würden. Im Gegenteil: Es braucht eher mehr Menschen, die produktiv arbeiten können.
- Unternehmen, die LLMs als Begründung für Massenentlassungen anführen, benutzen das meist nur als Vorwand.
- Sie haben zu viele Leute eingestellt, und „KI-Effizienzsteigerung“ ist für die Wall Street die leichter verdauliche Erzählung als „falsche Personalentscheidungen“.
Fazit
- Wie von Levie empfohlen, müssen CEOs lernen, wie die Technologie funktioniert – und dazu gehört auch, ihre Grenzen zu verstehen.
- Wenn ein CEO glaubt, ein per Vibe Coding gebauter Prototyp sei schon produktionsreif, sollte man ihn ihn direkt veröffentlichen lassen und die Folgen ansehen.
- Wenn ein CEO glaubt, ein per Vibe Coding erzeugter Vertrag sei genauso belastbar wie ein von Juristen geprüfter Vertrag, wird er bei Problemen schon sehen, wie hoch die Rechtskosten werden.
- KI-Tools sind mächtig, aber ein CEO, der glaubt, sie würden die Arbeit von Mitarbeitenden ersetzen, ist einfach nur ein schlechter CEO.
3 Kommentare
„Nur wenn man sich freiwillig dafür entscheidet, ein Tool zu nutzen, entfaltet es seine Wirkung; wer zur Nutzung gedrängt wird, wird es niemals wirklich gut beherrschen.“
Dem kann ich sehr gut zustimmen.
bitte
Hacker-News-Kommentare
Das erinnert mich an den alten Witz: „90 % des Codes sind 90 % der Arbeit. Die restlichen 10 % des Codes sind noch einmal 90 % der Arbeit.“
Ich habe seit 1986 fast mein gesamtes Erwachsenenleben damit verbracht, Produkte zu launchen, und eine der frühesten Lektionen war, dass „Launch“ größer ist als „Design“.
Es gibt unglaublich viel Arbeit dabei, ein Produkt auszuliefern, das unter dem eigenen Markennamen veröffentlicht und anschließend auch supportet werden muss.
Es ist ähnlich wie Kinder zu bekommen. Die Empfängnis macht Spaß, die Geburt ist schmerzhaft, und die Erziehung ist eine lebenslange Aufgabe.
Ich denke, dass für Produkte, die gegen Geld veröffentlicht werden, dieselbe Art von Arbeit gilt.
Ihre Agenten-Schwärme würden GitHub, Slack und Wikis durchforsten, um herauszufinden, was als Nächstes zu tun ist, und ein anderer Schwarm von Agenten würde dann Code-Review, Tests, Merges, Deployments, A/B-Tests und sogar Rollbacks übernehmen.
Boris hat allein in den letzten ein bis zwei Wochen fast 300 PRs gemergt, also wirkt es, als hätten die führenden Labs das Siegel der Produktivität gebrochen.
Und gleichzeitig sprechen sie von einer rekursiven, sich selbst verbessernden KI, die so mächtig und autonom ist, dass jedes Unternehmen darauf vorbereitet sein müsse, seine Bemühungen „einzustellen“.
Die Model Card von Fable/Mythos[1] enthält sogar Einschränkungen in dem Sinne, dass das Modell zu mächtig sei, um es normalen Leuten einfach so zur Nutzung zu überlassen, weshalb Anfragen zu Modell-Tuning und Training abgelehnt würden.
[1] We’ve implemented new interventions that limit Claude’s effectiveness for requests targeting frontier LLM development (for example, on building pretraining pipelines, distributed training infrastructure, or ML accelerator design). Using Claude to develop competing models already violates our Terms of Service, but enforcing this restriction through our safeguards avoids accelerating the actors most willing to violate these terms. Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
Man baut zuerst das vollständige Produkt mit vielen Funktionen und muss diese Funktionen dann in eine extrem komprimierte Übersicht pressen, sodass sie alle auf der Landingpage sichtbar werden.
Wenn Besucher nicht innerhalb von 10 Sekunden das gesamte komplexe Produkt verstehen, hat man sie bereits verloren.
Das Produkt muss komplex sein. Der Softwaremarkt ist bereits so, und die niedrig hängenden Früchte sind meist schon gepflückt, wenn man sie entdeckt.
Sicher wird es Leute geben, die mit neuen einfachen Chancen Geld verdienen, die durch technologische Veränderungen entstehen, aber wahrscheinlich wirst du nicht dazugehören. Dir fehlen dafür die geschäftlichen Kontakte, um das möglich zu machen.
Das erinnert mich auch an „90 % des Spiels sind halb mental“.
Es gibt wirklich viele schlechte CEOs. Sie sind Politikern ziemlich ähnlich. CEO zu werden ist ziemlich schwierig, aber die Fähigkeiten, die man braucht, um bis dorthin zu kommen, und die Fähigkeiten, die man braucht, um den Job tatsächlich gut zu machen, überschneiden sich nicht immer besonders stark.
Wichtig ist, wem man schmeichelt und wem nicht, und ob man zufällig das richtige Timing hat.
Dass ein CEO seinen eigentlichen Job wirklich kompetent macht, ist meiner Meinung nach extrem selten.
Meistens trägt die arbeitende Belegschaft das Unternehmen, und in manchen Fällen halten die Mitarbeitenden die Firma sogar gegen den Willen des CEOs am Laufen.
Das heißt nicht, dass Führungskräfte das Unternehmen absichtlich ruinieren wollen, aber sie sind inkompetent und treffen deshalb immer wieder miserable Entscheidungen.
Was man braucht, um CEO zu werden, ist am Ende nur, jemanden davon zu überzeugen, dass er geliehenes Geld zurückbekommt.
Ich habe unter wirklich furchtbaren Menschen gearbeitet, die wahrscheinlich nirgendwo ein Vorstellungsgespräch bestanden hätten, die aber CEO waren, weil sie beständig immer mehr Geld hereinholen konnten.
Die meisten hatten wohlhabende Eltern, die alles finanziert haben, und kamen durch Alumni-Vitamin B auf Eliteschulen.
Viele waren klüger als der Durchschnitt, aber ganz sicher keine Genies.
Dank ihres Wohlstands kamen sie früher als andere mit Computern in Berührung.
Es wirkt, als könnten oder wollten sie nicht verstehen, dass sie im Durchschnitt ganz klar „nepo babies“ sind.
Natürlich ist der CEO eines Unternehmens wie Microsoft in vielerlei Hinsicht extrem anspruchsvoll und belastend, aber die meisten CEOs haben keine solche Position.
Rein nach meiner Erfahrung waren die meisten CEOs und CTOs ahnungslose Idioten.
Andererseits programmiere ich seit 25 Jahren und war nur 3 Jahre CEO, also sollte man das mit etwas Vorsicht lesen.
Ich glaube, diese Titel werden stark überbewertet. Am Ende hängt alles davon ab, was das Unternehmen tatsächlich macht und was diese Rolle dort konkret verlangt.
Ein CTO in einer bedeutungslosen SaaS-Firma kann auch jemand direkt nach dem Studium sein, weil dort wahrscheinlich an banalen Dingen gearbeitet wird, die jeder, sogar ein LLM, zusammenschrauben könnte.
Der CTO eines weithin genutzten und zuverlässigen Streaming-Dienstes, der einen relevanten Teil des weltweiten Internet-Traffics verarbeitet, löst dagegen viel interessantere und schwierigere Probleme, und seine Entscheidungen sind entsprechend deutlich wichtiger.
Ich habe auf Xitter gesehen: „Jeder CEO, der Jobs durch AI ersetzen will, sollte zuerst seinen Assistenten durch AI ersetzen.“ Ich finde, das ist eine perfekte Regel.
AI-Demos sind doch alle nur Varianten eines persönlichen Assistenten, also sollte AI diese Arbeit doch übernehmen können, oder nicht?
Unter CEOs mit Assistenten wird es meiner Meinung nach null Freiwillige geben.
Nur zur Klarstellung: Das soll keine Beleidigung menschlicher Assistenten sein. Sie leisten wertvolle Arbeit und sollten meiner Meinung nach nicht durch AI ersetzt werden.
Jemand von OpenAI hat gesagt, das System sei inzwischen besser als Ärzte. Das war nicht meine Aussage, sondern seine. Dann hat er seinen Arzt wohl ersetzt, oder?
Maßgeschneiderte AI wäre vermutlich ziemlich gut darin, CEOs zu ersetzen. Man muss nur daran denken, wie viel ein Unternehmen tun könnte, wenn man so viel Overhead abbaut.
Der Code wird von Mensch + AI geschrieben, gemanagt wird nur durch AI.
CEOs verstehen, dass AI das Potenzial für Produktivitätssteigerungen bietet. Diese Produktivitätsgewinne für Personalabbau zu nutzen, ist ein fantasieloser Ansatz.
Die mutigere Variante wäre, diese Zugewinne zu nutzen, um die Erwartungen bestehender Kunden zu übertreffen oder den Umsatz zu steigern, ohne die Mitarbeiterzahl proportional zu erhöhen.
Es gibt wirklich viele schlechte CEOs.
Es gibt auch wirklich viele schlechte Softwareentwickler.
Wenn beide aufeinandertreffen, wird der Softwareentwickler entlassen.
Der CEO zieht nach einer Weile weiter, nachdem er seine Stock-Options ausgeübt hat.
Der CEO eines modernen börsennotierten Unternehmens ist meist eher ein Hedgefonds-Manager, der versucht, den letzten Dollar aus der Belegschaft herauszupressen. AI ist für ihn ein faszinierender, aber wenig wirksamer Hebel.
Wenn AI dich kompetenter macht, ist das im Grunde ähnlich, als hätte man dir Kapitalzufluss gegeben.
Ein CEO, der daraufhin denkt, man müsse Leute entlassen, signalisiert damit auch, dass er nicht weiß, wie man zusätzliche Ressourcen sinnvoll einsetzt.
Warum können wir kein AI-Modell bauen, das solche CEOs ersetzt? Beim Führen eines Unternehmens wäre es vermutlich ziemlich gut.
Wie wäre es mit Mitarbeitenden, die glauben, dass AI ihren CEO ersetzt?