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Zusammenfassung der Kerninhalte
Dieser Artikel widerlegt die allgemeine „Unterstellung“ in der AI-Branche: In den letzten zwei Jahren hat die gesamte Branche den Weg eingeschlagen, der auf die „Umarmung von AI“ sowie gleichzeitige Entlassungen und Kostensenkungen setzt. Giganten wie Meta, Microsoft und WPP investieren Milliarden von Dollar in die AI-Forschung und Entwicklung und reduzieren gleichzeitig die Anzahl der Mitarbeiter, indem sie davon ausgehen, dass „mit weniger Menschen mehr Arbeit erledigt werden kann“. Doch es gibt zwei Unternehmen, die völlig gegen diesen gesunden Menschenverstand handeln: DeepSeek, das sich auf die Infrastruktur für Großmodelle spezialisiert hat, kündigte gerade an, sein Team um das Doppelte zu vergrößern und 150 neue Stellen für Backend-Entwicklung und die flexible Berechnung von AI-Intelligenzen zu schaffen – dabei werden keine Stellen für die Forschung von AI-Algorithmen besetzt. Notion, ein Unternehmen, das Notizverwaltungssoftware entwickelt, plant, seine Belegschaft um 30 Prozent zu erhöhen und auf insgesamt 1300 Mitarbeiter zu kommen, was dreimal so viel ist wie die Anzahl der Mitarbeiter bei bekannten Großmodelleunternehmen. Die ungewöhnlichen Maßnahmen dieser beiden Unternehmen widerlegen die Vorstellung, dass AI zu mehr Effizienz führt und Unternehmen dadurch kleiner werden oder dass man mit wenigen Leuten einfach Geld verdienen kann.
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Verständliche Erklärung in verschiedenen Dimensionen
1. Warum die gesamte Branche mit Entlassungen durch AI arbeitet – warum diese beiden Unternehmen stattdessen neue Mitarbeiter einstellen
Heutzutage ist es bei Internetunternehmen fast zur Gewohnheit geworden, dass die Führung bei allen Mitarbeitertagungen ruft: „Umarmen wir AI voll und ganz!“ und anschließend den Personalabteilungen Entlassungsziele gibt, unter dem Vorwand der „Optimierung“: Mit AI werden die Aufgaben, die zuvor von drei Personen erledigt wurden, auf zwei Personen verteilt, wodurch die Personalkosten direkt halbiert werden. Zum Beispiel plante Zuckerberg sogar, bis zu 60 Prozent der Teams zu entlassen; der weltweit größte Werbeverband WPP entließ 1000 Mitarbeiter und investierte das gesparte Geld in die AI-Forschung.
Die allgemeine Logik ist: AI soll die Menschen ersetzen, und das Geld, das in AI investiert wird, kann aus den eingesparten Personalkosten stammen. DeepSeek und Notion gehen jedoch einen anderen Weg: Sie nutzen AI nicht, um die Arbeit der bestehenden Mitarbeiter zu ersetzen, sondern um völlig neue Geschäftsprozesse zu entwickeln, für die es keine vorhandenen Systeme oder ausgereiften Verfahren gibt. Diese neuen Prozesse müssen von neuen Mitarbeitern von Grund auf aufgebaut werden – Kostensenkungen durch Entlassungen sind daher nicht möglich.
2. DeepSeek stellt keine AI-Wissenschaftler ein, sondern viele Backend-Entwickler ein: Das „Infrastrukturdefizit“ bei Großmodellen ist zehnmal schwieriger zu lösen als die Algorithmenentwicklung
Viele Menschen stellen sich Großmodelleunternehmen so vor, dass sie viele AI-Algorithmenforscher einstellen, die täglich daran arbeiten, AI intelligenter zu machen. Bei DeepSeek werden jedoch keine Stellen für die Algorithmenforschung besetzt; alle 150 neuen Stellen sind für Backend-Entwicklung, Server-Verwaltung und die Anpassung der unteren Systeme vorgesehen.
Der Grund ist einfach: Die Algorithmen von DeepSeek sind bereits funktionstüchtig. Das aktuelle Problem ist nicht, wie man AI intelligenter macht, sondern wie man es schafft, dass Millionen von Menschen gleichzeitig mit AI arbeiten können, ohne dass die Systeme zusammenbrechen. Stellen Sie sich vor: Sie eröffnen ein Essenlieferunternehmen und entwickeln ein erfolgreiches Produkt. Plötzlich erhalten Sie 100.000 Bestellungen am Tag – Sie müssen keine neuen Köche einstellen, sondern schnell neue Mitarbeiter einstellen, um die Arbeitsabläufe zu optimieren, ein Liefersystem zu entwickeln, größere Kühlräume zu mieten und sicherzustellen, dass die Bestellungen korrekt ausgeliefert werden. Genau das macht DeepSeek gerade: Während kleine Teams früher mit ein paar hundert Server auskamen, benötigen sie jetzt Tausende von Servern, um Millionen von täglichen Anfragen zu bewältigen. Die Arbeit an der Infrastruktur ist zehnmal aufwendiger als die Entwicklung von Algorithmen – ohne zusätzliches Personal ist das nicht machbar.
3. Warum das kleine, aber erfolgreiche Notizverwaltungsprogramm Notion dreimal so viele Mitarbeiter hat wie Großmodelleunternehmen? AI allein reicht nicht aus, um einfach Geld zu verdienen
Notion wird oft als kostenloses und praktisches Notizverwaltungsprogramm angesehen, das von einer kleinen Mannschaft entwickelt wurde. Tatsächlich hat das Unternehmen bereits 1000 Mitarbeiter und wird auf 1300 erhöhen – das ist dreimal so viel wie die Anzahl der Mitarbeiter bei Großmodelleunternehmen.
Früher war Notion sehr erfolgreich: Nutzer gewöhnten sich an das Tool, und nach einer Weile nutzten es auch in ihren eigenen Unternehmen. Das Unternehmen verdiente hohe Gewinne und musste weder an die Börse gehen noch Kapital aufnehmen. Doch seit der Integration von AI änderte sich dies: Jedes Mal, wenn Nutzer AI zur Dokumentensammlung oder -organisation einsetzen, muss Notion Gebühren an OpenAI und Anthropic zahlen. Allein die Kosten für OpenAI übersteigen jährlich Billionen von Tokens – das führt zu einem Rückgang der Gewinnmarge um 10 Prozentpunkte.
Außerdem ist es nicht einfach, AI in die Arbeitsabläufe von Unternehmen zu integrieren: Man muss Mitarbeiter einstellen, die die Dokumente importieren, verschiedene Berechtigungen einrichten, um Geheimnisse zu schützen, und die AI-Anwendungen an die individuellen Bedürfnisse der Unternehmen anpassen. Diese Aufgaben erfordern viele Vertriebs-, Kundenservice- und Entwicklungsmitarbeiter – es ist nicht mehr wie früher, nur Standardprodukte zu verkaufen; jetzt muss für jedes Unternehmen eine individuelle Lösung entwickelt werden.
4. Alle Missverständnisse widerlegen: Mehr Effizienz durch AI bedeutet nicht, dass Unternehmen kleiner werden – im Gegenteil: Es entstehen viele neue Arbeitsplätze
Es wird oft gesagt, dass AI eine Person 10 Menschen ersetzen kann und dass kleine Unternehmen mit nur wenigen Mitarbeitern und AI die Arbeit von hunderten Personen erledigen können, was zu einer Verringerung der Unternehmen führen würde. Die Erweiterung der Belegschaft durch DeepSeek und Notion widerlegt diese Annahme: AI kann die Kosten für eine Aufgabe auf ein Zehntel reduzieren – doch das bedeutet nicht, dass weniger Arbeit erledigt wird. Stattdessen eröffnet AI neue Möglichkeiten, wodurch die Gesamtarbeitsmenge sogar zunimmt. Neue Herausforderungen entstehen (z. B. die Steuerung von Millionen von AI-Anfragen, der Schutz von Daten und die Schulung von Kunden für neue Funktionen). Diese neuen Anforderungen erfordern neue Arbeitsplätze. Kurz gesagt: AI spart zwar Arbeitskräfte für alte Aufgaben, eröffnet aber neue Märkte mit ungelösten Problemen, die mehr Personal erfordern.