Zusammenfassung des Kerninhalts
Dieser Artikel befasst sich mit dem 75.000 Wörter langen Beitrag eines DingTalk-Mitarbeiters mit dem Titel „Im Inneren von DingTalk“ und enthüllt die tatsächlichen Schwierigkeiten bei der Umsetzung von AI-Produkten sowie tieferliegende Probleme in der Führung großer Unternehmen: AI-Produkte scheinen fortschrittlich zu sein, könnten aber in Wirklichkeit „falsche Anforderungen“ darstellen (z. B. DingTalks ONE-Eingang hat die Kernprobleme der Nutzer nicht gelöst). Die Führung großer Unternehmen verschwendet die Energie ihrer Mitarbeiter durch hohen Druck und pathologische Arbeitsabläufe; die Meinung der Chefs ersetzt oft die echten Rückmeldungen der Nutzer. Sogenannte „AI-Native-Organisationen“ (Organisationen, die behaupten, Arbeit mit AI umzustrukturieren) verbergen ihre Probleme hinter vier Tarnvorhängen – sie wechseln nur das Erscheinungsbild ihrer Produkte, tun so, als wären sie technisch neutral, übertragen die Meinung der Chefs mithilfe von Agilitätsmethoden und verschleiern den Druck auf die Mitarbeiter. Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass echte AI-Native-Organisationen Menschen zuerst als Menschen und nicht als Werkzeuge behandeln sollten.
Detaillierte Analyse
1. Die Tarnvorhänge von AI-Native-Organisationen: Ein „intelligenter“ Eingang – schon ist das eine Arbeitsablaufrevolution?
Viele Unternehmen behaupten, AI-Native-Organisationen zu sein, und ihre erste Aktion besteht darin, einen einheitlichen AI-Eingang zu schaffen – in den Nachrichten, Terminen, Dokumenten und Genehmigungsprozessen. Dazu wird ein Chat-Assistent hinzugefügt, und schon wird dies als „zukünftige Arbeitsplattform“ bezeichnet. Doch das eigentliche Problem der Mitarbeiter ist nicht die Unzugänglichkeit dieser Informationen, sondern vielmehr eine Überflutung mit Daten, unklare Prioritäten, fehlende Verantwortlichkeiten sowie ständige Unterbrechungen durch Chefs. Zum Beispiel hat DingTalks ONE-Produkt das Ziel, „Dinge an die richtigen Personen zu leiten“, doch bei der Umsetzung wurde nicht einmal klar definiert, um wen es sich eigentlich handelt (Mitarbeiter oder Chefs). Zudem neigt DingTalk von Natur aus dazu, die Interessen der Manager zu bevorzugen (z. B. die „Gelesen“-Funktion ermöglicht es den Chefs, die Mitarbeiter zu drängen). AI hilft den Mitarbeitern nicht dabei, ihre Belastung zu verringern; im Gegenteil: Es leitet die Anforderungen der Chefs noch gezielter an sie weiter – das ist keine Revolution, sondern lediglich ein neues Aussehen für alte Management-Software.
2. AI-Werkzeuge sind nicht neutral: Sie helfen den Chefs dabei, noch genauer zu kontrollieren
Bürosoftware (wie DingTalk oder WeCom) war nie neutral; die Integration von AI verstärkt diese Machtungleichheiten nur noch. Die „Gelesen“-Funktion von DingTalk ermöglicht es den Chefs, zu sehen, wer die Nachrichten nicht gelesen hat, was sie dazu veranlasst, die Mitarbeiter zu drängen. Durch AI wissen die Chefs schneller, wo Probleme im Projekt liegen, und das System erinnert die Mitarbeiter automatisch daran, dass sie noch nicht geantwortet haben. Die wöchentlichen Berichte werden von AI in Risikopunkte umgewandelt – all dies erhöht die Kontrolle der Chefs und verringert die Freiheit der Mitarbeiter. Ähnlich wie Führungskräfte, die die Genehmigungsprozesse im Unternehmen kontrollieren (ohne Zustimmung entsteht keine Verantwortung), schützen AI-Werkzeuge in der Regel die Machtzentren und nicht die gewöhnlichen Mitarbeiter.
3. Agilität ist verfälscht worden: Von einer Methode, die auf Nutzerfeedback basiert, zu einem Mittel, um die Meinung der Chefs weiterzuleiten
Agilität war ursprünglich eine gute Methode im Internet – Teams nutzen Feedback der Nutzer, um Produkte zu verbessern. Heute verwenden viele große Unternehmen Agilitätsmethoden jedoch, um „Aufgaben“ an die Chefs zu übergeben: Jeden Tag wird ein neues Produktupdate veröffentlicht, morgens werden Anforderungen gestellt und abends werden sie überprüft; es gibt morgendliche und abendliche Besprechungen. Ein Beispiel hierfür ist, dass hochrangige Führungskräfte von ByteDance ihre eigenen AI-Produkte nutzten, um Feedback zu erhalten, wodurch die Arbeit der Teams gestört wurde. Noch extremer ist es, wenn Teams speziell die Suchergebnisse für die Konten der Chefs optimieren, ohne Rücksicht auf die Bedürfnisse der normalen Nutzer zu nehmen. Das ist keine Agilität – es handelt sich dabei um die direkte Übertragung der Ideen der Chefs an die Mitarbeiter.
4. „Effizienzsteigerung“ ist nur ein Vorwand: Die eingesparte Zeit gehört nicht den Mitarbeitern, sondern dem Unternehmen
Die Werbung für AI verspricht oft weniger wöchentliche Berichte, weniger Besprechungen und mehr wertvolle Arbeit. In Wirklichkeit arbeiten die Mitarbeiter, die AI-Produkte entwickeln, extrem lange und hart; auch die Nutzer, die diese Produkte nutzen, haben es nicht leichter. Zum Beispiel können AI-Systeme Besprechungen automatisch zusammenfassen, doch die Anzahl der Besprechungen bleibt gleich – sie werden nur genauer dokumentiert und es fällt leichter, die Mitarbeiter zur Rechenschaft zu ziehen. Wenn AI einem vorschreibt, an 10 Aufgaben pro Tag zu arbeiten, erhöht das Unternehmen die Anforderungen auf 50. Die eingesparte Zeit gehört nicht den Mitarbeitern, sondern dem Unternehmen; AI macht die Kontrolle der Organisation über die Menschen nur noch genauer und erhöht den Druck.
5. Krankheiten großer Unternehmensstrukturen: Unter hohem Druck werden Mitarbeiter zu „Werkzeugen“ in Systemen
Die im Artikel erwähnten Praktiken wie tägliche Produktupdates, morgendliche und abendliche Besprechungen, die Beeinflussung von Bewertungen durch Urlaubsanfragen sowie geheime Projekte, die die Zusammenarbeit erschweren, sind alle Zeichen für Probleme in großen Unternehmensstrukturen. Mitarbeiter werden nicht als Menschen, sondern als „Tokens“ (Werkzeuge) innerhalb des Systems behandelt: Die Aufgaben werden dringend erledigt, der Fehlerbereich ist gering, und die Gesundheit der Mitarbeiter wird ignoriert. Solche Managementmethoden verschwenden Menschen – egal wie viel AI eingesetzt wird.
Schlussfolgerung des Artikels: Echte AI-Native-Organisationen sollten zuerst Probleme bei Machtverteilung, Verantwortlichkeiten und Grenzen lösen – sie sollten AI nutzen, um unnötige Störungen zu reduzieren und klarstellen, welche Entscheidungen von Menschen getroffen werden sollen, sowie die Verantwortung für die Gestaltung der Arbeitsabläufe auf die Manager übertragen. Leider sind solche Organisationen derzeit noch nicht verbreitet.