08.11.2022

Twitter-Massenkündigung: Und dabei dachten wir, Elon Musk kann Management

Twitter hatte vor der Übernahme durch Elon Musk ein Management-Problem. Jetzt hat es scheinbar ein noch größeres.
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Twitter Elon Musk Management-Problem
Die Management-Performance von Elon Musk nach der Twitter-Übernahme war mangelhaft, meint Redakteur Dominik Perlaki | (c) brutkasten / Tesla Owners Club Belgium via Wikimedia Commons

Die ganze Welt kennt Twitter. Viele der einflussreichsten Menschen der Welt nutzen Twitter. Und für Medien sind die Twitter-Accounts dieser einflussreichen Menschen eine sehr ergiebige Primärquelle. Man kann sich über Bots oder bestimmte Aspekte der Usability beschweren, aber eines lässt sich nicht bestreiten: Das soziale Netzwerk funktioniert. Eigentlich.

Das triggert Elon Musk

Denn finanziell lief es beim Kurznachrichtendienst noch nie so richtig prächtig. Erst 2017 wurde erstmals seit dem Start 2013 die Gewinnzone erreicht, doch 2020 und 2021 schrieb man schon wieder rote Zahlen. Dabei verzeichnet Twitter laut Quartalsbericht Q2 2022 rund 450 Millionen monatlich aktiven Nutzer:innen, davon 237,8 Millionen „monetizable daily active users“. (Zum Vergleich: Snapchat hat 332 Millionen täglich aktive Nutzer:innen, bei Instagram sind es rund 500 Millionen). Genau diese Diskrepanz zwischen der großen Popularität und der – freundlich ausgedrückt – ausbaufähigen wirtschaftlichen Performance triggert den neuen Eigentümer Elon Musk so sehr.

Logische Schritte nach der Twitter-Übernahme – eigentlich

Twitter hatte bislang offenkundig ein Management-Problem. Chancen für spannende Geschäftsmodelle abseits der Werbe-Finanzierung wurden nicht ergriffen. Und auch eine gewisse Ineffizienz scheint gegeben zu sein: Das, was geboten wird, sollte wohl auch mit weniger Mitarbeiter:innen gehen. Die ersten Handlungen von Elon Musk, die Einführung des Acht-Dollar-Abo-Modells für das „blaue Häkchen“ und die Massenkündigung, bei der rund die Hälfte der etwa 7500 Mitarbeiter:innen gekündigt wurden, waren also logische Schritte. Eigentlich.

Denn zumindest die Art, wie zweiteres umgesetzt wurde und wird, sorgt für blankes Chaos. Nicht wenige Leute, die vor ein paar Tagen per Mail gefeuert wurden, wurden bereits wieder um Rückkehr gebeten, weil man feststellte, dass es ohne sie doch nicht einfach weitergeht.

Dieses Vorgehen deutet auf ein problematisches Menschenbild im Management, das für die Auswahl der zu kündigenden verantwortlich war, hin. Es wird scheinbar davon ausgegangen, dass sich die Ineffizienz am Individuum festmachen lässt. Frau A, Herr C und Herr X sind aus Vorgesetzten-Sicht „faul“ und „arbeiten zu wenig“. Herr B, Frau M und Frau P, die „nicht faul“ sind, können deren Arbeit daher einfach zusätzlich übernehmen und alles wird gut.

Ineffizienz ist ein Management-Problem

Doch so einfach ist die Sache nicht, wie man bei Twitter nun sehr schnell lernte. Denn Ineffizienz ist per se ein Management-Problem. Sie entsteht zu einem kleineren Teil aus der ebenfalls meist Management-bedingten Demotivation (= „Faulheit“) einzelner Mitarbeiter:innen und zu einem größeren Teil aus der schlechten Koordination alltäglicher Abläufe. Klassischerweise äußern sich diese ineffizienten Strukturen etwa durch „Bottleneck“-Situationen, also zu große Abhängigkeiten der Abläufe von einzelnen Personen. Oder durch „Micromanagement“, also das ständige (ungerechtfertigte) Eingreifen von Vorgesetzten in kleine Entscheidungen, was auf mangelndes Vertrauen hindeutet.

Dieses Management-Problem müsste man optimalerweise lösen, bevor man sich von der Hälfte der Belegschaft trennt. Wenn dafür keine Zeit ist, sollte man zumindest schrittweise vorgehen, um eine gewisse Zeit für eine geordnete Übergabe zu lassen. Dass so ein Anfall-artiges Vorgehen, wie nun bei Twitter, ins Chaos führt, ist vorhersehbar.

Dabei dachten wir doch alle, Elon Musk wurde deswegen zum reichsten Menschen der Welt, weil er Management kann. Die aktuelle Performance ist jedenfalls mangelhaft. Das Mangement-Problem von Twitter wurde durch ein noch größeres Management-Problem ersetzt.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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