Das „KI-Layoff-Paradoxon“

Jack Dorsey begründet eine Massenkündigung in seinem Unternehmen Block mit einer „AI-first“ Reorganisation. KI-Experte Mic Hirschbrich zeigt sich im Gastkommentar skeptisch.

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✨ AI Kontextualisierung

Eine der schillerndsten Persönlichkeiten des Silicon Valley, Twitter-Gründer Jack Dorsey, hat heute Nacht angekündigt, mehr als 4.000 Mitarbeiter:innen seines FinTech-Unternehmens Block (vormals Square) zu kündigen. Als Grund nannte er Produktivitätssteigerungen durch Künstliche Intelligenz (KI). Ich sehe hier ein „KI-Layoff-Paradoxon“.

Über 4.000 Mitarbeitende – das entspricht fast der Hälfte der gesamten Belegschaft, die sich damit von rund 10.000 auf unter 6.000 reduziert. Dorsey schreibt dazu auf X unter anderem: „Ich hatte zwei Möglichkeiten: über Monate oder Jahre hinweg schrittweise abzubauen, während sich dieser Wandel vollzieht, oder ehrlich darüber zu sein, wo wir stehen, und jetzt zu handeln. Ich habe mich für Letzteres entschieden. Wiederholte Kündigungsrunden sind zerstörerisch für die Moral, für den Fokus und für das Vertrauen, das Kunden und Aktionäre in unsere Führungsfähigkeit setzen.“

we're making @blocks smaller today. here's my note to the company.

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today we're making one of the hardest decisions in the history of our company: we're reducing our organization by nearly half, from over 10,000 people to just under 6,000. that means over 4,000 of you are…
— jack (@jack) February 26, 2026

Massiver Kursgewinn

Analyst:innen und Anleger:innen belohnten den Schritt und nach der Verlautbarung raste der Kurs von Block um 23 Prozent nach oben. Nachdem Dorsey seinen Schritt mit einer notwendigen „AI-first“-Reorganisation begründet und behauptet hat, das würde bald alle treffen, reagiert die Community. Viele Medien und Social-Media-User:innen überschlagen sich seither und nennen Dutzende Unternehmen, die zigtausende Arbeitnehmer:innen aus demselben Grund kündigen würden.

Und ich bin skeptisch.

Ich beschäftige mich schon sehr lange intensiv mit dieser Frage und schrieb vor rund zehn Jahren ein Buch, das sich dem Aufruf an Politik, Wirtschaft und Gesellschaft widmete, sich auf genau diese Phase vorzubereiten, in die wir nun eintreten. (Hier zum Buch)

Wir sehen heute enorme Fortschritte bei KI-Modellen und lernen weltweit und in diversen Branchen unterschiedlich schnell, diese sinnvoll einzusetzen. Wir sehen vor allem „Assisted AI“ am Vormarsch und hohe Erfolgsraten bei KI-Projekten dort, wo man sich nachhaltig in Use Cases abarbeitet und diese sauber implementiert.

KI als Ausrede?

Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Produktivitätsschub über Nacht die Kündigung der Hälfte der Belegschaft begründet, mag kurzfristige Kurssteigerungen befeuern, aber ich bezweifle, dass man das als gesunde „Reorganisation“ bezeichnen kann. In vielen anderen Fällen der vergangenen Monate, die zuletzt publiziert wurden, sehe ich gar KI als Ausrede dafür, Menschen zu kündigen, um von Schwächen im Business abzulenken.

Und das meine ich mit „KI-Layoff-Paradoxon“. Keiner bestreitet, dass die KI-Revolution zu enormen Chancen und zeitgleich auch zu wesentlichen Herausforderungen führen wird. Aber das Letzte, was wir brauchen, sind falsche Narrative. Wir haben umgekehrt alle gemeinsam einen Gestaltungsauftrag, mit dieser Technologie sinnstiftend und verantwortungsvoll umzugehen.

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Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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