27.02.2026
GASTKOMMENTAR

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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Mic Hirschbrich | (c) Apollo.ai / Hintergrund: KI-generiert mit Canva
Mic Hirschbrich | (c) Apollo.ai / Hintergrund: KI-generiert mit Canva

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.“

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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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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