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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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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