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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calliora
© calliora - Frederik Träuble und Jonas Wildberger.

Das Münchner Startup calliora von Frederik Träuble und Jonas Wildberger entwickelt eine KI-Plattform für Krankenhäuser, die den Verwaltungs- und Abrechnungsaufwand reduzieren und Erlöse besser absichern soll. Nach Angaben des Unternehmens begleitet die Software Behandlungsfälle von der Aufnahme bis zur Abrechnung und verknüpft dafür Informationen aus verschiedenen bestehenden Systemen.

calliora: Fokus auf Dokumentation und Abrechnung

Ein Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Abrechnung. Die Plattform unterstützt bei der Kodierung und prüft Fälle auf typische Prüfmuster des Medizinischen Dienstes. Zudem sollen abrechnungsrelevante Informationen frühzeitig erkannt und für die weitere Bearbeitung im Krankenhaus bereitgestellt werden. Für das Controlling bietet calliora eigene Auswertungen und Analysen an.

Hinter dem Produkt steht die Annahme, dass Informationen zu einem Behandlungsfall in Krankenhäusern über zahlreiche unterschiedliche Systeme und Prozesse verteilt sind. Fehlen Angaben oder werden sie nicht an der richtigen Stelle übernommen, kann dies zu zusätzlichem Bearbeitungsaufwand oder zu Problemen bei der Abrechnung führen. Calliora will diese Lücken durch eine zentrale, KI-gestützte Verarbeitung der vorhandenen Informationen verringern.

Bertelsmann und Angel-Investoren dabei

Nun hat das Münchner Startup eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über sechs Millionen US-Dollar abgeschlossen: „Unsere Pre-Seed-Runde wird von BHI – Bertelsmann Healthcare Investments und redalpine angeführt. Mit dabei sind Angel-Investoren aus Krankenhausmanagement und KI, darunter Dr. Ulrich Wandschneider (ehemaliger CEO von Asklepios und Mediclin AG), Sara Siegel (Global Health Sector Leader, Deloitte), Peter Sarlin (Postscriptum, NestAI, QuTwo & Silo AI) und Frank Hutter (Prior Labs)“, schreibt das Startup in einem LinkedIn-Post.

Die Plattform soll bereits bei der Aufnahme eines Falls unterstützen und prüfen können, ob eine Behandlung ambulant, stationär oder als Hybrid-DRG abzurechnen ist. Dabei dokumentiert sie die dafür maßgeblichen Gründe. Im weiteren Verlauf soll die Software fehlende Informationen, Fristen und mögliche nächste Schritte erkennen und das Klinikpersonal dort einbinden, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

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