ClickUp streicht 22% und setzt auf KI‑Agenten, um Produktivität zu erhöhen und Löhne umzuschichten.
In Kürze
- 22% Stellenabbau zugunsten KI
- 3.000 Agenten übernehmen Aufgaben
- Höhere Bezahlung für KI‑Superuser; Risiko für automatisierbare Jobs
ClickUp hat in dieser Woche angekündigt, 22 Prozent seiner Belegschaft zu streichen — und stellt die Entlassungen nicht als reine Sparmaßnahme dar, sondern als Teil einer „radikalen Umarmung“ von Künstlicher Intelligenz. CEO Zeb Evans spricht offen von einer Neuausrichtung: Das Unternehmen setzt massiv auf autonome KI‑Programme, will Produktivität steigern und Personal künftig anders entlohnen.
Was genau passiert ist
ClickUp, 2021 noch mit rund 4 Milliarden Dollar bewertet, hat intern etwa 3.000 so genannte KI‑Agenten eingeführt. Diese Programme sollen auf Anweisung Aufgaben für Mitarbeitende übernehmen; die Menschen geben Anweisungen, prüfen Ergebnisse und sollen so mehr Output pro Kopf erzeugen. Evans sagt, dass die Einsparungen wieder in die Belegschaft fließen sollen — mit deutlich höheren Vergütungen für diejenigen, die durch den Einsatz von KI einen hohen Mehrwert schaffen. Sein Ziel: ClickUp zu einer „100x org“ zu machen, also eine Organisation mit weit höherer Produktivität.
Der weitere Kontext
ClickUps Schritt steht nicht allein. Eine aktuelle Gartner‑Umfrage zeigt: Etwa 80 Prozent der Firmen, die autonome Technologien einsetzen, haben Personal reduziert. Die Daten legen allerdings nicht eindeutig dar, dass diese Kürzungen automatisch zu besseren finanziellen Ergebnissen führen. Aus der Forschung kommt daher auch Kritik: Manche Unternehmen könnten KI‑Einsatz zum Anlass nehmen, Personal abzubauen, ohne belastbare Belege für langfristige Vorteile vorzulegen.
Die Debatte um Messgrößen
Ein kontroverses Thema ist, wie Unternehmen den KI‑Einsatz messen. Viele orientieren sich am Verbrauch von „Tokens“ — Abrechnungseinheiten bei großen Sprachmodellen. Das exzessive Messen an Tokenverbrauch, oft spöttisch „tokenmaxxing“ genannt, gerät in die Kritik, weil es vorrangig die KI‑Kosten in die Höhe treibt, statt echten Nutzen zu quantifizieren. ClickUp widerspricht dem Ansatz: Man wolle den geschaffenen Wert und die eingesparte Zeit messen und beobachte bereits produktive Effekte durch die KI‑Agenten. Evans behauptet, wer seine Arbeit mit KI automatisiert, behält seinen Job — räumt aber zugleich ein, dass die Firma langfristig mit weniger Personal auskommen könnte, wenn KI immer mehr Aufgaben übernimmt.
Ein Extrembeispiel in der Szene
Wie weit Automatisierung gehen kann, zeigt ein junges Startup namens Polsia. Das Unternehmen, das offenbar hauptsächlich von Gründer Ben Broca betrieben wird, behauptet, alle Software‑Aufgaben für Solounternehmer zu erledigen. Polsia hat zuletzt 30 Millionen Dollar eingesammelt bei einer Bewertung von 250 Millionen Dollar — ein Beispiel dafür, wie sehr Investoren auf Automatisierungsmodelle setzen und wie unterschiedlich die Geschäftsmodelle rund um KI inzwischen aussehen.
Was das für Beschäftigte und Firmen bedeutet
Unternehmen setzen vermehrt auf Agenten und automatisierte Tools, um Produktivität zu steigern. Das eröffnet Chancen für Mitarbeitende, die diese Werkzeuge erfolgreich einsetzen, weil ihre Arbeit dadurch skaliert werden kann. Gleichzeitig steigt das Risiko für diejenigen, die solche Tools nicht nutzen oder deren Aufgaben leicht automatisierbar sind. Ob die kurzfristigen Personalabbauten langfristig zu besseren Ergebnissen führen, bleibt nach aktueller Studienlage umstritten.
Die Diskussion um Kennzahlen, Verantwortlichkeiten und tatsächlichen Nutzen wird wohl an Schärfe gewinnen, je mehr Firmen KI‑Agenten einführen — und je häufiger Einsparungen mit Produktivitätszielen begründet werden. Beobachten lässt sich bereits jetzt: Unternehmen testen verschiedene Modelle, von höherer Vergütung für „KI‑Superuser“ bis zu schlankeren Teams, und die Messung dessen, was wirklich zählt, ist noch in Arbeit.
Quellen
- Quelle: ClickUp
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
