Chinesische Beschäftigte führen für ihre Chefs jetzt KI-Produktivitätstheater auf
Im Januar löste Nvidia-Chef Jensen Huang aus, was chinesische Tech-Beschäftigte heute die Tokenmaxxing-Welle nennen. Seine online weithin verbreitete Bemerkung war, er wäre zutiefst beunruhigt, wenn ein Ingenieur mit 500.000 Dollar Jahresgehalt im Jahr Tokens für weniger als 250.000 Dollar verbrauchte. In Chinas großen Internetkonzernen wurde die Zahl der von KI-Werkzeugen verbrauchten Tokens schnell zum Maßstab für Einsatz. Wer die Modelle intensiv nutzte, wirkte engagiert; wer sie sparsam nutzte, wirkte, als mache er seine Arbeit nicht.
Im Juni kam die Rechnung. Unternehmen, die einen nahezu unbegrenzten Einsatz großer Sprachmodelle gefördert hatten, begannen, die Rendite dieser Ausgaben zu prüfen. Der Wandel beruhigte niemanden. Vielmehr verschärfte er laut einem weithin geteilten Bericht über das Jahr in chinesischen Tech-Firmen die Angst: Beschäftigte mussten nun belegen, dass sich die KI-Werkzeuge auszahlten, selbst wenn die Werkzeuge nur wenig von der Arbeit erledigten.
Das Ergebnis ist eine neue Art von Büroauftritt. Beschäftigte halten Sitzungen offen, erzeugen lange Dokumente und starten Eingabeaufforderungen, deren Hauptzweck darin besteht, eine sichtbare Spur von Aktivität zu hinterlassen. Entscheidend ist nicht das Ergebnis, sondern der Nachweis des Einsatzes. Wer eine Aufgabe still ohne KI erledigt, riskiert, langsamer zu wirken als eine Kollegin, die dieselbe Aufgabe in eine dicke Schicht modellgenerierter Entwürfe hüllt. In einem Jahr, in dem Personalentscheidungen an Produktivitätskennzahlen gemessen werden, ist das ein echtes Risiko.
Das ist die unbehagliche Mitte der KI-Einführungsgeschichte. Die Werkzeuge sind für Entwürfe, Zusammenfassungen und Programmierung wirklich nützlich, doch die Gewinne sind ungleichmäßig und schwer einer einzelnen Person zuzuschreiben. Führungskräfte wollen eine messbare Zahl. Token-Zählungen, Prompt-Verzeichnisse und Nutzungs-Dashboards liefern eine. Gemessen wird Aktivität, nicht Wert, und die Beschäftigten haben gelernt, auf die Kennzahl statt auf das Ziel hin zu optimieren.
Das Muster erinnert an frühere Einführungen von Unternehmenssoftware, als Anmeldehäufigkeit und Lizenzzahlen zum Maßstab für Werkzeuge wurden, die niemand gut nutzte. KI fügt eine Wendung hinzu: Weil die Modelle billig aufzurufen und leicht parallel laufen, ist die Aufführung fast kostenlos zu erzeugen. Ein Beschäftigter kann an einem Nachmittag einen überzeugenden Eindruck KI-getriebener Effizienz herstellen, was die Kennzahl noch unzuverlässiger macht.
Für chinesische Unternehmen steht mehr auf dem Spiel als Büropolitik. Die Firmen stehen unter Druck, hohe Ausgaben für Rechenleistung und Modellabonnements zu rechtfertigen, und viele stellen Teams in der Annahme um, dass KI die Produktion steigern werde. Wenn die Produktivitätsgewinne teils Theater sind, ruhen diese Pläne auf Sand. Manche Organisationen reagieren mit ergebnisbasierten Beurteilungen, die abgeschlossene Arbeit statt Werkzeugnutzung bewerten, doch der Übergang verläuft ungleichmäßig.
Es gibt auch menschliche Kosten. Beschäftigte beschreiben Erschöpfung durch eine Aufführung, die nie endet, und Unwillen zuzugeben, dass ein Werkzeug nicht geholfen hat. Die Angst zurückzufallen, die FOMO, die den Token-Boom antrieb, ist nicht verflogen; sie hat nur die Form gewechselt. Jetzt geht es in der Angst darum, Erträge zu belegen statt Begeisterung.
Die nächste Prüfung kommt, wenn die Unternehmen die Budgets für das kommende Jahr festlegen. Zu beobachten ist, ob chinesische Arbeitgeber Token- und Nutzungs-Dashboards zugunsten ausgelieferter Produkte, gelöster Tickets und Umsatz aufgeben und ob Beschäftigte aufhören, KI-Aktivität als Form der Arbeitsplatzsicherheit zu behandeln. Bis dahin ist das sichtbarste Zeichen der KI-Einführung in vielen Büros womöglich ihr Anschein.