Drei Wörter, die offenlegen, wie wenig wir die Maschinen verstehen, von denen wir inzwischen abhängen
Der komischste Prompt der modernen Informatik ist drei Wörter lang. Und er steht in Produktivsystemen von Unternehmen, die echten Umsatz machen.
"Mach keine Fehler."
Manchmal mit Nachdruck. MACH KEINE FEHLER. Manchmal mit einer Drohung garniert, als hätte das Modell eine Familie. Manchmal mit dem Versprechen eines Trinkgelds - mein persönliches Lieblingsgenre des magischen Denkens: eine Wahrscheinlichkeitsverteilung bestechen.
Bleiben Sie kurz bei der Grundannahme. Einem System zu sagen, es solle keine Fehler machen, unterstellt, dass es sich vorher aktiv für Fehler entschieden hat. Das hieße, eine von drei Sachen muss stimmen: Es wurde darauf trainiert, Fehler zu machen. Es wurde angewiesen, Fehler zu machen (vielleicht von einem Dienstleister, der pro Token abrechnet - eine herrlich paranoide Theorie, die sofort stirbt, sobald man feststellt, dass offene Modelle sich genauso verhalten). Oder Fehler sind ein Feature, das standardmäßig aktiviert ausgeliefert wird.
Nichts davon überlebt zehn Sekunden Konfrontation mit der tatsächlichen Funktionsweise. Ein Sprachmodell hat keinen Faulheitsregler. Es hat nicht die Absicht, schlampig zu sein, weil es überhaupt keine Absichten hat. Es erzeugt die statistisch plausible Fortsetzung Ihres Textes. "Mach keine Fehler" ist keine Anweisung. Es ist eine Stimmung. Es verschiebt die Ausgabe ein Stück in Richtung jener Texte, die in den Trainingsdaten neben sorgfältigem, abgesichertem, autoritär klingendem Sprachgebrauch stehen. Deshalb klingt die Antwort danach oft selbstbewusster - und ist dabei genauso falsch wie vorher. Sie haben nicht die Fehlerquote gesenkt. Sie haben die Verpackung aufgewertet.
Ein gespeicherter Filter verbarg ein Jahrzehnt lang Geisterkunden - und mein Dank dafür war die Bitte, sie wieder verschwinden zu lassen
Vor einigen Jahren, in einem sehr großen Unternehmen mit einer sehr ausgereiften Support-Organisation, übernahm ich ein Nebenprojekt: unsere Mean Time To Resolution senken (MTTR - die durchschnittliche Zeit von Ticketerstellung bis zur Lösung). Standardkost. Tooling analysieren, Workflow straffen, Slides präsentieren, höflichen Applaus einsammeln.
Stattdessen fand ich ein schwarzes Loch.
Der Workflow war wie aus dem Lehrbuch. Kunde eröffnet ein Ticket, Techniker löst es, Techniker schließt es. Jeder Techniker nutzte denselben gespeicherten Filter - dokumentiert im Onboarding-Wiki, vererbt an jeden Neuzugang seit ungefähr der Erfindung des Smartphones: "Zeige meine offenen Tickets."
Beim Umbau unserer Ansichten änderte ich eine einzige Zeile. Mein Filter lautete jetzt: "Zeige meine offenen Tickets UND geschlossene Tickets mit einer eingehenden Kundennachricht."
Hunderte Tickets tauchten aus dem Nichts auf.
Die meisten waren harmlos. "Nochmals vielen Dank für Ihre Unterstützung!" Liebenswerte Menschen, die höflich ins Leere sprachen. Aber dazwischen, verstreut zwischen den Dankeschöns: "Das Problem besteht weiterhin, bitte helfen Sie mir.""Ich möchte diesen Fall erneut öffnen.""Ist da jemand?"
Hunderte Kunden, über Jahre hinweg, die nach der Schließung zurückkamen und das Firmenäquivalent eines Besetztzeichens erhielten.
Warum zwei gleich talentierte Menschen auf völlig unterschiedlichen Umlaufbahnen landen - und was Sie tun können, wenn Sie die Niete gezogen haben
Es gibt eine Variable, die mehr über Ihren Berufsweg entscheidet als Ihr Notendurchschnitt, Ihr Auftreten im Vorstellungsgespräch und Ihre LinkedIn-Überschrift zusammen.
Man kann sie nicht trainieren. Man kann sie nicht durch Kontakte ausgleichen. Man kann sie nicht mit einer besseren Schriftart im Lebenslauf optimieren.
Es ist das Datum auf Ihrem Abschlusszeugnis.
Der Jahrgang 2009 lief in den schlechtesten Arbeitsmarkt seit der Weltwirtschaftskrise. Auf jede offene Stelle kamen 8,5 Bewerber. Das durchschnittliche Einstiegsgehalt im ersten Jahr? Rund 28.500 Dollar. Vorspulen ins Jahr 2022: Absolventinnen und Absolventen betraten den besten Arbeitsmarkt aller Zeiten, weniger Bewerber als offene Stellen, und landeten bei durchschnittlich 37.800 Dollar Einstiegsgehalt. Das sind 32% Unterschied - für exakt denselben Abschluss, an exakt derselben Hochschule, mit exakt demselben Lehrplan.
Gleicher Input. Völlig anderer Output.
Und jetzt wird es unangenehm: Die Krisenabsolventen starteten nicht nur niedriger. Forschungsergebnisse des NBER zeigen, dass Jahrgänge, die in Abschwüngen auf den Arbeitsmarkt kamen, ihr gesamtes Berufsleben lang niedrigere Beschäftigungsquoten hatten. Nicht nur ein oder zwei Jahre lang. Dauerhaft. Die Gehaltslücke? Studien dokumentieren Verluste über sieben bis fünfzehn Jahre. Manche Effekte verblassten nach einem Jahrzehnt. Manche nie.
Der beste Indikator für Arbeitsmoral steht nicht im Lebenslauf. Er steht im Stall.
Technikerschule, ein Hörsaal mit miserabler Akustik, ein Kurs über Personalführung und Ausbildung, den die meisten von uns als Einschlafhilfe nutzten. Ein einziger Satz aus diesem Semester hat alles andere überlebt, was ich in dem Jahr gelernt habe:
"Stellt immer das Bauernkind ein."
Der Lehrer meinte das nicht als Witz. Er meinte es als operative Empfehlung.
Das Szenario
Sie sind ein Unternehmen. Sie schreiben eine Ausbildungsstelle aus. Sie bekommen einen Stapel Bewerbungen, von "Schulabschluss mit Ach und Krach" bis hin zu "hat studiert und offenbar fragwürdige Lebensentscheidungen getroffen." Während des Dotcom-Booms wurde das grotesk - große Firmen stellten Hochschulabsolventen als Azubis ein, weil der Bewerbermarkt derart verzerrt war.
Sie sitzen also da mit zwei Mappen.
Mappe A: drei Jahre Studium, ordentliche Noten, ein Motivationsschreiben im Dialekt von LinkedIn. Ehrgeizig. Wortgewandt. Beherrscht das Vokabular der Professionalität.
Mappe B: Schulabschluss, das war's. Aber die Adresse liegt außerhalb der Stadt. Die Familie betreibt einen Hof, eine Bäckerei oder einen Klempnerbetrieb mit zwei Transportern. Hat in einem Alter angefangen mitzuhelfen, bei dem ein Gewerbeaufsichtsbeamter nervös wird.
Die These des Professors: Mappe B ist meistens der bessere Deal. Nicht aus Romantik. Sondern wegen der Prägung.
Wenn kaputte Tools mit immer mehr Prozessen zugedeckt werden
Es gibt einen unverkennbaren Geruch, der verrät, dass ein Unternehmen leise in den Abwärtsstrudel geraten ist. Es sind nicht die Massenentlassungen oder die verfehlten Quartalszahlen. Es ist der Moment, in dem die Führung ein richtig kaputtes Tool, eine miserable Oberfläche, ein fehlerhaftes Skript oder einen chaotischen Ablauf anschaut - und beschließt, die einfachste Lösung sei... ein neuer Prozess.
Es geht eine E-Mail raus. Ein neuer KB-Artikel erscheint. Jemand nimmt ein kurzes Erklärvideo auf. Ein frischer Slack-Kanal wird geboren. Das Wiki bekommt eine weitere Seite, die nächste Woche schon wieder niemand liest. Und schwups hat sich das Unternehmen dafür entschieden, schlechte Werkzeuge mit menschlichem Reibungsverlust auszugleichen.
Ich habe dieses Muster in einem mittelgroßen Software-Unternehmen beobachtet, das auf dem Papier noch ganz gesund aussah.
Das interne Eskalations-Tool hatte einen fiesen Bug in der Suchfunktion. Einfache Anfragen lieferten in 40 % der Fälle unvollständige Ergebnisse. Das ging schon monatelang so. Statt den eigentlichen Index-Fehler zu beheben (was die Entwickler mit "nur ein paar Sprints" abtaten), kam das klassische Memo der Führung: "Bitte nutzen Sie ab sofort diesen Workaround bei der Suche nach Eskalationen."
Der Workaround bestand aus drei Extra-Schritten, dem Kopieren von Ticket-IDs in eine separate Excel-Tabelle, Abgleich mit einem anderen System und einem Post in einem eigenen Slack-Kanal, damit jemand anders prüfen konnte, ob man nichts übersehen hatte.
Was uns die Destillationskriege der KI unfreiwillig über die Wissenshorter im eigenen Unternehmen lehren
24.000 gefälschte Konten. 16 Millionen Unterhaltungen. So viel hat es angeblich gebraucht, damit eine Handvoll ehrgeiziger KI-Labore einem konkurrierenden Spitzenmodell die Intelligenz absaugen konnte - eine Technik, die man höflich "Destillation" nennt, weniger höflich: "jemandem das Gehirn fotokopieren".
Das Opfer war empört. Briefe an den US-Senat. Von Diebstahl geistigen Eigentums im industriellen Maßstab war die Rede.
Dasselbe Opfer hatte kurz zuvor 1,5 Milliarden Dollar gezahlt, um einen Rechtsstreit beizulegen - ausgelöst dadurch, dass es sein Modell mit rund sieben Millionen raubkopierten Büchern trainiert hatte.
Man kann keine Satire mehr schreiben. Die Realität bringt die Geschichte immer zuerst.
Es gibt ein altes Sprichwort: "Bestiehl einen Menschen, und du bist ein Dieb. Bestieh alle, und du bist eine Institution." Die Spitzenlabore haben die kollektive Wissensproduktion der Menschheit abgeschöpft. Jeden Blogbeitrag, jede Forenantwort, jede Stack-Overflow-Tirade, die ein Techniker schrieb, weil er einfach nur helfen wollte. Alles zu "Fair Use" erklärt und darauf Bewertungen in Billionenhöhe errichtet. Dann schöpfte jemand sie ab - und plötzlich wurde das Konzept des geistigen Eigentums mit dem Eifer frisch Bekehrter wiederentdeckt.
An dieser Stelle wird es unbequem: Die Destillateure tun nichts, was die Menschheit nicht schon getan hätte, seit der erste Lehrling dem ersten Schmied bei der Arbeit zusah.
Warum die meisten Unternehmen langsam an zu viel Höflichkeit sterben
Der Kunde zahlte einen siebenstelligen Betrag - jedes Jahr. Die Warnung hätte nichts gekostet. Raten Sie, was das Unternehmen geschützt hat.
Vor einigen Jahren hing ich zu einer sehr unchristlichen Uhrzeit in der Krisenkonferenz, als einer unserer größten Kunden mitten in seiner Hochsaison komplett ausfiel. War Room, alle Dashboards rot, der CEO in der Leitung - mit der einen Frage, die in jeder dieser Nächte fällt:
"Warum hat mir das keiner gesagt?"
Zwölf Menschen starrten auf ihre Laptops. Denn jeder hatte es irgendjemandem gesagt. Genau das war das Problem.
Mein Kollege hatte es im Weekly gesagt, in klaren Worten: "Dieser Fehler wird einen Großkunden zu Fall bringen, sobald dort die Lastspitze kommt." Sein Manager reichte es nach oben weiter als "Stabilitätsbedenken". Sein Director machte "Optimierungspotenziale" daraus. Im Management-Deck stand schließlich ein grünes Kästchen mit einer Fußnote über "laufende Skalierungsinvestitionen".
Später habe ich die E-Mail-Spur gelesen, auf der die Warnung meines Kollegen nach oben wanderte. Es war, als sähe man zu, wie ein Schrei, Ebene für Ebene, in ein höfliches Räuspern übersetzt wird. Jede Übergabe wusch die Botschaft ein bisschen sauberer. Als sie ganz oben ankam, hatte sie Zimmertemperatur.
Warum "Die Lehrkraft wird es schon merken" keine Talentstrategie ist
Der wichtigste Talentsucher in der Geschichte der Physik war ein zufälliger Kunde mit übrigen Eintrittskarten.
London, 1812. Ein Schmiedesohn namens Michael Faraday tritt eine Lehre beim Buchbinder an. Nennenswerte Schulbildung: Fehlanzeige. Aber er liest, was er bindet. Eines Tages drückt ihm ein Kunde Karten für die Vorträge von Humphry Davy an der Royal Institution in die Hand. Faraday geht hin, macht obsessive Notizen, bindet sie zu einem Buch - was auch sonst - und schickt sie Davy. Davy, der sich gerade bei einer Laborexplosion die Augen verletzt hat und dringend einen Assistenten braucht, stellt ihn ein.
Das Ergebnis: elektromagnetische Induktion, Elektromotor, Generator. Das Gerät, auf dem Sie das hier lesen, geht auf die übrigen Eintrittskarten eines Fremden zurück.
Das war das Netz: die Großzügigkeit eines einzelnen Mannes. Und jetzt wird es unbequem: Zwei Jahrhunderte später besteht das Netz immer noch hauptsächlich aus Glück. Wir haben nur Papierkram drumherumgebaut.
In den meisten Ländern sieht die gesamte Infrastruktur zur Entdeckung außergewöhnlicher junger Köpfe so aus: Eine Lehrkraft bemerkt es. Ein Erwachsener, 25 bis 30 Kinder, gemessen an Klassendurchschnitt und standardisierten Tests - mit exakt null KPIs namens "entdeckte Ausreißer". Ein System tut, wofür es bezahlt wird. Dieses hier wird dafür bezahlt, die Mitte der Kurve zu bewegen. Die Ränder sind Rundungsfehler. Goodharts Gesetz mit Pausenklingel, wenn Sie den Fachbegriff möchten.
Vor einigen Jahren benannte sich ein Eistee-Hersteller in "Long Blockchain Corp." um. Die Aktie sprang an einem einzigen Tag um fast 300 %. Dabei gab es keine Blockchain. Es gab keine Blockchain-Techniker. Es gab, fairerweise, einen durchaus trinkbaren Eistee. Später wurde das Unternehmen von der Börse genommen, die US-Börsenaufsicht SEC entzog die Registrierung, und die Episode endete mit Anklagen wegen Insiderhandels rund um die Ankündigung.
Lesen Sie das noch einmal: Die Ankündigung bewegte den Kurs um 300 %. Kein Produkt. Kein Prototyp. Ein Wort.
Diese Zahl dürfte es nicht geben. Aber sie existiert. Und sie erklärt die gesamte Ära besser, als es je ein Whitepaper könnte.
Das Meeting, an das ich noch heute denke
Mitten im Hype bat mich ein Kunde zu prüfen, ob man die Support-Wissensdatenbank "auf die Blockchain" legen sollte. Ich stellte meine übliche Eröffnungsfrage. Die Frage, die mehr Projekte beerdigt hat als jede Budgetkürzung: Welches Problem löst das, das eine Datenbank mit Audit-Log nicht löst?
Langes Schweigen. Dann, immerhin ehrlich: "Unser größter Wettbewerber hat letztes Quartal eine Blockchain-Initiative angekündigt."
Da ist er. Der ganze Mechanismus in einem einzigen Satz.
Niemand in diesem Raum wollte eine Blockchain. Niemand hatte sie aus einem Problem hergeleitet. Niemand hatte von einem Kundenschmerz aus rückwärts gedacht. Niemand war an eine Wand gestoßen, die nur ein Distributed Ledger einreißen konnte. Man wollte sie, weil jemand anderes sie sichtbar wollte. Der Wunsch war geliehen. Die gesamte Enterprise-Blockchain-Welle war eine einzige lange Kette von Unternehmen, die gegenseitig ihre Pressemitteilungen lasen und folgerten: "Die werden schon etwas wissen, das wir nicht wissen." Während die andere Seite der Kette exakt dasselbe über sie dachte.
Vor vielen Jahren, als ich noch in der Lehre war, kam ein großer Schuhhersteller auf unser Softwarehaus zu. Sein Anliegen war bestechend einfach: Wir sollten die Produktion seiner Schuhsohlen effizienter gestalten.
Der damalige Prozess: Die Sohlen wurden aus dem Rohmaterial gestanzt - in ordentlichen, akkuraten Reihen. Wie Plätzchenteig. Alle in die gleiche Richtung, mit großzügigen Abständen dazwischen. Diese Abstände wurden zu Ausschuss, der Ausschuss wurde zu Kosten, und die Kosten wurden zu unserem Projekt. Der Auftrag lautete: Entwickeln Sie eine Software, die die Sohlenform in einem zufälligen, komprimierten und rotierten Layout anordnet - eine Art Tetris für Schuhwerk -, damit so gut wie kein Material verloren geht.
Rein technisch gesehen? Eine amüsante kleine Optimierungsaufgabe. Ein Junior-Entwickler hätte das in einer Woche abgewickelt.
Doch unser leitender Techniker tat etwas, das nur zwanzig Sekunden dauerte, aber die gesamte Bedeutung des Projekts veränderte. Er nahm ein Stück Rohmaterial zur Hand, kniff die Augen zusammen und fragte:
"Verzeihen Sie - ich verstehe nichts vom Schuhmacherhandwerk. Aber die Fasern in diesem Material verlaufen alle in eine Richtung. Wenn wir die Sohlen in zufälligen Winkeln gegen die Faserrichtung stanzen... könnte das die Qualität der Schuhe beeinträchtigen?"
Der Kunde antwortete ohne eine Millisekunde zu zögern: "Absolut. Jede Sohle, die gegen den Faserfluss geschnitten wird, ist minderwertig. Diese Schuhe werden mit hoher Wahrscheinlichkeit frühzeitig undicht."
TrenchOps DE 🇩🇪🐎 
