Eine KI Artikel schreiben zu lassen, ist schon günstig. Aber wenn man sie eine Weile nutzt, fällt einem etwas noch Merkwürdigeres auf.
Zum Preis einer KI, die Artikel schreibt, lässt sich sogar die Fabrik bauen, die diese Artikel herstellt.
Nehmen wir neun Rollen: Gesamtkoordination, Artikel-Fließband, Qualitätskontrolle, Veröffentlichung, Cloud-Bereitstellung, Werbung und Auswertung, geplante Aufgaben, Aufräumen alter Spezifikationen und Bildsicherheit. In einer Firma mit echten Menschen würde sofort jemand sagen: „Dann setzen wir für jeden Bereich eine Person ein." Bei einer KI werden die Rollen innerhalb desselben Vertrags verteilt und laufen parallel.
Mitarbeiterausweise: 0. Schreibtische: 0. Betriebsfeiern: 0. Merge-Konflikte (wenn mehrere am selben Code arbeiten und es beim Zusammenführen knirscht) gibt es trotzdem wie in jedem ernsthaften Team.
Ich setze hier nur zur Erklärung eine Annahme: KI-Kosten von 15.000 Yen im Monat (in Japan schreibt man 1.5 „Man"-Yen, wobei 1 Man = 10000 ist). Die vergleichen wir mit den Arbeitsstunden von Menschen und schauen, was passiert. Das Fazit vorweg: Die Stärke der KI liegt nicht darin, „neun Menschen komplett zu ersetzen", sondern darin, die zusätzlichen Kosten für Kopfarbeit, die sich in Software zerlegen lässt, absurd klein zu machen.
Mit 9 Teams wird aus „Arbeiten" für eine Person „Verkehr regeln"
Die Rollen lassen sich zum Beispiel so aufteilen.
| Rolle | Hauptaufgabe |
|---|---|
| Koordination | Gesamtstimmigkeit, Prioritäten, Konflikte lösen |
| Artikel-Fließband | Artikel erzeugen, redigieren, in mehrere Sprachen übersetzen |
| Qualität und Auffindbarkeit | Qualitätsprüfungen, interne Links, verwandte Artikel, Wege, über die Leser die Artikel finden |
| Veröffentlichung | Veröffentlichungswarteschlange, Endfreigabe, Release |
| Cloud | Bereitstellung, Prüfung im Livebetrieb, Wiederherstellung |
| Werbung und Auswertung | Anzeigen, Zugriffsanalyse, Verbesserungsvorschläge |
| Geplante Aufgaben | Zeitpläne, Ausführungsstatus, Wiederaufnahme |
| Spezifikationen aufräumen | Doppelte alte Änderungsanträge und Verträge bereinigen |
| Bildsicherheit | Bilder freigeben, zuordnen, Sicherheit vor der Veröffentlichung |
Natürlich entspricht das nicht neun Menschen. Aber allein, dass sich die Arbeit in neun Spuren mit je einem Verantwortlichen aufteilen lässt, ist schon eine große Sache.
Recherchiert eine KI gerade, gibt man einer anderen das Reparieren der Tests. Hängt die Veröffentlichung an einem externen Dienst fest, macht die Qualität trotzdem weiter. Die Koordination wartet nicht, „bis alles fertig ist", sondern isoliert nur die festgefahrene Stelle und lässt die nächste Arbeit weiterlaufen.
In diesem Moment wandelt sich die Aufgabe des Menschen von „alles selbst machen" zu „welche Arbeit, an welche Rolle, in welcher Reihenfolge".
Man spielt also nicht mehr gleichzeitig Ingenieur, Redakteur und Analyst, sondern wird zum menschlichen Aufgabenplaner.
Stellt man 15.000 Yen im Monat neben die Personalkosten, geraten die Größenordnungen durcheinander
15.000 Yen im Monat sind 18 × 10000 = 180.000 Yen im Jahr.
Auf der menschlichen Seite setzen wir, nur zur Erläuterung, folgende Annahmen an.
| Fall | Gesamte menschliche Arbeitszeit | Angenommener Stundensatz | Einfach gerechnete Personalkosten (in Einheiten zu 10000 Yen) |
|---|---|---|---|
| Klein | 200 Stunden | 5000 Yen | 100 (1.000.000 Yen) |
| Mittleres Beispiel | 400 Stunden | 7000 Yen | 280 (2.800.000 Yen) |
| Aufwendig | 600 Stunden | 10000 Yen | 600 (6.000.000 Yen) |
Das ist keine Tabelle nach dem Motto „so sehen die echten Marktpreise aus". Es ist reine Rechenarithmetik zum Vergleichen.
Trotzdem: Im mittleren Beispiel sind es 400 Stunden × 7000 Yen = 2.800.000 Yen (280 Einheiten zu 10000). Eine KI für 15.000 Yen im Monat kostet über ein Jahr 180.000 Yen, also entsprechen die 2.800.000 Yen gut 15,6 Jahren davon.
Da möchte man sagen: „Dann ist die KI also 400 Stunden Menschenarbeit wert?" Nein, so ist es nicht.
Die KI hat manchmal keine Zugriffsrechte auf die echte Umgebung, wiederholt denselben Fehler mit anderen Worten oder verliert bei langen Aufgaben die Ausgangsannahmen. Was ein Mensch über betriebliche Besonderheiten auf einen Blick versteht, begreift die KI nicht, wenn es nicht in einem Vertrag oder einer Datei steht.
Trotzdem wirkt dieser Preisunterschied bei Code, Texten, Recherche, Tests, Durchsicht von Änderungen und Aufräumarbeiten, also bei leicht vervielfältigbarer Kopfarbeit, direkt.
Wir wechseln aus der Welt der Personalkosten in die Welt von Rechenleistung und Nutzungskontingenten. Eine Einheitenumrechnung, bei der die Buchhaltung zweimal auf den Taschenrechner schaut.
Warum es gerade bei Software so gut wirkt
Will man eine physische Fabrik auf neun Linien ausbauen, braucht man Maschinen, Fläche, Strom, Wartung und Personal.
Bei Software ist das anders.
Für eine zweite KI muss man keinen Schreibtisch kaufen. Für die dritte kein Büro mieten. Und für eine zusätzliche Qualitätsrolle braucht man keinen Schulungsraum für neue Mitarbeiter.
Gebraucht wird vor allem:
- die Arbeit aufteilen
- Ein- und Ausgaben festlegen
- bestimmen, welche Fassung maßgeblich ist
- Regeln für Konfliktfälle festlegen
- testen
- Ergebnisse zusammenführen
Das heißt: „Die Organisation vergrößern" wird zu einem großen Teil zu Softwaredesign selbst.
Außerdem schreibt die KI nicht nur Artikel, sondern auch den Code, der diese Artikel automatisch prüft, baut den Übersetzungsablauf, repariert die Veröffentlichung und erstellt Messberichte.
Hier wird es erst richtig seltsam.
Normalerweise sind „wer das Produkt herstellt" und „wer die Fabrik für das Produkt baut" getrennte Kostenblöcke. Bei der KI fängt die KI, die das Produkt herstellt, an, auch die Fabrik für das nächste zu bauen.
Man dachte, man bezahlt fürs Artikelschreiben, und plötzlich sind CI (automatische Tests bei jeder Änderung), Qualitätskontrolle, Bereitstellung und Auswertung mitgewachsen. Die Software-Variante von „Brot gekauft, Bäckerei gratis dazu".
Aber 9 Teams sind keine 9 Menschen
Wer das hier großzügig übergeht, landet im Unsinn.
Dem KI-Team fehlt einiges, was menschliche Fachleute haben.
Zum Beispiel:
- Verantwortung innerhalb der Organisation
- implizites Erfahrungswissen vor Ort (man weiß es, kann es aber schwer erklären)
- Authentifizierungen, die nur die Person selbst durchführen kann
- körperliche Arbeit
- langfristige zwischenmenschliche Beziehungen
- rechtliche und vertragliche Befugnisse in der realen Welt
- das Bauchgefühl vor Ort, das sagt: „Hier stimmt was nicht"
All das lässt sich nicht einfach so ersetzen.
Und wer die KI auf neun vervielfacht, kann auch die Fehler mit neunfacher Geschwindigkeit vervielfachen.
Wer eine alte Spezifikation liest, erweckt alten Code wieder zum Leben. Zwei Teams bauen dieselbe Funktion getrennt. Alle sagen „mein Teil ist durchgelaufen", und nur der Livebetrieb fällt aus.
Keine Mitarbeiter, aber die Abstimmung zwischen den Abteilungen wie in einem Konzern.
Deshalb ist es beim Parallelisieren von KI wichtiger als die Anzahl, einen Mechanismus für Stimmigkeit zu haben.
Am wichtigsten ist das „Koordinationsteam"
Wenn man mehrere KIs einsetzt, sind nicht die ausführenden die wichtigsten, sondern die Koordination.
Die Koordination tut Folgendes:
- den neuesten Stand lesen
- festlegen, welche Fassung maßgeblich ist
- die Verantwortungsbereiche aufteilen
- verhindern, dass dieselbe Funktion doppelt gebaut wird
- nur das gescheiterte Team isolieren
- am Ende alles auf denselben Stand im Livebetrieb bringen
Ohne diese Koordination ist die KI nicht „neun günstige Leute", sondern „neun Leute im selben Raum mit neun verschiedenen Bauplänen".
Besonders wichtig ist die Denkweise erst lesen → ausprobieren → Zustand einordnen → nur reparieren, was nötig ist.
Man prüft die vorhandenen Funktionen und sortiert sie in fertig, teilweise fertig, kaputt, veraltet und ungeprüft. Repariert wird nur, was nötig ist.
Sonst baut die KI mit hundert Prozent gutem Willen eine bestehende Funktion noch einmal.
Die aus Freundlichkeit entstandene Doppelarbeit wird später meist unfreundlich.
Eine Artikelfabrik macht diese Kostenrevolution gut sichtbar
Zerlegt man eine Artikelfabrik rein mit Menschen, ergeben sich mehr Berufe, als man denkt.
Planung, Schreiben, Redaktion, Korrektorat, Übersetzung, SEO (damit Suchmaschinen deine Seite leichter finden), interne Links, Veröffentlichung, Webentwicklung, Infrastruktur, Werbung, Auswertung, Qualitätskontrolle.
Schaut man nur auf die Kosten für einen Artikel, bleibt diese Kulisse unsichtbar.
Bei der KI ist es umgekehrt: In der Preisvorstellung des Artikelschreibens kann man auch den Mechanismus dahinter anfassen.
In der Sitzung nach dem Schreiben des Textes wird der Übersetzer repariert. Ein anderes Team bringt die Veröffentlichung in Ordnung. Ein weiteres liest die Auswertungsdaten. Die Koordination verbindet alles.
Dann reicht die Beschreibung „Ich lasse eine KI Artikel schreiben" nicht mehr aus.
Die Wirklichkeit ähnelt eher dem Abrufen der Abteilungen eines kleinen Digitalunternehmens, nur wenn man sie braucht.
Bei Software insgesamt verändert sich die kleinste Einheit für Gründung und Nebenprojekte
Diese Struktur gilt nicht nur für Artikel.
Kleine Webdienste, Arbeitsautomatisierung, interne Werkzeuge, Datenanalyse, Recherchesysteme, SaaS-Prototypen (Software im Abomodell): Je mehr das Ergebnis rein digital entsteht, desto stärker wirkt es.
Früher blieb vieles hier stehen:
„Die Idee ist da, aber für einen Entwickler reicht es nicht." „Jemanden für die Auswertung kann ich mir nicht leisten." „Wenn ich an den Betrieb denke, schaffe ich das allein nicht."
Jetzt kann der Einstieg so aussehen:
„Erst lasse ich die KI mit 3 Rollen bauen, geht etwas kaputt, erhöhe ich auf 5, und am Schluss kommt eine Koordination dazu."
Das ist nicht bloß billigere Entwicklung.
Die Zahl der Ideen, die man ausprobieren kann, wächst.
Weil ein einzelnes Scheitern weniger kostet, lassen sich kleine Vorschläge, die früher in der Planungsrunde untergingen, bis zum fertigen Ergebnis bringen.
Selbst für Arbeit, die keine Einstellung rechtfertigt, kann man eine richtige zuständige Abteilung aufbauen.
Abteilung hin oder her: Visitenkarten gibt es keine, Trinkrunden auch nicht. Nur das Organigramm sieht stattlich aus.
Fazit: Das wirklich Günstige an der KI ist nicht „der Preis einer Antwort", sondern „der Preis, eine Organisation zu vergrößern"
Schaut man nur auf die Monatsgebühr, kann die KI teuer wirken.
Wechselt man aber den Vergleich von „Suchmaschine" oder „Schreib-App" zu einer kleinen Organisation, die mehrere Kopfarbeiten gleichzeitig am Laufen hält, sieht es anders aus.
Natürlich sind KIs keine neun Menschen. Verantwortung, Bauchgefühl vor Ort und echte Befugnisse sind anders.
Trotzdem sinken bei Arbeit, die sich in Software ausdrücken lässt, stark:
die Kosten für zusätzliche Rollen die Kosten für mehr Versuche die Kosten für den Bau der Fabrik selbst
Das Verblüffende ist also nicht, dass „die KI Artikel schreiben kann".
Sondern dass man zum Preis einer artikelschreibenden KI sogar die Artikelfabrik bauen kann.
Und in der Software kann diese Fabrik wieder eine andere Fabrik bauen.
Null Mitarbeiter und trotzdem wachsen die Abteilungen. Null Quadratmeter Büro und trotzdem nimmt die parallele Arbeit zu. Null Yen an Sozialleistungen, aber der Kontext (die Menge an Informationen, die die KI gleichzeitig im Blick behalten muss) frisst ordentlich.
Die Kostenstruktur der Kopfarbeit ist in eine ziemlich seltsame Zeit eingetreten.
