LONDON (IT BOLTWISE) – DeepSeek ist in Rekordzeit vom Startup zum KI-Anbieter mit enormer Nutzerbasis aufgestiegen. Der Gründer Liang Wenfeng beschreibt dabei eine Arbeitskultur ohne Überstunden und ohne KPIs. Statt harter Zielvorgaben sollen Teams nur für die erste Hälfte des Tages formale Aufgaben bekommen, die zweite Hälfte bleibt frei. Damit stellt DeepSeek das gängige 996-Modell als Erfolgsfaktor in der Tech-Branche zumindest teilweise infrage.
DeepSeek ist in nur drei Jahren von einem eher unbekannten Startup zu einem KI-Anbieter aufgestiegen, der in der Branche als ernstzunehmender ChatGPT-Wettbewerber gilt. Entscheidend ist dabei nicht nur die Leistungsfähigkeit der Modelle, sondern auch, wie das Unternehmen den Prozess dahinter organisiert: In einer langen Gesprächsrunde mit Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, wie sie aus einem abgezeichneten Mitschnitt hervorgeht, beschreibt Gründer Liang Wenfeng einen Arbeitsalltag ohne Überstunden und ohne KPIs. Dass ein Unternehmen mit Fokus auf KI-Entwicklung gleichzeitig eine so „entspannte“ Steuerung betont, wird in China besonders aufmerksam wahrgenommen, weil der dortige Tech-Sektor lange stark mit dem 996-Modell verknüpft war.
Im Kern klingt das Setup nach einer bewusst flachen Organisationslogik. Wenfeng stellt laut Darstellung heraus, dass es keine starre Hierarchie gibt, die tägliche Befehle nach unten durchreicht, und auch kein festes Regelwerk, an das Mitarbeitende sich jeden Tag auf exakt gleiche Weise halten müssen. Selbst die Aufteilung der Arbeitszeit soll nicht zentral vorgegeben sein: Für etwa die Hälfte des Tages erhalten Mitarbeitende Aufgaben mit „formal work“, während die andere Hälfte unzugeordnet bleibt. Diese Trennung ist für KI-Teams interessant, weil sie auf zwei unterschiedliche Arbeitsformen abzielt: planbare Routinen wie Tests, Abstimmungen oder Dokumentation einerseits und andererseits konzentrierte Forschungs- und Entwicklungsarbeit, die oft schwer in Tagesziele zu pressen ist.
Technisch lässt sich die Argumentation dahinter gut mit dem Alltag von KI-Entwicklungsteams verbinden. Forschung und Experimentieren folgen selten einem linearen Fortschrittsplan; wichtige Schritte entstehen häufig durch iterative Modell- und Datenarbeit, durch wiederholtes Messen, Bewerten und Verwerfen von Hypothesen. Wer zu stark drückt, kann zwar kurzfristig Output erzeugen, riskiert aber, dass sich Teams an messbaren Zwischenzielen orientieren, die die eigentliche Erkenntnisgewinnung ausbremsen. Genau hier setzt Wenfengs Begründung an: Eine „entspannte“ Umgebung sei nötig, weil Forschung nicht in eine reine Leistungskennzahlen-Logik passt, und weil die Mannschaft zudem bewusst wenig parallel fährt („wir machen sehr wenige Dinge“). Für die Praxis heißt das: Statt breite Initiativen mit strikten KPI-Deckeln zu verfolgen, wird der Fokus auf wenige, dafür tief bearbeitete Linien gelegt.
Der Kontext ist nicht zufällig: Das 996-Arbeitsregime ist in China zwar offiziell untersagt, hat sich aber kulturell und in den Erzählungen vieler Tech-Gründer als Erfolgsstrategie festgesetzt. Schon 2019 wurde 996 in einem bekannten Essay als „großes Geschenk“ gerahmt, und die Grundidee taucht seither immer wieder als Wettbewerbsvorteil auf: schneller, härter, mehr Einsatz. Auch im europäischen und US-amerikanischen Umfeld wurde diese Debatte wiederholt aufgegriffen; Netzwerke wie LinkedIn dienten dabei als Bühne, um „Geschwindigkeit“ und „Intensität“ als notwendige Bedingungen im KI-Wettbewerb zu betonen. Gleichzeitig gibt es Hinweise, dass nicht alle Mitarbeitenden diese Logik weiter mittragen wollen, etwa weil der Druck im Arbeitsmarkt für junge Menschen die Attraktivität klassischer Karrierepfade spürbar senken kann.
Vor diesem Hintergrund wirkt DeepSeek wie eine Gegenposition, zumindest in der Darstellung. Während in mehreren Unternehmen Arbeitsverträge oder Onboarding-Prozesse in Richtung harter Arbeitszeitversprechen diskutiert werden, verweist DeepSeek stattdessen auf Konsensführung: Wenfeng sagt, es gebe keine monatlichen Zielvorgaben, und die Leitung orientiere sich an der Zustimmung der Mitarbeitenden. Das ist organisatorisch riskant, wenn es an klaren Grenzen für Verantwortung fehlt; in Entwicklungsumgebungen kann Konsens aber auch funktionieren, solange die Teams kleine Entscheidungsradien haben und Ziele eher über Prioritäten als über KPI-Tabellen gesteuert werden. Gerade in KI-Umgebungen ist diese Art von Steuerung plausibel, weil der Fortschritt häufig in Form von Versuchsresultaten, Modellqualitäten und Iterationszyklen entsteht, nicht in sauber messbaren „Tagesleistungen“.
Für Unternehmen in Deutschland und Europa ergibt sich daraus eine konkrete Implikation: Der KI-Rennen-Charakter verleitet dazu, die Arbeitsorganisation wie ein Produktionssystem zu behandeln, in dem Zeit, Output und Kennzahlen am stärksten standardisiert werden. DeepSeek zeigt jedoch, dass ein anderes Design möglich ist, in dem Teams Freiräume bekommen und die Führung stärker über Vision und Priorisierung wirkt als über harte Tagesziele. Das bedeutet nicht, dass jede Organisation automatisch ohne KPIs auskommen kann; vielmehr verschiebt sich die Frage von „Wie viel Kontrolle und Metriken braucht es?“ hin zu „Welche Arbeit ist wirklich ziel- und qualitätsorientiert messbar, und welche braucht experimentellen Spielraum?“. Wenn sich diese Unterscheidung sauber ziehen lässt, können auch angesichts kurzer Marktzyklen qualitativ hochwertige KI-Ergebnisse entstehen, ohne dass der Alltag in ein Dauerüberstunden-Schema kippt.
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