LONDON (IT BOLTWISE) – Jack Dorsey will bei Block Managementschichten abbauen und die Rolle von Führungskräften neu definieren: Teams sollen größer werden, Manager sollen zugleich technisch mitarbeiten. Vor dem Hintergrund weiterer KIgetriebener Effizienzprogramme bei großen Tech-Firmen verschiebt sich damit die Diskussion von einzelnen Entlassungen hin zu einem neuen Betriebsmodell. Der Vorschlag zielt auf schnellere Ideen- und Umsetzungszyklen sowie eine klarere Verantwortungslogik ab. Gleichzeitig wächst der Druck, Produktivität messbar zu machen und dabei Arbeits- sowie Datenschutzaspekte nicht zu übersehen.
Jack Dorsey nutzt die anhaltende KI-Welle, um eine Diskussion anzustoßen, die in vielen Tech-Organisationen längst im Verborgenen läuft: Wie viele Führungsebenen braucht ein Unternehmen, wenn KI Routineaufgaben beschleunigt und Entscheidungen zunehmend datenbasiert werden? Dorsey, Gründer und CEO von Block, verweist dabei auf seine eigene Historie mit operativer Straffung: Sein Unternehmen hatte bereits einen großen Teil der Belegschaft im Zuge eines KIgetriebenen Effizienzprogramms reduziert. Nun folgt der nächste Schritt auf der Management-Ebene – und das ist strategisch relevant, weil Organisationstiefe direkt beeinflusst, wie schnell Ideen von der Idee zur Umsetzung gelangen und wie klar Verantwortung verteilt ist.
Konkret beschreibt Dorsey, dass Block aktuell etwa fünf Ebenen unterhalb seiner eigenen Position „durchschaltet“ und diese Zahl bis Jahresende auf zwei bis drei reduzieren möchte. Das Entscheidende daran ist weniger die reine Zahl der Layer, sondern die Neubestimmung der Aufgaben: Manager sollen nicht mehr primär als Vermittler zwischen Teams fungieren, sondern in größeren Gruppen – potenziell mit Hunderten Beschäftigten – Verantwortung tragen. In seiner Argumentation soll die Führung stärker auf Entwicklung und Mentoring ausgerichtet sein: Die Führungskraft unterstützt dabei, die eigene Disziplin zu meistern, Karrierepfade zu durchdenken und Probleme vorausschauend („um die Ecke“) zu erkennen. Die operative Anleitung soll dagegen nicht zwangsläufig bei der Führung landen.
Der technische Unterbau dieser Idee lässt sich in einer unternehmensweiten Verschiebung verstehen: Wenn KI-gestützte Tools Code-Erstellung, Dokumentationsarbeit oder Testautomatisierung unterstützen, verändert sich die Kompetenz, die Führungskräfte praktisch vorhalten müssen. Dorsey nennt als ersten Schritt, dass „in Engineering“ Manager nicht nur fachlich führen, sondern auch selbst technisch beitragen und Code liefern müssen. Aus der Perspektive moderner Software-Organisationen ist das konsistent: In vielen Teams sind die effektivsten technischen Führungskräfte diejenigen, die die Pipeline vom Modell oder Tooling bis zum produktiven Ergebnis verstehen, also Anforderungen, Qualitätssicherung und Deployment eng verzahnen können. Diese Logik lässt sich grundsätzlich auf weitere Disziplinen übertragen, etwa Security Engineering, Data Operations oder auch Produktmanagement.
Marktseitig trifft Dorseys Ansatz auf ein Umfeld, in dem KI-Effizienz inzwischen als wirtschaftliches Szenario fest im Kapitalmarkt verankert ist. Berichten zufolge haben verschiedene große Konzerne in diesem Jahr bereits umfangreiche Stellenkürzungen mit KI-Bezug vorgenommen, darunter Amazon, Oracle, Coinbase, Cloudflare und Meta. Für die Wirkung ist dabei entscheidend, dass solche Maßnahmen nicht nur einzelne Abteilungen betreffen, sondern häufig als Programm zur Kostensenkung und Output-Steigerung kommuniziert werden. Experten beobachten, dass KI nicht erst bei der Automatisierung ansetzt, sondern die Organisationsplanung selbst beeinflusst: Wenn interne Workflows schneller werden, steigt die Versuchung, Rollen zu konsolidieren, Kommunikationswege zu verkürzen und Produktivität pro Team zu erhöhen.
Eine weitere Stimme in diesem Kontext liefert Jeremy Allaire, Mitgründer und CEO von Circle. Er warnte früh vor der Geschwindigkeit, mit der KI-Agenten die Arbeitswelt umformen könnten, und stellte zugleich dar, wie sein Unternehmen KI systematisch integriert. In den berichteten Aussagen betont Allaire, dass ein großer Teil der Mitarbeitenden regelmäßig KI-Coding- und Automatisierungstools nutzt und dass bereits viele KI-Apps entwickelt und bereitgestellt wurden, wobei ein signifikanter Anteil der Entwicklerinnen und Entwickler nicht aus dem klassischen Technikprofil kommt. Diese Kombination ist für die Diskussion über Managementrollen wichtig: Wenn Aufgaben durch KI stärker „self-service“-fähig werden, können kleinere Expertengruppen mehr Reichweite entfalten – Führung muss dann stärker in Architekturentscheidungen, Qualitätsgrenzen und Coaching investieren als in detaillierte Task-Anweisungen.
Historisch betrachtet ist der Gedanke „weniger Manager, mehr technische Verantwortung“ nicht völlig neu, aber er gewinnt durch KI eine andere Schärfe. In der Vergangenheit waren schlanke Organisationsmodelle oft schwer planbar, weil die Kosten- und Qualitätswirkung neuer Arbeitsweisen unzureichend messbar war. Heute liefern KI-gestützte Systeme neue Metriken: Durchsatz in Repositories, Qualität in Tests, Durchlaufzeiten in Pipelines oder auch Zeitersparnisse in Support- und Operations-Prozessen werden zunehmend direkt beobachtbar. Der Unterschied zu früheren Lean-Programmen liegt daher in der technischen Nachweisbarkeit. Gleichzeitig entstehen neue Risiken: Wenn Manager mehr beitragen sollen, steigt die Erwartung an ihre technische Kompetenz, und es müssen klare Standards für Wissenstransfer, Code-Review und Entscheidungswege etabliert werden.
Auf der regulatorischen und datenschutzrechtlichen Ebene verschiebt sich ebenfalls die Verantwortung. KI-gestützte Effizienzprogramme bedeuten in der Praxis häufig mehr Datenfluss: Entwicklerteams nutzen Tools, die Code oder Texte verarbeiten, und Automationssysteme greifen in Prozesse ein, die personenbezogene Informationen betreffen können – etwa in HR-nahem Reporting, Ticket-Systemen oder Produktivitätsmessungen. Unternehmen, die Managementschichten reduzieren und Rollen neu definieren, sollten deshalb Governance nicht „mit einsparen“. Besonders wichtig sind Richtlinien zu Datenminimierung, Zugriffsrechten, Logging und Aufbewahrungsfristen sowie Transparenz gegenüber Mitarbeitenden über den Zweck von Leistungs- und Workflow-Metriken. Nur so lässt sich vermeiden, dass KIgetriebene Optimierung später Compliance-Kosten erhöht oder rechtliche Risiken verstärkt.
Für die Zukunft zeichnet sich ein Betriebssystem ab, in dem Führung weniger als hierarchischer Gatekeeper und mehr als Orchestrator von Verantwortung funktioniert. Dorseys Vision einer Führung über große Gruppen ist dabei nur dann tragfähig, wenn Unternehmen gleichzeitig Architektur, Tooling und Qualitätsprozesse so gestalten, dass Entscheidungen dezentral möglich bleiben. Eine naheliegende Implikation für Entwicklerinnen und Entwickler ist, dass Fähigkeiten entlang der Wertschöpfungskette stärker gefragt sind: Wer KI-Tools in reale Deployments bringt, wird wertvoll, aber auch wer Standards für Sicherheit, Wartbarkeit und Observability setzen kann. Gleichzeitig dürften Agenten-Workflows bis 2027 weiter zunehmen, wodurch Unternehmen verstärkt prüfen, wie viele Rollen noch menschliche „Verstärker“ benötigen. Am Ende wird nicht jede Effizienzmaßnahme gleich fair oder gleich erfolgreich sein – aber der Trend zur organisatorischen Neujustierung scheint, getrieben durch KI, bereits klar begonnen zu haben.
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