LONDON (IT BOLTWISE) – Meta hat mit „Project OT“ Szenarien geprüft, in denen KI-Agenten „viel“ der täglichen Arbeit tausender Mitarbeitender übernehmen sollen. Laut Bericht umfassten die Überlegungen auch Einschnitte bei Teamgrößen, die in der Spitze bis zu 60 Prozent gereicht hätten, bevor die zweite Runde gestrichen wurde. Kritisch waren dabei offenbar Produktivitäts-Fragen sowie ein Anstieg technischer und sicherheitsrelevanter Vorfälle. Gleichzeitig betont Meta, dass Leistungs- und Beförderungsentscheidungen weiterhin von Menschen getroffen werden.
Meta hat intern einen Plan verfolgt, um das Unternehmen „AI-nativ“ auszurichten – und damit die Rolle menschlicher Arbeit in vielen Prozessen neu zu bewerten. Ausgangspunkt war eine Umstrukturierungslogik, die nicht nur Automatisierung verspricht, sondern KI-Agenten als aktive Arbeitsausführende in den Alltag holen will. In dem Zusammenhang ist von „Project OT“ die Rede, das laut den vorliegenden Informationen Szenarien durchspielte, wie sich Aufgabenverteilung, offene Stellen und Personalabbau verändern könnten, wenn bestimmte Tätigkeiten stärker an KI ausgelagert werden.
Der Kern der Idee laut den beschriebenen Planungsunterlagen: Eine „AI-native“ Organisation soll so aufgestellt sein, dass „AI-ready Tools und Agents“ miteinander interagieren, Workflows weitgehend automatisiert laufen und neue Builds „AI-first“ entstehen. Praktisch würde das bedeuten, dass Teams nicht mehr nur KI als Assistenz betrachten, sondern KI-Agenten als ausführende Instanz einplanen – mit kleinen menschlichen Einheiten, die überwachen, nachsteuern und Prioritäten setzen. Dabei geht es nicht nur um einzelne Teilaufgaben. Die Planung zielte auf die Ausführung „vieler“ Tätigkeiten ab, die zuvor von tausenden Beschäftigten übernommen wurden, inklusive der Frage, welche Mitarbeiter neue Rollen erhalten und welche Stellen wegfallen.
In den Szenarien tauchten deutlich einschneidende Personalmaßnahmen auf: Es wurde beschrieben, dass Meta Kopfzahlen in der Spitze um bis zu 60 Prozent hätte reduzieren können, bei einem Gesamtpfad, der zwei Wellen von Entlassungen vorsah. Zugleich heißt es, dass Meta nicht alle Möglichkeiten aus der Szenarioplanung umgesetzt hat und auch nicht von Beginn an festgelegt war, wie groß die finale Reduktion ausfallen würde. Berichten zufolge fanden in diesem Zusammenhang eine erste Runde von Entlassungen im Mai statt; eine zweite Welle wurde anschließend wieder abgesagt. Als Grundrichtung wird zudem genannt, dass die über Einsparungen frei gewordenen Mittel dafür gedacht waren, insbesondere leistungsstarke Mitarbeitende weiterzubeschäftigen – besonders solche mit KI-nahem Engineering-Fokus.
Technisch und organisatorisch wird an mehreren Stellen sichtbar, warum „KI als Team-Ersatz“ in der Praxis schwerer ist als es das Buzzword verspricht. Meta hatte während der Umsetzungsphase zunächst auch Pilot-Elemente, die Engineering- und Research-Strukturen in kleinere Einheiten überführen sollten, flankiert durch eine interne „AI-Native“-Argumentation, die Mittel-Management-Ebenen reduzieren und „agent-assisted analysis“ nutzen will, um Tagesaufgaben zu priorisieren. Gleichzeitig zeigen die geschilderten Reaktionen aus dem Unternehmen, dass das Vertrauen in solche Systeme nicht automatisch wächst: Berichte verweisen darauf, dass frühere Planungen rund um bevorstehende Entlassungen und sogar die Nutzung von Eingabedaten (Tastatur- und Mausinteraktionen) zur KI-gestützten Trainingslogik die Stimmung belastet hätten; zudem habe Meta ein solches Vorhaben später pausiert.
Auch die Produktivitätsbilanz wirkt als Bremsklotz. In den internen Hinweisen wird ein gemischtes Bild beschrieben: Einerseits seien Code-Änderungen an Plattformen und Infrastrukturkomponenten im Jahresvergleich stark gestiegen – in dem Kontext wird ein Plus von 220 Prozent genannt. Andererseits sei der Weg von Änderungen hin zu tatsächlich neuen oder verbesserten Features für Endnutzer deutlich weniger stark gewachsen; dort wird ein Anstieg von 36 Prozent angeführt. Zusätzlich berichten die Unterlagen von Risiken, die für Security- und Engineering-Teams besonders relevant sind: Es soll zu „large-scale, disruptive actions“ durch KI-Agenten gekommen sein, die Menschen so nicht ausführen würden; parallel sei die Zahl größerer technischer und sicherheitsrelevanter Vorfälle im Vergleich zum Vorjahr um 40 Prozent gestiegen, während die zum Bearbeiten dieser Probleme aufgewendete Zeit der Beschäftigten um bis zu 70 Prozent zugenommen haben.
Meta hat nicht zuletzt auf diese Signale reagiert. In dem Bericht wird geschildert, dass Zuckerberg das Vorgehen zu „Project OT“ in Gang gesetzt habe („set Project OT in motion and directed executives to proceed with the changes to management structures“). Gleichzeitig deutet die weitere Entwicklung darauf hin, dass das Tempo agentischer Entwicklung intern als nicht ausreichend schnell bewertet wurde: Für Juli wird erwähnt, Zuckerberg habe in einer Unternehmensrunde eingeräumt, dass sich die „trajectory of the agentic development“ innerhalb von mindestens vier Monaten nicht so beschleunigt habe, wie erwartet. Damit rückt ein Punkt in den Vordergrund, der viele Organisationen betrifft, die KI-Einsatz als Kosten- und Effizienzhebel sehen: Selbst wenn Modelle Aufgaben sehr gut unterstützen oder im Code „viel bewegen“, bleibt der unternehmensweite Transfer in verlässliche Ergebnisse, die Sicherheits- und Qualitätsanforderungen erfüllen, oft der Engpass.
Für Unternehmen ist der Fall vor allem ein Belastungstest für die Annahme „KI ersetzt Arbeit vollständig“. Meta zeigt zwar, wie weit ein großer Konzern bereit ist zu gehen, um KI-Agenten als zentrale Produktionskomponente zu etablieren; zugleich wird sichtbar, dass die Kombination aus Umstrukturierung, Erwartungsmanagement und tatsächlicher Deliverability von KI-Systemen eng miteinander verflochten ist. Besonders relevant ist außerdem die Governance: Meta habe gegenüber dem Bericht hervorgehoben, dass Leistungs- und Beförderungsentscheidungen weiterhin durch Menschen getroffen werden. In der Praxis bedeutet das: KI-Agenten können Prozesse beschleunigen, aber die letzten verantwortlichen Schleifen – etwa bei Bewertungen, Beförderungen oder sicherheitskritischen Eskalationen – bleiben menschlich. Genau hier entscheidet sich, ob „AI-native“ im Alltag wirklich stabil funktioniert oder ob die Organisation am Ende doch wieder auf stärkere menschliche Kontrolle und langsamere, nachvollziehbare Änderungszyklen zurückfällt.
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