TEL AVIV / LONDON (IT BOLTWISE) – Monday.com verknüpft seine geplanten Entlassungen mit einer KI-gestützten Neuausrichtung von Produkt, Marketing und Go-to-Market. Laut SEC-Unterlagen sollen etwa 20% der Belegschaft betroffen sein – knapp über 600 Jobs. Der Konzern betont dabei ausdrücklich, dass es nicht um Kostensenkung oder einen Ersatz von Menschen durch KI gehe. Gleichzeitig zeigt eine Branchen-Auswertung, dass Märkte die Erzählung von „AI-first“ und Effizienzgewinnen nach Ankündigungen oft nur begrenzt honorieren.
Monday.com ist damit zum jüngsten Beispiel einer Entwicklung geworden, die in der Tech-Branche seit Monaten an Fahrt gewinnt: Entlassungen werden zunehmend nicht nur mit Marktzyklen begründet, sondern auch mit der Frage, wie Künstliche Intelligenz Prozesse verändert. Der Arbeitsmanagement-Anbieter aus Tel Aviv kündigte in einer SEC-Anmeldung an, rund 20% der Mitarbeitenden zu reduzieren – konkret „just over 600“ – und ordnet die Maßnahme einem „restructuring plan“ zu, der Teil einer laufenden Umgestaltung von Produkt, Marketing und Go-to-Market-Strategie ist. Wichtig ist dabei die Tonalität des Unternehmens: Co-founder Eran Zinman stellt in einem Memo heraus, dass die Entscheidung nicht der „Kostenreduktion“ diene und auch nicht darauf ausgelegt sei, Menschen durch KI zu ersetzen. Für IT-Leiter und Produktverantwortliche ist das vor allem deshalb relevant, weil sich hier die nächste Phase der KI-Industrialisierung zeigt: weniger „Pilot“-Narrativ, mehr Umbau von Rollen, Verantwortlichkeiten und betrieblichen Workflows.
Technisch betrachtet lässt sich die Argumentationslinie nur verstehen, wenn man Künstliche Intelligenz nicht als isoliertes Feature, sondern als Betriebssystem für Abläufe betrachtet. Monday.com koppelt die Umstrukturierung an seine „AI-driven growth strategy“ und an eine „AI-first vision“, die bereits rund ein Jahr zuvor im Zuge eines Plattform-weiten KI-Schubs kommuniziert wurde. Das ist ein Signal, dass sich die Produkt- und Engineering-Ressourcen stärker auf Automatisierung, Assistenzfunktionen und KI-gestützte Operabilität konzentrieren sollen. Gleichzeitig ist die Unternehmenspraxis ein Hinweis darauf, wie die Organisation bei solchen Umstellungen typischerweise „umgeformt“ wird: Prozesse werden verschlankt, Zuständigkeiten neu zugeschnitten und Teamgrößen an die neue Toolchain angepasst. In der Praxis bedeutet das oft, dass nicht zwingend weniger Output produziert wird, aber die Zahl der Rollen, die für denselben Output zuständig sind, sinkt – zum Beispiel bei manueller Qualitätssicherung, Koordination und bestimmten Formen von Reporting.
Der Blick auf die Marktreaktion macht die Debatte noch schärfer. Eine Branchenanalyse bezifferte den Umfang der Entlassungen in den USA seit Jahresbeginn auf fast 140.000 Jobs, wobei große Anbieter zusammen auf nahezu 50.000 Kürzungen kamen. Gleichzeitig fließt laut dieser Darstellung ein beträchtlicher Teil des Kapitals in KI-Rechenzentren und die dafür nötige Infrastruktur – also in den „Cost“-Block, der häufig als Gegenargument genutzt wird: Wenn zugleich massiv investiert wird, wirkt es nicht automatisch plausibel, dass KI allein der Auslöser für Stellenstreichungen ist. Noch unbequemer ist die Beobachtung, dass Firmen, die KI als Faktor nennen, in den 30 Handelstagen nach der Ankündigung im Schnitt rund 10% hinter dem Nasdaq-Index zurückblieben. Für Unternehmen heißt das: Die Kapitalmärkte bewerten nicht nur den Umbau an sich, sondern auch die Glaubwürdigkeit der Kosten- und Wachstumslogik dahinter – und sie preisen Risiken ein, wenn Effizienzgewinne nicht sauber in Umsatzpfade übersetzt werden.
Dass das Bild nicht einheitlich negativ ist, zeigen parallel laufende Beispiele. Während mehrere Unternehmen Stellen abbauen, berichten andere von schnellerem Wachstum oder gezieltem Talent-Transfer in KI-nahe Bereiche. So wird von KI-fokussierten Playern wie Anthropic und OpenAI berichtet, die weiterhin einstellen und damit Teile der freigesetzten oder neu verfügbaren Expertise aufnehmen. Auch innerhalb der Konzerne verschiebt sich die Headcount-Landschaft: Meta etwa soll Tausende Mitarbeitende in AI-fokussierte Rollen verlagert haben, während andere Bereiche Kürzungen erlebten. IBM wiederum setzt laut den vorliegenden Angaben auf eine stärkere Rekrutierung auf Einstiegsniveau für KI- und Hybrid-Cloud-Rollen, während HR-Funktionen in Teilen durch Automatisierungs- und Agentenansätze „ersetzt“ bzw. neu verteilt werden. Damit entsteht ein Muster, das in vielen Organisationen zu beobachten ist: Entlassungen treffen nicht nur „Arbeit“, sondern vor allem Schichten von Koordination, manuellem Übersetzen zwischen Tools und Verantwortlichkeiten sowie bestimmte Management- und Backoffice-Aufgaben.
Die aufgeführten Einzelfälle illustrieren, wie unterschiedlich die Begründungsmuster ausfallen können – und wie eng KI bei vielen davon inzwischen als integraler Teil der Neuaufstellung erscheint. Microsoft reduzierte etwa 4.800 Rollen (2,1% der globalen Belegschaft), während das Unternehmen betont, dass Positionen nicht durch KI ersetzt würden, aber gleichzeitig anerkennt, dass KI die Art der Arbeit verändert. Oracle meldete in einer Jahresregulierung, dass die „adoption and deployment of AI“ zu Reduktionen führen kann und nannte im Zeitraum 21.000 Stellenkürzungen. GitLab kündigte rund 350 Entlassungen (etwa 14% der Belegschaft) an, um AI-Infrastrukturinvestitionen zu finanzieren und den steigenden Traffic aus AI-Workflows zu bewältigen, inklusive eines „generational rebuild“ für agentenfähige Workloads. Cloudflare setzte ebenfalls stark auf den Umbau, mit Kündigungen bei überproportional vielen „measurers“ genannten Rollen im mittleren Management und im Finance-/Audit-Umfeld. Selbst dort, wo AI nicht als alleiniger Treiber genannt wird, wird die Richtung deutlich: Die Unternehmen versuchen, Ressourcen stärker an die Stellen zu koppeln, an denen KI-gestützte Produktivität unmittelbar sichtbar wird.
Auch für den Alltag in der IT und im Engineering sind solche Meldungen ein klarer Handlungsimpuls. Wenn sich Teams „funktion by function“ umstellen, wie es etwa im Kontext von Agentforce und Automatisierung bei PayPal beschrieben wird, dann verschiebt sich die Anforderungslandschaft oft von reiner Softwareproduktion hin zu Orchestrierung, Datenqualität, Zugriffssicherheit und Betriebsstabilität. Das erklärt auch, warum manche Unternehmen gleichzeitig Stellen kürzen und dennoch offene Rollen im KI-Umfeld signalisieren: Es geht weniger um ein pauschales „weniger Personal“, sondern um eine neue Skill-Matrix. Für CIOs, HR- und Organisationsentwicklungsteams bedeutet das, dass Übergänge, interne Umschulung und die Messbarkeit neuer Rollenprofile entscheidender werden als reine Kopfzahl-Ziele. Gleichzeitig sollten IT-Verantwortliche bei jeder „AI-first“-Behauptung prüfen, welche Workflows tatsächlich automatisiert werden sollen, welche Daten dafür benötigt werden und wo verbleibende Kontrollpunkte liegen – denn genau dort entscheidet sich, ob KI die versprochene Effizienz liefert oder ob Reorganisation und Recruiting später nachgezogen werden müssen.
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