MANILA / LONDON (IT BOLTWISE) – In der philippinischen Outsourcing-Branche treffen generative KI und Kostendruck erstmals auf die gesamte Wertschöpfungskette von Content bis Kundeninteraktion. Mehrere ehemalige Mitarbeitende berichten, dass KI-generierte Texte nicht einfach entlasten, sondern zusätzliches Prüfen und Korrigieren nach sich zogen. Gleichzeitig werden Rollen umgebaut oder entfallen, während Unternehmen interne Trainings und Umschulungen ankündigen. Unklar bleibt, wie schnell sich Qualifizierung und neues Rollen-Design an die Tempoerhöhung durch KI anpassen.
Wenn abends gegen 17 Uhr in Cubao in Manila die Mitarbeitenden mit Firmen-Ausweisen aus Hochhausschluchten in die Nacht strömen, wirkt das Outsourcing wie ein Symbol für Aufstieg: stabile Gehälter, planbare Aufgaben und eine Industrie, die über Jahre hunderttausende Arbeitsplätze geschaffen hat. Genau dieses Versprechen wird derzeit durch generative KI herausgefordert. Der konkrete Bruch zeigt sich nicht nur in Diskussionen über „Ersetzung“, sondern vor allem in den Details des Alltags: In vielen Teams wandert die Arbeit vom Erstellen hin zum Prüfen, von der Produktion hin zur Qualitätssicherung – und damit verschiebt sich auch, wer welche Kompetenz benötigt und welche Rollen am Ende noch gebraucht werden.
Im Zentrum steht die Auslagerung von Dienstleistungen, die das Land seit den frühen 2000er-Jahren gezielt ausgebaut hat. Die Philippinen wurden als englischsprachige Alternative zu Indien positioniert, Regierungen setzten auf Steueranreize, Infrastrukturinvestitionen und große internationale Niederlassungen. Global aktive Konzerne wie Accenture, Concentrix und Teleperformance bauten weitläufige Standorte auf, in denen heute rund 1,9 Millionen Menschen beschäftigt sind; die Branche erzielt jährlich etwa 40 Mrd. US-Dollar und entspricht damit ungefähr 10% der Wirtschaftsleistung. Gleichzeitig mahnen Arbeitsmarktakteure, dass genau diese Struktur anfällig ist: Laut International Labour Organization sind 12,7 Millionen Beschäftigte in Berufen tätig, die für generative KI „exponiert“ sind – der höchste Anteil in Südostasien. Die entscheidende Frage lautet damit nicht, ob KI Aufgaben automatisiert, sondern welche Aufgaben in welchem Ausmaß in den nächsten Monaten und Jahren tatsächlich umgestellt werden.
Ein konkretes Beispiel liefert die Perspektive von Content Writerinnen und -Schreibern, die den Übergang in der Praxis erlebt haben. Lisa, deren Name aus Gründen des Datenschutzes anonymisiert wurde, beschreibt, dass sie in ihrer ersten Phase keine Notwendigkeit für KI gesehen habe: Sie habe ihre Aufgaben erledigen können und Deadlines eingehalten. Acht Monate später wurde sie jedoch entlassen, einen Monat bevor eine Daueranstellung anstand. In der Vorphase, so ihre Darstellung, habe ein PR-Dienstleister KI-generierte Inhalte liefern sollen, die die Belegschaft anschließend bearbeiten musste. Besonders bitter ist daran der Umstand, dass die Mitarbeitenden ihre Fähigkeiten nicht nur „konsumierten“, sondern laut Schilderung zur Anpassung – also zum Training auf den Schreibstil der Organisation – eingesetzt wurden. Das Muster taucht auch bei einer zweiten ehemaligen Content Writerin auf: KI wurde als Produktivitätswerkzeug eingeführt, erhöhte laut ihr aber den Aufwand, weil die Ergebnisse häufig ungenau waren und deshalb mehr Korrekturen und Faktchecks nötig wurden.
Auf der Unternehmensseite wird der Wandel häufig anders gerahmt. Jack Madrid, Präsident der IT- und Business-Process-Association der Philippinen (IBPAP), sagt, die Branche übernehme KI bereits messbar: Mehr als zwei Drittel der Mitglieder würden AI-Piloten einsetzen. Er betont zugleich, dass „agentische“ KI – also Systeme, die stärker eigenständig Schritte ausführen können – das Tempo der Automatisierung beschleunigen könnte. In der Praxis sieht er jedoch auch, dass viele Betroffene innerhalb derselben Organisation neu zugewiesen werden. Einschränkungen im Hiring führen seiner Einschätzung nach außerdem nicht ausschließlich auf KI zurück: Er nennt eine Verlangsamung bei Investitionsentscheidungen, ob bestimmte Prozesse ausgelagert oder intern aufgebaut werden sollen. Das Zusammenspiel aus KI-Implementierung, Zurückhaltung bei Offshoring-Entscheidungen und einer unsicheren globalen Nachfrage macht die Lage für Beschäftigte unübersichtlich – selbst dann, wenn Unternehmen offiziell von Umschulung sprechen.
Genau diese Spannung zeigt sich auch in der Wettbewerbslogik. Paul Quintos von der University of the Philippines-Diliman beschreibt, dass Manager teils skeptisch seien und verlangsamen wollen, weil sie fürchten, wie viele Beschäftigte im Inland tatsächlich verdrängt werden könnten. Gleichzeitig sieht er starken Druck durch internationale Kunden: KI gilt in Ausschreibungen zunehmend als erwarteter Bestandteil des Serviceangebots und wird häufig als Kostensenkungsmaßnahme verstanden. Hinzu kommt ein Bewertungsproblem, das Quintos mit dem Begriff „AI washing“ adressiert: Er sagt, es gebe Fälle, in denen Entlassungen als KI-getrieben dargestellt würden, obwohl schwächere Nachfrage oder wirtschaftliche Abkühlung die eigentliche Ursache seien. Für Unternehmen bedeutet das zweierlei: Einerseits müssen sie nachweisen, dass KI-Tools messbaren Nutzen liefern; andererseits wird intern politisch schwieriger, harte Entscheidungen sauber vom Technologieargument zu trennen.
Regulatorisch und organisatorisch ist der Spielraum derzeit eng, gerade weil der Outsourcing-Sektor in den Philippinen weitgehend nicht gewerkschaftlich organisiert ist. Laut Angaben, die in dem Bericht zitiert werden, gelten zwar bestehende Arbeitsgesetze für Entlassungen, sie geben aber wenig konkrete Leitplanken, wie Unternehmen KI in Arbeitsprozesse einführen sollen oder wie Beschäftigte in Entscheidungen zur Technologie-Nutzung eingebunden werden müssen. Auf Regierungsebene wird gleichzeitig ein nachholender Lernkurs beschrieben: Das zuständige Ministerium sieht eine Verantwortung für Umschulung und will nicht gegenüber Wettbewerbern wie Indien oder Singapur zurückfallen. Die Regierung habe sich zudem zum Upskilling von über 300.000 Outsourcing-Arbeitern verpflichtet; zugleich deutet Leandro Aguirre an, dass das bisherige Wirtschaftsmodell, das stark auf ausländische Direktinvestitionen setzte, überprüft werden müsse. Sein Ziel: heimische KI-Firmen aufbauen, die höhere Wertschöpfung und neue Rollen schaffen.
Für die Technologie- und IT-Organisationen innerhalb der Branche liegt die operative Herausforderung damit nicht nur in der Modellwahl, sondern in der Betriebsrealität: KI-gestützte Workflows verlangen klare Qualitätsgrenzen, ein Monitoring der Ausgabegüte und Prozessdesigns, die menschliche Kontrolle nicht als „Nacharbeit“, sondern als integrierten Bestandteil der Produktion behandeln. Teleperformance etwa sagt, KI solle Routineinteraktionen übernehmen, während Menschen in komplexere Rollen rücken; Accenture kündigt an, generative KI werde nahezu jede Tätigkeit umformen, und nennt Investitionen in KI-Fähigkeiten und Weiterbildung. Concentrix wiederum betont menschliche Aufsicht über KI-Systeme und Trainings für die neue Technologie. Entscheidend wird sein, ob diese Ankündigungen in der Praxis nicht nur die nächste Automationswelle ausrollen, sondern auch die Zeitfenster für Umschulung realistisch planen – damit aus „mehr Produktivität durch KI“ nicht dauerhaft „mehr Korrekturarbeit durch unzuverlässige Outputs“ wird.
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