Ex-Google-Programmmanager: Nutze KI für nachhaltiges Wachstum statt kurzfristigen Einsparungen
Jonathan Conradt hat Teams bei einigen der einflussreichsten Unternehmen der Welt geleitet – Amazon, eBay, Google und Microsoft. Dort hat er großartige Technologien entwickelt, doch sein Fokus lag immer darauf, großartige Führungskräfte zu formen. Jetzt nutzt er als CTO von Shiftwell AI Künstliche Intelligenz, um das menschliche Potenzial zu verstärken.
In Menschen investieren, nicht kürzen: Nutze KI, um Top-Talente zu unterstützen und Kapazitäten zu erweitern – so steigerst du den Umsatz nachhaltiger, als wenn du ausschließlich begrenzte Kosteneinsparungen verfolgst.
KI definiert die Möglichkeiten neu: Große Migrationen und komplexe Zielgruppensegmentierungen lassen sich automatisieren, aber starke Führungskräfte und Ingenieure bleiben essenziell, denn KI verstärkt gutes wie schlechtes Design.
Fokus auf Nutzung, nicht auf Schlagzeilen: Stärke KI-Kompetenz, integriere Tools in Arbeitsabläufe und teile echte Erfolgsgeschichten – so gelingt nachhaltige Transformation.
In diesem Gespräch teilt Jonathan, wie KI Führungsstile und Organisationsdesign verändert – und warum es sinnvoller ist, KI einzusetzen, um die Kompetenzen der Mitarbeitenden zu steigern, anstatt nur Kosten zu sparen.
Vom Großkonzern zum Startup: Wie Jonathan Conradt Führung mit KI neu denkt
Ich hatte das Glück, bei Amazon, eBay, Google und Microsoft an Produkten zu arbeiten, die tagtäglich von Menschen genutzt werden.
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Ich war der Engineering Program Manager für Chromebooks – die inzwischen meine Enkelkinder in der Schule benutzen – sowie für die Mac- und Linux-Versionen des Chrome-Browsers. Bei eBay war ich als Director für Produkte im Bereich Merchandising und Marketing verantwortlich.
Bei Amazon leitete ich zunächst das Marketing für alle Amazon-Geräte, entwickelte anschließend KI-Lösungen und schulte dann Amazon Vice Presidents und Directors in Sachen KI. Die spannende Schnittstelle zwischen KI und Führung erkannend, verließ ich Amazon im Jahr 2024, um Shiftwell AI zu gründen – ein Startup, das sich mit Schwerpunkt KI der Karriere- und Führungskräfteentwicklung widmet.
Shiftwell AI: Führungskräften helfen, ihr Team zu entwickeln
Unsere Erkenntnis bei Shiftwell AI war: Führungskräfte sind überfordert. Sie haben selten genügend Zeit und oft fehlt ihnen das nötige Fachwissen, um direkt unterstellte Mitarbeiter gezielt bei der Entwicklung ihrer Führungskompetenzen und ihrer Karriere zu unterstützen.
Wir gehen davon aus, dass KI dazu führen wird, Unternehmensstrukturen zu verbreitern, da Tools immer besser fähig sind, die Flut von Informationen, die Führungskräfte täglich erreichen, zusammenzufassen. Verbesserte Effizienz im Büroalltag ermöglicht Führungskräften bald, mehr direkte Berichte zu haben – doch diesen fehlt oft nach wie vor die Unterstützung, um zu wachsen.
Shiftwell AI ist eine Alternative zu den weit verbreiteten Mitarbeiterbefragungen im Massenmarketing, die weder Produktivität noch Bindung dauerhaft gesteigert haben. Die Anwendung von KI auf traditionelle Umfragen macht eine schlechte Methode meist noch schlechter. Wir setzten auf einen neuen Ansatz, der durch KI und jahrzehntelange Forschung gestützt wird und Mitarbeitenden sowie Führungskräften die notwendigen Einblicke und Tools verschafft, um erfolgreich zu sein.
Wir erwarten, dass bald jeder Mitarbeitende KI-gestützte Teammitglieder und Partner an seiner Seite hat, die Arbeit unterstützen und Aufgaben automatisieren. Die besten Unternehmen nutzen KI auch, um ihr Team weiterzuentwickeln. Denn diejenigen Organisationen, die Spitzenkräfte gewinnen, fördern und langfristig binden, werden erfolgreich sein.
Jonathans Tipp
Die Unternehmen, denen es gelingt, Top-Talente zu gewinnen, zu fördern und zu halten, werden erfolgreich sein.
Wie KI Führung und Organisationsstrukturen verändert
Eine wichtige Lektion, die ich Amazon-Führungskräften vermittelte, war: Ihre langjährige Erfahrung und die bisherige Intuition, was als unmöglich oder zu teuer gilt, ist heute nicht mehr gültig.
Zum Beispiel durchlief Amazon eine schwierige Umstellung von Perl und C auf Java. Diese Transformation war sehr teuer und zog sich über lange Zeit hin. Dank KI hingegen konnte die Migration von einer älteren auf die neueste Java-Version nahezu vollständig automatisiert erfolgen. Dieser Produktivitätssprung verändert grundlegend, wie wir die Zusammensetzung und Skalierung unserer Mitarbeitenden betrachten.
Meiner Meinung nach gibt es drei Wege, auf die KI-Wirtschaft zu reagieren:
KI ignorieren und hoffen, dass sie wieder verschwindet – so schien Sears seinerzeit auf das Internet zu reagieren.
Unbedacht aufspringen und den Personalbestand schnell senken, in der Annahme, dass die erhöhte Produktivität durch KI die gleiche Leistung mit höheren Gewinnmargen ermöglicht. Kurzfristig steigt der Aktienkurs, letztlich bleibt aber die Leistungsfähigkeit wie zuvor – nur zu geringeren Kosten.
Top-Talente halten und ihnen durch KI neue Möglichkeiten eröffnen, damit sie mehr und schneller umsetzen können.
Für diesen dritten Weg argumentiere ich seit jeher.
In jedem technischen Projekt, an dem ich bisher beteiligt war, mussten wir Kundenanforderungen priorisieren und nach den verfügbaren Kapazitäten eine Grenze ziehen. Einige Wünsche blieben unerfüllt, weil unsere Ressourcen endlich waren.
Unternehmen, die fähige und erfahrene Mitarbeitende halten und deren Produktivität mit KI steigern, werden mehr Kundennutzen schaffen als jene, die nur auf kurzfristige Börsengewinne setzen.
Dieser Ansatz reduziert nicht sofort die Kosten, führt aber sehr schnell zu Umsatzsteigerungen, da das Unternehmen an den Mitbewerbern vorbeizieht. Aus meiner Erfahrung gibt es ein enormes Potenzial, den Umsatz zu erhöhen – Einsparungen sind dagegen immer begrenzt.
Jonathans Tipp
Eine wichtige Lektion, die ich Amazon-Führungskräften beibrachte, war, dass ihre jahrelange Erfahrung und Intuition darüber, was unmöglich oder zu teuer ist, nun ungültig ist.
Wie KI das E-Mail-Marketing von Amazon transformierte – und wie die Einführung beschleunigt wurde
Hier ist ein weiteres Beispiel. Amazon verließ sich auf Hunderte von Marketingmanagern, die die Zielgruppenparameter von Marketingkampagnen manuell einstellten. Dieser arbeitsintensive Prozess bestand darin, zu überlegen, welche Kriterien und Verhaltensweisen relevant sind, und dann Hunderte Stunden mit Berichtserstellung und Analyse zu verbringen. Teams waren zurückhaltend, Neues auszuprobieren oder mehrere Experimente zu starten, weil der Aufwand zu groß war.
Ich hatte das Glück, einen KI-Wissenschaftler kennenzulernen, der die Idee hatte, mittels KI Hunderte von Merkmalen zu einer Vorhersage zu kombinieren, wer in den nächsten zwei Wochen in einer Kategorie kaufen wird, und dann, wer am wahrscheinlichsten positiv auf eine E-Mail reagiert.
Ich habe das aufgegriffen und Experimente mit Amazons Gerätekampagnen durchgeführt, um das Modell zu validieren und zu optimieren.
Anfangs waren die Marketingmanager skeptisch gegenüber einer Lösung, die behauptete, ihre Kunden besser zu kennen als sie selbst. KI war zu der Zeit kein verbreitetes Werkzeug und wurde allgemein missverstanden. Also entwickelte ich einen Kurs für Marketingmanager, um die Grundlagen des Modells zu erklären, und wir sprachen auf internen Konferenzen darüber.
Letztlich konnten wir durch die Integration in bereits genutzte Werkzeuge und die breite Veröffentlichung von Erfolgsgeschichten an Fahrt gewinnen. Als Teams ihre Erfolge teilten und Mitarbeitende zwischen Rollen im Unternehmen wechselten, stieg die Akzeptanzrate. Innerhalb von 18 Monaten nutzten alle Teams das Modell, und alle neuen Ländereinführungen beinhalteten die Verpflichtung, das Modell einzusetzen, sobald Kundendaten vorlagen.
Am Ende mussten alle Amazon-E-Mail-Kampagnen weltweit dieses Modell für ihr Targeting nutzen. Das reduzierte den Aufwand für neue Kampagnen erheblich, wodurch Teams dazu ermutigt wurden, mit mehreren Kampagnen zu experimentieren, was zu neuen Erkenntnissen über Kundenbedürfnisse und verbesserten Umsätzen führte.
Die große Erkenntnis für uns war, dass Menschen nie so nuancierte Ansätze mit Hunderten (später Tausenden) von Variablen in Betracht gezogen hätten. Aber indem wir KI auf das Problem anwandten, konnten wir mit demselben oder weniger Aufwand mehr für die Kunden erreichen – sofern unsere Teams dies annahmen.
Warum Leitplanken nötig sind, wenn Softwareteams KI nutzen
Als CTO eines Start-ups ist es meine Aufgabe, den Code zu schreiben.
KI-Codetools wie GitHub Copilot in VS Code und Ollama, das lokal mit Open Web UI läuft, überraschen mich häufig mit ihrer Fähigkeit, scheinbar meine Gedanken zu lesen und große Codeblöcke vorzuschlagen, die genau das sind, was ich schreiben wollte.
Zugleich ist die KI bereit, auch einen schlechten Weg weiterzugehen und Fehler in Architektur oder Design zu verstärken.
Deshalb ist es unerlässlich, gut ausgebildete und erfahrene Softwareingenieure zu haben, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen. KI kann ein gutes oder ein schlechtes Design beschleunigen und verstärken. Sie verstärkt das Talentniveau in eurer Organisation wie ein Spiegelkabinett auf dem Jahrmarkt.
Wenn ihr in Top-Talente investiert, werden eure KI-Tools deren Fähigkeiten verstärken und großartige Arbeit schneller ermöglichen. Wenn ihr eure Mitarbeitenden nicht fördert oder schlecht rekrutiert habt, unterstützt KI euer Team dabei, schlechte Lösungen schnell zu liefern.
KI kann ein gutes oder ein schlechtes Design beschleunigen und verstärken. Sie verstärkt das Talentniveau in eurer Organisation wie ein Spiegelkabinett auf dem Jahrmarkt.
Warum Lesbarkeit im Zeitalter von KI-generiertem Code wichtiger denn je ist
Bei Shiftwell AI haben wir Go als bevorzugte Programmiersprache gewählt. Sie wird von allen KI-Tools hervorragend unterstützt. Außerdem ist sie sehr gut lesbar.
Ich hatte das Glück, als Engineering-PM die Ingenieure des Google-Chrome-Teams zu beobachten. Der Code-Review-Prozess, der im Chromium-Projekt weiterhin für jeden einsehbar ist, war eine hervorragende Lern-, Trainings- und Verbesserungsumgebung für Code. Ein entscheidender Schritt im Review war es, die Lesbarkeit des Codes zu erhöhen. Konnte ein Ingenieur die Lösung in angemessener Zeit lesen und verstehen?
Das Go-Programmiersprachen-Team bei Google hat sich dies zu Herzen genommen und einige Lesbarkeitsrichtlinien direkt in die Sprache eingebaut. Während Sprachen wie Rust oder C++ schnellere oder kompaktere Lösungen ermöglichen, ist die Go-Lösung in der Regel am lesbarsten.
Wir erwarten, weniger Entwickler zu haben als noch vor zehn Jahren, aber genauso viel oder mehr Code als ein ähnlich großes Startup zu dieser Zeit. Sowohl die KI-Tools als auch diese sehr gut lesbare Sprache helfen dabei. Denn wenn eine KI Code vorschlägt, muss der Ingenieur den Code lesen und verstehen.
Ich vermute, dass Unternehmen bald auf Sprachen setzen werden, die leichter zu lesen und zu verstehen sind, um Fehler der KI-Tools zu vermeiden.
Wie Shiftwell AI KI-Tools in Entwicklung, Marketing und Support einsetzt
Wie erwähnt, nutze ich GitHub CoPilot in VS Code intensiv. Es ermöglicht mir, deutlich schneller einen guten Satz an Tests für meinen Code zu erstellen. Es ist beeindruckend, wie oft damit clevere Tests generiert werden, die ich einfach um weitere gewünschte Szenarien ergänzen kann.
Als Organisation verwenden wir es auch, um Marketingbotschaften und Dinge wie Elevator Pitches zu brainstormen. Und wenn wir uns schwer tun, wie wir etwas formulieren wollen, wenden wir uns an KI, um zusätzliche Ideen zu generieren.
Wir gehen fest davon aus, dass KI ein integraler Bestandteil unserer Customer-Support-Prozesse sein wird. Wir planen, mehr als 35 Sprachen mit einem englischsprachigen Support-Team zu unterstützen. Einen Kundenservice auf muttersprachlichem Niveau anzubieten wird nur mit KI möglich sein.
Die verborgenen Risiken der KI-Konsolidierung und wie kleinere Unternehmen profitieren können
KI scheint eine Konsolidierung voranzutreiben, da größere Unternehmen mit hochwertigen Trainingsdaten einen Vorteil beim Trainieren und Anwenden von KI in ihrem Geschäft haben. Was wird mit kleinen Familienunternehmen passieren?
Historisch gesehen hatte die Fotografie eine ähnliche Wirkung auf die Kunstwelt. Eine kleine Anzahl von Herstellern für Kameras, Film und Entwicklung konnte alle Künstler der Welt mit einem hochwertigen Produkt mit unglaublicher Detailtreue übertreffen. Damit wurde jeder Kamerabesitzer zu einem Künstler, meist allerdings ein eher schlechter Künstler.
Damals erwarteten viele, dass der Wert von Gemälden zusammenbricht und Künstler nicht mehr existieren würden. Das ist nicht eingetreten.
Wenn KI nun zu mehr Konsolidierung führt und die Vielfalt verschwindet, werden Produkte sich angleichen und generischer werden. Das eröffnet Marktchancen für kleine und mittelständische Unternehmen, die einzigartige und maßgeschneiderte Lösungen bieten können. Kleine Firmen, die sich auf ihre Kunden konzentrieren und sich Zeit nehmen, deren Bedürfnisse tief zu verstehen, können auch in einer KI-Wirtschaft erfolgreich sein.
Der wichtigste Ratschlag für Führungskräfte in der KI-Wirtschaft
Mein Ratschlag für den jetzigen Zeitpunkt ist, die Produktivitätssteigerungen durch KI zu nutzen, um mehr für die Kunden zu leisten, statt lediglich Kosteneinsparungen für den Gewinn zu erzielen.
Dies ist die Chance, an Wettbewerbern vorbeizuziehen, die den Fehler machen, Talent und Erfahrung im Streben nach kurzfristigen Gewinnen aus ihren Unternehmen zu entfernen. Wenn ein Mitarbeiter, der bislang das Siebenfache seines Gehalts an Umsatz eingebracht hat, plötzlich das Zwanzigfache schafft – welcher Narr würde diesen Umsatz opfern, nur um das Gehalt zu sparen?
Dennoch denke ich, dass KI besonders überraschende Auswirkungen auf Positionen auf Director- und VP-Ebene haben wird, da sie die kognitive Belastung der Führung reduziert und dadurch weniger Menschen die gleiche Arbeit leisten können.
Die besten Unternehmen werden die Verwaltungskosten senken und diese Einsparungen in Investitionen in Mitarbeitende umleiten, was unmittelbar dem Kundennutzen zugute kommt.
KI wird einen überraschenden Einfluss auf Positionen von Direktoren und VPs haben, da KI die kognitive Belastung der Führung reduziert.
Bleiben Sie dran
Sie können Jonathans Arbeit auf LinkedIn verfolgen und sein Unternehmen Shiftwell AI entdecken, wo sie die Zukunft der Führungskräfteentwicklung mit KI im Zentrum gestalten.
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