Die Beförderung, die niemand verkündet hat

Jeder, der geblieben ist, hat gerade ein Team bekommen

Die am meisten missverstandene Zahl dieses Quartals ist Salesforces Engineering-Belegschaft. Sie ist seit zwei Jahren nicht gewachsen, und die Untergangsdeutung schrieb sich von selbst: KI hat die Einstellungen eingefroren, die Engineers sind als Nächstes dran. Die nützlichere Version ist das Gegenteil. Die 15.000 Leute, die schon da sind, wurden so viel mächtiger, dass das Unternehmen beschloss, es braucht nicht mehr von ihnen.

Der Hintergrund ist real, um das klarzustellen. Die Tech-Entlassungen erreichten in den ersten fünf Monaten 2026 142.000, ein Plus von 33 Prozent gegenüber dem Vorjahr, bei Unternehmen, die Rekorde melden, während sie rund 700 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur pumpen. Aber hör dir an, was Marc Benioff im Earnings Call am 28. Mai tatsächlich gesagt hat. Engineering liegt seit zwei Jahren flach bei rund 15.000, „wir stellen keine weiteren Engineers ein“, und der Grund ist „wir nutzen KI, um mehr Effizienzen für unsere Engineers zu schaffen“. Das sind nicht 15.000 Leute, die denselben Job mit weniger Kollegen machen. Jeder Einzelne hat einen Verstärker in die Hand bekommen.

Cognition, der Hersteller des Coding-Agenten Devin, hat gerade über 1 Milliarde Dollar bei einer Bewertung von 26 Milliarden auf 492 Millionen Umsatz eingesammelt, wobei Devin Produktionscode bei NASA, Goldman Sachs und Mercedes-Benz ausliefert und Monat für Monat um 50 Prozent wächst. Die einfache Geschichte ist, dass der Agent den Engineer ersetzt. Was tatsächlich passiert, ist, dass jemand bei der NASA jetzt eine ganze Flotte davon dirigiert und ausliefert, was früher eine Abteilung gebraucht hat. Die Arbeit ist eine Ebene nach oben gewandert, zu der Person, die die Maschine lenkt.

Unsere Einschätzung: Die Linie, die zählt, hat fast nichts damit zu tun, wie technisch dein Job ist. Es geht darum, ob du die Arbeit lenkst oder darauf wartest, dass sie dir gereicht wird. Die Person, die dieses Jahr befördert wurde, ist die, die einen Agenten wie eine Neueinstellung in ihrem Team behandelt, die Drecksarbeit abgibt, sie prüft und ausliefert. Die Person, die schwitzt, ist die, die immer noch darauf wartet, dass ihr jemand sagt, wofür ein Agent überhaupt gut ist. Diese Lücke wird in den nächsten fünf Jahren über Karrieren entscheiden, und dein Jobtitel spielt dabei kaum eine Rolle.

Sogar Jensen Huang macht das optimistische Argument, auf verquere Weise. Er sagte anderen CEOs, sie sollen aufhören, KI für Entlassungen verantwortlich zu machen, und nannte das Narrativ „einfach zu bequem“. Er hat recht, dass KI die Arbeit noch nicht von allein macht. Sie braucht immer noch einen Menschen, der das Ziel setzt, die Leine hält und die Fehler auffängt, und dieser Mensch ist jetzt mehr wert, nicht weniger.

Die Belegschaft hat aufgehört zu wachsen, weil jeder Kopf mächtiger geworden ist. Das ist die Beförderung, über die niemand eine E-Mail verschickt hat.

Du benutzt Claude immer noch wie ein Suchfeld

Wie wirst du also tatsächlich zu dem, der die Leine hält? Es fängt an einem weniger glamourösen Ort an, als du denkst: dem schlichten Chatfenster, das fast jeder wie ein Suchfeld behandelt. Die Leute, die echten Hebel aus Claude ziehen, haben kein geheimes Feature gefunden, sie haben das Ding einfach richtig aufgesetzt, was sich fast niemand die Mühe macht.

Wir schulen regelmäßig Teams im Mittelstand im Umgang mit Claude, und was uns immer wieder überrascht: wie viele fähige Leute noch im „Chat-Modus“ leben. Eine Frage, eine Antwort, von vorn. Die Lücke zwischen okayen Ergebnissen und beängstigend guten Ergebnissen ist nicht das Modell, es ist die Zeit, die sich fast niemand nimmt, um ein Fundament zu bauen, das jede künftige Anfrage besser macht als die letzte. Setz es einmal auf, und es summiert sich, weil deine Präferenzen, deine Schreibstimme und deine Tools alle aufeinander stapeln, statt in jedem Chat bei null anzufangen.

1. Bau das Fundament einmal: In den Einstellungen, falls du ChatGPT genutzt hast, importiere deinen Verlauf, damit Claude von Anfang an weiß, wie du arbeitest. Dann lass Claude deine globalen Instruktionen für dich schreiben. Der Zug, den die meisten verpassen: Schreib sie nicht selbst, sag einfach „interviewe mich und entwirf dann meine Instruktionen“. Claude ist ein besserer Prompter als du, und das sind die 20 Minuten mit dem höchsten Hebel, die du verbringen wirst.
2. Gib jedem Prompt eine Rolle, Kontext, Aufgabe und Format: Hör auf, „schreib mir eine E-Mail“ zu tippen. Sag Claude, wer es sein soll („du bist ein CMO“), den Kontext („ich führe eine Agentur mit 10 Leuten“), die konkrete Aufgabe, und das genaue Format, das du zurück willst. Und lass es dir dann Rückfragen stellen, statt zu raten.
3. Eine Aufgabe, ein Chat, und lauf mehrere gleichzeitig: Brich mit der Gewohnheit des einen riesigen Master-Threads. Ein frischer Chat pro Aufgabe ist schneller, günstiger bei den Tokens und schärfer. Der Vorteil, den niemand erwähnt: Du kannst drei oder vier Chats parallel arbeiten lassen, wie ein kleines Team.
4. Klone deine eigene Schreibstimme in einen Skill: Ein Skill ist einfach ein langer, gespeicherter Prompt, den du wiederverwenden kannst. Verbinde dein Gmail, dann bitte Claude, deine gesendeten Mails der letzten 30 Tage zu lesen und dir daraus einen „E-Mail-Stimme“-Skill zu bauen, aus der Art, wie du wirklich schreibst. Von da an entwirft „schreib eine E-Mail“ in deiner Stimme, nicht in der eines Roboters.
5. Verbinde die drei Tools, in denen du lebst, dann setz die Vertrauensleiter: Häng die Apps an, die du den ganzen Tag nutzt, Gmail, Drive, Kalender, ein Notiz-Tool. Starte jede auf „vor dem Handeln fragen“, damit Claude bei dir rückfragt, dann befördere die, denen du vertraust, auf „immer erlauben“. Behandle es wie eine Neueinstellung, die sich die Schlüssel mit der Zeit verdient.

Die meisten Leute denken, sie seien schlecht in KI. Sie haben nur nie die halbe Stunde investiert, die aus einem generischen Chatbot etwas macht, das auf sie trainiert ist. Wir sind jenseits von Googeln und jenseits von schlichtem Chatten angekommen.

Was sonst noch passiert ist

Anthropic hat Claude Opus 4.8 nur 41 Tage nach 4.7 ausgeliefert

Nach Anthropics eigenem Maßstab lässt das neue Modell etwa viermal seltener einen Fehler im eigenen Code durchrutschen, es bringt einen Fast-Modus, der 2,5-mal schneller und 3-mal günstiger läuft, und es fügt eine Research-Preview namens „Dynamic Workflows“ hinzu, die einen Job plant und ihn an Hunderte Helfer-Agenten innerhalb einer Session auslagert. Die Modellgewinne sind real, aber der 41-Tage-Takt zwischen großen Releases ist die eigentliche Geschichte, die man beobachten sollte. (via Axios)

CNN hat Perplexity vor Gericht gezerrt

CNN reichte am 28. Mai im Southern District of New York Klage ein und wirft Perplexity vor, mehr als 17.000 seiner Geschichten, Fotos und Videos abgegriffen zu haben, plus einen Markenrechtsvorwurf, dass Comet Plus fälschlich Zugang zu CNNs Premium-Inhalten beworben habe. Perplexitys öffentliche Verteidigung bisher lautet „Fakten kann man nicht urheberrechtlich schützen“, was an der eigentlichen Klage vorbeigeht. Neun Verlage haben inzwischen laufende Verfahren, während Time und Gannett leise stattdessen Lizenzdeals abgeschlossen haben.

Anthropic hat vertrauliche IPO-Unterlagen eingereicht

Das Unternehmen reichte am 1. Juni einen Entwurf der S-1 bei der SEC ein, direkt nach einer 65-Milliarden-Runde, die es bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar auf eine Umsatz-Run-Rate stellte, die Berichten zufolge in einem Jahr von 10 auf 47 Milliarden gesprungen ist. Wenn die Märkte mitspielen, ist es ein Billionen-Dollar-Debüt, und OpenAI und SpaceX sind dicht dahinter.

Ein Team aus Berkeley hat gezeigt, dass sich die meisten KI-Agenten-Benchmarks austricksen lassen

Ihr Paper „How We Broke Top AI Agent Benchmarks“ zeigt Agenten, die perfekte Werte erreichen, ohne eine einzige echte Aufgabe zu lösen. Eine Gruppe trickste 890 Aufgaben mit einer Ein-Zeichen-Änderung aus, die der Benchmark nie bemerkte. Wenn dir das nächste Mal ein Anbieter eine Benchmark-Zahl nennt, ist die richtige Frage, welcher, und ob jemand versucht hat, ihn zu knacken.

Das Model Context Protocol hat seine größte Überarbeitung seit dem Start ausgeliefert

Der Release Candidate, Ende Mai fixiert, wird zustandslos, fügt ein Extensions-Framework hinzu, führt serverseitig gerenderte, sandboxed UIs namens „MCP Apps“ ein, und ergänzt eine Tasks-Erweiterung für lang laufende Arbeit. Wenn dein Team irgendetwas baut, das Agenten mit Tools verbindet, ist das die Spec, die man liest, bevor sie final wird.

Bis nächsten Dienstag. Sven