KI-überarbeitete Rekrutierungsformulare kleiner Fabriken: Ein 8-köpfiges Team betreut 30 Geschäfte, erstellt 800 Grafiken pro Tag, und der Yiwu-Unternehmer baut digitale Mitarbeiter vollständig eigenhändig von Grund auf.

Anmerkung der Redaktion: Schwankungen im internationalen Handel, eine Abkühlung des Verbrauchermarktes und die Welle der künstlichen Intelligenz sorgen dafür, dass kleine chinesische Fabriken heimlich ihre Gangart wechseln. Unter ihnen konzentriert sich in Zhejiang eine große Anzahl von versteckten Champions, Fertigungsunternehmen, Lieferkettenunternehmen, Außenhandelsunternehmen, spezialisierten Marktunternehmen und Verbrauchermarken. Diese kleinen chinesischen Fabriken scheinen zwar nicht im „Zentrum der Bühne“ zu stehen, bilden aber das solide Fundament für „Made in China“. Sie wechseln von der Erzielung von Lohnfertigungsgebühren zum Aufbau eigener Marken, von der Abhängigkeit von menschlicher Arbeitskraft zur Nutzung von KI für mehr Effizienz und von der Fokussierung auf große Bestellungen zur Akzeptanz kleiner Bestellungen und vollziehen dabei stetig eine Selbstverbesserung.

Die *Zeitung für die Epoche* startet die Sonderreihe „Kleine chinesische Fabriken“, um diese Einheiten am Ende der Lieferkette zu begleiten und die lebendigsten Geschäftsgeschichten und Veränderungen festzuhalten.

Um 18 Uhr schließt Jialin, Betriebsassistent eines Fertigungsunternehmens in Zhejiang, seinen Computer und beendet den Arbeitstag.

Jialins Aufgaben umfassen die Verarbeitung von Shop-Daten, die Wartung von Waren und das Einstellen von Produkten. Früher musste er dafür von 8:30 Uhr morgens bis zum Nachmittag durchgehend beschäftigt sein.

Nach der Einführung von KI werden diese früher den größten Teil des Tages einnehmenden trivialen Arbeiten auf drei bis vier Stunden komprimiert, sodass er viel Zeit in die Entwicklung neuer Produkte und die Werbeschaltung im Hintergrund investieren kann.

Während Jialin sich von den sich wiederholenden Arbeiten befreit hat, kann der Vertriebsmitarbeiter Lin Ke nicht so einfach „Feierabend machen“. Einige seiner Kunden gehen noch zur Schule und haben erst nach 22 Uhr Zeit, über Produkte zu sprechen. „Beim letzten Mal rief ein Schüler der Oberstufe nach 23 Uhr an, und wir kommunizierten mehr als eine Stunde über ein kundenspezifisches Produkt.“

Laut Lin Ke tauchen die Kunden normalerweise mit einem KI-Renderbild auf, können aber vor der Werkstatt nicht das Ergebnis nachbilden, weil sich Stoff und Verfahren von dem im Bild gezeigten unterscheiden. Er muss die von der KI erzeugte Vorstellungswelt Punkt für Punkt in Produktionsparameter übersetzen, die die Werkstatt verstehen kann.

Der Alltag von Jialin und Lin Ke ist genau das wahrhaftigste Beispiel für die Situation von Mitarbeitern in kleinen Fabriken an der Front unter der KI-Welle, und solche Szenen spielen sich in den Industriegürteln von Orten wie Yiwu, Yongkang und Keqiao ab. Daten der Yiwu Mall Group zeigen, dass fast 30.000 Händler vor Ort verschiedene KI-Tools regelmäßig nutzen.

Laut der Studie *Chinas Arbeitsmarkt im Zeitalter der KI*, die vom Forschungszentrum für Bildung, Innovation und nachhaltige Entwicklung der ShanghaiTech University veröffentlicht wurde, baute das Forschungsteam eine Datenbank mit 743 Millionen Einstellungsdatensätzen aus den Jahren 2022 bis 2026 auf. Weitere Berechnungen zu 40,01 Millionen Online-Einstellungsanforderungen von Januar bis April 2026 zeigen, dass 26,6 % der Stellen in den Bereich des Ersetzungsdrucks mit hoher Exposition und geringer Komplementarität fallen, also jede vierte Stelle vor einer strukturellen Anpassung steht.

Daher stehen die kleinen chinesischen Fabriken an der Kreuzung dieses technologischen Wandels: Welche Erfahrungen können in das System aufgenommen werden, welche Urteile müssen den Menschen überlassen bleiben? Wenn der Chef selbst KI-Mitarbeiter entwickelt, womit können die Arbeitnehmer dann auf der nächsten Einstellungsliste stehen?

Noch einmal ein Neuling im Berufsleben werden

Im Zeitalter der KI haben sich die Aufgaben und Rollen der Stellen verändert.

Jialin sitzt immer noch an seinem ursprünglichen Arbeitsplatz, die Bezeichnung seiner Stelle hat sich nicht geändert, aber der Arbeitsinhalt wurde neu strukturiert.

Er erklärt, dass er zwar von KI unterstützt wird, aber auch neu verstehen muss, welche Dinge nicht vollständig selbst erledigt werden müssen und welche Dinge wichtiger geworden sind. „Einige sehr grundlegende Dinge, einschließlich Betrieb, Einstellen von Produkten und Datenverarbeitung, können meiner Meinung nach vollständig von KI erledigt werden.“

Jialin gibt aber zu, dass die Professionalität des Menschen umso wichtiger wird, wenn auch Käufer KI nutzen, um Produktideen zu generieren, da einige von KI erzeugte Produkteffekte in der Fabrik nicht umsetzbar sind.

„Zum Beispiel möchte ein Kunde ein Muster entwerfen, aber das Produkt kann eigentlich nur bedruckt und nicht bestickt werden. Die KI zeigt ihm aber einen Bestickungseffekt, also müssen wir dem Kunden professionellere Ratschläge geben.“

Für Jialin kippt die Waage der Arbeit: Auf der einen Seite übernimmt KI standardisierte Aufgaben, auf der anderen Seite stehen Pflichten, die schwer durch Regeln festgelegt werden können. Er muss schneller lernen und genauer urteilen.

△ Quelle: Tuchong

Diese Veränderung zeigt sich bei Jing Jianghuan, stellvertretender Direktor der Abteilung für neue Medien und Haushaltspflegeprodukte von Zhejiang Oukesi Technology Co., Ltd. am deutlichsten in der Frische, noch einmal ein „Neuling“ zu sein.

Der 33-jährige Jing Jianghuan hat vor zehn Jahren seinen Abschluss gemacht. Als er Tourismusmanagement studierte, war sein Einstieg in den E-Commerce bereits eine berufliche Umorientierung. Als KI in das Unternehmen eintrat, stand er erneut vor einer ihm unbekannten Arbeitssprache.

Jing Jianghuan gibt zu, dass er anfangs etwas widerwillig war, als seine Kollegen der Generation 00 damit begannen, neue Tools auszuprobieren. „Es hat nichts damit zu tun, ob das Tool schwierig zu bedienen ist, sondern ich wollte nicht von vorne anfangen, etwas Neues zu lernen.“

Aber als er wirklich damit anfing zu lernen, stellte er fest, dass KI tatsächlich „den Menschen nach oben heben kann“ – Informationen, die früher wiederholt sortiert werden mussten, lassen sich schnell zusammenfassen. Schließlich beruhigte er sich, lernte die grundlegenden Konzepte und Funktionsweisen von KI, versuchte auch, sich von KI beim Lernen von KI helfen zu lassen, und probierte dann Schritt für Schritt aus, um Fehler zu vermeiden.

Xu Linfu, Projektleiter des Pinduoduo-Projekts von Oukesi, erlebt die Effizienzsteigerung durch KI-Tools noch deutlicher. Laut Xu Linfu kann das Team mit nur 8 Betriebsmitarbeitern etwa 20 bis 30 Shops betreiben.

Er verrät, dass ein Link zu Konkurrenzprodukten oft 50.000 bis 60.000 Kommentare sammelt, und allein die Analyse von Dutzenden solcher Links früher 10 Tage oder sogar eine halbe Monat dauern konnte. Nach der Einführung von KI ist diese Arbeit in einem Vormittag oder Nachmittag erledigt.

Xu Linfu schätzt, dass Wissensdatenbanken und Analysetools dem Team etwa die Hälfte bis 60 % der Zeit einsparen. Gleichzeitig ist er der Meinung, dass diese Effizienz bereits in die Personalplanung des Unternehmens eingeflossen ist. „Wenn das Geschäft weiter wächst, muss das Team nicht mehr im ursprünglichen Verhältnis erweitert werden.“

Produkte einstellen, Tabellen sortieren, Antworten bearbeiten – das war früher der Einstiegspunkt für junge Menschen, um das E-Commerce-Geschäft kennenzulernen, aber diese sich wiederholenden Arbeitsabläufe wurden zuerst von der KI beeinflusst. Eine Studie des CEISD der ShanghaiTech University zeigt, dass unter den neuen Online-Einstellungsanforderungen die Stellen mit einem Monatsgehalt von 5000 bis 8000 Yuan und einer Anforderung von 1 bis 3 Jahren Berufserfahrung am stärksten unter Druck stehen.

Gleichzeitig bringt KI den kleinen Fabriken nicht nur Veränderungen, sondern auch Ängste vor dem Verlust des Arbeitsplatzes.

Dazu gibt Jing Jianghuan offen zu: „Als das Automobilzeitalter kam, hat niemand die Kutscher nach ihrer Meinung gefragt. Die Technik wartet nicht darauf, dass alle bereit sind. Die Menschen, die Kutschen fuhren, müssen nur neu lernen, wie man Autos fährt. Nur diesmal befindet sich das neue Führerhaus auf dem Computerbildschirm.“

Angesichts der Sorge, dass man selbst ersetzt wird, nachdem man die KI trainiert hat, lenkt Xu Linfu das Problem auf die Frage, ob die persönlichen Fähigkeiten ständig weiterentwickelt werden können. Seiner Meinung nach kann niemand das Schicksal, ersetzt zu werden, kontrollieren – er kann nur dafür sorgen, dass er selbst immer jemand ist, der neue Dinge lernt. „Wenn jede neue Entwicklung eine Bedrohung darstellen würde, könnte dich nicht nur KI ersetzen.“

Die Umsetzung von tausenden Zeichnungen in der Werkstatt erfordert menschliche Erfahrung

KI-Tools befreien die „Hände“ an der vorderen Schnittstelle, sodass sich die Veränderung der Stellen entlang der Bestellungen nach hinten ausbreitet. Aber bis ein Renderbild in der Werkstatt umgesetzt werden kann, muss es noch von Menschen vorangetrieben werden.

Lin Ke erzählt dem Reporter der *Zeitung für die Epoche*, dass er bei der Suche nach Kunden auf Xiaohongshu oft sieht, dass jemand zuerst ein KI-Renderbild veröffentlicht, dann anhand der Aufrufzahlen und Anzahlung testet, ob daraus eine konkrete Bestellung werden kann, und erst danach mit der Fabrik Kontakt aufnimmt. Ein unregelmäßig geformter Haartrocken-Kapuzenhandtuch, ein Kissen, das noch nicht existiert – es wird zuerst auf dem Bildschirm der Marktprüfung unterzogen und dann erst dem Vertriebsmitarbeiter vorgelegt.

Nach der Annahme der Bestellung ist der nächste Schritt die Überprüfung der Zeichnungen. KI kann auf Materialien, die nur für Druck geeignet sind, Bestickungseffekte zeichnen – das Bild sieht vollständig aus, aber die Werkstatt kann es möglicherweise nicht herstellen.

In solchen Fällen lässt Lin Ke die KI dabei helfen, das Angebot für einfache Kennzeichnungen zu schätzen. Aber bei kundenspezifischen Größen, besonderem Gewicht und Anzahl der Stickstiche muss er sich immer noch an erfahrene Mitarbeiter wenden, die mit den Kosten vertraut sind. Daraus erkennt er: Schnelles Zeichnen und schnelles Angebot können nur die erste Kommunikationsrunde gewinnen. Um die Bestellung wirklich zu behalten, kommt es auf die professionelle Urteilskraft an, die man sich in der Werkstatt angeeignet hat.

Ein Bild kann schnell auf dem Bildschirm erstellt werden, aber nach dem Eintritt in die Fabrik muss es die Schritte der Preisermittlung, Preisprüfung, Musterherstellung und Musteränderung durchlaufen, und dann zwischen Druck, Bestickung und Verpackung weitergeleitet werden. Besonders im Modus „Schnelle Reaktion auf kleine Bestellungen“ beginnen Bestellungen mit Dutzenden oder Hunderten von Stücken, die Modelle sind vielfältiger, Änderungen sind häufiger, und die Terminplanung von Zulieferbetrieben kann nicht mit der Geschwindigkeit der KI mithalten.

Diese Abweichung zwischen dem Rhythmus der Online-Generierung und der Umsetzung offline spiegelt sich schließlich auch in der Personalstruktur wider. In den Einstellungslisten vieler kleiner Fabriken tauchen daher gleichzeitig Kürzungen und Erweiterungen auf.

△ Quelle: Tuchong

Shu Kai, Geschäftsführer von Zhejiang Yifan Daily Necessities Co., Ltd., erinnert sich, dass ein Designer früher höchstens zwei bis drei Bilder pro Tag fertigstellen konnte. Jetzt kann KI pro Tag 800 bis 1000 Kandidatenbilder erstellen, und ein Satz von Produktbildern ist schnellstens in etwa einer Stunde fertig. Nach dem ursprünglichen Arbeitsumfang konnte die Arbeit, die früher zwei bis drei Designer gemeinsam erledigen mussten, jetzt eine einzelne Person mit Hilfe von KI übernehmen.

Derzeit hat Yifan Daily Necessities die Einstellung von Designern reduziert, und es gibt immer weniger Betriebsassistenten, die nur grundlegende Aufgaben erledigen. Nach der Zunahme von kleinen kundenspezifischen Bestellungen wurden spezielle Musterhersteller eingestellt. Shu Kai plant außerdem, kompetentere Supply-Chain-Manager einzustellen, um den Produktionsfortschritt schrittweise zu überwachen.

Die Chefs entwickeln ihre KI-Mitarbeiter selbst

Die treibende Kraft hinter den Veränderungen von Stellen und Personalstruktur sind die Eigentümer der kleinen chinesischen Fabriken.

Als Wu Xianmin, Gründer und CEO von Zhejiang Duopin Daily Necessities Co., Ltd., zum ersten Mal eine KI-Software nutzte, ließ er sie zuerst alle Daten auf seinem Computer lesen. Die Unternehmensdokumente und seine betrieblichen Urteile wurden in die Wissensdatenbank aufgenommen, und das System erstellte eine Analyse über ihn selbst und das Unternehmen.

Ihm ist wichtig, ob KI Erinnerungen sammeln kann. Er betrachtet KI als einen Mitarbeiter, dem man ständig Erfahrungen beibringen kann – je länger man zusammenarbeitet, desto besser sollte sie den Chef und das Geschäft verstehen.

Diese Idee hat aber nicht alle Mitarbeiter überzeugt. Das Unternehmen hat den Vertriebsmitarbeitern KI-Handys zur Verfügung gestellt, um Kundengespräche aufzuzeichnen und zusammenzufassen. Aber Wu Xianmin stellte fest: „Die Handys werden kaum genutzt, die Mitarbeiter können sie nicht bedienen und wollen sie auch nicht nutzen.“

Um die Nutzungshürden zu senken, begann Wu Xianmin, ein einfacheres Bedienfeld zu entwickeln, bei dem Produktauswahl, Marktforschung, Erstellung von Produktbildern, Shop-Betrieb und Kundenantworten zu direkt aufrufbaren Funktionen umgewandelt werden. Mitarbeiter laden Bilder hoch, klicken auf die entsprechende Funktion, und das System führt die Arbeit nach voreingestellten Abläufen aus.

Wu Xianmin beschreibt die ideale Arbeitsteilung mit einem Verhältnis: Die ersten 10 % werden von Menschen erledigt, die darüber nachdenken, was hergestellt und an wen verkauft wird, die mittleren 85 % der standardisierten Ausführung werden der KI überlassen, und die letzten 5 % werden von Menschen überprüft. Nach diesem Verhältnis stellt er sich vor, dass eine Software in Kombination mit einer Person einen 1688-Shop betreiben kann.

Das System befindet sich noch im Aufbau und Test, es gibt noch viele Probleme zu lösen, bis es das gesamte Unternehmen stabil abdecken kann. Aber Wu Xianmin hat das Ziel bereits von „den Mitarbeitern beizubringen, das Tool zu nutzen“ auf „die KI eine Reihe von Stellenpflichten übernehmen lassen“ verschoben.