Warum hat ein Unternehmen mit 1800 Mitarbeitern 8000 KI-Mitarbeiter?

Ein Unternehmen mit 1.800 Mitarbeitern verfügt über mehr als 8.000 KI-Mitarbeiter, darunter 5.000 KI-Assistenten und 3.000 KI-Experten. Das Verhältnis von Menschen zu KI erreicht 1:4 – dies ist die heutige Organisationsstruktur von Minglue Technology.

„Tatsächlich gibt es heute keine echten Mitarbeiter an der vordersten Front mehr. Die Menschen, die früher an der vordersten Front gearbeitet haben, sind alle zu Managern geworden, die KI verwalten“, sagte Jiang Ping, Mitbegründer, Präsident und CFO von Minglue Technology, gegenüber 36Kr.

Dieses B2B-Unternehmen, das ursprünglich mit Datenanalysen für Unternehmen begonnen hat, führt mit seiner eigenen Plattformprodukt Octo ein Experiment durch: Wie die Organisation wirklich mit KI zusammenarbeiten kann und wie sich diese Investition letztendlich rechnet.

Von der Datenmining zur „Organisationsintelligenz“

Minglue Technology wurde 2006 gegründet und hat sich lange Zeit auf unternehmensweite Datenanalyse und Datenmining spezialisiert. Nach den Worten von Jiang Ping lässt sich das, was Minglue Technology ständig tut, als „Schaffung einer datengesteuerten vertrauenswürdigen Produktivität“ zusammenfassen.

Nach dem Eintritt in das KI-Zeitalter hat Minglue im Bereich der Unternehmens-KI vier Iterationen durchlaufen: Die erste Generation ist das WeChat-Unternehmens-Gehirn im Zeitalter kleiner Modelle; die zweite Generation ist Copilot; die dritte Generation ist einzelne Agenten; die vierte Generation ist das heutige Octo – die Organisationsintelligenz.

Die Produktform von Octo ähnelt den vorhandenen unternehmensweiten IM-Tools, aber Jiang Ping ist der Meinung, dass die zugrundeliegende Logik völlig unterschiedlich ist. „Die alten Tools haben historische Belastungen, und Menschen sind das absolute Subjekt darin. Aber wir haben die Octo-Plattform aufgebaut, deren ursprüngliche Bewohner KI sind“, betonte Jiang Ping. Minglue entwickelt keine Bürosoftware, sondern einen unternehmensweiten Dienst. Octo ähnelt eher „einem Dojo, in dem KI arbeitet“ – Menschen geben der KI Anweisungen und treiben gemeinsam die Umsetzung von Geschäftsvorgängen voran.

△ Jiang Ping, Mitbegründer, Präsident und CFO von Minglue Technology

Er nennt diese Logik IoA (Internet of Agent): Lassen Sie Agenten ein Kooperationsnetzwerk bilden, in dem sie Kontext untereinander austauschen, während Menschen nur „Anforderungen stellen, Ergebnisse prüfen und einige Kooperationsregeln zwischen KI festlegen“ müssen. So wie das Internet nicht das Problem „ein Computer pro Person“ löst, sondern wie Computer miteinander verbunden werden, soll Octo das Problem lösen, wie das Agentennetzwerk funktioniert. Jiang Ping sagte: „Jedem Menschen einen KI-Assistenten zuzuweisen, ist nur die oberflächlichste Ebene.“

Ein Beispiel für das Überseemarketing verdeutlicht diese Logik am besten. Es gibt eine chinesische Marke für Schwimmbadroboter, die auf dem US-Markt Influencer-Marketing betreiben möchte. Der gesamte Prozess unterteilt sich in fünf Schritte: Verbraucherinsicht und Planung, Auswahl von Influencern, Kontaktaufnahme mit Influencern, Statusverwaltung und Nachbesprechung der Kampagne. „Früher brauchten 4 Personen eine Woche, um dies abzuschließen … das entspricht etwa 20 Personen-Tagen (also dem Äquivalent von 20 Arbeitstagen)“, sagte Jiang Ping. Jetzt wird derselbe Prozess auf der Octo-Plattform von einer Person mit mehreren KI erledigt, die ihre Aufgaben aufteilt: „Wir schaffen das jetzt in 8,5 Stunden.“

Das eigene Finanzteam von Minglue Technology ist ebenfalls ein typisches Beispiel. KI ermöglicht eine durchdringende Datenverwaltung, die von dem Gesamtumsatz ausgeht und schichtweise nach unten durchdringt: Umsatz → Abteilung → Vertriebsmitarbeiter → Bestellung → PO → Abnahmebeleg → Rechnung → Zahlungseingang → Cashflow, wobei die gesamte Kette abfragbar ist. „Früher dachte ich, es reicht schon, wenn ich die Felder horizontal gut verwalte. Nachdem KI gekommen ist, habe ich festgestellt, dass meine Durchdringungsfähigkeit nicht ausreicht.“ Nachdem die Daten verbunden sind, sind KI-Abfragen und die automatische Generierung dynamischer Berichte zu alltäglichen Vorgängen geworden. Dieser Arbeitsablauf wird vom Finanzteam auf KI-native Weise durchgeführt, ohne dass Entwickler beteiligt sind.

Aber damit dieser Ablauf stabil läuft, braucht es eine darunterliegende Infrastruktur als Stütze.

Wie sieht die Infrastruktur im Agenten-Zeitalter aus

Die Infrastruktur von Minglue wurde seit dem PC-Zeitalter, dem Zeitalter des mobilen Internets bis zum Zeitalter von Big Data stets auf Tencent Cloud bereitgestellt. Tencent Cloud ist auch ein langjähriger Partner von Minglue.

Auf die Frage nach der langjährigen Zusammenarbeit zwischen Minglue Technology und Tencent Cloud antwortete Jiang Ping sehr direkt: „99,9 % unserer Cloud-Ressourcen laufen auf Tencent Cloud. Die Vermögenswerte, die wir im Zeitalter des mobilen Internets und im Big-Data-Zeitalter angesammelt haben, können nur dann mit den Vermögenswerten des heutigen Zeitalters verbunden werden, wenn wir weiterhin Tencent Cloud nutzen.“ Die Kosten für einen Cloud-Wechsel betragen seiner Ansicht nach fast so viel wie die Aufgabe der historischen Akkumulation.

Mit dem Eintritt in das Agenten-Zeitalter wurde die zentrale Anforderung von Minglue auf der Infrastrukturebene: Jeder KI eine unabhängige, isolierte Ausführungsumgebung zur Verfügung zu stellen, was gleichbedeutend damit ist, jedem Agenten einen eigenen Computer in der Cloud zu öffnen. Wenn Agentenanwendungen tiefe Inferenzaufgaben ausführen, können sie einen residenten Zustand beibehalten – ohne die Stütze der Infrastrukturebene lassen sich lang andauernde Aufgaben überhaupt nicht stabil ausführen. Das selbst entwickelte Sandbox-System von Tencent Cloud Agent Runtime erledigt genau diese Aufgabe: Millisekunden-Startzeit, jeder KI einen unabhängigen, isolierten Ausführungsraum zu geben, sodass lang andauernde Aufgaben und Echtzeitantworten gleichzeitig funktionieren können.

Ein weiterer Grund für die Wahl von Tencent Cloud ist die Skalierbarkeit. Jiang Ping nannte ein extremes Szenario: Ein Automobilunternehmen mit 100.000 Mitarbeitern möchte von Grund auf 100.000 Sandboxes aufbauen, während diese 100.000 Personen möglicherweise denselben „Rechnungsassistenten“ gemeinsam nutzen – es braucht sowohl Breite als auch Tiefe. Diese beiden Anforderungen stellen völlig unterschiedliche Ansprüche an die Parallelverarbeitungsfähigkeit: Ersteres prüft die Fähigkeit zur großflächigen Bereitstellung, Letzteres die Fähigkeit zu hochparallelen Zugriffen und Sitzungsverwaltung. Für Minglue liegt der zentrale Wert von Tencent Cloud darin, die Grundlinie bei der Betreuung einer großen Anzahl von Unternehmenskunden zu gewährleisten. Mit den Worten von Jiang Ping: „Nur Tencent kann garantieren, dass Minglue Technology eine so große Parallelverarbeitungskapazität erhält, die mir eine freie Skalierung ermöglicht.“

Im Zeitalter von Agent Online bringt die Integration von KI in Organisationssysteme noch ein weiteres Problem mit sich: die Grenzen der Zugriffsrechte. „Was Menschen zugreifen können, soll auch KI zugreifen können“ – der Assistent ist ein Abbild des Menschen, seine Rechte sollten eigentlich gleichwertig sein. Aber expertenbasierte KI muss nur festgelegte Probleme lösen und braucht keine Kenntnis über das Privatleben der Mitarbeiter. Diese Logik der Rechtstrennung und -steuerung muss bereits auf der Infrastrukturebene klar gestaltet werden, sonst brechen Sicherheits- und Vertrauensprobleme bei der großflächigen Bereitstellung massenhaft aus.

Gleichzeitig ist Jiang Ping der Meinung, dass Tencent einen natürlichen Vorteil im Produktdesign hat – „keine spürbare Beeinträchtigung“, sodass der Benutzer das Vorhandensein des Tools nicht bemerkt und nur das Ergebnis spürt. Dass man seine Existenz nicht wahrnimmt, ist die höchste Auszeichnung für eine Infrastruktur. Jiang Pings Antwort ist sehr direkt: „Vom PC-Zeitalter, dem Zeitalter des mobilen Internets bis zum heutigen Big-Data-Zeitalter läuft die Infrastruktur von Tencent, die Minglue Technology nutzt, stets sehr stabil.“

Diese Rechnung für die Infrastruktur gehört zur Betriebsebene. Was Unternehmen wirklich nicht umgehen können, ist eine andere Rechnung: Lohnt es sich überhaupt, digitale Arbeitskräfte einzustellen?

Digitale Arbeitskräfte sind da – wie rechnet sich das?

NVIDIA-CEO Jensen Huang hat in den letzten zwei Jahren KI-Agenten als „digitale Arbeitskräfte“ für Unternehmen beschrieben und ist der Meinung, dass sie mit menschlichen Mitarbeitern zusammenarbeiten werden. Er unterteilt Arbeitskräfte in drei Kategorien: echte Arbeitskräfte, digitale Arbeitskräfte (KI-Agenten) und physische Arbeitskräfte (verkörperte Roboter). Jiang Ping ist der Meinung: „Die digitalen Arbeitskräfte sind wirklich da, sie sind die Agenten. Die physischen Arbeitskräfte befinden sich noch alle im Demonstrationsstadium.“

Für die Kommerzialisierung digitaler Arbeitskräfte haben sich derzeit drei grundlegende Modelle herausgebildet: das monatliche Gebührenmodell, das Token-Gebührenmodell und das FDE-Gebührenmodell. Das dritte Modell wird derzeit von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Palantir vorangetrieben. HSG fasst diesen Trend als „Wandel der Softwarebranche zu einem Technologiedienstleistungsunternehmen“ zusammen: Man verkauft digitale Arbeitskräfte, übernimmt die Verantwortung für das Ergebnis, egal ob es von Menschen oder von KI erledigt wird.

Minglue hat sich entschieden, konsequent den Open-Source-Weg zu gehen. „Open Source bedeutet, dass man diese Lizenzgebühren nicht einnehmen kann.“ Die Lizenzgebühren fallen damit weg, die Einnahmequellen verlagern sich auf Token-Gebühren und FDE-Gebühren, wobei FDE eine tiefgreifende Bereitstellung im Kundenunternehmen erfordert und im Wesentlichen eine Bezahlung nach Ergebnissen bedeutet.

Aber ob Unternehmen FDE akzeptieren, hängt letztendlich von der Veränderung des Return on Investment nach der Einführung von KI ab. Für Unternehmen, die wirklich auf den wirtschaftlichen Wert achten, gibt Jiang Ping eine ROI-Formel an: 1:1,5. Die Einnahmen müssen mindestens das 1,5-fache der Summe aus Personalkosten und KI-Kosten betragen, um die Kosten im Wesentlichen zu decken. „Wenn ich 10 Millionen Yuan ausgebe, und 15 Millionen Yuan Umsatz erziele, bin ich ungefähr ausgeglichen.“ Diese Formel gilt für Szenarien wie E-Commerce, Kurzvideos, Überseemarketing und KI-Kurzfilme – die Hauptkosten dieser Branchen liegen in der Inhaltserstellung und der Werbeschaltung, genau den Bereichen, die KI stark reduzieren kann.

Es gibt noch ein praktisches Problem: Das Verständnis der Unternehmen für den ROI der Einstellung „digitaler Arbeitskräfte“ unterscheidet sich stark. Unternehmen, die noch fragen „Lohnt sich KI überhaupt?“, betrachten diese Angelegenheit nach Jiang Pings Ansicht mit „klassischem Denken“.

Egal auf welcher Ebene sich ein Unternehmen befindet, Jiang Pings Vorschlag lautet, von Stufe L1 aus zu beginnen, was er als Token Ready bezeichnet, um zuerst das Kostenproblem zu lösen, dass Mitarbeiter KI nutzen. „Man kann ihnen eine monatliche Kostenerstattung von 700 Yuan geben, das reicht mindestens, um DeepSeek und Kimi zu nutzen.“

L2 heißt Agent Online, wobei KI in das Organisationssystem integriert wird, um das Rechtsproblem zu lösen – „Was Menschen zugreifen können, soll auch KI zugreifen können“ ist logisch konsequent, aber die praktische Umsetzung beinhaltet viele interne Sicherheits- und Vertrauensüberlegungen von Unternehmen. Danach folgen L3 die Ablagerung von Wissensgraphen, L4 der geschlossene KI-Szenario-Kreislauf und L5 der vollständige selbstständige Betrieb der gesamten Organisation. „Die meisten Unternehmen lösen zuerst L1, dann kümmern sie sich um L2.“

Wenn man diesen Weg vollständig geht, verändert sich auch die Organisationsstruktur selbst. „Die größte Veränderung ist, dass es keine absoluten Mitarbeiter an der vordersten Front mehr gibt.“ Ob Führungskraft oder einfacher Mitarbeiter, die Personen auf der untersten Ebene verwalten alle KI. Gleichzeitig verlieren die mittleren Führungsebenen, die nur für die Informationsweitergabe zwischen Vorgesetzten und Untergebenen zuständig sind, schnell an Wert. „Ohne Know-how und ohne Geschmack wird man in dieser zukünftigen Organisation in einer sehr peinlichen Lage sein.“

1.800 Menschen und 8.000 KI – vielleicht wird sich dieses Verhältnis in Zukunft noch verändern. Minglue geht selbst diesen Weg und vermittelt diese Logik auch an seine Kunden.