Übersetzung aus dem englischen Original “Replacing Middle Management with APIs” von Peter Reinhardt.


Es gibt einen Trend unter Silicon Valley Startups, eine Softwareebene in Industrien einzuführen, die traditionell aus rein menschlichen Dienstleistungen bestanden haben. Uber und Lyft haben Softwareebenen in das Taxi Gewerbe eingeführt. 99designs Tasks macht das gleiche mit Auftragsarbeit im Bereich Visuelles Design und Homejoy wiederum tut es in der Reinigungsbranche, usw. Diese neuen, softwaregesteuerten Dienstleistungen beschäftigen ein ganzes Heer menschlicher Arbeitskräfte. Sie optimieren ihren Output, ihre Produktivität und Qualität, während sie gleichzeitig die Preise nach unten treiben.

Die Softwareebene zwischen dem Unternehmen und ihrem Heer an Arbeitskräften eliminiert einen großen Anteil der mittleren Führungsebene und bewirkt eine bedenkenswerte Trennung zwischen Arbeit, die automatisiert wird, und Arbeit, welche zunehmend an Einfluss gewinnt.

Diese Softwareebene besteht grundsätzlich aus drei Teilen: Der Benutzeroberfäche (UI - User Interface) für den End-Konsumenten, der Programmschnittstelle (API - Application Programming Interface), welches den Arbeiter entsendet, und einer zweiten UI für den Arbeiter, um seine Aufgabe effizient zu erledigen. Die API ist die interessante und gleichzeitig etwas beunruhigende Komponente.

Uber zum Beispiel hat eine mobile App (UI), die mit seinen Servern (API) spricht. Man kann sich vorstellen, dass die Server drei Parameter entgegen nehmen: Die Kreditkarte, den Abfahrtsort und das Fahrtziel… und sie entsenden einen Menschen, um diese Aufgabe auszuführen.

uber.drive(card, pointA, pointB); // Pseudocode

Was macht dies aus den Fahrern? Werden sie zu Zahnrädern einer großen, automatisierten Entsendungsmaschine, welche von klug optimierten Programmen kontrolliert wird, wie zum Beispiel dem “Surge Pricing”? Fahrer haben mir oft davon vorgeschwärmt, dass der Job ihnen unglaubliche Autonomie verschaffen würde: Sie können fahren, wann immer sie wollen, und haben sogar aufgehört nach Anstellung im Finanz- oder Bauwesen zu suchen, da ihnen die tägliche Freiheit so viel wert ist. Im Markt herrscht eine Liquidität vor, welche es ihnen erlaubt, nach Belieben zu kommen und zu gehen. Das eigentliche Fahren jedoch ist perfekt orchestriert durch Software, und es ist kein Geheimnis, dass Uber beabsichtigt, langfristig alle seine Fahrer durch selbstfahrende Autos zu ersetzen. Ich befürchte, dass das Heer an Lyft- und Uber-Fahrern sich für einen einfachen und teilweise beabsichtigt temporären Berufsweg entscheidet, der sich als Sackgasse entpuppen wird. Dies mag heute in Ordnung sein für einige Fahrer, die das Fahren und die Flexibilität genießen. Das Fahren als Beruf wird jedoch über Nacht verschwinden, sobald selbst fahrende Autos die Straßen dominieren werden.

Ähnlich hat 99designs Tasks eine UI, womit der Kunde eine einfache und schnelle Designaufgabe beschreiben kann, inklusive einer API, um den Designer zu beauftragen, diese Aufgabe zu erledigen. In unserer Firma Segment haben wir eine 99designs Tasks API gebaut, um Vektor Logos von einer Bild URL zu erstellen:

99designs.logo(card, url); // Pseudocode

Das bizarre an dieser Konstruktion ist, dass diese Programmzeilen direkt Menschen ansprechen. Die Uber API entsendet einen Menschen, um von Punkt A nach Punkt B zu fahren. Die 99designs Tasks API entsendet einen Menschen, um ein Bild in ein Vektor Logo zu konvertieren (Schwarz, Weiß und Farbe). Menschen, die kurz davor sind sprichwörtliche Zahnräder in einer Maschine zu werden, komplett anonymisiert hinter einer API. Die Unternehmen, welche diese APIs kontrollieren, haben starke Anreize, die Kosten der Ausführung dieser API-Anweisungen zu senken.

Langfristig wird es immer etwas geben, woran Menschen arbeiten und was sie verbessern können, aber die Einführung dieser angesprochenen Softwareebene bringt mich in Sorge um mittelfristige Anstellung in den nächsten 5-20 Jahren. Fahrer betreten eine zweiklassige Arbeitswelt. Die fleißigen Bienen unterhalb der Softwareebene haben keine Gelegenheit für Fortbildung, welche ihre Berufsaussichten verbessern würde und mitfühlende soziale Beziehungen werden die Softwareebene auch nicht durchbrechen. Sobald die Softwareebene zwischen dem “Management” (Ubers fest angestellte Mitarbeiter, welche die App und Computer-Systeme bauen) und den menschlichen Arbeitskräften unterhalb der Softwareebene (Ubers Fahrer, Instacart’s Lieferanten) eingeführt wurde, gibt es keinen offensichtlichen Weg nach oben. Es klafft eine riesige Lücke ohne Aussicht auf Überbrückung.

Ich gehe davon aus, dass diese Softwareebene lediglich dicker wird. Findige Softwareentwickler werden Wege aufdecken, um diese APIs miteinander zu verknüpfen, wodurch Produkte entstehen, die verschiedene “menschliche” APIs kombinieren. Es wäre möglich Mechanical Turk’s API zu nutzen, um die Recherche nach potentiellen Vertriebskunden zu automatisieren. Diese Daten könnten mit der 99designs Task API verbunden werden, um individualisierte Infografiken an diese potentiellen Vertriebskunden als Email zu senden. Man könnte auch die API von Redfin nutzen, um automatisch Häuser zu kaufen und dann einem Assistenten von Zirtual über Email auftragen das Projekt einer Renovierung zu leiten, wodurch das gesamte Kaufen und Verkaufen eines Hauses (“Flipping”) komplett durch ein Programm automatisiert würde. Diese “Real-Welt-APIs” erlauben es komplexen Computerprogrammen (bzw. Künstlicher Intelligenz in einem pessimistischeren Narrativ) Dinge in der realen Welt zu beeinflussen und zu kontrollieren. Es scheint daher angemessen, schon heute in Sicherheitsmaßnahmen zur Kontrolle Künstlicher Intelligenz zu investieren.

Während die Softwareebene dicker wird, wächst der Abstand zwischen Jobs unterhalb und oberhalb der API. Ökonomische Anreize werden Ingenieure oberhalb der API dazu bringen Jobs unterhalb der API zu automatisieren: Selbstfahrende Autos und Lieferdienste via Drohnen sind nicht weit entfernt. Der Abstand im Bildungsniveau und von sozialen Gruppen oberhalb und unterhalb der Softwareebene kann bedeuten, dass neue Technologien der Automatisierung plötzliche und weit reichende Arbeitslosigkeit sowie ein Ansteigen der Nachfrage nach subventionierter Ausbildung mit sich bringen. Ich hoffe, dass wir darauf vorbereitet sind.