Beth Galetti, Senior Vice President bei Amazon und weltweit für die Organisation für Mitarbeitererfahrung und HR-Technologien verantwortlich, sagt, sie sei nach einer 25-jährigen Unterbrechung zum Entwickeln von Software zurückgekehrt und habe mithilfe von KI-Tools mehr als 100.000 Codezeilen geschrieben. Galetti stellt ihre Erfahrung als Beleg dafür dar, dass KI-gestützte Entwicklungstools nicht mehr ausschließlich für professionelle Programmierer bestimmt sind.
Galetti begann ihre Laufbahn als Softwareentwicklerin im Transportsektor und wechselte anschließend in Führungspositionen, darunter als Chief Information Officer sowie in die Leitung der Luft- und Landtransportnetzwerke bei Amazon. Nach ihrem Wechsel in die Leitung des Personalbereichs schrieb sie den Code nicht mehr selbst, beaufsichtigte jedoch weiterhin Teams, die Software entwickelten.
Von einer Familien-App zu einem internen Tool
Ihr erster Schritt zurück erfolgte über eine einfache App zur Organisation von Familienterminen, die sie außerhalb der Arbeit mithilfe von KI-Tools entwickelte. Danach nutzte sie das Entwicklungstool Kiro während einer Reise nach Seattle, um eine App zur Entgegennahme von Beiträgen für einen internen Wettbewerb zu entwickeln, den Amazon unter dem Namen „Everyone Can Build“ gestartet hatte.
Der Wettbewerb forderte die Beschäftigten auf, eine App oder ein Tool zu entwickeln, das ein tatsächliches Problem bei der Arbeit oder im Alltag löst, ohne einen technischen Hintergrund vorauszusetzen. Dem Beitrag zufolge begannen innerhalb weniger Wochen mehr als 1.500 Beschäftigte mit der Entwicklung von Projekten. Zu den von Galetti genannten Beispielen gehört eine App, die einen manuellen Prozess von etwa vier Stunden in eine automatisierte Prüfung von einer Sekunde verwandelte und jährlich Zehntausende Arbeitsstunden einsparte. Ein anderer Mitarbeiter entwickelte außerdem eine Büroanwendung namens Momo, die Aufgaben, Erinnerungen und Verknüpfungen anzeigt.
Galetti sagt, diese Tools ersetzten nicht die Fähigkeiten der Beschäftigten, sondern erweiterten das, was sie leisten könnten. Diese Aussage bleibt jedoch eine Einschätzung, die auf ihrer Erfahrung und der von Amazon dargestellten Wettbewerbserfahrung beruht, und ist keine unabhängige Messung der Codequalität oder der betrieblichen Auswirkungen.
Drei Rollen der künstlichen Intelligenz bei Amazon
Amazon nutzt verschiedene Tools für unterschiedliche Zwecke. Amazon Quick ist ein Arbeitsassistent, den Teams nutzen können, um Fragen zu Daten zu stellen, Recherchen durchzuführen, die früher Wochen dauerten, und automatisierte Workflows zu erstellen. Kiro wiederum zielt auf die Entwicklung von Tools ab: Nutzer können beschreiben, was sie möchten, und das Tool unterstützt sie anschließend bei Planung, Schreiben und Testen.
Das Unternehmen nutzt außerdem den internen Assistenten Aza, um Fragen zu Leistungen, Vergütung, Arbeitsanpassungen und Informationstechnologie zu beantworten sowie Aufgaben wie das Buchen von Konferenzräumen, das Beantragen von Urlaub oder die Suche nach offenen Stellen auszuführen. Amazon zufolge haben alle Beschäftigten Zugriff auf KI-Tools; außerdem hat das Unternehmen Quick und Kiro außerhalb des Unternehmens verfügbar gemacht.
Was ändert sich praktisch?
Die wichtigste Veränderung in Amazons Erfahrung besteht laut Galetti darin, einige Phasen der Tool-Entwicklung aus der Warteschlange der Technologieteams zu den Beschäftigten zu verlagern, die unmittelbar mit dem Problem konfrontiert sind. Dadurch könnten sich Entwicklungsteams auf größere Projekte konzentrieren. Gleichzeitig wirft dies Fragen auf, die der Beitrag nicht beantwortet: Wer überprüft den von Nichtfachleuten erzeugten Code? Und wie werden Datenschutz-, Sicherheits- und Genauigkeitsrisiken gesteuert, wenn Personal- oder Betriebsprozesse in automatisierte Workflows umgewandelt werden?
Auch die einfache Erstellung eines Prototyps bedeutet nicht automatisch, dass er für den Einsatz im Unternehmen bereit ist. Der Beitrag liefert Beispiele für Geschwindigkeit und Einsparungen, nennt jedoch keine unabhängigen Kennzahlen zu Fehlerquoten, Wartungskosten oder zur Zahl der Projekte, die vom Experiment in den tatsächlichen Betrieb übergegangen sind.
Schulungen sind Teil der Vision
Amazon verbindet die Bereitstellung von Tools mit der Entwicklung von Fähigkeiten. Das Unternehmen hat das Programm Future Ready 2030 angekündigt und sich verpflichtet, 2,5 Milliarden US-Dollar bereitzustellen, um den Zugang zu Bildung und Schulungen auszuweiten und 50 Millionen Menschen auf die Zukunft der Arbeit vorzubereiten. Die Initiative umfasst Programme für Studierende, Laufbahnen für Cloud-Berufe sowie Berufsausbildungen in Mechatronik und Robotik.
Das Unternehmen sagt außerdem, dass es 1 Milliarde US-Dollar in das Programm Career Choice investiert, um weltweit die Fähigkeiten von weiteren 500.000 Beschäftigten zu entwickeln, mit Schwerpunkt auf Cybersicherheit, Softwareentwicklung, Logistik und erneuerbaren Energien. Jeder Amazon-Beschäftigte erhält eine kostenlose Schulung in künstlicher Intelligenz; außerdem übernimmt das Unternehmen jährlich die Kosten für eine Prüfung zum Erwerb eines AWS-Zertifikats im Bereich künstliche Intelligenz.
Die Erfahrung zeigt somit eine praktische Richtung: KI-Tools werden Beschäftigten außerhalb der Technologieteams zur Verfügung gestellt und ihre Nutzung anschließend durch Schulungen unterstützt. Der Erfolg dieses Modells wird jedoch nicht an der Zahl der von den Tools erzeugten Codezeilen gemessen werden, sondern daran, ob Unternehmen Überprüfung und Governance sicherstellen und schnelle Prototypen in zuverlässige, wartbare Systeme überführen können.