Amazon bremst das Token-Wettrennen. Was Chefs messen sollten, wenn ihr Team KI nutzt

Illustration: Leitgrad

Am 27. Oktober veröffentlichte Amazon ein Memo, das zuvor intern an die Software-Entwickler gegangen war. Unterschrieben hat es Terk Terkowitz, Vice President und Distinguished Engineer für das weltweite Handelsgeschäft. Anlass ist eine überarbeitete Rollenbeschreibung für Entwickler. Der Kernsatz: Weder die Rolle noch die Leistung eines Entwicklers werden durch seine KI-Nutzung definiert. Massgebend bleibt, was sich nicht ändert, die Wirkung auf Kunden, Geschäft und Team.

Gleichzeitig lässt das Memo keinen Zweifel an der Richtung. KI werde im Zentrum der Softwareentwicklung stehen, heisst es, und wer damit arbeitet, soll sich jetzt damit vertraut machen. Amazon bremst also nicht die KI. Amazon bremst das Wettrennen um die grösste Nutzung.

Was Amazon an den eigenen Zahlen stört

Das Memo unterscheidet zwei Arten von Kennzahlen. Eingangsgrössen wie Token-Verbrauch und die Verbreitung von KI-Werkzeugen. Und Durchsatzgrössen wie die Zahl der Code-Änderungen und Reviews. Beide würden zum Teil genutzt, schreiben die Autoren, und beide seien «deeply flawed», also stark fehlerbehaftet. Zwar hängen sie derzeit gut mit den wichtigen Ergebnissen zusammen, räumt das Memo ein.

Gefährlich werden sie, wenn sie vom Messwert zum Ziel werden. Dann steigen die Kosten, denn «tokenmaxxing is at odds with frugality»: Wer möglichst viele Tokens verbraucht, verstösst gegen Amazons Grundsatz der Sparsamkeit. Und es steigt die Komplexität, denn wer Codezeilen zählt, belohnt das Gegenteil von «invent and simplify». Die Zahlen sollen deshalb nur «with care and judgement» verwendet werden, zusammen mit anderen Daten. Am besten messe man langfristige Ergebnisse, auch wenn sie schwerer zu erfassen sind.

Ganz neu ist die Einsicht nicht. Im Mai hatte Amazon eine intern gebaute Rangliste zur KI-Nutzung abgeschaltet, nachdem Mitarbeitende ihrer KI unnötige Aufgaben gegeben hatten, um aufzusteigen. Das berichtete die «Financial Times», zitiert von Heise. Ein Amazon-Sprecher sagte CNBC nun, die Token-Nutzung der Mitarbeitenden sei nicht begrenzt worden.

Was stattdessen zählt

Eine fertige neue Kennzahl liefert das Memo nicht. Marc Brooker, Vice President und Distinguished Engineer bei AWS, sagte CNBC, Amazon schaue auf Grössen wie die Geschwindigkeit bei neuen Funktionen, also die Zahl der Lancierungen und der erfolgreichen Änderungen im laufenden Betrieb. Was Amazon nicht wolle, sei «wasted effort», also Tokens für Probleme, die keine Rolle spielen.

Konkreter wird das Memo bei den Führungskräften. Sie sollen sich die Teams anschauen, die KI am wenigsten nutzen, und verstehen, warum. Und bei den Teams, die KI am stärksten nutzen, prüfen, ob sie auch entsprechend mehr liefern. Wer führt, soll KI selbst praktisch kennen: Er muss Aufgaben nennen können, bei denen sie geholfen hat, und solche, bei denen sie nicht geholfen hat.

Der vielleicht wichtigste Satz richtet sich an alle anderen: «If your work does not benefit from current AI tooling, that is a finding, not a failing.» Bringt KI bei einer Aufgabe nichts, ist das ein Befund, kein Versagen. Er soll festgehalten, im Team geteilt und mit der Führungskraft besprochen werden.

Wo Schweizer KMU stehen

In der Schweiz ist KI im Alltag der KMU angekommen, aber selten tief verankert. In der KMU-Arbeitsmarktstudie von Sotomo im Auftrag der AXA, befragt wurden im März 336 KMU, geben 35 Prozent an, KI bewusst in ihre Prozesse einzubauen. 39 Prozent erproben sie, 26 Prozent nutzen sie noch nicht. 47 Prozent der KMU mit KI-Erfahrung erwarten Zeitersparnis ohne Folgen für die Zahl der Stellen.

Wie diese Zeitersparnis zu Ergebnissen wird, ist offen. Kathrin Braunwarth, Leiterin DTI bei der AXA Schweiz, nennt es eine der anspruchsvollsten Führungsaufgaben der nächsten Jahre: «Die entscheidende Frage ist, wie Unternehmen die vielen kleinen Effizienzgewinne jedes Einzelnen bündeln und in echten Mehrwert verwandeln.»

Beim Messen haben viele noch Luft. Im KMU-Barometer 2026 der NZZ, erhoben von der Fachhochschule Kalaidos bei 495 Führungskräften, sagen 87 Prozent, sie experimentierten bereits mit KI oder bauten Kompetenzen auf. Daten systematisch für strategische Entscheide nutzen aber nur 27 Prozent. Die Mehrheit stützt sich nur punktuell auf Analysen oder vor allem auf Erfahrung.

Was Chefs daraus mitnehmen

Ein KMU hat keine Tausenden von Entwicklern und keine Token-Ranglisten. Die Versuchung ist trotzdem dieselbe: Man fragt, wer schon mit KI arbeitet, statt zu fragen, was dabei herauskommt. Amazons Memo zeigt eine einfache Reihenfolge. Zuerst das Ergebnis festlegen, das sich verbessern soll, etwa die Zeit bis zur Offerte, die Fehlerquote in der Buchhaltung oder die Antwortzeit im Kundendienst. Dann prüfen, ob KI dazu beiträgt. Und die Fälle, in denen sie nichts bringt, genauso ernst nehmen wie die Erfolge.

Häufige Fragen

Was ist «Tokenmaxxing»?

So nennt man es, wenn Mitarbeitende KI-Werkzeuge möglichst intensiv nutzen, um in internen Ranglisten oder Zielvorgaben gut dazustehen, unabhängig davon, ob dabei ein besseres Ergebnis entsteht. Tokens sind die Einheiten, in denen KI-Anbieter Text verrechnen.

Begrenzt Amazon die KI-Nutzung seiner Angestellten?

Nein. Laut einem Amazon-Sprecher gegenüber CNBC gibt es keine Obergrenze für den Token-Verbrauch. Das Memo verlangt, Nutzungszahlen nur mit Sorgfalt und zusammen mit anderen Daten zu verwenden.

Was sollte ein KMU stattdessen messen?

Ergebnisse, die schon vor der KI wichtig waren: Durchlaufzeiten, Fehlerquoten, Kundenzufriedenheit, Kosten pro Auftrag. KI ist dann ein Mittel, um diese Zahlen zu verbessern, und kein eigenes Ziel.

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