Klarna ist eines der wenigen Unternehmen, das offen eingesteht, künstliche Intelligenz zu nutzen, um Arbeitsplätze zu streichen. Üblicherweise sind die Firmen da vorsichtiger und sprechen eher davon, dass KI die Arbeit der Belegschaft effizienter mache. Der CEO von Klarna, Sebastian Siemiatkowski, hat hingegen angegeben, das Ziel sei es, dank KI die Belegschaft in etwa zu halbieren.
Sollte euch Klarna gar nichts sagen: Das Unternehmen ist ein Zahlungsanbieter aus Schweden, der in vielen Online-Shops zu finden ist. Ich meide den Dienst, da ich damit keine guten Erfahrungen gemacht habe, aber das wird mancher anders sehen. Jedenfalls sieht es derzeit noch so aus, dass Klarna Verluste schreibt. Da man aber bald an die Börse gehen möchte, ist man stark hinterher, in die Gewinnzone zu gelangen.
Das will man eben auch durch eine Reduzierung der Belegschaft erreichen. 2023 hatte man bereits die Anzahl der Mitarbeiter von 5.000 auf 3.800 reduziert. Siemiatkowski hat gegenüber der Financial Times bestätigt, dass er hoffe, innerhalb der nächsten Jahre auf rund 2.000 Angestellte zu reduzieren. So wolle man Aufgaben wie den Kundenservice und Teile des Marketings an künstliche Intelligenz übertragen.
Klarna stellt bereits kaum noch ein
Als Teil seiner Einstellungspolitik heuert man eigentlich nur noch Ingenieure / Informatiker neu an, alles andere hat man schon eingefroren. Siemiatkowski hat dabei kein schlechtes Gewissen, Stellen zu streichen und ist in Europa einer der größten Verfechter der KI-Revolution. Er argumentiert, es sei Aufgabe der Regierungen, Arbeitslosigkeit zu bekämpfen, nicht die der Unternehmen.
Im Übrigen war Klarna bereits von 2005 bis 2019 stets profitabel, rutschte dann aber durch seine Expansion in den USA ins Verlustgeschäft ab. Inzwischen sieht man sich wieder auf einem guten Weg zu Gewinnen. Der Chef argumentiert dabei, es sei für Klarna sinnvoller, viel Geld für einige, wenige hoch qualifizierte Mitarbeiter zu investieren, etwa KI-Experten, als eine große Belegschaft zu beschäftigen. Da zahle er lieber überdurchschnittlich hohe Gehälter pro Mitarbeiter, statt die Mittel zu streuen, wenn es quasi auch KI für viele Aufgaben tue.
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