Große Unternehmen | Original, von KI übersetzt
Große Unternehmen sind wie große Programme. Ein großes Unternehmen mit 100.000 Mitarbeitern und 50.000 Auftragnehmern ist wie ein großes Programm mit 150.000 Methoden.
Dario Amodei sagte, dass die Talentdichte viel wichtiger ist als die Anzahl der Talente. Zweihundert hochtalentierte Menschen können tausend talentierte Menschen mit 800 durchschnittlichen Menschen schlagen.
Dario Amodei erwähnte auch, dass große Unternehmen so viele Verfahren und Prozesse haben, weil sie ihren Mitarbeitern oder Auftragnehmern nicht vertrauen. Daher müssen sie viel überprüfen und kontrollieren.
Eine Sache bei großen Unternehmen ist, dass sie Angst haben, Fehler zu machen. Ein Grund dafür ist, dass sie so groß geworden sind, dass sie 300 Milliarden oder 1 Billion Dollar wert sind; sie müssen tonnenweise Fehler gemacht und daraus gelernt haben. Wenn sie jedoch erfolgreich sind, scheuen sie davor zurück, Risiken einzugehen und Fehler zu machen.
Es ist wie ein großes Programm, das keine Fehler mag und versucht, alle Fehler zu eliminieren, insbesondere Sicherheitsfehler, besonders in großen Banken.
Startups sind schnell, aber die Ressourcen eines Startups sind viel geringer, und die Marke eines Startups ist nicht etabliert; sie haben nicht das Vertrauen großer Unternehmen.
In China wollen junge talentierte Menschen nach dem Abschluss immer noch in große Unternehmen gehen und kämpfen darum. In Silicon Valley gibt es so viele Startups, einige von denen schon zu Beginn mit nur Ideen gut dastehen.
Einige Unternehmen kämpfen 20 Jahre lang und werden wahrscheinlich vom Aktienmarkt entfernt, und einige Unternehmen sind bereits nach wenigen Monaten 5 Milliarden oder 10 Milliarden Dollar wert.
Es heißt, dass Mira Muratis Thinking Machines Lab in der Seed-Runde 12 Milliarden Dollar wert ist. Und Ilya Sutskevers Safe Superintelligence sammelt 2 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 32 Milliarden Dollar ein.
Daher ist es nicht gut, ein Startup anhand der etablierten Zeit zu messen; es ist besser, es anhand des Teams, der Gründer und des Bereichs zu messen.
In meinem Solo-Startup brauche ich nur 1 Minute, um meinen Backend-Server zu deployen, und 5 Minuten, um einen kleinen Fehler zu beheben und zu deployen. Es ist direkt und schnell. Bei großen Unternehmen dauert es 1 Woche, um den Deployment-Anfrage vorzubereiten, Genehmigungen von Managern einzuholen, den Deployment mit dem IT-Team durchzuführen und Gesundheitschecks durchzuführen.
Obwohl die tatsächliche Zeit, die aufgewendet wird, 8 Stunden betragen könnte, dauert es immer noch 1 Woche vom Vorbereiten des Deployments bis zum abschließenden Gesundheitscheck.
Zum Beheben eines kleinen Fehlers und Deployen dauert es zwei Wochen. Man erhält den Ticket zur Untersuchung, führt Analyse und Tests durch, dann Review, Merge des Codes, meldet es den Testteams zur Prüfung und deployt dann.
Große Unternehmen mögen es, ihre Richtlinien auf alle Teams oder Projekte durchzusetzen. Denn für ein großes Unternehmen mit 200.000 Menschen haben diese Richtlinien oder internen Prozesse, die nur auf 10.000 Menschen angewendet werden, nicht viel Bedeutung oder Ergebnis. Für einige interne Prozesse müssen große Unternehmen Menschen oder Geld investieren, um Tools zu entwickeln, die sie unterstützen. Wenn sie nur einen winzigen Anteil der Mitarbeiter bedienen, lohnt sich die Investition nicht.
Ein weiterer Nachteil großer Unternehmen ist, dass oft niemand für große Fehler bestraft wird.
In meinem Startup erhielt ich eine halbe Million Investition, um 9 Menschen einzustellen, und nach 2 Monaten musste ich sie entlassen und das Geld verlieren. Ich habe 50 kleine Softwareprojekte mit Teilzeit-Ingenieuren gemacht, um das Geld zurückzuverdienen und es dem Investor zurückzugeben.
Das ist eine sehr intensive und schmerzhafte Erinnerung. Und das hat mich immer daran erinnert, diese Lektion zu behalten.
In einem bemerkenswerten Fall innerhalb eines großen Unternehmens wurde beobachtet, dass es keine erheblichen Konsequenzen für die Beteiligten gab. Einige leitende Manager und viele der kürzlich eingestellten Mitarbeiter wurden entlassen. Es bleibt unklar, ob dies mit einer schnellen und erheblichen Einstellungssperre zusammenhing.
Ein Beitragender Faktor für dieses Ergebnis sind die umständlichen und zahlreichen Prozesse in großen Unternehmen. Ingenieure, die seit sechs Monaten bis einem Jahr im Unternehmen waren, konnten keine erheblichen Beiträge leisten. Der Zeitplan umfasste in der Regel zwei Monate, um die Grundlagen zu verstehen, drei Monate, um sich mit den Projekten vertraut zu machen, drei Monate, um sich durch lästige Verfahren oder Tests zu kämpfen, und schließlich zwei Monate produktiver Arbeit, die die Nutzer betraf.
Angenommen, eine Acht-Stunden-Arbeitstag, zwei Monate produktiver Arbeit ergaben keine erheblichen Ergebnisse. Das Budget der Abteilung war aufgebraucht, und die Nutzerbasis wuchs nicht wie erwartet, was zu weiteren Entlassungen führte.
Es schien, dass keine wertvollen Lehren aus dieser Erfahrung gezogen wurden. Anfangs entschied eine Gruppe von Managern über eine schnelle und umfangreiche Einstellung, die zu diesem Zeitpunkt unnötig erschien. Die gesamte Gruppe von Managern zu beschuldigen, war nicht möglich, noch war es praktikabel, nur diejenigen zu entlassen, die seit kurzem im Unternehmen waren, insbesondere wenn andere Manager und technische Leiter seit sechs bis acht Jahren Teil des Teams waren.
Der Geschäftsführer gewann nicht viel Einsicht aus der Situation, da dies nur eine von drei Abteilungen unter seiner Aufsicht war und seine Vergütung unverändert blieb. Selbst innerhalb des Teams konnten diejenigen, die nicht direkt verantwortlich waren, nichts aus der Erfahrung lernen, was Steve Jobs’ Bemerkungen über Beratung widerspiegelt. Infolgedessen wurde die notwendige Lektion nicht verinnerlicht, um ein außergewöhnliches Team zu bilden, das in der Lage ist, herausragende Ergebnisse für die Nutzer zu liefern.
Für Startups scheint es ein viel besserer Fall zu sein. Denn es ist wirklich ernst. Einige der Gründer, die verlieren oder scheitern, haben wirklich eine harte Zeit, besonders die ehrlichen.
Für Personen mit Integrität kann es tief entmutigend sein, erhebliche Investitionsmittel im Wert von Millionen bis zu Hunderten von Millionen Dollar zu verlieren und am Ende mit wenig zurückzubleiben – vielleicht nur mit einem rudimentären Produkt oder einer Nutzerbasis, die, obwohl sie groß ist, kaum Einnahmen generiert.
Paul Graham schrieb früher einen Aufsatz, Hiring is Obsolete.
Aber was machen große Unternehmen gut? Eine Sache ist der Langfristigkeit. Sie neigen dazu, Dinge langfristig zu tun. Bei einigen guten großen Unternehmen sind ihre Projektentwürfe recht gut; sie verwenden Microservices, um den Fehler zu vermeiden, nach einem Jahrzehnt ein großes monolithisches Programm zu werden. Und sie haben Governance-Teams, um einige grundlegende Frameworks zu erstellen und die Entwicklungsmethoden für das gesamte Team zu vereinheitlichen.
Prozesse oder Verfahren sind nicht von Natur aus schlecht. Aber sie machen oft Dinge kompliziert und langsam. Wir finden das Java-einheitliche Code-Format nicht unangenehm, weil es ein Spotless- oder Checkstyle-Plugin gibt, das hilft. Diese Plugins haben eine gute Gestaltung und sind einfach zu verwenden.
Eine weitere Sache ist, dass große Unternehmen dazu neigen, einige Tools oder Projekte für den internen Gebrauch, für Front-Office-Mitarbeiter, zu erstellen. Aber diese Nutzerbasis beträgt nur Hunderte oder 10.000. Diese Nutzerbasis ist sehr begrenzt.
Ich denke, wir sollten für diesen Zweck externe Tools verwenden. Wenn ein Tool wirklich gut für eine Bank ist, ist es wahrscheinlich gut für 200 Banken. Und das kann dieses Unternehmen zu einem Einhorn machen.
Tiancheng Lou, Gründer von Pony.ai, sagt, dass Unternehmen unabhängig sein müssen, weil es effizienter ist. Das stimmt.
Und große Unternehmen neigen dazu, Erfahrung zu belohnen, um Mitarbeitern Belohnungen zu geben. Während der Markt das Ergebnis oder die Ausführung für Startup-Teams belohnt. Sie sind tatsächlich sehr unterschiedlich.
In großen Unternehmen zu arbeiten ist wie Lernen in der Schule. Man schreitet von der Grundschule zur Mittelschule, dann zur Universität vor. In Startups gibt es jedoch mehr Höhen und Tiefen, und es gibt mehr Flexibilität, wenn man von einer Idee oder einem Markt zum anderen wechselt.
Der Vorteil großer Unternehmen, risikoscheu zu sein, besteht darin, dass ihre Produkte relativ stabil sind, ohne offensichtliche Fehler oder Ausfallzeiten. Das ist gut.
Aber wie bei KI sind viele Nutzer mit Produkten einverstanden, die zu Beginn nicht so stabil sind, wie z. B. Deepseek. Wir wissen, dass Deepseek im Februar/März 2025, als es viel Aufmerksamkeit erhielt, oft ausfiel. Aber nach einiger Zeit wurde es besser, und es scheint, dass die Nutzer damit keine Probleme mehr hatten.
Es kommt also darauf an. Manchmal müssen wir innovative Produkte schnell auf den Markt bringen, auch wenn sie einige Probleme haben. Nutzer können das verstehen.
Wenn wir über den Prozess nachdenken, können wir vorsichtiger sein. Wir sollten unsere Deployment-Typen besser kategorisieren. Einige Arten von Änderungen sind in Ordnung, um schnell zu deployen, während andere nicht. Beim Testen sollten wir kategorisieren, welche Teile des Testens wir für Regressionstests für den geänderten Code durchführen müssen und welche nicht. Das Gleiche gilt für SonarQube-Prüfungen.
In großen Unternehmen ist es sicher, dass viele Prüfungen, Tests oder Genehmigungen unnötig sind. Wir könnten die Ingenieure ihre Arbeit machen lassen, und da das System alle Aufzeichnungen hat, können wir einige auswählen, um sie zu überprüfen.
Wir sollten auch alle Manager-Genehmigungen eliminieren. Welches Wissen haben Manager, das Ingenieure nicht haben? Könnte dieses Wissen in Code geschrieben werden, um die Anfragen automatisch zu genehmigen oder abzulehnen?
Weil dort alles langsam ist, werden die Mitarbeiter wahrscheinlich nichts ändern. Der Wechsel von einem großen monolithischen Projekt zu Microservices für ein Projekt, das seit einem Jahrzehnt läuft, könnte zwei Jahre dauern.
Bei Software sind Code und Logik eng miteinander verflochten, insbesondere in gut gestalteten Systemen. Daher kann die Entwicklung, das Testen oder die Zusammenarbeit erheblich sein.
Deshalb funktioniert das plötzliche Skalieren eines Teams oft nicht. Wenn es eine Microservice-Architektur gibt, die locker gekoppelt ist, dann kann die Leistung des Teams proportional zur Anzahl der Teammitglieder sein. Wenn es ein monolithisches Projekt gibt, das stark gekoppelt ist, dann kann die Leistung des Teams nur um 30% steigen, wenn wir die Größe des Teams verdoppeln, das daran arbeitet.
Aufgrund seines langsamen Tempos kann es manchmal schwierig sein zu bestimmen, ob ein Mitarbeiter oder Auftragnehmer unfähig ist oder ob das System zu komplex und umständlich für Neueinsteiger ist. In einem Fall, den ich beobachtet habe, war jemand seit vier Monaten im Unternehmen und hatte sehr wenig erreicht, nur ein paar Codezeilen geändert, um einen Pull-Request einzureichen. Außerdem war die Qualität des Codes schlecht, da er ihn nicht gut verstand. Sein Englisch war auch sehr schwach, und er konnte nur durch Einfügen von Screenshots und Verwendung von Grundenglisch Fragen stellen.
In Bezug auf Stabilität sehe ich, dass große Unternehmen dazu neigen, mehrere Teammitglieder für doppelte Aufgaben einzusetzen. Zum Beispiel für Aufgabe A und Aufgabe B, sie weisen nicht zwei Team-Ingenieure an, separat an Aufgabe A und Aufgabe B zu arbeiten. Stattdessen arbeiten beide an Teilen von Aufgabe A und B, damit diese beiden Ingenieure wissen, was der andere tut. Dies macht das Team stabiler, da es verhindert, dass nur eine Person viel über große Teile des Codes weiß und daran seit mehreren Jahren ohne Zusammenarbeit gearbeitet hat. Dann, wenn diese Person das Unternehmen verlässt, kann niemand anderes daran arbeiten.
Eine weitere Sache, die große Unternehmen gut machen, ist die Aufrechterhaltung des Cashflows und der Profitdisziplin. Der Grund dafür ist, dass sie, wenn sie größer werden, oft erhebliche finanzielle Krisen erleben. Dies ist wahrscheinlich das Wichtigste, was sie priorisieren. Sie haben dies auf die harte Tour gelernt und diese Praktiken in ihre Operationen eingebettet. Selbst wenn sie Gewinne von 10 Milliarden USD oder 30 Milliarden USD pro Jahr erzielen, optimieren sie weiterhin ihre Belegschaft und führen Entlassungen durch.
Ein Kollege von mir sagte mir, dass große Unternehmen mit einem Monopol auf bestimmte Produkte operieren, die viel Arbeit oder Zeit erfordern, um aufgebaut zu werden. Das ergibt Sinn. Sie verlassen sich nicht auf Geschwindigkeit, sondern auf ihre Größe, Ressourcen und Marke.
Wie überlebt man in großen Unternehmen? Eine Sache ist, mehr zu tun und weniger zu reden. Das sagte mir mein Delivery-Manager in einem Outsourcing-Anbieter.
Die zweite Sache ist, das zu tun, was andere tun; es ist sicher. Ein durchschnittlicher Ingenieur im Team zu sein, ist sicher, genau wie ein durchschnittlicher Mensch auf der Straße – weder zu herausragend noch zu vernachlässigt, sondern genau in der Mitte.
Ich muss sagen, es gibt viele große Unternehmen. Einige haben mehr als 200.000 Mitarbeiter, während andere etwa 20.000 haben. Es gibt auch gute große Unternehmen und schlecht performende. Das Erscheinungsbild oder die Marktkapitalisierung verrät manchmal nicht viel. Sie können in wenigen Jahren erheblich steigen, wie Nvidia es kürzlich getan hat, oder sie können plötzlich zusammenbrechen, wie Credit Suisse.