Uber hat etwa 10% seiner Belegschaft im Kundenservice entlassen. Der Schritt ist Teil einer umfassenderen Umstrukturierung der Support-Sparte und geht mit einer beschleunigten Verlagerung hin zu KI-gestützten Kundenservice-Tools einher.

Die am Donnerstag bestätigten Stellenstreichungen spiegeln einen wachsenden Trend in der globalen Technologie- und Ride-Hailing-Branche wider: Unternehmen setzen zunehmend KI ein, um Aufgaben zu übernehmen, für die früher große Teams menschlicher Servicemitarbeiter erforderlich waren.

Uber hat die genaue Zahl der betroffenen Beschäftigten nicht offengelegt. Eine Reduzierung um 10% in der Kundenservice-Sparte eines Unternehmens, das in mehr als 70 Ländern tätig ist, stellt jedoch einen erheblichen Stellenabbau dar.

Die Umstrukturierung passt zu Ubers umfangreichen Investitionen in KI-Tools, die für die Bearbeitung routinemäßiger Kundenanfragen entwickelt wurden, darunter Streitfälle zu Fahrten, Rückerstattungsanträge, Meldungen verlorener Gegenstände und kontobezogene Probleme. Dabei handelt es sich um sehr häufige, repetitive Interaktionen, die KI-Systeme schneller und zu einem Bruchteil der Kosten eines menschlichen Mitarbeiters verarbeiten können. Für ein Unternehmen von Ubers Größenordnung, das täglich Millionen von Fahrten abwickelt und ein enormes Volumen an Supportanfragen bearbeitet, ist die finanzielle Logik der Automatisierung klar. Uber meldete 2023 nach Jahren der Verluste seinen ersten operativen Jahresgewinn und stand anhaltend unter Druck von Investoren, zu zeigen, dass Profitabilität durch operative Disziplin gehalten und ausgebaut werden kann.

Uber ist mit dieser Entwicklung nicht allein. Anfang dieses Jahres erklärte Klarna, das schwedische Buy-now-pay-later-Unternehmen, sein KI-Assistent erledige die Arbeit von 700 Kundenservice-Mitarbeitern. Duolingo strich früher im Jahr unter Verweis auf KI Stellen von Auftragnehmern. Salesforce kündigte an, keine neuen Softwareingenieure einzustellen, weil KI diese Arbeitslast übernehme. Das Muster ist konsistent: Unternehmen identifizieren Bereiche ihrer Belegschaft, die strukturierte, wiederholbare Aufgaben bearbeiten, und ersetzen sie durch KI-Systeme, die keine Pausen, keine Produktschulungen und keine Zusatzleistungen benötigen. Kundensupport hat sich zu einer der frühesten und am besten messbaren Unternehmensanwendungen generativer KI entwickelt, was erklärt, warum mehrere Unternehmen in unterschiedlichen Branchen etwa zur gleichen Zeit ähnliche Personalentscheidungen treffen.

Die Reaktionen im Netz fielen schnell und überwiegend skeptisch aus. „Customer support just became customer prompt,“ schrieb ein Nutzer auf X. Ein anderer erklärte unverblümt: „Now there is no scope for customer service. Most of the things are already automated with AI.“ Ein Dritter äußerte eine zugespitzte Sorge: „Hope the AI can actually handle the chaos that comes with Uber rides. Still feels like a band-aid on a bigger issue.“

Diese Sorge verweist auf eine besondere Herausforderung des Kundenservice im Ride-Hailing. Ein erheblicher Teil der Interaktionen ist nicht routinemäßig. Sie sind häufig unübersichtlich, emotional und kontextabhängig auf eine Weise, mit der aktuelle KI-Systeme nur schwer effektiv umgehen können.

Man denke an die frustrierenden Uber-Erfahrungen, über die Nutzer häufig berichten: Ein Fahrer fährt zum falschen Ort und storniert die Fahrt, während trotzdem eine Stornogebühr berechnet wird; ein Fahrgast lässt einen wertvollen Gegenstand im Fahrzeug liegen und der Fahrer reagiert nicht; für eine eigentlich gewöhnlich wirkende Fahrt wird ein erhöhter Tarif berechnet; ein Konto wird wegen Betrugsverdachts markiert, nachdem sich ein Nutzer auf Reisen von einem neuen Gerät aus angemeldet hat.

Diese Szenarien sind keine einfachen Ticketkategorien mit klaren Lösungen. Sie erfordern Urteilsvermögen, Ermessensspielraum, die Fähigkeit zu verstehen, was ein frustrierter Kunde tatsächlich mitteilt, und manchmal auch die Befugnis, eine Ausnahme zu gewähren. KI bewältigt durchschnittliche Fälle gut, hat aber Schwierigkeiten mit Grenzfällen — und im Kundenservice entscheiden genau diese Grenzfälle häufig darüber, ob ein Kunde loyal bleibt oder abspringt.

Das bedeutet nicht, dass KI im Kundensupport keine Rolle spielt. Sie hat eindeutig eine, und bei Anfragen wie „where is my driver“ oder „how do I update my payment method“ ist KI nachweislich effektiv. Die Effizienzgewinne sind real. Unternehmen, die den Support jedoch vollständig automatisieren und den Eskalationsweg zu einem Menschen entfernen, stellen oft — mitunter schmerzhaft — fest, dass Kunden, die von einem Bot keine zufriedenstellende Lösung erhalten, das Ergebnis nicht einfach hinnehmen. Sie fechten Belastungen bei ihrer Bank an, veröffentlichen schädliche öffentliche Bewertungen oder wechseln zu einem Wettbewerber.

Für Beschäftigte sind die Folgen unmittelbar. Dass 10% einer Kundenservice-Belegschaft wegen KI ihre Arbeitsplätze verlieren, ist keine abstrakte Debatte über die Zukunft der Arbeit — es bedeutet, dass Menschen heute Einkommen verlieren. Anders als bei Umbrüchen früherer technologischer Wellen, die letztlich neue Berufskategorien schufen, um verdrängte Arbeitskräfte aufzunehmen, entwickelt sich KI so schnell, dass die neuen Rollen, die sie hervorbringt, möglicherweise nicht im gleichen Tempo oder an denselben Orten entstehen wie die Stellen, die sie beseitigt. Politische Entscheidungsträger in den Vereinigten Staaten und der Europäischen Union haben begonnen, arbeitsmarktbezogene Schutzmaßnahmen im Zusammenhang mit KI zu diskutieren; verbindliche Vorschriften, die speziell auf KI-bedingte Verdrängung in Kundenservice-Rollen abzielen, wurden bislang jedoch nicht erlassen.

„AI is changing customer service rapidly,“ bemerkte ein Account online, „but companies still need to balance efficiency with a high-quality customer experience.“ Dieses Gleichgewicht bleibt der eigentliche Test. Für Uber-Fahrgäste, die schon einmal auf einen menschlichen Ansprechpartner angewiesen waren, um ein Problem zu lösen, werden die kommenden Monate zeigen, ob das Unternehmen ihn bestanden hat.