Nvidia-CEO fordert Mitarbeiter auf, mehr KI zu nutzen — und sich keine Sorgen um ihre Jobs zu machen.

Nvidia-Chef Jensen Huang möchte, dass die Mitarbeiter KI als Ausgangspunkt für jede Aufgabe betrachten und sagt, es sei „verrückt“, die Tools nicht zu nutzen.

Von Shannon Carroll4 Min. LesezeitAktualisiert 25. November 2025

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Nvidia-CEO fordert Mitarbeiter auf, mehr KI zu nutzen — und sich keine Sorgen um ihre Jobs zu machen.

Win McNamee/Getty Images

Selbst das Unternehmen, das die Welt von der Automatisierung überzeugt, kann seine eigenen Leute nicht immer dazu bringen, auf „Go“ zu drücken. Nach den kürzlich veröffentlichten Rekordergebnissen von Nvidia $NVDA soll ein internes All-Hands-Meeting – teils Motivationsrede, teils kultureller Eingriff – einen scharfen Ton angeschlagen haben, als CEO Jensen Huang auf eine Mitarbeiterfrage zu Managern, die den Leuten sagen, sie sollen weniger KI nutzen, mit einer Forderung nach Automatisierung überall dort, wo die Technologie eingesetzt werden kann, antwortete.

„Meines Wissens gibt es bei Nvidia einige Manager, die ihren Mitarbeitern sagen, sie sollen weniger KI nutzen“, soll er laut Business Insider, das der Sitzung beiwohnen konnte, gesagt haben. „Sind Sie verrückt?“ Er soll den Mitarbeitern gesagt haben: „Ich möchte, dass jede Aufgabe, die mit künstlicher Intelligenz automatisiert werden kann, mit künstlicher Intelligenz automatisiert wird“ und forderte das Personal auf, KI auch dann zu nutzen, wenn sie noch nicht funktioniert – um die Werkzeuge „zu nutzen, bis sie es tun“ und „einzuspringen und zu helfen, sie zu verbessern“.

In der Sitzung sprach Huang das an, was Business Insider als interne Widerstände beschrieb.

Huang stellte KI als die grundlegende Fähigkeit dar, die Menschen relevant hält, wenn das Unternehmen wächst, nicht als Bedrohung, und soll den Raum beruhigt haben: „Ich verspreche Ihnen, Sie werden etwas zu tun haben“, und auf den aggressiven Einstellungskurs des Unternehmens hingewiesen haben. Die Belegschaft von Nvidia ist von etwa 29.600 Mitarbeitern am Ende des Geschäftsjahres 2024 auf etwa 36.000 ein Jahr später gestiegen, und Huang soll in der All-Hands-Sitzung gesagt haben, dass Nvidia immer noch „wahrscheinlich immer noch etwa 10.000 zu wenig“ ist, um dort zu sein, wo es sein sollte.

Nvidia ist nicht allein in seinem KI-Vorstoß. Unternehmen wie Microsoft $MSFT, Meta $META, Google $GOOGL und Amazon $AMZN drängen ihre Mitarbeiter alle zu internen Copiloten und Code-Assistenten – und in einigen Fällen planen sie, die Nutzung von KI in die unternehmensweiten Leistungsbewertungen einfließen zu lassen. Aber im Gegensatz zu Nvidia, haben die meisten anderen großen Technologiefirmen in den letzten zwei Jahren ihren Personalbestand reduziert oder ihre Einstellungen verlangsamen. Nvidia hingegen stillt die Nachfrage nach Rechenzentren schnell genug, um die Einstellung von Tausenden von Menschen zu rechtfertigen.

Einige Abteilungen von Nvidia haben Berichten zufolge den Sprung zur verstärkten Nutzung von KI gemacht. Ingenieure arbeiten mit einem KI-Coding-Assistenten namens Cursor, und Huang wies in der Besprechung darauf hin, dass dies ein Beweis dafür sei, wie schnell KI die tägliche Arbeit umgestalten kann, wenn sie tatsächlich verwendet wird – und richtig eingesetzt wird.

In einem Podcast-Interview im letzten Oktober sagte Huang: „Ich hoffe, dass Nvidia eines Tages ein Unternehmen mit 50.000 Mitarbeitern und 100 Millionen KI-Assistenten in jeder einzelnen Gruppe sein wird.“ Huang ist Berichten zufolge ein intensiver Chatbot-Nutzer – er nutzt ihn als „täglicher Tutor“ – und hat zuvor gesagt, dass er OpenAIs ChatGPT täglich nutzt neben der Nutzung von Gemini für technischere Arbeiten, Grok für kreative/künstlerische Dinge und Perplexity für schnelle Recherchen. Nvidia hat formelle Partnerschaften mit allen außer xAIs Grok, das immer noch Nvidias GPU verwendet. in ernsthaftem Tempo.. Die Firma von Huang hat gerade einen Vertrag mit dem Claude-Hersteller Anthropic unterzeichnet, sodass dieser Chatbot vielleicht bald in diese Rotation aufgenommen wird.

Jenseits seines eigenen Campus entwirft Huang eine viel größere Neugestaltung der Arbeit. Auf CNN sagte er er sei „sicher, dass 100 % aller Arbeitsplätze durch KI verändert werden“, wobei betont wird, dass sich die Aufgaben auch dann verschieben, wenn die Visitenkarte nicht ändert. „Die Arbeit wird sich ändern, aber es ist sehr wahrscheinlich ... ich mache immer noch meinen Job“, sagte er und argumentierte, dass die Geschichte zeigt, dass die Beschäftigung zusammen mit der Produktivität steigt, wenn die Wirtschaft weiterhin neue Dinge findet, die gebaut werden müssen. „Wenn der Welt die Ideen ausgehen, dann führen Produktivitätsgewinne zum Verlust von Arbeitsplätzen.“ KI ist seiner Meinung nach „der größte Technologiegleichmacher, den wir je gesehen haben“, weil „sie Menschen befähigt. Sie hebt Menschen.“

Das scheint Teil einer Gegenkampagne gegen den aktuellen Angstzyklus zu sein – von IWF-Warnungen bis zu staatlichen KI-Richtlinien – und Huang hat sich jedes Quartal mehr und mehr zu dieser Art von Kommentaren hingezogen gefühlt.

„Du wirst deinen Job nicht an KI verlieren“, sagte der CEO Anfang des Jahres, „du wirst deinen Job an jemanden verlieren, der KI einsetzt“, und behandelt KI-Kompetenz wie ein Muss in einem Arbeitsmarkt, der sich schneller bewegt als die Unternehmen darin. Er scheint zu sagen, automatisiere die Teile des Jobs, die an ein Modell übergeben werden können, und es wird immer noch viele Aufgaben geben, die menschliches Urteilsvermögen, Koordination und all die Aufgaben erfordern, die auftauchen, sobald die alten in das Hauptsystem hochgeladen werden. Er dann äußerte diese Kommentare letzten Monat bei Nvidias GTC in Washington, wo er die Hauptrede hielt. Die jüngste Versammlung brachte diese Botschaft einfach den Leuten näher, die am nächsten an den GPUs saßen.

Der CEO, der von Berufs wegen die Zukunft der KI verkauft, hat nun plötzlich ein altmodisches Problem zu Hause: menschliche Zurückhaltung. 36.000 Menschen dazu zu bringen, ihr Muskelgedächtnis neu zu trainieren, könnte sich als eines der schwierigsten Ingenieurprobleme auf Huangs Liste herausstellen.

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