Snap hat am 15. April die Entlassung von 1.000 Mitarbeitern angekündigt – an sich keine Seltenheit.
Selten ist jedoch der Grund, den das Unternehmen nennt. CEO Evan Spiegel erklärte, dass KI bereits über 65 % des neuen Snap-Codes generiert, KI-Agenten monatlich eine Million Kundenanfragen bearbeiten und ein Code-Review-Agent 7.500 Softwarefehler markiert hat – weniger Personal, aber die gleiche Arbeit wird schneller erledigt.
Dies ist die neue Rhetorik der Tech-Entlassungen im Jahr 2026: nicht "Kostensenkung", sondern "Effizienzsteigerung".
Was bedeutet die Zahl 65 %?
Zunächst zur Logik hinter den 65 %.
Snap hat nicht konkret offengelegt, welche Tools verwendet werden, aber nach Branchenüblichkeit umfasst dies Codefragmente, die von Hilfstools wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code generiert werden, sowie automatisierte Workflows für Tests, Code-Reviews und Fehlerbehebungen durch KI-Agenten. Was bedeutet 65 %? Vereinfacht gesagt: Wenn heute 100 Ingenieure Code schreiben, könnten theoretisch 65 Ingenieure mit KI-Tools in der gleichen Zeit die gleiche Leistung erbringen – die Gehälter der restlichen 35 wären theoretisch eingespart.
Aber die Realität ist nicht so einfach. Von KI geschriebener Code muss von Menschen überprüft werden, KI-generierte Funktionen benötigen von Menschen entworfene Anforderungen, und die Systemarchitektur muss weiterhin von Menschen durchdacht werden. Daher entlässt Snap diesmal nicht "alle Programmierer", sondern diejenigen Positionen, die nach der weit verbreiteten Einführung von KI-Tools zusammengelegt oder eliminiert werden können.
Entlassen wird die Ausführungsebene, bleiben wird die Entscheidungsebene.
Die zugrundeliegende Logik dieser Entlassungen
Ein Blick auf die Zahlen macht es deutlicher. Snap hatte im Dezember letzten Jahres noch 5.261 Vollzeitmitarbeiter, jetzt werden 1.000 Stellen gestrichen und 300 offene Positionen geschlossen, sodass die Gesamtzahl nach Abschluss bei etwa 4.000 liegen wird. Spiegel bezeichnete dies in einem internen Schreiben als "crucible moment" (entscheidenden Moment) und sagte, das Unternehmen müsse mit einer "schnelleren, effizienteren neuen Arbeitsweise" operieren und sich "in Richtung profitables Wachstum transformieren".
Übersetzt: Früher brauchte ein Projekt 10 Personen für drei Monate, jetzt schaffen es 5 Personen mit KI-Tools in drei Monaten – dann sind die anderen 5 Personen überflüssig.
Die Reaktion der Börse war sehr direkt: Die Snap-Aktie stieg vorab um über 11 % (war es ein Leak oder die Marktwahrnehmung? Eine gute Frage). Für Investoren sieht das Unternehmen endlich "kleiner und schneller" aus.
Noch interessanter: Der aktivistische Investor Irenic Capital hatte Snap zuvor empfohlen, 21 % der Belegschaft zu entlassen, mit der Begründung, dass "KI viele bestehende Positionen ersetzen kann und sollte". Das Ausmaß dieser Entlassungen deckt sich fast mit Irenics Vorschlag – 1.000 Personen entsprechen etwa 16 %.
Snap ist kein Einzelfall
Seit Anfang 2026 haben bereits über 80 Technologieunternehmen Entlassungen angekündigt, insgesamt wurden mehr als 71.000 Stellen gestrichen. Meta, Oracle und Amazon stehen ebenfalls auf der Liste.
Aber diese Entlassungswelle unterscheidet sich von der 2022-2023er Welle darin, dass die Unternehmen nicht mehr um den heißen Brei herumreden.
Bei der großen Entlassungswelle damals verwendeten die Unternehmen üblicherweise vage Formulierungen wie "unsicheres Marktumfeld" oder "strategische Fokussierung". Snap sagt diesmal direkt: KI hat 65 % des Codes geschrieben, wir brauchen nicht mehr so viele Leute. Diese Offenheit gab es früher so gut wie nie.
Der Grund ist einfach: "KI-Effizienzsteigerung" ist heute eine positive Erzählung, Investoren kaufen sie, die Aktie steigt, und die Aufsichtsbehörden machen keine Probleme. Entlassungen haben sich von einer schlechten Nachricht zu einem Signal für Effizienz-Upgrades gewandelt.
Spiegel erwähnte auch, dass Snap zwischen zwei Fronten eingeklemmt ist: Giganten mit riesigen Ressourcen und schnell agierenden Startups. Unternehmen mittlerer Größe haben den größten Druck – zu groß, um so flexibel wie ein Startup zu sein, aber zu klein, um einen Burggraben wie Meta zu haben. KI-Tools bieten diesen Unternehmen die Chance, Kosten neu zu strukturieren und die Geschwindigkeit zu erhöhen, aber nur unter der Voraussetzung, dass sie zuerst den Mut zum Personalabbau haben.
Wo bleibt der Platz für Programmierer nach 65 %?
Niemand kann eine genaue Antwort geben, aber der Fall Snap liefert einen sehr klaren Datenpunkt: Wenn 65 % der täglichen Codierungsarbeit von KI erledigt werden können, kann das Unternehmen etwa 50-60 % der Ingenieure im Vergleich zur Zeit vor der KI-Durchdringung halten.
Dies ist nicht der "Untergang des Programmierers", sondern eine Neudefinition der Rolle. Zukünftig werden Ingenieure benötigt, die effizient mit KI-Tools zusammenarbeiten, Systemdesign betreiben und KI-generierten Code überprüfen können – nicht solche, die Anforderungen mechanisch in Code übersetzen.
Zu beachten ist auch, dass Snap nicht nur das Codieren betont. KI bearbeitet monatlich eine Million Support-Anfragen, der Code-Review-Agent markierte 7.500 Fehler – dies betrifft die Kompression von Kundenservice- und QA-Positionen, nicht nur die Entwicklung. Diese KI-Effizienzsteigerungswelle erfasst ein breiteres Spektrum an Positionen, als die meisten Menschen schätzen.
Die Entlassungen von Snap haben anderen Unternehmen, die noch abwarten, einen Referenzpunkt geliefert: Wie viel Prozent des Codes schreibt KI, und kann dies entsprechend die Personalkosten senken – diese Rechnung hat jetzt einen öffentlichen Lösungsweg.
Weitere Unternehmen werden folgen.
Quellenangabe: Snap is cutting 1,000 jobs, CocoLoop, 16% of its workforce (TechCrunch); Snap's stock jumps on plans to axe 16% of its workforce citing AI efficiencies (CNBC); Snap lays off 1,000 employees, or 16% of workforce, as AI takes over 65% of coding work (TechStartups); Snap Cutting 16% Of Full-Time Workforce; CEO Evan Spiegel Says AI Offers New Way Of Working (Deadline)