Das KI-Paradox: Mehr Automatisierung, mehr Menschen, mehr Arbeit | Dan Shipper

The last time you were on this podcast, you had this hot take that people were sleeping on Claude Code. Das letzte Mal, als du in diesem Podcast warst, hattest du diesen heißen Take, dass die Leute Claude Code verschlafen. You were so unbelievably right. Du hattest so unglaublich recht. The premise of this episode is we're going to go through what else you predict will happen. Der Ausgangspunkt dieser Episode ist, dass wir durchgehen, was du sonst noch vorhersagst, was passieren wird. The AI job apocalypse is not really a thing. Die KI-Job-Apokalypse ist nicht wirklich ein Ding. I am super super bullish on PMs and full-stack designers. Ich bin super, super bullish auf PMs und Full-Stack-Designer. So, you guys are hiring doubled in people in the past year, which is not what people would have expected from a company that is so AI forward. Also, ihr habt euren Mitarbeiterstand im letzten Jahr verdoppelt, was nicht das ist, was die Leute von einem Unternehmen erwartet hätten, das so KI-orientiert ist. I'm simultaneously extremely AI pilled and [music] very bullish on humans. Ich bin gleichzeitig extrem KI-überzeugt und [music] sehr bullish auf Menschen. Automation is a lie. Automatisierung ist eine Lüge. Every agent needs a human. Jeder Agent braucht einen Menschen. We have so much automation, so much AI, and I also work way more. Wir haben so viel Automatisierung, so viel KI, und ich arbeite trotzdem viel mehr. Creativity. Kreativität. It just feels like it's going to be more and more valuable to stand out from all the slop that people are shipping and launching constantly. Es fühlt sich einfach so an, als ob es immer wertvoller wird, sich aus dem ganzen Schund hervorzuheben, den die Leute ständig raushauen und launchen. What models do in general is they make yesterday's human competence cheap. Was Modelle im Allgemeinen tun, ist, dass sie die menschliche Kompetenz von gestern günstig machen. And so, it becomes commoditized. Und damit wird sie zur Massenware. It's not valuable anymore. Sie hat keinen Wert mehr. What humans do is we go in there and we're like,"Yeah, we have all this frozen human competence from yesterday. Was Menschen tun, ist, wir gehen da rein und sagen: "Ja, wir haben diese ganze gefrorene menschliche Kompetenz von gestern. How do I use this like make something new and interesting?" Wie nutze ich das, um etwas Neues und Interessantes zu machen?" What are some predictions for how the way we work is going to change? Was sind einige Vorhersagen, wie sich die Art, wie wir arbeiten, verändern wird? It's going to bifurcate in two main ways. Es wird sich auf zwei Hauptarten aufteilen. One is everyone's going to have at least one agent that they talk to, that they can offload work to. Erstens wird jeder mindestens einen Agenten haben, mit dem er spricht, dem er Arbeit übertragen kann. Second is that most of the work that you do [music] is actually going to happen on your computer in an environment like Codex or Claude Co-work. Zweitens wird der Großteil der Arbeit, die du machst, [music] tatsächlich auf deinem Computer in einer Umgebung wie Codex oder Claude Co-work stattfinden. What you're predicting here is the SaaS tools will run within Codex or Claude Code. Was du hier vorhersagst, ist, dass die SaaS-Tools innerhalb von Codex oder Claude Code laufen werden. I think the SaaS apocalypse is dumb. Ich halte die SaaS-Apokalypse für dumm. I would buy SaaS stocks right now. Ich würde gerade jetzt SaaS-Aktien kaufen. What agents do is increase the number of users of SaaS, not get rid of it. Was Agenten tun, ist die Anzahl der SaaS-Nutzer zu erhöhen, nicht sie loszuwerden. A lot of people are moving to CLI and trying to work from the terminal. Viele Leute wechseln zum CLI und versuchen, vom Terminal aus zu arbeiten. [music] [music] We speed ran the CLI era. Wir haben die CLI-Ära im Schnelldurchlauf erlebt. It was nice while it lasted, but I think CLIs are over. Es war schön, solange es dauerte, aber ich glaube, CLIs sind vorbei. Today my guest is Dan Shipper, CEO and founder of Every. Mein heutiger Gast ist Dan Shipper, CEO und Gründer von Every. Dan and his team are building maybe the most AI forward startup out there. Dan und sein Team bauen vielleicht das KI-fortschrittlichste Startup überhaupt. And as a result, are very much living in the future of how work is going to look as AI becomes a bigger and bigger part of our day-to-day. Und dadurch leben sie sehr stark in der Zukunft, wie Arbeit aussehen wird, wenn KI ein immer größerer Teil unseres Alltags wird. Everybody at their company, including every non-technical person, uses Codex and Co-work and Claude Code to get much of their work done. Bei Every, einschließlich jedes nicht-technischen Mitarbeiters, nutzt jeder Codex und Co-work und Claude Code, um einen Großteil seiner Arbeit zu erledigen. And this is why, way before [music] anybody else, Dan saw the rise of Claude Code and what is now Cohere, which he predicted almost a year ago when he was on the podcast last [music] time. Und das ist der Grund, warum Dan weit vor [music] allen anderen den Aufstieg von Claude Code erkannt hat, und das, was jetzt Cohere ist, was er fast vor einem Jahr vorhergesagt hat, als er das letzte Mal im Podcast zu Gast war [music]. So, I asked Dan to come back on the podcast to share his current biggest predictions for how work is [music] going to change over the coming year for most people. Also habe ich Dan gebeten, wieder in den Podcast zu kommen, um seine aktuellen größten Vorhersagen zu teilen, wie sich die Arbeit [music] im kommenden Jahr für die meisten Menschen verändern wird. We chatted about what work will look like at most companies at the end of this year, how the shape of the work we do will change, and who will do best in this coming future{slash} what you need to be working [music] on right now. Wir haben darüber gesprochen, wie Arbeit bei den meisten Unternehmen Ende dieses Jahres aussehen wird, wie sich die Form der Arbeit, die wir machen, verändern wird, und wer in dieser kommenden Zukunft am besten dastehen wird [music] / was du gerade tun musst, um in dieser Zukunft erfolgreich zu sein. Hint hint, product managers and designers are going to do very well. Tipp tipp: Produktmanager und Designer werden sehr gut abschneiden. Dan makes a lot of bold predictions and many quite contrarian takes that I was not [music] expecting him to say, and we are going to revisit this conversation exactly a year from today to see how much he got right. Dan macht viele mutige Vorhersagen und viele ziemlich konträre Einschätzungen, die ich nicht [music] erwartet hatte, und wir werden dieses Gespräch in genau einem Jahr ab heute noch einmal aufgreifen, um zu sehen, wie viel er richtig hatte. Before we get into it, do not forget [music] to check out Lenny's Product Hunt dot com for a free year of the hottest and most well-crafted AI products in the world available exclusively to Lenny's newsletter subscribers. Bevor wir anfangen, vergesst nicht [music], Lennys ProductHunt.com zu besuchen für ein kostenloses Jahr der heißesten und am besten gestalteten KI-Produkte der Welt, die ausschließlich für Lennys Newsletter-Abonnenten erhältlich sind. With that, I bring you Dan Damit übergebe ich das Wort an Dan. [music] [music] Dan, thank you so much for being here and welcome back to the podcast. Dan, vielen Dank, dass du hier bist, und herzlich willkommen zurück im Podcast. Thanks for having me. Danke, dass du mich eingeladen hast. Always a pleasure to be with you. Es ist immer eine Freude, mit dir zusammen zu sein. The last time you were on this podcast, you had this kind of it was almost like an offhand hot take that people were sleeping on cloud code and in particular cloud code for non-engineering work, for just like fixing files, sorting your hard drive, just all these things that people hadn't thought about. Das letzte Mal, als du in diesem Podcast warst, hattest du so eine Art beiläufigen heißen Take, dass die Leute Claude Code verschlafen und insbesondere Claude Code für nicht-technische Arbeit, einfach für Dinge wie das Reparieren von Dateien, das Sortieren deiner Festplatte, all diese Dinge, über die die Leute nicht nachgedacht hatten. Nobody was talking about this. Niemand sprach darüber. This was a year ago. Das war vor einem Jahr. You were so unbelievably right about this. Du hattest so unglaublich recht damit. It's just like unreal what has happened since then. Es ist einfach unfassbar, was seitdem passiert ist. They built Cohere, which was this whole Sie haben Cohere gebaut, was dieses ganze They built on this very specific idea using Claude Code for non-technical work. Sie haben das auf dieser sehr spezifischen Idee aufgebaut, Claude Code für nicht-technische Arbeit zu nutzen. A Codex is getting into this now. Ein Codex steigt jetzt gerade da ein. I imagine you've been seeing this. Ich stelle mir vor, du hast das gesehen. They're like leaning into this non-technical use of basically coding agents. Sie lehnen sich stark in diese nicht-technische Nutzung von im Grunde Coding-Agenten. I feel like this has also been a big part of Anthropic's success over the past year, just like how do non-technical people use this stuff? Ich habe das Gefühl, das war auch ein großer Teil von Anthropics Erfolg im letzten Jahr: Wie nutzen nicht-technische Leute dieses Zeug? Uh so, you were just so go on this stuff. Also warst du da einfach so früh dran. I I I even wrote a newsletter post building on this idea. Ich habe sogar einen Newsletter-Post geschrieben, der auf dieser Idee aufbaut. I'm like,"Hey, this is you interesting. Ich dachte: "Hey, das ist interessant. I should dig into this." Da sollte ich tiefer einsteigen." I asked people,"How do you use cloud code for non-engineering work?" Ich habe die Leute gefragt: "Wie nutzt ihr Claude Code für nicht-technische Arbeit?" And I just had like so many examples and it's like my second most popular post. Und ich hatte dann so viele Beispiele, und es ist mein zweitpopulärstes Post. So, uh clearly you uh you you have a unique glimpse into where things are heading. Also, offensichtlich hast du einen einzigartigen Blick darauf, wohin die Dinge sich entwickeln. So, the premise of this episode is we're going to go through uh what else you predict will happen in the future, how things will change for people building products. Der Ausgangspunkt dieser Episode ist also, dass wir durchgehen werden, was du sonst noch für die Zukunft vorhersagst, wie sich die Dinge für Leute verändern werden, die Produkte bauen. And I think it'd be helpful to start with giving people a brief glimpse into just how you operate and how your team operates that gives you this unique lens into where things are going. Und ich denke, es wäre hilfreich, damit zu beginnen, den Leuten einen kurzen Einblick zu geben, wie du arbeitest und wie dein Team arbeitet, der dir diesen einzigartigen Blick auf die Zukunft gibt. So, just give us a sense of how you how you work. Gib uns also ein Gefühl dafür, wie du arbeitest. Thank you. Danke. Um I I really appreciate the introduction. Ich schätze die Einleitung wirklich sehr. Um and yeah, I think what one of the things about predicting the future or or the way that we think about predicting the future at Und ja, ich denke, eine der Dinge beim Vorhersagen der Zukunft oder die Art, wie wir bei Every is that you what you don't want to do is prognosticate. Every über das Vorhersagen der Zukunft nachdenken, ist, dass man nicht prognostizieren will. What do you What you want to do instead um is just live in it together. Was man stattdessen tun will, ist einfach zusammen darin zu leben. So, everybody at Every is an AI early adopter. Also ist jeder bei Every ein KI-Early-Adopter. We're almost 30 people now. Wir sind jetzt fast 30 Leute. I think when when we did our interview we were 15, so we've doubled in size in the in the last year. Als wir das Interview gemacht haben, waren wir 15, also haben wir uns im letzten Jahr verdoppelt. We're all early adopters and we have engineers, we have designers, we have writers, we have editors, we have um sales people, we have customer service Wir sind alle Early-Adopter und wir haben Ingenieure, Designer, Autoren, Redakteure, Vertriebsleute, Kundenservice-Mitarbeiter And everybody has a little bit of that um whatever that thing is where you're just like, Und jeder hat ein bisschen von diesem, wie auch immer man das nennt: man ist einfach so jemand, der "Oh, I like to explore. "Oh, ich erforsche gerne. I like to experiment. Ich experimentiere gerne. I'm very curious and I'm like super all in on AI." Ich bin sehr neugierig und voll auf KI eingestiegen." And what I what that does, I think, is it creates this like little pocket of the future where we're all living in it together and we get to be a little bit further ahead cuz at any other company there's like a mix of people. Und was das bewirkt, denke ich, ist, dass es diese kleine Tasche der Zukunft schafft, in der wir alle zusammen leben und ein bisschen weiter vorne sein können, weil es bei jedem anderen Unternehmen eine Mischung aus Leuten gibt. There's early adopters, there's like there's sort of like the middle of the pack people and there's people who are that like very anti. Es gibt Early-Adopter, die Mittelfeld-Typen und Leute, die sehr dagegen sind. And another thing that happens, which is really cool, is we get to because of our role um you know, reviewing models and and being a little bit of a tastemaker in AI, we get access to stuff before it comes out. Und noch etwas, das passiert und wirklich cool ist: Wegen unserer Rolle, nämlich Modelle zu bewerten und ein bisschen Tastemaker in KI zu sein, bekommen wir Zugang zu Sachen, bevor sie rauskommen. So, we get to beta test and alpha test and kind of help help steer the direction of where things are going a little bit, which is very, very cool. Wir können also Beta-Tests und Alpha-Tests machen und ein bisschen mithelfen, die Richtung, wohin die Dinge gehen, zu beeinflussen, was sehr, sehr cool ist. And so, when when I think about predicting the future, um it's actually when you create an environment like that, it's actually just about um noticing what's going on. Und wenn ich über das Vorhersagen der Zukunft nachdenke, geht es darum, wenn man eine solche Umgebung schafft, einfach zu bemerken, was gerade passiert. Um and and I think what a core part of it, too, is writing about it. Und ich glaube, ein wesentlicher Bestandteil davon ist auch das Schreiben darüber. I think articulating what you're noticing, articulating the future, kind of brings it about in this way that um uh makes it real for you and your team and then anybody else who's like on the internet who's reading it. Ich denke, das Artikulieren von dem, was man bemerkt, das Artikulieren der Zukunft, bringt sie auf eine Weise hervor, die sie für einen selbst und das Team und für jeden anderen, der im Internet liest, real macht. And so, the Claude Code thing, it was this is this very organic thing where for us, um we tried Claude Code when it came out. Und bei der Claude-Code-Sache war das sehr organisch: Wir haben Claude Code ausprobiert, als es rauskam. That's sort of our job. Das ist quasi unser Job. We we we try all the new stuff from all the new all the new model all we tried all the new stuff from the model companies. Wir probieren die ganzen neuen Sachen von allen neuen Modellfirmen aus. And at the time it was like a little bit early. Und zu dem Zeitpunkt war es noch ein bisschen früh. But right around, I think like Sonnet 3.5 or Sonnet 3.7, we were testing that to do our vibe check on it. Aber um, ich glaube, Sonnet 3.5 oder Sonnet 3.7 herum haben wir das getestet, um unseren Vibe-Check daran zu machen. And we're like,"Holy Und wir sagten: "Heilige [ __ ] [ __ ] This is crazy. Das ist verrückt. This is like really You can Das ist wirklich, wie man They got rid of the code editor." Sie haben den Code-Editor abgeschafft." And so, from that point on, we just basically we we run At this point now we run like six products software products internally. Von da an haben wir uns grundlegend umgestellt, wir betreiben jetzt sechs Software-Produkte intern. At that time we ran like maybe two or three. Damals waren es vielleicht zwei oder drei. And from that point on, we just started shifting to a a world where everybody was Und von da an haben wir einfach angefangen, zu einer Welt überzuwechseln, in der jeder No one was looking at the code. Niemand hat mehr auf den Code geschaut. Everybody was you know, talking to their computer in English using Claude Code in the terminal. Jeder hat quasi auf Englisch mit seinem Computer gesprochen und Claude Code im Terminal benutzt.