Schnell handeln und Komplexität meistern: Der Aufbau skalierbarer Systeme bei OpenAI

Wenn du klein bist, ist Reibung überschaubar. Ein zweiköpfiges Engineering-Team kann seine Arbeit im Kopf behalten, sich über Chat abstimmen und trotzdem schnell liefern. Aber wenn Organisationen wachsen, summieren sich diese kleinen Reibungspunkte nicht nur – sie vervielfachen sich.

„Gestern liefern“ beschreibt die Engineering-Organisation bei OpenAI. Engineers arbeiten manchmal in einem einzigen Jahr an acht verschiedenen Produkten, während neue Herausforderungen und Chancen entstehen. Bei diesem Tempo kann sich selbst kleine Reibung anfühlen, als würdest du mit einem Windsegel im Rücken sprinten.

Wenn du Produkte baust, die von Hunderten Millionen Menschen genutzt werden, können diese Reibungspunkte einen sich verstärkenden Effekt haben.

Reibung effektiv anzugehen erfordert sowohl die richtigen Systeme als auch eine passende Kultur drumherum. Von einem kleinen Test bis zu über 2.000 Personen in der gesamten Organisation haben Teams bei OpenAI Linear organisch eingeführt, um die Komplexität des Wachstums zu meistern – vom Abstimmen der Teams über komplexe Abhängigkeiten hinweg bis hin zum Erhalt der Geschwindigkeit, während die Organisation wuchs. Wir haben mit Engineers bei OpenAI gesprochen, um ihre unmittelbaren Erfahrungen mit der Nutzung von Linear zu verstehen.

Komplexität als Status quo

„Es ist wie ein Archipel“, erklärt Gabriel Peal, ein Engineer bei OpenAI, und beschreibt damit seine üblichen Erfahrungen aus Unternehmen, die Linear nicht nutzten. „Jedes Team ist auf seiner eigenen Insel und nutzt seine eigenen Tools und Systeme.“ Projekte lebten in mehreren Tools, und viele existierten nur in den Köpfen der Engineers.

Teams wählten Tools, die für ihre unmittelbaren Bedürfnisse funktionierten, und optimierten damit lokale Effizienz statt organisatorischer Kohärenz. Das Ergebnis ist ein Labyrinth aus unverbundenen Systemen, das die Zusammenarbeit immer schwieriger macht.

„Wenn du hingingst und einem anderen Team ein Issue zuweisen wolltest“, erinnert sich Peal, „wusstest du nicht wirklich, wie das geht, und Dinge gingen verloren.“ Jede Übergabe zwischen Teams wurde zu einem potenziellen Fehlerpunkt. Jede teamübergreifende Zusammenarbeit erforderte das Navigieren durch unterschiedliche Workflows, unterschiedliche Labels, unterschiedliche Denkweisen über die Arbeit.

Diese Art von Herausforderung ist besonders gravierend für Teams, die kritische Infrastruktur gemeinsam mit externen Partnern aufbauen – wo die Koordination zwischen Teams am wichtigsten ist und die Auswirkung von veralteten Status oder Dingen, die verloren gehen, am schwersten wiegt. Atty Eleti, der an der Apple-Integration von OpenAI gearbeitet hat, erklärt: „Sobald du eine Version einer API veröffentlicht hast, musst du bis zur nächsten Hauptversion warten, um Änderungen vorzunehmen. Gerade bei Apple-APIs sind diese auf dem Gerät, und sobald eine Geräte-API ausgeliefert ist, musst du sie mehrere Jahre lang unterstützen. Es ist wirklich wichtig, die Details genau richtig zu treffen.“

In diesem Umfeld konnten selbst kleine Versäumnisse langanhaltende Folgen haben. Teams verwalteten nicht nur ihre eigene Arbeit, sie versuchten, die Räume zwischen den Teams zu verwalten, die Übergaben, die Abhängigkeiten. Es war eine Steuer auf jede Interaktion, eine Reibung, die mit jeder neuen Verbindung wuchs.

Einfachheit skaliert

Die Veränderung bei OpenAI begann im Kleinen, indem einzelne Teams sich dafür entschieden, Linear auszuprobieren. „Es ist wie ein Katamari-Ball“, beschreibt Peal. „Du bringst ein paar Leute dazu, es zu nutzen, und dann rollt es wie eine Lawine.“ Von anfänglich hundert Plätzen wuchs die Nutzung auf über 2.000 Personen in der gesamten Organisation – und wie Peal anmerkt: „es fühlt sich immer noch absolut performant an. Die Suche ist nicht langsamer geworden, es ist nicht schwieriger geworden, Dinge zu finden, es ist immer noch schnell und einfach.“

Was diese Adaption vorantrieb, war nicht eine Fülle an Features, ganz im Gegenteil. Während andere Tools sich mit ihrer Flexibilität rühmen und endlose Anpassungsmöglichkeiten von Feldern, Workflows und Prozessen bieten, wird diese „Freiheit“ oft zur Last.

Oft haben Tools eine Menge Features. Das bedeutet häufig, dass Leute viele individuelle Workflows konfigurieren, die das Tool am Ende superlangsam und schwer bedienbar machen. Die Leute schießen sich selbst ins Bein, weil sie zu viel machen.

Gabriel Peal — Engineer

Das Paradoxe ist, dass zu viel Auswahl oft zu Fragmentierung führt. Wenn jedes Team seine eigene einzigartige Arbeitsweise schaffen kann, tut es das auch – und erschafft dieselben Inseln aus zusammenhanglosen Prozessen neu, nur eben innerhalb eines einzigen Tools.

Linear geht einen anderen Weg. Indem es sich ausschließlich auf das Handwerk konzentriert, großartige Produkte zu bauen, ist es mit einer klaren Vorstellung davon gestaltet, wie Arbeit fließen sollte, und bietet ein durchdacht kuratiertes Set an Features statt endloser Optionen. Diese Art von Einschränkung ist darauf ausgelegt, ein Framework zu schaffen, das Teams von Anfang an hilft, in skalierbaren Systemen zu denken.

„Wenn du in ‚der Linear-Weise‘ denkst, findest du heraus, wie du es so machst, dass es gut funktioniert“, merkt Peal an. Das Ergebnis ist keine Einschränkung, sondern Befreiung. Teams verbringen weniger Zeit damit, über Workflows zu diskutieren, und mehr Zeit damit, zu bauen. Sie konzentrieren sich weniger auf die Verwaltung ihrer Tools und mehr auf deren Nutzung.

Dieser Ansatz erkennt eine grundlegende Wahrheit über das Skalieren einer Organisation an: Einfachheit skaliert. Die besten Systeme sind nicht die, die alles können, sondern die, die Teams helfen, ganz natürlich die richtigen Dinge zu tun. Es braucht sorgfältiges Design, um etwas Einfaches zu schaffen, das funktioniert.

Tools von so hoher Qualität zu nutzen, setzt einen Maßstab, den du in deine eigene tägliche Arbeit mitnimmst. Es ist fast so, als würdest du eine Messlatte setzen. Es beeinflusst unterbewusst, was es bedeutet, dass sich etwas schnell anfühlt oder durchdachte Animationen hat, die das Erlebnis wirklich bereichern. Du baust wahrscheinlich ein besseres Produkt, allein wegen des handwerklichen Anspruchs, den die Nutzung von Linear in dein Gehirn einprägt.

Gabriel Peal — Engineer

Wenn Kultur auf die richtigen Tools trifft

Kultur entsteht langsam, durch kleine Handlungen, die täglich wiederholt werden. Bei OpenAI, wo Geschwindigkeit alles bestimmt, stellte das eine besondere Herausforderung dar: Wie hältst du gute Gewohnheiten aufrecht, wenn du dich unglaublich schnell bewegst?

„Bei jedem Standup öffneten wir Linear, gingen das Projekt durch, teilten den Bildschirm, und die Leute sprachen über laufende Tickets.“ erzählt Eleti. Das waren keine dramatischen Veränderungen – nur kleine, konsequente kulturelle Praktiken, die sich mit der Zeit entwickelt haben. Linear ist einfach der Wegbereiter.

Werkzeuge allein machen noch kein System, es braucht die richtige Kultur drumherum. Trotzdem sind die Werkzeuge, die wir nutzen, wichtiger, als wir oft zugeben. Wenn das Aktualisieren von Tickets sich wie eine lästige Pflicht anfühlt, wenn du dich für Informationen durch komplexe Anpassungen wühlen musst, wenn jedes Team andere Workflows verwendet – dann versuchst du, gute kulturelle Gewohnheiten im schwersten Modus aufzubauen, weil deine Werkzeuge gegen dich arbeiten.

Es macht wirklich einen Unterschied, dass die Hürde, ein Ticket zu erstellen oder ein Ticket zu ändern, wirklich niedrig ist. Sonst nutzen es die Leute nicht.

Atty Eleti — Engineer

Die Realität ist subtil, aber wichtig. Während gute Werkzeuge allein keine gute Kultur schaffen, können schlechte Werkzeuge sie leise zerstören. Jeder Moment der Reibung, jede kleine Frustration baut einen unsichtbaren Widerstand gegen Praktiken auf, die sonst zu natürlichen Gewohnheiten werden könnten.

Bei OpenAI hat die Kombination aus bewussten Praktiken und reibungsarmen Werkzeugen etwas Starkes geschaffen. Teams blieben ganz natürlich am Ball. Nicht, weil sie mussten, sondern weil es ihre Arbeit einfacher machte. Gute Gewohnheiten entstanden nicht durch Vorschriften, sondern durch die allmähliche Erkenntnis, dass Klarheit und Koordination alle effektiver machten.

Das ist die Art von Veränderung, die schwer zu messen, aber unmöglich zu übersehen ist. Sie zeigt sich in den kleinen Momenten. Engineers aktualisieren Tickets automatisch nach Gesprächen, Teams haben klare Sicht auf Abhängigkeiten, Projekte gehen voran, ohne Verwirrung über Status oder Zuständigkeit. Nichts davon verändert für sich allein eine Organisation, aber zusammen ermöglichen sie Teams, schnell voranzukommen, ohne den Überblick zu verlieren.

Es ist ein Gefühl

Die besten Werkzeuge sind nicht die, die am meisten können, sondern die, die den Menschen helfen, am natürlichsten zusammenzuarbeiten. Während OpenAI weiterhin die Grenzen der KI verschiebt, stellen sie fest, dass der Schlüssel zum schnellen Vorankommen weniger mit mehr Pferdestärken zu tun hat, sondern mehr damit, Systeme zu bauen, die die Reibung in der Zusammenarbeit reduzieren – Detail für Detail.

Was das richtige Werkzeug ausmacht, ist nicht immer leicht zu erklären. Auf die Frage, warum andere Teams einen ähnlichen Wechsel in Betracht ziehen sollten, antwortet Peal: „Du musst es einfach benutzen und du wirst es sehen. Du wirst es einfach spüren.“