Mein Sprung ins Tech-Abenteuer: Wie ich Notion eroberte

• Ich fragte meine Redakteure, ob ich bei einem Tech-Startup arbeiten könnte. Eine ungewöhnliche Anfrage, doch mein Bedürfnis, mehr zu lernen, war drängend. Der Pitch-Prozess erwies sich als überraschend einfach: Zuerst sagten meine Redakteure Ja, und dann stimmte das Tech-Startup Notion zu, mich bei ihnen arbeiten zu lassen. Der Grund? Schwer zu sagen. Möglicherweise, weil Notions eigenes Team „Vibe Coding“ umfassend integriert hat – mit „Vibe“ hier als Euphemismus für „KI-unterstützt“. Einige Tech-Unternehmen schätzen, dass 30 bis 40 Prozent ihres Codes inzwischen von KI geschrieben werden. Notion selbst ist ein Unternehmen mit 1.000 Mitarbeitern, unterstützt durch Venture-Kapital, mit einem Unternehmenswert von 10 Milliarden Dollar. Es bietet eine App, die mit so vielen Templates und Aufgabenstrukturen ausgestattet ist, dass allein die Nutzung der App eine Herausforderung darstellt. Ich begann als Vibe-Coding-Ingenieur Mitte Juli. Die Nacht davor verbrachte ich damit, YouTube-Videos anzusehen, um nicht abgehängt zu werden. In einem früheren Einführungsgespräch hatte mich ein Kollege ermutigt, eine KI-Coding-Plattform herunterzuladen und herumzuspielen. Als ich bei Notion ankam, wurde ich von Sarah Sachs, einer KI-Hauptingenieurin, begrüßt und erhielt meinen Arbeitsplatz. Schon am nächsten Tag sollte ich meine Arbeit im wöchentlichen Demo-Meeting präsentieren, was mir ein wenig Unwohlsein bereitete. Da saß Simon Last, einer der drei Mitbegründer von Notion, der seinen Führungsanspruch aufgegeben hatte, um als “Super IC”, ein einzelner Beitragender, zu fungieren. Simon beobachtete einen KI-Agenten bei der Arbeit. Er erzählte mir später, dass die Arbeit mit KI-Coding-Apps wie das Management einer Vielzahl von Praktikanten sei. Seit 2022 hat die Notion-App einen KI-Assistenten, um Nutzern beim Verfassen ihrer Notizen zu helfen. Jetzt wird diese Funktion zu einem „Agenten“ weiterentwickelt, der im Hintergrund autonom Aufgaben erledigt. Um das zu erreichen, müssen menschliche Ingenieure eine Menge Code schreiben. Sie wählen zwischen verschiedenen KI-Modellen und bitten ihre KI, Code für neue Funktionen zu entwerfen. Dabei hilft die KI nicht nur bei der Entwicklung, sondern auch beim Debuggen. Die theoretischen Einsparungen durch KI resultieren aus Zeitgewinnen. Wenn der Gründer und CEO Ivan Zhao seine Aufgaben schneller erledigt, könnte er im Jazzclub seines Bürogebäudes entspannen. Tatsächlich füllt er die Zeit jedoch mit mehr Arbeit. Die Vorstellung der Vier-Tage-Arbeitswoche scheint noch in weiter Ferne. Meine Arbeitswoche bei Notion belief sich auf nur zwei Tage. Meine erste Aufgabe war es, die Darstellung eines sogenannten Mermaid-Diagramms in der Notion-App zu verbessern. Zwei Ingenieure, Quinn und Modi, erklärten mir das Problem. Trotz des Namens Scalable Vector Graphics konnten die Diagramme nicht vergrößert werden. Meine nächsten Aufgaben bestanden darin, gemeinsam mit einer Ingenieurin namens Lucy neue Fähigkeiten in Notion zu entwickeln, darunter eine Funktion zum Alphabetisieren von Listen. Als die von Codegen unterstützte KI Claude ausfiel, musste das Projekt unterbrochen werden. Doch an diesem Punkt hatte ich bereits erkannt, dass Aufgaben, die früher eine Karriere lang dauerten, nun in wenigen Tagen bewältigt werden können.

Ich fragte meine Redakteure, ob ich bei einem Tech-Startup arbeiten könnte. Eine ungewöhnliche Anfrage, doch mein Bedürfnis, mehr zu lernen, war drängend. Der Pitch-Prozess erwies sich als überraschend einfach: Zuerst sagten meine Redakteure Ja, und dann stimmte das Tech-Startup Notion zu, mich bei ihnen arbeiten zu lassen. Der Grund? Schwer zu sagen. Möglicherweise, weil Notions eigenes Team „Vibe Coding“ umfassend integriert hat – mit „Vibe“ hier als Euphemismus für „KI-unterstützt“. Einige Tech-Unternehmen schätzen, dass 30 bis 40 Prozent ihres Codes inzwischen von KI geschrieben werden. Notion selbst ist ein Unternehmen mit 1.000 Mitarbeitern, unterstützt durch Venture-Kapital, mit einem Unternehmenswert von 10 Milliarden Dollar. Es bietet eine App, die mit so vielen Templates und Aufgabenstrukturen ausgestattet ist, dass allein die Nutzung der App eine Herausforderung darstellt.

Der Einstieg bei Notion

Ich begann als Vibe-Coding-Ingenieur Mitte Juli. Die Nacht davor verbrachte ich damit, YouTube-Videos anzusehen, um nicht abgehängt zu werden. In einem früheren Einführungsgespräch hatte mich ein Kollege ermutigt, eine KI-Coding-Plattform herunterzuladen und herumzuspielen. Als ich bei Notion ankam, wurde ich von Sarah Sachs, einer KI-Hauptingenieurin, begrüßt und erhielt meinen Arbeitsplatz. Schon am nächsten Tag sollte ich meine Arbeit im wöchentlichen Demo-Meeting präsentieren, was mir ein wenig Unwohlsein bereitete. Da saß Simon Last, einer der drei Mitbegründer von Notion, der seinen Führungsanspruch aufgegeben hatte, um als “Super IC”, ein einzelner Beitragender, zu fungieren. Simon beobachtete einen KI-Agenten bei der Arbeit. Er erzählte mir später, dass die Arbeit mit KI-Coding-Apps wie das Management einer Vielzahl von Praktikanten sei.

Eine neue Art des Programmierens

Seit 2022 hat die Notion-App einen KI-Assistenten, um Nutzern beim Verfassen ihrer Notizen zu helfen. Jetzt wird diese Funktion zu einem „Agenten“ weiterentwickelt, der im Hintergrund autonom Aufgaben erledigt. Um das zu erreichen, müssen menschliche Ingenieure eine Menge Code schreiben. Sie wählen zwischen verschiedenen KI-Modellen und bitten ihre KI, Code für neue Funktionen zu entwerfen. Dabei hilft die KI nicht nur bei der Entwicklung, sondern auch beim Debuggen. Die theoretischen Einsparungen durch KI resultieren aus Zeitgewinnen. Wenn der Gründer und CEO Ivan Zhao seine Aufgaben schneller erledigt, könnte er im Jazzclub seines Bürogebäudes entspannen. Tatsächlich füllt er die Zeit jedoch mit mehr Arbeit. Die Vorstellung der Vier-Tage-Arbeitswoche scheint noch in weiter Ferne.

Der Arbeitsprozess bei Notion

Meine Arbeitswoche bei Notion belief sich auf nur zwei Tage. Meine erste Aufgabe war es, die Darstellung eines sogenannten Mermaid-Diagramms in der Notion-App zu verbessern. Zwei Ingenieure, Quinn und Modi, erklärten mir das Problem. Trotz des Namens Scalable Vector Graphics konnten die Diagramme nicht vergrößert werden. Meine nächsten Aufgaben bestanden darin, gemeinsam mit einer Ingenieurin namens Lucy neue Fähigkeiten in Notion zu entwickeln, darunter eine Funktion zum Alphabetisieren von Listen. Als die von Codegen unterstützte KI Claude ausfiel, musste das Projekt unterbrochen werden. Doch an diesem Punkt hatte ich bereits erkannt, dass Aufgaben, die früher eine Karriere lang dauerten, nun in wenigen Tagen bewältigt werden können.