Die teuerste Verwechslung: Aufgaben und Stellen
55% der Unternehmen bereuen ihre AI-Entlassungen. Die Aufgabenanalyse war korrekt. Die Job-Entscheidung war es nicht. Was das ueber den Unterschied zwischen Aufgaben und Stellen verraet.
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55% der Unternehmen bereuen ihre AI-Entlassungen. Die Aufgabenanalyse war korrekt. Die Job-Entscheidung war es nicht. Was das ueber den Unterschied zwischen Aufgaben und Stellen verraet.
1,59x bessere Qualität. Null Modelländerung. Nur Vokabular.
Was zwischen eurem AI-Business-Case und einem Edelgas am Persischen Golf steht. In keinem AI-Business-Case, den ich in den letzten sechs Monaten gesehen habe, steht das Wort Helium.
Warum AI alle auf 6/10 bringt, und warum genau das das Problem ist. Wenn alle gleich passabel werden, gewinnt der, der besser ist als passabel.
Der Engpass ist nicht die Software. Es ist das Wissen, das nur in Köpfen existiert. Warum institutioneller Kontext der eigentliche Hebel ist – und warum die meisten Unternehmen auf Stufe 0 stehen, obwohl sie glauben, auf Stufe 2 zu sein.
Cloudflares neue Metrik verschiebt die Ethikfrage bei AI ein Stück. Nicht nur: Was macht das Modell. Sondern auch: Was gibt das Produkt an die Quellen zurück?
Große AI-Zahlen klingen nach tiefem Umbau. Oft zeigen sie nur, dass einzelne Teile schon im neuen Takt laufen, während der Rest der Organisation noch im alten arbeitet.
AI-Plattformen verkaufen künftig nicht nur Modellleistung, sondern Berechenbarkeit. Der eigentliche Aufschlag sitzt in Billing, Limits, Appeals und Policy-Enforcement.
AI macht Einzelarbeit oft schneller. Aber was verschwindet, wenn Teamarbeit in eine Person plus Agent-Stack übersetzt wird, taucht in keiner Produktivitätsfolie auf.
Dieselbe Capability war gestern noch Grund für Zurückhaltung und ist heute plötzlich Produkt. Nicht weil sich das Modell verändert hat, sondern weil sich die Erzählung und der Zugangskanal geändert haben.