Wer baut eure Urteilskraft?
Viele Unternehmen führen AI als Produktivitätshebel ein. Dabei automatisieren sie oft genau die Arbeitsschichten, auf denen später Qualität und Urteilskraft gewachsen sind.
Lange Texte darüber, wie AI die Art verändert, wie wir denken, arbeiten und Entscheidungen treffen.
Viele Unternehmen führen AI als Produktivitätshebel ein. Dabei automatisieren sie oft genau die Arbeitsschichten, auf denen später Qualität und Urteilskraft gewachsen sind.
Die Website bekommt eine zweite Nutzungslogik. Die meisten Zielsysteme kennen aber weiter nur die menschliche Hälfte.
Der eigentliche Gewinn kommt nicht durch das neue Werkzeug. Er kommt, wenn die Transmissionsriemen verschwinden.
Viele halten AI Search längst für relevant. Das Problem ist nicht Einsicht, sondern dass daraus oft keine Zuständigkeiten, Messlogik und Routinen folgen.
Nicht das Modell ist oft das größte Rätsel, sondern das Unternehmen selbst: Regeln fehlen, Wissen steckt in Köpfen, Entscheidungen werden offiziell anders erzählt, als sie tatsächlich fallen.
Warum Claude Design wichtiger ist als sein aktueller Qualitätsstand.
Die Maschine schreibt 'Notfall' in ihre Analyse. Und empfiehlt abzuwarten.
APIs lassen sich wechseln. Gewohnheiten, Freigaben und gelernter Kontext viel schwerer. Warum der nächste große AI-Lock-in tiefer sitzen könnte als klassischer Software-Lock-in.
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.
Was passiert, wenn deine Produkte für Agenten nicht existieren? Sechs Unternehmen bauen in einer Woche Infrastruktur für Agent Commerce — aber die Branchen, die am meisten zu verlieren haben, widersetzen sich am längsten.
Warum AI-beschleunigte Iteration ohne echte Feedback-Loops nur schneller mehr Müll produziert — und was Drohnenoperateure der NATO über moderne Wissensarbeit beibringen.
Warum der Engpass der Wissensarbeit nicht Produktion ist, sondern die Fähigkeit zu sagen, was man will. Über Taste, Specification und Evaluation — die drei Kompetenzen, die plötzlich knapp werden.
Was passiert mit uns, wenn die Produktion von Wissensarbeit-Artefakten im Preis gegen null geht? Über Taste, Brand und Datenmodelle als die drei Dinge, die bleiben.