KI dort, wo sie das Unternehmen verändert
KI ist relevant, wenn sie die Wirtschaftlichkeit oder die Abläufe eines realen Unternehmens verändert: die Arbeit, die Menschen erledigen, ihre Entscheidungen, die nutzbaren Informationen oder die Dauer eines Prozesses. Diese Texte beginnen mit dieser Wirkung und prüfen anschließend, ob KI die richtige Maßnahme ist.
Wann reicht ein KI-Modell?
Wann sollte ein KI-System mit einem Modell beginnen und welche Verbesserung bei Qualität, Kosten, Geschwindigkeit oder Risiko rechtfertigt ein weiteres?
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Vom Fragenstellen zum Delegieren: Was die Codex-Studie zeigt
OpenAIs Codex-Studie zeigt den Wandel von Fragen zu delegierter Arbeit – und welche Kennzahlen Unternehmen prüfen sollten, bevor sie von Wert sprechen.
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Wer schöpft die Produktivitätsgewinne aus KI ab?
KI kann Mitarbeitende und Dienstleister produktiver machen, ohne dass der wirtschaftliche Gewinn bei ihnen bleibt. Eine Analyse über Gehalt, Stundenabrechnung und Wettbewerb.
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Ist Ihre Datenbasis bereit für KI? Beginnen Sie mit der Entscheidung
Prüfen Sie vor der Modellauswahl, ob die Information für eine konkrete Entscheidung nutzbar, aktuell, maßgeblich und die Aufbereitung wert ist.
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Erzielt Ihr KI-System tatsächlich Geschäftsergebnisse?
Eine gute Modellantwort, eine abgeschlossene Aufgabe und ein messbares Geschäftsergebnis sind drei verschiedene Ergebnisse. So bewerten Sie jedes davon.
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Wie viel Befugnis sollte ein KI-System haben?
Wann sollte ein KI-System eine Empfehlung vorbereiten, und wann darf es eine reale Transaktion ausführen? Eine praktische Grenze für Befugnis, Freigabe und Überprüfung.
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Wann braucht Unternehmens-KI tatsächlich RAG?
Wann sollte Unternehmens-KI RAG, direkten Kontext, eine Datenbankabfrage oder eine API nutzen? Ein praktischer Weg, für jede Frage die passende Quelle zu wählen.
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Wann brauchen Sie tatsächlich einen KI-Agenten?
Kundensupport, Lead-Zuweisung, REDAR und Incident-Diagnose zeigen den praktischen Unterschied zwischen softwaredefinierten Arbeitsabläufen und KI-Agenten.
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Braucht Unternehmens-KI wirklich Fine-Tuning?
Wann genügt ein Dokument, wann hilft RAG, und wann ist Fine-Tuning sinnvoll? Die Entscheidung beginnt bei Informationen, Regeln und Mustern.
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Wann braucht Prozessautomatisierung tatsächlich KI?
Lead-Zuweisung, Finanzmitteilungen und Bankintegrationen zeigen, wo KI Wert schafft – und wo Regeln oder konventionelle Software besser passen.
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Mit dem Geschäftsproblem beginnen, nicht mit dem KI-Modell
Warum die Modellauswahl in einem KI-Projekt nicht die erste Entscheidung sein sollte und was zu Geschäftsergebnis, Aktionsgrenze und Evidenz zuerst geklärt werden muss.
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REST-API-Qualität in KI-gestützter Entwicklung sichern
Ein kurzer Leitfaden, wie Ressourcenmodelle, HTTP-Verhalten, Fehlerbehandlung, Autorisierung, Sicherheit und Vertragsentscheidungen bei REST-APIs mit KI in Prompt, Review und Auslieferungsprüfungen erhalten bleiben.
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Technologie verwalten und das Unternehmen verändern sind nicht dasselbe
Warum der Betrieb von Technologie und ihr Einsatz zur Veränderung des Unternehmens nicht als dieselbe Verantwortung behandelt werden sollten.
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Zufriedene Kunden zu haben reicht nicht. Sie müssen nachfassen.
Ein positives Kundenerlebnis wird nicht automatisch zu einer Bewertung oder Empfehlung. Eine Beobachtung über Nachfassen, Timing und darüber, wie KI die Kosten nützlicher Software verändert.
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Funktionieren KI-Sichtbarkeits-Tools wirklich? Was sie tatsächlich messen
Messen KI-Sichtbarkeits-Tools wirklich Sichtbarkeit? Sie verfolgen ausgewählte Prompt-Ausgaben und Trends, nicht für sich genommen reale Markensichtbarkeit oder Geschäftswirkung.
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llms.txt war nie der Punkt
Ein genauer Blick auf den Hype um KI-Sichtbarkeit und llms.txt, mein Experiment mit Informationsarchitektur und den Unterschied zwischen technischer Hypothese und Marketingversprechen.
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Wissen Sie, wie abhängig Ihr Unternehmen von KI ist?
KI beschleunigt nicht nur vorhandene Arbeit. Sie schafft betriebliche Kapazität, die Unternehmen nie finanzieren konnten – und diese Kapazität braucht einen Kontinuitätsplan, bevor sie strukturell wird.
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KI war nicht immer so gut. Wir haben uns nur daran gewöhnt.
KI verändert Teamkapazität und die Ökonomie von Software schnell. Das verlangt einen fairen Blick auf die Vergangenheit – und neue Erwartungen an die Gegenwart.
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KI hat Code billig gemacht. Prüfung ist weiterhin teuer.
KI kann in Stunden eine Implementierung erzeugen. Kann ihr Autor die Entscheidungen dahinter nicht erklären, ist die eigentliche Ingenieursarbeit nicht verschwunden – sie ist zum Reviewer gewandert.
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Die Schwelle ist auf null gefallen: Was ProductLog mich über öffentliches Bauen gelehrt hat
Im April 2026 griff Arvid Kahl ein Argument wieder auf, das „Build in Public“ für viele Gründer geprägt hat. Früher sah er eine praktische Schwelle: Wenn Unternehmen etwa 20.000 bis 30.000 US-Dollar monatlich wiederkehrenden Umsatz erreichten, wurden sie zurückhaltender. Seiner Einschätzung nach hat agentisches Programmieren diese Rechnung verändert. Die frühere Schwelle sei, wie er schreibt, „faktisch auf null gefallen“.
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Build in Public im KI-Zeitalter: Was Sie teilen und was privat bleiben sollte
Build in Public braucht im KI-Zeitalter strategische Transparenz: Zeigen Sie Urteil und Fortschritt, ohne vertrauliche Daten oder Vorteile offenzulegen.
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KI-Sichtbarkeit sank vor der Suche: Die Google-Daten, die meine Theorie änderten
Der Generative-AI-Bericht von Google zwang mich, meine Live-Abruf-Theorie zu revidieren. Der beobachtete Vorsprung vor der Suche blieb bestehen, doch die Daten beweisen keinen separaten KI-Index.
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Die Ära des ‚vorherigen Vibe Coders‘ beginnt
Eine Analyse der falschen Geschwindigkeitsillusion beim Programmieren mit KI, von DRY-Verletzungen, unsichtbarer Qualität nach Akerlofs ‚Market for Lemons‘ und der kommenden Krise des ‚vorherigen Vibe Coders‘.
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KI verringert Einstellungen ohne Entlassungen
Entlassungen werden gezählt, eine Stelle, die ein Team nie ausschreibt, nicht. Ein Blick eines CTOs und Gründers darauf, wie KI die Einstellungsentscheidung verändern kann, bevor sie in Daten erscheint.
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Verständnisschulden: Die Rechnung kommt, wenn man allein ist
Ich liefere täglich mit KI-Coding-Agenten aus. Das versteckte Risiko ist die Lücke zwischen den Fähigkeiten des Systems und dem, was ich noch erklären, debuggen und sicher ändern kann.
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Von WordPress zu Nuxt: Eine KI-gestützte Content-Pipeline bauen
Wie ich von WordPress zu Nuxt und Cloudflare Pages wechselte und KI nutze, um Veröffentlichungsreibung zu senken, während redaktionelle und technische Prüfung erhalten bleiben.
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Die Illusion der KI-Sichtbarkeit: Was Bings Citation-Share-Daten wirklich zeigen
Tools für KI-Sichtbarkeit modellieren ausgewählte Prompts. Bings eigene Citation-Share-Daten ermöglichten mir den Abgleich mit den von mir betreuten Websites.
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Ende des Programmierens oder neue Renaissance? Die unsichtbare Krise der KI
KI kann Routinearbeit verringern, an der Nachwuchsentwickler lernen. Die wichtigere Frage ist, wie Organisationen Übung, Feedback und den Weg zu seniorer Kompetenz erhalten.
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Kinder im Zeitalter der künstlichen Intelligenz erziehen
Meist schreibe ich über Technik und Arbeit. Hinter diesem Bild steht aber auch ein Vater mit einem neunjährigen Sohn.
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Was wir beim Aufbau eines Gesundheits-Chatbots für internationale Patienten gelernt haben
Ein Jahr VaniBot zeigte uns, warum Gesundheits-Chatbots menschliche Übergabe, interne APIs, mehrere Kanäle und kontinuierliche Verantwortung benötigen.
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camiler.org aufbauen: Ein programmatisches SEO-Experiment mit Google Maps und OpenAI
Wie ich camiler.org mit Diyanet-Daten, Google Maps, OpenAI, Fastify und Nuxt aufbaute – und warum aus der SEO-Automatisierung menschliche Prüfung wurde.
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