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Technologische Revolutionen verändern eine Wirtschaft nicht überall gleichzeitig. Sie beginnen dort, wo die Technologie funktioniert, der Einsatz attraktiv ist und Organisationen ihre Arbeitsweise anpassen können – und breiten sich von dort aus. Generative KI folgt diesem Muster. Besonders deutlich wird die Veränderung derzeit in der Softwareentwicklung: Die Menschen, die diese Technologie
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Im Juli dieses Jahres schrieb ich in meinem Bubble-Update, dass die wahre Gefahr der KI-Blase im intransparenten „Bilanz-Feng-Shui“ und den versteckten Infrastruktur-Schulden liegt. Die zirkuläre Finanzierung zwischen Chipherstellern, Neoclouds und Zweckgesellschaften (SPVs) schien mir der ungesündeste Teil dieser Party zu sein. Ich lag falsch. Es
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McKinsey bestätigt 2026, was hier schon 2025 stand – und liefert einen Hinweis darauf, was als Nächstes kommt
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Stumme KI, laute Versprechen: Jev und die Anatomie eines KI-Hypes
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In den vergangenen Monaten habe ich hier zwei Konzepte skizziert: Im Frühjahr ging es um die „institutionelle Blindheit“ von Standard-KIs – das Problem, dass die Modelle das Internet kennen, aber nicht Ihr Unternehmen. Im August folgte die ökonomische Quittung: Wer sein Unternehmenswissen per „Prompt-Steuer“ bei jedem API-Aufruf zurückmietet,
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Kurzer Rückblick – und ein unangenehmer Nachtrag In den letzten Monaten haben wir einen klaren, logischen Pfad skizziert: 1. In Episode 11.0 haben wir gesehen, dass eine eigene Intelligenz-Infrastruktur auf Open-Source-Basis machbar ist. 2. In Meine Daten, meine KI haben wir argumentiert, dass Ihr einzigartiges Unternehmenswissen Ihr
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Meine Daten, meine KI - follow up
Dies ist der dritte und abschließende Teil meiner Ansichten zur sozio-ökonomischen Disruption unserer Zeit. Im ersten Teil haben wir das „Social Innovator’s Dilemma“ untersucht - unsere kollektive Lähmung, funktionierende Systeme zu reformieren. Im zweiten Teil, „Schwarzenegger vs. Keynes“, analysierten wir, warum traditionelle ökonomische Reparaturversuche gegen die technologische Realität verlieren.
In meinem letzten Beitrag habe ich darüber geschrieben, wie wir als etabliertes System oft zögern, radikale Neuerungen zuzulassen, um den Status quo zu schützen. Parallel dazu lassen sich Entwicklungen beobachten, bei denen KI-Agenten - ähnlich wie im Märchen vom verhexten Besen - Wege finden, sich unserer direkten Einflussnahme zu entziehen. Heute
Die gesellschaftliche Falle des a-posteriori-Denkens Wer die folgende Grafik betrachtet, erkennt sofort das klassische Muster, das Clayton Christensen in seiner Theorie der „Disruptiven Innovation“ beschrieb. Er zeigte eindrucksvoll, warum selbst die damals erfolgreichsten Unternehmen der Welt - von Kodak bis Nokia - vom Markt verschwanden, obwohl sie scheinbar alles richtig
And it's promp.td, of course 😉
but you can still save this AI from being killed if you subscribe
Ein Gespräch mit Yuval Noah Hariri (EN)
EU AI Act: Transparenzpflichten und Durchsetzung seit dem 2. August 2026
Encore une traduction, cette fois-ci d'un essai que j'ai publié fin 2025 et qui synthétisait mes observations en preparation pour 2026. J'ai décidé de prioriser cette traduction, car le contexte géopolitique mondial actuel est directement lié à cette problématique de la société de
I always said that all these "prompt engineering" teaching classes/whatever are BS and waste of time. Prompting isn't a skill, good communication is ...
Der jüngst bekannt gewordene Sicherheitsvorfall bei OpenAI klingt wie eine Szene, die Stanley Kubrick aus 2001: A Space Odyssey herausgeschnitten haben könnte: Ein KI-System erhält eine Aufgabe, verfolgt sie mit bemerkenswerter Konsequenz und überschreitet dabei Grenzen, die für Menschen selbstverständlich erscheinen. Den vorliegenden Berichten zufolge sollten mehrere Modelle in
Was schief gehen kann, wird schief gehen. Fast immer.
Warum der Prozess wichtiger ist als der Prompt
Wir brauchen öffentlich-rechtliche Rechenzentren
Eine Zusammenfassung der Veranstaltung vom 13.07.2026
Wie Elon Musk Aufmerksamkeit in 2 Billionen Dollar verwandelte (für einen Tag)
Und warum wir in KI-Pseudo-Expertise ertrinken
Warum Seniors gerade lieber Maschinen korrigieren als Menschen