Blog zum Thema
Data Science

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05.09.2026 Kategorien: KI Ökonomie• Kommentare• Machine Learning

Automatisierungswellen und die Frage nach dem Ertrag

Seit den ersten Großrechnern begleitet die Ertragsfrage jede Automatisierungswelle, wobei sie sich von Welle zu Welle änderte. Sie wanderte von einzelnen Handgriffen zu Prozessen und schließlich zur Organisation. Die historische Betrachtung gewinnt mit der aktuellen KI-Automatisierungswelle wieder an Relevanz.

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22.08.2026 Kategorien: KI Ökonomie• Kommentare• Language Models

Die Umsatzlücke hinter dem KI-Ausbau

Der Kapitaleinsatz für KI-Infrastruktur läuft der Umsatzrealisierung stärker davon als in der Telekommunikationsblase von 2001. Der Beitrag rechnet die Ertragsseite durch: Lizenzumsätze, Zahlungsbereitschaft, gemessener ROI und die Rolle verlängerter Abschreibungsfristen.

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08.08.2026 Kategorien: KI Ökonomie• Kommentare• Language Models

Die Ökonomie fallender Inferenzkosten

Die Kosten für KI-Inferenz sind seit 2022 um mehrere Größenordnungen gefallen. Trotzdem steigen viele KI-Rechnungen. Der Beitrag benennt die drei technischen Hebel hinter dem Preisverfall, den ökonomischen Druck, den er erzeugt, und markiert die Grenzen belastbarer Prognosen.

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26.07.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Language Models

Durchschnitt ist kein Wettbewerbsvorteil

Bittet man ein Sprachmodell um strategische Ratschläge, antwortet es (fast) immer mit denselben Modebegriffen, unabhängig vom Kontext. Dieser Kommentar zeigt, warum das in der Funktionsweise der Modelle begründet ist, wie diese für den Einzelnen wenig offensichtliche Gleichmacherei bei strategischer Fragestellungen den Wettbewerbsvorteil gefährden kann und warum strategische Festlegung eine menschliche Aufgabe bleibt.

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12.07.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Generative AI

Die Herausforderungen von internen Wissensdatenbanken

Interne Wissensdatenbanken scheitern seit Jahren recht verlässlich, Wikipedia hingegen funktioniert seit Jahrzehnten. Der Artikel diskutiert Bedingungen und Mechanismen, die diesen Umstand erklären können, und zeigt auf, was sich daraus, in Kombination mit dem Einsatz von KI, für eine erfolgreiche Einführung eines solchen Systems ableiten lässt.

Teil 3 der Serie Wissensarbeit unter KI

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30.06.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Prompt Engineering

Plan-to-Plan - KI-gestützte Wissensarbeit

Einführung in eine zweistufige Planungsmethode für die Arbeit mit KI-Coding-Tools. Sie zieht die Strategie vor die Spezifikation und die Spezifikation vor den Code, eine Etage über Spec-Driven Development. Drei Schritte (Konzept-Plan, Implementierungs-Plan, Ausführung) trennen drei Schichten der Wissensarbeit (strategisch, taktisch, operativ).

Teil 2 der Serie Wissensarbeit unter KI

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19.06.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Generative AI

Wissensarbeit wird explizit

KI erzwingt die Verschiebung von implizit nach explizit, sowohl individuell als auch organisational: der Prompt als Spezifikation der eigenen Strategie, die organisationale Adoption von Agenten als Treiber für Prozessdokumentation. Die Wissensmanagement-Welle der 1990er Jahre ist am fehlenden individuellen Anreiz gescheitert. Heute gilt hingegen: Nur wer sein Wissen explizit macht, gewinnt an Arbeitsgeschwindigkeit mit KI.

Teil 1 der Serie Wissensarbeit unter KI

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13.06.2026 Kategorien: KI Ökonomie• Kommentare• Machine Learning

Was die Produktivitätsstatistik an KI nicht sieht

Produktivität ist nicht einfach zu fassen. Sowohl bei der Einführung der Personal Computer in den 80ern als auch heute im KI-Zeitalter wartet man vergeblich auf Spuren der Technologie im BIP. Robert Solow suchte damals danach, und fand vor allem eine Lücke. Wer auf belastbare Makro-Zahlen wartet, sucht Sicherheit in Messgrößen, die der Realität strukturell hinterherlaufen. Allerdings gibt es alternative Wege, diese Lücke zwischen sichtbarer Wirkung und gemessener Produktivität zu erklären.