Blog zum Thema
Data Science

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12.07.2026 Kategorien: 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: 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: Kommentare• Generative AI

Wissensarbeit wird explizit: warum diesmal funktioniert, was 1995 gescheitert ist

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: 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.

Fachartikel

30.05.2026 Kategorien: Prompt Engineering• Language Models

Prompt Engineering für Entwickler - Von der Chat-Oberfläche zur API-Integration

Die meisten Prompt-Engineering-Guides richten sich an ChatGPT-Nutzer. Für Entwickler gelten andere Regeln - Reproduzierbarkeit, strukturierte Outputs, Token-Effizienz und systematisches Testing. Dieser Artikel behandelt Prompt Engineering als Software-Engineering-Disziplin und zeigt, wie LLMs über APIs in eigene Anwendungen integriert werden.

Fachartikel

16.05.2026 Kategorien: Deep Learning• Language Models

Der Attention-Mechanismus erklärt - Wie KI lernt, worauf es ankommt

Attention ist der zentrale Baustein moderner KI-Systeme. Dieser Artikel erklärt die Entwicklung von der ersten Attention für maschinelle Übersetzung über Self-Attention und Multi-Head Attention bis zu modernen Varianten wie Grouped-Query Attention und Flash Attention - mit mathematischer Intuition, Rechenbeispielen und dem Blick auf biologische Parallelen.

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01.05.2026 Kategorien: Kommentare• Machine Learning Aktualisiert: 10.06.2026

KI und Beschäftigung: Zwischen Ausdünnung und Erneuerung

KI vernichtet keine Berufe über Nacht, aber sie dünnt die Nachfrage nach menschlicher Arbeit schleichend aus. Gleichzeitig begrenzen ökonomische Realitäten die Substitution stärker als erwartet. Ein differenzierter Blick auf Arbeitsmärkte im Wandel.

Teil 4 der Serie KI Und Kognitive Arbeit

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25.04.2026 Kategorien: Kommentare• Machine Learning

Von T nach E: Kompetenzprofile für das KI-Zeitalter

Das T-Shaped-Profil galt drei Jahrzehnte als Goldstandard. Doch KI macht Breitenwissen zur Commodity und verschiebt den Wert zu mehrfacher Tiefe und Synthesefähigkeit. Der Weg führt von T nach E.

Teil 3 der Serie KI Und Kognitive Arbeit