Blog zum Thema
Data Science

Kommentar

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.

Fachartikel

30.05.2026 Kategorien: Prompt Engineering• Language Models

Prompt Engineering für Entwickler

Die meisten Prompt-Engineering-Guides richten sich an ChatGPT-Nutzer. In Softwareprojekten treten andere Anforderungen in den Vordergrund: 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

Attention ist ein wichtiger 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.

Kommentar

01.05.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Machine Learning Aktualisiert: 21.08.2026

KI und Beschäftigung: Ausdünnung und Erneuerung

KI vernichtet keine Berufe über Nacht. Sie verändert zuerst die Nachfrage nach bestimmten Tätigkeiten, vor allem dort, wo Ausführung automatisierbar wird. Gleichzeitig begrenzen ökonomische Realitäten die Substitution stärker als vielfach angenommen.

Teil 4 der Serie KI und Kognitive Arbeit

Kommentar

25.04.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Machine Learning

Von T nach E: Kompetenzprofile für das KI-Zeitalter

Das T-Shaped-Profil war lange ein brauchbares Modell für Wissensarbeit. Aber KI verändert vor allem den Wert von oberflächlichem Breitenwissen. Wichtiger werden fachliche Tiefe, Erfahrung und Synthese zwischen Domänen. Aus dem T wird ein E.

Teil 3 der Serie KI und Kognitive Arbeit

Kommentar

20.04.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Machine Learning

Kognitive Arbeit: Von der Ausführung zum Urteil

KI automatisiert nicht nur Routineaufgaben. Sie verschiebt den Wertschöpfungskern kognitiver Arbeit von der Ausführung zur Urteilsbildung. Das entlastet Experten von Routinearbeit, erschwert aber womöglich den Aufbau von Erfahrung bei Anfängern.

Teil 2 der Serie KI und Kognitive Arbeit

Kommentar

15.04.2026 Kategorien: KI Arbeitswelt• Kommentare• Machine Learning Aktualisiert: 14.06.2026

Das K in KI steht für Kultur

Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Organisation. 95% der KI-Pilotprojekte liefern keinen Ertrag, weil Unternehmen Technik modernisieren, ohne die Arbeitsorganisation anzupassen. Dieses Muster ist älter als KI.

Teil 1 der Serie KI und Kognitive Arbeit

Praxisartikel

10.04.2026 Kategorien: Prompt Engineering• Language Models Aktualisiert: 01.05.2026

System Prompts erklärt

System Prompts sind eine wichtige Steuerungsebene vieler KI-Chatbots. Öffentlich gewordene Anweisungen von ChatGPT, Claude und Gemini geben Einblick in mögliche Steuerungsmuster, bleiben aber Momentaufnahmen einzelner Produkte und Modellversionen. Dieser Artikel analysiert wiederkehrende Strukturen und zeigt, wie sich einzelne Prinzipien auf eigene Prompts übertragen lassen.