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Beobachtungen aus der Praxis.

Lange Versionen meiner LinkedIn-Beobachtungen. Was im Aufbau funktioniert, was nicht. Frameworks, Build in Public, ehrliche Founder-Realität. Kein Hustle Porn.

AI & das Efficiency-Paradox

Warum AI-Strategien, die nur auf Kostensenkung zielen, das eigene Geschäft aushöhlen. Vierzig Prozent aller Jobs sind AI-exposed. Nur ein Bruchteil nutzt das strategisch.

Wir brauchen weniger KI-Skills. Mehr Change-Management.

Stanford Digital Economy Lab hat einundfünfzig erfolgreiche Enterprise-AI-Deployments analysiert. Same technology, vastly different outcomes. Was die zehn Prozent richtig machen.

Hallucination-Guardrails. Weniger Hype, mehr Hausaufgaben.

Verlässlichkeit von AI ist die Grundvoraussetzung, bevor jemand ein Produkt business-kritisch einsetzt. Warum wir bei Aidocr und Vestrix.ai von Tag eins anders bauen.

Hundertfünfzehn Komma fünf Prozent. Sharpe eins komma neunundsechzig.

Zwei Jahre lang haben wir so getan, als könnten LLMs alles. Sie können viel. Aber Finanzmärkte brauchen echtes Machine Learning. Warum wir Cortix anders gebaut haben.

Dreizehn Billionen Dollar. Software aus 1997. Die Lücke.

a16z hat den AECO-Markt seziert. Fünfundachtzig Prozent über Budget. Hundertsiebenundsiebzig Milliarden Dollar Verschwendung pro Jahr. Niemand löst das eigentliche Problem.

Vierzehn Stunden, die sich wie drei anfühlen.

Ich hätte nie gedacht, dass ich mal so süchtig nach Arbeit werden könnte. Nicht als Workaholism. Als echtes absorbiert sein. Was Csikszentmihalyis Flow-Konzept mit AI zu tun hat.

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