Archiv der Kategorie: Artifical Intelligence

Agentic AI: Erst die Strecke bauen, dann den Fahrplan

Agentic AI zieht Unternehmen sprichwörtlich die Gleise unter den Füßen weg, Prozesse werden neu zusammengesetzt und das alte Operating Model passt nicht mehr. Wer jetzt mit Fahrplan-Logik führt, kommt langsam voran. Erst Strecke bauen, dann den Fahrplan schreiben. Weiterlesen →

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KI-Sicherheit ohne Skandalbild: Warum Regulierung zögert

Regulierung folgt meist einem sichtbaren Ereignis, nicht der Voraussicht. Bei KI fehlt das Skandalbild: Autonome Agenten können eskalieren, ohne dass etwas „brennt“ oder Schlagzeilen entstehen. Die Schweiz könnte mit zwei kleinen Anpassungen trotzdem sofort handlungsfähig werden. Weiterlesen →

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Was wir uns ausdenken, können wir nicht mehr wegdenken: Wir brauchen KI-Zertifizierung jetzt

Selbstverpflichtungen der KI-Labs sind ein Anfang, aber sie lösen das Problem nicht, weil der entscheidende Risikopunkt die Anwendung ist. Was wir brauchen, ist eine Luftfahrt-ähnliche Zertifizierung für Hochrisiko-Deployments, inklusive unabhängiger Tests, Monitoring und Meldepflicht. Andernfalls werden Versicherer und Boards den Einsatz in kritischen Bereichen zunehmend ablehnen. Weiterlesen →

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„No AI“: Warum Legacy-Software länger überlebt, aber nicht gewinnt

KI hält Legacy-Software länger am Leben, weil sie Reibung reduziert und Lücken überdeckt. Doch mit echter Automatisierung werden Datenqualität und Verantwortlichkeit zu harten Constraints, die sich nicht einfach nachrüsten lassen. Der Umbruch könnte spät kommen, dann aber schnell. Weiterlesen →

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Warum KI Legacy-Software nicht ersetzt, sondern stabilisiert

Der Software-Crash 2026 wirkte wie das Signal, dass KI Legacy-SaaS verdrängen wird, doch Enterprise-Käufer verlängerten ihre Verträge. KI macht alte Systeme „ausreichend gut“, indem sie Reibung reduziert und Lücken stopft, und verschiebt damit die Hürde für einen Wechsel nach oben. Für neue Anbieter wird Differenzierung schwerer, wenn „schlechte Produkte“ plötzlich reparierbar wirken. Weiterlesen →

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Warum Warten bei Enterprise AI teuer ist, trotz fallender Preise

Warten auf billigere AI wirkt rational, so wie früher beim Flachbildschirm. Aber Enterprise AI ist kein fertiges Produkt, sondern eine Lernkurve aus Datenarbeit, Prozessumbau und Governance. Diese „Studiengebühr“ wird durch fallende Preise nicht gestrichen, sie wird nur später fällig. Weiterlesen →

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KI-Boom wie die Eisenbahn, entscheidend ist, was den Crash überlebt

Der KI-Infrastruktur-Boom wirkt wie der Eisenbahnrausch der 1880er Jahre: erst wird gebaut, dann wird bereinigt. Die zentrale Frage lautet nicht „Blase oder nicht“, sondern: Was überlebt, wenn Compute schneller abschreibt, als es sich bezahlt macht? Weiterlesen →

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Bauchgefühl: Wann es trägt, und wann es dich täuscht

Zwei Wetten, auf Karten bei local.ch und auf retrieval-augmentierte Modelle bei Squirro, wurden erst Jahre später vom Markt bestätigt. Die eigentliche Lehre: Bauchgefühl ist nur dann verlässlich, wenn es aus vielen realen Feedback-Schleifen gelernt hat. Weiterlesen →

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Unternehmenssoftware wird nicht mehr gebaut, sondern zusammengesetzt

Enterprise-Software bewegt sich für viele Prozesse weg vom klassischen Build-and-Run hin zum schnellen Zusammenbau. Wer gewinnt, kombiniert einen vertikalen GenAI-Layer für fachliches Urteil mit einer Workflow-Engine, die Ausführung und Governance auditierbar macht. Weiterlesen →

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Welche KI-Projekte überleben ohne Token-Subventionen?

Viele KI-Projekte sehen nur deshalb rentabel aus, weil die heutigen Tokenpreise faktisch „Happy Hour“ sind. Während Token billiger werden, machen agentische Workflows Aufgaben teurer. Entscheidend ist Cost per Outcome, nicht Cost per Token. Weiterlesen →

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