Archiv der Kategorie: PracticalEconomics

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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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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Agentic AI: Reden wir nur mit uns selber?

Ein Raum voller Builder kann sich wie Validierung anfühlen, doch Homophilie macht Einigkeit zur Norm, nicht zum Signal. Der einzige Test, der zählt, ist, ob Menschen außerhalb dieses Raums bereits dafür bezahlen, was gebaut wird. Weiterlesen →

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Vieles verdreht sich in sein Gegenteil – gut so.

UBS wehrt sich gegen strengere Schweizer Kapitalanforderungen, obwohl sie nach 2023 genau den Steuerzahler vor dem nächsten Rettungspaket schützen sollen. Gleichzeitig wird derselbe Regulierungsrahmen in der AI-Ära zum Burggraben gegen neue Wettbewerber. Der eigentliche Punkt: Konsens kippt, sobald sich die Bedingungen ändern. Weiterlesen →

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Grau werden, Konzern oder nochmal neu starten?

Ein Gründer beschreibt, wie eine halbe Sekunde Zögern in einem Interview ihm zeigte, dass die Corporate-Tür für bestimmte Persönlichkeiten faktisch verschlossen bleibt. Wieder anzufangen ist dann weniger Berufung als die Entscheidung gegen zwei langsame Alternativen: Grau werden oder Hierarchie. 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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