Autor: sindre

  • The Promptfather #4 – Das Tumorboard

    The Promptfather #4 – Das Tumorboard

    „Dafür bräuchte man ein ganzes Gremium. Das kann sich niemand leisten.“

    Diesen Satz höre ich in Organisationen ständig. In Folge 4 von „The Promptfather“ sagt ihn ein Ingenieur, der seit Wochen an einem Problem festhängt. Statiker, Juristin, Materialphysiker – die bräuchte er alle. Sie sind zu dritt in der Abteilung.

    Der Promptfather erzählt ihm vom Landarzt. Vor hundert Jahren entschied der allein über Leben und Tod, mitten in der Nacht, ohne jemanden zum Fragen. Die Medizin hat daraus eine Lehre gezogen: Niemand sollte allein entscheiden, was viele besser wissen. Deshalb gibt es heute das Tumorboard.

    Dann dreht er den Laptop um.

    The Promptfather Episode 4 Cover: Das Tumorboard
    Man kommt nicht zum Promptfather, weil man alles allein schafft
    Erschöpfter Ingenieur: Dafür bräuchte man ein ganzes Gremium
    Nahaufnahme des Promptfather, der schweigt
    Wir sind zu dritt in der Abteilung
    Der Promptfather am Fenster, im Fenster ein Landarzt bei Nacht
    Sepia-Rückblende: Landarzt allein am Krankenbett
    Das Gremium sitzt seit zwei Jahren auf Ihrem Schreibtisch
    Die Lehre des Don: Nur eine Frage der richtigen Frage

    Was seit Jahrzehnten nur Konzernen und Kliniken vorbehalten war, steht heute auf jedem Schreibtisch. Sie können sich jederzeit ein Gremium zusammenrufen: eine Juristin, die auf Risiken schaut. Einen Physiker, der die Materialfrage prüft. Einen Skeptiker, der Ihre Lieblingsidee auseinandernimmt.

    Die Kosten sind nicht mehr das Hindernis. Die fehlende Gewohnheit ist es.

    Wen würden Sie in Ihr Gremium berufen, wenn es nichts kosten würde?

  • #1: Die Dampfmaschine steht noch im Keller

    #1: Die Dampfmaschine steht noch im Keller

    1890 kauften Fabrikbesitzer den Elektromotor. Sie stellten ihn genau dorthin, wo vorher die Dampfmaschine stand. Und die Produktivität stieg: um null Prozent.

    Vierzig Jahre lang.

    Der Wirtschaftshistoriker Paul David hat das 1990 untersucht. Der Elektromotor war ab den 1880ern verfügbar, die messbaren Produktivitätsgewinne kamen erst in den 1920ern. Nicht, weil die Motoren schlecht waren. Sondern weil niemand die Fabrik neu dachte.

    Die alten Fabriken waren um eine zentrale Transmissionswelle gebaut. Maschinen standen dort, wo die Lederriemen hinreichten — nicht dort, wo die Arbeit am besten floss. Als der Elektromotor kam, tauschten alle den Antrieb. Die Welle blieb.

    Erst als eine neue Generation fragte „Was wird möglich, wenn jede Maschine ihren eigenen Motor hat?“, fiel die Welle weg. Die Maschinen konnten dem Arbeitsfluss folgen. Fabriken wurden flach statt hoch. Und plötzlich war etwas denkbar, das vorher physisch unmöglich war: das Fließband.

    Fords Fließband von 1913 war keine Motorinnovation. Es war eine Organisationsinnovation.

    ➡️ Die Technologie war ab Tag eins da
    ➡️ Was vierzig Jahre fehlte, war Vorstellungskraft
    ➡️ Der Hebel lag nie in der Maschine, sondern in dem, was Menschen mit ihr zu denken wagten

    Ich sehe diese Fabrik von 1890 heute ständig. In Konzernzentralen, in Verwaltungen, im Mittelstand.

    Eine Organisation führt einen KI-Chatbot ein und ist stolz, dass die Mitarbeiter schneller E-Mails schreiben. Das ist der Elektromotor an der Transmissionswelle. Man hat eine Tätigkeit aus der alten Welt beschleunigt und nennt das Transformation.

    Die Frage, die weiterführt, klingt fast gleich und ist eine völlig andere:

    Nicht: Wo kann KI unsere Prozesse schneller machen? Sondern: Welche unserer Prozesse existieren überhaupt nur, weil Intelligenz bisher knapp war?

    Ein vierstufiger Genehmigungsworkflow ist eine Antwort auf knappe Prüfkapazität. Ein Jahresbericht statt laufender Analyse ist eine Antwort auf knappe Auswertungskapazität. Ein Standard-Newsletter für zehntausend verschiedene Menschen ist eine Antwort auf knappe Schreibkapazität.

    Fällt die Knappheit weg, fällt die Begründung weg.

    Und diesmal haben wir keine vierzig Jahre. Der Elektromotor von 1895 war ungefähr so gut wie der von 1890. Generative KI verdoppelt ihre Fähigkeiten in Zeiträumen, in denen klassische IT-Projekte nicht mal ihr Kickoff hinter sich bringen.

    Ein konkreter Auftrag für diese Woche, er kostet weniger als eine Stunde:

    Nehmen Sie einen Prozess, den Sie gut kennen. Fragen Sie: Welche Annahme über Knappheit steckt darin? Und wie sähe er aus, wenn Sie ihn heute zum ersten Mal entwerfen würden?

    Erlauben Sie sich dabei Antworten, die nach Übertreibung klingen. Das Fließband klang 1890 auch nach Übertreibung. 🚀

    Welche Transmissionswelle steht in Ihrer Organisation noch im Keller — und wer traut sich, sie anzusprechen?


    Die ausführliche Fassung dieser Ausgabe erscheint in meiner Serie „Unlimitierte Intelligenz“: mit der vollständigen historischen Herleitung, den drei Sätzen, an denen Sie Dampfmaschinendenken im Alltag erkennen, und warum „wir haben das getestet, es war nicht gut genug“ der teuerste Satz der Transformation ist.

    👉 Zur Vollversion auf Substack

  • Unlimitierte Intelligenz #1: Die Dampfmaschine steht noch im Keller

    Unlimitierte Intelligenz #1: Die Dampfmaschine steht noch im Keller

    1890 kauften Fabrikbesitzer den Elektromotor. Sie stellten ihn genau dorthin, wo vorher die Dampfmaschine stand. Und die Produktivität stieg: um null Prozent.

    Vierzig Jahre lang.

    Der Wirtschaftshistoriker Paul David hat das 1990 untersucht. Der Elektromotor war ab den 1880ern verfügbar, die messbaren Produktivitätsgewinne kamen erst in den 1920ern. Nicht, weil die Motoren schlecht waren. Sondern weil niemand die Fabrik neu dachte.

    Die Welle, an der alle festhielten

    Die alten Fabriken waren um eine zentrale Transmissionswelle gebaut. Maschinen standen dort, wo die Lederriemen hinreichten — nicht dort, wo die Arbeit am besten floss. Als der Elektromotor kam, tauschten alle den Antrieb. Die Welle blieb.

    Erst als eine neue Generation fragte „Was wird möglich, wenn jede Maschine ihren eigenen Motor hat?“, fiel die Welle weg. Die Maschinen konnten dem Arbeitsfluss folgen. Fabriken wurden flach statt hoch. Und plötzlich war etwas denkbar, das vorher physisch unmöglich war: das Fließband.

    Fords Fließband von 1913 war keine Motorinnovation. Es war eine Organisationsinnovation.

    • Die Technologie war ab Tag eins da
    • Was vierzig Jahre fehlte, war Vorstellungskraft
    • Der Hebel lag nie in der Maschine, sondern in dem, was Menschen mit ihr zu denken wagten

    Diese Fabrik sehe ich heute ständig

    In Konzernzentralen, in Verwaltungen, im Mittelstand.

    Eine Organisation führt einen KI-Chatbot ein und ist stolz, dass die Mitarbeiter schneller E-Mails schreiben. Das ist der Elektromotor an der Transmissionswelle. Man hat eine Tätigkeit aus der alten Welt beschleunigt und nennt das Transformation.

    Die Frage, die weiterführt, klingt fast gleich und ist eine völlig andere:

    Nicht: Wo kann KI unsere Prozesse schneller machen?
    Sondern: Welche unserer Prozesse existieren überhaupt nur, weil Intelligenz bisher knapp war?

    Ein vierstufiger Genehmigungsworkflow ist eine Antwort auf knappe Prüfkapazität. Ein Jahresbericht statt laufender Analyse ist eine Antwort auf knappe Auswertungskapazität. Ein Standard-Newsletter für zehntausend verschiedene Menschen ist eine Antwort auf knappe Schreibkapazität.

    Fällt die Knappheit weg, fällt die Begründung weg.

    Und diesmal haben wir keine vierzig Jahre. Der Elektromotor von 1895 war ungefähr so gut wie der von 1890. Generative KI verdoppelt ihre Fähigkeiten in Zeiträumen, in denen klassische IT-Projekte nicht mal ihr Kickoff hinter sich bringen.

    Ein konkreter Auftrag für diese Woche

    Er kostet weniger als eine Stunde: Nehmen Sie einen Prozess, den Sie gut kennen. Fragen Sie: Welche Annahme über Knappheit steckt darin? Und wie sähe er aus, wenn Sie ihn heute zum ersten Mal entwerfen würden?

    Erlauben Sie sich dabei Antworten, die nach Übertreibung klingen. Das Fließband klang 1890 auch nach Übertreibung.

    Welche Transmissionswelle steht in Ihrer Organisation noch im Keller — und wer traut sich, sie anzusprechen?


    Die ausführliche Fassung dieser Ausgabe erscheint in meiner Serie „Unlimitierte Intelligenz“: mit der vollständigen historischen Herleitung, den drei Sätzen, an denen Sie Dampfmaschinendenken im Alltag erkennen, und warum „wir haben das getestet, es war nicht gut genug“ der teuerste Satz der Transformation ist.

    Zur Vollversion auf Substack

  • The Promptfather #3 – Der fünfte Entwurf

    The Promptfather #3 – Der fünfte Entwurf

    Wann haben Sie das letzte Mal einen sechsten Entwurf verlangt?

    In Folge 3 von „The Promptfather“ sitzt eine Marketingleiterin vor mir und ist zufrieden. Fünf Entwürfe hat die KI geliefert, der fünfte war gut, den hat sie genommen. Sauber gearbeitet, könnte man sagen.

    Der Promptfather sieht das anders. Er erzählt ihr von 1850. Ein Familienporträt kostete damals einen Wochenlohn. Eine Platte, ein Versuch, keine zweite Chance. Die Leute lernten, sich mit dem einen Bild abzufinden, das sie bekamen.

    The Promptfather Episode 3 Cover: Der fünfte Entwurf
    Man kommt nicht zum Promptfather, weil man zufrieden ist
    Marketingleiterin: Die KI hat mir fünf Entwürfe geliefert
    Nahaufnahme des Promptfather, der schweigt
    Fünf Versuche sind doch großzügig
    Der Promptfather am Fenster, im Fenster ein Fotostudio des 19. Jahrhunderts
    Sepia-Rückblende: Familie vor der Plattenkamera
    Damals war das Tugend. Heute ist es Gewohnheit.
    Die Lehre des Don: Intelligenz ist nicht mehr knapp

    Diese Sparsamkeit steckt uns bis heute in den Knochen. Wir behandeln Denkarbeit wie eine teure Fotoplatte: Ein Entwurf muss reichen, fünf sind schon Luxus. Aber die Knappheit, die dieses Verhalten einmal vernünftig gemacht hat, gibt es nicht mehr.

    Fordern Sie hundert Varianten. Verwerfen Sie neunundneunzig. Das ist keine Verschwendung mehr, das ist der Punkt.

    Intelligenz ist nicht mehr knapp. Nur unsere Ansprüche sind es.

    Bei welchem Ergebnis hören Sie normalerweise auf?

  • Die KI war down. Und alle haben gewartet.

    Die KI war down. Und alle haben gewartet.

    Das erzählen mir gerade immer mehr Leute: Wenn ChatGPT oder Claude mal ausfällt, machen sie die Aufgabe nicht einfach selbst. Sie warten, bis das Tool wieder da ist.

    Die Logik dahinter ist eigentlich rational: Mit KI bin ich in 10 Minuten fertig. Ohne brauche ich zwei Stunden. Warum also jetzt anfangen, wenn der Ausfall in 30 Minuten vorbei ist? ⏳

    Vor zwei Jahren hätten wir das absurd gefunden. Heute ist es Alltagsökonomie.

    Und ehrlich: Wir kennen das längst. Niemand rechnet die Steuererklärung händisch, wenn die Software gerade streikt. Niemand fährt ohne Navi los, wenn man die Route nicht kennt. Wir warten auf unsere Werkzeuge, weil sie Teil unserer Arbeitsweise geworden sind.

    Spannend wird die Frage dahinter: Warten wir, weil es effizienter ist? Oder warten wir, weil wir es ohne gar nicht mehr wollen? 🤔

    Ich glaube, genau da entscheidet sich, ob KI eine Superkraft ist oder eine Krücke:
    ➡️ Superkraft: Ich könnte es selbst, aber mit KI bin ich schneller und besser.
    ➡️ Krücke: Ich fange ohne KI gar nicht mehr an.

    Der Unterschied liegt nicht im Tool. Er liegt in uns.

    Habt ihr das bei euch schon beobachtet? Wartet ihr auf die KI — und wenn ja, warum eigentlich?

  • The Promptfather #2 – Der Löschauftrag

    The Promptfather #2 – Der Löschauftrag

    Folge 2 von „The Promptfather“ ist da.

    Diesmal kommt kein KI-Verweigerer in mein fiktives Büro, sondern das Gegenteil: ein Compliance-Beauftragter, stolz auf seine tadellosen Löschprotokolle. Alle Fristen eingehalten. Alles weg, was weg musste.

    Ich lasse den Promptfather schweigen. Dann erzählt er von der Bibliothek von Alexandria. Niemand hat je gefragt, was mit ihrem Feuer wirklich verloren ging. Nur, dass danach Platz war.

    Genau das passiert gerade in vielen Organisationen mit Daten. Wir löschen, weil es die Vorschrift verlangt – und merken nicht, dass wir das Gedächtnis unseres Unternehmens mitverbrennen. Die eigentliche Frage stellt kaum jemand: Was wollen wir wirklich noch löschen?

    The Promptfather Episode 2 Cover: Der Löschauftrag
    Man kommt nicht zum Promptfather, weil man ordentlich gelöscht hat
    Compliance-Beauftragter präsentiert stolz seine Löschprotokolle
    Nahaufnahme des Promptfather, der schweigt
    Der Compliance-Beauftragte wird unsicher
    Der Promptfather am Fenster, im Fenster die brennende Bibliothek von Alexandria
    Sepia-Rückblende: die brennende Bibliothek von Alexandria
    Sie haben gelöscht, was Sie nicht mehr befragen wollten
    Die Lehre des Don: Fragen Sie, was Sie wirklich noch löschen wollen

    Wieder komplett mit KI entstanden: Cover, acht Panels, Text direkt im Bild gelettert. Diesmal mit einem neuen Baustein – ein durchnummeriertes Heft-Cover, wie bei einem echten Comic.

    Was macht eure Organisation mit dem, was sie eigentlich noch wissen könnte?

  • Ich hab gestern in drei Stunden mit Claude etwas gebaut, wofür ich früher eine Woche gebraucht hätte.

    Ich hab gestern in drei Stunden mit Claude etwas gebaut, wofür ich früher eine Woche gebraucht hätte.

    Und dann sitze ich in Meetings mit Unternehmen, die mir begeistert erzählen, wie beeindruckend KI ist. Seit zwei Jahren. Ohne dass sich in ihren Abläufen irgendetwas verändert hat.

    Diese Lücke wird gerade zum eigentlichen Problem.

    Nicht die Technologie. Die ist da, sie funktioniert, sie wird jeden Monat besser. Das Problem ist der Abstand zwischen Staunen und Anwenden. 🤔

    Was ich bei mir selbst beobachte:

    ➡️ Ich delegiere ganze Arbeitspakete, nicht einzelne Prompts

    ➡️ Ich baue Workflows, die ich wiederverwende

    ➡️ Ich scheitere ständig — und lerne dabei, was wirklich geht

    Was ich in vielen Organisationen sehe: KI ist ein Thema für die nächste Strategie-Klausur. Ein Pilotprojekt. Eine Arbeitsgruppe. Begeisterung als Ersatzhandlung für Veränderung.

    Der Unterschied ist nicht Budget. Nicht Zugang zu Tools. Es ist die Bereitschaft, die eigene Arbeitsweise ernsthaft in Frage zu stellen. Und das ist unbequem — für Einzelne wie für Organisationen. 💪

    Beeindruckt sein kostet nichts. Anwenden kostet Gewohnheiten.

    Wo steht ihr gerade — beim Staunen oder schon beim Umbauen? Und was hat bei euch den Schalter umgelegt?

  • The Promptfather #1 – Das Angebot

    The Promptfather #1 – Das Angebot

    Ich habe gerade meinen ersten Comic veröffentlicht. Mit mir selbst als Hauptfigur. 😄

    The Promptfather — eine Noir-Comic-Reihe, in der ein Don im Nadelstreif Organisationen empfängt, deren KI-Projekte gescheitert sind. Er löst nie das technische Problem. Er verschiebt nur die Frage.

    Episode 1 heißt „Das Angebot“. Ein CEO kommt stolz vorbei: KI ist eingeführt, Lizenzen sind verteilt, alles läuft. Der Promptfather schweigt lange. Dann erzählt er von 1880 — von Fabrikbesitzern, die die Dampfmaschine kauften und ins Lager stellten, weil niemand auf die Idee kam, sie tatsächlich in die Prozesse einzubauen.

    Genau da stehen gerade viele Unternehmen. Die Technologie ist da. Das Umdenken fehlt.

    The Promptfather Episode 1 Cover: Das Angebot
    Dunkles Büro, der Promptfather am Schreibtisch, ein Besucher wartet in der Tür
    Ein CEO prahlt: Wir haben KI eingeführt, Lizenz für alle
    Nahaufnahme des Promptfather, der schweigt und seine Manschette richtet
    Der CEO wird kleinlaut: Nur nutzt sie keiner
    Der Promptfather am Fenster, im Fenster eine Fabriklandschaft von 1880
    Sepia-Rückblende: Fabrikbesitzer stehen um eine ungenutzte Dampfmaschine im Lager
    Der Promptfather legt dem CEO die Hand auf die Schulter: Ihre IT hat geliefert, Ihr Denken nicht
    Die Lehre des Don: Denken Sie nicht über KI nach. Denken Sie mit KI.

    ➡️ 8 Panels, komplett im Film-Noir-Stil generiert
    ➡️ Ich als Hauptfigur, per KI-Bildgenerierung
    ➡️ Text direkt im Bild gelettert, kein Nachbearbeiten

    Das ganze Ding ist mit KI entstanden — Konzept, Bilder, Text. Genau die Haltung, um die es in der Reihe geht: nicht über KI nachdenken. Mit KI denken.

    Habt ihr in eurer Organisation auch eine Dampfmaschine im Lager stehen?

  • Ich erlebe es immer wieder in Organisationen. Alle haben KI. Niemand weiß, was es bringt. 😅

    Ich erlebe es immer wieder in Organisationen. Alle haben KI. Niemand weiß, was es bringt. 😅

    Das Problem ist selten die Technologie.
    Es ist der fehlende Schritt zwischen “wir experimentieren” und “wir automatisieren alles mit Agents.”

    Dieser Schritt heißt: KI-Assistenten. Vorkonfiguriert. Standardisiert. Für echte, wiederkehrende Aufgaben.

    Wenn ein Assistent jeden Newsletter-Entwurf in derselben Tonalität produziert, passieren zwei Dinge gleichzeitig: die Arbeit wird schneller — und ich kann erstmals messen, was KI wirklich leistet.

    Genau da beginnt ROI. Nicht beim ersten Chatbot. Nicht beim ersten Agenten.

    Welche KI-Assistenten würden bei euch sofort Sinn machen?

  • KI-Souveränität wird gerade sehr eng diskutiert.

    KI-Souveränität wird gerade sehr eng diskutiert.

    Eigene Rechenzentren. Europäische Cloud. Weniger Abhängigkeit von US-Hyperscalern.

    Alles richtig. Aber wir reden am Kern vorbei.

    Das eigentlich Kritische ist nicht wo die Daten liegen.
    Es ist womit die Modelle trainiert wurden — und welche Werte dabei eingebettet wurden.

    Denk mal kurz darüber nach:

    GPT, Gemini, Claude — sie alle haben bereits heute Millionen Menschen Ratschläge zu Kindererziehung gegeben. Zu Paartherapie. Zu psychischer Gesundheit. Zu Lebensentscheidungen.

    Nicht irgendwann. Jetzt. Täglich.

    Und die Grundlage dieser Antworten? Trainingsdaten, die primär aus englischsprachigem, westlich-geprägtem Internettext bestehen. Werte, die niemand demokratisch legitimiert hat. Annahmen über “normale” Familienstrukturen, Beziehungsmodelle, Erziehungsstile.

    Echte KI-Souveränität bedeutet deshalb: eine eigene Perspektive auf Alignment. Eigene Entscheidungen darüber, welche Werte in Modelle eingearbeitet werden. Nicht nur europäische Infrastruktur — sondern europäisches Denken über das, was KI-Antworten transportieren sollen.

    Rechenleistung können wir kaufen. Werte müssen wir selbst definieren.

    Wie viel Gedanken macht ihr euch darüber, was eigentlich in den Modellen steckt, die ihr täglich nutzt?