Notizen aus der Praxis mit KI. Was wirklich passiert, nicht was die Demos zeigen.
Ein KI-Assistent kann gute Arbeit leisten, ohne dass sein Wissen beim nächsten Chat noch verfügbar ist. Zwei Fehler in meinem eigenen System zeigen, warum Unternehmen neben der Nutzung auch den Abruf messen sollten.
Ich habe elf selbst gebaute KI-Assistenten an einem Abend gelöscht, und am nächsten Morgen fehlte nichts. Was stehen blieb, war die Schicht darunter. Wie sie aussieht, was die Bestandsaufnahme davor zutage gefördert hat, und woran ich vier Monate lang gescheitert bin, ohne es zu merken.
Ich habe monatelang nicht gemerkt, dass die Dateien, aus denen mein KI-Assistent sein Wissen zieht, längst nicht mehr stimmten. Wie ich es dann doch gemerkt habe, was ein selbst gebauter Scanner in meinem eigenen Setup fand, und das kleine System, das es jetzt verhindert.
Ich habe mir ein KI-Team aus einem Dutzend Kollegen gebaut, jeden von Hand entworfen, und bin inzwischen überzeugt, dass die Idee dahinter falsch war. Wie das System entstand, wie ich es benutzt habe, und warum genau der Teil verschwindet, den alle sehen: die benannten Rollen.
Ein Chat auf meiner Website antwortet seit Monaten in meinem Namen, und ich hatte keine Ahnung, ob die Antworten gut sind. Also habe ich ihn getestet wie ein Produkt. Er hat die KI auf vier Arten beim Scheitern erwischt. Und mich einmal auch.
Eine Produktiv-Website an einem Wochenende, gebaut mit Claude Code, null Zeilen Code von Hand. Die ehrliche Version: was funktioniert hat, was kaputtging, und warum am Ende jedes einzelne Problem ein menschliches war.
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