Willkommen zur ersten Ausgabe von The CAIO. Der Newsletter, den du als The Cybernetic CxO kanntest, hat einen neuen Namen, und der Grund steht auf dem Titelbild dieser Ausgabe. Seit dem 1. Mai bin ich Group Chief AI Officer bei Zühlke. Die Aufgabe ist dieselbe Arbeit, die ich seit Jahren mache: KI über die Pilotphase hinauszubringen, über Transformation in Organisation, Prozess und Technologie, und nicht durch das Tuning des Modells allein. Der Titel des Newsletters sagt das jetzt laut.
Wo ChatGPT-Cowboys den Hype reiten, braucht es einen klaren Blick auf KI:
Sie ist eine Mustererkennungsmaschine. Sie hat kein Gehirn. Wir müssen weiterhin unser eigenes benutzen. Sie ersetzt den Menschen nicht, sondern ergänzt ihn. Warum wir künftig in Feedback-Loops denken sollten.
Künstliche Intelligenz entscheidet nicht über Europas Zukunft. Menschliche Entscheidungen tun es. In diesem Vortrag zeige ich, was du morgen anders machst: welche Skills du aufbaust, wie du KI-Tools auswählst und Abhängigkeiten reduzierst. Ohne moralischen Zeigefinger, mit Klartext.
Stell dir vor, es ist 2046. Und dein wichtigstes Gespräch führst du nicht mit einem Menschen. Was bleibt dann von Autonomie, Verantwortung und Sinn? Ein Blick in die KI-Zukunft, in drei Szenarien.
Willkommen zurück bei The Cybernetic CxO, dem monatlichen Newsletter für CTOs, CIOs und alle, die ihre Organisation durch die KI-Ära steuern.
Der April hat den meistgelesenen Post in der Geschichte dieses Newsletters gebracht: Eine Schweizer Medizinalperson hat ein Patientenverwaltungssystem vibe-coded, es ins offene Internet gestellt, und ein Engineer brauchte dreissig Minuten für vollen Lese- und Schreibzugriff auf jeden Patientendatensatz. Der Post lief, weil die Geschichte konkret ist, der rechtliche Schaden real und die Lektion auf fast jede Organisation zutrifft, mit der ich spreche.
KI ist überall, zwischen Hype, Hoffnung und Aktionismus. Doch Ingenieurarbeit ist mehr als Output: Verantwortung, Systemdenken und Entscheidungsqualität zählen.
Worum es geht # In diesem Vortrag zeigt Romano Roth, Chief AI Officer bei Zühlke, wo KI heute im Engineering bereits zuverlässig Nutzen bringt, wo sie scheitert, und welche neuen Skills und Arbeitsweisen entstehen. Mit konkreten Beispielen aus dem Alltag.
Banken geben 93 % ihres KI-Budgets für Technologie aus. Nur 7 % fliessen in die Menschen. Und dann wundern sie sich, warum 95 % keinen Einfluss auf ihre Gewinn- und Verlustrechnung sehen.
Wie sich adaptive, AI-native Organisationen aufbauen lassen, in denen Menschen, Technologie, Daten und AI-Modelle effizient zusammenwirken.
30 bis 40 Milliarden Dollar wurden weltweit in generative KI investiert. 95 % der Unternehmen sehen keinen Einfluss auf ihre Gewinn- und Verlustrechnung. Nur 5 % erzielen echten Mehrwert. Unternehmen geben 93 % für Technologie und nur 7 % für Personal aus. Was fehlt, ist nicht das nächste Tool. Was fehlt, ist die Steuer- und Anpassungsfähigkeit.
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Der März war ein Ausreissermonat. Meine Reichweite hat sich gegenüber Februar fast verdreifacht. Mein Post über das 750-Milliarden-Dollar-Angstnarrativ lief ausserordentlich gut. Und von 32 Posts in diesem Monat drehten sich 6 der Top 7 um dasselbe Thema: KI und Arbeitsplätze.
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93/7: Die Budgetaufteilung, die dein KI-Programm umbringt # Diese Zahl hat einen Nerv getroffen. Mein Post über die 93/7-Aufteilung (93 Prozent der KI-Budgets gehen in Technologie, 7 Prozent in Menschen und Prozesse) hat über 10'000 Menschen erreicht und eine echte Debatte ausgelöst.
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Jeden Monat teile ich die Muster, die ich im Feld sehe: was funktioniert, was bricht und was das für den Bau und Betrieb von Technologieorganisationen bedeutet. Ehrliche Einschätzungen, brauchbare Frameworks und eine Sache, die du diese Woche angehen kannst.
Wie viel Agilität verträgt Softwareentwicklung wirklich, und wo kippt Agilität in Chaos? In der Podcast-Folge “Modern Work 2 Go” spreche ich mit Florian Schneider über genau diese Fragen. Wir tauchen tief ein in ein konkretes Praxisbeispiel: eine agile Transformation bei einer Schweizer Bank, die ich über acht Jahre begleitet habe. Dabei geht es um die Umstellung von Wasserfall auf Agilität, die Skalierung mit SAFe, den Aufbau von Wertströmen und die Frage, warum Continuous Improvement der zentrale Pfeiler jeder Transformation ist.
