Willkommen zu Ausgabe 10 von The CAIO.
Sunrise hat dieses Jahr 147 Stellen abgebaut und sagt jetzt, dass bis zu 450 weitere wegfallen könnten, mit Verweis auf KI und Automatisierung. Eine Studie mit mehr als einer halben Million Entwicklerinnen und Entwicklern zeigt: KI-Tools haben die Menge an Code um 958 Prozent erhöht und die Zahl der Releases um 20 Prozent, und die Kundschaft hat davon kaum etwas gemerkt. Beide Geschichten haben dieselbe Lücke in der Mitte. Das Tool ist angekommen, und der Prozess, in den man es gesetzt hat, ist derselbe geblieben. Ein Stellenabbau ändert daran nichts. Eine Lizenz auch nicht.
KI-Software handelt mittlerweile schneller, als ein Mensch sie freigeben kann. Immer öfter stellen sich Unternehmen und Anwender daher die Frage: Ist KI überhaupt kontrollierbar?
Immer mehr Studien zeigen, dass diese Frage durchaus relevant ist: Laut Gartner werden bis Ende 2027 über 40 Prozent der Projekte mit agentischer KI wieder eingestellt, wegen steigender Kosten, unklarem Nutzen oder unzureichender Risikokontrollen. In derselben Prognose erwartet Gartner, dass bis 2028 mindestens 15 Prozent der alltäglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch KI-Agenten getroffen werden. Eine weltweite Befragung von Entscheidern durch das Capgemini Research Institute führt zu ähnlichen Rückschlüssen: Das Vertrauen in vollautonome Agenten sank innerhalb eines Jahres von 43 auf 27 Prozent, während die Nutzung gleichzeitig zunahm. Das zeigt, dass durch zunehmende Erfahrung mit KI-Agenten auch deren Grenzen und Risiken sichtbar werden.
Die Chefs der grossen AI-Labs warnen öffentlich vor ihren eigenen Modellen und fordern, das Tempo zu drosseln. Wochen später kommt trotzdem ein Release nach dem anderen. In Folge 10 von Prompt & Proper fragen Steffen Ochsenreither von der Post und ich, was hinter dieser Angstmache steckt. Unsere Antwort: Das Risiko liegt weniger in superintelligenten Modellen als in Agenten, denen wir zu viele Rechte gegeben haben.
Willkommen zu Ausgabe 9 von The CAIO.
Ab Oktober wird bei Zühlke jede KI-Anfrage dem Team verrechnet, das sie gestellt hat. Die Tokenpreise haben sich diesen Sommer mehr als halbiert, und trotzdem bleibt die Rechnung die Zahl, auf die man schauen muss. Ein billiges Modell, das zweimal scheitert und am Ende einen Menschen auf den Fall setzt, kostet mehr als das teure. Derselbe Agent nimmt beim selben Prompt zwei Wege und schickt zwei Rechnungen. Meine eigene Dark Factory hat über mehrere Tage eine Milliarde Tokens verbrannt, für ein Spiel, für das ich nichts bezahlen würde. Fast kein Unternehmen hat eine Person, deren Aufgabe es ist, diese Rechnung zu beobachten und umzustellen.
Willkommen zu Ausgabe 8 von The CAIO.
Eine Frage lief diesen Monat unter fast jedem Post mit. Wenn ein Modell den Code schreibt und jede Person im Unternehmen ihn starten kann, was bleibt dann, das ein Mensch verantworten muss? Die zwei Posts mit der grössten Reichweite haben sie von entgegengesetzten Enden beantwortet. Der eine zeigte ein Unternehmen, in dem Menschen ohne Engineering-Titel in Produktion ausliefern. Der andere zeigte eine Engineering-Organisation, in der die Ausführung so billig wurde, dass das Entscheiden zur Beschränkung wurde. Leg beide nebeneinander, und die Kontrolle, die du zu haben glaubtest, nämlich zu wissen, wer etwas geschrieben hat, ist weg.
Zusammenfassung # Bei der 10. Ausgabe der FRANKFURT FUTURE TALKS, einer Partnerveranstaltung von Wirtschaftsinitiative, F.A.Z. und Momentum im Massif Central, diskutierten Dr. Sarah Jourdan (Genow.ai), Romano Roth (Zühlke) und Prof. Dr. Peter Buxmann (TU Darmstadt) über Agentic AI. Moderiert von Daniel Schleidt (F.A.Z.) ging es um die Fragen: Wo beginnt der Hype, was ist Realität und wie entsteht Wert?
Dieses Interview erschien am 2. Juni 2026 im IT-Markt, geführt von Coen Kaat.
Die digitale Souveränität zwingt IT-Verantwortliche zum Umdenken. Auch bei der KI will man die Abhängigkeit von ausländischen Grosskonzernen reduzieren. Wann sich eine lokale KI-Infrastruktur lohnt und was es zu beachten gilt, sagt Romano Roth, Chief of Cybernetic Transformation bei Zühlke.
Nicht die Technologie steht unter Druck, sondern deren Einbettung in den Unternehmensalltag. Budgets werden enger, Regulierung greift, und Vorstände verlangen belastbare Ergebnisse statt weiterer Roadmaps. Die Phase der unverbindlichen Pilotprojekte geht zu Ende.
Willkommen zurück bei The Cybernetic CxO, dem monatlichen Newsletter für CTOs, CIOs und alle, die ihre Organisation durch die KI-Ära steuern.
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.
Zusammenfassung # Der NZZ-Artikel untersucht, wie Technologiekonzerne wie Meta, OpenAI und Nvidia nach gigantischen Ausgaben für grosse Sprachmodelle nun auch noch Milliarden in KI-Agenten investieren. Meta hat Moltbook (ein «Soziales Netzwerk für KI-Bots») gekauft und 2 Milliarden Dollar für Manus ausgegeben. OpenAI übernahm Openclaw für autonome KI-Agenten. Kritiker sehen dies als «Flucht nach vorn»: Die Konzerne werfen noch mehr Geld auf, um das Problem der schlechten Renditen bei Sprachmodellen zu lösen.
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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.
2026 wird das Jahr, in dem sich beim Thema KI die Spreu vom Weizen trennt: Nicht das bessere Modell gibt den Ausschlag, sondern die Fähigkeit, Wirkung unter realen Bedingungen zu liefern. Was Entscheider jetzt wissen müssen und tun sollten, damit KI vom Experiment zum echten Partner wird.
