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.
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 6 von The CAIO.
Der Juni hatte eine Lektion, die immer wieder auf einem Schreibtisch landete, auf dem sie selten gelandet war: Finance. Zwei Jahre lang haben wir KI-Tokens als kostenlos behandelt und darum konkurriert, wer mehr davon verbrennt. Im Juni kam die Rechnung. Der Preis pro Anfrage war gefallen, und genau deshalb ist die Nutzung explodiert und die Gesamtkosten sind über alles gestiegen, was irgendjemand budgetiert hatte. KI-Kostenkontrolle wurde zum CFO-Thema, so schnell wie sie zu unserem wurde.
Ich war zu Gast im adorsys Tapas & Pretzels Podcast, im Gespräch mit den Co-Hosts Tim und David, ebenfalls Chief AI Officer, über die Frage, die sich jede Führungskraft gerade stellt: Wie bringt man KI von isolierten Experimenten zu einer unternehmensweiten Fähigkeit? Wir sprachen über Token-Ökonomie, über das, was die Rolle des Chief AI Officer wirklich verlangt, warum Capability wichtiger ist als Tools, über die Vertrauenslücke, die Governance schliessen soll, und darüber, warum die meisten Unternehmen kaputte Prozesse beschleunigen, statt sie neu zu denken.
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.
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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.
Zusammenfassung # Der NZZ-Artikel untersucht «Workslop» - ein neues Wort für schlampige Arbeit durch gedankenlosen KI-Einsatz. Während Tech-Firmen KI als Produktivitätswunder beschwören, zeigt sich eine Schattenseite: KI ermöglicht es, polierten aber oft substanzlosen oder sogar falschen Inhalt zu produzieren. Das schafft Mehrarbeit für Kollegen, die den Müll beseitigen müssen, untergräbt das Vertrauen in Teams und zerstört letztlich die Produktivität, die KI eigentlich steigern sollte.
Die CTO-Ausgabe des Modells. Dieselbe Idee, gesehen aus der Technologieorganisation: Architektur auf Einfachheit auslegen, Teams so viel Autonomie geben, dass sie Verantwortung tragen können, Platform Engineering so skalieren, dass aus Autonomie nicht vierzig Sonderlocken werden, und KI mit einer Governance verankern, der Teams folgen können, ohne zweimal am Tag um Erlaubnis zu fragen.
KI skaliert rasant. Doch wer sich allein von Motivation treiben lässt, riskiert die Kontrolle zu verlieren. Hier setzt Governance an. In diesem Artikel zeigen wir, wie intelligente, schlanke Governance vom Hindernis zum Motor für unternehmensweiten Erfolg wird.
Während die KI-Einführung zunimmt, sind viele Unternehmen nicht in der Lage, zu skalieren. Die Lösung? Externe Governance. Durch die Integration von Compliance, Transparenz und Verantwortlichkeit in den Kern von KI-Initiativen können Führungskräfte Governance in einen Katalysator für Innovation, Vertrauen und nachhaltiges Wachstum verwandeln.
