LinkedIn thought leader ad examples

For decades we celebrated the builder. Productivity was the proxy for value. Agents will out-build any human on raw output, around the clock. So if your value was that you were a very good builder, that is a problem. If your value is that you are the architect, deciding what gets built and why, a very capable builder is not a threat. It is what finally lets you build at scale. One question for every leader: are your people still builders, or have you given them the tools, the permission and the accountability to become architects?

Stop paying for LLM tokens you don't need. 🛑 If you're dealing with unpredictable AI costs from agent loops, duplicate calls, or oversized context windows, managing it app-by-app isn't the answer. You need centralized control. In our upcoming live session, John Gren and I will show you how to use Gravitee to set token budgets on a live API, enforce token-based rate limits, and route requests smartly across LLM providers so your costs actually match your workload. 📅 Oct 27, 2026 | 9:00 AM EST / 3:00 PM CET 👉 Register now to get your token spend under control: https://lnkd.in/e65QUHHZ #Gravitee #AI #CostControl #APIGateway #LLMs #TechWebinar

I used Fireflies Talk to reply to a cold email without typing it out. Not in a separate draft. Right in the actual reply box. I run a GTM agency for a living. Sometimes most of my day is turning an answer I already have into a paragraph. Or answering more emails than hours in the day. Not because I didn't know what to say, but because typing it out took longer than saying it. So I clicked into the box, held the key, and said my reply out loud. Stumbles and all. What showed up in the box was tidier than what came out of my mouth. Then I hit send myself. It's a dictation feature in the Fireflies desktop app, and Fireflies just made it free. Some things are easier said than typed. I dictated this with Fireflies.ai Talk. It's unlimited and free on every plan: https://lnkd.in/dTCdZzNd #FirefliesPartner

Fireflies just gave the voice in my head a keyboard and I have feelings. We've all got that internal narrator running 24/7, right? Like we're the star of our own sitcom (no? just me?). Well mine is sharp, funny and never rambles. The problem was never him. It was me, sitting down to type out and losing the whole bit somewhere between my brain and the keyboard. So now I just hold one key, say the exact line exactly how it sounded in my head, and it shows up. Clean. No rewriting, no losing my eloquent narrator mid-sentence. The best part? Fireflies rolled it into every plan. Free. Unlimited. (Yes, even the free plan) Some things are easier said than typed. I dictated this with Fireflies Talk. You can check it out (FREE!) here: https://shorturl.at/V3p4j Fireflies.ai #FirefliesPartner

Když vám zákazník řekne, že je pro něj vaše řešení „mission critical“, potěší to. A hned nato vám dojde, co to znamená. Dušan Müller z IT firmy X Consulting Co. s.r.o. to v našem rozhovoru vysvětlil: ➡️ V Caflou mají klíčová data o celém podnikání, a kdyby k nim delší dobu neměli přístup, byl by to pro ně opravdu velký problém. I malá firma musí na stabilitu myslet stejně vážně jako velký dodavatel. Nicméně každý systém je jen tak užitečný, jak poctivě ho lidi používají. X Consulting je dobrý příklad. Např. každou zakázku si evidují jako projekt, dílčí aktivity rozdělují do úkolů včetně termínů, rozpočtů a i díky tomu vidí, jak budou konzultanti vytížení i za měsíc nebo za dva. O další zakázce tak rozhodují podle dostupných kapacit. Bez disciplíny by nebylo z čeho plánovat a skončili by zase u odhadu od stolu. V nedávném rozhovoru jsme se s panem Müllerem dostali i k tomu, jak u zakázek hlídají čas, peníze a kvalitu a proč si převzali fakturaci od externí účetní. Celé video si můžete pustit na webu Caflou v sekci Případové studie.

Pro zákazníky děláte první poslední. Protože zákazník vás živí a jeho termíny vždy hoří. Na interní rozvoj přijde čas „až bude klid“. Ten nepřijde většinou nikdy, možná občas o prázdninách, když je okurka, takže se na vlastní firmu sahá teprve, až něco fakt hodně skřípe. Je to velmi častý paradox, který v praxi dopadá třeba takhle: ➡️ Kolik vydělala poslední zakázka, se ví jen odhadem, nebo kvůli tomu půl dne skládáte excelovou tabulku. ➡️ Všechno důležité zná a rozhoduje majitel. Když na týden zmizí, firma skoro stojí a hromada věcí čeká, až se vrátí. ➡️ Jeden kolega nestíhá a druhý houpe nohama, protože nikdo nevidí a neřeší, kolik práce lidi mají. Projevuje se i mimo řízení firmy. Třeba v našem loňském průzkumu se 52 majitelů marketingových agentur známkovalo v osmi oblastech řízení (finance, projekty, automatizace a další) a nejhůř ze všeho dopadl jejich vlastní marketing. My sami v Caflou jsme na tom nebyli líp. Např. jak má vypadat obchodní proces, jsme si nakreslili až po sedmi, osmi letech. Ano, bez zákazníků by nebylo co řídit. A firma, která se zabývá hlavně sama sebou, taky daleko nedojde. Za mě se ale vyplatí vyhradit si na sebe pravidelný čas stejně jako na každou jinou zakázku. Třeba jedno dvě odpoledne v měsíci, kdy řešíte jen vlastní firmu: kde utíkají peníze, odkud chodí noví zákazníci, jak se daří plnit cíle atd. Zajímalo by mě, jestli jste na to našli nějaký fungující zvyk či proces, nebo taky čekáte, až bude klid. 😎

Here are 15 engineering leaders I think are worth following across AI, infrastructure and engineering at scale: → Katelyn Lesse leads platform engineering at Anthropic. Her work on Claude’s developer platform gets into a question more teams will face: how do you run agents within real security boundaries? → Boris Cherny leads Claude Code. I like his way of talking about coding agents as a way to shorten the distance between having an idea and seeing it work. → Ashwin Sreenivas is building AI agents for customer service at Decagon. He’s shared what it takes for those agents to look up information, take action and handle real customer requests. → Johann Schleier-Smith brings deep database and systems experience to Temporal’s work on reliable AI workflows. → Nic Cavigliano is a Technical Fellow at Indeed. I recently asked him what happens when an agent experience faces 10× growth. His answer on clear boundaries, backpressure and graceful degradation was worth sharing. → Michele Catasta writes about the engineering behind Replit Agent, including harness design and how to evaluate and improve agents at scale. → Adrian McDermott is CTO at Zendesk. He’s written about how AI is changing customer expectations and the technology needed to meet them. → Ryan S. leads infrastructure and core technology at Fin. His Rails World talk opened up the work behind keeping tests, deployments and shipping fast as agents produce more code. → Dharmesh Shah is building Agent.ai alongside his work at HubSpot. He shares his experiments with making agents useful and accessible to more builders. → Samar Abbas has worked on durable execution systems at AWS, Microsoft, Uber and Temporal. His recent writing tackles what AI agents need to keep working when a step fails. → Théo Carrive leads engineering at Mistral AI. He’s also shared practical accounts of how engineering teams work and what they learn from production incidents. → Gergely Nemeth leads Client Foundations at DoorDash. His writing on AI tools asks a good question: how do engineers use more automation without losing their understanding of the systems they build? → Fabian Hedin is co-founder and CTO at Lovable. He’s explained decisions behind the apps it generates, including the move to server rendering with TanStack Start. → Farhan Thawar leads engineering at Shopify. His perspective on AI in engineering goes beyond tool adoption to what engineers still need to understand for themselves. → Yoav Abrahami has written detailed guides to Wix’s architecture, from designing around different service levels to making microservices more reliable. Whose work would you add to this list?

De CEO van Microsoft wil een noodrem op AI. Geavanceerde AI-systemen moeten gebouwd worden met containment, onafhankelijke controles en een noodstop die mensen kunnen activeren. Dat is nogal een statement van de man wiens bedrijf miljarden pompt in AI-ontwikkeling. “The most trustworthy Super Intelligence system will not be the one with the model we trust most, it will be the one that enables us to trust the model the least.” Je bouwt veiligheid door ervan uit te gaan dat het misgaat. En dan te zorgen dat je kunt ingrijpen. Voor jouw organisatie maakt die discussie op wereldschaal misschien niet zoveel uit. Wat wel uitmaakt is de vraag die de CEO eigenlijk stelt: Wie kan de stekker eruit trekken als het misgaat? Weten je mensen genoeg om te herkennen wanneer dat nodig is? AI-geletterdheid is geen luxe meer. Het is de basis om te begrijpen wanneer je blind kunt vertrouwen op AI en wanneer je de noodrem moet gebruiken. Bij WorkplaceBuddy leren we je collega’s dat. Continu. In Teams. Op het moment dat het ertoe doet. Want die noodrem werkt alleen als iemand weet waar hij zit. #AIveiligheid #Microsoft #AIgeletterdheid #Copilot #DigitaleAdoptie

When Hurricane Isaias got close to my house in Florida, I went looking for a radar and wind app and kept running into the same thing. Almost every good one required a subscription or was packed with ads. So I built my own, with Claude, and I’m making it free for everyone. It runs on public data only. You can zoom all the way down to street level in a 3D weather view, and the level of detail is better than I expected. My goal was simple: track the wind at my house, along with all the other public data set layers, overlaid in one place. What stood out to me is how far a single person can get on a real project with the right tools and a clear problem to solve. If you’re in the path of a storm this season, or just like weather data, give it a try. It’s free, with no ads and no subscription. https://lnkd.in/gAxyxvRJ Would love to hear what layers or features you’d want added. #Claude #ClaudeCode #AI #Hurricane #Weather #BuildInPublic

Slide decks don't survive an earnings call. When you face the board and investors, there is nothing "artificial" about the P&L. The standard is binary: you either deliver the financial commitments, or you don't. That is the exact threshold agentic AI must now cross. The era of pilot theater and vanity metrics is over. If an agentic workflow doesn't directly improve margins, accelerate revenue, or compress cycle times, it isn’t enterprise-grade. At NiCE, this is how we govern our own AI transformation: * Every agentic use case ties directly to a measurable financial outcome. * Unit economics matter: we track token consumption against enterprise ROI. * Connection beats isolation -- standalone models and agents create noise; connected ecosystems drive real value. How is your leadership team measuring actual P&L impact from agentic AI? https://lnkd.in/gsjaJpsi

Ongebruikte licenties = weggegooid geld. 💸 We praten nog vaak over “adoptie” alsof het een soort vitamine is. Lekker voor erbij. Als je tijd hebt. Na de zomer. Na de kerst. Alleen, in enterprise-land is adoptie geen vitamine. Het is gewoon een risico. - Je betaalt voor tooling die niemand gebruikt. - Je security awareness blijft hangen op “klik niet op rare linkjes”, terwijl mensen ondertussen gevoelige info in de meest creatieve hoekjes plakken. - Je governance is rommelig, en dan wordt een datalek ineens geen IT-probleem meer, maar een probleem met juristen, boetes en hele ongemakkelijke meetings. Het is geen extraatje van HR of een leuke training. Adoptie hoort gewoon bij risicomanagement. Einde LinkedIn-post. #Microsoft365 #SecurityAwareness #Governance #Compliance #DigitalWorkplace

𝐆𝐨𝐞𝐝 𝐧𝐢𝐞𝐮𝐰𝐬! 𝐃𝐞 𝐝𝐢𝐫𝐞𝐜𝐭𝐞 𝐤𝐨𝐩𝐩𝐞𝐥𝐢𝐧𝐠 𝐭𝐮𝐬𝐬𝐞𝐧 𝐀𝐅𝐀𝐒 𝐏𝐫𝐨𝐟𝐢𝐭 𝐞𝐧 𝐍𝐞𝐝𝐚𝐩 𝐎𝐧𝐬® 𝐠𝐚𝐚𝐭 𝐥𝐢𝐯𝐞 𝐨𝐩 𝟒 𝐣𝐚𝐧𝐮𝐚𝐫𝐢 𝟐𝟎𝟐𝟕! 𝖤𝖾𝗇 𝗆𝗈𝗈𝗂𝖾 𝗌𝗍𝖺𝗉 𝗏𝗈𝗈𝗋𝗎𝗂𝗍 𝗂𝗇 𝗁𝖾𝗍 𝗌𝗅𝗂𝗆𝗆𝖾𝗋 𝖾𝗇 𝖾𝖿𝖿𝗂𝖼𝗂ë𝗇𝗍𝖾𝗋 𝗅𝖺𝗍𝖾𝗇 𝗌𝖺𝗆𝖾𝗇𝗐𝖾𝗋𝗄𝖾𝗇 𝗏𝖺𝗇 𝖻𝖾𝗂𝖽𝖾 𝗌𝗒𝗌𝗍𝖾𝗆𝖾𝗇. 𝖡𝖾𝗇𝗂𝖾𝗎𝗐𝖽 𝗐𝖺𝗍 𝖽𝖾𝗓𝖾 𝗄𝗈𝗉𝗉𝖾𝗅𝗂𝗇𝗀 𝗆𝗈𝗀𝖾𝗅𝗂𝗃𝗄 𝗆𝖺𝖺𝗄𝗍 𝖾𝗇 𝗐𝖺𝗍 𝖽𝗂𝗍 𝗏𝗈𝗈𝗋 𝗃𝗈𝗎 𝖻𝖾𝗍𝖾𝗄𝖾𝗇𝗍? 𝖮𝗉 𝟓 𝐧𝐨𝐯𝐞𝐦𝐛𝐞𝐫 𝟐𝟎𝟐𝟔 𝗇𝖾𝗆𝖾𝗇 𝗐𝖾 𝗃𝖾 𝗍𝗂𝗃𝖽𝖾𝗇𝗌 𝖾𝖾𝗇 𝗐𝖾𝖻𝗂𝗇𝖺𝗋 𝗆𝖾𝖾 𝗂𝗇 𝖽𝖾 𝗇𝗂𝖾𝗎𝗐𝖾 𝖿𝗎𝗇𝖼𝗍𝗂𝗈𝗇𝖺𝗅𝗂𝗍𝖾𝗂𝗍𝖾𝗇 𝖾𝗇 𝗏𝖾𝗋𝗍𝖾𝗅𝗅𝖾𝗇 𝗐𝖾 𝗃𝖾 𝗐𝖺𝗍 𝗃𝖾 𝗄𝗎𝗇𝗍 𝗏𝖾𝗋𝗐𝖺𝖼𝗁𝗍𝖾𝗇. 🔗𝐋𝐞𝐞𝐬 𝐦𝐞𝐞𝐫 𝐨𝐯𝐞𝐫 𝐝𝐞 𝐤𝐨𝐩𝐩𝐞𝐥𝐢𝐧𝐠: https://lnkd.in/e_Sc7Z38 🎉𝐒𝐜𝐡𝐫𝐢𝐣𝐟 𝐣𝐞 𝐢𝐧 𝐯𝐨𝐨𝐫 𝐡𝐞𝐭 𝐰𝐞𝐛𝐢𝐧𝐚𝐫: https://lnkd.in/eV5iqGYh 𝖶𝖾 𝗄𝗂𝗃𝗄𝖾𝗇 𝖾𝗋𝗇𝖺𝖺𝗋 𝗎𝗂𝗍 𝗈𝗆 𝗃𝖾 𝖻𝗂𝗃 𝗍𝖾 𝗉𝗋𝖺𝗍𝖾𝗇 𝗈𝗏𝖾𝗋 𝖽𝖾𝗓𝖾 𝗆𝗈𝗈𝗂𝖾 𝗈𝗇𝗍𝗐𝗂𝗄𝗄𝖾𝗅𝗂𝗇𝗀! Björn Jongkind-Hollander Niek Boeder Tom van Summeren, MSc Aaltsje Nutterts Annemarie Visser

Es gibt einen Moment, an dem Desk Sharing kippt. ❌ Jemand vergisst zu buchen und setzt sich einfach hin. Es passiert nichts. Er bucht nicht mehr. Die Kollegen am Nebentisch sehen das auch. Ein paar Wochen später verschickt HR Erinnerungen für ein System, das keiner mehr benutzt. Das ist kein Disziplinproblem. Eine Buchung kostet Aufwand. Sich hinsetzen kostet keinen. Solange das so ist, entscheidet nicht die Regel, sondern der kürzere Weg. Man kann dagegen anmahnen, aber man gewinnt das Rennen nicht – man verschiebt es um ein paar Wochen. Wir lösen das bei anny über einen KI-Chat, indem wir das Buchen schnell und einfach machen. Man schreibt rein, was man braucht: “Nächste Woche Dienstag bis Donnerstag einen Schreibtisch und Parkplatz, Mittwoch dazu einen Raum für vier Leute.” Fertig. Die ganze Woche mit einem Satz geplant, Räume und Parkplätze gleich mit. Klingt nach einer Kleinigkeit. Aus meiner Sicht ist es der ganze Unterschied. Am 12. November um 11.30 Uhr zeigen Lidia Gusev und ich, wie das in der Praxis aussieht – und welche Regeln man vorher klären sollte. Link zur Anmeldung ist in den Kommentaren. 👇

Letzte Woche habe ich mit einem Kunden Desk Sharing für 120 Plätze eingerichtet. Es hat ungefähr vier Minuten gedauert. Vor kurzem war das noch ein Projekt: Standorte anlegen, Flächen zuordnen, Regeln definieren, Kontingente festlegen, Freigaben klären, dazwischen drei Abstimmungsrunden zwischen HR, Office und IT. Diesmal war es ein Gespräch. Die HR-Kollegin hat erzählt, wie ihr Büro aussieht und was buchbar sein soll. Der Agent hat es angelegt, wir haben zwei Details korrigiert. Fertig. Was dabei wegfällt, ist das Übersetzen. Normalerweise weiß man genau, was man braucht – die Arbeit besteht darin, es in die Sprache des Tools zu bringen. Aus “zwei Etagen, ein paar feste Plätze, der Rest frei” werden Zonen, Kontingente und Buchungsregeln. Und genau daran hängt es auch bei den Mitarbeitenden. Was nach drei Monaten kippt, ist die Zahl der Leute, die überhaupt noch buchen. Nicht aus Trotz. Sondern weil man für die Frage “bin ich Dienstag da” jedes Mal neu überlegt, wo im Tool was war: erst die Etage, dann das Datum, dann die Kollegensuche, dann der Raum. Wer das zweimal vergisst, kommt beim dritten Mal einfach so. Dann sind zwar alle im Büro, aber nie am selben Tag. Deshalb funktioniert das Buchen bei uns genauso: über einen KI-Chat. Man schreibt dem Assistenten “Buch mir Dienstag einen Platz neben Jana und einen Raum für unser Meeting” – so, wie man einer Kollegin schreiben würde. Keine Etage, kein Datumsfeld, keine Kollegensuche. Am 12. November um 11.30 Uhr zeige ich beides live im echten Account: die Einrichtung von null, und wie Buchen im Chat für ein Team aussieht. Link zur Anmeldung in den Kommentaren. Wir freuen uns!🥳

Six years as a Gartner® Leader. The part I’m proudest of isn’t the ranking, it’s the customers behind it. ABB went from mapping one application estate to governing 12,000+ applications on Ardoq. Growth like that is earned after the deal closes. Thank you to every customer who grew with us. Report link in the comments.

You want to run your business in Notion. But starting from scratch is SUUUPER overwhelming 😳 Not to mention SO time-consuming. (who has the time to teach themselves Notion AND build a whole system ON TOP of actually running the business?) I hear you 🫶 So I've built the hub I wish I had on day 1. I'm calling it the "Notion for Solopreneurs Hub". You can get it for free here: https://lnkd.in/e9dfYzdz It’s not a generic hub, I actually added pages I rely on myself every day. You can track your Tasks & Meetings, Projects, Clients, Content, Offers, Campaigns and Income. And keep your marketing strategy, competitors, customer interviews and ideas in check. OF COURSE I recorded a tutorial on how to use it. From setting up and planning to getting paid and reviewing your week, I got u. I run my whole life and business in Notion & am a Notion Ambassador: my coaching clients, workshops, brand deals, my LinkedIn Growth Community and the content that helped me grow to 45k followers - Notion has been my side kick through it all. Ad: this post is sponsored by Notion.

Without governance, an AI automation nobody approved might be running your most important business processes. Here's how it usually goes: A support team uses AI to summarize customer requests. It works well. Someone connects it to the knowledge base. Now it drafts replies. The drafts are good, so routine ones go out automatically. Eventually it starts updating customer records. Every step makes sense, but nobody ever signed off on the whole thing. So today, an AI writing assistant is making decisions on behalf of the company. That's the Shadow AI problem I think leaders should worry about. The AI toolset it runs on was approved. The authority it gradually picked up never was. And shutting it down is usually the wrong first move. You remove the automation, but the bottleneck behind it stays. In this article, I show how to put the right level of governance around the AI already running in your business, so your teams can keep experimenting while you stay in control. Read the full article.

Wir verwenden LLMs heute für erstaunlich viele Aufgaben, bei denen eigentlich niemand "Text" braucht. Am Wochenende bin ich in einem Tech-Podcast auf Jev gestoßen. Und seitdem beschäftigt mich der Gedanke dahinter. Routing. Klassifizierung. Eskalation. Tool-Auswahl. Risiko-Scores. Am Ende braucht der Prozess häufig keinen Absatz Text, sondern schlicht eine Entscheidung. Gerade in der Machine-to-Machine-Kommunikation. Genau dafür ist wohl JEV von TypeSafe AI gebaut: kein klassisches generatives LLM, sondern ein spezialisiertes Decision Model. Statt freien Text Token für Token zu erzeugen, liefert es strukturierte Entscheidungen wie Choices, Scores oder Wahrscheinlichkeiten. Für Process Orchestration finde ich diesen Gedanken besonders spannend. Denn wenn wir immer mehr AI Agents und Modelle in End-to-End-Prozesse integrieren, wird die Auswahl der richtigen Intelligence selbst zur Orchestrierungsaufgabe. Für einen Schritt brauchen wir vielleicht ein starkes LLM für komplexes Reasoning. Für den nächsten ein spezialisiertes Modell. Und für tausende Entscheidungen innerhalb laufender Prozessinstanzen vielleicht etwas, das genau dafür optimiert ist. Dasist für mich auch eine weitere Rolle der Process Orchestration: Nicht jedes Problem zum AI-Modell bringen. Sondern abhängig vom Prozesskontext das richtige Modell zur richtigen Aufgabe. Fähigkeiten sind dabei eine Dimension. Kosten, Latenz und Skalierbarkeit eine andere. Jev ist noch jung. Aber die Idee dahinter finde ich für Enterprise Process Orchestration extrem spannend. Ich werde das definitiv weiter beobachten.

On-premises is not one thing. Air-gapped, self-hosted, managed server. Three deployment models with three very different sets of trade-offs, but all supported by Easy8 Robert K. and I are hosting a webinar on exactly this: Different Shades of On-Premises: Choosing the Right Deployment Model In 40 minutes we cover: 🔒 Why on-prem is structural, not legacy: regulation, data sovereignty, latency and geopolitical risk 🧭 The spectrum: air-gapped, self-hosted and managed server 🤖 What “on-prem AI” means in practice at each point on that spectrum 🔗 Integrations and automations: what works, what is constrained, what breaks ✅ A practical framework to decide where your organisation sits 📅 Thursday, 29 October 👉 Register: https://lnkd.in/dwMXP2eF #onpremises #server #deployment #airgapped #webinar

Komplexe Projektmanagement-Tools wie ClickUp oder Notion sind der Tod einer Agentur. Einfach Overhead mittlerweile. Kein Fokus. Verstehe, dass immer mehr zu awork wollen. Ich war ein richtiger ClickUp-Fanboy. Ich hab über Jahre ClickUp in Agenturen und Unternehmen eingerichtet. Cooles tool war das damals....oder ist es sicher noch immer. „One app to replace them all.“ Mit dem Slogan ist ClickUp lange angetreten. Eine Plattform für jeden. Wer so eine Plattform ausliefern will, muss viel Freiheit und Flexibilität in seine Software bringen, was automatisch zu Fokusverlust führt. Das Paradoxe ist, dass all diese Flexibilität, all diese Freiheit in solchen Tools, in Agenturen genau das auslöst, was sie nicht haben wollen: mehr Administration, mehr Komplexität, mehr Datenpflege. Notion hat dasselbe Problem. Wahnsinnig flexibel, gerade mit Dokumenten, Eigenschaften und Datenbanken, super cool. Und gleichzeitig brutal komplex, das aufzusetzen, zu lernen und zu verstehen. In der Agentur wird aus der Flexibilität (wie gesagt) Aufwand. Die Schulung dauert, bis alle verstehen, was wie zusammenspielt. Die Administration frisst Zeit, und Datenpflege ist der absolute Oberhorror. Und ich behaupte: Schon die Einführung dauert bei beiden länger und frisst mehr Arbeit als bei awork. Vom individuellen customizing und automation drum rum will ich gar nicht erst anfangen. awork ist enger geschnitten. Planung, Auslastung, Tracking, nah an den echten Prozessen (und Herausforderungen) einer Agentur. Dazu am besten noch ein Agentur-ERP wie MOCO und du hast krasse Transparenz über deine Zahlen im Fulfillment, der Abrechnung etc. Wenn ich mit Agenturen arbeite, geht's darum, aus einer Chaos-Agentur eine Systemagentur zu machen. Besser noch: Eine AI-Native Agentur werden. Mit dieser Brille ist es ein Krampf, ein Tool erst auf den Agenturprozess umzubiegen zu müssen bevor es richtig passt. awork bringt schon mit was eine Agentur braucht. Wie gesagt: Ich verstehe warum die Menschen zu Awork wollen. Womit plant ihr denn gerade eure Projekte?

We are gearing up for another huge year at CloudTalk to cross 50m ARR in 2027 and I have a few roles open in my teams. Know anyone? Send them my way 🙌 All info is on the careers page, as usual.

Every vendor says they’re the leader. Ask for the customer scores. Ours, from Gartner® Peer Insights™: 95% willing to recommend, 4.9 out of 5 for support. Both the highest in the report. Six years in a row as a Leader in the Gartner® Magic Quadrant™ for Enterprise Architecture Tools. Read it before you shortlist anyone: https://hubs.li/Q04BD9pf0

Sequoia Capital is leading our Series C at a $1B valuation. Back in January, we were running 5 million CI jobs a week. We’re now running over 90 million, with more than 10,000 companies using Blacksmith to validate their code. When Aditya Maru, Aayush Shah and I started Blacksmith in 2024, we wanted to make CI faster and less painful. Even at the start of this year, we underestimated how much code people would be shipping. We expect that volume to only keep increasing as models get better and more engineers embrace AI codegen tools. We’re building Blacksmith to help developers merge code faster and feel confident about what they’re shipping. This funding lets us buy more compute, and we’re expanding our footprint by at least 5x next year. We’re just getting started. Come help us build what comes next - we’re hiring across the board in SF and NYC.

71% of B2B companies reported significant AI issues in the past 3 months. That number gets attention. But the reason behind it matters more. Most of these failures aren't about the models. They're about the systems AI is running on. From our research: → 24% said AI created more coordination work → 22% lost context during handoffs → 20% saw routing failures These are coordination problems. AI can process a request. But in most environments, it can't see the full workflow around that request: Which teams are involved What's already been said What dependencies exist across systems So it makes decisions with partial context. And that creates downstream work for humans to fix. In other words: AI didn't introduce the coordination gap. It exposed it. If coordination lives outside the system, AI will always struggle. If coordination is built into the system, AI starts to work the way people expect. That's the real shift. And that's what Front was built for. Full research: research.front.com