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Wer nur auf die Lösung schaut, sieht oft nicht das Problem 🐜 KI macht uns schneller. Viel schneller. Aber Geschwindigkeit allein ist kein Fortschritt: Ameisen zählen zu den fleißigsten und strukturiertesten Völkern im Tierreich. Doch genau diese Eigenschaften können ihnen zum Verhängnis werden. Auf Wanderungen folgen die Tiere einander mit erstaunlicher Konsequenz. Wenn aber nur wenige Artgenossen die Orientierung verlieren, kann ein gefährlicher Kreislauf entstehen, in welchem das Volk sich selbst hinterherläuft. Im schlimmsten Fall bis zur vollständigen Erschöpfung. Die Tragik: Bis zum Schluss sind alle davon überzeugt, auf dem richtigen Weg zu sein. Ähnliches kann bei der Nutzung von KI passieren: ➡️ KI-generierte Inhalte landen im Web ➡️ KI greift wieder auf diese Inhalte zu ➡️ Neue KI-Inhalte entstehen auf Basis alter KI-Inhalte 👉 Die Ergebnisse sehen toll aus. Aber echte Innovation bleibt aus ❌ Und was durchbricht nun den Kreislauf der Ameisenmühle? 🐜 Oft ist es eine einzige Ameise, die das Bekannte hinterfragt und einen Schritt zur Seite macht, statt nur nach vorne. Genau diesen Raum für Zweifel und neue Perspektiven braucht es auch bei der Nutzung von KI. 👉 Bevor wir unsere E-Mail also zum 5. Mal mit KI glattbügeln, könnten wir uns fragen, ob wir gerade einen Gedanken weiterentwickeln oder nur besser formulieren. Oder anders gesagt: „Laufen wir noch auf das richtige Ziel zu oder drehen wir uns nur schneller im Kreis?“ Denn die größte Gefahr ist nicht Ineffizienz, sondern perfekte Effizienz in die falsche Richtung! 📌 Habt ihr schon einmal die Erfahrung gemacht, dass das „richtige“ Vorgehen zu den falschen Ergebnissen geführt hat?

Über 35.000 Impressionen … Doch wegen KI heute nichts mehr wert 😢 Vor knapp 9 Monaten habe ich einen Beitrag auf LinkedIn veröffentlicht, der zeigte, wo KI seine Grenzen und Tücken hat. Es ging darum, dass es kaum möglich ist, ein Bild von einer analogen Armbanduhr zu generieren, auf welcher die Uhrzeit 11:23 Uhr zu sehen ist. Denn immer wieder wurde die Uhrzeit 10:08 Uhr auf dem Ziffernblatt angezeigt. Viele haben sich an der Challenge versucht. Viele sind gescheitert. Mittlerweile kommentieren aber immer öfter Personen unter meinem Beitrag, die mit der Challenge kein Problem mehr haben. Schnell wurde klar: Die Zeiten haben sich geändert. KI arbeitet mittlerweile deutlich besser, auch wenn sie noch nicht perfekt ist. Der Fortschritt beruht vor allem auf einem besseren Prompt-Verständnis und gezieltem Nachtraining der Modelle auf bislang fehleranfälligen Aufgaben. Beziehungen werden besser verstanden und zudem besteht mehr Rechenleistung für die Detailplanung. Mein Beitrag kann also in den Müll ... oder zumindest ins Archiv 😅 Für mich ist es aber absolut verschmerzbar, wenn KI einen Sprung nach vorne macht! 📌 Habt ihr die Challenge auch schon einmal probiert? Und wo habt ihr den letzten Jahren starke Verbesserungen bei der Nutzung von KI bemerkt?

MCP wird oft als das „USB‑C für KI“ bezeichnet 💡 Vor allem KI-Agenten können davon profitieren! So wie USB‑C einen einheitlichen Anschluss für viele Geräte geschaffen hat, standardisiert das Model Context Protocol (MCP) den Zugriff von KI auf digitale Ressourcen. Dadurch wird die Anbindung an Web-Dienste, Datenbanken, Fileserver und andere Systeme deutlich einfacher. Doch das wirklich Spannende steckt hinter dem ⚙️: den Tools. Denn die Zukunft von KI besteht nicht nur darin, Informationen zu lesen, sondern Aufgaben auszuführen. Ein Chatbot, der einen Vertrag zusammenfasst, ist nützlich. Doch einen ganz anderen Mehrwert schafft ein KI-Agent, der: ➡️ Termine vereinbart ➡️ Prozesse startet ➡️ Kundenfälle bearbeitet Und genau hier setzt MCP an. Tool-Integrationen gab es zwar schon vor MCP, z. B. über APIs, Plugins oder individuelle Schnittstellen. Und MCP ersetzt APIs auch nicht. Hinter vielen MCP-Servern stecken weiterhin ganz normale APIs. Nun aber müssen sich die einzelnen Systeme nicht mehr individuell an jedes KI-Modell anpassen. Sie alle kommunizieren jetzt über MCP. Deshalb ist MCP so wichtig: 👉 Es macht handlungsfähige KI einfacher, skalierbarer und interoperabler. 📌 Hat jemand von euch MCP bereits produktiv im Einsatz? Für welche Tools oder Systeme nutzt ihr es?

„Wir sind ein KRITIS-Unternehmen. KI-Nutzung erscheint uns fast unmöglich." Ein Satz, den ich gerade wieder von einem Kunden gehört habe. Er zeigt vor allem eines: Auf viele KRITIS-Unternehmen wirken die hohen Anforderungen an Sicherheit und Stabilität fast wie ein KI-Verbot. Und ja, diese Anforderungen können einschüchtern! Dazu kommt, dass viele KI-Lösungen auf dem Markt wie eine #Blackbox wirken können. Intransparent. Schwer kontrollierbar. Schwer auditierbar. 👉 Wer jedoch hier resigniert, lässt viel Potenzial liegen. Gerade im KRITIS-Bereich kann KI einen echten Mehrwert liefern, wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird: ➡️ KI-Mustererkennung in großen Datenmengen macht potenzielle Probleme frühzeitig sichtbar ➡️ KI-gestützte Dokumentationsarbeit schafft mehr Raum für kritische Aufgaben ➡️ Vorhandenes Wissen kann dank KI gezielt in Automatisierungsprozesse eingegliedert werden KRITIS-Unternehmen sollten deshalb mit diesen 3 Fragen beginnen: ✔️ Welche Daten werden verarbeitet? ✔️ Wo werden sie verarbeitet? ✔️ Wer hat Zugriff? Dabei gilt immer: KI ist kein Ersatz für Verantwortung. Die Auditierbarkeit der eingesetzten Lösung bleibt der wichtigste Faktor. Meiner Meinung nach schließen sich KRITIS und KI also absolut nicht aus. Mit den richtigen Strukturen kann KI sogar erheblich zur Stabilität und Sicherheit beitragen. 📌 Wo seht ihr derzeit die größte Hürde für KI im KRITIS-Bereich?

"Seit ich KI nutze sind alle Kunden freundlich." Ab sofort gibt es keinen Grund mehr, sich wegen unfreundlicher Kundenmails zu ärgern. Denn unfreundliche Mails kommen gar nicht an! 👉 Sondern die freundliche Version davon – verschönert durch KI 😄 Zwei Sampling-Parameter helfen dem Sprachmodell dabei, genau den richtigen Grad an Freundlichkeit zu erreichen: ➡️ TopP Dieser Wert bestimmt die Auswahlmenge der freundlichen Wörter. Je höher der Wert, desto größer ist die Auswahl für die KI. ➡️ Temperatur Dieser Wert beeinflusst, wie zufällig freundliche Wörter aus der Auswahlmenge gewählt werden. Je höher der Wert, desto kreativer schreibt die KI. Fachlich bleibt natürlich alles korrekt. Und der Kunde erhält eine (wohl überraschend) freundliche Antwort zurück. Win-Win 🤝 Aber Spaß beiseite: Diesen Konvertierer habe ich natürlich NICHT im Einsatz, da ich dafür noch nie Bedarf hatte. Aber was ist mit euch? Kennt ihr jemanden, der von diesem Use Case profitieren könnte? 😄

Kann ich mit KI Lohnkosten sparen? 👉 ABSOLUT! Muss ich dafür Mitarbeiter entlassen? 👉 ABSOLUT NICHT! Denn: Kosteneinsparung ≠ Personalabbau! Und genau hier steckt der entscheidende Faktor! Wer Mitarbeiter entlässt, verliert damit (in den meisten Fällen) Kompetenz, Wissen und einen Teil der Unternehmenskultur. Werte, die nicht immer direkt in Zahlen messbar sind. Die Frage ist deshalb nicht: ❌ Wie kann ich meine Mitarbeiter durch KI ersetzen? Sondern: 👉 Wie kann ich meine Mitarbeiter durch KI unterstützen? Denn genau hier entstehen die eigentlichen Vorteile: ✅ Weniger Bedarf an teuren Freelancern ✅ Weniger Ausfälle durch Überlastung ✅ Weniger bezahlte Überstunden ✅ Weniger Fluktuation durch Unzufriedenheit ✅ Weniger Bedarf an Neueinstellungen Und: ✅ Natürliche Abgänge (Rente, Jobwechsel, Krankheit) müssen nicht zwingend oder nicht sofort nachbesetzt werden. Der richtige Einsatz von KI reduziert also nicht den Menschen, sondern Ineffizienz. Das macht Teams besser - nicht kleiner! 📌 Wie seht ihr das? Habt ihr das Gefühl, dass KI von vielen als "Jobkiller" gesehen wird, so wie das Bild es zeigt?