Stehen wir vor einer Renaissance der Individualsoftware im Mittelstand?
Warum sinkende Entwicklungskosten ausgerechnet den am wenigsten digitalisierten Branchen passgenaue Software in Reichweite bringen.
Aufgenommen wird eine Notiz nach einer Frage: schärft sie eine Entscheidung, die vor der Umsetzung liegt? Was ein Werkzeug erklärt, bleibt in der Werkstatt. Jede Notiz führt zu den Fragen, die sie offen lässt – die Antworten gehören eurem Vorhaben.
Warum sinkende Entwicklungskosten ausgerechnet den am wenigsten digitalisierten Branchen passgenaue Software in Reichweite bringen.
Eine Zukunftsforscherin sagt, viele Führungsprobleme seien in Wahrheit strukturell. Ich lege meine Erfahrung daneben.
Warum Machertum manchmal auch bremsen kann und warum das oft nicht erkannt wird.
Über die Disziplin, ein Vorhaben rechtzeitig zu beenden, und warum sie schwerer fällt als die Vision.
Mark Weiser und John Seely Brown formulierten 1995 ein Gegenmodell zur Aufmerksamkeitsökonomie – bevor es sie gab. Jetzt, wo AI-Interfaces um unsere Aufmerksamkeit konkurrieren, sind ihre Prinzipien aktueller denn je. Technologie soll an der Peripherie arbeiten, nicht im Zentrum.
KI-Ethik produziert immer mehr Leitlinien – und verändert trotzdem wenig. Die Kritische Theorie der Frankfurter Schule bietet ein Analysewerkzeug, das erklärt, warum. Vier Denkbewegungen, die fehlen.
Claude generiert jetzt interaktive Charts und Diagramme im Chat. Klingt nach Feature – ist ein Paradigmenwechsel. Nicht nur für Designer: Datengetriebene Kommunikation wird für jeden Wissensarbeiter zugänglich. Was das verändert, wen das überfordert und warum Design jetzt wichtiger wird, nicht weniger.
Detailszenario von Ex-OpenAI-Researcher und Forecasting-Experten: Monat für Monat von 2025 bis Ende 2027, von zuverlässigen Coding-Agenten bis zur Superintelligenz. Alignment scheitert progressiv, Geopolitik eskaliert. Zwei Enden: Verlangsamung oder Wettrüsten.
OpenAI hat keine einzigartige Technologie, kein Moat und eine User-Basis mit flacher Engagement-Kurve. Benedict Evans stellt vier strategische Grundfragen – und zieht den Netscape-Vergleich: Der Early Mover bei Browsern hat verloren, weil der Wert woanders entstand.
AI-Agenten haben den klassischen SDLC nicht beschleunigt – sie haben ihn aufgelöst. Aus sequenziellen Phasen wird ein agentischer Loop: Absicht formulieren, Kontext liefern, beobachten, wiederholen. Was bleibt: Context Engineering und Observability.