Frühe Auswahl aus der Werkstatt

Genau mein Punkt, sauber formuliert: Der Vorsprung in Enterprise-AI kommt nicht vom besten Foundation Model, sondern von der „Operating Layer“ — KI eingebettet in den Betrieb, wo proprietäre Daten, Domänenexperten und Feedback-Schleifen zum echten Moat werden. Das ist Pilot-to-P&L in Architektur gegossen.

Ulrich Homann (Microsoft) zur Verschiebung vom Coder zum „Product Engineer“: Wenn KI die Implementierung verbilligt, wandert der Wert zu Architektur und Problemverständnis. Mein Zusatz aus eigener Bau-Erfahrung — das Werkzeug senkt die Hürde zum Bauen, nicht die Hürde, gut zu bauen.

Anthropics Daten: Engineers shippen 8× mehr Code pro Quartal, über 80 % von Claude geschrieben. Der Blick auf die Trajektorie hinter „Vibe Coding“ — und warum Industrial-AI-Readiness keine Kür von übermorgen ist, sondern die Pflicht von heute.

AI-Readiness ist nicht nur eine Frage für Schulen. Das WEF-Framework liest sich auch als Blaupause für Organisationen: Wer KI ernst nimmt, muss die Lern- und Anpassungsfähigkeit der Menschen mitdenken — nicht nur die Modelle.

Wermke, Bomke und Kerkmann liefern das Update zu „Das entscheidende Jahr“: Physical AI ist ein Jahr später keine Slogan-Folie mehr, sondern Produktionsrealität. Die Pilot-to-P&L-Frage bleibt offen.