Fake Agile ist tot. Doch echte Agilität scheint kurz vor einer Blütezeit.   In den letzten 2-3 Jahren galt das Motto: Wer hat noch nicht, wer will nochmal?   Agilität wurde mindestens so oft für tot erklärt wie PowerPoint scheinbar von KI abgelöst wurde (nicht).   Auch in meinem Umfeld schienen sich immer weniger für das Thema Agilität zu interessieren. Bis jetzt.   Was ich immer mehr feststelle: KI macht für viele das erste Mal so richtig spürbar, wie schnell sich die Welt v

Zukünftig messen KI-Agenten unsere Kompetenzen? Das ist nicht nur für das Bildungssystem revolutionär, sondern deutet enormes Business Potenzial für alle Unternehmen Doch der Reihe nach: Panos Ipeirotis, Professor an der New York University (NYU), teilte kürzlich einen interessanten Erfahrungsbericht zur Kompetenz-Messung durch KI (Link in der Slideshow unten erwähnt). Wie viele (Hoch-)Schulen steht auch die NYU vor der Herausforderung, dass Kompetenzmessung mit KI völlig rev

Die Zukunft der Arbeit ist nicht mehr agil.  Das schreiben Martin Harrysson & Natasha Maniar in einer McKinsey Studie, die sie (auch) an einer Konferenz vorstellten ( hier ). Darin beschreiben die Autoren, wie sich das Betriebssystem von Teams in einer «AI-native» Welt verändert. Was die Autoren in ihrer Praxisforschung beobachtet haben: Obwohl schon viele Unternehmen «KI» eingeführt haben, sind die Produktivitätsgewinne vergleichbar klein (5-10%). Grund dafür sind u.a.: ➡️ m

Klein ist besser. Jedenfalls im Kontext von KI Agenten. In Zukunft werden wir hybride Teams haben: Menschen & KI-Agenten. Eine Kernherausforderung davon wird sein: Menschen und KI-Agenten wirken auf den ersten Blick so ähnlich und haben doch so unterschiedliche Stärken. Wir Menschen sind Generalisten. Wir sind Multifunktional. Wir können Auto fahren, Hochzeiten planen, ein Meeting aufsetzen, ein Meeting moderieren, ein Konzept ausarbeiten etc. KI-Agenten sind das Gegenteil.

OpenAI hat ein Whitepaper veröffentlicht, in dem das Unternehmen die Erkenntnisse aus den KI Transformationen zusammenfasst, die es bisher begleitet hat. Ich habe das Paper vom ersten bis zum letzten Buchstaben selbst gelesen, um mir meine drei wichtigsten Erkenntnisse daraus abzuleiten. 1️⃣ KI Transformationen folgen bekannten Mustern Was uns OpenAI als "new playbook" für Transformationen verkaufen möchte, ist eigentlich ein Standardablauf von vergangener Transformationen, d

Wer hat noch kein Maturitäts-Modell zu KI? Herzlichen Glückwunsch. Ihr macht etwas richtig! In vielen Organisationen passiert immer wieder dasselbe:Sobald eine Transformation gestartet wird, erstellen Berater:innen ein Maturitäts-Modell und gehen damit auf Kundenjagt. Dabei ist das Maturitäts-Modell eine grosse Gefahr für deine Transformation. Denn: Sie standardisieren Transformationen zur Checkliste und erzeugen damit falsche Prioritäten. Anstatt den Fokus der Transformation

Für alle, die nun KI nutzen, um ihre Prozesse zu automatisieren. Die Arbeit beginnt deutlich früher. Viele Organisationen haben keine klaren Prozesse. Noch weniger haben Prozesse, die eingehalten werden. Automatisierung, egal ob mit KI oder traditionell, braucht deshalb oftmals zuerst einen klaren, standardisierten Prozess. Den Prozess zu zeichnen ist selten das Problem. Die Schwierigkeit liegt daran, diesen so zu gestalten, dass sich die Mitarbeitenden auch daran halten. Im

In den letzten Jahren haben viele Unternehmen ihre Struktur auf Produkt-Organisationen umgestellt. Der Grund: die traditionelle Organisationsstruktur sorgte mit ihren funktionalen Silos für (zu) viele Medienbrüche in der Wertschöpfung. Dies machte die Wertschöpfung ineffizient und langsam. Mit dem Trend zu mehr Agilität haben viele Unternehmen auf Produkt-Organisationen umgestellt. Die Idee: Bilden von stabilen, interdisziplinären Teams, um die Wertschöpfung effizienter und s

AI-Agents machen unsere Arbeit. Das ist jedenfalls die Vision, die heute von AI-Enthusiasten gerne gezeichnet wird: Ein Heer von AI-Agents macht unsere Arbeit. Insbesondere das Langweilige. Das Repetitive. Ohne menschlichen Beitrag. Und gleichzeitig, wenn wir heute in Unternehmen schauen: Kaum ein Unternehmen hat eine etablierte Vertrauenskultur. Mikro-Management ist noch weit verbreitet. Bevor die Vision von autonomen AI Agents also Realität wird: Sollten wir nicht an der Ve

Gerade geht das Beispiel viral, bei dem ein Zeitungsartikel mit dem Satz endet: "If you want, I can also create an even snappier “front-page style” version with punchy one-line stats [...]. Do you want me to do that?" Offensichtlich ein Journalist, der gedankenlos ChatGPT-Output in das finale Produkt reinkopiert hat. Kürzlich musste Deloitte Australien eine sechsstellige Summe bezahlen, weil sie in einem Beratungsprojekt eine Studie ablieferten, in der mehrere Quellen und Zit

Wenn wir die Zukunft der Arbeit verstehen wollen. Dann müssen wir weiterdenken als KI. Wenn wir auf die grossen technologischen Umbrüche der Vergangenheit zurückschauen, zeigt sich ein klares Muster: Es war nie die Technologie selbst, die die wahre Revolution brachte. Sondern wie wir sie nutzten, um Dinge völlig neu zu denken. Der gleiche Fehler wiederholt sich immer wieder: Wir sehen eine neue Technologie und glauben, sie ersetze einfach die alte. So dachte man einst, Elektr

Die heutige KI-Nutzung ist eine schlechte Strategie. Michael Porter hat schon vor Jahrzehnten drei grundlegende Strategien beschrieben: ➡️ Kostenführerschaft ➡️Differenzierung ➡️Fokus (Nische) Wer sich nicht klar positioniert, landet im Niemandsland: Oder wie es Porter nannte: “stuck in the middle”. Genau dort befinden sich heute viele Unternehmen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Warum? Weil KI von Natur aus den Durchschnitt reproduziert. Wenn wir sie ohne klare S

81 % der GenAI-Antworten sind fehlerhaft. Und fast die Hälfte davon sind signifikante Fehler. Die BBC hat gemeinsam mit 22 weiteren Medieninstitutionen getestet, wie gut ChatGPT, Copilot, Gemini und Perplexity Fragen zu News-Beiträgen beantworten können. Das Ergebnis ist ernüchternd (Link zur Studie unten in der Diashow): ➡️ 81 % der 2’709 Antworten enthielten Fehler ➡️ 45 % der Antworten hatten signifikante Fehler Natürlich muss man auch sagen: Die Studie stammt nicht von ei

Diese Schlagzeile schlug ein wie eine Bombe: KI erhöht die Arbeitslosigkeit in der Schweiz Gemäss einer Studie der ETH Zürich gibt es erste Evidenzen, dass Künstliche Intelligenz (KI) die Arbeitslosigkeit hierzulande ansteigen lässt (KOF Studien, Nr. 186, 10/2025). Ich habe mir die Studie und ihre Methodik im Detail angeschaut. Und ehrlich gesagt: Ich habe Zweifel. Was hat die ETH konkret herausgefunden? Seit dem Aufkommen von ChatGPT (Herbst 2022) werden KI-exponierte Berufe

Warum ein Growth Mindset mit KI noch wichtiger wird, um KI wirklich produktiv zu nutzen. Kürzlich war ich an einer Konferenz zu KI. Und nicht ganz überraschend haben wir uns in einer Pause in einer kleinen Gruppe über KI unterhalten. Auf einmal kam jemand zu uns und meinte: «KI wird nie funktionieren, es konnte mir nicht einmal das korrekte Geburtsdatum von Celebrity XY nennen» (ich kannte die Berühmtheit nicht und kann mich deshalb nicht mehr an den Namen erinnern). Nun könn