Prompt & Proper

Eine App per Prompt zu bauen, dauert heute einen Abend. Sie in Produktion zu betreiben und um 3 Uhr morgens den Support zu übernehmen, ist eine andere Geschichte. In dieser Folge von Prompt & Proper diskutieren Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post), wo Vibe Coding im Unternehmen hilft, warum der Prototyp nur aussieht wie ein Produkt und wie gute Ideen von Mitarbeitenden trotzdem den Weg in die Produktion finden.

Themen der Folge:

• Die AI ist faul: Security, Logging, Monitoring und Traceability fehlen, wenn niemand sie einfordert
• Nur weil man es bauen kann, muss man es nicht: Wer wartet die Software, und welchen Wert hat sie?
• Vibe Coding als Spezifikation: Fachleute bauen ihren Prototyp und liefern so die bessere Anforderung
• Eine Arztpraxis vibe-codet ihre Patientenverwaltung: offene Datenbank, Daten auf US-Servern
• Schatten-IT oder Governance-Mühle: der Umgang mit Apps von engagierten Mitarbeitenden
• Interne App für eine kleine Gruppe oder exponierte Enterprise-Applikation
• Neu bauen statt flicken: Spezifikation extrahieren und durch eine AI Factory laufen lassen
• Die neuen Engpässe: das Richtige bauen und den Output validieren

"Vielleicht sollten wir auch gar nicht erst probieren, Vibe Coding wirklich so production ready zu machen."

Prompt & Proper ist der deutschsprachige Podcast über künstliche Intelligenz in Unternehmen. Alle zwei Wochen, praxisnah, ohne Marketing-Sprech.

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Wann kommt der Roboter, der zu Hause die Wäsche versorgt? Humanoide sind das Lieblingsbild von Physical AI, und die Videos sind beeindruckend. In dieser Folge von Prompt & Proper machen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) den Realitätscheck: was Roboter in Logistik und Produktion heute wirklich leisten, warum die Bauform zur Aufgabe passen muss und warum der Kaufpreis die kleinste Zahl im Business Case ist.

Themen der Folge:

• Physical AI ist mehr als Humanoide: Medienhype gegenüber der Realität in der Logistik
• Greifen, Akku, Treppen: warum Alltägliches für Roboter so schwer ist und wie AI beim Training hilft
• Die Bauform-Frage: Humanoide an Menschen-Arbeitsplätzen oder gleich eine Sortieranlage
• Humanoide bei BMW: warum zehn Stunden durcharbeiten an Akku, Verschleiss und Ausfällen scheitert
• Toyota baut Automatisierung zurück, damit Menschen den Prozess wieder verstehen
• Total Cost of Ownership: Anschaffung, Training, Wartung, Ausfälle und Tokenkosten
• Sicherheitskonzepte, Cobots und ein Test mit einem Zustellroboter bei der Post
• Lieferroboter in China und warum das in der Schweiz nicht so einfach geht

"Total cost of ownership von einem Roboter ist nicht mit der Anschaffung getan."

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Die Chefs der grossen AI-Labs warnen vor ihren eigenen Modellen und wollen das Tempo drosseln. Wochen später kommt trotzdem ein Release nach dem anderen. In dieser Folge von Prompt & Proper fragen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post), was hinter der Angstmache steckt und wo das echte Risiko liegt: bei Agenten, die mehr dürfen, als jemand überblickt. Es geht um Containment, Agenten-Inventar, Human in the Loop unter Last und die Frage, ob man einem Agenten Verantwortung übertragen kann.

Themen der Folge:

• Die AI-Bosse warnen vor ihren Modellen und releasen trotzdem im Wochentakt
• Ausbrechende Modelle: warum Containment die Aufgabe des Betreibers ist, wie beim Kernkraftwerk
• Agenten-Inventar: Ownership, Berechtigungen und Autonomiegrad jedes Agenten kennen
• Agenten mit eigener Identität, E-Mail-Adresse und Repository-Zugriff
• Human in the Loop unter Last: wenn bei hundert Freigaben am Tag nur noch Okay geklickt wird
• Akzeptable Fehlerquote je nach Use Case, von Routineentscheidungen bis zu Fragen über Personen
• Agenten führen wie Mitarbeiter, und warum von KI 100 Prozent erwartet werden
• KI verstärkt, was da ist: erst die Prozesse prüfen, dann Agenten einsetzen

"Vielleicht sind es gar nicht die Modelle, die irgendwie super intelligent sind, aber vielleicht waren wir und sind wir auch noch einfach zu sorglos beim Verteilen von Berechtigung."

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Der Preis pro Token fällt seit Monaten. Die Rechnung steigt trotzdem. Wer agentisch entwickelt, verbraucht so viel mehr Tokens, dass sinkende Modellpreise den Effekt nicht auffangen. In dieser Folge von Prompt & Proper sprechen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) über AI FinOps: warum jeder Agenten-Loop den Verbrauch exponentiell treibt, welches Modell zu welchem Task gehört und warum Kosten allein kein KPI sind.

Themen der Folge:

• Der Preis pro Token sinkt, der Verbrauch steigt schneller, die Rechnung wächst
• Warum agentische Workflows exponentiell verbrauchen: jeder Loop trägt den ganzen Kontext mit
• Richtiges Modell für den richtigen Task: Frontier-Modell für Analyse und Spezifikation, kleineres Modell für Planung und Umsetzung
• Warum das teure Modell in einem Durchlauf günstiger sein kann als das billige in vier Iterationen
• AI Gateway: Modellwahl steuern, von Anbietern entkoppeln, Verbrauch auf Projekt und Unit runterbrechen
• Warum die Modellwahl automatisiert werden muss, wenn sie nicht vergessen werden soll
• Kosten gegen Nutzen und Business Value stellen, statt nur Token zu verteilen
• Tokens künftig einkaufen wie Strom, inklusive Lastverschiebung für nicht zeitkritische Tasks

"Man sollte nicht alles mit dem besten Modell erschlagen wollen."

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In der Fertigung heisst Dark Factory: Das Licht kann ausbleiben, weil niemand mehr auf dem Boden steht. Übertragen auf Software heisst es: Ziel rein, fertige Software raus, und kein Mensch prüft dazwischen. In dieser Folge von Prompt & Proper ordnen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) ein, wie weit das heute wirklich trägt, wo die Analogie zur Fabrik bricht und warum die Spezifikation gerade wichtiger wird als der Code.

Themen der Folge:

• Fünf Stufen des AI-Codings, von Autocomplete bis zur Dark Factory auf Stufe fünf
• Warum die meisten Firmen heute auf Stufe vier stehen und dort der Mensch noch reviewt
• Wo die Analogie zur Fertigung trägt und wo nicht: repetitive Prozesse gegen offene Entwicklungsarbeit
• Bis wohin akzeptiert man Fehler und eigenmächtige Entscheidungen der Maschine?
• Eine Dark Factory schreibt ihre eigene Spezifikation und prüft sich gegen sie selbst
• Warum Spezifikation und Tests nicht vom selben Modell kommen sollten
• Kritische Systeme bleiben beim Menschen, unkritische Teile werden generiert
• Gleicher Kontext für alle Agenten, sonst entstehen 50 Inseln

"Ich muss ehrlich sagen, ich habe den Code nicht angeschaut. Es interessiert mich gar nicht."

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Die häufigste Frage bei der KI-Transformation ist die Tooling-Frage. Dabei transformiert kein Tool eine Organisation, entscheidend ist die Nutzung. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) drehen die üblichen Maturity-Frameworks um: erst Vision, Leadership und Skills, Technologie und Daten zuletzt. Dazu Romanos AI-Maturity-Matrix, ein Transformations-Framework aus der Praxis und der eigentliche Hebel: transformative Leader, die als Leuchttürme vorangehen.

Themen der Folge:

• Kein Tool transformiert eine Organisation, entscheidend ist die Nutzung (SAP-Vergleich)
• Maturity-Frameworks umdrehen: erst Vision, Leadership und Skills, dann Technologie und Daten
• Die AI-Maturity-Matrix: Stufen 0 (keine Nutzung) bis 3 (transformativ) über Rollen hinweg
• Das Transformations-Framework: Assessment, AI Vision Workshop, Roadmap, Use-Case-Portfolio
• Jeder Use Case zahlt auf ein strategisches Ziel und ein Unternehmens-KPI ein
• Drei Schlüssel: AI-Plattform, dezentrale AI-Champions, Organisation entlang der Wertschöpfungskette
• Das Vision-Problem: oft zu vage, zu tool-verhaftet oder ultrabreit
• Ganztägige Schulung der Geschäftsleitung für AI-Fluency statt generalistischer Kurse

"SAP transformiert auch keine Firma. Es ist die Nutzung des Tools."

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AI-First, AI-Native, AI-Enabled, AI-Ready, AI-Shaped oder AI-Augmented? Romano soll als Chief AI Officer eine KI-Strategie aufsetzen, und schon die Benennung wird schwierig. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) gehen den Begriffs-Zoo durch und kommen zum Punkt: Der Name ist zweitrangig, entscheidend ist die Substanz dahinter. Und trotzdem wollen Firmen den Namen, weil "wir machen was mit KI" mehr Buy-in und Budget bringt als "wir digitalisieren weiter".

Themen der Folge:

• Der Begriffs-Zoo: AI-First, AI-Native, AI-Enabled, AI-Ready, AI-Shaped, AI-Augmented
• AI-First priorisiert Technologie über den strukturellen Wandel und hängt am Hype
• Die Gefahr, den bestehenden Prozess mit AI-Glitter zu überziehen, ohne die Organisation zu ändern
• AI-Enabled und AI-Ready setzen beim Fundament an: Datenqualität, Guardrails, digitale Ethik
• AI-Augmented als gemeinsamer Favorit: der Mensch macht mit KI, vor allem in der Softwareentwicklung
• Individuelle Businessprozesse sind oft nicht einmal gemappt
• Der Reifegrad des Unternehmens entscheidet über den passenden Begriff
• Warum Firmen den Namen wollen: Buy-in, Aufmerksamkeit und Budget

"Ich bin AI-First. Was heisst denn das jetzt? Ist dann der Human Second?"

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Klassisch blieben rund 70 Prozent aller Proof of Concepts vor der Produktion stecken. Mit KI liegt die Quote jenseits von 90 Prozent. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) zeigen, warum PoCs selten an der Technologie sterben: Es fehlen der strategisch verankerte Business Case, saubere Daten, das produktive Fundament und eine Kultur, die Experimente in den Alltag überführt.

Themen der Folge:

• PoC-Quote: klassisch rund 70 Prozent, mit KI jenseits von 90 Prozent
• Niedrige Einstiegshürde und Hype führen zu deutlich mehr AI-PoCs
• "Wir wollen KI haben" ist keine Strategie: der Business Case muss auf ein strategisches Ziel einzahlen
• Die drei Elemente Technologie, Strategie und Kultur, und warum die Technologie am wenigsten Sorgen macht
• Halluzination als Grundeigenschaft des LLM: Harness mit Checks statt 100-Prozent-Garantie
• Datenqualität als PoC-Killer: der Chatbot auf dem SharePoint voller Datenmüll
• Fehlendes Fundament: der Sprung über die Digitalisierung baut auf Sand (Hotdog-Stand-Analogie)
• KI ist mehr als generative KI: rund 90 Prozent der Wertgenerierung durch klassische KI

"Usage ist nicht gleich Adoption."

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Die CEOs der grossen KI-Firmen behaupten, KI vernichte bis zu 40 Prozent aller Jobs. Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) ordnen die Schlagzeile als Marketing-Pitch ein und liefern die ökonomische Erklärung: Nach billigem Covid-Geld wurde massiv eingestellt, jetzt steigen die Zinsen und Überkapazität wird abgebaut. KI ist die bequeme Erzählung für Entlassungen, die ohnehin kommen würden. Der wirklich spannende Teil ist der strukturelle Wandel dahinter.

Themen der Folge:

• Das 40%-Narrativ als Marketing-Pitch, verstärkt durch die KI-Echokammer
• Zinslogik als eigentlicher Treiber der Layoffs, viele begannen vor dem ChatGPT-Release
• Studienlage: Yale, Brookings und KOF sehen keinen Massenjobverlust, Stanford weniger Junioren
• KI-Augmentation wirkt exponentiell und bei Senioren stärker als bei Junioren
• Rollen werden breiter, Teams kollabieren auf 3 plus minus 2 Personen mit Agenten
• Neue Engpässe: Pull-Request-Review und die Frage, welches Feature überhaupt sinnvoll ist
• Feature-Validierung über Hypothesen und Leading Indicators vor dem Bauen
• DORA-Metriken (Lead Time, Deployment-Frequenz, MTTR, Failure Rate) statt Token oder Ticketzahlen

"Mehr Outcome ist nicht gleich mehr guter Outcome."

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In Management, Legal und Office könnte KI 60 bis 90 Prozent der Aufgaben abdecken. Genutzt werden oft keine 30 Prozent. Nach der Folge über Entwickler-Jobs schauen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) auf alle anderen Berufe und erklären, warum diese Lücke selten an der Technik liegt: Der Knackpunkt sind historisch gewachsene Prozesse, bei denen niemand weiss, wer sie überhaupt ändern darf.

Themen der Folge:

• Bürojobs mit repetitiven, nicht wertschöpfenden Aufgaben sind prädestiniert für Automatisierung
• Erst das Requirement herunterbrechen, ohne Automatisierung starten, zuletzt nur das Minimum automatisieren
• Warnbeispiel customer-facing KI: fehlerhaftes Angebot beim Kunden und warum Human in the Loop bleibt
• Die Lücke zwischen Potenzial und Nutzung: 60 bis 90 Prozent möglich, unter 30 Prozent genutzt
• Prozess-Ownership als eigentlicher Knackpunkt: wer darf einen gewachsenen Prozess anpassen?
• Modelle releasen in hoher Kadenz und werden bei komplexen Tasks deutlich besser
• Hoher Impact in HR (Recruiting, Onboarding) und Marketing (Texte und Bilder je Kulturkreis)
• Geheimtipp für Bewerbungen: mit derselben Modellfamilie schreiben, die das HR-Screening nutzt

"Die Tooling-Frage sollte immer, immer, immer nachgelagert sein."

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