Perspektiven
Gedanken zu Claude AI, Product Management und dem Arbeiten mit KI.
Fünf langweilige Aufgaben, die Claude dieses Jahr still auf meinem eigenen Mac erledigt hat: ein Platten-Sweep mit stehender Warnung, ein kompoundierendes LLM-Wiki, eine lokale SQLite-App für meine Krankenversicherungs-Rechnungen, meine UStVA-Vorbereitung und Inbox-Triage. Nichts davon ist neue Technologie. Was sich geändert hat, ist der Eintrittspreis. Der Admin und der Orchestrator ist jetzt der Agent, und das verschiebt die Make-or-Buy-Linie für jedes Unternehmen, mit einer echten Governance-Kehrseite.
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Ein Münchner Abend widmet sich am Mittwoch einer einzigen Frage, ohne Experten-Panel und ohne Pitch. Hier der Hintergrund: was Anthropics eigene Forschung, Stanford und das World Economic Forum Mitte 2026 tatsächlich über KI und Jobs sagen, plus was meine eigenen Texte dieses Jahr dazu herausgefunden haben und wo sie danebenlagen.
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Auf der European Startup Week 2026 in Taranto habe ich den Roundtable Mastering Claude AI for Startups geleitet: zwei Runden à 45 Minuten, keine Slides, echte Herausforderungen. Ein Investor, der sich keine einzige halluzinierte Quelle leisten kann, Builder, die ihre agentischen Pipelines vergleichen, und das Thema, von dem niemand erwartet hätte, dass es dominiert: Context Management. Feldnotizen vom Strand.
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Auf der Bühne in Taranto erklärte ein Venture Capitalist, warum er die Technologie von Software-Startups kaum noch prüft. Zwei Pitches, sechs Slots auseinander, auf derselben Bühne, bewiesen seinen Punkt live.
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Claude Fable 5 kam zwölf Tage nach Opus 4.8 auf den Markt, wurde nach drei Tagen von der US-Regierung verboten und ist seit dem 1. Juli mit gestaffeltem Zugang und einem staatlich verordneten Sicherheits-Classifier zurück. Das Sonnet-Executor-Fable-Advisor-Pairing, das die Branche will, ist bereits ausgeliefert und dokumentiert, aber Fables eigener Sicherheits-Classifier kann den Advisor mitten in der Session lautlos deaktivieren, ohne Fallback. Verifiziert anhand von Anthropics eigener Advisor-Dokumentation und einem offenen Bug-Report, nicht nur aus Sekundärquellen.
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Mein automatischer Code-Reviewer lief mitten im Zeitdruck ins Rate-Limit, und Pull Requests gingen ungereviewt durch. Statt nachzukaufen oder von Hand zu prüfen, haben Claude und ich eine Weiche gebaut: Fällt der eine Reviewer aus, springt der andere automatisch ein.
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Spotifys beste Entwickler schreiben seit Dezember keinen Code mehr. Anthropic sagt, Claude schreibe über 80 Prozent des gemergten Codes. Die Avantgarde ist eine Zeitmaschine: Was die Frontier heute tut, tut der Mainstream in drei bis neun Monaten. Der Engpass, der mit Autonomie kommt, ist nicht Können. Es ist Verifikation.
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Ein US-Gericht bepreiste raubkopierte KI-Trainingsdaten mit 3.000 Dollar pro Buch, und Brüssel verschob seine härtesten KI-Regeln gerade um 16 Monate. Die rechtliche Basis unter KI wird von Macht und Prozessbudgets gesetzt, nicht von Effizienz. Was das für Ihren Stack bedeutet.
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Sticker, ein neues Cap und ein schärferes Bild davon, wohin Agentic Engineering steuert. Ein Feldbericht aus dem Claude Founder House in Berlin, plus die eine Folie, die jeder Builder fotografieren sollte.
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Das US-Handelsministerium hat Claude Fable 5 und Mythos 5 weltweit abgeschaltet, drei Tage nach dem Start. Mit Porter und Barney: Warum die Abhängigkeit von einem einzigen KI-Anbieter jetzt ein Kontinuitätsrisiko ist.
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Im April 2026 setzte ein Anthropic-Ingenieur Claude Code auf eine Klasse von API-Fehlern an, die jahrelang niemand betreute: über 800 Fixes, eine Fehlerklasse um den Faktor tausend reduziert, vier Jahre Menschenarbeit. Der Punkt ist nicht die Geschwindigkeit. Diese Arbeit wäre nie eingeplant worden. Es ist das angebotsseitige Spiegelbild der Non-Consumption. Wenn Bauen billig wird, wird Nicht-Bauen zum Vorteil.
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Dan Shipper hat die März-These zum Agent-Interface bei Lenny's Podcast bestätigt. Anthropic hat Opus 4.8 mit Dynamic Workflows und einer 65-Milliarden-Finanzierungsrunde veröffentlicht. Fünfzehn Wochen Prognosen, ehrlich bewertet: Was gehalten hat, was revidiert werden muss, und wo das Geld laut Christensen jetzt hinfließt.
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Auf der Code with Claude in dieser Woche standen die Zahlen von Spotify, Dropbox und Mercari auf der Bühne. 99 Prozent wöchentliche Adoption, 76 Prozent mehr Pull Requests, 90 Prozent Reduktion der Migrationszeit. Der Engpass im Engineering ist gekippt. Was im deutschen Mittelstand jetzt zur Knappheit wird, ist nicht Code, sondern Review-Kapazität, Domänenexpertise und die Bereitschaft, Prozesse durch Zielbilder zu ersetzen.
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Anthropic und OpenAI haben ihren Distributionskanal für die KI-Produktivitätswelle gewählt: McKinsey, BCG, Bain, Accenture, Goldman, Blackstone. Sechzehn Milliarden Dollar committed, ein paar tausend Großkunden weltweit. Dieser Kanal wird die 3,44 Millionen Firmen des deutschen Mittelstands nicht erreichen. Der Engpass sind nicht Modelle oder Compute. Es ist die Verfügbarkeit von senior Engineers, die bereit sind, sich in Kundenunternehmen einzubetten. Ein neues Boutique-Implementierungs-Tier formiert sich, um die Lücke zu füllen.
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Es gibt inzwischen vierzehn ernstzunehmende Tools, die versprechen, Ihre Marke in ChatGPT, Claude und Perplexity sichtbarer zu machen. Die Preise reichen von 29 bis 5000 Dollar pro Monat, und die Lücke zwischen Snapshot-Gradern und kontinuierlichen SaaS-Dashboards ist größer als das Marketing vermuten lässt. Eine Praxis-Bestandsaufnahme: Wer kann was gut, wo sind die strukturellen Lücken, und wo sitzt unser eigenes Tool ehrlich darin.
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Wir haben sechs bekannte deutsche Marken mit derselben Methodik geprüft. Der durchschnittliche AI-Visibility-Score liegt bei 36 von 100. Drei strukturelle Gründe erklären, warum die meisten Mittelstandsseiten für ChatGPT, Claude und Perplexity unsichtbar sind — und warum die Lösung näher an SEO 2004 liegt als an einem neuen Tech-Stack.
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Schema.org existiert seit 2011. AI-Engines verlangen keine neuen Schemas; sie verlangen die vorhandenen Schemas in der richtigen Form, auf den richtigen Seiten. Das ist die technische Aufschlüsselung — welche sieben Typen zählen, das @graph-Muster, das sie verbindet, und was wir in sechs realen deutschen Brand-Audits tatsächlich gesehen haben.
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Adobe, Salesforce und Intuit überlebten die Microsoft-Welle, weil sie Schichten besetzten, in denen das Bundle nicht effizient operieren konnte. Die gleichen vier Positionen sind heute in der KI-Welle offen: Protokoll, Workflow, Regulierung, Kundendaten. Die richtige Frage ist, welche ein Unternehmen tatsächlich besetzt und wie tief.
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KI löst etablierte Kategorien auf. Die Aufgabe für Mittelstand-Boards ist zu erkennen, welche Kategorien im eigenen Geschäft sich auflösen, und zu gestalten, was an ihre Stelle tritt. Das Fenster beträgt zwei bis fünf Jahre.
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Solow stellte 1987 fest, man könne das Computerzeitalter überall sehen ausser in den Produktivitätsstatistiken. Das Internet wiederholte die Debatte in den 2000ern. Beide haben sich aufgelöst. Wir sind jetzt in Version 3.0. Warum das historische Muster bessere Orientierung gibt als heutige Schlagzeilen, und drei Konsequenzen für Mittelstand, Private Equity und Family Offices.
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An der HSG haben wir 17 IT-Führungskräften gezeigt, was Claude Code im Maschinenraum wirklich kann. Aus einer halbseitigen Case Study wurde an einem Nachmittag ein 8-seitiges PRD für einen Bioprinter-Konfigurator. Was eine Agentur früher in Wochen schaffte, macht heute eine Person am Nachmittag.
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Die Industrielle Revolution ließ den Großteil einer Generation von Handwebern arbeitslos zurück und formte die Gesellschaft unter furchtbaren Kosten um. Ein neues theoretisches Papier — The AI Layoff Trap — zeigt, warum rationale Firmen auf dieselbe Klippe zusteuern, und welche Institutionen das verhindern.
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Anthropic, Perplexity und NousResearch launchen diese Woche alle hardware-unabhängige Agents. Die Börse reagiert sofort: Fastly -18%, Akamai -13%, Cloudflare -11% an einem Handelstag. Microsoft und Google investieren Milliarden und liefern einen Flickenteppich aus SKUs. Der Preis des Defaults: der verlorene Lead-User-Feedback-Loop.
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SaaS mit KI nachzubauen ist wie Desktop-Websites auf Handys zu packen. Die echte Disruption kommt von Unternehmen, die direkt zu Agent-nativer Architektur springen, während Incumbents Chatbots in Produkte schrauben, die für klickende Menschen gebaut wurden.
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Linear baut für Agents. Atlassian baut für Menschen. Diese Weichenstellung entscheidet, wer in der Enterprise-Software gewinnt. Die gleiche Entkopplung, die Banken unsichtbar machte, kommt jetzt für SAP, Salesforce und Microsoft.
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OpenClaw, Anthropic, Perplexity, and NVIDIA all converged on the same four-part agent architecture this week. Brain, skills, scheduler, memory. The implication: software stops being a tool and becomes a colleague. What this means for CEOs, PE managers, and service providers.
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Ein Enablement Sprint ist kein Workshop — es ist eine Transformation. So sieht der Prozess aus, mit dem Engineering-Teams Claude Code wirklich in ihren Alltag integrieren.
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An Enablement Sprint isn't a workshop — it's a transformation. Here's the process I use to help engineering teams truly integrate Claude Code into their daily workflow.
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63.7% of companies have no formalised AI initiative. Anthropic just committed $100M to fix that. A three-tier channel strategy for AI deployment, from Deloitte to mid-market consultancies.
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My most-read article got a reality check. What happened when a simple markdown file evolved into a full infrastructure system — including a €90 incident, MCP integrations, and 4 competing AI CLIs.
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AI compresses delivery time across every professional service. The billable hour is collapsing. McKinsey, Simon-Kucher, and the data show what replaces it: outcome-based pricing, fixed deliverables, and performance deals.
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Block cut 4,000 employees and the stock jumped 24%. What Coase predicted about the shrinking firm is happening in real time. When AI agents collapse coordination costs, the boundary of the firm contracts.
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Anthropic crashed cybersecurity stocks on Friday. Three weeks after erasing $285 billion from SaaS. The disruptor is not a competing product. It is a capability layer that renders entire product categories optional.
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When AI agents can build and operate software autonomously, which enterprise moats survive? A Varian/Shapiro analysis of switching costs, data gravity, and the make-or-buy shift driven by agentic engineering.
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Chatbots tell you what to do. Claude Code does it for you. How a hockey dad's scheduling nightmare became the perfect demo for AI that actually works.
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The new scarcity isn't code-writing. It's skill design—the ability to create atomic capabilities that AI agents can compose into workflows humans never imagined.
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How to assemble an unstoppable AI team that turns you into a one-person startup powerhouse — from zero coding skills to four live products.
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And why I'm now hosting a meetup for the non-technical community in Munich. Six months ago, terminal was the app I avoided most. Today, it's my most-used application.
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Learning from RECUP's success: Sometimes the market isn't ready yet. Kevin Rose's approach to putting products in "hibernation" until market demand develops.
2 min Lesezeit
How e-commerce disappointments can be reduced through better product information. Practical tips for showing products from multiple perspectives, size relationships, and additional features.
2 min Lesezeit
Practical methods for generating product ideas: from customer feedback and cross-industry inspiration to structured ideation and networking approaches.
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