Ich bin ein Fan davon, das neue Jahr mit einem Paukenschlag zu beginnen. Und was wäre besser dafür geeignet, als einen Podcast zu hosten? Wie heißt es so schön? Ganz oder gar nicht.
Als ich die Rolle des Hosts für diesen Podcast übernommen habe, war mir wichtig, die Gespräche – etwa zu Themen wie KI – auf eine tiefere, greifbarere Ebene zu bringen. Dieses Thema begeistert mich unglaublich und mein Ziel ist es, fundierte und nützliche Gespräche darüber zu führen, wohin KI führt und was sie für die Menschen bedeutet, die jeden Tag versuchen, sie zum Laufen zu bringen – das, was ich die Zukunft der Arbeit nenne.
To kick it off, I sat down with two people I found have great perspectives on AI individually in this space: Patrick McGarry, Federal Chief Data Officer at ServiceNow, and Dr. Jupiter Bakakeu, Lead Generative AI Technologist at Alteryx. They’re not talking heads. They are in the trenches building the future and thinking about how AI actually works, and they don’t sugarcoat the reality of what it takes.
Um einen Eindruck davon zu bekommen, wohin dieses spannende Gespräch geführt hat, werfen Sie einen Blick auf die folgenden fünf Ideen aus dieser Episode, die meiner Meinung nach die KI-Diskussion in diesem Jahr prägen werden:
1. Agenten verändern die Spielregeln
KI-Agenten entwickeln sich weg von der Wahrnehmung, nur intelligente Assistenten zu sein, hin zu einer Veränderung der gesamten Landschaft, wie Teams gebildet werden und Arbeit erledigt wird.
Jupiter hat es wie folgt aufgeschlüsselt: Echte Agenten generieren nicht nur Antworten. sie nehmen wahr, planen, handeln und lernen. Sobald sie beginnen, reale Maßnahmen zu ergreifen (wie das Ändern von Datensätzen oder das Auslösen von Workflows), steigt der Einsatz. Und das schnell.
Ich denke, Patrick hat es auf den Punkt gebracht: „Sobald KI Maßnahmen ergreifen kann, muss man sich um Governance kümmern. Fehler sind nicht mehr nur falsche Antworten. Sie haben reale Konsequenzen.“
Hier erweist sich ein Großteil des Hypes als Trugschluss. Coole Demos bedeuten nicht, dass ein System sicher, überprüfbar oder sogar reversibel ist.
2. Delegieren Sie mit Bedacht
Alle sind begeistert von der Möglichkeit der Delegation, und das aus gutem Grund: KI-Agenten können leistungsstarke Teammitglieder sein.
Aber einfach alles abzugeben, ist ein sicherer Weg ins Chaos.
Mir gefiel Jupiters Ansatz in diesem Punkt sehr gut: Suchen Sie nach wiederholbaren, umkehrbaren und überprüfbaren Aufgaben. Wenn alle drei Kriterien erfüllt sind, delegieren Sie. Wenn nicht? Behalten Sie einen Menschen im Spiel.
Beispiele:
- Dateien organisieren oder Dokumente klassifizieren
- Besprechungen planen oder Berichte zusammenfassen
- Finanzielle Entscheidungen treffen
- Steuererklärungen einreichen
Fazit: Nur weil ein Agent etwas tun kann, heißt das nicht, dass er es tun sollte. Wir müssen diesen Teil gut durchdenken!
3. Sprache gewinnt an Bedeutung, ersetzt aber nicht die Benutzeroberfläche
Wir haben viel über Sprache gesprochen Ganz ehrlich? Ich bin optimistisch, insbesondere im Hinblick auf Use Cases für Konsumenten.
Sprache verringert Reibungsverluste. Delegation fühlt sich natürlicher an. Und wenn sie funktioniert, fühlt es sich fast magisch an. Aber Use Cases für Unternehmen? Ich gebe zu, das ist eine größere Herausforderung.
Patrick brachte es auf den Punkt: „Sprache mag sich natürlich anfühlen, aber Governance braucht Belege.“ Wenn Sie an regulierten Aufgaben oder an Workflows mit hoher Präzision arbeiten, ist es immer noch sicherer, auf einen Button zu klicken, als zu hoffen, dass eine KI Ihre Bedeutung versteht.
Jupiter war derselben Meinung: „Sprache sollte Ihre Benutzeroberfläche ergänzen, nicht ersetzen.“
In meiner Schnellfragerunde am Ende des Podcasts waren sich beide einig, dass Sprache Fortschritte machen wird, das Tippen aber vorerst noch dominieren wird. Vorerst bleibe ich also auf der anderen Seite und spreche mit meinem Computer!
4. Die größten Hürden sind nicht technischer Natur
Einer der größten Mythen in der KI ist derzeit, dass die Modellqualität der Engpass ist. Das stimmt so nicht.
Die wahren Blocker sind Vertrauen und Kosten.
Wir sprechen von einem massiven Infrastrukturbedarf und es gibt einen Grund, warum die Rechenkosten explodieren. Wenn man dann noch globale Regulierungen wie die EU KI-Verordnung und viele andere, die sich derzeit in der Entwicklung befinden, hinzunimmt, versteht man, wie die tatsächlichen Einschränkungen aussehen. KI wird sich ohne ausreichendes Vertrauen und ohne tragfähige Kostenstruktur nicht weiter durchsetzen.
Das ergibt durchaus Sinn, denn Leitplanken sind wichtig. Es ist jedoch auch wichtig zu erkennen, dass der Weg zu skalierbarer KI über Modernisierung, Governance und Datenqualität führt und nicht nur über coolere Modelle.
Patrick fasste es treffend zusammen: „Die Gewinner des Jahres 2026 werden nicht jeder neuen Funktion hinterherjagen. Sie werden unspektakulär compliant und unauffällig effektiv sein.“
Dem stimme ich zu.
5. Die beste KI ist unsichtbar
Einer der wichtigsten Erkenntnisse tauchte mehrmals auf: Die wirkungsvollste KI könnte das sein, was wir gar nicht bemerken.
Nehmen Sie dieses Beispiel von Jupiter: Er hat einen Hintergrundagenten entwickelt, der sein gesamtes Google Drive jede Nacht über Nacht bereinigt und klassifiziert. Keine Fanfare oder zusätzliche Aufgaben, sondern nur erledigte Aufgaben, über die Sie nicht nachdenken müssen.
Das ist die Messlatte, die wir anstreben sollten. KI, die sich in Ihren Alltag oder Workflow einfügt und still und leise das tut, was getan werden muss, ohne neue Risiken zu schaffen.
Manche mögen sagen, das sei nicht revolutionär oder radikal genug. Ich sehe das anders Eine wachsende Zahl von Menschen, die jeden Tag nur 1 % besser wird, kann die Welt in kurzer Zeit grundlegend verändern.
Wir haben die Phase hinter uns, in der KI das glänzende neue Spielzeug ist. Wir befinden uns in der Phase, in der die Menschen den Weg nach vorne sehen und strategisch und bewusst vorgehen.
Dieser Wandel von Antworten hin zu Maßnahmen ist das, worum es im Jahr 2026 geht.
Hören Sie sich hier die vollständige Folge an: 🎧 Alter Everything Podcast: What Does AI Look Like in 2026?
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