507 Beiträge über AI, Lernen und den Aufbau von Produkten
Ich dachte, ich könnte einfach ein Kursmodul zusammenschneiden, ein paar Übergänge kürzen und es YouTube-Video nennen. Ich lag falsch. Der Bau von The Parade Problem hat mir gezeigt, dass gutes Repurposing kein Zuschneiden ist. Es bedeutet, die Idee für ein anderes Versprechen, ein anderes Publikum und andere erste 30 Sekunden neu zu gestalten.
Ich habe Claude Max nach 13 Monaten und US$1,892.38 an Gebühren gekündigt. Das ist keine Victory Lap. Es ist ein 30-Tage-Test, um zu sehen, ob ich mit STRATUM, DIALOGUE, meiner Kursplattform und dieser Site im selben Tempo weitermachen kann, wenn Codex mein primäres Tool ist.
Zwei Wochen nach meinem ursprünglichen Vergleich haben beide Tools große Updates geliefert. Codex hat meine Produktstrategie auf eine Weise hinterfragt, die Claude Code nicht tat. Claude Code brachte Agent Teams und AutoMemory. Das Ergebnis: Ich kürze meinen $200/Monat Max Plan — und bekomme bessere Ergebnisse für weniger Geld.
Die meisten Gespräche über AI und Teamgestaltung beginnen mit der Mitarbeiterzahl. Ich denke, das ist der falsche Ausgangspunkt. Die bessere Frage ist, welche Funktionen ein Team braucht — und die sind erstaunlicherweise dieselben, egal ob vier oder vierzig Leute im Team sind.
DIALØGUE unterstützt 7 Sprachen, aber die eigentliche Mehrsprachigkeitsarbeit bestand nicht im Übersetzen von Strings. Sie bestand darin, zielgruppenlokale Datumsangaben zu korrigieren, TTS-Konsistenz zu halten, Sprachdrift in der UI zu beheben und zu entscheiden, an welchen Stellen Qualität wichtig genug ist, um langsamer zu werden.
Ich habe Jahre in der Werbung damit verbracht, zu beobachten, wie Teams Bewegung mit Fortschritt verwechseln. Dann begann ich, KI-Marketing-Tools zu bauen, und merkte, dass das Problem schlimmer wurde: schnellere Ausführung, schwächeres Urteilsvermögen.
KI kann inzwischen Mediapläne, Performance-Zusammenfassungen, Measurement-Frameworks und Kampagnen-Setups in beeindruckendem Tempo produzieren. Das Problem ist nicht, dass der Output offensichtlich schlecht ist. Das Problem ist, dass er oft gut genug ist, um eine flüchtige Prüfung zu bestehen, während er den Geschäftskontext verfehlt, der tatsächlich zählt.
Die meisten Teams fragen immer noch, welches Modell sie nutzen sollen. Aus meiner Erfahrung ist das nicht mehr die entscheidende Frage. Wenn dein AI-System den Kunden oder die Marke vergisst, die Kategorie und was gute Arbeit ausmacht, dann startet selbst das smarteste Modell der Welt jedes Gespräch bei null.
2023 dachte ich, generative KI würde das Internet mit billigem Content überfluten und den Return on SEO senken. Drei Jahre später ist genau das passiert. Aber die größere Verschiebung ist, dass Content-Produktion nicht mehr der Burggraben ist. Struktur, Vertrauen, QA, Lokalisierungsqualität und Sichtbarkeit in Answer-Engines sind es.
Eine Person. Sieben Module. Drei Stunden Video. Fuenfzehn Templates. Eine massgeschneiderte Slide-Pipeline mit 18 Layout-Typen. Professioneller Voice-Clone. Alles neben meinem Vollzeitjob als VP. So sieht das AI-First Betriebsmodell aus, wenn man es auf sich selbst anwendet.
Die Behauptung, dass KI Einstiegsjobs ersetzt, verkennt, was Berufseinsteiger tatsaechlich tun. Ein Junior in der Aktivierung macht keine Routinearbeit — er konfiguriert DV360-Targeting, prueft Tracking-Pixel und verwaltet Gebotsstrategien. Die eigentliche Frage lautet: Wenn KI den Mindeststandard fuer alle anhebt, woher kommt dann der Vorteil? Aus Tiefe.
Nachdem ich fast ein Jahr lang täglich Claude Code mit Opus 4.6 genutzt habe, habe ich eine Woche lang mit Codex und GPT-5.4 gearbeitet. Das Fazit: Keines der beiden Tools gewinnt klar. Die Kombination — Cross-Model-Review, komplementäre Stärken und operative Resilienz — ist besser als jedes Tool für sich.