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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.
Vor zwei Wochen schrieb ich „Noch am Bauen. Noch nicht fertig." Heute ist DIALØGUE live im App Store. So sahen die letzten 40 % wirklich aus.
493 Blogbeiträge aus 17 Jahren, übersetzt in 10 Sprachen, ~4.900 Dateien, ~3,9 Millionen Wörter. Claude Codes parallele Agenten haben es möglich gemacht — aber die Korea-Katastrophe, das Kantonsisch-Problem und die 5-stündige Nutzungssperre haben mich mehr gelehrt als die Erfolge.
Ich baue meine erste iOS-App, ohne Swift zu kennen. Claude Code hat das Gerüst an einem Abend aufgebaut. Dann habe ich den Simulator geöffnet, und die eigentliche Arbeit begann.
Ich habe meinen Blog zu Next.js migriert und dachte, der schwierige Teil wäre vorbei. Dann begann der Zinseszinseffekt — 6 Mega-Leitfäden, ein klügerer KI-Assistent, nativer Newsletter, Bot-Schutz und SEO-Überholung in 8 Tagen.
Ich habe 485 WordPress-Beiträge in 4 Tagen zu Next.js migriert – mit einem Plugin, das Claude lehrte, wie ein Produktmanager zu denken, nicht nur wie ein Code-Generator.
Ich habe Planungsdokumente erstellt, die Claude Code lehrten, wie man lokalisiert – nicht nur übersetzt – und dann zugeschaut, wie es in 5 Sprachen parallel ausgeführt wurde und wörtliche Phrasen in natürlich klingende Texte verwandelte.