Die Gesetze für Entwickler im Zeitalter der KI

 (bvp.com)
28 Punkte von GN⁺ 2025-10-27 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Vor dem Hintergrund einer neuen Softwareumgebung, in der AI-Agenten und menschliche Entwickler gleichzeitig Nutzer und Kollaborateure sind, werden die vor 12 Jahren vorgestellten Gesetze für Entwicklerplattformen für das AI-Paradigma neu formuliert
  • Im Jahr 2025 entsteht das Paradigma der agentischen Entwicklung (agentic development), das den Wandel zu einer Umgebung markiert, in der AI-Agenten gemeinsam mit Entwicklern Software entwerfen, bauen, bereitstellen und warten
  • Auf Basis von direkten Einblicken führender Entwicklerplattformen wie Anthropic, Cursor und Port werden acht Kerngesetze abgeleitet
  • Behandelt werden strukturelle Veränderungen im Markt für Entwicklungstools, darunter das Gleichgewicht zwischen Agent Experience (AX) und Developer Experience (DX), modellfreundliche Dokumentation, neue Preisstrategien und der Wandel der Rolle von Plattformingenieuren
  • In der von AI getriebenen Welle der Softwareinnovation führen Entwicklerplattformen die Spitze der neuen Infrastruktur an, wobei kontinuierliche Weiterentwicklung und Plattformkontrolle zum Kern nachhaltiger Verteidigungsfähigkeit werden

Hintergrund: Die Entwicklung der Entwicklergesetze

  • Die erstmals 2013 von Bessemer Venture Partners veröffentlichten „8 Gesetze für Entwicklerplattformen“ sowie die überarbeitete Fassung von 2019 zeichneten den Aufstieg von DevOps, Open Source, cloudnativen Architekturen und API-first-Ökosystemen nach
  • Im Jahr 2025 entsteht mit der agentischen Entwicklung ein neues Paradigma
    • AI-Agenten arbeiten mit Entwicklern zusammen, um Software in großem Maßstab zu entwerfen, zu bauen, bereitzustellen und zu warten
  • Direktes Branchenwissen von Marktführern wie Anthropic, Cursor, Port, Fal AI, Fern, Render, Appwrite, Netlify, Recall, Vapi, Resolve AI, Graphite, Marimo und Resend ist eingeflossen

Die 8 Gesetze von AI-Entwicklungsplattformen

Gesetz #1: Agent Experience (AX) ist genauso wichtig wie Developer Experience (DX)

  • AX und DX brauchen gleichermaßen Aufmerksamkeit
    • DX ergänzt und verbessert AX direkt
    • Umfassende Dokumentation, der Umfang der API-Oberfläche und leicht verständliche Schemas sind sowohl für Menschen als auch für Agenten nützlich
    • Investitionen der vergangenen 5 bis 10 Jahre in OpenAPI-Spezifikationen, REST APIs und SDKs helfen heute beiden Seiten
  • Aussage des Resend-CEO: Die Optimierung des Onboarding-Flows zur Verbesserung der DX macht auch einen großen Unterschied bei der Nutzung von Resend durch Agenten

  • Differenzierte Funktionen für Menschen und Agenten

    • Menschliche Entwickler können vage Dokumentation interpretieren und sich an inkonsistente APIs anpassen
    • Agenten benötigen strukturierte und vorhersehbare Schnittstellen
      • OpenAPI-Schemas mit umfassender Fehlerbehandlung
      • Sitzungs-Persistenz für mehrstufige Workflows
      • Echtzeit-Feedback-Mechanismen wie WebSocket-Streams
      • Der Deployment-Agent von Netlify behält über die gesamte CI/CD-Pipeline hinweg den Zustand bei und liefert sofortiges Build-Feedback

  • Der Aufstieg des Model Context Protocol (MCP)

    • MCP steht für eine grundlegende Veränderung darin, wie Entwickler-Tools ihre Nutzer bedienen
    • Viele Unternehmen hosten eigene MCP-Server mit Lösungen wie FastMCP von Prefect
      • weil Entwickler in Cursor und Claude Code arbeiten
      • innerhalb der IDE können Entwickler Agenten erweitern, damit diese direkt auf Live-Daten der Plattform zugreifen und Aktionen ausführen

  • Integration von Dashboard und API

    • Derzeit loggen sich Menschen direkt in Dashboards ein, die als zentrales Fenster zur Informationsbeschaffung dienen
    • Teams wie Recall machen sämtliche Dashboard-Funktionen per API zugänglich, damit auch Agenten zur Problemlösung beitragen können
    • Offen bleibt die Frage, wie sich Kontextwechsel von Agenten (Versionsverwaltung, Integrationen, API-Nutzung, Produktions-Deployments) reduzieren oder ganz vermeiden lassen
      • MCP-Server ermöglichen es Agenten, Echtzeitinformationen abzurufen und Befehle auszuführen, ohne für Dashboard oder CLI den Kontext wechseln zu müssen

Gesetz #2: Dokumentation muss sowohl Modelle als auch Menschen bedienen

  • Dokumentation in Engineering-Teams wird oft in guter Absicht erstellt, aber nicht sauber gepflegt
    • Sie bildet Änderungen in Echtzeit nicht ab und bietet veraltete Leitfäden
    • Entwickler bringen gegenüber unvollständiger oder fehlerhafter Dokumentation ein gewisses Maß an Toleranz auf

  • Die Besonderheiten von Dokumentation für LLMs

    • Für LLMs ist es schwierig und ungenau, komplexe HTML-Seiten mit Navigation, Werbung und JavaScript in LLM-freundlichen Klartext umzuwandeln
    • Agenten profitieren stark von prägnanten, fachlich hochwertigen Informationen an einem einzigen, zugänglichen Ort
      • besonders wichtig in Anwendungsfällen wie Entwicklungsumgebungen, in denen LLMs schnell auf Programmdokumentation und APIs zugreifen müssen
    • LLMs benötigen aktuelle, strukturierte API-Referenzen und Audit-Logs, die Aktivitäten von Menschen und Agenten nachverfolgen
      • das erfordert ein grundsätzliches Überdenken der Informationsarchitektur

  • Generative Engine Optimization (GEO)

    • So wie SEO die Auffindbarkeit in Suchmaschinen sicherstellt, sorgt GEO dafür, dass Modelle präzise Antworten aus der Dokumentation schnell parsen und darstellen können
    • Das unterstützt Entwickler dabei, im Flow zu bleiben, ohne durch kontextwechselnde Suche unterbrochen zu werden

  • Technische Dokumentation mit doppeltem Zweck

    • Mit der Verbreitung von Coding-Agenten wird technische Dokumentation zu einem Produkt-Asset mit doppeltem Zweck
    • Sie bedient sowohl Agenten als auch menschliche Entwickler effektiv
      • mit geeigneter Versionsverwaltung, Change Management und Suchbarkeit für Agenten
      • und bleibt zugleich für menschliche Entwickler nützlich
    • Beobachtung des Fern-Mitgründers: „Entwickler wollen ausgefeilte Dokumentationsseiten, Agenten brauchen sauberes Markdown zum Parsen. Teams wechseln daher zu einem Docs-as-Code-Ansatz, bei dem Dokumentation zuerst in Markdown geschrieben und anschließend als entwicklerfreundliche Website sowie als maschinenlesbare Dateien wie llms.txt veröffentlicht wird.“

Gesetz #3: Preisstrategien konzentrieren sich auf geringere Onboarding-Reibung

  • Preisgestaltung muss sowohl Kostenstruktur als auch Wertbereitstellung berücksichtigen
  • Das ist besonders wichtig für AI-native Anwendungen
    • In traditionellem SaaS lagen die Grenzkosten für die Bedienung zusätzlicher Nutzer nahe null, jetzt werden sie durch Inferenzkosten zu einem relevanten Kostenfaktor

  • Drei Preisansätze, mit denen entwicklerorientierte Unternehmen experimentieren

    • 1. Nutzungsbasierte Preise und Ausbau großer Kundenkonten
      • Wachstum durch die überraschend hohe Nützlichkeit des Produkts
      • Jede Plattform wird erneut mit AI integriert, und wie bei jeder früheren Welle führen Entwickler die Bewegung an und treiben Ausgaben für Infrastruktur und Tools
      • Nutzung und Monetarisierung wachsen gemeinsam mit dem Kunden (derzeit das häufigste Preismuster)
    • 2. Präferenz von Unternehmen für planbare Ausgaben
      • Anbieter integrieren AI nicht als Zusatzfunktion, sondern als Teil des zentralen sitzbasierten Produkterlebnisses
      • häufig ergänzt durch nutzungsbasierte Überziehungsgebühren
    • 3. Ergebnisbasierte Preisgestaltung oder Bündelung von Aktivitäten
      • Aktivitäten werden zu sinnvollen Geschäftsprozessen gebündelt und auf Basis abgeschlossener Workflows abgerechnet

  • Unterschiede bei Upsell-Triggern

    • Erste Daten deuten darauf hin, dass sich Upsell-Trigger zwischen traditionellen Entwicklern und Vibe Codern unterscheiden können
    • Welche Faktoren das Bauen und Ausliefern begrenzen, beeinflusst die Zahlungsbereitschaft von Software-Erstellern
      • zum Beispiel CI/CD-Funktionen für Vibe Coder im Vergleich zu traditionellen Entwicklern

  • Geringere Onboarding-Reibung bleibt die höchste Priorität

    • Unabhängig vom gewählten Ansatz konzentrieren sich alle Plattformen weiterhin am stärksten auf die Verringerung der Onboarding-Reibung
      • attraktive Free-Tiers
      • hervorragende Dokumentation
      • starke Entwickler-Communitys (um Onboarding-Reibung skalierbar zu verringern)
    • Meinung des Resolve-CEO: „Wir pressen kein veraltetes SaaS-Modell in neue Produkte. Wert sollte auf Ergebnisse abgebildet werden ... Wenn Agenten echte Engineering-Arbeit leisten und das System messbaren Wert liefert, etwa geringere Ausfallzeiten, stabile Systeme oder schnellere Auslieferung, dann ist die Preisgestaltung sinnvoll.“

Gesetz Nr. 4: Ausgaben für AI-Entwicklertools lösen sich von traditionellen Budgets

  • Immer mehr Unternehmen schaffen eigene AI-Budgets, wodurch eine neue Ausgabenkategorie entsteht
    • Anfangs läuft dies über den CIO und breitet sich dann in alle Teile der Organisation aus
  • Viele Unternehmen nehmen bereits einen Trade-off zwischen Ausgaben für AI-Tools und zusätzlichen Einstellungen im Engineering vor
    • Statt weiteres Personal einzustellen, wird fortlaufend hinterfragt, ob sich Ziele auch mit Agenten erreichen lassen

  • Ergänzung und Ersatz von Junior Engineers

    • Ähnlich wie wir es historisch bei anderen vertikalen Softwareunternehmen beobachtet haben, die an serviceorientierte Branchen verkaufen
    • Delegation an Coding-Agenten und entsprechende Workflows beginnen, Junior Engineers zu ergänzen und zu ersetzen
    • Der Fokus liegt nicht nur auf Produktivitätssteigerung und Kostensenkung, sondern auf maximaler Hebelwirkung von Fähigkeiten
    • Einzelpersonen erhalten völlig neue Fähigkeiten und verringern dadurch ihre Abhängigkeit von anderen

  • Einkaufsumfeld mit mehreren Stakeholdern

    • Es zeigt sich ein Einkaufsumfeld mit mehreren Stakeholdern, in dem die Budgetquellen komplexer sind
    • Developer-led GTM bleibt in einem lauten Wettbewerbsumfeld weiterhin König
    • Innerhalb von Unternehmen beeinflussen CIO, Engineering-Leads, Produktteams und einzelne Entwickler die Kaufentscheidung anders als bei der vorherigen Generation von Entwicklertools, da das Maß an Guardrails, das für nichtdeterministische Systemintegration nötig ist, eine Rolle spielt

  • Veränderung der Erfolgsmetriken

    • Wechsel zu Erwartungen auf Konsumentenniveau an sofortigen Nutzen und magisch wirkende Erlebnisse
    • Traditionelle Produktivitätsmetriken für Entwicklertools werden durch ergebnisorientierte Messgrößen ergänzt
      • Zeit von der Idee bis zum funktionierenden Prototyp
      • Verkürzung des gesamten Entwicklungszyklus
      • Höhere Produktivität von Business-Usern
    • Die Analysen von Cursor umfassen granulare Metrikverfolgung
      • Anzahl angezeigter Vorschläge, akzeptierte Vorschläge, mit AI-Unterstützung erzeugte Codezeilen, Akzeptanzrate AI-generierter Vorschläge

Gesetz Nr. 5: Die Definition des Entwicklers erweitert sich dramatisch

  • AI macht das Erstellen von Software für mehr Menschen zugänglich und erweitert die Definition von „Entwickler“ grundlegend
    • Dieser Trend ist seit der Seed-Investition in Zapier vor zehn Jahren zu beobachten
  • Die breite Verbreitung von Vibe Coding und AI-gestützter Entwicklung schafft eine neue Kategorie von Buildern, die maßgeschneiderte Software erstellen, ohne selbst Code zu schreiben oder sich darum kümmern zu müssen

  • Merkmale neuer Nutzerkohorten

    • Plattformen wie Lovable, Bolt, Create und v0 führen Nutzer zu Entwicklerplattformen, die traditionell nur technische Anwender bedient haben
    • Diese Kohorte lässt sich leicht an der Art ihrer Fragen erkennen
      • Es fehlen noch Problemlösungskompetenz, die Fähigkeit, Fehlercodes zu lesen, die Trennung zwischen Datenbankserver und Webserver zu verstehen oder zu wissen, was ein Load Balancer ist
    • Diese Nutzer bleiben oft in der Phase zwischen Prototyping und Produktion stecken
      • Unternehmen ordnen diese Nutzung eher effizientem Marketing als hochwertigem Umsatz zu
      • Es wird erwartet, dass sich dies mit der Zeit ändert, wenn Entwickler auf einem höheren Abstraktionsniveau zu arbeiten beginnen

  • Größere Rolle nichttechnischer Teammitglieder

    • Nichttechnische Teammitglieder helfen dabei, wertvolle Entwicklerzeit für Coding und Engineering-Arbeit außerhalb der Kernprodukte des Unternehmens freizumachen
    • Mit den richtigen Tools können sie:
      • AEs individuelle Demos für technische Produkte erstellen
      • Marketer Beispiel-Apps erstellen, die auf X geteilt werden
      • Content-Marketer technische Blogbeiträge verfassen

  • Neudefinition wertvoller Fähigkeiten

    • Domänenexpertise und Kundenkommunikation sind in allen Rollen wichtiger als Coding-Fähigkeiten
    • Systemdenken wird noch wichtiger, da sich die Arbeit von Low-Level-Implementierung hin zu Orchestrierung und Strategie entwickelt
    • Erfolgreich sind Einzelpersonen und Teams, die verstehen, wie komplexe Bausteine zusammenhängen, wissen, wo sich Automatisierung vertrauen lässt, und erkennen, wann menschliches Eingreifen unverzichtbar ist
    • Zwar ist das Ausliefern von Software schneller und einfacher denn je, doch die Veränderung der Entwicklerdefinition stellt die Bedeutung der Grundprinzipien nachhaltiger Unternehmen wieder her
    • Netlify-CEO: „Derzeit gibt es 17 Millionen JavaScript-Entwickler, und das sind traditionelle Entwickler. Aber wir erwarten, dass diese Zahl in den nächsten zehn Jahren 100 Millionen erreicht.“

Gesetz Nr. 6: Starke Netzwerkeffekte fördern eine frühe Positionierung im Ökosystem

  • Traditionelle Entwicklerunternehmen fördern Netzwerkeffekte durch Open Source, Community-Beiträge, Integrationen und Plugins
  • Nun werden Netzwerkeffekte durch die Verbreitung agentischer Entwicklung neu definiert und neu gedacht

  • Netzwerkeffekte zwischen Agenten

    • Es entstehen Netzwerkeffekte zwischen Agenten, bei denen AI-Agenten nützlicher werden, wenn sie mit anderen Agenten kommunizieren und sich mit ihnen zusammensetzen können
    • Beispiel: Ein Scheduling-AI-Agent, der Meetings planen kann, wird deutlich leistungsfähiger, wenn er mit dem Reiseagenten, dem Ausgabenmanagement-Agenten und dem Kalender-Agenten anderer Personen kommunizieren kann
    • Möglich wird dies durch Protokolle wie MCP

  • Verstärkung von Datennetzwerkeffekten

    • Datennetzwerkeffekte werden durch Kontext verstärkt
    • Je mehr Kontext ein AI-Agent hat, desto mehr gewünschte Aufgaben kann er erledigen
    • Dadurch steigt der Wert von Produkten, die diesen Kontext besitzen
    • Beispiel: Product Intelligence von Linear
      • Verfügt über über Jahre aufgebaute Daten darüber, wie Tausende Engineering-Teams tatsächlich arbeiten
      • Kann Aufgabenverteilungen vorschlagen, Issues klassifizieren und Produktabläufe vereinfachen

  • Abschwächung des Lock-in-Effekts von Integrationen

    • Dort, wo der Lock-in-Effekt von Integrationen traditionell Wechselkosten erzeugt hat, werden Netzwerkeffekte schwächer
    • Recall-CEO David Gu: „Der Wechsel zwischen verschiedenen APIs ist heute einfacher denn je, weil AI-Agenten helfen, ohne dass Menschen Integrationscode manuell schreiben müssen.“
    • MCP reduziert Lock-in weiter, indem es AI-Agenten ermöglicht, Tools automatisch zu entdecken und zu integrieren
    • LLMs machen es im Allgemeinen für jeden leichter, während des Evaluierungsprozesses Optionen zu recherchieren und zu synthetisieren

  • Paradoxon in einer AI-gesteuerten Empfehlungsumgebung

    • In einem Ökosystem, in dem AI Entscheidungen über Empfehlungen für Entwicklertools steuert, ergibt sich ein Paradoxon bei der Rolle subjektiven menschlichen Feedbacks
    • AI-Agenten könnten subjektive Präferenzen wie Benutzerfreundlichkeit ignorieren und sich nur auf objektive Leistungsmetriken wie Performance und Latenz konzentrieren
    • Gleichzeitig könnten AI-Agenten mit der Zeit beim Lernen stärker auf subjektives menschliches Feedback angewiesen sein
    • Dieses Paradoxon bedeutet, dass Produkte mit der höchsten Qualität in jedem Fall profitieren
      • Developer-led Growth, Produkt-Launches, Dokumentation, Lerninhalte, Konferenzen, Community-Foren und Reviews werden viel wichtiger
      • Geschwindigkeit ist wichtiger denn je, und der First-Mover-Vorteil wirkt wie Zinseszins

  • Unterschiedliche Perspektiven von Führungskräften

    • Diese Gesetze sind weiterhin WIP, und Unternehmensführer bringen unterschiedliche Sichtweisen ein
    • Vapi-CTO Nikhil Gupta: „AI schwächt Netzwerkeffekte auf nichtobjektiver Grundlage und stärkt objektive Netzwerkeffekte. Menschen könnten zum Beispiel denken, dass die API von Stripe am einfachsten zu nutzen ist, aber ein AI-Agent würde sich beim Vergleich der Stripe-API mit der Ayden-API nicht für Benutzerfreundlichkeit interessieren. Wenn Stripe jedoch zuverlässiger ist, werden sich alle AI-Agenten dafür entscheiden.“
    • Resolve-CEO Spiros Xanthos: „Agent-first GTM dreht sich nicht um Hype, sondern um Beweise. Wenn man in der Kundenumgebung auftaucht und wichtige Ergebnisse liefert, steigt die Akzeptanz ganz natürlich. Das ist die neue Evangelisierung.“

Gesetz Nr. 7: Platform Engineers entwickeln sich zu Architekten autonomer Flows

  • Die Rolle des Platform Engineering erweitert sich von Software-Management zur Gestaltung autonomer Engineering-Flows
  • Platform Engineers sind für die User Experience aller technischen Teams verantwortlich
  • Die wachsende Bedeutung innerhalb der Organisation spiegelt sich zunehmend in der Dringlichkeit von Einstellungen wider

  • Wandel der Verantwortungsbereiche

    • Platform Engineers benötigen nun die folgenden Fähigkeiten
      • Agentic Flows mit klaren menschlichen Aufsichtsschritten entwerfen
      • starke Guardrails durchsetzen, um das Risiko zu steuern, dass Agenten falsche Aufgaben ausführen
      • über Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit hinaus Verantwortung für System- und Informationsarchitektur übernehmen
    • Agenten übernehmen Routineaufgaben, während AI-Kontrollzentren für die komplexesten strategischen Entscheidungen aufgebaut werden

  • Rollenwandel bei Software Engineers

    • Da AI-Agenten mehr echte Code-Generierung übernehmen, wandeln sich Software Engineers von Handwerkern zu Product Ownern ihrer eigenen Systeme
    • Dieser grundlegende Wandel bedeutet, dass Engineers sich zunehmend für Ergebnisse statt für Implementierungsdetails interessieren

  • Anforderungen an neue Workflows

    • Starke Tests und Monitoring werden entscheidend
    • Dokumentation muss nicht nur die Code-Struktur, sondern auch das Verhalten des Systems erklären
    • Code-Reviews verlagern sich von Syntaxprüfungen zur Validierung von Business-Logik und Architekturentscheidungen

  • Organisatorische Implikationen

    • Die Implikationen reichen über individuelle Produktivität hinaus
      • Teams benötigen neue Prozesse für den Wissenstransfer
      • Incident Response wird schwieriger, wenn Menschen die ursprüngliche Implementierungslogik nicht vollständig verstehen
      • Technical Debt akkumuliert sich anders, wenn generierter Code für Menschen nicht lesbar ist
    • Wenn Engineers nicht mehr die Autoren ihres Codes, sondern dessen Betreiber sind, sind massive Investitionen in Observability, automatisierte Tests und Architecture Governance nötig, um die Systemzuverlässigkeit aufrechtzuerhalten

  • Validierungsengpass

    • Da AI Code in beispielloser Geschwindigkeit erzeugt, verlagert sich der zentrale Engpass vom Schreiben des Codes zur Verifizierung der Korrektheit
    • Das verändert die Entwicklungsgeschwindigkeit grundlegend
      • Teams können in wenigen Minuten Tausende Zeilen Code erzeugen
      • deutlich mehr Zeit wird dafür benötigt zu verifizieren, ob er wie beabsichtigt funktioniert, sich sauber in bestehende Systeme integriert und Sicherheits- sowie Performance-Anforderungen erfüllt
    • Unternehmen, die die Validierungsgeschwindigkeit durch bessere Test-Frameworks, Echtzeit-Validierungstools und visuelle Verifikationssysteme optimieren, haben im AI-gestützten Entwicklungszyklus erhebliche Vorteile

  • Perspektive des Render-CEO

    • "Die wichtigste anhaltende Veränderung im Plattform-Management ist die Verlagerung von Infrastruktur-Management zur Optimierung von Entwickler-Workflows"
    • Engineering-Teams erkennen inzwischen, dass der Aufbau und Betrieb maßgeschneiderter interner Entwicklungs- und Deployment-Plattformen oft undifferenzierte Arbeit ist, die Ressourcen vom Kerngeschäft abzieht
    • Durch die Nutzung gemanagter Plattformen wie Render zur Abwicklung der Basisinfrastruktur können sich Platform Engineers auf höherwertige Automatisierung konzentrieren

Gesetz Nr. 8: Defensibility dreht sich um kontinuierliche Weiterentwicklung und Plattformkontrolle

  • Im Kern bedeutet eine Plattform zu sein, eine skalierbare Infrastruktur zu schaffen, auf und mit der Dritte bauen können
    • Das aktiviert ein Ökosystem, das umso wertvoller wird, je mehr Nutzer beitragen und echte Community-Liebe zeigen

  • Kontinuität zur SaaS-Ära

    • Dieses Konzept bleibt seit der SaaS-Ära konsistent
    • Das AI-Zeitalter wertet bestimmte Säulen der Defensibility auf

  • Zentrale Faktoren der Defensibility

    • 1. Kontrolle über den Einstiegspunkt
      • wie der Besitz des Code-Repositorys bei GitHub oder die Dominanz von VS Code als Texteditor
      • das gibt Plattformen das strategische Recht, Funktionen auf bestehendes Nutzerverhalten aufzusetzen
    • 2. Datenvorteil
      • zeigt sich durch proprietäre Produktdatensätze und unternehmensspezifischen Kontext, der Funktionen ermöglicht, die Wettbewerber nicht kopieren können

  • Die grundlegendste Veränderung: kontinuierliche Weiterentwicklung

    • Kontinuierliche Weiterentwicklung ist am wichtigsten
    • Die besten Plattformen orchestrieren aktiv mehrere AI-Modelle, Datenquellen und Workflows, um autonomes Verhalten auszuführen
      • sie verfügen tendenziell über einzigartige Daten aus ihrem Ökosystem
      • sie können Daten schnell für Echtzeit-Feedback-Loops aus agentischen und Kundeninteraktionen nutzen

  • Die Bedeutung von Geschwindigkeit

    • Geschwindigkeit ist entscheidend und zwar sowohl bei der Bereitstellung zusätzlicher Funktionen als auch bei der Strategieentwicklung
    • Unternehmen müssen sich mit ihrer Vision für Act 2 und Act 3 deutlich früher beschäftigen, als es in der SaaS-Ära nötig war
    • Es bleibt spannend zu sehen, wie sich das weiterentwickelt

  • Perspektive des Port-CEO

    • "Es ist wichtig, der Erste zu sein, der die Art verändert, wie Arbeit erledigt wird. Aus Produktsicht heißt das, etwas zu bauen, das sich kontinuierlich weiterentwickeln wird"
    • "Zum Beispiel eine Plattform wie CRM – etwas, das jemand verwaltet, kontrolliert, mit einer Meinung versieht und aus den zentralen Bausteinen heraus iteriert"

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1 Kommentare

 
progdesigner 2025-10-28

Also, wie man damit umgehen sollte, weiß bisher noch niemand
Schnell zu reagieren und sich zu verändern scheint die einzige Überlebensstrategie zu sein
in dieser Zeit