Im Zeitalter der AI: So gestaltest du deine Expertise neu [Google Slides, 165 S.]

• Präsentationsunterlagen von Hayongho Ha von Data Oven
• Die AX(AI-Transformation)-Reise eines Unternehmens durchläuft meist ähnliche fünf Phasen — Jubel → Stagnation → Euphorie → Zweifel → letzte Hürde
• AI J curve Trap – Nur weil man AI ansetzt, wird man nicht sofort besser; man muss erst die Grube der Verification Tax(Verifizierungssteuer) durchqueren, bevor es aufwärtsgeht
• Die 3 großen Schulden(debt) im AI-Zeitalter fressen die Produktivität auf
  • Technische Schulden — AI-Code ist nur gut in lokaler Optimierung, versteht aber das Ganze nicht; durch exzessive Duplikate/Umwege verlangsamt sich das Unternehmen nach 5 bis 19 Monaten sogar
  • Kognitive Schulden — Ergebnisse werden deployt, ohne sie wirklich zu verstehen oder von ihnen überzeugt zu sein; durch "cognitive surrender(kognitive Kapitulation)" wird dein Klick → mein Klick zu einer Pipeline
  • Intentionsschulden — Der Kontext und das implizite Wissen darüber, warum etwas so gebaut wurde, verflüchtigen sich; es gibt sogar Wiedereinstellungsfälle nach Entlassungen
• Die Hauptarbeit des Menschen verschiebt sich von der Produktion zur Verifizierung — nicht alles verifizieren, sondern die Fähigkeiten auf die Verifizierungs-Layer für Ergebnisse konzentrieren
  • Verifizierungs-Layer = Binary Checks(Testfälle) + Quantitative Metrics(Durchsatz/Latenz) + Qualitative Rubrics(LLM as a judge)
  • Nicht nur build-time-, sondern auch run-time-Verifizierung ist nötig (bei nichtdeterministischen AI-Agent-Produkten)
  • Gute Verifizierung erfordert Domain Understanding → kann von Experten erstellt werden
• ClaudeCode-Quellcode-Leak-Vorfall — A-Klasse-Code war nur wegen des menschlichen kognitiven Raums nötig; wenn AI ihn verarbeitet, reicht auch C- oder D-Klasse, solange das Ergebnis gut ist
• Wenn allein die Verifizierung verlässlich ist, kann Auto Research / Loop(ehemals Ralph) selbst dann, wenn Menschen schlafen, 24 Stunden lang iterative Selbstverbesserung durch AI betreiben
• Lösung für Intentionsschulden = tacit knowledge(implizites Wissen) erfassen
  • matt-pococks grill-me / grill-with-docs — AI wird als Fragesteller eingesetzt, um meine Intentionen herauszuarbeiten (der Fragesteller bist nicht du, sondern AI)
  • Unternehmensweites Gedächtnis, gemeinsamer Unternehmensspeicher von Anthropic, mem0·seCall usw.
  • Durch Extraktion von persona+memory wird ein "virtuelles Ich-Agent" erstellt
• Voraussetzungen für eine AI native company → Queryable + Closed loop + Self-improving
  • Alle Komponenten werden AI-bedienfreundlich und für Menschen verifizierungsfreundlich neu gestaltet; Senior-Mitarbeiter, die zuvor nur gemanagt haben, kehren in die operative Arbeit zurück
• Das Idealbild von Talenten im AI-Zeitalter = "die Fähigkeit, in mehrdeutigen Situationen Antworten zu finden"
  • Bald wie ein CEO: ①Probleme zerlegen ②Misserfolge schnell erkennen ③eine Struktur finden, die Dinge zum Laufen bringt
• Neu wichtiger werdende Stärken — schnelles Kontextverständnis, die Fähigkeit zur Umwandlung in mind-sized bites, Aufmerksamkeitskraft(Marketing), ein klares Taste(Geschmack) ("worauf man bewusst weniger setzt")
• Trotzdem bleibt Expertise unverzichtbar — Gell-Mann Amnesia Effect(wirkte nur deshalb plausibel, weil man kein Experte war), Wertekonflikte und schwierige Entscheidungen mit Verantwortung bleiben Sache des Menschen
• Wandel in der Definition von Experten — vom Skill-Spezialisten zum operativ Verantwortlichen
  • Eine Person, die AI für die eigene Domain baut, die Verifizierungs-Layer wartet und richtige Werturteile, einen unterstützten Geschmack und nachvollziehbare Verantwortung trägt

[bohblue23]

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