Der größte Engpass in effizienter Arbeit mit Computern sitzt immer davor.
Computer der Zukunft werden dramatisch anders funktionieren, als die, die wir heute kennen.
Warum gibt es eine Maus und eine Tastatur? Weil wir als Menschen, mithilfe unserer menschlichen Intelligenz, Computer bedienen. Diese Dinge brauchen wir, um den Computer zu steuern, und durch diese Interaktion entsteht dann ein entsprechender Mehrwert.
Doch die Zukunft wird radikal anders aussehen. Computer werden, durch immer kleiner und leistungsfähigere KI-Modelle, nativ intelligent sein. Und wir als Menschen werden nicht mehr manuell Sachen an ihnen ausführen, sondern - höchstwahrscheinlich über Spracheingabe - dem Computer nur noch mitteilen, was er ausführen soll.
3 Trends
Ich basiere diese Prognose auf 3 Trends, die sich zeitgleich entwickeln, und vermutlich an diesem Punkt münden werden:
- KI kann zunehmend zuverlässig Computer bedienen
- Kleine KI-Modelle werden immer leistungsfähiger
- Hardware wird immer leistungsfähiger, und Rechenkapazität immer günstiger
1. Wie KI Computer bedient
Agentische Systeme wie Claude Code haben im Endeffekt 2 Fähigkeiten:
- "Intelligenz" - sie können Inhalte analysieren und erstellen, bspw. Text oder Code für uns schreiben
- Ausführung - sie können Dinge direkt auf unserem Computer ausführen, bspw. mit verschiedenen Tools und einem eigenen Bash Terminal
Die Ausführung erlaubt es, dass diese Systeme echten Mehrwert erzeugen. Die zunehmende Intelligenz und performance erlaubt es, dass sie immer komplexere und längere Aufgaben immer zuverlässiger erledigen können.
Diese Systeme werden also bleiben, aber sich vermutlich in Zukunft mit zwei weiteren wichtigen Trends verbinden.
2. Leistungsfähige SLMs
Einen Trend der ziemlich im Hintergrund läuft, sind sog. SLMs (small language models).
Erst kürzlich ist 1-Bit Bonsai 8B erschienen, das verhältnismäßig zur Größe des Modells eine starke Performance hat, und Google hat mit Gemma 4 eine wirklich starke Reihe an SLMs veröffentlicht.
3. Hardware Entwicklung
Gleichzeitig werden Chips immer leistungsfähiger und Rechenkapazität über Zeit exponentiell günstiger.
Natürlich gibt es aktuell Lieferengpässe, weil die Nachfrage in einem kurzen Zeitraum explodiert ist. Aber der Markt wird auf erhöhte Nachfrage mit erhöhtem Angebot reagieren (natürlich gibt es irgendwo auch Limits an natürlichen Ressourcen die für die Herstellung benötigt werden, aber die lassen wir für dieses Argument mal außen vor).
Das Resultat
Alle 3 Trends werden in Zukunft zusammenkommen.
Und Computer werden nativ "intelligent" sein.
Sie werden bereits bei Kauf ein integriertes, leistungsfähiges KI-Model haben, und agentische Fähigkeiten. Also ein bereits eingebautes "Claude Code" - nur, dass alle Daten komplett lokal verarbeitet werden können.
Der größte Engpass zur Wertschöpfung an Computern ist aktuell nicht der Computer, oder die Rechenkapazität des Computers, sondern die Bandbreite (Geschwindigkeit) mit der ein Mensch einen Computer steuern und auf ökonomisch relevante Probleme anwenden kann.
Doch durch native Intelligenz wird dieses Problem gelöst.
Alle, die bereits heute (so wie ich, und die Teilnehmer der KIPA) tagtäglich mit agentischen Systemen wie Claude Code arbeiten, wissen, dass wir uns in ein neues Paradigma bewegen.
Ich muss heutzutage nicht mehr selbst Lösungen entwickeln, sondern meinem Agentensystem das Ziel kommunizieren. Die Lösung entwickelt es dann eigenständig.
In Zukunft werden alle Computer so funktionieren.
Und unsere Aufgabe wird sich dorthin verschieben, dass wir unsere Kreativität einsetzen, um die Computer auf die richtigen Probleme zu lenken.
Was das für dich bedeutet
Es steht eine radikale Veränderung unserer Arbeit mit Technologie bevor.
Und entsprechend dringend ist die Notwendigkeit, anders zu denken.
Unsere Rolle in der digitalen Wertschöpfungskette verschiebt sich dramatisch: weg von operativer Umsetzung, hin zu dirigieren und delegieren. Du wirst zum Manager eines Schwarms von Agentensystemen, die deine Anweisungen präzise und zuverlässig ausführen.
Das verändert, was von dir gefordert wird. Weniger Experte für die Details der Ausführung, mehr Experte für das Problem selbst. Du musst tief genug in deinem Anwendungsbereich verwurzelt sein, um zu wissen wie die ideale Lösung aussieht, welche Probleme es überhaupt wert sind, gelöst zu werden, und wie du deine Agenten so steuerst, dass sie dorthin kommen.
Deine Zeit wird sich verschieben - weg von der Durchführung, hin zur Review. Du bist nach wie vor für das Endresultat verantwortlich. Das bedeutet: gründlich prüfen, Qualität sichern, das Steuer in der Hand behalten.
Im Ergebnis wirst du weniger Zeit in manueller, operativer Arbeit verbringen, und mehr in strategischer und kreativer. Genau das erlebe ich selbst: durch konsequenten KI-Einsatz spare ich mir mittlerweile 15+ Stunden pro Woche, die ich stattdessen in Strategie und kreative Problemlösung investiere.
Das Beste, was du tun kannst, um dich darauf vorzubereiten, und sogar eine Vorreiterrolle anzunehmen, ist JETZT anzufangen, so zu arbeiten.
Agentensysteme wie Claude Code erlauben es uns heute bereits, diese neue Art der Arbeit zu erfahren. Wenn du jetzt Zeit und Energie investierst, um diese Systeme wirklich in der Tiefe zu meistern, hast du einen Wissensvorsprung, der schwer aufzuholen sein wird.
Mein Rat an dich ist es, 2 Phasen zu durchlaufen.
Erstens, konzentriere dich darauf, diese Systeme in der Tiefe zu verstehen, und für dich selbst optimal zu nutzen. Das Problem ist, dass die meisten Inhalte, die dort draußen existieren, nur oberflächlich und zusammenhangslos verschiedene Features beibringen, und nicht ein Gesamtkonzept vorstellen, wie du dir ein System aufbaust, dass du tagtäglich nutzen kannst.
Zweitens, verwende dieses System, um echte Projekte durchzuführen, und echte Probleme zu lösen. In der praktischen Anwendung entsteht nicht nur vertieftes Wissen, sondern auch eine echte Intuition für die Möglichkeiten, Limitationen und Bedienungsweise dieser neuen Technologie. Das ist etwas, dass dir niemand nehmen kann, und ein echter Wettbewerbsvorteil.
Wer jetzt tiefes Wissen aufbaut in der Praxis hat einen Vorsprung, der schwer einzuholen sein wird.
dein Garrit
Bis zum nächsten Mal.
Dein Garrit