The Big AI Shift: Wie Künstlich Intelligenz Unternehmen steuert
Field Notes aus San Francisco, Oktober 2025
Seit Wochen pulsiert die Bay Area in einem neuen Rhythmus. Zwischen Stanford, SoMa und North Beach geht es überall um dieselbe Frage:
Wie schnell kann Intelligenz werden – und wem gehört sie?
Was früher Forschung war, ist heute ein globaler Wettlauf. Zum ersten Mal geht es nicht mehr nur um Algorithmen, sondern um die Infrastruktur des Denkens selbst.
Die neue Frage lautet:
Wie verwandle ich KI nicht nur in ein Tool, sondern in ein System, das mein Unternehmen intelligenter macht – das Prozesse beschleunigt, Kosten senkt, neue Einnahmequellen erschließt und Wissen in Entscheidungen übersetzt?
Nicht im Sinne von „Ich verwende mal ChatGPT“, sondern:
Wie kann ich KI so tief integrieren, dass sie mein Geschäftsmodell neu definiert?
Gleichzeitig findet hier die größte Entlassungswelle seit Covid statt, das bei Unternehmen die sehr erfolgreich sind und gleichzeitig sehr viel in KI investieren - was ist das los? Eine Einordnung der aktuellen Entwicklungen in diesem Blog.
Warum in den USA Jobs fallen
Während hier in Kalifornien Milliarden in KI fließen, erlebt das Land zugleich die größte Entlassungswelle seit COVID. Allein im Oktober wurden 172.000 Stellen gestrichen.
Amazon baut 30.000 Corporate Jobs ab, Microsoft 9.000, Meta restrukturiert ganze Forschungsabteilungen. Gleichzeitig investieren dieselben Unternehmen über 200 Milliarden Dollar in neue Rechenzentren, GPUs und KI-Infrastruktur.
Das Paradox: Gewinne steigen, Beschäftigung sinkt. Kapital wird von Menschen zu Maschinen verlagert.
Doch dahinter steckt mehr als ein kurzfristiger Sparzyklus. Es ist der Beginn einer neuen Phase der Arbeitswelt:
- Produktivität wird nicht mehr durch Menschen, sondern durch Intelligenz skaliert.
- Der klassische “White Collar Job” – einst Symbol des Aufstiegs – verliert seine Stabilität, weil KI kognitive Arbeit schneller, billiger und präziser erledigt.
- Unternehmen optimieren nicht mehr Prozesse, sondern Denken selbst.
Was hier entsteht, ist der erste echte Shift von Human Capital zu Machine Intelligence.
Und das ist vielleicht der tiefgreifendste Strukturwandel seit der industriellen Revolution – diesmal nicht in der Fabrikhalle, sondern im Büro.
Die neue Architektur der Intelligenz
Auf der AMD Developer Conference sprach Daniel Han (CEO Unsloth AI) über das, was er die „Renaissance der Geschwindigkeit“ nennt. Sein Team hat Trainingsprozesse um den Faktor 30 beschleunigt, mit 90 % weniger Speicherverbrauch – was früher Wochen dauerte, passiert jetzt in Stunden.
Die Konsequenz: KI-Projekte, die noch 2023 fünf Millionen Dollar kosteten, lassen sich heute für unter 500 000 Dollar trainieren. Nicht nur Open Source, sondern Open Speed.
Auch Simon Mo vom vLLM-Projekt (UC Berkeley) zeigte, wie entscheidend technische Architektur wird: Paged Attention, intelligentes Batching, GPU-Optimierung.
Sein Satz hallt nach:
„Jede Millisekunde entscheidet, wenn Agenten in Echtzeit denken.“
Geschwindigkeit ist zur neuen Intelligenzform geworden.
San Francisco, Oktober 2025
Das neue Nervensystem der KI
Ollama und Google Gemma stehen exemplarisch für den Wandel:Modelle laufen nicht mehr ausschließlich in der Cloud, sondern direkt auf Laptops, Smartphones und Edge-Geräten.
„Run your own model – own your own intelligence.“
Das ist keine technische Spielerei, sondern eine Machtverschiebung: von zentraler Kontrolle zu individueller Intelligenz, von Plattformabhängigkeit zu digitaler Eigenständigkeit.
Wenn ein mittelständisches Unternehmen seine Produktions-KI künftig auf dem eigenen Server betreibt, spart es nicht nur Cloud-Kosten – es behält seine Datenhoheit und reagiert in Sekunden statt Minuten.
Das ist mehr als Effizienz. Es ist die neue Form von Souveränität.
Vom Index zur Intelligenz
Die Ära der Suche endet – die Ära der Entscheidungssysteme beginnt. Agenten erkennen Muster, verstehen Kontext und leiten daraus Handlungen ab Das neue strukturelle Muster lautet: Context → Action → Trust
Context Engineering
Unternehmen wie Contextual AI lösen das größte Problem der Wirtschaft: unstrukturierte Daten. 90 % der weltweiten Unternehmensinformationen liegen brach – in PDFs, E-Mails, Tickets, Logfiles. Nur wer Kontext versteht, kann Wissen in Handlung verwandeln.
2. Action Engineering
Startups wie LlamaIndex oder Galileo demonstrieren, wie Agenten aus Kontext operatives Handeln erzeugen: Sie prüfen Rechnungen, analysieren Verträge oder generieren Compliance-Berichte – Aufgaben, für die früher ganze Teams Tage brauchten.
Agents must act on knowledge – not just retrieve it.
3. Trust Engineering
Wayfound und Adobe kümmern sich um Governance, Audit und Ownership.
Denn wenn Agenten selbst handeln, muss klar sein, wer verantwortlich ist.
Who owns the outcome of an agent? So entsteht die dreistufige Architektur der Zukunft: Context → Action → Trust.
Denn noch immer scheitern 95 % aller KI-Projekte nicht an Technologie, sondern an fehlender Governance.
Cisco entwickelt deterministische Kontrollsysteme für nicht-deterministische Modelle. Und Wayfound stellt die entscheidende Frage für das kommende Jahrzehnt:
„Wer trägt Verantwortung, wenn eine Entscheidung von einem System getroffen wurde?“
Damit entsteht eine neue Managementebene: Chiefs of Agents – Verantwortliche für Systeme, die selbst Entscheidungen treffen. Das ist nicht weniger als der Beginn einer organisatorischen Revolution.
Was das für Europa bedeutet
Der europäische Mittelstand steht jetzt an derselben Schwelle. Zement, Maschinenbau, Energie – überall dort liegen gewaltige Datenschätze, die oft ungenutzt bleiben.
Drei Aufgaben für Führungskräfte:
Daten aktivieren statt nur sichern. Produktions- und Sensordaten sind Kapital. Der Unterschied zwischen Gewinnern und Verlierern liegt künftig darin, wer sie semantisch verknüpfen und von Agenten nutzen lässt.
Rechenleistung sichern. Compute wird zur neuen Währung. Kooperationen mit Universitäten, Startups und KI-Labs sind der Zugang zu dieser Ressource – wie Strom in der Industrialisierung.
ROI neu definieren.
Nicht Zeitersparnis zählt, sondern Return on Intelligence: Wie viel Umsatz, Effizienz und Innovationskraft generiert ein Euro Rechenleistung? Der neue Maßstab heißt RoC – Return on Compute.Das kulturelle Muster: Führen in Unsicherheit
Viele europäische Manager denken noch deterministisch:
„Wenn A, dann B.“
Aber KI denkt probabilistisch:
„Wenn A, dann wahrscheinlich B – mit Kontext C.“
Das verlangt ein neues Führungsverständnis:
Mehr Experimentieren, weniger Perfektionismus.
Entscheidungen unter Unsicherheit – schnell, reversibel, lernend.
Vertrauen in lernende Systeme, ohne Kontrolle aufzugeben.
Europa steht damit nicht nur vor einer technologischen, sondern vor einer mentalen Revolution. Die Frage ist nicht, ob KI kommt – sondern, ob wir sie gestalten.
Ob wir weiter von „Sicherheit“ sprechen, oder beginnen, mit Intelligenz zu führen.
Fazit – The Big Shift
Wir erleben den Übergang von einer Welt der Arbeit zu einer Welt der Intelligenz. Von Effizienz zu Erkenntnis. Von Kontrolle zu Kontext. Künstliche Intelligenz wird unsere Arbeitswelt so unfassbar verändern, aber nicht unbedingt zum schlechten. Jeder ist nun gut beraten, sich mit den aktuellen Entwicklungen zu beschäftigen, gleichzeitig seine menschliche Fähigkeiten wie Kreativität, Beziehungsfähigkeit oder Storytellung zu entwickeln.
Die Zukunft der Führung liegt nicht darin, Maschinen zu managen – sondern Intelligenz zu orchestrieren, Beziehungen aufbauen und Empathie zu entiwckeln.
Für österreichische und europäische Führungskräfte ist das kein ferner Trend, sondern eine Einladung:
Lernen Sie dort, wo dieser Wandel entsteht. Gehen Sie in die Bay Area, erleben Sie, wie Unternehmen Intelligenz skalieren, wie Führung neu definiert wird, und wie aus Technologie Haltung wird-. Denn der eigentliche Wettbewerbsvorteil der Zukunft liegt nicht in der KI selbst – sondern in der Fähigkeit, mit ihr zu lernen.
Autor: Werner Sattlegger, CEO Art of Life
Veranstaltunshinweis: Interesse an der nächsten Reise? Hinweis - Silicon Valley Learning Journey, 08.- 12. Juni, 2026
Schreiben Sie mir direkt unter office@the-art-of-life.at
oder melden Sie sich unter https://www.the-art-of-life.at.
Empfohlene Literatur & Quellen
McKinsey Global AI Survey (2025): „95 % of AI pilots fail due to organizational immaturity.“
Stanford HAI Report (2025): „Agentic AI and the Future of Decision Making.“
Gartner (2025): „AI Supervision as a Core Leadership Discipline by 2027.“
MIT Technology Review (Sept 2025): „The Second Wave of Intelligent Automation.“
Exkurs und Bonustrack - Wie die Architektur von KI Agenten heute funktioniert
Künstliche Intelligenz funktioniert wie ein Nervensystem aus Datenleitungen. Damit eine KI „denken“ kann, braucht sie:
Rohdaten (Input)
Verarbeitung & Strukturierung (Data Pipeline)
Infrastruktur (Server, Speicher, GPUs)
Modelle (das „Gehirn“)
Services & Schnittstellen (damit Menschen und Systeme es nutzen können)
Daten – das ist der Rohstoff
Hier beginnt alles, bei Sensoren, Maschinen, CRM-Systeme, E-Mails, PDFs, Bilder oder Social Data. Das sind Rohdaten – oft chaotisch, unsauber, doppelt oder unvollständig.
➡️ Aber ohne Aufbereitung bringen sie nichts.
Beispiel: Ein Energieversorgungsunternehmen hat 20 Jahre lang Wartungsberichte – das ist Gold, weil darin alle Informationen gesammelt sind, die für die Zukunft wichtig sind. Aber die liegen in PDFs, Mails, SAP-Feldern. Erst wenn sie vereinheitlicht, bereinigt und indexiert sind, kann KI sie verstehen.
Datenpipeline – der „Verdauungsprozess“
Die Data Pipeline ist das System, das Daten
sammelt (Ingestion)
bereinigt (Cleaning)
transformiert (Transformation)
speichert (Storage / Data Lake)
Das ist wie eine Fabrikstraße für Informationen. Wenn sie sauber gebaut ist, kann später alles darauf laufen: Dashboards, KI-Modelle, Suchsysteme.
💡 Tool-Beispiele: Apache Kafka, Airflow, Databricks, Snowflake, Elasitc
Infrastruktur – die Energieversorgung
Hier läuft die Rechenpower: Server, Cloud, Netzwerke, GPUs (NVIDIA, AWS, Azure).
Ohne GPU keine Hochleistung (Training, Embeddings).
Ohne Speicher (Data Lake, S3, BigQuery) kein Zugriff.
Ohne Netzwerk keine Integration.
KI-Modelle – das „Gehirn“
Hier passiert das eigentliche „Denken“:
Modelle verarbeiten indexierte Daten (z. B. GPT, Claude, Llama).
Sie lernen aus Mustern (Training).
Sie generieren Antworten oder Vorhersagen (Inference).
Typen:
LLMs (Text, Sprache, Code)
Vision Models (Bilderkennung)
Predictive Models (Wartung, Nachfrage)
Agenten: kombinieren Modelle mit Tools (z. B. Elastic Agent Builder).
Services & Schnittstellen – das Gesicht nach außen
Damit Menschen und Organisationen profitieren, braucht es:
APIs → Schnittstellen zwischen Modell und Anwendung
Apps / Dashboards / Agenten → wo Ergebnisse sichtbar werden
Governance → wer darf was, wie wird dokumentiert
Zusammenspiel – das ganze System
Datenquelle → Pipeline → Infrastruktur → Modelle → Services → Nutzerfeedback → zurück in die Daten.
Ein Kreislauf: Jede Ebene füttert die nächste. Fehlt eine (z. B. schlechte Pipeline), fällt das System zusammen.
Autor: Werner Sattlegger
Founder & CEO Art of Life
Experte für digitale Entwicklungsprozesse, wo er europäische mittelständische Familien- und Industrie-unternehmen von der Komfort- in die Lernzone bringt. Leidenschaftlich gerne verbindet er Menschen und Unternehmen, liebt die Unsicherheit und das Unbekannte, vor allem bewegt ihn die Lust am Gestalten und an Entwicklung.
