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Ich habe meinen 3D-Drucker für einen Abend einer KI überlassen. Sie lag dreimal daneben - und genau das ist das Beste

Die Kamera im Drucker zeigte ein leeres Bett, die Düse in der Ecke geparkt, die erste Schicht lief an. Ich schaue aufs Handy und begreife: Es kommt kein Kunststoff. Die Düse ist heiß, der Kopf fährt, und nichts folgt ihm. Der Drucker druckte ehrlich in die Luft.

Das war weder das erste noch das letzte Mal an diesem Abend, dass etwas schiefging. Und genau deshalb will ich davon erzählen - nicht vom glänzenden Ergebnis, sondern davon, wie es wirklich entstanden ist.

Microsoft hat neun Produkte, die Copilot heißen. Ich hätte fast das falsche zweimal gebaut.

Zähl die Produkte, die Microsoft derzeit mit „Copilot" im Namen verkauft: der kostenlose Chatbot, das bezahlte Enterprise-Add-on, Microsoft 365 Copilot Chat, ein separater Business Chat, der nicht dasselbe Produkt ist, Copilot for Sales, for Service, for Finance, for Security, Copilot in Windows und GitHub Copilot, das mit dem Rest nichts teilt außer dem Namen. Neun nach der engsten Zählung. Näher an 80, wenn man jede Variante mitzählt.

Das ist nicht nur meine Grantigkeit. Im Juni 2025 hat die US-Werbeaufsicht, die National Advertising Division des BBB, Microsofts Copilot-Marketing geprüft und Teile davon als irreführend eingestuft, weil Verbraucher „die Unterschiede zwischen den verschiedenen Copilot-Diensten nicht unbedingt verstehen würden". Microsoft hat einige Aussagen abgeschwächt. Umbenannt hat es nichts.

Die Anweisung, die die falschen 26 Sprachen löschte

Ich hatte die Automatisierung meiner eigenen Website angewiesen, den Blog auf vier Sprachen zu verkleinern. Zwei Tage später stellte ich fest, dass sie dabei still und leise auch 26 Sprachen von der Startseite entfernt hatte, und weder mir noch einem einzigen Besucher war das aufgefallen.

Die Reisen, die ich nie gemacht habe

Die Karte behauptete, ich sei in 39 Ländern gewesen. Eines davon war eine Safari 2014 in Madagaskar. Ich habe nie einen Fuß nach Madagaskar gesetzt, und ich war mir ziemlich sicher, dass ich mich an eine Safari erinnern würde.

Ich hatte eine kleine KI-Pipeline auf meine Fotobibliothek angesetzt, rund 68.000 Bilder aus vielen Jahren, und sie gebeten zu zeichnen, wo mein Leben tatsächlich stattgefunden hat. Etwa 53.000 Fotos trugen bereits GPS-Koordinaten, das sah also nach dem einfachen Teil aus: Punkte setzen, Reisen verbinden, nach Jahren einfärben. Das Ergebnis war schön, absolut überzeugend und falsch, und zwar so, dass ich peinlich lange brauchte, um es zu erkennen, weil nichts daran falsch aussah.

Die Notizen, die nie ganz stimmten

Vor einigen Monaten hätte mich eine Notiz in meinem Archiv beinahe zu einer echten Entscheidung verleitet. Sie war präzise formuliert. Konkret. Wunderschön formatiert, mit einer selbstsicheren kleinen Tabelle und einer Zahl genau in ihrer Mitte. Und die Zahl stimmte nicht.

Nicht weil jemand gelogen hätte. Sie stimmte nicht, weil sie die Zusammenfassung einer Zusammenfassung einer Zusammenfassung war, und irgendwo, vier Generationen weiter oben in dieser Kette, hatte sich eine Zahl verschoben – so wie eine Geschichte abdriftet, wenn sie immer wieder nacherzählt wird. Als sie bei mir ankam, hatte sie jede Erinnerung daran verloren, woher sie stammte. Sie lag im selben Ordner, in derselben Schriftart, mit derselben ruhigen Autorität wie der Kontoauszug zwei Notizen weiter. Nichts an ihr verriet: Ich bin eine Vermutung über eine Vermutung. Genau das war das Problem.

Ich hole endlich das Beste aus meinen Apple-Watch-Daten heraus

Sechs Jahre. So lange trug ich die Antwort am Handgelenk, bevor ich mir die Mühe machte, sie zu lesen.

Die Apple Watch kaufte ich 2019 ohne besonderen Grund. Sie zählte meinen Puls, während ich am Schreibtisch saß, und zeichnete meinen Schlaf auf, während ich dort lag und keinen Sport trieb – und jede Nacht schrieb sie das alles in eine Datenbank, die ich nie ein einziges Mal geöffnet habe. Ich war kein Sportmensch. Eine Weile war die Uhr vor allem eine teure Möglichkeit herauszufinden, dass ich täglich ungefähr viertausend Schritte machte – die meisten davon in Richtung Küche.

Der Atlas, der in unseren Fotos steckt: Was 67.608 Familienbilder darüber wussten, wo wir gewesen waren

Ich hatte 67.608 Fotos. Zwanzig Jahre davon, das älteste von 2006, verteilt über 73 verschiedene Kameras und Handys, die die Familie seither besessen hat. Alles war gesichert, alles „sicher" — und völlig unerreichbar. Niemand scrollt zwanzig Jahre Bilder zurück, um den einen Nachmittag in einer bestimmten Stadt wiederzufinden, denn etwas zu finden ist mühsamer, als sich daran zu erinnern. Wertlos war das Archiv nicht. Es war ein zweites Gehirn, zu dem keine Tür führte. Also habe ich eine gebaut und KI auf den ganzen Berg angesetzt, um zu sehen, was wirklich darin steckt. Was am Ende dabei herauskam, war keine bessere Suchmaske. Es war eine Sammlung von Landkarten, von denen ich gar nicht wusste, dass ich sie mit mir herumtrug.

Die Strategie, die niemals «Verkaufen» sagen konnte

Rund zwei Monate lang riet mir ein Trading-Bot, den ich betreibe, kein einziges Mal zum Verkauf. Kaufideen kamen ständig herein, an manchen Tagen Dutzende. Verkaufsideen: keine. Ich nahm an, der Markt steige eben und der Bot lese ihn korrekt. Es stellte sich heraus, dass der Bot mathematisch nicht in der Lage war, einen Verkauf zu empfehlen, und ich selbst hatte ihn so gebaut, ohne es zu merken.

Das Wichtigste in Kürze

Die Überarbeitung, die ihre eigenen Quellen erfand

Ich brachte gerade eine lange Masterarbeit zum Abschluss, und das Literaturverzeichnis brauchte vor der Verteidigung noch einen Feinschliff: veraltete Einträge, fehlende Auflagennummern, verrutschte Formatierung. Also tat ich das Naheliegende und ließ einen automatisierten Durchlauf darüberlaufen. Das Ergebnis kam schneller und sauberer zurück, als ich es je von Hand hinbekommen hätte, jeder Eintrag poliert, jedes Feld gefüllt. Nebenbei hatte er allerdings Buchauflagen erfunden, die nie gedruckt wurden, und echte Quellen mit Kennnummern versehen, die ins Leere zeigen. Das Ganze sah so sauber aus, dass ich es beinahe so abgegeben hätte.

Die RAG-Pipeline, die Apple still und leise in deinen Mac gebaut hat

Mein Mac hat sich über Nacht selbst neu gestartet. Kein Absturzbericht auf dem Bildschirm, am Abend zuvor keine Warnung – nur ein frisches Anmeldefenster und dieses leise Gefühl, dass etwas passiert ist, während ich schlief. Also tat ich das, was bei mir inzwischen reflexartig geworden ist, denn ich betreibe einen kleinen Claude-Agenten direkt auf dieser Maschine: Ich fragte meinen Mac, was ihn umgebracht hat.

Die Antwort war eine Kernel Panic der Sorte „Watchdog-Timeout". Es gibt einen daemon, dessen einzige Aufgabe darin besteht, dem Kernel regelmäßig zu melden: „Mir geht’s gut, alles in Ordnung." Er verstummte für 94 seconds. Der Kernel ging vom Schlimmsten aus und erzwang einen kompletten Neustart der Maschine. Sie kam beim ersten Versuch sauber wieder hoch, also keine Panic-Schleife, keine sterbende Hardware. Doch ein gesundes Notebook erdrosselt sich nicht ohne Grund mitten in der Nacht.

Beim zweiten Mal sollte man automatisieren, nicht erst beim fünften

Ich habe ein Diagramm veröffentlicht, das falsch war, und es zwei Tage lang nicht bemerkt. Es sah völlig in Ordnung aus. Die Kästen saßen an den richtigen Stellen, die Beschriftungen stimmten, und die Linien dazwischen zeigten auf die falschen Kästen. Bei einer Handänderung zu viel war ein Verbindungspfeil unbemerkt um eine Position gerutscht, und niemandem fiel es auf, denn auf den ersten Blick gab es nichts zu bemerken. Dieser kleine Fehler hat mir eine Regel beigebracht, die ich heute weit über Diagramme hinaus anwende: Der richtige Moment, etwas nicht mehr von Hand zu machen, ist das zweite Mal, nicht das fünfte.

Der Report, der fünf Tage lang log und nie einen Fehler meldete

Jeden Morgen schickt mir ein Assistent, den ich selbst gebaut habe, ein kurzes Briefing: was heute ansteht, worauf ich achten muss, was eine Antwort braucht. Fünf Morgen hintereinander begann es mit irgendeiner Variante von “nichts geplant, freier Tag zu Hause”. Ich war die ganze Zeit unterwegs, mit vollem Terminkalender. Das Briefing war fröhlich, selbstsicher und komplett falsch, und nirgendwo im System ging ein einziger Alarm los.

Die Krimskramsschublade in deiner Hosentasche: Was wirklich in 7.915 Screenshots steckte

Auf meinem Handy lagen 7.915 Screenshots. Fünf Jahre davon, zurück bis 2021: Rezepte, halb gelesene Artikel, Orte, die mir jemand empfohlen hatte, Apps, die ich mal ausprobieren wollte, längst verfallene Bordkarten. Ein Stapel dieser Größe hört auf, eine Gedächtnisstütze zu sein, und wird zur Mülldeponie, weil man nie weit genug zurückscrollt, um das eine Ding zu finden, für das man ihn aufgehoben hat. Also habe ich eine KI auf den Haufen losgelassen. Die Lektion daraus benutze ich heute bei der Arbeit: Teile den Job nach Schwierigkeit auf, gib zuerst das billige Werkzeug aus und das teure nur dort, wo das billige scheitert.

Das Dashboard sagte +158 %. Das Konto sagte minus 2.149 Dollar.

Rund einen Monat lang zeigte die Statistikseite eines Trading-Nebenprojekts von mir ein Gesamt-P&L von +158,75 %. Diese Woche lieferte ein nächtliches Audit derselben Datenbank eine andere Zahl: minus 2.148,88 Dollar über 140 abgeschlossene Paper-Trades. Beide Zahlen waren, technisch gesehen, gleichzeitig wahr. Und beide hatte ich selbst gebaut.

Wenn die KI selbstsicher falschliegt - warum es ein System braucht, kein Bauchgefühl

Ich habe schon über konkrete Fälle geschrieben, in denen mir die KI etwas Selbstsicheres und Falsches geliefert hat: eine erfundene Quellenangabe, einen Bericht, der tagelang log. In diesem Text geht es um das, was darunter liegt. Selbstsicherheit und Korrektheit sind zwei völlig getrennte Regler in diesen Werkzeugen, und die Maschine dreht den ersten auf Maximum, egal wo der zweite steht. Mit Vorsicht im Moment löst man das nicht. Die eigentliche Frage: Was baut man in die Arbeitsweise ein, damit die falsche Antwort abgefangen wird, bevor sie etwas kostet?

Ich habe jeden viralen Webdesign-Trick kopiert. Herausgekommen ist eine hässliche Website.

Du kennst diese Videos. „So habe ich in fünf Minuten eine grandiose Website gebaut." Schickes Ergebnis, drei schnelle Schritte, ein, zwei Werkzeuge, fertig. Ich habe es geglaubt. Also habe ich mitgemacht: die Tricks gesammelt, die Vorlagen, die „mach einfach das"-Abkürzungen, auf die alle schwören, und alles zusammengeflickt. Das Ergebnis war peinlich. Eine Seite, die aussah, als wäre sie vor zwanzig Jahren gebaut worden, unpassende Einzelteile, keine Stimmigkeit, das digitale Gegenstück zu einem Outfit, das aus allem zusammengewürfelt ist, was gerade auf dem Boden lag. Jeder einzelne Trick hatte im eigenen Video toll ausgesehen. Zusammen ergaben sie ein Chaos.

Von fünf Tagen zu einem Jahr mit einem täglichen KI-Assistenten: Was sich wirklich verändert hat

Etwa am Mittwoch meiner ersten Woche log mir der Assistent ins Gesicht. Eine saubere, konkrete, selbstbewusste Tatsache, fallen gelassen mitten in einen Absatz lauter wahrer Dinge, vorgetragen mit genau derselben ruhigen Gewissheit wie alles Richtige drumherum. Keine Einschränkung, kein Sternchen, kein Zittern in der Stimme. Fast hätte ich es durchgehen lassen. Das war Tag fünf. Inzwischen nutze ich seit über einem Jahr jeden einzelnen Tag einen KI-Assistenten, und dieser Mittwoch erwies sich als das Nützlichste, was in der ganzen Zeit passiert ist, weil er mir früh beibrachte, was die meisten spät lernen: Eloquenz ist nicht Richtigkeit, und dieses Werkzeug wird dir nie sagen, welches von beiden du gerade vor dir hast.

Warum die meisten KI-Demos lügen – und die 5 Fragen, die du dem Anbieter stattdessen stellst

Jede KI-Demo, die du je gesehen hast, lief perfekt. Mach dir kurz klar, wie merkwürdig das ist. Es liegt nicht daran, dass die Produkte alle fehlerfrei wären. Es liegt daran, dass eine Demo ganz bewusst aus genau den Fällen gebaut wird, in denen das Produkt glänzt: saubere Eingaben, gefällige Beispiele, der Idealfall, bei dem alle Ecken und Kanten abgeschliffen sind. Eine Demo ist kein Test. Sie ist eine Vorstellung. Und wer auf Basis der Vorstellung kauft, lernt die Ecken und Kanten erst kennen, wenn der Vertrag unterschrieben ist.

Ein langsames Smartphone schnell wirken lassen — warum «läuft bei mir» nicht reicht

Ihre Website sieht auf Ihrem Smartphone großartig aus: neu, schnell, mit starker Verbindung. Stellen Sie sich nun den Menschen vor, den Sie wirklich als Kunden gewinnen wollen. Er sitzt im Zug, hat eine wacklige Verbindung und ein drei Jahre altes Gerät. Das schöne, animierte, geschmeidige Ding, das Sie gebaut haben? Bei ihm ruckelt es, hängt und fühlt sich kaputt an. Er denkt nicht «schöne Seite, schade um mein Handy», sondern «das ist kaputt» und ist weg. Und Sie erfahren nie davon, weil auf Ihrem Gerät alles perfekt läuft. Das ist einer der teuersten blinden Flecken in jedem digitalen Produkt, und das Prinzip dahinter lohnt sich zu verstehen, selbst wenn Sie nie eine Zeile Code anfassen.

Ich habe meine KI-Rechnung um ~75 % gesenkt, ohne an Qualität zu verlieren. Das war die entscheidende Weichenstellung.

Der schnellste Weg, bei KI zu viel auszugeben, ist, für alles die leistungsstärkste und teuerste Option zu nehmen, auch für die langweiligen 80 % der Arbeit, die eine weit günstigere Option genauso gut erledigt. Genau das tat ich. Dann senkte ich meine monatliche KI-Rechnung um rund drei Viertel und prüfte, ganz entscheidend, dass die Qualität hielt. Kein Zauber, kein cleverer Trick, nur eine Handvoll unspektakulärer Entscheidungen und ein Test, der mich ehrlich hielt. Wenn du KI über ein Team hinweg einsetzt und die Rechnung immer weiter klettert, ist das der Teil, den zu kopieren sich lohnt.

Warum ich das CAPTCHA von meinem eigenen Kontaktformular entfernt habe

Eine Zeit lang zwang mein Kontaktformular jeden Besucher, ein „Beweise, dass du ein Mensch bist"-Kästchen anzuklicken, bevor er mich erreichen konnte. Der Spam kam trotzdem. Nicht mehr so viel, aber genug, dass ich morgens denselben Kauderwelsch im Posteingang fand, jetzt mit einem kleinen Abzeichen, dass ein Roboter ihn als Nicht-Roboter zertifiziert hatte. Eines Morgens, beim Löschen der nächsten Nachricht, fiel mir die Absurdität auf: Ich verlangte einen Wegzoll von genau den Menschen, von denen ich am liebsten hören wollte, und störte die, für die der Zoll gedacht war, kaum.

Meine Nachtschicht, die niemals schläft, und die Leitplanken, die sie vertrauenswürdig machen

Ein Teil meiner nützlichsten Arbeit entsteht, während ich schlafe. Über Nacht laufen Routineaufgaben, und morgens wache ich zu fertigen Ergebnissen auf: aufgeräumt, zusammengefasst, vorbereitet, bereit für mich. Das klingt nach dem Traum der Automatisierung, und das ist es auch, bis zu dem Moment, in dem um drei Uhr nachts etwas kaputtgeht und niemand hinschaut. Genau diesen Teil verschweigt die «Automatisiert doch einfach alles»-Fraktion: Unbeaufsichtigte Arbeit ist nur dann wertvoll, wenn man ihr unbeaufsichtigt vertrauen kann. Sonst hat man bloß eine Maschine gebaut, die im Schlaf leise alles in Unordnung bringt. So habe ich nächtliche Automatisierung sicher genug gemacht, um mich wirklich auf sie zu verlassen. Es ist fast ausschließlich der unspektakuläre Teil.

Der Assistent, der sich an alles erinnert, was ich je notiert habe

Eine Sache hat klammheimlich verändert, wie ich arbeite, und es ist nicht der Teil, an dem sich alle festbeißen. Die meisten KI-Tools sind brillante Fremde: Bei jedem Gespräch begegnen sie dir zum ersten Mal. Du erklärst deinen Kontext, sie helfen, und dann vergessen sie dich vollständig. Beim nächsten Mal fängst du wieder bei Null an. Es ist, als hättest du einen genialen Berater ohne Gedächtnis, im Moment beeindruckend, auf Dauer aber zermürbend.

Woran du erkennst, ob ein KI-Werkzeug wirklich funktioniert, bevor du ihm vertraust

Ich hätte beinahe ein Werkzeug ausgerollt, das im Grunde nichts anderes tat als raten. Meinen Test bestand es makellos: jedes Beispiel richtig. Dann richtete ich es auf die tatsächlichen, chaotischen Alltagsdaten, und es fiel so gründlich auseinander, dass ich die Zahl zweimal lesen musste. Das Werkzeug war nicht kaputt. Mein Test war es. Diese Lücke ist der teuerste Fehler, den ich Menschen im Umgang mit KI derzeit machen sehe: der Demo vertrauen, ausrollen, Wochen später merken, dass das Ding immer nur bei den leichten Fällen funktioniert hat. So fängst du es ab, bevor es dich teuer zu stehen kommt.

Eine Website in 30 Sprachen betreiben, ohne mich zu blamieren

Meine Website gibt es in dreißig Sprachen. Jetzt die unbequeme Wahrheit: Die meisten davon kann ich nicht lesen.

Maschinelle Übersetzung hat das „global werden" fast mühelos gemacht. Ein paar Klicks, und deine Seite spricht Japanisch, Arabisch, Finnisch, Griechisch. Dann kommt der Teil, vor dem dich niemand warnt. Die Übersetzung klingt flüssig genug, um völlig in Ordnung zu wirken, und ist oft genug falsch, um dich übel zu blamieren, in einer Sprache, die du nicht überprüfen kannst. Du veröffentlichst deinen beruflichen Ruf in dreißig Sprachen und bürgst persönlich für die Qualität von vielleicht zweien. Diese Lücke ist eine echte Falle, und so versuche ich, nicht hineinzutappen.

Aufgaben an die KI delegieren – wie eine Führungskraft, nicht wie ein Zauberer

Die meisten nutzen KI wie einen Spielautomaten. Sie tippen einen vagen Wunsch ein, ziehen am Hebel und hoffen, dass etwas Geniales herausfällt. Kommt nichts, lautet das Fazit: Das Werkzeug ist überschätzt. Wer echten Nutzen daraus zieht, macht etwas völlig anderes. Er behandelt die KI, als würde er eine Aufgabe an einen Menschen delegieren. Und wenn du schon einmal jemanden geführt hast, kannst du das im Grunde längst. Du wendest nur eine Fähigkeit nicht an, die du bereits besitzt. Dieser eine Perspektivwechsel, von der Wunderkiste zum Teammitglied, hat meine Ergebnisse stärker verändert als jeder Prompt-Trick.

Einen KI-Agenten bauen, der im Produktivbetrieb wirklich funktioniert

Die Demo lief perfekt. Natürlich tat sie das: Ich hatte sie fünfmal durchgespielt, bevor ich sie überhaupt jemandem zeigte. Zwei Wochen später, zu nachtschlafender Stunde, hängte sich derselbe Agent daran auf, immer und immer wieder dasselbe defekte Tool aufzurufen, verbrannte sein Budget und lieferte am Ende gar nichts. Genau diese Kluft, zwischen der Version, die einen Raum begeistert, und der Version, die still versagt, wenn niemand hinsieht, ist die ganze Geschichte davon, KI-Agenten in den Produktivbetrieb zu bringen. Ich betreibe meinen, Tree AI, inzwischen seit über einem Jahr jeden einzelnen Tag. Fast alles, was ich wirklich über Agenten weiß, habe ich in dieser Kluft gelernt, nicht in der Demo.

Alles, worauf ich angewiesen bin, läuft auf einer Box für 6 €

An einem Nachmittag habe ich endlich die kleinen monatlichen Beträge zusammengerechnet, die ich längst nicht mehr wahrnahm: ein Workflow-Tool, ein Analytics-Abo, eine KI-Rechnung, eine Notiz-App, die still angefangen hatte, pro Platz abzurechnen. Die Summe war über 80 € im Monat geklettert. Dann fiel mein Blick auf einen Posten, den ich bezahlte, ohne je darüber nachzudenken: ein kleiner Server, 6 € im Monat, größtenteils untätig. Die Pointe war unbequem: Fast alles auf der 80-€-Liste könnte einfach auf der 6-€-Box leben.