Praxis-Artikel zu KI-Integration, DevOps-Pipelines, Self-Hosting, Fullstack-Entwicklung und Cloud-Infrastruktur — direkt aus laufenden Freelance-Projekten, keine Hype-Tutorials.
KI-Pair-Programming in der Praxis: CLAUDE.md, Wissensgraphen, der richtige Arbeitsloop und was KI gut kann — und wo du aufpassen musst. Abschluss der Reihe.
Chatbots waren gestern. 2026 planen KI-Agenten Termine, beantworten E-Mails, erstellen Angebote und fassen bei Kunden nach — auch am Telefon. Was das für einen kleinen Betrieb realistisch bedeutet, wo es sich lohnt und wo nicht.
AGI nächstes Jahr oder alles eine Blase? Beides hat 2026 prominente Fürsprecher. Statt zu raten, extrapoliere ich die härtesten verfügbaren Daten — METR-Task-Horizonte, Epoch-Compute-Trends, Investitionszahlen — und wage fünf konkrete Wetten für 2031.
Zwischen „KI rottet die Menschheit aus" und „alles nur Hype" liegt die langweilige Wahrheit: Die gefährlichste KI 2026 ist nicht Skynet, sondern ein Voice-Clone am Telefon und ein Agent mit zu vielen Rechten. Eine nüchterne Bestandsaufnahme — mit Belegen für beide Seiten.
Massenarbeitslosigkeit durch KI? Die ehrliche Antwort aus Studien von Stanford, Yale, IAB und ifo: keine Verdrängungswelle im Gesamtmarkt — aber ein realer, messbarer Effekt am unteren Ende der Karriereleiter. Wer betroffen ist, wer nicht, und was das für Deutschland bedeutet.
Wie man KI-Features in Unternehmens-Software baut, ohne in DSGVO- oder EU-AI-Act-Fallen zu laufen. Konkrete Optionen für EU-gehostete LLMs, On-Premise-Setups mit Llama 3.3, PII-Redaktion und das Vertragsrecht (AVV) für Provider-Verträge.
Wie man produktionsreife LLM-Features in bestehende Anwendungen integriert, ohne in der OpenAI-Rechnung zu ertrinken: Architektur für RAG-Pipelines, Multi-Provider-Routing, semantisches Caching und konkrete Zahlen aus der Praxis.