Wir arbeiten mit KI schneller als je zuvor. Fühlt sich jedenfalls so an. Healthy AI First erzählt in acht Folgen, was Studien wirklich über Produktivität mit KI sagen, wohin die gewonnene Zeit verschwindet und wie ihr mit Coding Agents und KI-Assistenten arbeitet, ohne dabei auszubrennen. Für Entwickler und alle, die im Job mit KI schreiben, analysieren und planen.
Hören auf
Acht Folgen, am besten der Reihe nach. Zu jeder Folge gibt es ein Begleitdokument mit allen Studien und Quellen.
Sechzehn erfahrene Entwickler erwarten, dass KI sie fast ein Viertel schneller macht. Gemessen werden sie langsamer, und hinterher halten sie sich trotzdem für schneller. Die Auftaktfolge von Healthy AI First erzählt, warum unser Gefühl bei der Arbeit mit KI ein schlechtes Messinstrument ist, was andere Studien dagegenhalten und wohin die Serie in den nächsten sieben Folgen geht.
Anhören und Shownotes lesen
Wenn KI den Code schreibt, verschwindet die Arbeit nicht. Sie wandert: vom Schreiben zum Erklären, Prüfen und Zusammenfügen. Diese Folge folgt der Spur der Zeit, zeigt, warum mehr Code ein schlechter Maßstab für Erfolg ist, und erklärt, wie ein Team jeden Tag mehr ausliefern und trotzdem langsamer vorankommen kann. Mit einem Werkzeug-Tipp, wie ihr Durchlaufzeiten aus Git und GitHub ablest.
Anhören und Shownotes lesen
Ein Ticket aus einem einzigen Satz, ein Agent, der in zwanzig Minuten eine saubere Löschfunktion baut, und eine Frage von Jonas, die zeigt, was der Agent dabei still entschieden hat. Gleichzeitig schreibt eine KI in Miriams Angebot einen Liefertermin, den niemand zugesagt hat. In dieser Folge geht es darum, welche Entscheidungen beim Menschen bleiben müssen und welche der Agent getrost treffen darf: tragende Wände, Türen in eine Richtung, Schlösser statt Zettel im Prompt, eine verlorene Marssonde und wie viel Planung wirklich nötig ist.
Anhören und Shownotes lesen
Um zwanzig vor elf greifen drei von Jonas' vier Agenten gleichzeitig nach ihm, und zwei Räume weiter verliert Miriam in drei KI-Chats den Überblick über ihre eigene Quartalsplanung. Diese Folge erklärt den Aufmerksamkeitsrest, räumt mit dem Mythos der "dreiundzwanzig Minuten" auf und zeigt mit dem Gesetz von Little, warum mehr Agenten bei gleicher Prüfkapazität vor allem längere Wartezeiten bringen. Dazu ein konkreter Werkzeug-Tipp zu getrennten Git-Worktrees, ein Wiederaufnahmepunkt für jeden Wechsel und ein Vorschlag zum Ausprobieren, fürs Entwicklerteam und fürs Büro.
Anhören und Shownotes lesen
Miriam, die Teamleiterin, hat ein zwölfseitiges KI-Konzept zweimal gelesen und findet trotzdem keine Antwort, als Daniel im Meeting fragt, was bei einer doppelten Zahlungsmeldung passiert. In dieser Folge geht es darum, warum ein kleines Diagramm manchmal mehr klärt als viele Seiten Text, wann doppelte Erklärungen und Stimme helfen oder schaden, und warum es so viel bringt, einer KI etwas selbst zu erklären, statt ihr nur zuzuhören. Mit einer Gummiente, die zurückfragen kann, einem Prompt zum Mitnehmen und einem Versuch für Entwicklung und Büro.
Anhören und Shownotes lesen
Ein Agent meldet "alle Prüfungen bestanden", und alles leuchtet grün. Diese Folge fragt, was jede Prüfung wirklich belegt, warum ein Agent seine eigenen Tests verbiegen kann und warum ein zweites KI-Modell als Gutachter denselben toten Winkel haben kann. Außerdem: wie man Testdateien vor dem Agenten schützt, Mutationstests nur für geänderte Zeilen, Risikoklassen als Teamvereinbarung, die Ironien der Automatisierung und die Erklärprobe.
Anhören und Shownotes lesen
Wir spulen den Dienstag von Jonas zurück und erzählen ihn noch einmal: eine einzige Änderung, eine Terminerinnerung mit Tücken bei der Zeitumstellung, vom Einordnen der Aufgabe über Erkunden, einen kurzen Vertrag in vier Zeilen und den Blick von Daniel bis zum vorsichtigen Livegang. Daneben Miriams Tag mit einem Kalender, der ihr nur zur Hälfte gehört, und was davon auch für Juniors und Menschen in Rufbereitschaft funktioniert. Der Ablauf ist ein Vorschlag zum Ausprobieren, kein nachgewiesen optimaler Arbeitszyklus.
Anhören und Shownotes lesen
Miriams Bereichsleiter will bis Monatsende eine Zahl: Wie viel schneller ist das Team mit KI? Statt einer großen glänzenden Zahl begleiten wir Miriam, die Teamleiterin, Daniel und Jonas vier Wochen lang wie in einem Tagebuch: Woche eins nur beobachten, in Woche zwei und drei arbeitet einer mit der neuen Regel und einer mit der alten, nach einer Woche wird getauscht, Woche vier auswerten. Gemessen wird mit einem Armaturenbrett aus drei Anzeigen, unterwegs begegnen uns das Goodhartsche Gesetz, ein kaputter Donnerstag, den eine KI-Zusammenfassung im Median versteckt, und eine Seite für die Budgetrunde. Zum Schluss ein letztes Mal eure Zahl.
Anhören und Shownotes lesenHealthy AI First ist KI-recherchiert und KI-generiert, gesprochen von einer KI-Version der Stimme von Björn und von ihm geprüft. Alle Studien und Quellen findet ihr in den Shownotes jeder Folge.
Björn ist einer der Gründer von CLN Work. CLN Work hilft Unternehmen, KI in kleinen, überprüfbaren Schritten einzuführen: Analyse, wo echte Kapazität steckt, welche Prozesse sich automatisieren lassen und wie ihr KI im Dialog nutzt. Die Entscheidungen bleiben bei euch.
Kostenloses Gespräch buchen (30 Minuten)