Christian Nowagk

Latest — 09 Juni 2025

Die Illusion des Denkens: Was Sprachmodelle wirklich können – und wo sie an ihre Grenzen stoßen

Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini haben in den letzten Jahren eine beeindruckende Entwicklung hingelegt. Ihre Fähigkeit, komplexe Texte zu generieren, Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu geben und sogar knifflige Aufgaben zu lösen, lässt sie oft fast menschlich wirken. Doch die scheinbar tiefgründigen "Gedankengänge" dieser KIs führen uns leicht in die

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Google I/O 2025: KI-Revolution oder neue Risiken für deine Arbeit?

Die Google I/O 2025 ist vorbei, aber die Nachbeben spüren wir jetzt schon – und sie könnten deinen Arbeitsalltag fundamental verändern. Künstliche Intelligenz war der unangefochtene Star, doch mit jeder Innovation wachsen auch die Fragen: Was bedeuten AI Overviews, teure Gemini-Abos und autonome KI-Agenten wirklich für dein Unternehmen, deine Selbstständigkeit

Liebes Excel: Eine Ode an den unsichtbaren Helden im digitalen Zeitalter

Liebes Excel, ich schreibe dir heute nicht, um dich zu kritisieren – sondern um dir zu danken. In einer Welt, in der „Innovation“ oft das nächste große Buzzword meint – KI, Blockchain, Metaverse – bleibst du, Excel, der stille, aber unverzichtbare Held im Hintergrund. Der unerschütterliche Dauerbrenner. Der verlässliche Klassiker unter all den

Der EU AI Act: Bug oder Feature?

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt zunehmend alle Bereiche unseres Lebens, von der personalisierten Gesundheitsversorgung über autonome Fahrzeuge bis hin zu virtuellen Assistenten.1 Diese rasante Entwicklung wirft wichtige Fragen nach dem Umgang mit dieser disruptiven Technologie auf. Die Europäische Union (EU) hat mit dem Artificial Intelligence Act (AI Act) als weltweit

Zwischen Hype und Realität: Was bedeutet es wirklich, wenn Microsoft sagt, 30 % des Codes stammen von KI?

Kürzlich sorgte eine Aussage von Microsoft-CEO Satya Nadella für Schlagzeilen: "Bis zu 30 % des Codes in unseren Repositories stammen mittlerweile von KI." Für viele klingt das nach einer technologischen Revolution – für andere nach cleverem PR-Marketing. Doch was steckt wirklich hinter dieser Zahl? Und warum sind solche Aussagen gerade

Vom kreativen Chaos zur klaren Struktur – und warum es riskant ist, die GoBD zu ignorieren

Als ich meine Bachelorarbeit über die Umsetzung der GoBD-Anforderungen in der Filmbranche schrieb, war das kein trockenes Pflichtprogramm – sondern ein ehrliches Interesse daran, wie Buchhaltung in der Praxis funktioniert. Mich hat damals schon interessiert, wie sehr sich rechtliche Anforderungen und IT-Systeme gegenseitig bedingen – und wie oft Unternehmen mit vermeintlich pragmatischen

Das digitale Pflaster: Warum Software allein keine Prozesse rettet (und was stattdessen hilft)

In vielen Unternehmen ist es ein vertrautes Muster: Ein Prozess weist Performance-Engpässe auf, produziert hohe Fehlerraten oder führt zu frustrierenden Verzögerungen in der Wertschöpfungskette. Die Lösung scheint oft schnell gefunden: Eine neue Software muss her! Sie soll die Prozesslogik strukturieren, Ausführungen automatisieren, KPIs überwachen und so die Gesamteffizienz steigern. Doch

Das Projekt läuft gut – aber niemand weiß, warum

Es gibt Projekte, die scheinbar mühelos ablaufen. Der Zeitplan wird eingehalten, das Budget nicht überschritten, und die Stakeholder sind zufrieden. Der Projekterfolg ist offensichtlich – doch bei genauerem Hinsehen stellt sich die Frage: Was genau hat zu diesem Erfolg geführt? Und wichtiger noch: Könnten wir diesen Erfolg reproduzieren? Diese Fragestellung ist

Self‑Service BI vs. zentralisierte Analyse: ein Balanceakt zwischen Flexibilität und Governance

Wie viele Kund:innen haben wir eigentlich? Wenn auf diese einfache Frage drei verschiedene Antworten folgen, ist das kein Einzelfall – sondern Ausdruck eines tiefen Strukturproblems in der Business Intelligence vieler Unternehmen. Business Intelligence (BI) steht heute im Spannungsfeld zwischen zwei Polen: Self-Service BI und zentralisierter Governance. Auf der einen Seite:

Explainable AI im Unternehmenskontext: Warum Nachvollziehbarkeit kein Nice-to-have mehr ist

In sensiblen Bereichen wie der Geldwäscheprävention (AML), der Personalauswahl (HR) oder der Kreditvergabe (Banking) übernehmen automatisierte Systeme heute zunehmend Entscheidungen – oder zumindest deren Vorbewertung. Mit dem zunehmenden Einsatz steigen zugleich die Anforderungen an Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Wer trifft hier eigentlich warum eine Entscheidung? Genau das ist der Kern von "