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US-Wirtschaftswachstum 4,3%

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  US-Wirtschaftswachstum 4,3% "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> - 2025-12-23 16:26 +0100
    US-Wirtschaftswachstum (was: US-Wirtschaftswachstum 4,3%) ram@zedat.fu-berlin.de (Stefan Ram) - 2025-12-23 16:00 +0000
      Re: US-Wirtschaftswachstum "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> - 2025-12-23 17:21 +0100
        Re: US-Wirtschaftswachstum "Wendelin Uez" <wuez@online.de> - 2025-12-24 12:46 +0100
      Re: US-Wirtschaftswachstum Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse_Lara@b.maus.de> - 2025-12-23 17:29 +0100
      Re: US-Wirtschaftswachstum "DER GELAeUTERTE" <dergelaeuterte@web.de> - 2025-12-23 19:46 +0100
    Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Ruediger Lahl <ruediger.lahl@gmx.de> - 2025-12-23 20:04 +0100
      Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> - 2025-12-23 20:31 +0100
        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Michael Bode <m.g.bode@web.de> - 2025-12-23 21:21 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse-Lara@b.maus.de> - 2025-12-24 10:15 +0100
            Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Michael Bode <m.g.bode@web.de> - 2025-12-24 10:34 +0100
        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Ruediger Lahl <ruediger.lahl@gmx.de> - 2025-12-23 22:36 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Michael Bode <m.g.bode@web.de> - 2025-12-23 22:58 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Ulf Kutzner <user2991@newsgrouper.org.invalid> - 2025-12-27 10:32 +0000
        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse_Lara@b.maus.de> - 2025-12-24 09:52 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Walter Brill <WalterBrill@t-online.de> - 2025-12-24 14:41 +0100
            Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> - 2025-12-24 14:50 +0100
              Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Michael Bode <m.g.bode@web.de> - 2025-12-24 15:41 +0100
                Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Michael Bode <m.g.bode@web.de> - 2025-12-24 15:45 +0100
                Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse_Lara@b.maus.de> - 2025-12-25 09:28 +0100
                  Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> - 2025-12-25 10:08 +0100
                    Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Bernd Ohm <invalid@invalid.invalid> - 2025-12-25 10:59 +0100
                      Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dr. Joachim Neudert <neudert@5sl.org> - 2025-12-25 10:22 +0000
                        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Bernd Ohm <invalid@invalid.invalid> - 2025-12-25 11:48 +0100
                          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dietz Proepper <dietz.usenet@rotfl.franken.de> - 2025-12-25 14:52 +0100
                        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Lars Gebauer <lgebauer@live.de> - 2025-12-25 12:46 +0100
                      Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Ruediger Lahl <ruediger.lahl@gmx.de> - 2025-12-26 09:16 +0000
                        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Bernd Ohm <invalid@invalid.invalid> - 2025-12-26 12:21 +0100
                          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Carlo XYZ <carloxyz@invalid.invalid> - 2025-12-26 12:30 +0100
                            Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dietz Proepper <dietz.usenet@rotfl.franken.de> - 2025-12-26 16:44 +0100
                    Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse_Lara@b.maus.de> - 2025-12-25 11:48 +0100
              Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Walter Brill <WalterBrill@t-online.de> - 2025-12-25 12:47 +0100
                Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse_Lara@b.maus.de> - 2025-12-25 12:54 +0100
                Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dietz Proepper <dietz.usenet@rotfl.franken.de> - 2025-12-25 14:55 +0100
                  Entwickler und KI (was: US-Wirtschaftswachstum 4,3%) Ulrich D i e z <ud.usenetcorrespondence@web.de> - 2025-12-26 17:05 +0100
                    Re: Entwickler und KI (was: US-Wirtschaftswachstum 4,3%) Dietz Proepper <dietz.usenet@rotfl.franken.de> - 2025-12-26 18:55 +0100
        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Andreas Bockelmann <xotzil@gmx.de> - 2025-12-30 13:54 +0100
      Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Andreas Bockelmann <xotzil@gmx.de> - 2025-12-30 13:46 +0100
        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Hermann Riemann <nospam.ng@hermann-riemann.de> - 2025-12-30 14:58 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Michael Bode <m.g.bode@web.de> - 2025-12-30 15:14 +0100
            Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dietz Proepper <dietz.usenet@rotfl.franken.de> - 2025-12-30 15:16 +0100
            Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Hermann Riemann <nospam.ng@hermann-riemann.de> - 2025-12-30 15:29 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Andreas Bockelmann <xotzil@gmx.de> - 2025-12-30 19:27 +0100
            Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dr. Joachim Neudert <neudert@5sl.org> - 2025-12-30 19:17 +0000
              Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Andreas Bockelmann <xotzil@gmx.de> - 2025-12-30 20:28 +0100
                Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dr. Joachim Neudert <neudert@5sl.org> - 2025-12-30 19:51 +0000
                  Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Andreas Bockelmann <xotzil@gmx.de> - 2025-12-31 09:19 +0100
    Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Lothar Kimmeringer <news201705@kimmeringer.de> - 2025-12-24 19:20 +0100
      Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse_Lara@b.maus.de> - 2025-12-25 09:27 +0100
        Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> - 2025-12-25 10:17 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Michael Bode <m.g.bode@web.de> - 2025-12-25 10:26 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Fidel Sebastián Hunrichse-Lara <Fidel-Sebastian_Hunrichse_Lara@b.maus.de> - 2025-12-25 12:01 +0100
          Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dietz Proepper <dietz.usenet@rotfl.franken.de> - 2025-12-25 15:00 +0100
      Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Dietz Proepper <dietz.usenet@rotfl.franken.de> - 2025-12-25 14:56 +0100
      Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Alfred <Dez.2025@anon.invalid> - 2025-12-25 20:57 +0100
    Re: US-Wirtschaftswachstum 4,3% Hermann Riemann <nospam.ng@hermann-riemann.de> - 2025-12-25 18:12 +0100

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#653296 — US-Wirtschaftswachstum 4,3%

4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal.

Hmmmm....

Impressive. Most impressive.


-- 
Ammersee
Meer braucht's ned

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#653301 — US-Wirtschaftswachstum (was: US-Wirtschaftswachstum 4,3%)

"Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> schrieb oder zitierte:
>4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal.
>Hmmmm....
>Impressive. Most impressive.

  Das ist wieder einmal ein Beispiel für einen Betreff mit einer
  Aussage. Das ist in diesem Fall irreführend, weil wichtige
  Details aus meinem nächsten Absatz unterschlagen werden.
  Deswegen ist es besser, nur "US-Wirtschaftswachstum" im Betreff
  zu haben. Die Aussagen kann man dann im Inhalt diskutieren.

  Dieser US-Wert ergibt sich durch /Extrapolation/ von Quartals- 
  daten des dritten Quartals auf ein Jahr und ist daher nicht
  mit Daten aus Europa vergleichbar. Im /dritten Quartal/ gab
  es in den USA Sondereffekte durch Ansturm auf E-Autos wegen
  Auslaufen von Steuererleichterungen für den Kauf. Daneben gab
  es aber auch tatsächliche Wachstumseffekte. Es ist aber nicht
  bekannt, ob sich dies im vierten Quartal fortsetzen wird.

  Es gab also nie ein solches Jahreswachstum.

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#653304 — Re: US-Wirtschaftswachstum

Am 23.12.25 um 17:00 schrieb Stefan Ram:
> "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> schrieb oder zitierte:
>> 4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal.
>> Hmmmm....
>> Impressive. Most impressive.
> 
>    Das ist wieder einmal ein Beispiel für einen Betreff mit einer
>    Aussage. Das ist in diesem Fall irreführend, weil wichtige
>    Details aus meinem nächsten Absatz unterschlagen werden.
>    Deswegen ist es besser, nur "US-Wirtschaftswachstum" im Betreff
>    zu haben. Die Aussagen kann man dann im Inhalt diskutieren.
> 
>    Dieser US-Wert ergibt sich durch /Extrapolation/ von Quartals-
>    daten des dritten Quartals auf ein Jahr und ist daher nicht
>    mit Daten aus Europa vergleichbar. Im /dritten Quartal/ gab
>    es in den USA Sondereffekte durch Ansturm auf E-Autos wegen
>    Auslaufen von Steuererleichterungen für den Kauf. Daneben gab
>    es aber auch tatsächliche Wachstumseffekte. Es ist aber nicht
>    bekannt, ob sich dies im vierten Quartal fortsetzen wird.
> 
>    Es gab also nie ein solches Jahreswachstum.
> 
> 

Mei, die New York Times gilt als seriös und wenig MAGA-freundlich. Die 
schreibt das.

-- 
Ammersee
Meer braucht's ned

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#653339 — Re: US-Wirtschaftswachstum

> Mei, die New York Times gilt als seriös und wenig MAGA-freundlich. Die 
> schreibt das.

Das, was sie schrieb, stimmte ja auch. Nicht ganz stimmen tat dagegen dein 
Betreff. Äpfel sind Obst, aber nicht alles Obst ist ein Apfel. 

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#653307 — Re: US-Wirtschaftswachstum

Salve allerseits,

Stefan Ram schrieb:
> "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> schrieb oder zitierte:
>
>> 4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal. Hmmmm....
>> Impressive. Most impressive.
> 
> Dieser US-Wert ergibt sich durch /Extrapolation/ von Quartalsdaten des
> dritten Quartals auf ein Jahr und ist daher nicht mit Daten aus Europa
> vergleichbar. Im /dritten Quartal/ gab es in den USA Sondereffekte durch
> Ansturm auf E-Autos wegen Auslaufen von Steuererleichterungen für den Kauf.
> Daneben gab es aber auch tatsächliche Wachstumseffekte. Es ist aber nicht
> bekannt, ob sich dies im vierten Quartal fortsetzen wird. Es gab also
> nie ein solches Jahreswachstum.
> 
+--- <hier abknabbern> ---
| Die US-Wirtschaft ist im Sommer überraschend stärker gewachsen als
| erwartet. Im dritten Quartal stieg das Bruttoinlandsprodukt (BIP) zum
| Vorquartal um annualisiert 4,3 Prozent, wie das Handelsministerium in
| einer ersten Schätzung in Washington mitteilte. Volkswirte hatten im
| Schnitt mit einem Wachstum von 3,3 Prozent gerechnet.
|
| Die Zahlen wurden mit Verzögerung veröffentlicht. Grund war der
| wochenlange «Shutdown», die vorübergehende Schließung der
| Bundesbehörden. Im zweiten Quartal hatte das BIP um 3,8 Prozent zugelegt.
|
| Die US-Wirtschaft demonstriere ihre Widerstandskraft, sagte Stephan
| Bales, US-Experte bei KfW Research. «Nach dem Zickzackkurs der ersten
| Jahreshälfte deutet vieles auf eine klare Stabilisierung der
| US-Konjunktur hin.»
|
| *Trump bejubelt Wachstumszahlen*
|
| Grund für den Anstieg der Wirtschaftsleistung im Sommer seien höhere
| Verbraucherausgaben, Exporte und Staatsausgaben, hieß es von
| Regierungsseite. Teilweise ausgeglichen wurde der Effekt allerdings
| durch einen Rückgang der Investitionen. Die von US-Präsident Donald
| Trump erhöhten Zölle sorgten zudem dafür, dass die Importe sanken. Die
| Einfuhren werden bei der Berechnung des BIP abgezogen und stützten damit
| das Wachstum.
|
| Trump lobte, seine Zollpolitik sei der Grund für das deutliche Plus. Die
| Zölle seien verantwortlich für die «großartigen ökonomischen Daten»,
| schrieb er auf seiner Plattform Truth Social. In Großbuchstaben ergänzte
| er: «UND ES WIRD NOCH BESSER WERDEN!». «Betet für den U.S. Supreme
| Court!!!», schrieb Trump mit Blick auf das oberste Gericht, wo eine
| Entscheidung über die Rechtmäßigkeit von Trumps Zollpolitik noch aussteht.
|
| «*US-Wirtschaft bleibt auf Kurs*»
|
| KfW-Experte Bales erwartet auch im kommenden Jahr ein solides
| US-Wirtschaftswachstum. Viele Haushalte spürten zwar noch die Belastung
| durch die Preissteigerungen der vergangenen Monate, doch ein
| nachlassender Inflationsdruck gebe Hoffnung auf Entlastungen. Zudem
| dürften die Unternehmensinvestitionen durch Investitionszusagen aus
| Zoll-Deals wieder leicht an Fahrt gewinnen. Die US-Wirtschaft bleibe
| «auf Kurs trotz globaler Unsicherheiten».
|
| In den USA werden die Daten zum Wirtschaftswachstum annualisiert
| veröffentlicht. In Europa wird auf diese Methode verzichtet, weshalb die
| Zahlen nicht direkt miteinander vergleichbar sind.
+--- </hier abknabbern> ---

©<https://www.zeit.de/news/2025-12/23/us-wirtschaft-waechst-um-4-3-prozent-und-staerker-als-erwartet>

	M.f.G.

-- 
Diese E-Mail-Adresse wird nur aus nostalgischen Gründen verwendet. Sie
wird praktisch nie gelesen.  Das MausNet ist nicht tot – es riecht nur
etwas komisch... ;-)

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#653309 — Re: US-Wirtschaftswachstum

  ram@zedat.fu-berlin.de (ram@zedat.fu-berlin.de) schrieb:

> Es gab also nie ein solches Jahreswachstum.

  Es reicht doch, wenn man weiss, dass die Cowboys pathologische 
  Prahlhanse sind.
 
-- 
> (PATSCH-an-die-Stirn-klatsch) - richtig, das hatte ich glatt vergessen.
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[Ottmar Ohlemacher in <1osceep3uovn$.16sdnon35l7gr.dlg@40tude.net>]
-> das Wahrheitsministerium raet: <http://www.hinterfotz.de/boese.html> <-
und immer nur ARD+ZDF gucken: <https://www.youtube.com/watch?v=W2l2kNQhtlQ>

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#653310

*Dr. Joachim Neudert* schrieb:

> 4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal.
>
> Hmmmm....
>
> Impressive. Most impressive.

Irgendwo hatte ich gelesen, dass das Wachstum hauptsächlich von den paar
Tech-Firmen kommt, die vom KI-Hype profitieren. Bekanntlich schmeißen
die gerade die Milliarden nur so zum Fenster raus.
-- 
bis denne

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#653312

Am 23.12.25 um 20:04 schrieb Ruediger Lahl:
> *Dr. Joachim Neudert* schrieb:
> 
>> 4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal.
>>
>> Hmmmm....
>>
>> Impressive. Most impressive.
> 
> Irgendwo hatte ich gelesen, dass das Wachstum hauptsächlich von den paar
> Tech-Firmen kommt, die vom KI-Hype profitieren. Bekanntlich schmeißen
> die gerade die Milliarden nur so zum Fenster raus.


OK.

Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu 
bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen daß 
da draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch keiner?

What went wrong?

-- 
Ammersee
Meer braucht's ned

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#653314

"Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> writes:

> Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu
> bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen
> daß da draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch
> keiner?

In der ganz kurz Version: die Grünen und Merkel:

https://www.fr.de/frankfurt/firma-will-rechenzentren-in-frankfurt-ausbauen-doch-ausreichend-strom-gibt-es-erst-2035-zr-94087163.html

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#653320

Salve allerseits,

Michael Bode schrieb:
> "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> writes:
> 
>> Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu
>> bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen
>> daß da draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch
>> keiner?
> 
> In der ganz kurz Version: die Grünen und Merkel: https://www.fr.de/frankfurt/firma-will-rechenzentren-in-frankfurt-ausbauen-doch-ausreichend-strom-gibt-es-erst-2035-zr-94087163.html
>
+--- <hier abknabbern> ---
| Windhundprinzip: Wer zuerst kommt, mahlt zuerst. Mit diesem allseits
| bekannten Sprichwort lässt sich der Zustand des deutschen
| Stromnetzausbaus treffend beschreiben – wenn auch wenig schmeichelhaft.
|
| Die politischen Reformen kommen seit Jahren nicht in Fahrt, Versprechen
| verwandeln sich in Luftschlösser. Auch weil Wirtschaftsministerin
| Katherina Reiche (CDU) kaum überzeugende Antworten liefert, droht eines
| der wichtigsten Infrastrukturprojekte Deutschlands wortwörtlich vor die
| Windhunde zu gehen.
|
| Patrick Wittenberg, Vorstandsvorsitzender des Verteilnetzbetreibers
| E.DIS, brachte das zentrale Dilemma Anfang der Woche auf den Punkt: „Wir
| haben Kapazitäten, die ich entweder einem Industriekunden, einem
| Rechenzentrum oder einem Speicher geben kann.“ Alle seien gute
| Möglichkeiten, aber nur eine könne ans Netz angeschlossen werden. „Wie
| entscheiden wir das?“
|
| *Deutschland versinkt beim Netzausbau in Bürokratie und Kostenfragen*
|
| Gut, dass die Wirtschaftsministerin live dabei war, als Wittenberg bei
| einer Eon-Veranstaltung am Montag im Humboldt-Carrée in Berlin diese
| Aussage tätigte. Denn Deutschland steht am Scheideweg: Der Strommarkt
| verändert sich rasant, angetrieben durch die Energiewende und neueste
| Technologien wie Künstliche Intelligenz. Die für den Einsatz von KI
| benötigten Giga-Rechenzentren verbrauchen enorme Strommengen,
| vergleichbar mit einer Stadt wie Cottbus.
|
| Doch die Netze stoßen an ihre Kapazitätsgrenzen, innovative Lösungen
| oder klare Strategien bleiben Mangelware. Katherina Reiche, häufig für
| ihre Kenntnisse in der Energiebranche gelobt, enttäuscht in
| zukunftsweisenden Fragen rund um Netzanschlüsse und Digitalisierung.
| Statt Antworten gibt es Verweise auf interne Arbeitsgruppen und
| abenteuerliche Pläne, die erst in ferner Zukunft Gestalt annehmen sollen.
|
| „Meine Fachebene arbeitet an Netzanschlussfragen“, so ihre lapidare
| Antwort. Sie verweist auf die geplante Kraftwerksanschlussverordnung,
| die das „Windhundprinzip“ – das Bevorzugen der zuerst eingegangenen
| Anträge – abbauen soll. Gleichzeitig fordert sie mehr Transparenz bei
| den Netzanschlusskapazitäten und digitale Prozesse. Dennoch gesteht sie
| ein, dass der Rollout intelligenter Stromzähler schleppend verläuft und
| „nicht die Branche, sondern die Behörden schuld“ seien.
|
| Das Windhundprinzip exemplifiziert das Dilemma: Netzbetreiber dürfen
| Netzanschlussanfragen nur nach Eingang bearbeiten. Dieses Vorgehen
| ignoriert den tatsächlichen Nutzen, behindert die strategische Planung
| und verschärft die Situation. Während in Ländern wie Schweden und
| Südkorea intelligente Netze bereits Lastspitzen steuern und den Ausbau
| erneuerbarer Energien mit digitaler Effizienz verbinden, hängt
| Deutschland in bürokratischen Fallstricken.
|
| *Stromwende: USA sind stumpf, Schweden ist innovativ, Deutschland ist zu*
| *komplex*
|
| Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: Deutschlands Stromnetz
| umfasst etwa 1,84 Millionen Kilometer Leitungen – ein zweifelhafter
| Vorsprung. Im Jahr 2024 wurden 59,4 Prozent des Stroms aus erneuerbaren
| Quellen erzeugt, doch dieser Erfolg wird durch ein veraltetes Netz
| konterkariert. Für das Jahr 2033 sind Investitionen von 110 Milliarden
| Euro nötig, bis 2045 werden sogar 207 Milliarden Euro veranschlagt.
| Genehmigungsverfahren für neue unterirdische Stromleitungen dauern oft
| sieben Jahre, wie Bespiele aus Berlin und Lübbenau zeigen, und die
| Branche hat mit eklatantem Fachkräftemangel zu kämpfen.
|
| Während Deutschland noch diskutiert, setzen andere Industrienationen
| pragmatische Lösungen um. Die USA bauen neben ihre Rechenzentren einfach
| neue Atomkraftwerke, um ihre Energieversorgung zu stabilisieren.
| Ziemlich einfach, aber effizient. Schweden gilt als Vorreiter in der
| Kombination aus grüner Energie und intelligenter Netzsteuerung. Auch
| China investiert massiv in den Netzausbau und modernste Technologien.
|
| Und Deutschland? Verharrt im „Windhundprinzip“. Verteilnetzbetreiber
| stehen vor der Herausforderung, Priorisierungen zu treffen, ohne auf
| klare politische Vorgaben oder funktionierende Marktmechanismen
| zurückgreifen zu können. Das Ergebnis: eine wachsende Diskrepanz
| zwischen Nachfrage und Angebot, die niemand zufriedenstellend löst.
|
| *Wer Energiewende ernst meint, muss die Digitalisierungsblockade lösen*
|
| Die Ministerin bringt leider nicht mehr als das Alte auf den Tisch:
| Verbessertes Antragsmanagement und digitales Vorgehen sind wichtig, doch
| das reicht nicht aus, wenn die Zuständigkeiten zwischen Innenministerium
| und Wirtschaftsministerium nicht koordiniert sind. Wer seinen Strom
| intelligent messen, nutzen und von der Wallbox einspeisen will, braucht
| einen Smart Meter. Doch die aktuell viel zu hohen Anforderungen dieser
| Geräte – da sind sich alle Beteiligten einig – werden vom Bundesamt für
| Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) festgelegt, das dem
| Innenministerium unterstellt ist.
|
| Wer es ernst meint mit der Energiewende, muss die Blockaden bei der
| Digitalisierung des Messstellenbetriebsgesetzes lösen und die
| Netzbetreiber von bürokratischem Ballast befreien. Frau Reiche hat dies
| in den ersten sieben Monaten ihrer Amtszeit offenbar nicht getan, sonst
| hätte sie am Montag auf der Eon-Veranstaltung Bahnbrechendes zu
| verkünden gehabt.
|
| Währenddessen mahnt Klaus Müller von der Bundesnetzagentur: „Die zweite
| Halbzeit gehört den Verteilnetzbetreibern.“ Doch diese haben schon drei
| Halbzeiten auf dem Buckel und kämpfen gegen die Überlastung an allen
| Fronten. Die Politik hingegen wirkt mehr wie ein Zaungast statt wie ein
| aktiver Gestalter.
|
| Ist es nicht an der Zeit, dass Deutschland die Tore für Investoren
| öffnet, flexible, innovative Lösungen fördert und das „Windhundprinzip“
| verabschiedet?
+--- </hier abknabbern> ---

©<https://www.berliner-zeitung.de/wirtschaft-verantwortung/katherina-reiche-gefaehrdet-den-netzausbau-deutschland-geht-vor-die-windhunde-li.10007351>

	M.f.G.

-- 
Diese E-Mail-Adresse wird nur aus nostalgischen Gründen verwendet. Sie
wird praktisch nie gelesen.  Das MausNet ist nicht tot – es riecht nur
etwas komisch... ;-)

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#653322

Fidel Sebastián Hunrichse-Lara
<Fidel-Sebastian_Hunrichse-Lara@b.maus.de> writes:

> Salve allerseits,
>
> Michael Bode schrieb:
>> "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> writes:
>> 
>>> Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu
>>> bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen
>>> daß da draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch
>>> keiner?
>> 
>> In der ganz kurz Version: die Grünen und Merkel:
>> https://www.fr.de/frankfurt/firma-will-rechenzentren-in-frankfurt-ausbauen-doch-ausreichend-strom-gibt-es-erst-2035-zr-94087163.html
>>

>
> ©<https://www.berliner-zeitung.de/wirtschaft-verantwortung/katherina-reiche-gefaehrdet-den-netzausbau-deutschland-geht-vor-die-windhunde-li.10007351>

Und das ist die längere Version. Wir haben uns in ein bürokratisches
Gefängnis einbetoniert. Und jede "Entbürokratisierung" füllt noch eine
Lage Beton oben drauf.

Man ist versucht, an R.A. Heinlein zu denken:

"Once is incidence, twice is coincidence, three times is enemy action"
- The Notebooks of Lazarus Long

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#653315

*Dr. Joachim Neudert* schrieb:

> Am 23.12.25 um 20:04 schrieb Ruediger Lahl:
>> *Dr. Joachim Neudert* schrieb:
>>> 4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal.
>>> Hmmmm....
>>> Impressive. Most impressive.
>>
>> Irgendwo hatte ich gelesen, dass das Wachstum hauptsächlich von den paar
>> Tech-Firmen kommt, die vom KI-Hype profitieren. Bekanntlich schmeißen
>> die gerade die Milliarden nur so zum Fenster raus.
>
> OK.
>
> Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu
> bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen daß
> da draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch keiner?
>
> What went wrong?

Ich glaube, das kam ziemlich schnell über die EU rein.
"EU-Gesetz über künstliche Intelligenz" Wobei die EU keine Gesetze
macht, sondern Verordnungen, die in Landesgesetze überführt werden
sollen/müssen.

Und natürlich war DE dabei eine der treibenden Kräfte.
https://www.tagesschau.de/wissen/technologie/ki-interview-lukowicz-100.html

Damit waren LLMs gleich mitgefangen.
-- 
bis denne

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#653316

Ruediger Lahl <ruediger.lahl@gmx.de> writes:

> Ich glaube, das kam ziemlich schnell über die EU rein.
> "EU-Gesetz über künstliche Intelligenz" Wobei die EU keine Gesetze
> macht, sondern Verordnungen, die in Landesgesetze überführt werden
> sollen/müssen.

Was du meinst sind Richtlinien. Verordnungen gelten unmittelbar.

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#653472

Lahl lallt:

> [...]m Neudert* schrieb:


> > Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu
> > bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen daß
> > da draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch keiner?
> >
> > What went wrong?
> 
> Ich glaube, das kam ziemlich schnell über die EU rein.
> "EU-Gesetz über künstliche Intelligenz" Wobei die EU keine Gesetze
> macht, sondern Verordnungen, die in Landesgesetze überführt werden
> sollen/müssen.

Von Dir wieder einmal der gewohnte Käse, Lahl.

https://de.wikipedia.org/wiki/Verordnung_(EU)

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#653318

Salve allerseits,

Dr. Joachim Neudert schrieb:
> Am 23.12.25 um 20:04 schrieb Ruediger Lahl:
>> *Dr. Joachim Neudert* schrieb:
>> 
>>> 4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal. Hmmmm....
>>> Impressive. Most impressive.
>> 
>> Irgendwo hatte ich gelesen, dass das Wachstum hauptsächlich von den paar
>> Tech-Firmen kommt, die vom KI-Hype profitieren. Bekanntlich schmeißen
>> die gerade die Milliarden nur so zum Fenster raus.
> 
> OK. Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu
> bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen daß da
> draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch keiner? What went
> wrong?
> 
+--- <hier abknabbern> ---
| Rund ein Drittel der Menschen in Europa zwischen 16 und 74 Jahren nutzt
| inzwischen regelmäßig generative KI-Tools wie ChatGPT. Privatpersonen
| setzen generative KI in erster Linie für persönliche Zwecke ein, etwa um
| Texte zu schreiben, zur Unterhaltung oder für alltägliche
| Hilfestellungen. Nach Angaben von Eurostat nutzt jeder vierte EU-Bürger
| die Werkzeuge für private Zwecke. Gut 15 Prozent setzen solche Tools im
| beruflichen Kontext ein, zum Beispiel zum Programmieren oder im
| Kundenservice. Zudem verwenden 9,4 Prozent generative KI für die formale
| Bildung, etwa zum Lernen oder in der Schule und im Studium.
|
| *Nutzung generativer KI in Europa*
|
| In Prozent der Bevölkerung in den vergangenen drei Monaten
|
| Tabelle mit 2 Spalten und 33 Zeilen. (Spaltenköpfe mit Buttons sind
| sortierbar)
|
| 1	Norwegen                        56,3
|
| 2	Dänemark                        48,4
|
| 3	Schweiz	                        47
|
| 4	Estland	                        46,6
|
| 5	Malta	                        46,5
|
| 6	Finnland                        46,3
|
| 7	Irland	                        44,9
|
| 8	Niederlande                     44,7
|
| 9	Zypern	                        44,2
|
| 10	Griechenland                    44,1
|
| 11	Luxemburg                       42,5
|
| 12	Schweden                        42
|
| 13	Belgien	                        42
|
| 14	Österreich                      39,4
|
| 15	Portugal                        38,7
|
| 16	Spanien	                        37,9
|
| 17	Slowenien                       37,6
|
| 18	Frankreich                      37,5
|
| 19	Litauen	                        36,9
|
| 20	Tschechische Republik           35,4
|
| 21	Lettland	                33,4
|
| 22	Deutschland	                32,3
|
| 23	Slowakei	                30,8
|
| 24	Ungarn	                        29,6
|
| 25	Kroatien	                27,5
|
| 26	Polen	                        22,7
|
| 27	Bulgarien	                22,5
|
| 28	Nordmazedonien	                22
|
| 29	Bosnien und Hercegovina         20,3
|
| 30	Italien	                        19,9
|
| 31	Serbien	                        18,6
|
| 32	Rumänien	                17,8
|
| 33	Türkei	                        17,2
|
| Diese Grafik stammt aus dem F.A.Z. PRO Digitalwirtschaft Briefing;
| www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/Quelle: Eurostat 2025/F.A.Z.-Tabelle:
| grün.
|
| Ein Blick auf die einzelnen Länder Europas zeigt ein geteiltes Bild. In
| technikaffinen Staaten Nordeuropas ist die Verbreitung generativer KI
| besonders hoch, während einige süd- und osteuropäische Länder noch
| hinterherhinken. Deutschland liegt bei der Gesamtnutzung generativer KI
| auf Rang 22.
|
| Die Länder an der Spitze profitieren von einer hohen digitalen Kompetenz
| der Bevölkerung, guten englischen Sprachkenntnissen, da viele KI-Tools
| zunächst vor allem auf Englisch leistungsfähig waren, sowie einer
| offenen Einstellung gegenüber neuen Technologien.
|
| Demgegenüber nutzen in Rumänien nur 17,8 Prozent der Menschen generative
| KI, der niedrigste Wert in der EU. Auch Italien mit 19,9 Prozent sowie
| Bulgarien mit 22,5 Prozent gehören zu den Schlusslichtern. In Polen sind
| es 22,7 Prozent. Gründe für die Zurückhaltung könnten eine geringere
| digitale Durchdringung, Sprachbarrieren oder Vorbehalte gegenüber KI sein.
|
| Diese Rangliste macht deutlich, wie ungleich der Fortschritt und wie
| ausgeprägt die digitale Kluft innerhalb Europas beim Thema KI noch sind.
| Länder wie Deutschland oder Frankreich liegen mit rund einem Drittel
| zwar im Mittelfeld, werden jedoch von kleineren Ländern und
| nordeuropäischen Staaten überholt. Allerdings zeigen die hohen
| Zuwachsraten überall, dass sich die Lücke etwas schließt: Im Vergleich
| zu früheren Befragungen hat sich der Nutzeranteil teils binnen eines
| Jahres verdoppelt oder verdreifacht, was die Dynamik der KI-Revolution
| verdeutlicht.
|
| *Unternehmen setzen verstärkt auf KI*
|
| Unternehmen in Europa integrieren KI-Tools zunehmend in ihre
| Geschäftsprozesse, etwa zur Datenanalyse, Kundenkommunikation oder
| Produktentwicklung. 20 Prozent der EU-Unternehmen mit mindestens zehn
| Beschäftigten nutzten in diesem Jahr bereits Künstliche Intelligenz in
| ihrem Betrieb, ein deutlicher Anstieg gegenüber 13,5 Prozent im Jahr
| zuvor. 2021 lag der Wert erst bei 7,7 Prozent.
|
| Die Eurostat-Erhebung zeigt, dass europäische Firmen KI vor allem in
| daten- und textbezogenen Bereichen einsetzen, also in der Textanalyse,
| der Generierung von Medieninhalten und der automatischen Programmierung.
| Gerade das Erzeugen von Inhalten ist wegen der jüngsten Fortschritte
| generativer KI massentauglich geworden. Die meisten Unternehmenschefs
| sind sich inzwischen einig, dass KI langfristig großen Nutzen bringt.
| Drei Viertel der europäischen Finanzentscheider warnten jüngst, ihr
| Unternehmen könnte ohne KI Marktanteile verlieren oder obsolet werden.
|
| *KI-Boom zwischen Euphorie und Regulierung*
|
| Einerseits investiert Europas Wirtschaft so viel wie nie zuvor in KI: 25
| Prozent aller europäischen Wagniskapitalinvestitionen fließen aktuell in
| KI-Start-ups. Zugleich bemühen sich Regierungen, digitale Kompetenzen zu
| stärken. Andererseits verfolgt Europa einen vergleichsweise vorsichtigen
| Kurs. Mit dem EU AI Act wurde im Juni 2024 der weltweit erste
| ganzheitliche Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz beschlossen. Er
| soll „vertrauenswürdige, menschengerechte KI“ gewährleisten und sieht
| unter anderem Transparenzpflichten für generative Modelle wie ChatGPT vor.
|
| So müssen KI-generierte Inhalte künftig klar als solche gekennzeichnet
| werden, und Entwickler müssen darlegen, welche urheberrechtlich
| geschützten Daten zum Training genutzt wurden. Diese Regulierung soll
| das Vertrauen der Nutzer stärken und Missbrauch vorbeugen. Kritiker
| monieren jedoch, Europa setze zu sehr auf Regulieren statt auf
| Investieren. Start-up-Gründer warnten in einem offenen Brief sogar vor
| einer vorschnellen Umsetzung des AI Act, da unklare Regeln zu einem
| Flickenteppich in der EU führen könnten. Sie fürchten, strenge Auflagen
| würden Innovation ausbremsen und europäische KI-Anbieter gegenüber der
| US-Konkurrenz benachteiligen.
|
| Der Internationale Währungsfonds simuliert aus diesem Grund für
| europäische Volkswirtschaften nur moderate Produktivitätsgewinne in
| einem mittleren Zeithorizont. In einem zentralen Szenario können
| regulatorisch bedingte Einschränkungen die potentiellen
| Produktivitätsgewinne um mehr als ein Drittel reduzieren. Das ist kein
| Argument gegen Regeln, aber ein Hinweis auf den Preis von Fragmentierung
| und unklaren Anforderungen.
|
| Die wahre Engstelle der KI-Ökonomie ist jedoch die fehlende
| Rechenleistung. Europa versucht, diese Lücke mit öffentlichen Programmen
| zu schließen. Der Rat der EU unterstützt regulatorische Anpassungen, um
| im Euro-HPC-Rahmen sogenannte KI-Gigafactorys zu ermöglichen. Parallel
| entstehen KI-Fabriken als Zugangspunkte für Rechenleistung, Daten und
| Services. Das ist industriepolitisch folgerichtig: Ohne ausreichende
| Rechenkapazität wird Europa zum dauerhaften Importeur von KI-Diensten.
| Gleichzeitig zeigt der europäische Rechenzentrumsmarkt, wie schwer sich
| die Aufholjagd umsetzen lässt. Große Projekte hängen an Stromversorgung,
| Netzanbindung, Genehmigungen und oft an einem einzigen Hyperscaler als
| Ankerkunden.
|
| *Europas KI-Nutzung wächst, aber die Monetarisierung bleibt dünn*
|
| Die Monetarisierung der KI ist derzeit stark konzentriert. Die großen
| Umsatzströme entstehen bei Chips, Cloud Computing und Plattformsoftware.
| Europa ist hier teilweise Zulieferer und Anwender, aber selten
| Preissetzer. In Europa selbst ist die Breite der Adaption noch begrenzt.
| Viele Unternehmen experimentieren, aber wenige skalieren so, dass daraus
| eine breite Produktivitätswelle entsteht. Für Europas Umsatzseite ist
| das entscheidend, weil KI erst dann als Geschäft sichtbar wird, wenn sie
| in Produkte, Preise, Vertrieb und wiederkehrende Erlöse übersetzt ist.
| Genau hier wirkt die Kombination aus vorsichtiger Einführung,
| Fachkräftemangel, fragmentierten Datenlandschaften und regulatorischer
| Unsicherheit besonders bremsend. Gleichzeitig wächst der politische
| Druck, die Rahmenbedingungen innovationsfreundlicher zu justieren, ohne
| die Grundlogik des AI Act aufzugeben.
|
| Europa kann in der KI-Ökonomie gewinnen, wenn es seine industriellen
| Stärken mit skalierbarer Digitalökonomie verbindet. Drei Hebel sind
| zentral:
|
| Die KI-Dividende fällt nicht automatisch an den Ort, an dem KI genutzt
| wird. Sie fällt an den Ort, an dem Modelle, Infrastruktur und
| Geschäftsmodelle skaliert werden.
+--- </hier abknabbern> ---

©<https://www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/kuenstliche-intelligenz/deutsche-bei-ki-nutzung-in-europa-nur-auf-platz-22-accg-200379096.html>

	M.f.G.

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etwas komisch... ;-)

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#653341

Hallo,

Am 24.12.25 um 09:52 schrieb Fidel Sebastián Hunrichse-Lara:
> Salve allerseits,
> 
> Dr. Joachim Neudert schrieb:
>> Am 23.12.25 um 20:04 schrieb Ruediger Lahl:
>>> *Dr. Joachim Neudert* schrieb:
>>>
>>>> 4,3% Wirtschaftswachstum auf jährlicher Basis für das 3. Quartal. Hmmmm....
>>>> Impressive. Most impressive.
>>>
>>> Irgendwo hatte ich gelesen, dass das Wachstum hauptsächlich von den paar
>>> Tech-Firmen kommt, die vom KI-Hype profitieren. Bekanntlich schmeißen
>>> die gerade die Milliarden nur so zum Fenster raus.
>>
>> OK. Aber wer hat denn unsere begnadeten IT-Entwickler gehindert, LLMs zu
>> bauen? Ich meine, ausser Chuck und Stefan F. aus W, die klar wissen daß da
>> draus nie was werden kann. Aber auf die hört doch sonst auch keiner? What went
>> wrong?
>>
> +--- <hier abknabbern> ---
> | Rund ein Drittel der Menschen in Europa zwischen 16 und 74 Jahren nutzt
> | inzwischen regelmäßig generative KI-Tools wie ChatGPT. Privatpersonen
> | setzen generative KI in erster Linie für persönliche Zwecke ein, etwa um
> | Texte zu schreiben, zur Unterhaltung oder für alltägliche
> | Hilfestellungen. Nach Angaben von Eurostat nutzt jeder vierte EU-Bürger
> | die Werkzeuge für private Zwecke.

Da passt doch diese "Horrormeldung" an Heiligabend doch gut hier rein:

*Digitalminister: KI größer als industrielle Revolution*
<https://www.t-online.de/nachrichten/deutschland/id_101057184/digitalminister-ki-groesser-als-industrielle-revolution.html>

Am Radio hiess es noch: "1 Programmierer + KI würden 10 IT-ler ersetzen".

Ciao
Walter

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#653344

Am 24.12.25 um 14:41 schrieb Walter Brill:
> Am Radio hiess es noch: "1 Programmierer + KI würden 10 IT-ler ersetzen".
> 
> Ciao
> Walter

Eher 20 oder 30, meinst Du?

-- 
Ammersee
Meer braucht's ned

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#653347

"Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> writes:

> Am 24.12.25 um 14:41 schrieb Walter Brill:
>> Am Radio hiess es noch: "1 Programmierer + KI würden 10 IT-ler ersetzen".
>> Ciao
>> Walter
>
> Eher 20 oder 30, meinst Du?

So what? Vor 100 Jahren gab es im Deutschen Reich um die 22 Millionen
Erwerbstätige. Danach gab es wohl einige Rationalisierungswellen durch
den technischen Fortschritt. Das Ergebnis war eine Reduktion der
Arbeitsplätze von 22 Millionen auf 46 Millionen in 2025. Falls jemand
damals wahlweise die Massenarbeitslosigkeit oder das
wir-werden-nicht-mehr-arbeite-müssen prophezeit hat, lag er grandios
daneben.

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#653348

Michael Bode <m.g.bode@web.de> writes:

> "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> writes:
>
>> Am 24.12.25 um 14:41 schrieb Walter Brill:
>>> Am Radio hiess es noch: "1 Programmierer + KI würden 10 IT-ler ersetzen".
>>> Ciao
>>> Walter
>>
>> Eher 20 oder 30, meinst Du?
>
> So what? Vor 100 Jahren gab es im Deutschen Reich um die 22 Millionen
> Erwerbstätige. Danach gab es wohl einige Rationalisierungswellen durch
> den technischen Fortschritt. Das Ergebnis war eine Reduktion der
> Arbeitsplätze von 22 Millionen auf 46 Millionen in 2025. Falls jemand
> damals wahlweise die Massenarbeitslosigkeit oder das
> wir-werden-nicht-mehr-arbeite-müssen prophezeit hat, lag er grandios
> daneben.
                               ^n

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#653356

Salve allerseits,

Michael Bode schrieb:
> "Dr. Joachim Neudert" <neudert@5sl.org> writes:
>> Am 24.12.25 um 14:41 schrieb Walter Brill:
>>
>>> Am Radio hiess es noch: "1 Programmierer + KI würden 10 IT-ler ersetzen".
>>
>> Eher 20 oder 30, meinst Du?
> 
> So what? Vor 100 Jahren gab es im Deutschen Reich um die 22 Millionen
> Erwerbstätige. Danach gab es wohl einige Rationalisierungswellen durch den
> technischen Fortschritt. Das Ergebnis war eine Reduktion der Arbeitsplätze von
> 22 Millionen auf 46 Millionen in 2025. Falls jemand damals wahlweise die
> Massenarbeitslosigkeit oder das wir-werden-nicht-mehr-arbeite-müssen
> prophezeit hat, lag er grandios daneben.
>
+--- <hier abknabbern> ---
| Vor einigen Monaten habe ich an dieser Stelle beschrieben, wie
| künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung verändert und warum
| bestimmte Tätigkeiten in diesem Berufsfeld mittelfristig wegfallen
| werden. Die Reaktionen darauf waren gemischt: von Zustimmung über
| Skepsis bis hin zu offener Ablehnung. Doch eine Frage tauchte in den
| Kommentaren und in Gesprächen auf Konferenzen immer wieder auf: Wenn KI
| tatsächlich Code schreiben kann, was bleibt dann für Menschen übrig?
|
| Diese Frage ist berechtigt. Sie verdient eine ehrliche Antwort. Und
| diese Antwort führt uns zu einem Thema, das in der Debatte um KI in der
| Softwareentwicklung oft zu kurz kommt: die Rolle der Architektur, des
| Domänenwissens und der konzeptuellen Arbeit. Meine These lautet: Diese
| Bereiche werden nicht weniger wichtig, sondern wichtiger. Die
| Wertschöpfung verschiebt sich von der Umsetzung zur Konzeption. Und
| genau das hat weitreichende Konsequenzen für alle, die in diesem Feld
| arbeiten, von der Entwicklerin am Anfang ihrer Karriere bis zur
| Führungskraft, die Investitionsentscheidungen trifft.
|
| *Was KI heute kann und was nicht*
|
| Beginnen wir mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme dessen, was moderne
| KI-Systeme im Bereich der Softwareentwicklung leisten. Die Fortschritte
| der letzten zwei Jahre sind beeindruckend, und wer sie leugnet, macht
| sich etwas vor. LLMs (Large Language Models) können heute Funktionen,
| Klassen und ganze Module auf Zuruf generieren. Sie erkennen Muster in
| bestehendem Code und wenden Best Practices an, ohne dass man sie
| explizit darauf hinweisen muss. Sie schreiben Tests, die tatsächlich
| sinnvolle Randfälle abdecken. Sie erstellen Dokumentation, die oft
| besser ist als das, was überarbeitete Entwickler um 23 Uhr produzieren.
| Sie schlagen Refactorings vor, die technische Schulden reduzieren.
|
| Wer heute mit GitHub Copilot, Claude, ChatGPT oder ähnlichen Werkzeugen
| arbeitet, erlebt täglich, wie viel Routinearbeit diese Systeme abnehmen
| können. Eine REST-API mit Standard-CRUD-Operationen, die früher einen
| halben Tag gekostet hätte, entsteht in dreißig Minuten. Ein
| Datenmigrationsskript, für das man früher Stack Overflow durchsucht
| hätte, generiert sich fast von selbst. Das ist real, das ist nützlich,
| und es wird noch besser werden.
|
| Das ist die beeindruckende Seite. Und sie wird noch beeindruckender
| werden. Die Modelle werden besser, die Integration in
| Entwicklungsumgebungen wird nahtloser, die Anwendungsfälle werden
| breiter. Wer glaubt, dass wir den Höhepunkt dieser Entwicklung bereits
| erreicht haben, unterschätzt das Tempo des Fortschritts.
|
| Doch es gibt auch blinde Flecken, die bei aller Euphorie nicht übersehen
| werden dürfen. Und diese Flecken werden nicht kleiner, wenn die Modelle
| größer werden – denn sie sind struktureller Natur.
|
| KI-Systeme arbeiten auf der Ebene von Syntax und Mustern. Sie haben
| gelernt, welche Codezeilen typischerweise auf welche anderen folgen. Sie
| wissen, wie ein Repository-Pattern in C# aussieht, weil sie Zehntausende
| davon gesehen haben. Aber sie wissen nicht, warum ein bestimmtes System
| dieses Pattern verwenden sollte, oder ob es überhaupt das Richtige ist.
| Sie kennen die Form, nicht die Bedeutung.
|
| Das zeigt sich besonders deutlich bei Halluzinationen. Ein LLM kann eine
| Funktion generieren, die syntaktisch korrekt ist, alle Konventionen
| einhält und auf den ersten Blick vernünftig aussieht, aber inhaltlich
| falsch ist. Nicht, weil das Modell lügt, sondern weil es gar nicht weiß,
| was „richtig“ in einem bestimmten fachlichen Kontext bedeutet. Es
| optimiert Wahrscheinlichkeiten für Zeichenfolgen, nicht für
| Geschäftslogik. Es produziert, was statistisch plausibel ist, nicht was
| sachlich korrekt ist.
|
| Hinzu kommt das Problem des lokalen Optimums: KI optimiert das
| Offensichtliche. Wenn Sie nach einer Lösung für ein Problem fragen,
| bekommen Sie die wahrscheinlichste Lösung basierend auf den
| Trainingsdaten. Das ist oft eine gute Lösung. Aber es ist selten die
| beste Lösung für Ihren spezifischen Kontext, denn den kennt das Modell
| nicht. Es weiß nicht, dass Ihr Team nur aus zwei Personen besteht und
| keine Zeit für eine Microservices-Architektur hat. Es weiß nicht, dass
| Ihre Datenbank-Performance der eigentliche Engpass ist. Es weiß nicht,
| dass der Fachbereich nächstes Jahr alles umwerfen wird.
|
| Die Schlussfolgerung daraus ist einfach: KI ist ein hervorragendes
| Werkzeug für die Umsetzung. Aber das setzt voraus, dass jemand weiß, was
| umgesetzt werden soll. Die entscheidende Frage verschiebt sich damit von
| „Wie schreibe ich diesen Code?“ zu „Welchen Code sollte ich überhaupt
| schreiben?“. Und diese Frage kann KI nicht beantworten.
|
| *Die Rolle des Architekten neu betrachtet*
|
| Damit sind wir bei der Architektur. Und hier lohnt es sich, zunächst zu
| klären, was dieser Begriff eigentlich bedeutet, denn er wird (zu) oft
| missverstanden.
|
| Architektur ist nicht das Diagramm mit den großen Boxen und Pfeilen, das
| in jeder Projektdokumentation auftaucht und nach dem Kick-Off nie wieder
| angeschaut wird. Architektur ist auch nicht die Entscheidung für ein
| bestimmtes Framework oder eine bestimmte Cloud-Plattform. Architektur
| ist vielmehr die Summe der Entscheidungen, die schwer zu ändern sind. Es
| sind die Entscheidungen über Struktur, über Kommunikationswege, über
| Grenzen zwischen Komponenten, über Verantwortlichkeiten. Es sind die
| Entscheidungen, bei denen eine Änderung später teuer wird, sei es
| technisch, organisatorisch oder beides.
|
| Diese Entscheidungen sind aus mehreren Gründen nicht automatisierbar.
| Und diese Gründe werden auch nicht verschwinden, wenn die Modelle größer
| werden.
|
| Erstens erfordern Architekturentscheidungen Kontextwissen, das nicht im
| Code steht. Um zu entscheiden, ob ein System als Monolith oder als
| verteiltes System gebaut werden sollte, muss man die Organisation
| kennen, die es betreibt. Wie groß ist das Team? Wie sind die
| Deployment-Zyklen? Welche Teile des Systems ändern sich häufig, welche
| selten? Wie sieht die bestehende Infrastruktur aus? Welche Kompetenzen
| sind vorhanden, welche fehlen? Diese Informationen stehen in keinem
| Repository. Sie existieren in Köpfen, in Gesprächen, in der gelebten
| Praxis einer Organisation.
|
| Zweitens erfordern Architekturentscheidungen Abwägungen zwischen
| konkurrierenden Zielen. Soll das System maximal performant sein oder
| maximal wartbar? Soll es schnell ausgeliefert werden oder langfristig
| stabil sein? Soll es flexibel erweiterbar sein oder einfach zu
| verstehen? Diese Trade-offs haben keine objektiv richtige Antwort. Sie
| hängen von Prioritäten ab, die Menschen setzen müssen, basierend auf
| Geschäftszielen, Ressourcen und Risikobereitschaft.
|
| Drittens erfordern sie Voraussicht. Was könnte sich in zwei Jahren
| ändern? Welche Annahmen, die wir heute treffen, werden sich als falsch
| herausstellen? Welche Teile des Systems müssen flexibel bleiben, welche
| dürfen in Beton gegossen werden? Wo lohnt sich Investition in
| Abstraktion, wo ist sie Over-Engineering? Diese Fragen erfordern
| Erfahrung, Intuition und die Fähigkeit, mit Unsicherheit umzugehen. Sie
| erfordern das, was erfahrene Architekten „Bauchgefühl“ nennen: eine
| internalisierte Mustererkennung, die sich nicht in Regeln fassen lässt.
|
| Viertens erfordern sie Dialog. Architektur entsteht nicht im stillen
| Kämmerlein. Sie entsteht im Gespräch mit Fachbereichen, mit
| Stakeholdern, mit dem Entwicklungsteam. Sie erfordert die Fähigkeit,
| zuzuhören, nachzufragen, zwischen verschiedenen Welten zu übersetzen.
| Ein Architekt muss verstehen, was der Vertrieb meint, wenn er von
| „flexiblen Rabatten“ spricht, und das in eine technische Struktur
| übersetzen. Diese Übersetzungsleistung ist zutiefst menschlich.
|
| Es gibt noch einen fünften Punkt, der oft übersehen wird:
| Architekturentscheidungen sind soziale Akte. Sie formen Teams, sie
| definieren Schnittstellen zwischen Menschen, sie beeinflussen, wer mit
| wem zusammenarbeiten muss. Die Entscheidung, ein System in drei Services
| aufzuteilen, ist nicht nur eine technische Entscheidung. Sie ist auch
| eine Entscheidung darüber, wie die Arbeit verteilt wird, welche Teams
| entstehen, wie Kommunikation fließt. Diese organisatorischen
| Implikationen zu verstehen und zu gestalten, erfordert
| Einfühlungsvermögen und politisches Gespür. All das sind Eigenschaften,
| die kein Sprachmodell besitzt.
|
| Ein LLM kann das Observer Pattern implementieren. Aber es kann nicht
| entscheiden, wann dieses Pattern die richtige Wahl ist. Es kann
| Microservices generieren. Aber es kann nicht beurteilen, ob
| Microservices für eine bestimmte Organisation überhaupt sinnvoll sind,
| oder ob sie die Komplexität nur verlagern, statt sie zu reduzieren. Die
| wertvollste Architekturentscheidung ist oft die Entscheidung, etwas
| nicht zu bauen. Und genau diese Entscheidung liegt außerhalb dessen, was
| ein generatives Modell leisten kann.
|
| *Kein LLM kennt die Domäne*
|
| Das führt uns zum zweiten Bereich, der durch KI nicht ersetzt wird: das
| Domänenwissen.
|
| Jede Software existiert, um ein Problem in einer bestimmten Domäne zu
| lösen. Ein Bestellsystem löst Probleme im E-Commerce. Eine Patientenakte
| löst Probleme im Gesundheitswesen. Eine Handelssoftware löst Probleme an
| den Finanzmärkten. Eine Produktionssteuerung löst Probleme in der
| Fertigung. Die Software ist nie Selbstzweck. Sie ist immer Mittel zu
| einem fachlichen Zweck. Diese Erkenntnis klingt banal, wird aber in der
| Praxis erstaunlich oft vergessen.
|
| Um gute Software zu bauen, muss man diesen Zweck verstehen. Man muss die
| Domäne verstehen. Und genau hier stößt KI an eine fundamentale Grenze,
| die sich nicht durch größere Modelle oder bessere Trainingsdaten
| überwinden lässt.
|
| LLMs wurden auf öffentlich verfügbarem Text trainiert. Sie kennen, was
| über Domänen geschrieben wurde. Sie kennen die allgemeinen Konzepte von
| Bestellungen, Patienten, Handelspositionen, Fertigungsaufträgen. Aber
| sie kennen nicht die spezifische Logik eines bestimmten Unternehmens.
| Sie wissen nicht, dass in Ihrem Unternehmen eine „Bestellung“ drei
| verschiedene Zustände haben kann, die nirgendwo dokumentiert sind, weil
| das historisch so gewachsen ist. Sie wissen nicht, dass der Begriff
| „Kunde“ in der Buchhaltung etwas anderes bedeutet als im Vertrieb. Sie
| wissen nicht, dass bestimmte Produkte aus regulatorischen Gründen anders
| behandelt werden müssen als andere.
|
| Die richtige Frage ist nicht „Wie baue ich ein Bestellsystem?“. Die
| richtige Frage ist: „Was bedeutet eine Bestellung in diesem Geschäft?
| Wann beginnt sie? Wann endet sie? Was passiert, wenn sie storniert wird?
| Was passiert, wenn sie teilweise geliefert wird? Wer darf sie ändern,
| und unter welchen Bedingungen? Welche Ereignisse in der Domäne sind
| relevant, welche nicht?“
|
| Diese Fragen lassen sich nicht durch Prompt-Engineering beantworten. Sie
| erfordern Gespräche mit Fachexperten. Sie erfordern das geduldige
| Herausarbeiten von implizitem Wissen, das oft nicht einmal den
| Fachleuten selbst bewusst ist. Es ist Wissen, das in Routinen steckt, in
| Ausnahmen. In den Geschichten, die erzählt werden, wenn etwas
| schiefgelaufen ist. Dieses Wissen sichtbar zu machen, erfordert Methoden
| wie Event-Storming oder Collaborative Modeling, bei denen Menschen
| gemeinsam an einem Whiteboard stehen und rekonstruieren, was in ihrer
| Domäne eigentlich passiert.
|
| Das ist zutiefst menschliche Arbeit. Es ist Arbeit, die Geduld
| erfordert, die Ambiguitätstoleranz verlangt, die manchmal frustrierend
| ist, weil die Antworten nicht sofort klar sind. Es ist Arbeit, die man
| nicht beschleunigen kann, indem man schneller tippt. Und genau deshalb
| wird sie durch KI nicht obsolet, sondern im Gegenteil: Je mehr die
| Umsetzung automatisiert wird, desto wichtiger wird es, das Richtige
| umzusetzen. Und um das Richtige zu identifizieren, benötigt man
| Domänenwissen.
|
| Ich erlebe in meiner Beratungsarbeit regelmäßig, dass Projekte
| scheitern, nicht weil die Technik schlecht wäre, sondern weil niemand
| die richtigen Fragen gestellt hat. Das neue System wurde gebaut, es
| funktioniert technisch einwandfrei – aber es bildet die falschen
| Prozesse ab, verwendet die falschen Begriffe, macht die falschen
| Annahmen. Das sind keine Fehler, die KI verhindern wird. Es sind Fehler,
| die entstehen, wenn man die Domäne nicht versteht. Und sie werden
| häufiger werden, wenn die Illusion entsteht, dass schnelle
| Codegenerierung auch schnelles Verstehen bedeutet.
|
| *Die neue Arbeitsteilung*
|
| Was bedeutet das alles für die Praxis? Wie verändert sich die
| Arbeitsteilung in der Softwareentwicklung? Diese Fragen höre ich oft,
| und die Antworten sind weniger düster, als manche befürchten.
| Vorausgesetzt, man versteht die Richtung der Veränderung.
|
| Zunächst das Offensichtliche: Routineaufgaben werden schneller und
| günstiger. Code, der früher Stunden gebraucht hat, entsteht heute in
| Minuten. Die Einstiegshürde „etwas zu bauen“ sinkt dramatisch. Das ist
| grundsätzlich positiv. Es demokratisiert den Zugang zur
| Softwareentwicklung und ermöglicht schnellere Experimente. Ideen können
| ausprobiert werden, bevor man sich auf eine teure Implementierung
| festlegt.
|
| Aber es birgt auch eine Gefahr: die Gefahr, das Falsche sehr effizient
| zu bauen. Wenn es einfach wird, Code zu generieren, besteht die
| Versuchung, sofort loszulegen, ohne vorher gründlich nachzudenken. Das
| Ergebnis sind Systeme, die technisch funktionieren, aber am eigentlichen
| Bedarf vorbeigehen. Oder Systeme, die kurzfristig funktionieren, aber
| langfristig nicht wartbar sind. Die Geschwindigkeit der Codegenerierung
| kann eine trügerische Sicherheit vermitteln. Man fühlt sich produktiv,
| obwohl man eigentlich nur schneller in die falsche Richtung läuft.
|
| Bestimmte Fähigkeiten werden in dieser neuen Welt wichtiger:
|
| • Abstraktionsfähigkeit: die Fähigkeit, das Wesentliche vom
|   Unwesentlichen zu trennen, komplexe Sachverhalte auf ihre Kernstruktur
|   zu reduzieren.
|
| • Kommunikationsfähigkeit: die Fähigkeit, zwischen Fachbereich und
|   Technik zu übersetzen, Anforderungen zu verstehen und technische
|   Implikationen zu erklären.
|
| • Urteilsvermögen: die Fähigkeit zu entscheiden, wann KI hilft und wann
|   sie schadet, wann man ihrem Output vertrauen kann und wann eine
|   manuelle Prüfung nötig ist.
|
| • Systemdenken: die Fähigkeit, Wechselwirkungen zu verstehen, nicht nur
|   einzelne Komponenten isoliert zu betrachten.
|
| Andere Fähigkeiten verlieren an Bedeutung. APIs und Syntax auswendig zu
| kennen, wird weniger wertvoll, wenn man jederzeit nachfragen kann.
| Boilerplate-Code zu schreiben war nie besonders erfüllend und wird
| künftig noch weniger nötig sein. Routine-Debugging bei Standardproblemen
| lässt sich zunehmend automatisieren. Das ist kein Verlust, sondern eine
| Befreiung, vorausgesetzt, man nutzt die gewonnene Zeit für wertvollere
| Tätigkeiten.
|
| Eine besondere Warnung möchte ich an dieser Stelle aussprechen: Hüten
| Sie sich vor der Prompt-Engineering-Illusion. Die Vorstellung, dass man
| nur „die richtige Frage stellen“ müsse, um von KI perfekte Ergebnisse zu
| bekommen, ist gefährlich. Ja, gute Prompts führen zu besseren
| Ergebnissen. Aber wer die richtige Frage nicht kennt, bekommt
| bestenfalls plausible Antworten auf die falsche Frage. Prompt
| Engineering ersetzt kein Domänenwissen. Es setzt es voraus. Wer nicht
| versteht, was gebaut werden soll, kann auch nicht sinnvoll danach fragen.
|
| *Was jetzt zu tun ist*
|
| Lassen Sie mich mit konkreten Empfehlungen schließen.
|
| Für Entwicklerinnen und Entwickler: Nutzen Sie KI als Werkzeug, nicht
| als Ersatz für das Denken. Lassen Sie sich Routinearbeit abnehmen, aber
| geben Sie die Verantwortung für das Ergebnis nicht ab. Prüfen Sie
| generierten Code kritisch, verstehen Sie ihn, bevor Sie ihn committen.
| Investieren Sie in Architektur und Domänenwissen, nicht nur in
| Technologie. Lernen Sie, mit Fachbereichen auf Augenhöhe zu sprechen.
| Kultivieren Sie die Fähigkeit, Anforderungen zu hinterfragen, statt sie
| blind umzusetzen. Die Frage „Warum benötigen wir das?“ ist wertvoller
| als die Frage „Wie bauen wir das?“.
|
| Für Führungskräfte und Unternehmen: Widerstehen Sie der Versuchung,
| „alles mit KI zu machen“. Die Technologie ist mächtig, aber sie ist kein
| Ersatz für Nachdenken. Erkennen Sie Architektur- und Domänenkompetenz
| als strategisches Asset. Diese Fähigkeiten lassen sich nicht kurzfristig
| einkaufen oder durch Tools ersetzen. Sie entstehen über Jahre, durch
| Erfahrung, durch Fehler, durch intensive Beschäftigung mit einer Domäne.
| Investieren Sie in Menschen, die verstehen, nicht nur in Tools, die
| generieren. Und stellen Sie sich regelmäßig die Frage: Wissen wir
| eigentlich, was wir bauen wollen? Wenn die Antwort unklar ist, wird auch
| die beste KI nicht helfen.
|
| Für die Ausbildung: Der Fokus auf Syntax und Programmiersprachen wird
| weniger wichtig. Konzepte, Modellierung und Abstraktion werden
| wichtiger. Interdisziplinäres Denken sollte gefördert werden, also die
| Fähigkeit, technische und fachliche Perspektiven zu verbinden. Und vor
| allem: die Fähigkeit, mit Unsicherheit umzugehen. Denn in einer Welt, in
| der sich Technologie schnell verändert, ist die Bereitschaft zum
| lebenslangen Lernen wichtiger als jedes spezifische Wissen. Die
| Absolventen von heute werden in ihrer Karriere Technologien nutzen, die
| heute noch nicht existieren. Was bleibt, sind die Grundlagen: logisches
| Denken, Abstraktion, Kommunikation.
|
| *Der Mensch als Bedeutungsgeber*
|
| Die Entwicklung, die wir gerade erleben, ist keine Bedrohung, sondern
| eine Verschiebung. Dabei wandert die Wertschöpfung von der Umsetzung zur
| Konzeption. Die Frage ist nicht mehr „Können wir das bauen?“, denn das
| können wir fast immer, und es wird immer einfacher. Die Frage ist:
| „Sollten wir das bauen? Und wenn ja, was genau? Für wen? Mit welchem
| Ziel?“
|
| Diese Fragen zu beantworten, erfordert etwas, das KI nicht hat: ein
| Verständnis von Bedeutung. Software ist nicht nur Code. Sie ist ein
| Ausdruck von Geschäftslogik, von Prozessen, von menschlichen
| Bedürfnissen. Sie bildet ab, wie Menschen arbeiten, wie sie
| kommunizieren, wie sie Entscheidungen treffen. Den Sinn hinter dem Code
| zu verstehen und zu gestalten, das bleibt menschliche Arbeit.
|
| Architekten, Domänenexperten und konzeptuelle Denker werden in dieser
| neuen Welt nicht weniger gebraucht. Sie werden mehr gebraucht. Denn je
| leichter es wird, irgendetwas zu bauen, desto wichtiger wird es, das
| Richtige zu bauen. Die Fähigkeit, das Richtige zu identifizieren, wird
| zur Kernkompetenz. Und diese Kompetenz ist nicht angeboren. Sie lässt
| sich entwickeln. Wer heute anfängt, in Architekturdenken und
| Domänenverständnis zu investieren, wird in fünf Jahren einen erheblichen
| Vorsprung denen gegenüber haben, die nur auf das nächste Tool warten.
|
| Software war nie Selbstzweck. Sie war immer Mittel zu einem Zweck. Und
| den Zweck definieren Menschen. Das war vor dreißig Jahren so, das ist
| heute so, und das wird auch in zehn Jahren noch so sein – egal, wie
| leistungsfähig die Modelle dann geworden sind.
|
| Die gute Nachricht ist: Wer diese Verschiebung versteht und sich darauf
| einstellt, hat eine glänzende Zukunft.
+--- </hier abknabbern> ---

©<https://www.heise.de/blog/KI-macht-Entwickler-ersetzbar-aber-gute-Architekten-nicht-11097760.html?seite=all>

	M.f.G.

-- 
Diese E-Mail-Adresse wird nur aus nostalgischen Gründen verwendet. Sie
wird praktisch nie gelesen.  Das MausNet ist nicht tot – es riecht nur
etwas komisch... ;-)

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