KI & digitale Geschäftsmodelle

KI verstehen.
Klar entscheiden.
Sinnvoll umsetzen.

Ich helfe Unternehmern und Führungsteams, komplexe Entwicklungen zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sinnvolle nächste Schritte zu gehen.

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Gedanken, Forschung und Praxis

AFAIK steht für „As Far As I Know“ – so weit ich weiß. Hier schreibe ich über KI, digitale Geschäftsmodelle und Suche: verständlich, kritisch und mit einem offenen Blick auf die Grenzen unseres Wissens.

Ein Einstieg in meine Arbeit

• Agenten und Verantwortung
• Zuverlässige Agentensysteme
• Urteilskraft und Kompetenz
• Evidenz in SEO und GEO
• Von der Demo zur belastbaren Software
• Fähigkeit und Verlässlichkeit

Neue Artikel

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  Skimmer, Scanner, Reader: Diese drei Lesertypen gibt es nicht10. August 2026
  Eine solche Folie hast Du bestimmt schon auf einer Online-Marketing-Konferenz gesehen… Drei Strichmännchen, darunter drei Etiketten: Skimmer, Scanner, Reader. Dazu die Ansage, man müsse „für alle drei schreiben“, weil das nun mal… Weiterlesen: Skimmer, Scanner, Reader: Diese drei Lesertypen gibt es nicht
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  LLM Readability: Muss ich meinen Content jetzt für Maschinen umschreiben?8. August 2026
  Seit einigen Monaten begegnet mir auf Konferenzen, in LinkedIn-Postings und in Agentur-Pitches ein Begriff, der so klingt, als hätte jemand einen neuen Rankingfaktor entdeckt: LLM Readability. Manchmal auch „LLM-Lesbarkeit“, gelegentlich „maschinelle Lesbarkeit“.… Weiterlesen: LLM Readability: Muss ich meinen Content jetzt für Maschinen umschreiben?
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  ARC-AGI-3: „GPT-5.6 Sol schlägt Opus 5“ – nur ist das kein Vergleich, sondern ein Messproblem6. August 2026
  Im Mai habe ich hier geschrieben, dass die offiziellen ARC-AGI-3-Scores nicht messen, was ein gutes Agentensystem aus einem Frontier-Modell holen kann, sondern was passiert, wenn man ein Modell fast nackt in eine… Weiterlesen: ARC-AGI-3: „GPT-5.6 Sol schlägt Opus 5“ – nur ist das kein Vergleich, sondern ein Messproblem
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  0,22 gegen 0,06: Warum KI-Agenten viel schneller klug werden als verlässlich28. Juli 2026
  Zwei Zahlen aus derselben Messreihe, 24 Monate Modellgeschichte, drei Frontier-Labore: Die Treffgenauigkeit von KI-Agenten stieg um 0,22 Punkte pro Jahr. Ihre Verlässlichkeit um 0,06. Das ist die empirische Mitte einer Keynote, die… Weiterlesen: 0,22 gegen 0,06: Warum KI-Agenten viel schneller klug werden als verlässlich
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  Faktor 5: Warum ATLAS und der Anthropic Economic Index keine Branchenkonstante liefern27. Juli 2026
  Die Zahl, die es aus Googles ATLAS-Report in jede Schlagzeile geschafft hat, lautet: weniger als zehn Prozent vollständige Automatisierung. Daraus wurde in der Berichterstattung binnen Tagen die Beruhigungsformel, KI unterstütze, ersetze aber… Weiterlesen: Faktor 5: Warum ATLAS und der Anthropic Economic Index keine Branchenkonstante liefern
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  Googles ATLAS-Studie: eine Landkarte der KI-Nutzung27. Juli 2026
  Seit Google am 23. Juli 2026 den Report „AI & Economy ATLAS v1.0“ veröffentlicht hat, läuft die Berichterstattung in einer bemerkenswert gleichförmigen Schleife: KI unterstütze, ersetze aber keine Arbeitsplätze. KI sei in… Weiterlesen: Googles ATLAS-Studie: eine Landkarte der KI-Nutzung

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Warum „As Far As I Know“?

Wer komplexe Themen verständlich machen will, muss vereinfachen. Und wer vereinfacht, wird zwangsläufig ungenau. Das ist kein Bug, das ist die Realität — die Welt und ihre Phänomene sind zu komplex für absolute Aussagen.

Meine Artikel versuchen den Spagat: wissenschaftlich sauber recherchieren, journalistisch einordnen, und trotzdem so schreiben, dass man keine drei Fachbücher als Vorwissen braucht.

„As far as I know“ ist dabei nicht Einschränkung, sondern Haltung: Ich teile, was ich weiß — und bin transparent darüber, wo die Grenzen meines Wissens liegen.

Ich bin Kai Spriestersbach — ich forsche, schreibe und arbeite seit über einem Jahrzehnt an der Schnittstelle von Suchmaschinen, Inhalten, Menschen und Technologie.

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