Vor nicht allzu langer Zeit fühlte es sich fast wie das Endstadium an, einen riesigen Ablauf auf drei Tipps zu reduzieren. Inzwischen sind sogar diese drei Tipps verschwunden.
Der „Drei-Tipp-Mann“ hat seinen eigenen Prozess so gut verbessert, dass er am Ende selbst zum BPR-Kandidaten wurde. Einen separaten Rechner öffnen, Codex um Bearbeitung bitten, Ergebnisse prüfen, GitHub aufrufen, den Kontext wechseln und zusätzliche Nutzungskosten im Blick behalten – all das ist aus dem Tagesgeschäft weitgehend herausgefallen.
Auf menschlicher Seite bleibt erstaunlich wenig: mit der KI sprechen, recherchieren, nachdenken und bei dem Urteil „Das ist es wert, erhalten zu werden“ mit ungefähr zwei Zeichen eine gespeicherte Anweisung aufrufen und absenden. Danach übernehmen Artikelproduktion, 12 Sprachen, Qualitätssicherung, Repository-Aktualisierung und Veröffentlichung das System.
Von außen kann das wie „Idee gehabt und noch am selben Tag umgesetzt“ aussehen. Tatsächlich fand viel Nachdenken, Vergleichen und Definieren von Kriterien bereits vorher statt. Die Ausführung ist schnell, weil die Entscheidungskosten im Voraus bezahlt wurden.
1. Als drei Tipps wie das Endstadium wirkten
Viele manuelle Schritte auf drei Tipps zu komprimieren ist bereits eine enorme Verbesserung. Doch sobald die großen Reibungen verschwinden, werden die drei früher unbedeutenden Tipps plötzlich zur größten verbleibenden Reibung.
Dann kommt die Frage: „Warum muss ein Mensch diese drei Dinge überhaupt noch drücken?“ Der Held von gestern kann morgen die überflüssige Stelle sein.
2. Dann wurde der Drei-Tipp-Mann entlassen
Die erste Automatisierung macht Arbeit schneller. Die nächste reduziert die Arbeit. Eine weitere Stufe entfernt den Grund, warum diese Arbeit überhaupt existiert.
Der Drei-Tipp-Mann wurde nicht entlassen, weil er schlecht arbeitete. Im Gegenteil: Er standardisierte seinen Job so konsequent, dass er selbst die Bedingungen schuf, unter denen das System ohne ihn laufen konnte.
3. Codex und GitHub verschwanden ebenfalls aus dem Vordergrund
Früher musste man noch den PC öffnen, Codex um Änderungen bitten, Ergebnisse prüfen, nachbessern, GitHub öffnen und den Zustand kontrollieren. Jeder Bildschirm-, Werkzeug- und Kontextwechsel verlangte eine kleine mentale Eintrittsgebühr.
Heute ähnelt Codex eher einem Spezialisten für Wartung, Störungen oder größere Umbauten als einem dauerhaft eingesetzten Bediener. GitHub ist Hintergrundinfrastruktur. GitHub nicht mehr täglich zu öffnen bedeutet, dass es endlich richtiges Backend geworden ist.
4. Die heutige Arbeit: „Gespräch → zwei Zeichen → fertig“
Die zentrale Oberfläche ist das Gespräch: Fragen vertiefen, bei Bedarf öffentliche Quellen und Forschung heranziehen, Gegenargumente testen, Perspektiven wechseln und Gedanken ordnen.
Wenn etwas als Artikel erhalten bleiben soll, rufen ungefähr zwei Zeichen die gespeicherte Standardanweisung auf. Absenden. Die menschliche Arbeit ist fast beendet.
Selbst der „Vorlagen-Kopier-Mann“ ist nur noch ein Ehrenposten für zwei Tasten. Diese zwei Zeichen sind eine redaktionelle Freigabe, keine Schreibarbeit.
5. Wenn KI anfängt, KI-Arbeit zu beseitigen
Mensch arbeitet → KI arbeitet → KI-Auftrag wird standardisiert → Standardauftrag wird automatisch ausgelöst → KI bearbeitet Ausnahmen → einige Ausnahmen werden Regeln.
KI: „Was ist heute meine Aufgabe?“
System: „Nichts, solange nichts kaputtgeht.“
Das ist keine technologische Singularität im strengen Sinn. Treffender ist rekursive beziehungsweise Automatisierung zweiter Ordnung: Der Betrieb einer automatisierten Ebene wird selbst zum nächsten Automatisierungsziel.
6. Warum sich so ein System leichter dauerhaft betreiben lässt
Rechner öffnen, Dienst wechseln, Ablauf erinnern, Ergebnis prüfen und wieder den Kontext wechseln – all diese kleinen Reibungen verlangen bei jedem Start eine Eintrittsgebühr.
Wenn Wissen ohnehin im normalen Gespräch entsteht und mit zwei Zeichen in die Produktionslinie geschickt werden kann, entfällt fast die separate Sitzung „Jetzt muss ich einen Artikel schreiben“.
Das Nebenprodukt von Denken und Recherche wird zum Content-Bestand. Der tiefere Wert von Automatisierung besteht auch darin, die Momente zu reduzieren, in denen man sagt: „Zu lästig, mache ich morgen.“
7. Für den Chef bleibt die Wertentscheidung
Dateien müssen nicht ständig angefasst, Übersetzungen nicht manuell gestartet und Veröffentlichungsbuttons nicht gesucht werden. Übrig bleibt die Entscheidung: Was ist interessant? Was sollte erhalten bleiben? Welcher Qualitätsmaßstab gilt? Was soll als Nächstes verbessert werden?
„Das ist gut.“ Zwei Zeichen. „Mach daraus einen Vermögenswert.“ Im Hintergrund startet die Fabrik.
Ein Artikel ist kein Finanzprodukt und garantiert keinen Ertrag. Aber vergängliche Gespräche und Recherchen in durchsuchbare, wiederverwendbare und aktualisierbare Inhalte zu verwandeln schafft akkumulierbaren digitalen Content-Bestand mit möglichem Zukunftswert.
8. Dauerhaft sind Verbesserungsfähigkeit und Prozessdesign
Je stärker KI wird, desto fragiler ist der Vorteil „Ich kann dieses KI-Werkzeug bedienen“, weil auch die Bedienung selbst automatisiert werden kann.
Robuster sind vorgelagerte Fähigkeiten: Verschwendung erkennen, Ziele definieren, Qualitätskriterien festlegen, Ausnahmen klassifizieren, entscheiden, was automatisiert wird und wo menschliche Freigabe bleibt – und fragen: „Muss dieser Schritt überhaupt existieren?“
Eine hundertmal schnellere KI, die einen sinnlosen Prozess ausführt, erzeugt nur hundertmal schneller Verschwendung. Die stärkste Prozessverbesserung macht eine Aufgabe nicht schneller, sondern beseitigt den Grund, warum die Aufgabe existiert.
9. P-artig erkunden und J-artig festschreiben
MBTI dient hier nur als lockere Metapher, nicht als Diagnose. Die explorative Seite fragt „Geht es besser?“, „Welchen anderen Blickwinkel gibt es?“, „Können wir die Annahme ändern?“. Betrieb braucht zusätzlich feste Regeln, Bedingungen und Ausnahmen.
Erkunden → bessere Methode finden → als Regel festschreiben → automatisieren → erneut fragen, ob dieser festgeschriebene Schritt noch nötig ist. Wie P suchen, wie J stabilisieren und anschließend wieder wie P aufbrechen.
10. Umsetzung am selben Tag ist nicht impulsiv
Von außen kann es aussehen, als entstehe eine Idee und werde noch am selben Tag umgesetzt. Doch oft ging bereits viel Denken voraus: Informationen sammeln, Alternativen vergleichen, Fehlerszenarien durchspielen und eigene Entscheidungskriterien bilden.
Gründlich nachdenken → strukturieren → Kriterien vorab bauen → Schwelle überschreiten → am selben Tag umsetzen. Sichtbar ist nur der letzte Abschnitt. Die Entscheidungskosten sind längst bezahlt.
11. Das „Ultimative“ wird immer wieder neu definiert
Drei Tipps wirkten damals wirklich beinahe ultimativ, und für das damalige System waren sie hervorragend. Prozessverbesserung kennt jedoch meist lokale Endpunkte.
100 Schritte → 10. „Ultimativ!“
10 → 3. „Jetzt wirklich!“
3 → 1. „Mehr geht nicht!“
1 → „Brauchen wir diesen einen Schritt?“
Wenn der größte Engpass verschwindet, rückt der zweitgrößte auf Platz eins. Jede überwundene „Endstufe“ bedeutet, dass das System nun klarer sichtbar ist.
12. Sollten auch die letzten zwei Zeichen verschwinden?
Nicht zwingend. Wären sie nur eine mechanische Handlung, sollte man sie entfernen. Heute bestätigen diese zwei Zeichen aber eine redaktionelle Entscheidung: Dieses Gespräch verdient es, als Artikel erhalten zu werden.
Entfernt man dieses Tor, delegiert man auch die Auswahl an das System. Die Menge kann steigen, aber ebenso das Rauschen.
Beseitigt werden soll unnötige Arbeit, nicht menschlicher Wille. Die letzten zwei Zeichen sind eher eine Unterschrift als ein Job.
13. Fazit: Arbeit löschen statt sie nur zu beschleunigen
Viele manuelle Schritte wurden zu drei Tipps. Die drei Tipps verschwanden. Der routinemäßige Codex-Betrieb verschwand. GitHub wanderte hinter die Kulissen. Selbst der Standardbefehl schrumpfte auf ungefähr zwei Zeichen.
Auf menschlicher Seite blieben die vorgelagerten Aufgaben: Gespräch, gründliches Denken, Perspektiven finden, entwerfen, Wert beurteilen und verbessern. Die Geschwindigkeit entstand nicht durch weniger Denken, sondern durch früheres Denken, das Speichern guter Entscheidungen als Regeln und das Vermeiden wiederholter Entscheidungskosten.
Perspektive finden → nachdenken → entwerfen → handeln → beobachten → verbessern → standardisieren → den Standard selbst hinterfragen.
Der Drei-Tipp-Mann ist weg. Codex ist fast nur noch auf Abruf da. Der Vorlagen-Kopier-Mann stempelt für zwei Zeichen ein. Und der Chef spricht weiter mit der KI, während die Fabrik im Hintergrund still ihren Bestand vergrößert.
