Insights
Gedanken aus der Praxis.
Über AI, Software und die Entscheidungen dahinter.
Kai
Fragen zu den Themen?
Kai hilft euch einordnen, was für eure Situation relevant ist. Ob ihr etwas bauen wollt, noch evaluiert oder einfach verstehen möchtet, was sich verändert.
Bitte keine vertraulichen Projekt-, Kunden- oder Personendaten eingeben. Kai ist ein KI-Assistent von kenalu.
Alle Beiträge
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Wann es sich lohnt, selbst zu bauen
Individuelle Softwareentwicklung hatte einen schlechten Ruf. Zu teuer, zu langsam. AI hat die Rechnung verändert — aber nicht für jeden und nicht überall. Ein Rahmen für die Entscheidung.
Was wir konkret bauen. Und für wen
«Custom AI Product Development» klingt abstrakt. Vier Situationstypen, in denen individuelle AI-Lösungen einen echten Unterschied machen. Und was wir dort konkret entwickeln.
AI im Produktentwicklungsprozess: Warum es trotz gutem Willen nicht klappt
Fast jedes Unternehmen will AI in die Produktentwicklung integrieren. Die meisten stecken trotzdem im Pilot-Modus fest. Warum das so ist — und was den Unterschied macht.
Standard plus AI — wann das reicht, und wann nicht
Jede Standardsoftware hat inzwischen AI-Features. Für viele Aufgaben reicht das. Aber AI auf einem schlecht abgebildeten Prozess macht den Prozess nur schneller falsch. Wann es reicht — und wann nicht.
Intelligent Commerce: wenn KI den Kaufprozess wirklich versteht.
Der Begriff "Intelligent Commerce" taucht überall auf. Meistens beschreibt er Produktempfehlungen und A/B-Tests mit KI-Stempel. Gemeint sein sollte etwas anderes: Commerce-Infrastruktur, die wirklich lernt.
Enterprise-ready von Tag 1. Was das bedeutet und warum es selten passiert
Die meisten Softwareprojekte scheitern nicht am ersten Tag. Sie scheitern an Tag 400, wenn das System unter echten Bedingungen nicht hält.
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Industrielle Produktion und AI: der Unterschied zwischen Daten und Intelligenz.
Industrieunternehmen haben oft mehr Daten als sie auswerten können. Das Problem ist selten zu wenig Data — es ist der fehlende Schritt von Daten zu Entscheidungen.
Der Unterschied zwischen einem AI-Feature und einem AI-Produkt
Ein AI-Feature macht ein bestehendes Produkt etwas besser. Ein AI-Produkt existiert, weil KI es überhaupt erst möglich macht.
Gleiche Fragen. Komplett anderes Spiel.
Ein Unternehmen fragt: Wir brauchen ein internes Tool, das unsere Wissensdatenbank durchsuchbar macht und kontextuelle Antworten gibt. Vor zwei Jahren hätte ich eine Empfehlung geschrieben. Heute bauen wir es.
Was sich gerade wirklich verändert. Und was nur so aussieht
Der Hype um KI ist gross. Wie bei jedem grossen Hype lohnt es sich zu unterscheiden: Was ist substanzielle Veränderung? Was ist Fassade?
Was eine Commerce-Plattform 2026 tragen muss — und warum die meisten es nicht tun.
AI verändert nicht nur, was Kunden erwarten. Sie verändert, was Plattformen können müssen. Wer heute noch nach dem Prinzip "eine Plattform für alles" auswählt, kauft sich morgen ein Problem.
Wir wählen kein Framework. Wir wählen eine Haltung.
Die Frage «Welches Framework nehmen wir?» kommt in fast jedem Projekt als erstes. Es ist fast nie die richtige erste Frage.
AI im Banking: was wirklich funktioniert — und was nur gut klingt.
Banken und Versicherungen investieren massiv in AI. Aber zwischen Pilotprojekt und echtem Hebel liegt eine Lücke, die die meisten unterschätzen. Eine Einschätzung aus der Praxis.
Was Discovery wirklich bedeutet. Und warum sie so selten gut gemacht wird
Discovery ist eines dieser Wörter, die in fast jedem Projektbrief vorkommen und fast nirgendwo wirklich passieren.
Beratung, die digitale Vorhaben weiterbringt.
Ziele klären, Services gestalten und Entscheidungen vorbereiten: Fachliche Beratung hat einen eigenen Wert. Wie sie mit Umsetzung und individueller Softwareentwicklung zusammenspielt.
Composable Commerce ist kein Architekturprojekt. Es ist eine Entscheidung.
Viele Unternehmen diskutieren Composable Commerce als technologisches Thema. Dabei ist die Frage, ob man es wählt, eine strategische — und fast immer entschieden, bevor die IT ins Spiel kommt.
Ausprobieren vor Ausformulieren
Ein Prototyp in zwei Wochen sagt mehr als ein Konzeptpapier in drei Monaten. Nicht weil das Konzept wertlos ist. Sondern weil Erkenntnisse durch Erleben entstehen.
Lösungsfindung statt Produktauswahl
«Welches Tool nehmen wir?» ist die falsche Frage. Die richtige lautet: Was brauchen wir wirklich?
Es war ein Dienstagabend. Danach habe ich anders gebaut.
Ich sass an einem Feature, das ich auf dem normalen Weg zwei Wochen gebracht hätte. Mit KI-Unterstützung war es in drei Stunden fertig. Nicht als Prototyp. Als sauberer, testbarer Code.
KI als Kern, nicht als Feature
Viele Unternehmen bauen KI wie früher Social-Media-Strategie: als Schicht obendrauf. Das ist verschenktes Potenzial.
Prompt Engineering ist kein Beruf. Es ist ein Symptom.
Wenn du einen Prompt-Ingenieur brauchst, hat dein System ein Design-Problem. Das klingt hart. Es ist aber konstruktiv gemeint.
Donnerstag. Entlassung, die hält: Vom Spital zur Hausärztin und zurück ins Leben
Entlassen klingt nach Ende, ist aber der Anfang von "jetzt allein". Letzter Teil der Reihe: wie Intelligenz dafür sorgen kann, dass die Fäden nach dem Spital nicht reissen.
Mittwoch. Am Bett, nicht im System: Der leise Patienten-Coach
Ein Spitalaufenthalt ist ein Takt. Und Patient:innen verlieren leicht den Faden. Dritter Teil der Reihe: was ein leiser, persönlicher Coach am Bett verändern könnte.
Dienstag. Notfall ohne Black Box: Warten, das sich erklärt
Im Notfall zählt nicht Tempo, sondern Ehrlichkeit. Zweiter Teil der Reihe: warum die beste Technologie im Wartebereich vor allem eines kann. Ehrlich erklären, was gerade passiert.
Montag. Ankommen ohne Papier: Die Aufnahme, die mitdenkt
Eine gute Patient-Experience beginnt nicht im OP-Saal, sondern an der Tür. Erster Teil einer vierteiligen Reihe darüber, wie sich "intelligent" über eine Spitalreise hinweg anfühlen könnte.
Standardsoftware ist kein Problem. Falsche Passung schon.
Jahrelang haben Unternehmen ihre Prozesse an Softwareprodukte angepasst. Weil Custom zu teuer und zu langsam war. Dieses Argument existiert nicht mehr.
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Was ich mit "intelligent" wirklich meine
"Intelligent" ist für mich nicht die grosse Show, sondern das leise Mitdenken. Ein Versuch, den Begriff vom Glamour zu befreien. Und zu zeigen, worum es bei Intelligent Experiences wirklich geht.
Hör auf, KI wie eine Datenbank zu behandeln.
Der häufigste Fehler bei der KI-Integration ist kein Prompt-Fehler. Es ist ein Architektur-Fehler. Und er passiert ganz am Anfang.
Austauschen
Ein Thema bewegt euch?
Wir freuen uns über gute Gespräche. Auch wenn kein konkretes Projekt dahintersteckt.
Lab
Neben Perspektiven dokumentiert kenalu im Lab konkrete Arbeitsproben und Prototypen.