Simmon’s Kreise

Ein aktueller Text von Michael Simmons (The Next 156 Weeks) hat eine tiefe Irritation in mir hinterlassen. Simmons beschreibt die Entwicklung der KI als eine Reihe sich immer weiter ausdehnender Kreise. Mit jedem neuen Ring wächst das Wissen der Maschinen – und sie schlucken unweigerlich weitere menschliche Domänen.

Unterbewusst ist mir schon länger klar, dass ich das Rennen gegen die KI auf Dauer nicht gewinnen kann. Simmons´ Aufruf bereits jetzt in die Sicherung zu investieren ist ein Weckruf.

Im Kern ist die Aussage: Nutze den eigenen Vorsprung mehr über KI zu wissen als die meisten anderen, um daraus Reserven zu bilden, um die kommenden schwierigen Zeiten zu überstehen.

Doch genau hier entsteht ein paradoxes Gefühl: Wir strampeln uns als Individuen ab und versuchen mühsam ‘Reserven’ aufzubauen, um in einem System zu überleben, das durch eben diese Technologie eigentlich längst auf eine Befreiung der Menschheit zusteuern könnte.”

Die Aushöhlung der Wissensarbeit

Als Agile Coach habe ich mich lange Zeit mit der Erklärung der Methode beschäftigt. Was ist Scrum, was ist Kanban, und wie funktioniert es? Das kann die KI mittlerweile besser.
Als Beispiel habe ich in der Vergangenheit viel Zeit in die Einführung von Actionable Agile Metrics gesteckt. Dafür waren oft Wochen des Programmierens nötig, oder ich musste lange auf Plugins warten, die mir andere erst freischalten mussten.

Im Vergleich konnte ich mit KI die technische Basis zur Berechnung der Metriken in wenigen Tagen erstellen. Dafür habe ich VibeCoding eingesetzt. Ich habe meinen Kontext beschrieben. Ich habe mein Wissen zum Thema übergeben. Und ich habe die Richtung vorgegeben, dass ich Actionable Agile Metrics einsetzen will. Als Ergebnis habe ich jetzt ein individuelles Analysewerkzeug, das auf meinen Bedarf zugeschnitten ist und jederzeit, schnell von mir erweitert werden kann. Selbst gebaut. In Tagen statt Wochen.

Die Illusion der Nische

Mein Wirkungsfeld hat sich jetzt deutlich spürbar in Richtung Beobachtung, Anleitung und Strategie verschoben.

Auf dieser neuen Ebene arbeiten zu können erfordert Erfahrung. Ich schöpfe dafür aus 26 Jahren Arbeit mit mehr als 40 Teams. Aus vielen getroffenen Entscheidungen. Aus der praktischen Anwendung von Metriken. Aus der Führung von sechs Abteilungen. Aus meiner entwickelten emotionalen Intelligenz. Und aus meinem methodischen Wissen über Kanban und Scrum.

Das exakt gleiche Muster beobachte ich, wenn ich meine Aufgaben als Entwickler betrachte. Auch hier hat sich durch KI-Code-Assistenz und VibeCoding die Welt verschoben. Das mühsame Erlernen von Programmiersprachen oder das tiefe Einarbeiten in Frameworks verliert massiv an Bedeutung. Was heute zählt, ist der Überblick über Konzepte, Architekturansätze und die Brückenfunktion zwischen menschlicher Anforderung und technischer Implementierung. Doch auch das erfordert ein über Jahre entwickeltes Gespür für die passende Lösung.

Beide Beispiele – der Agile Coach und der Entwickler – führen mich zur gleichen Erkenntnis: Im Moment entkomme ich dem immer größer werdenden Kreis der KI, indem ich mich in die Lösung höherwertiger Aufgaben rette. Meine Lebensversicherung in dieser Transformation ist meine jahrzehntelange Erfahrung.

Doch genau hier offenbart sich ein Riss im System. Denn woraus besteht diese Erfahrung? Sie ist das Resultat aus Tausenden von Stunden, in denen ich mühsam Code getippt, Architektur-Fehler gemacht, Konflikte gelöst und methodische Grundlagen erklärt habe. Es waren genau jene “Junior-Aufgaben”, die heute die KI in Sekunden für uns erledigt.

Wenn wir nun aber diese handwerkliche und methodische Basisarbeit komplett an Maschinen auslagern, stehen wir vor einem Paradoxon: Wie soll die nächste Generation jemals dieses tiefe, intuitive “Senior-Wissen” aufbauen? Wenn niemand mehr die mühsamen Fehler der Anfänger macht, woher kommen dann morgen die Architekten und Strategen, die der KI überhaupt noch den richtigen Kontext vorgeben können? Wir sägen gerade das Fundament ab, auf dem unsere jetzige Expertise ruht.

Doch während wir uns noch den Kopf darüber zerbrechen, woher die menschlichen Strategen von morgen kommen sollen, holt uns die Metapher der ausdehnenden Kreise schon wieder ein. Denn die viel brisantere Frage lautet: Wie lange ist diese ‘Senior-Insel’ der Erfahrung eigentlich noch sicher?

Bisher stütze ich meine Rolle als Beobachter und Stratege auf die Wahrnehmung von Menschen. Auf Mimik, Gestik, Körpersprache, Tonalität, Intensität und feine Nuancen in der Wortwahl. Sobald Menschen in einem physischen Raum zusammensitzen, kann die KI aufgrund der mangelnden Räumlichkeit aktuell noch nicht mithalten.

Verlagern wir die Interaktion allerdings in den virtuellen und digitalen Raum – und das ist längst die Realität –, wird auch meine Domäne der Beobachtung und Intuition berechenbar. Tonalität, Mimik und Wortwahl lassen sich in Video-Meetings in Echtzeit analysieren. Interaktionsmuster und Konflikte in Tools wie Slack, MS Teams oder JIRA werden auslesbar. Sentiment-Analyse ist heute schon verblüffend präzise.

Für mich ist es daher nur eine Frage der Zeit, bis die KI den Kreis erneut erweitert und auch den Bereich der zwischenmenschlichen Beobachtung und strategischen Mustererkennung abdeckt – in vielen Teilen ebenbürtig, in einigen durch die schiere Datenmenge sogar deutlich besser.

Die bittere Erkenntnis: Wenn wir diese Entwicklung konsequent zu Ende denken, ist niemand mehr sicher. Weder der Junior, dem das operative Handwerk abgenommen wird, noch der Senior, dessen über Jahre entwickelte Intuition auf einmal berechenbar wird. Die Kreise dehnen sich unaufhaltsam aus. Das Wasser steigt für uns alle.

Doch das zwingt förmlich zu einer Frage: Wenn die Technologie heute schon so mächtig ist und unsere Nischen derart aushöhlt – warum spüren wir den großen Knall dann noch nicht? Warum sitzen wir alle noch in unseren Büros, als wäre nichts passiert?

Das Gelegenheitsfenster und unser Puffer

Die Antwort liegt in der massiven Diskrepanz zwischen technologischer Machbarkeit und unternehmerischer Realität. Im Moment sind die meisten Firmen meilenweit davon entfernt, das schon vorhandene Potenzial von KI wirklich zu nutzen. Wirtschaftsanalysten nennen dieses Phänomen treffend das “Pilot Purgatory” – das Pilotprojekt-Fegefeuer.

Studien, wie der jüngste McKinsey-Report zur KI-Nutzung, zeigen ein klares Bild: Zwar experimentieren fast alle Unternehmen irgendwie mit KI, doch nur ein Bruchteil schafft es, diese Werkzeuge auch flächendeckend und wertschöpfend in ihre Prozesse zu integrieren. Die Technologie rast, aber die Organisationen schleppen sich dahin.

Die Barrieren dafür sind selten technischer Natur. Es sind tief verankerte, menschliche und strukturelle Blockaden.
Da sind gewachsene Datensilos, in denen Informationen verrotten, weil Systeme nicht miteinander kommunizieren. Da sind undokumentierte Prozesse, die nur im Kopf langjähriger Mitarbeiter existieren. Hinzu kommt eine lähmende Verunsicherung bezüglich rechtlicher Rahmenbedingungen und des Datenschutzes.

Doch das größte Hindernis ist oft die Unternehmenspolitik selbst: Status-Denken, der Machterhalt durch Datenherrschaft, irrationale Kostensparprogramme sowie das schlichte Misstrauen gegenüber der Technologie verhindern echte Transformation. Aufgebaute Teamstrukturen und etablierte Methoden der Zusammenarbeit kollidieren frontal mit der Rollenveränderung, die KI ins System zwingt. Rollen, Aufgabenverteilung und die gesamte Orchestrierung von Arbeit müssten von Grund auf neu gedacht werden – ein Kraftakt, den viele Managements (noch) scheuen.

Genau diese unternehmerische Trägheit ist unser Puffer. Diese Transformationsphase, die durch Widerstände und Ängste künstlich in die Länge gezogen wird, öffnet uns ein zeitliches Gelegenheitsfenster.

Individuelle Konsequenz (Fokus 1)

Genau in dieser Lücke, zwischen der rasanten technologischen Evolution und der trägen Unternehmensrealität, liegt unsere persönliche Überlebensstrategie. Hier schließt sich der Kreis zu Michael Simmons’ Aufruf: Wir müssen dieses künstlich verlängerte Zeitfenster nutzen, um “Reserven” zu bilden. Doch was bedeutet das konkret im Arbeitsalltag?

Es bedeutet in erster Linie: Automatisiere dich selbst, bevor dein Unternehmen es tut. Wer die KI-Tools heute schon beherrscht, profitiert von einer massiven Zeit-Arbitrage. Wenn ich eine Aufgabe, für die früher Wochen an Programmierung und Abstimmung nötig waren, dank KI in wenigen Tagen löse, gewinne ich den wertvollsten Rohstoff unserer Zeit: Kapazität.

Hier drängt sich sofort ein moralischer Einwand auf: Beute ich damit nicht meinen Arbeitgeber aus? Stehle ich bezahlte Arbeitszeit, wenn ich diese Kapazität nicht sofort wieder dem Unternehmen für noch mehr operativen Output zur Verfügung stelle?

Die Antwort erfordert ein radikales Umdenken. Dieser Einwand entstammt dem industriellen Zeitalter, in dem reine Anwesenheitszeit mit Wertschöpfung gleichgesetzt wurde. In der Wissensarbeit werden wir jedoch für Ergebnisse und Lösungen bezahlt. Wenn ich ein komplexes Analysewerkzeug in Tagen statt Wochen abliefere, erhält das Unternehmen den vollen, ja sogar schnelleren Mehrwert. Die Belohnung für extreme Effizienz darf nicht einfach eine noch größere Schaufel im selben Hamsterrad sein. Das tötet jeden Anreiz für Innovation.

Reserven bilden” heißt daher: Nutze den Freiraum strategisch. Baue finanzielle Puffer auf. Und vor allem: Investiere diese gewonnene Zeit massiv in deine Anpassungsfähigkeit.

Nutze die Stunden, um KI-Systeme tiefgreifend zu verstehen und dich vom reinen Ausführenden zum Orchestrator zu entwickeln.

Werde die Person, die in Zukunft die Brücke zwischen komplexer Geschäftslogik, menschlicher Unternehmenspolitik und KI-Systemen schlagen kann.

Solange Firmen noch in Datensilos und Ängsten feststecken, ist derjenige unersetzlich, der dieses Chaos navigieren kann. Indem ich mich weiterbilde, werde ich genau zu dem Steuermann, den das Unternehmen brauchen wird – auch wenn es das heute noch gar nicht weiß.

Das ist unsere individuelle Rettungsinsel. Für diejenigen, die diesen Wandel adaptieren, bietet die jetzige Phase der Transformation immense Chancen und Freiheiten.

Doch das ist bestenfalls eine Ego-Strategie. Was für das schlaue Individuum funktioniert, ist für die Gesamtgesellschaft ein desaströses Nullsummenspiel.

Kollektive Konsequenz (Die Spirale)

Wir können nicht alle als unersetzliche “Orchestratoren” überleben.

Die Mathematik hinter dieser technologischen Revolution ist unerbittlich: Wenn ein einzelner Wissensarbeiter dank KI plötzlich in der Lage ist, die Arbeit von drei oder fünf Personen zu erledigen, braucht ein Unternehmen für denselben Output schlichtweg weniger Menschen. Das absolute Volumen der benötigten menschlichen Kapazität in den Büros schrumpft massiv.

Dadurch verändert sich die gesamte Architektur unserer Arbeitswelt. Betrachten wir die klassische Unternehmenspyramide: Sie stützt sich traditionell auf ein breites Fundament aus operativen Kräften – Junioren, Sachbearbeiter und Analysten –, die Daten sammeln, Code-Grundgerüste schreiben, Texte entwerfen oder Methoden anwenden. Genau diese massenhafte Fleißarbeit am Boden der Pyramide wird nun von der KI automatisiert. Das breite Fundament bricht weg, die Pyramide der Wissensarbeit wird extrem spitz; übrig bleibt im Extremfall nur noch die schmale Spitze der Strategen.

Gleichzeitig verschiebt sich die Hebelwirkung des Managements. Bisher war die “Führungsspanne” – also die Anzahl der Mitarbeiter, die ein Manager sinnvoll steuern kann – stark begrenzt. Abstimmung, Kontrolle und das Zusammentragen von Informationen kosteten enorm viel Zeit. Da KI nun genau diese Informationsflüsse in Echtzeit aggregiert, auswertet und operative Engpässe auflöst, kann eine einzelne Führungskraft plötzlich ein viel größeres System überblicken. Sie managt künftig weniger Menschen, orchestriert dafür aber ein wachsendes Heer aus KI-Agenten.

Die logische Konsequenz: Es wird schlicht nicht mehr genug Platz in den Büros für uns alle geben. Die Standard-Antwort von Politik und Wirtschaft in solchen Phasen lautet stets: Umschulung. Doch das ist bei generativer KI ein naiver Trugschluss.

Das Erlernen höherwertiger, kognitiver Fähigkeiten erfordert für uns Menschen extrem viel Zeit. Es braucht viele Wiederholungen, das mühsame Aneignen von Theoriewissen und Jahre, um Intuition zu entwickeln. Eine Maschine hingegen skaliert eine einmal erlernte Fähigkeit augenblicklich, global und ohne jeden weiteren Zeitaufwand. Menschen umzuschulen wird in vielen kognitiven Bereichen schlichtweg nicht mehr wirtschaftlich sein.

Wohin also weicht die Masse der verdrängten Wissensarbeiter aus? Ich nehme an, wir werden eine massive Bewegung in Richtung der physischen, handwerklichen Berufe sehen. Hier greift das sogenannte Moravecsche Paradoxon: Was für Menschen hochkomplex ist (Programmieren, Datenanalyse, Strategie), ist für KI trivial. Was für uns intuitiv und einfach ist (einen Wasserhahn reparieren, ein Kabel verlegen, im Raum navigieren), ist für Maschinen – aufgrund fehlender Feinmotorik und hoher Robotik-Kosten – vorerst noch unüberwindbar. Das Handwerk wird zum Zufluchtsort.

Doch diese Flucht setzt eine verheerende Abwärtsspirale in Gang – eine Spirale der ausscheidenden Intelligenz. Wenn Hunderttausende Problemlöser, kreative Denker und ehemalige Büroangestellte in das handwerkliche Umfeld drängen, entsteht ein brutaler Verdrängungswettbewerb. Sie werden das weniger geschulte Personal aus diesen Jobs verdrängen. Gleichzeitig führt das massive Überangebot an Arbeitskräften in diesen Sektoren unweigerlich zu sinkenden Löhnen – in Berufen, die im Vergleich zur Wissensarbeit ohnehin schon schlechter bezahlt sind.

Damit baut sich ein gesellschaftlicher Druck auf. Unser gesamtes System basiert auf Erwerbseinkommen als Eintrittskarte zur gesellschaftlichen Teilhabe. Wenn die ehemals gut bezahlte Mittelschicht in handwerkliche Sektoren abrutscht oder arbeitslos wird, brechen dem Staat genau jene Einkommensteuern weg, die unser Sozialsystem finanzieren. Gleichzeitig steigen die Ausgaben für jene, die komplett aus dem Raster fallen. Das System kollabiert unter seinem eigenen Gewicht, weil es auf einer Prämisse aufbaut, die nicht mehr existiert: dass menschliche Arbeit der einzige Motor für wirtschaftliche Wertschöpfung ist.

Die tröstliche Illusion der Geschichte: Warum die KI nicht der neue Webstuhl ist

Wer diese Entwicklung schonungslos zu Ende denkt, flüchtet sich oft unwillkürlich in einen tröstlichen Gedanken der Geschichte. Einen Gedanken, der uns in den letzten 200 Jahren bei jeder technologischen Revolution gerettet hat: War es nicht schon immer so?

Wenn wir in die Vergangenheit blicken, scheint die Panik vor der Maschine stets unbegründet. Als der mechanische Webstuhl erfunden wurde, fürchteten die Weber den kollektiven Ruin. Als der Computer in die Büros einzog, prophezeite man das Ende der Sekretärinnen und Buchhalter. Doch jedes Mal passierte das exakte Gegenteil: Die neue Technologie senkte die Kosten, der Wohlstand stieg, die Nachfrage explodierte und am Ende entstanden völlig neue Industrien und Berufe, die wir uns vorher nicht einmal vorstellen konnten.

Warum sollte es diesmal anders sein? Die ökonomische Standardtheorie hält uns aktuell drei massive Rettungsringe hin. Doch wenn wir genau hinsehen, entpuppen sich alle drei als durchlässig.

Der erste Rettungsring: “Es entstehen massenhaft neue Jobs”
Das klassische Argument lautet: KI vernichtet keine Arbeit, sie verlagert sie nur. Wir werden bald Millionen von “Prompt-Engineers” oder “KI-System-Kuratoren” brauchen. Der fundamentale Denkfehler hierbei ist das Ignorieren des Lerntempos. Bei früheren Revolutionen hatten Menschen Jahrzehnte Zeit, sich vom Feldarbeiter zum Fabrikarbeiter umzuschulen. Der Mensch lernt linear. Generative KI hingegen lernt exponentiell. In dem Moment, in dem ein umgeschulter Wissensarbeiter seinen neuen Job nach Jahren der Weiterbildung endlich beherrscht, hat die KI auch dieses neue Feld längst durchdrungen und skaliert es global. Die KI ist eben nicht nur der neue Webstuhl. Sie ist der neue Weber, der sich das Weben selbst beibringt.

Der zweite Rettungsring: Das Gesetz der explodierenden Nachfrage
Ökonomen argumentieren gerne: Wenn Softwareentwicklung oder Datenanalyse durch KI plötzlich hundertmal billiger wird, werden Firmen nicht einfach Leute entlassen. Stattdessen werden sie hundertmal mehr Software und Analysen in Auftrag geben! Die Nachfrage wird so gigantisch explodieren, dass wir jeden verfügbaren Menschen brauchen, um diese Projekte zu steuern. Das Problem: Um diese neue Giganto-Nachfrage zu bedienen, müssen Unternehmen nicht mehr den unflexiblen, teuren Menschen skalieren. Sie skalieren einfach die KI-Agenten. Der Flaschenhals der Zukunft ist nicht mehr die menschliche Arbeitsstunde, sondern schlichtweg Rechenleistung und Energie.

Der dritte Rettungsring: Das “Human Premium” (Der Mensch als Luxusgut)
Die letzte Verteidigungslinie ist unser Ego. Wir sagen uns: Menschen wollen am Ende von Menschen geführt, beraten und verstanden werden. Selbst wenn die KI den perfekten agilen Prozess moderiert, wollen wir echte Empathie. Der Mensch wird zum Premium-Produkt. Das mag für eine kleine, elitäre Nische stimmen. Aber man kann keine Massengesellschaft darauf aufbauen, dass wir uns alle gegenseitig als Boutique-Coaches, Therapeuten und Manufaktur-Handwerker bedienen. Zumal die KI, wie mein Beispiel der Sentiment-Analyse in Video-Calls gezeigt hat, gerade dabei ist, auch den Code der menschlichen Empathie zu knacken.

Das Pferd-Auto-Paradoxon

Wenn all diese Rettungsringe platzen, bleibt eine bittere historische Parallele. Der Wirtschaftsnobelpreisträger Wassily Leontief formulierte sie einst so: Zu Beginn des 20. Jahrhunderts dachten die Pferde vermutlich auch, das Automobil würde ihnen lediglich neue, andere Jobs in der Stadt bringen. Doch die Technologie hatte nicht einfach die Aufgaben verändert – sie hatte den ökonomischen Bedarf an der physischen Kraft des Pferdes komplett obsolet gemacht.

Heute stehen wir als Menschheit vor der exakt gleichen Schwelle: Die durchschnittliche kognitive Kraft des Menschen verliert ihren ökonomischen Monopolstatus. Der Zusammenbruch der massenhaften, erwerbsbasierten Wissensarbeit ist kein vorübergehender Glitch im System. Er ist eine mathematische Zwangsläufigkeit.

Doch anstatt dieser Realität ins Auge zu blicken, klammern wir uns panisch an die sinkenden Reste unserer Arbeitsplätze. Und hier offenbart sich die eigentliche, absurde Tragödie unserer Zeit: Wir kämpfen mit Zähnen und Klauen gegen eine Zukunft, von der wir eigentlich seit Jahrtausenden geträumt haben.

Das moderne Höhlengleichnis

Eigentlich ist unsere Situation grotesk. Wir stehen an der Schwelle zu einem Zeitalter, in dem Maschinen uns die Plackerei des Überlebens abnehmen könnten. Wir könnten Energie, Nahrung und Versorgung theoretisch ohne den Zwang zu massenhafter menschlicher Lohnarbeit generieren. Eine Ära der extremen Fülle. Doch anstatt diese Utopie zu planen und den technologischen Befreiungsschlag zu feiern, erstarren wir in Panik. Warum?

Die Antwort liegt in unserer tiefsten Sozialisierung. Wir haben von klein auf verinnerlicht, dass Geld die absolute Grundvoraussetzung für unser physisches Überleben ist – ohne Geld keine Wohnung, kein Essen, keine gesellschaftliche Teilhabe. Und der einzige legitime Weg, an dieses Geld zu kommen (sofern man kein Vermögen erbt), ist die Erwerbsarbeit. Wir haben in unseren Köpfen das Konzept “Arbeit” und unser “Lebensrecht” so untrennbar miteinander verschmolzen, dass uns die Vorstellung eines Lebens ohne Lohnarbeit existenziell bedroht. Wenn die Arbeit wegfällt, fällt in unserer jetzigen Logik nicht die Mühsal weg, sondern unsere Existenzberechtigung.

Wir stecken in einem modernen Höhlengleichnis fest. Das Konstrukt “Arbeit gegen Überleben” umgibt uns so allgegenwärtig, dass wir es nicht mehr als ein von Menschen erdachtes System erkennen, sondern für ein unveränderliches Naturgesetz halten. Wie die Gefangenen in Platons Höhle, die nur die Schatten an der Wand für die Realität halten, können wir uns ein System jenseits der 40-Stunden-Woche gar nicht mehr vorstellen. Schlimmer noch: Wir bekämpfen sogar diejenigen, die uns den Weg nach draußen zeigen wollen. Debatten über ein bedingungsloses Grundeinkommen, Robotersteuern oder eine Post-Erwerbsgesellschaft werden oft regelrecht feindselig als “Träumerei”, “Sozialismus” oder “Faulheit” abgetan. Aus purer Verlustangst verteidigen wir unsere eigenen Ketten.

Dabei dürfen wir nicht ignorieren, dass dieses Festhalten am Status quo reale Profiteure hat. Es gibt längst eine Klasse von Superreichen, die dieser Logik entkommen ist. Ihr Überleben und ihr Reichtum sind bereits völlig von der eigenen körperlichen oder geistigen Lohnarbeit entkoppelt – ihr Kapital arbeitet für sie, und künftig tun das ihre KI-Rechenzentren. Für diese Elite ist der Erhalt unseres jetzigen Systems schlichter Machterhalt. Solange die Masse der Menschen in einem künstlichen Existenzkampf um die verbliebenen Arbeitsplätze verharrt, bleibt die Machtstruktur unangetastet. Wer jeden Monat um seine Miete bangt, hat weder die Zeit noch die Energie, die Verteilung des globalen Kapitals infrage zu stellen.

Genau hier schließt sich der Kreis zu Michael Simmons’ Aufruf. Er hat recht: Wir müssen das aktuelle Gelegenheitsfenster – die Trägheit unserer Unternehmen – nutzen, um individuelle “Reserven” zu bilden. Wir müssen uns finanzielle Puffer aufbauen und durch die Beherrschung von KI zu unersetzlichen “Orchestratoren” werden.

Doch das darf nur der erste Schritt sein. Wir dürfen diese Reserven – unsere durch KI gewonnene Zeit und unsere kognitive Kapazität – nicht einfach nutzen, um im alten System noch effizienter zu funktionieren. Wir müssen sie nutzen, um aus der Höhle herauszutreten.

Das Wasser der technologischen Ausdehnung steigt unaufhaltsam. Wer jetzt nur schwimmen lernt, rettet sich vielleicht für den Moment. Aber eigentlich wird es höchste Zeit, dass wir uns zusammentun und das Fundament des gesamten Beckens neu gießen. Wir müssen aufhören, KI nur als Werkzeug zur Produktivitätssteigerung zu sehen, und endlich die Debatte darüber erzwingen, wie wir den Wert des Menschen von seiner Erwerbsarbeit entkoppeln. Erst dann wird die KI nicht unser Untergang, sondern das, was sie eigentlich sein sollte: unsere Befreiung.

→ This is what happens when vibe coding meets real development knowledge

Ten years ago, I was a passionate software developer. Then I followed my calling into Agile coaching, helping teams build better products. The coding passion never died - it just went dormant.

Two months ago, it exploded back to life. But this time, something was different. This time, I had vibe coding.

The results? Five different systems built in weeks, not months. A webinar funnel. A LinkedIn automation tool. An AI assistant suite. My entire digital presence base. Even my CV.

Here's the truth the hype won't tell you:

Everyone's being sold the same story: "Anyone can build apps now!"

But here's what actually happens: You start excited, hit your first complexity wall, and abandon the project. The tutorials make it look easy. Reality delivers frustration.

The missing piece? Foundation knowledge.

Vibe coding isn't magic for beginners. But combine it with basic development understanding - something you can learn alongside in a few months - and it becomes a genuine superpower.

Why am I sharing this? Not to brag, but to show you what becomes possible when you approach vibe coding strategically.

1) The Webinar Funnel - From $200/Year to freedom to implement

I needed a complete webinar funnel for my upcoming session.
The old way? Subscribe to Systeme.io, pay $200/year, then pay extra for calendar integration.

The vibe coding way:
→ Add-to-calendar functionality: 2 hours to build (would have cost extra)
→ CRM integration for signups: Built in minutes
→ Complete landing page with custom design: Done in a day

Result: CUSTOM WEBINAR FUNNEL- that's perfectly tailored to my needs.
Systeme.io canceled. $200/year saved.

The real win: Complete control. When I wanted to add German-language support for my upcoming session "Erfassen - Entwickeln - Erschaffen: Verwandle dein Wissens-Chaos in 30 Minuten in echten Wert," I just built it in. No extra fees, no limitations.

The lesson: Why pay for bloated tools when you can build exactly what you need, exactly how you need it?

2) LinkedIn Conversation Starter - From 15 Minutes to 2 Minutes

Struggling to start meaningful LinkedIn conversations? I was too. Generic outreach wasn't working.

The challenge: Reading profiles, matching to buyer personas, finding common ground, drafting personalized messages. 15+ minutes per person.

The vibe coding solution:
→ Browser plugin that reads LinkedIn profiles
→ AI matching system for buyer personas
→ Automated conversation starter drafts
→ Manual fine-tuning for authenticity

Result: 2-minute process, dramatically higher reply rates, much more tailored messaging.

The lesson: Automation works best when it handles the research, leaving you to add the human touch. What repetitive research tasks in your business could benefit from this approach?

3) AI Assistant Suite - From Pet Project to Product

Remember my 4 specialized AI assistants? They're now live and serving users:

https://assistants.quintsmart.com/

What started as experimentation with Lovable (my entry-level vibe coding platform) became a legitimate extension of my product portfolio.

The lesson: Vibe coding lets you test ideas quickly. Some extend to products.

As you read through these examples, which resonates most with your current challenges?

4) Unified Digital Presence - Everything in One Place

My complete digital hub:

https://quintsmart.com/

CRM, landing pages, content management - all integrated into one system I control.

Built with vibe coding, hosted on Render.com. No more juggling multiple platforms or paying for features I don't need.

The lesson: Integration beats fragmentation when you can build the connections yourself.

5) Professional CV - LinkedIn to PDF in Hours

Even something as simple as updating my CV became a vibe coding project.

→ Fed my LinkedIn profile to the system
→ Generated optimized web layout
→ Added print-to-PDF functionality
→ Done

No more expensive CV services. Complete control over design and updates.

The lesson: Once you start thinking in vibe coding, you see automation opportunities everywhere.

The Simple Stack That Powers Everything

You're probably wondering: "What tools make this possible?"

The beauty is in the simplicity. My entire vibe coding operation runs on just two platforms:

Cursor - The Vibe Coding Engine

→ Cost: $20/month for pro license
→ Key feature: Unlimited monthly auto agent coding
→ What this means: They assign a coding agent to tackle your task. Sometimes speed varies, but I haven't hit any limits yet.

This is where the magic happens. Cursor handles the heavy lifting while I focus on directing what needs to be built.

Render.com - The Deployment Platform

→ Cost: Free tier covers up to 2 custom domains
→ Setup time: About 2 hours total to get all my apps running
→ Why it works: Simple deployment, reliable hosting, scales when you need it

Total Monthly Cost: $20

Compare that to what I was paying before:
→ Systeme.io: $200/year
→ Various SaaS tools: Hundreds more annually
→ Custom development: time + extra money

The lesson: The right tools don't have to be expensive. They just have to be powerful enough to handle your vision.

The Vibe Coding Success Formula

Before you start, assess yourself honestly:

→ Foundation Check: What's your comfort level with technical concepts?
→ Problem Selection: Which expensive tool frustrates you most?
→ Scope Reality: Are you thinking simple integration or complex app?
→ Learning Commitment: Can you dedicate 3-6 months to also building foundation knowledge?

Why This Matters More Than You Think

We're witnessing a fundamental shift in who can build digital solutions.

The old world: Need custom functionality? Hire developers, pay thousands, wait months, or settle for bloated SaaS tools that charge extra for basic features.

The new world: With foundational knowledge + vibe coding, you build exactly what you need, when you need it.

What This Means for You

If you're a solopreneur: Your solutions can evolve beyond static offerings.
Not just an eBook - an eBook with an AI assistant.
Not just consulting - consulting with custom automation tools.

If you're building an online presence: Stop paying for features you don't use. Build systems that grow with your needs, not against them.

If you're drowning in "laundry tasks": Those repetitive processes that eat your time? Many can become automated scripts you control.

The Mindset Shift

Here's what changed for me: I stopped asking "What tool should I buy?" and started asking "Why shouldn't I just build this myself?"

Before vibe coding: I knew the effort required. I'd avoid custom solutions.
After vibe coding: The barrier dropped dramatically. Custom became accessible.

What's one expensive tool you're currently using that you could potentially replace? What would building that yourself mean for your business?

The Bigger Picture

This raises fascinating questions about the entire SaaS ecosystem:

→ How many expensive tools are solving problems you could address with a weekend of vibe coding?
→ What happens when customers can rebuild your "proprietary" features in hours?
→ Which vendors are charging premium prices for functionality that's becoming commoditized?

I'm genuinely curious about the long-term implications.

Your Turn

I'm genuinely curious about your vibe coding journey, or what's holding you back from starting.

Two ways I can help:

1. Quick Assessment: Reply with your biggest automation frustration. I'll suggest whether vibe coding makes sense for your situation.

2. Peer Learning Call: If you're ready to start but need guidance on tools/approach, let's connect. I'm still learning too, but I've navigated enough beginner hurdles to help you past yours.

P.S.
For my German-speaking readers: I'm hosting a special webinar " Erfassen - Entwickeln - Erschaffen: Verwandle dein Wissens-Chaos in 30 Minuten in echten Wert on September 23rd at 19:00. This is actually the webinar-journey I mentioned in project #1 - built entirely with vibe coding, running on my own infrastructure.

This time it was different, you told yourself. This time you’d actually finish it.

But here’s what usually happens:
Day 1: You’re pumped, taking detailed notes.
.
Day 3: You skip because of a work deadline.
.
.
Day 7: The course collects digital dust while you scroll social media instead.

​

Two months ago, I faced this exact scenario with Dan Koe’s $175 personal brand course—the same Dan Koe who’s built a 7-figure business teaching people to build authority online. The familiar doubt crept in—how many courses had I bought with good intentions that remained unfinished?

This time, I decided to approach learning differently.

Instead of relying on motivation alone, I applied my approach to ensure completion and building authority.

This time, let’s start with the outcome in mind.

Why Most Course Investments Fail

Here’s the uncomfortable truth: Buying a course creates a dopamine hit that feels like progress. But feeling motivated and taking consistent action are completely different challenges.

Most people approach courses like this:

→ Buy with enthusiasm
→ Start strong for 3-5 days
→ Hit the first obstacle or busy period
→ Promise to “get back to it tomorrow”
→ Never return

The real cost isn’t just the money—it’s the compound effect of unrealized knowledge and the erosion of trust in your own ability to follow through.

Three Concrete Outcomes

One month after completing the course, I can point to three specific transformations:

→ Higher Clarity on Personal Brand Sequence Before: Scattered activities that felt random and disconnected. Now: I understand how newsletters connect to short-form content, why expressing yourself matters, and the systematic sequence for building authority.

→ Concrete Tools and Advanced Methods The journey led me to build Lexicon - my AI writing assistant that captures my voice and handles editorial tasks.

This solved my biggest challenge as a non-native English speaker who struggled with written expression.

I also dove deep into “Great Leads” to strengthen my headline and opening skills, directly building on Dan’s emphasis on powerful beginnings.

→ Improved Confidence in My Authority Path I’m seeing the underlying mechanisms of personal brand building. While there’s still distance to travel, I understand the power of small, consistent steps combined with deepening insights. For my WHAT-learning style, grasping the theory was crucial. The course delivered on both the how and the why.

Let’s travel back in time

Now here’s where it gets interesting—let me show you exactly how I built this system by walking backwards from today to that initial purchase decision.

TODAY - Express about Dan Koe’s course and reflect on the path while writing this Newsletter Edition

Distill a knowledge base

Create a highly distilled knowledge base for Building a Personal Brand. I can use that knowledge base as input for AI assistants to help me with concrete steps. And it is great for a fast recap on main aspects.

As I value sharing to enable your journey too, as loyal readers you also can access this knowledge base here: https://digital-garden.ontheagilepath.net/a-distilled-knowledge-base-for-building-a-personal-brand-base-on-dan-koes-method​

I created this knowledge base in 2 steps.

1) With a tiny Python Script I merged all 30 days instructions in one file

2) I asked Google Gemini AI for extracting a knowledge base from that

​

In “DanKoeFullCourseInstructions.md” you find a 30 days drill down on building a personal brand. I want to turn that into a deep dive knowledge base.

Please remove all the fluff and fillers and create a distilled knowledge base that I can use to write better, to plan and execute a product release. Split by topics. And please come up with own suggestion for how to turn that best into a killer knowledge base.

As Dan Koe is also a master in writing, please in addition analyse the writing style of this 30 days instructions. Add an extra chapter for writing such an eMail newsletter course. I’d like to build something similar in future too.

​

Add Fast Access points

Added a brief AI summary for each day. This helps me to fast scan this notes main insights.

​

Add a Map of Content for a high level overiew

Embedded all my notes in a Map of Content overview note

​

​

Walk through all 30 days

Build a 30 days overview about all course instructions and my implementation notes.

​

I took each eMail from Dan and made a new note from it. I use Obsidian for making notes and growing my knowledge.

While reading through, I added my thoughts and material that was references. In parallel I took an implementation note for each day. In that note I executed concrete exercises. Went deep with my thoughts. And tracked my progress.

To get this overview, I used the Obsidian Bases that create this dynamic overview in seconds.

​

My Implementation Timeline

I made a PACT to work daily on the course for 30 consecutive days. This creates commitment and I started strong.

My actual sequence:

1. Read and highlight each day’s instructions (10 minutes)

2. Implement exercises and explore what caught my interest (1-6 hours, depending on depth)

3. Document everything in my structured note system

Did I do this every single day? No. But the PACT kept nagging me, leading to productive catch-up sessions where I’d work through 3-5 lessons in sequence.

Not ideal, but far better than abandoning the course entirely.

​

The Bigger Picture

I’m actively using the outcomes from the course … they’re shaping how I think and make decisions every day. I see these newsletters as a form of high-impact writing, and I hope they bring value to you as well. (I’d love to hear your thoughts if you feel like replying.)

What’s more, I’ve created a solid knowledge base that I can return to anytime. It’s still evolving, but the key is that I can access and use it quickly—without needing to repeat the full 30-day process. My focus now is building on what’s there and, most importantly, applying it.

​

Your Turn

I’m curious about your experience with longer-form learning investments like courses or programs.

Specifically: What’s one system or approach you’ve developed to ensure you actually implement what you learn, rather than just consuming it?