Lean hat lange gelehrt: Keine Lagerhaltung, sondern sofortige Wertübergabe, wenn es nötig ist. Der GPU-Rechnungsbetrag ist kein Hauptwaste; der Hauptwaste ist die Dokumentation, die niemand verbraucht.
Hallo! Gedanken laut. Früher generierte ich tausende Zeilen wertvoller statischer Dokumentation, hunderte Discourse-Themen (ohne automatische Integrationsthemen). Und Kollegen wussten nicht, was sie mit dieser Information anfangen sollten — es war einfacher, einfach nochmal beim Autor nachzufragen.
Jetzt helfen KI-Modelle dabei, die Dokumentation auf ein neues Level zu bringen: Dokumentation aus Code zu generieren, bisher nicht existierende Anleitungen zu erstellen und gleichzeitig Fehler in den Prozessen zu finden.
Aber Kollegen sind immer noch auf dem Niveau, wo Anleitungen, die von Menschen geschrieben wurden, nicht wahrgenommen werden. Ich selbst beginne jetzt, in qualitativ hochwertiger Dokumentation zu ertrinken. Vielleicht liegt der Ausweg darin, einfach auf Anfrage eine Antwort zu generieren? Und gleichzeitig, wenn nicht eine fertige Lösung, dann zumindest einen Prototyp.
Statik skaliert nicht auf Menschen. Vielleicht skaliert nur die Antwort im Moment der Anfrage?
P.S. Es geht nicht um kostenlose Modelle wie DeepSeek, Qwen oder Gemini, sondern um kostenpflichtige Tools — Cursor Composer basierend auf Kimi 2.5, GPT 5.5, Opus 4.8 von Anthropic (Fable war nur ein paar Tage verfügbar und ist derzeit für alle gesperrt).
