Ich bin ein Fan davon, das neue Jahr mit einem Paukenschlag zu beginnen. Und was wäre besser dafür geeignet, als einen Podcast zu hosten? Wie heißt es so schön? Ganz oder gar nicht.
In taking on this podcast as the host going forward, I wanted to take the conversations with topics like AI to a more in depth and tangible feeling place. I’m incredibly passionate about this topic and my goal is to hold deep, useful conversations about where AI is headed and what it means for the folks who try to make it work every day, which I call the Future of Work.
Zum Auftakt habe ich mit zwei Personen gesprochen, die meiner Meinung nach jeweils großartige Perspektiven auf KI in diesem Bereich haben: Patrick McGarry, Federal Chief Data Officer bei ServiceNow, und Dr. Jupiter Bakakeu, Lead Generative AI Technologist bei Alteryx. Sie sind keine bloßen Schwätzer. Sie arbeiten an vorderster Front daran, die Zukunft zu gestalten, und machen sich Gedanken darüber, wie KI tatsächlich funktioniert, ohne dabei die Realität dessen zu beschönigen, was dazu nötig ist.
To get a taste of where this amazing conversation went, take a look at these 5 ideas from this episode that I think will shape the AI conversation this year:
1. Agenten verändern die Spielregeln
AI agents are moving away from the perception of just being smart assistants to shifting the entire landscape of how teams are formed and work is done.
Jupiter broke it down like this: Real agents don’t just generate answers; they perceive, plan, act, and learn. Once they start taking real-world actions (like modifying records or triggering workflows), the stakes go up. Fast.
I think Patrick nailed it: ”The moment AI can take action, you have to care about governance. Mistakes aren’t just wrong answers anymore. They’re real outcomes.”
This is where a lot of the hype falls apart. Cool demos don’t mean a system is safe, auditable, or even reversible.
2. Delegieren Sie mit Bedacht
Everyone’s excited about delegation, and for good reason, AI agents can be powerful teammates.
But just handing off everything is a sure way for disaster.
I loved Jupiter’s framework on this point: Look for tasks that are repeatable, reversible, and auditable. If it meets all three, go ahead and delegate. If not? Keep a human in the loop.
Beispiele:
- Dateien organisieren oder Dokumente klassifizieren
- Besprechungen planen oder Berichte zusammenfassen
- Finanzielle Entscheidungen treffen
- Steuererklärungen einreichen
Bottom line: Just because an agent can do something doesn’t mean it should. We need to be thoughtful about this part!
3. Voice is rising, but it’s not the end of the UI
We talked a lot about voice. Honestly? I’m bullish on it, especially for consumer use cases.
Voice lowers friction. It makes delegation feel more natural. And when it works, it feels like magic. But enterprise use cases? I’m willing to admit, that’s a taller order.
Patrick made a great point: ”Voice may feel natural, but governance needs the receipts.” When you’re working on regulated tasks or precision-heavy workflows, clicking a button is still safer than hoping an AI caught your meaning.
Jupiter was on the same page: “Voice should augment your interface, not replace it.”
In meiner Schnellfragerunde am Ende des Podcasts waren sich beide einig, dass Sprache Fortschritte machen wird, das Tippen aber vorerst noch dominieren wird. Vorerst bleibe ich also auf der anderen Seite und spreche mit meinem Computer!
4. Die größten Hindernisse sind nicht technischer Natur
One of the biggest myths in AI right now is that model quality is the bottleneck. It’s just not the case.
The real blockers are trust and cost.
We’re talking massive infrastructure needs and there’s a reason compute costs are exploding. Then layer on global regulations like the EU AI Act, amongst many others in flight, and you’ll understand what real constraints look like. AI won’t move forward with out a level of trust and a lower bill.
This makes tangible sense because guardrails matter. But it’s important to recognize that the path to scalable AI runs through modernization, governance, and data quality, not just cooler models.
Patrick summed it up wisely: ”The winners in 2026 won’t chase every new feature. They’ll be boringly compliant and quietly effective.”
Dem stimme ich zu.
5. Die beste KI ist unsichtbar
One nugget of wisdom came up a few times: The most impactful AI might be the stuff we don’t even notice.
Nehmen wir dieses Beispiel von Jupiter: Er hat einen Hintergrundagenten entwickelt, der seinen gesamten Google Drive jede Nacht bereinigt und klassifiziert. Keine Fanfare oder zusätzliche Aufgaben, sondern nur erledigte Aufgaben, über die Sie nicht mehr nachdenken müssen.
That’s the bar we should be aiming for. AI that fits into your life or workflow quietly doing what needs to be done, without creating new risks.
Manche mögen sagen, das sei nicht revolutionär oder radikal genug. Ich sehe das anders Eine wachsende Zahl von Menschen, die jeden Tag nur 1 % besser wird, kann die Welt in kurzer Zeit grundlegend verändern.
We’re past the phase where AI is the shiny new toy. We’re in the phase where people are seeing the way forward and becoming strategic and deliberate about the path.
That shift from answers to action is what 2026 is all about.
Listen to the full episode here: 🎧 Alter Everything Podcast: What Does AI Look Like in 2026?
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