Im Jahr 2012 war es uns wichtig, dass wir Software nutzen. Heute ist es uns wichtig, wie wir sie nutzen. Der Unterschied ist die Trajektorie. Im letzten Jahrzehnt war die Einführung von Software die Priorität. Der Umstieg von On-Premise zu Cloud oder die Digitalisierung eines manuellen Workflows versprach Produktivitätsgewinne. Die Einführung war die Ziellinie. Heute ist Software allgegenwärtig. Jeder Verkäufer nutzt ein CRM und jeder Ingenieur ein IDE. Der Vorteil kommt nicht mehr von der Verfügbarkeit des Werkzeugs, sondern von dem spezifischen Weg und der Art und Weise, wie dieses Werkzeug verwendet wird, um ein Ergebnis zu erzielen: eine Trajektorie durch Software. Ein Verkäufer erstellt einen Lead, bereichert den Lead, fügt Informationen über den Interessenten auf eine bestimmte Weise hinzu. Das ist eine Art von Trajektorie. Eine Q&A-Sitzung mit AI ist eine andere Trajektorie: Wie führe ich ein Forschungsprojekt mit AI zur post-quanten Verschlüsselung durch? Was sind die führenden Algorithmen? Welche Unternehmen setzen sie um? Wie lange dauert es, bis Quantencomputer die aktuelle Verschlüsselung knacken? Mit wem sollte ich sprechen? Die Verfolgung eines Benutzers, der den Tag wie eine Flipperkugel durch eine Maschine springt, ist äußerst strategisch. Erstens erfordert Automatisierung Trajektorien. Um Arbeit zu automatisieren, muss man zuerst den Weg dieser Arbeit verstehen. In der Vergangenheit haben wir Berater eingestellt, um Prozesse manuell zu kartieren. Jetzt können AI-Agenten diese Trajektorien in Echtzeit beobachten, aufzeichnen und verstehen. AI lernt durch Beobachtung. Zweitens erfordert Optimierung Wiederholung. Trajektorien liefern den Datensatz für Verbesserungen. Durch die Analyse von Tausenden von Durchläufen durch einen Workflow identifiziert AI Erfolgsmuster, Misserfolge und Ineffizienzen. Drittens werden Trajektorien zum neuen Graben. Je höher die Auflösung der Daten, desto differenzierter wird das AI-Produkt, was die Anbieterbindung erhöht. Viertens profitiert die Unternehmensführung davon, die Trajektorien der Mitarbeiter zu verstehen. Wir denken, dass wir auf eine bestimmte Weise zusammenarbeiten, typischerweise mit einigen ehrgeizigen Ideen. Es ist etwas anderes, die Workflows im Feld wirklich zu verstehen. Fünftens sind Trajektorien die Grundlage für die Optimierung von AI-Modellen durch verstärkendes Lernen oder Feinabstimmung. Kleinere spezialisierte Modelle, die auf wertvollen Wegen trainiert werden, ersetzen massive Generalisten. Niedrigere Inferenzkosten und höhere Genauigkeit führen zu höheren Margen. Die strategische Natur der Trajektorien wirft die Frage auf, ob Unternehmen die Rechte an ihren Trajektoriendaten beim Kauf von AI-Software verhandeln werden, sowohl um kritische Daten zu erfassen als auch um eine Bindung zu verhindern. Wie sich diese Machtverhältnisse entwickeln, wird die Preismacht für Software im Allgemeinen bestimmen. Die Unternehmen, die diese Trajektorien meistern, werden die Zukunft der Arbeit definieren.