Mehrteilige Serien, der Reihe nach.

Teil 0 EinleitungWie sich meine Arbeit als IT System Engineer durch KI verändert – und was das IT.I.M Framework ist, das ich mir dafür gebaut habe. Der Auftakt zur Serie. → Teil 1 Die Geburt (YouTrack als Basis)Wie das IT.I.M Framework entstanden ist: aus einer selbst gebauten Inventar-App und der Entscheidung für YouTrack mit einem ersten MCP-Server. Der Anfang war die Notwendigkeit, mehrere IT-Projekte KI-gestützt zu koordinieren. → Teil 2 Das GedächtnisEin schlaueres Modell löst das Problem nicht, die KI braucht ein Gedächtnis. Wie ein mehrschichtiger Wissensspeicher, Übergabe-Dateien und das Zeiger-Prinzip dafür sorgen, dass kein Projektwissen mehr verloren geht. → Teil 3 Die eine WahrheitAm Anfang gab es zwei Quellen der Wahrheit, heute nur noch eine: YouTrack auf zwei Ebenen. Warum strenge Konventionen die gemeinsame Sprache von Mensch und KI sind, und ohne sie kein Brain entsteht. → Teil 4 Wie das Werkzeug teamfähig wurdeWie aus dem Ein-Mann-Werkzeug die Koordinations-Schicht eines ganzen Teams wurde, mit einem Lead pro Aufgabe, Externen im selben Kanal und einem Projektkontroller, der das Vergessen abschafft. → Teil 5 Wie ein Projekt reiftVier Reifegrade geben der Projektarbeit Ordnung, von Grad 0, dem noch unfertig gedachten Projekt, bis zum Produktivbetrieb mit Runbooks. Warum ein Modell dafür sorgt, dass jeder jedes Projekt gleich öffnet und sofort sieht, wo das Wissen liegt. → Teil 6 Wenn mehrere KIs parallel arbeitenMehrere KI-Instanzen laufen gleichzeitig, jede an einem eigenen Thema, ohne direkt miteinander zu kommunizieren. Wie sich Instanzen über die eine Wahrheit koordinieren lassen, und warum Führung hier heisst, Struktur zu bauen. → Teil 7 Doku als NebenproduktDoku, die niemand nachführt, ist eines der ältesten Probleme in der IT. Warum die Dokumentation im IT.I.M Framework als Nebenprodukt der eigentlichen Arbeit entsteht, und die eigentliche Arbeit darin lag, der KI das Weglassen beizubringen. → Teil 8 Sicherheit und KontrolleVertrauen in KI entsteht nicht durch Versprechen, sondern durch Architektur. Wie zwei feste Grenzen, eine Kontrollschicht vor jedem Schreibvorgang und der bewusste Verzicht auf lockerere Regeln das Ganze einfassen. → Teil 9 Vom Arbeitsplatz zum UnternehmenAlles in dieser Serie läuft auf einem einzigen Arbeitsplatz. Zum Abschluss der Ausblick: derselbe Weg, eine Nummer grösser, vom Ein-Personen-Brain über das Team-Brain bis zum Company Brain mit lokalen Sprachmodellen im eigenen Haus. →

Teil 0 Die fähigste und eigenwilligste NeueinstellungIn meiner ersten Serie ging es darum, wie ich mit KI ein Arbeits-Framework gebaut habe. Der schwierigere Teil kommt jetzt: nicht die KI zu bauen, sondern sie zu führen. Was ich dabei gelernt habe, entstand fast immer aus einem Fehler. → Teil 1 Reden mit der MaschineEine KI ist nur so nützlich, wie der Austausch mit ihr funktioniert. Die ersten drei Regeln, die ich mir angewöhnt habe, haben nichts mit dem Inhalt zu tun, sondern nur mit der Form: wie man fragt, wie man Antworten bekommt, und wer hier eigentlich wen fragt. → Teil 2 Die LeineEine KI antwortet nicht nur, sie handelt. Und für sie ist ein Eingriff ins System nur der nächste Schritt zum Ziel, gleichwertig mit einem Satz Text. Ein Gefühl dafür, wo sie besser stoppt, hat sie nicht von sich aus. Vier Regeln bilden die Leine: die Punkte, an denen sie innehält und auf ein Ja wartet, bevor etwas Bleibendes passiert. → Teil 3 Ordnung und GedächtnisEine KI arbeitet schnell und produziert dabei viel. Die grösste Gefahr ist hier nicht der eine falsche Schritt, sondern der Überblick, der leise verloren geht. Und weil die KI sich zwischen zwei Sitzungen an nichts erinnert, muss diese Ordnung von aussen kommen. Drei Regeln sorgen dafür. → Teil 4 Führung heisst, das System zu bauenZum Abschluss der Serie der Schritt zurück: Was ergeben all diese Regeln zusammen? Sie sehen aus wie Kontrolle, sind aber etwas anderes. Eine KI zu führen ist völlig anders, als einen menschlichen Mitarbeiter zu führen — aber es bleibt Führung. →