Wann kommt der Roboter, der zu Hause die Wäsche versorgt? Humanoide sind das Lieblingsbild von Physical AI, und die Videos sind beeindruckend. In dieser Folge von Prompt & Proper machen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) den Realitätscheck: was Roboter in Logistik und Produktion heute wirklich leisten, warum die Bauform zur Aufgabe passen muss und warum der Kaufpreis die kleinste Zahl im Business Case ist.

Themen der Folge:

• Physical AI ist mehr als Humanoide: Medienhype gegenüber der Realität in der Logistik
• Greifen, Akku, Treppen: warum Alltägliches für Roboter so schwer ist und wie AI beim Training hilft
• Die Bauform-Frage: Humanoide an Menschen-Arbeitsplätzen oder gleich eine Sortieranlage
• Humanoide bei BMW: warum zehn Stunden durcharbeiten an Akku, Verschleiss und Ausfällen scheitert
• Toyota baut Automatisierung zurück, damit Menschen den Prozess wieder verstehen
• Total Cost of Ownership: Anschaffung, Training, Wartung, Ausfälle und Tokenkosten
• Sicherheitskonzepte, Cobots und ein Test mit einem Zustellroboter bei der Post
• Lieferroboter in China und warum das in der Schweiz nicht so einfach geht

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"Total cost of ownership von einem Roboter ist nicht mit der Anschaffung getan."

Prompt & Proper ist der deutschsprachige Podcast über künstliche Intelligenz in Unternehmen. Alle zwei Wochen, praxisnah, ohne Marketing-Sprech.

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Die Chefs der grossen AI-Labs warnen vor ihren eigenen Modellen und wollen das Tempo drosseln. Wochen später kommt trotzdem ein Release nach dem anderen. In dieser Folge von Prompt & Proper fragen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post), was hinter der Angstmache steckt und wo das echte Risiko liegt: bei Agenten, die mehr dürfen, als jemand überblickt. Es geht um Containment, Agenten-Inventar, Human in the Loop unter Last und die Frage, ob man einem Agenten Verantwortung übertragen kann.

Themen der Folge:

• Die AI-Bosse warnen vor ihren Modellen und releasen trotzdem im Wochentakt
• Ausbrechende Modelle: warum Containment die Aufgabe des Betreibers ist, wie beim Kernkraftwerk
• Agenten-Inventar: Ownership, Berechtigungen und Autonomiegrad jedes Agenten kennen
• Agenten mit eigener Identität, E-Mail-Adresse und Repository-Zugriff
• Human in the Loop unter Last: wenn bei hundert Freigaben am Tag nur noch Okay geklickt wird
• Akzeptable Fehlerquote je nach Use Case, von Routineentscheidungen bis zu Fragen über Personen
• Agenten führen wie Mitarbeiter, und warum von KI 100 Prozent erwartet werden
• KI verstärkt, was da ist: erst die Prozesse prüfen, dann Agenten einsetzen

"Vielleicht sind es gar nicht die Modelle, die irgendwie super intelligent sind, aber vielleicht waren wir und sind wir auch noch einfach zu sorglos beim Verteilen von Berechtigung."

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Der Preis pro Token fällt seit Monaten. Die Rechnung steigt trotzdem. Wer agentisch entwickelt, verbraucht so viel mehr Tokens, dass sinkende Modellpreise den Effekt nicht auffangen. In dieser Folge von Prompt & Proper sprechen Romano Roth (Zühlke) und Steffen Ochsenreither (Die Post) über AI FinOps: warum jeder Agenten-Loop den Verbrauch exponentiell treibt, welches Modell zu welchem Task gehört und warum Kosten allein kein KPI sind.

Themen der Folge:

• Der Preis pro Token sinkt, der Verbrauch steigt schneller, die Rechnung wächst
• Warum agentische Workflows exponentiell verbrauchen: jeder Loop trägt den ganzen Kontext mit
• Richtiges Modell für den richtigen Task: Frontier-Modell für Analyse und Spezifikation, kleineres Modell für Planung und Umsetzung
• Warum das teure Modell in einem Durchlauf günstiger sein kann als das billige in vier Iterationen
• AI Gateway: Modellwahl steuern, von Anbietern entkoppeln, Verbrauch auf Projekt und Unit runterbrechen
• Warum die Modellwahl automatisiert werden muss, wenn sie nicht vergessen werden soll
• Kosten gegen Nutzen und Business Value stellen, statt nur Token zu verteilen
• Tokens künftig einkaufen wie Strom, inklusive Lastverschiebung für nicht zeitkritische Tasks

"Man sollte nicht alles mit dem besten Modell erschlagen wollen."

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