„Schaff dich selbst ab" — KI als Mitarbeiter, du als Dirigent
Miriam Mogge (AI Strategist, ARD) will 90 % ihrer Aufgaben an KI abgeben. Über Agents als Mitarbeiter, Vibe Coding und warum echte Kontakte jetzt wieder das Wichtigste werden.
KI-Tools kommen und gehen: Diese Woche ist ChatGPT der Star, nächste Woche Claude, dann Codex. Aber während alle dem neuesten Modell hinterherrennen, passiert die eigentliche Verschiebung viel tiefer. Agents werden zu deinen Mitarbeitern, und du wirst vom Macher zum Dirigenten.
Miriam Mogge ist AI Strategist bei der ARD und Startup-Gründerin. Ihr erklärtes Ziel klingt erstmal absurd: sich selbst abschaffen. 90 % ihrer Aufgaben sollen an die KI gehen. In der ersten Folge von Sprechstunde AI reden wir darüber, wie das in der Praxis aussieht, was dabei schiefgeht und warum am Ende trotzdem der Mensch den Unterschied macht.
Worüber wir sprechen
Model-Hopping und die Frage, wann „gut genug" reicht. Vibe Coding mit Lovable und Claude, von der Idee zum fertigen Tool in Minuten. „Tokens, Tokens, Tokens" als das wahre Preisschild moderner KI-Arbeit. Schatten-KI und Datenschutz, also das, was in deutschen Unternehmen wirklich passiert. Und die Vision dahinter: Agents als Team, vom Micromanagement zum AI OS, das die ganze Firma steuert.
Als ich die Position als AI Strategist übernommen habe, habe ich gesagt: Ich schaffe mich hier selber ab. Mein Ziel ist, dass ich diese Aufgaben nur noch zu 10 % mache — und alles andere übernimmt die AI für mich.
Miriam Mogge
Kapitel
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Key Takeaways
- Nicht jedem Modell-Hype hinterherlaufen: Tools nach dem eigenen Bedarf wählen, statt bei jedem Release (GPT-5.5, Codex) das komplette Setup zu wechseln.
- Schatten-KI ernst nehmen: Wo Firmen KI-Tools verbieten, nutzen Mitarbeiter private Accounts weiter — die Daten fließen trotzdem, nur unkontrolliert.
- Repetitives zuerst automatisieren: Miriams selbstgebautes Lovable-Tool macht aus Meeting-Transkripten fertige Jira-Tickets — 16 Tickets aus einem Testbericht, direkt importiert.
- Beim Vibe Coding erst Ziel und Mehrwert definieren (Value Proposition), dann die KI machen lassen und iterieren — so liegt Miriams Zufriedenheitsquote bei rund 90 %.
- Agents wie neue Mitarbeiter onboarden: Regeln einmal sauber definieren, dann laufen repetitive Aufgaben autonom — Micromanagement fällt nur einmalig an.
Tools aus der Folge
- ChatGPT — Trug das frühe RAG-Setup im Kundensupport von Miriams Startup; heute arbeitet sie kaum noch damit — Sinnbild für den Modell-Wechsel-Zyklus.
- Claude Code — Pauls zentrales Arbeitstool, auf das er sein ganzes Setup ausgerichtet hat — inklusive paralleler Projekte und AIOS-Aufbau für eine Agentur.
- Claude Design — Miriam baut damit die ersten Prototypen ihrer Netzwerk-Idee — läuft bislang nur im Browser statt in der Desktop-App.
- Codex — OpenAIs Coding-Agent, den beide noch nicht ausprobiert haben — Beispiel für die Überforderung durch ständig neue Tools.
- Lovable — Miriams Werkzeug für interne Tools mit Benutzeroberfläche (Ticket-Generator fürs Team); Paul nutzt es als Power-User auf Maximal-Level.
- Obsidian — Markdown-Notizen als verknüpfter Graph — Inspirationsquelle für Miriams Idee, ihr Kontaktnetzwerk als Universum abzubilden.
- Jira — Zielsystem der Ticket-Automatisierung: Aus Transkripten extrahierte Tickets werden direkt importiert und sparen 1-2 Stunden pro Woche.
- Microsoft Copilot — Die Standard-KI vieler deutscher Konzerne — für Miriam nicht das spannendste Tool, aber die politisch sichere Wahl der IT-Abteilungen.
- 21st.dev — Komponenten-Bibliothek, aus der Paul fertige Animationen und UI-Elemente per Copy-Prompt in Lovable oder Claude Code übernimmt.