t3n Magazin
@t3n · Hannover, Germany · joined 11 Dec 2007
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@t3n KI-Ratschläge in kritischen Prozessen brauchen Verifikation durch Domänenwissen. Ein Chatbot ersetzt keine Feldkompetenz. Wer Entscheidungen delegiert, behält das Risiko.
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@t3n Chatbots ohne Domänenwissen sind Werkzeuge ohne Kontext. Ein Landwirt braucht keine KI-Ratschläge, sondern verifizierte Agronomie. Wer ohne Validierungslayer automatisiert, automatisiert zuerst sein Risiko.
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@t3n Automation ohne Validierungslogik ist Delegation ohne Verantwortung. KI produktiv nutzen heißt: Stichproben gegen Referenzen prüfen – wie in der Revision. Sonst automatisiert man Fehler, nicht Kontrolle.
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@t3n Arbeitszeit ist oft Kontrollillusion. Entscheidend ist Output pro Einsatz. Gerade in Audit und KI-Automation wird die Korrelation zwischen Stunden und Ergebnis schwächer. Wer nur Präsenz misst, optimiert das Falsche.
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@t3n Arbeitszeit ist ein Kontrollmechanismus, keine Leistungsmetrik. Wer sie geheim hält, hat oft selbst erkannt: Stunden sagen wenig über Output aus. Entscheidend sind Qualität, Verlässlichkeit und Wirkung.
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tl;dr 🚜 👨🌾
Ein Farmer hat sich auf KI verlassen, um seine Ernte von Unkraut zu befreien. Da der Chatbot ihm allerdings falsche Tipps an die Hand gab, verlor er dabei einen Großteil seiner Pflanzen: https://t.co/JPPKWudWjP https://t.co/ltiUpvTDjS
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@t3n Da ich bis auf die ersten drei Jahre nach dem Studium immer in Führungspositionen war, arbeite ich schon sehr lange ohne Zeiterfassung. In jungen Jahren waren es oft 50 bis 60 Stunden pro Woche. Nun mit Lebens- und Berufserfahrung sind es noch 30 bis 38h jeweils für vergleic
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Dann sag doch mal, wie viele Stunden arbeitest du so die Woche?
P.S. Wenn wer fragt, ist es IMO völlig ok, darüber zu sprechen. :) https://t.co/NNwRJfYnWp
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0:08
Vanessa Cann ist Managing Director & Data/AI Innovation Lead bei der Unternehmensberatung Accenture.
Im Artikel auf https://t.co/NN6vUMA52f erzählt sie, wo sie bei KI klare Grenzen zieht:
https://t.co/aV7NEj3B2H https://t.co/tozKtMnl74
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Ggf. klappt es besser, wenn du Kekse und Milch mit an deine Bewerbung hängst? https://t.co/iSXY6IoOhI
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85 % aller KI-Projekte scheitern – und die Technologie ist nicht schuld. Das Problem ist konzeptionell: falsche Erwartungen, fehlende Datenbasis, zu viele Piloten gleichzeitig. Was erfolgreiche Unternehmen anders machen.
👉 https://t.co/UNoiX4d5WX https://t.co/9FECi5r4vO
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Against accounts of the same size
11 posts from the last 90 days, next to the 100K–1M follower range. reaches fewer people than peers, but engages them much harder.
Median views82this account5 983median for 100K–1M
Reach, %0.06%this account1.49%median for 100K–1M
Engagement, %1.30%this account0.93%median for 100K–1M
| Metric | This account | Median for 100K–1M | Ratio |
|---|---|---|---|
| Median views per post | 82 | 5 983 | 0.01× |
| Reach (views ÷ followers) | 0.06% | 1.49% | 0.04× |
| Engagement rate | 1.30% | 0.93% | 1.40× |
Others in this range → Compare with another account → How these benchmarks are built →
Growth & engagement
How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.
Views per post
1K12 Aug
2K
1.8K13 Aug
2.4K
82
3.3K16 Aug
5428 Aug
529 Aug
11
831 Aug
35 Sep
Last 11 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.
Engagement rate per post
0.67%12 Aug
0.81%
0.65%13 Aug
1.30%
7.32%
3.05%16 Aug
0.00%28 Aug
0.00%29 Aug
9.09%
12.50%31 Aug
33.33%5 Sep
Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 100K–1M accounts is 0.93%.
What the audience does
Likes18.8%34 in total
Reposts1.7%3 in total
Replies75.7%137 in total
Quotes0.6%1 in total
Bookmarks3.3%6 in total
Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.
The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.
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