Redaktioneller Artikel **SFEIR AI**, veröffentlicht auf sfeir.com am **6. September 2026** (~9.000 Zeichen, sieben Abschnitte, zwei genannte Quellen). Er fasst eine Episode des **DataGen**-Podcasts von **Robin Conquet** zusammen, aufgezeichnet beim **Dev Summit**, gemeinsam veranstaltet von **Adeo** und **Decathlon** (Lille, **26.–28. Mai 2026**, mehr als **2.000** Teilnehmer), mit **Matthieu Grymonprez**, der bei Adeo (Leroy Merlin, Weldom, Obramat) Digital, Tech und Data leitet, und **Romain Taillade**, Global CTO von Decathlon. Drei Kernaussagen. **(A)** Die über fünf Jahre durchgeführte Plattformisierung zur Integration des Leroy-Merlin-Marktplatzes (**60.000** Filialreferenzen, mehrere Millionen online) und der Expansion von Decathlon (**mehr als 50** Länder) war nicht auf agentische KI ausgerichtet, bildet aber deren Fundament: *"die Plattform hat die Muskeln aufgebaut, das Zeitalter der Intelligenz baut das Nervensystem."* **(B)** Drei benannte Arbeitsstränge — der Entwicklungs-**Harness**, zonenbasierte **Sicherheit** über das gesamte IT-System hinweg (keine agentische Aktivität bei Zahlung, Checkout-Prozess und Supply Chain), und **Datensemantik**, nach Verticals angegangen, wo Adeo eine Rückständigkeit eingesteht. **(C)** Ein teuer erkaufter Präzedenzfall: Self-Service-BI produzierte mehr als **150.000 Dashboards**, bevor man zu zertifizierten Datenprodukten zurückkehrte. Grymonprez' prägnanter Satz hält alles zusammen — *"ein Agent hat keinen gesunden Menschenverstand"*: Er wendet die gegebene Definition an und beschleunigt die Unordnung dort, wo sie fehlt. Fortsetzung mit demselben Interviewpartner in [[alafrench-grymonprez-adeo-ia-agentique-grands-groupes-2026-06-18]].
SFEIR AI (voix éditoriale du cabinet) · article non signé individuellement. Restitue un entretien de Matthieu Grymonprez (Adeo) et Romain Taillade (Decathlon).
Artikel von **Chase Covington**, **Tomer Slaney** (Partner, New York) und **David Pralong** (Senior Partner, Charlotte), veröffentlicht von der *McKinsey Transformation Practice* im **September 2026** (genauer Tag nicht angegeben, konventionell auf den 1. datiert); 8 Seiten, 2 Abbildungen, deren Inhalt im Text nicht wiedergegeben wird. **(1)** Befund: Das Transformation Office (TO) hinkt bei der Modernisierung seiner eigenen Werkzeuge hinterher; in einem Turnaround mit **3.000** Mitarbeitenden erstellten **mehr als 15** Personen alle vier Wochen einen **300-seitigen** Bericht. **(2)** Drei den Agenten übertragene Säulen: *performance intelligence*, *single source of truth*, *conversation facilitation*. **(3)** Berichtete Gewinne: **35 bis 40 %** der Zeit bei Kernaufgaben, teils **70 %**; ein Kernteam, das von **zehn auf drei** Personen verkleinert wurde. **(4)** Leitplanken: sich fortpflanzende Fehler zwischen Agenten, Falschalarme, Nachvollziehbarkeit jedes Schritts. **(5)** Reihenfolge: zuerst Reporting, dann Automatisierung von Aktionen, schließlich Change Management innerhalb des TO. Die Autoren stellen den Text als „einen ersten Blick auf die Chance für TOs" vor. Die Fälle werden nicht benannt, keine Messmethode wird beschrieben, und zwei der genannten Tools (**Wave**, **Lilli**) gehören McKinsey. Der Text schließt an [[sternfels-mckinsey-60000-people-20000-agents-officechai-2026-01-14]] an, wo McKinsey seine Agenten bereits zu seiner Belegschaft zählt.
Capgemini (Aiman Ezzat, CEO) — Investir-Interview, „boss special“: IA agentique als operativer Durchbruch, nicht nur eine weitere Technologie; 2 Mrd. € investiert, +30% bei der Anwendungsentwicklung und −20% Incidents, >11% der Bookings im Q1, TAM von über 400 Mrd. $/Jahr bis 2030 — aber „sehr weit entfernt von plug and play“ (Investir / Les Echos)
#Aiman Ezzat#Capgemini#IA agentique
Aiman Ezzat (directeur général de Capgemini) · propos recueillis par La Rédaction d'Investir
**Boris Cherny** (Creator & Head of Claude Code @Anthropic) veröffentlicht auf LinkedIn eine Framework-Tabelle, **« Steps of AI Adoption »**, die die Einführung agentischer KI durch ein Engineering-Team über **5 Stufen (0→4)** abbildet, jede charakterisiert durch eine **Größenordnung der gesteuerten Agenten** und eine **Transformation der Rolle des Engineers**: **0 Gated** (0 Agenten, abgeschotteter Zugang), **1 Assisted** (~1 Agent — „du + ein Agent“, betreutes Pair Programming), **2 Parallel** (~10 Agenten — **Orchestrator**), **3 Supervised autonomy** (~100 Agenten — **Manager of Managers**, ein Org-Baum), **4 AI-native** (~1.000+ Agenten — **VP Steering by Intent**). Die Tabelle kreuzt fünf Spalten: Anzahl der Agenten, *wie es aussieht*, *der Engpass*, *die hilfreichen Produkte*, *die Guardrails*. **Zentrale These**: mehr Tokens zu verbrauchen bringt keinen Stufenaufstieg — der Aufstieg zur nächsten Stufe erfordert, **den nächsten Engpass zu identifizieren und aufzulösen** UND **den nächsten Satz an Guardrails aufzubauen**. Konkret: Claude eine verlässliche **Self-Verification-Loop** geben (Tests + Build + Lint + E2E in einer echten Umgebung), **Auto mode** aktivieren (um blockierende Berechtigungsabfragen zu vermeiden), **Code-Review und Security-Review zum Standard machen**, Multi-Agenten-Oberflächen einführen (Agent View CLI, Desktop, iOS/Android-Apps, Tag), dann `/loop`, `/batch`, `/goal`, **dynamische Workflows** und **worktree isolation** für Subagenten. Zum Thema Steuerung: Nutzung (Dashboard) misst **Aktivität, nicht Ertrag**; die richtige Frage lautet *„hätten wir hierfür ohnehin Engineering-Aufwand investiert? Wenn ja, wie viele manuelle Engineer-Stunden hätte es gekostet?“* — das ist der ROI. Der eigentliche Gewinn stellt sich ein, wenn **Fixes und Wartung im Hintergrund ablaufen** und Teams sich auf das *Bauen* konzentrieren. Anthropic befindet sich auf **Stufe 3, auf dem Weg zu 4**; Boris Cherny erklärt, persönlich **Stufe 4** erreicht zu haben.
#Boris Cherny#Claude Code#Anthropic
Boris Cherny (Creator & Head of Claude Code @Anthropic)
Dritter Teil von Ashish Singhs Reihe «New Engineering Disciplines for the AI Era», gewidmet dem **KDLC — Knowledge Development Life Cycle**: einem **8-stufigen** Lebenszyklus, der Unternehmenswissen in ein **konstruiertes Gut** verwandelt, gleichrangig mit Code oder Daten. These: KI-Initiativen scheitern nicht an der Wahl des richtigen LLM oder an einem eingesetzten RAG-System, sondern weil sie **die zugrunde liegende Struktur des Wissens nicht adressieren** — „KI ist nur so wirksam wie das Wissen, das sie entdecken, verstehen, abrufen und dem sie vertrauen kann". Der KDLC verkettet Discovery → Extraction → Structuring → Knowledge Graph → Embedding → Index Optimization → Retrieval Evaluation → Refresh. Er stellt dem **traditionellen RAG** (isolierte Dokumente, Schlüsselwörter) das **Enterprise Knowledge Fabric** (Knowledge Graphs + Semantic Search + Vector DB + Hybrid Search) gegenüber, bei dem Agenten „Beziehungen, Kontext und geschäftliche Bedeutung" verstehen. Kernsatz: „Modelle liefern Reasoning. Memory liefert Kontinuität. Wissen liefert Verständnis." Drei Beispiele (Finanzen/Compliance, Softwareentwicklung, Gesundheitswesen) veranschaulichen die Wirkung.
#KDLC#Knowledge Development Life Cycle#Wissenslebenszyklus
Podcast-Interview bei «À la French» (französischsprachiger Tech-Kanal, aufgezeichnet beim DevSummit) mit Mathieu Grymonprez, Global CDO der Adeo-Gruppe (Leroy Merlin, Obramat, Weldom). Wie eine jahrhundertealte Familien-Handelsgruppe die agentische KI-Welle aufgreift: Kultur vs. Struktur, Verantwortlichkeit, Token-Kosten und FinOps, Lock-in der Unternehmensintelligenz, Unternehmensgedächtnis und Agenten-Orchestrierung. Themenbereich: digitale Transformation, agentische KI, Einzelhandel, IT-Strategie.
#agentische KI#digitale Transformation#CDO
Mathieu Grymonprez (Global CDO, groupe Adeo) — invité ; Jean-Baptiste Kempf · Steeve Morin · Mehdi Medjaoui (hôtes du podcast « À la French »)
Video-Interview aufgezeichnet auf der **VivaTech** (Stand von **Scaleway**), ausgestrahlt vom Medienunternehmen République, mit **Damien Lucas** (CEO von Scaleway) und **Franck Le Moal** (Global Technical Officer der Gruppe **LVMH**). **Zentrale These**: Das Aufkommen einer **„Tech-Geopolitik“** zwingt multinationale Konzerne dazu, die einheitliche globale Lösung zugunsten eines **in drei Blöcke regionalisierten Informationssystems** (Vereinigte Staaten, Europa, China) aufzugeben. LVMH (80 Mrd. € Umsatz, 75 Maisons, über 100 Länder) formalisiert eine **Cloud-Partnerschaft mit Scaleway** zum Aufbau eines **autonomen europäischen Bausteins**, neben Google Cloud (Daten, seit 2021), SAP, Salesforce auf westlicher Seite und Alibaba Cloud / Huawei / Tencent auf chinesischer Seite. Die Gruppe bezeichnet sich selbst als **„hybrid“** und **autonom** statt **„souverän“** (ein Wort, das sie als mehrdeutig ablehnt). Scaleway positioniert sich als **europäischer Cloud-Anbieter**, immun gegen extraterritoriale Gesetze und geschützt vor einem **Kill Switch** („keine Science-Fiction“, angesichts der Nachrichten des Wochenendes). Das wirtschaftliche Argument von Damien Lucas: **1 € bei Scaleway ausgegeben = 68 Cent, die in der europäischen Wirtschaft verbleiben** (gegenüber < 20 Cent bei einem US-Hyperscaler, selbst wenn in Frankreich gehostet). Zeitplan: PoCs abgeschlossen, Rollout beginnt bei **Sephora und Louis Vuitton**, signifikante Durchdringung innerhalb von **12-18 Monaten** angestrebt. Erklärte Mission von Scaleway: Fokus auf **IaaS/PaaS** (keine Vertikalisierung wie z. B. Bürosoftware), gestützt auf ein Partner-Ökosystem (souveräne Anwendungen, europäische Chipsätze und Server). Das **Nvidia-GPU/KI**-Angebot von Scaleway ist **kurzfristig nicht geplant**, bleibt aber offen (Open-Source-Modelle für Autonomie + wirtschaftliche Leistungsfähigkeit).
**Bertrand** — journaliste / présentateur du média **République** (partenaire de VivaTech) · conduit l'entretien. **Damien Lucas** — CEO de **Scaleway**. **Franck Le Moal** — Global Technical Officer du groupe **LVMH**.
Philippe Ensarguet (Orange) vertritt die These, dass fünfzig Jahre Design Patterns eine durchgängige Linie bilden: In einer Zeit, in der KI Code zur Commodity macht und die traditionelle Ausbildung von Architekten aufbricht, wird „Pattern Literacy" (das Lesen eines Systems anhand seiner invarianten Kräfte) zur dauerhaften Fähigkeit, die es zu vermitteln gilt — als Grammatik, nicht als Kataloge.