Codex von ChatGPT kommt nach München. Und bringt eine Lücke mit.
Rund hundert Menschen, ein Riesenscreen, drei Speaker. Und eine Folie, die den Abend eigentlich schon zusammenfasst, bevor er richtig begonnen hat.
Grafik ChatGPT, Prompt Der Promptologe
Alexander Schüren, Solutions Lead bei OpenAI, zeigt ein Diagramm. Zwei Kurven. Die obere steigt steil: Model capabilities. Die untere schleicht hinterher: Value delivered to enterprise. Dazwischen klafft eine Lücke, groß genug, um eine mittelständische Beratungsbranche darin zu parken.
„There’s a value gap between what models can do and what companies actually get from them.“
So steht es auf der Folie. Schüren sagt es auch noch mal mündlich, für alle, die beim Lesen zu langsam sind.
Der Promptologe kennt diese Lücke. Er lebt in ihr.
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Was Schüren dann präsentiert, ist ein rasantes Update-Protokoll der letzten Wochen in Codex. Browser Use und Computer Use sind jetzt auch in Europa verfügbar – was außerhalb Europas schon länger ging, scheiterte hier bislang an Regularien. Codex kann jetzt also den Browser steuern, Formulare ausfüllen, auf beliebige installierte Anwendungen zugreifen. Der Agent fragt dabei nicht nach Erlaubnis. Das ist, wie Schüren freundlich anmerkt, der Punkt, wo man aufpassen sollte.
Record & Replay: Noch nicht in Europa. Idee: Man zeigt Codex einmal, wie man etwas macht, und Codex lernt daraus ein Automatisierungs-Skill. Klingt praktisch. Ist aber fürs Erste nichts für den deutschen Markt. Schüren zeigt es trotzdem, wohl damit die Anwesenden wissen, worauf sie warten.
Appshots: Doppeltes Drücken von Command, und was gerade im Fokus liegt – Screenshot, Fensterinhalt, was auch immer – landet direkt im Codex-Prompt. Kleines Feature, aber der Saal reagiert. Manche Dinge sind elegant genug, um spontane Begeisterung auszulösen.
Browser Developer Mode: Codex bekommt Zugriff auf den kompletten Browser-Entwickler-Modus, also Netzwerk-Traffic, Console-Logs, Quellcode. Fehler auf der Website eines Kunden? Codex analysiert den Traffic live. Dass sich damit theoretisch auch der Traffic anderer Websites analysieren lässt, erwähnt Schüren kurz und geht dann weiter.
Goal Mode: Man gibt Codex ein langfristiges Ziel, und es arbeitet so lange daran, bis es fertig ist. Die Herausforderung, sagt Schüren, ist die Formulierung des Ziels. Vage Vorgaben wie „mach es schön“ sind für ein Sprachmodell keine verwertbaren Metriken. „Try hard“ auch nicht. Man muss in Zahlen denken. Schüren empfiehlt, Codex zunächst zu fragen, wie es das Ziel messen würde – und dann diesen Vorschlag zu nutzen.
Sessions lassen sich jetzt gegenseitig referenzieren und volltextdurchsuchen. Das klingt nach einer Kleinigkeit. Ist es nicht.
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Eslam Shoaala, AI Lead bei Cognita Reply, präsentiert das „Codex Playbook“. Fünf Punkte, in schönem Blau auf der Leinwand:
Specify before you generate. Die Spec ist der billigste Ort, um falsch zu liegen.
Engineer the context, not the prompt. Bau die Welt, in der der Agent arbeitet.
Give it real tools through MCP. Doing beats talking.
Keep the human where judgment lives. Own the seams, automate the rest.
Make the safe path the easy path. Guardrails are the permission slip.
Fünf Sätze, die man ausdrucken und an den Monitor kleben könnte. Shoaala sagt, er erlebe bei Kunden immer wieder, dass Codex im Demo beeindruckt und dann in der Produktion stockt – weil Spec, Kontext und Guardrails fehlen. Der Weg von der Demo in den Betrieb ist kürzer, als man denkt, aber selten so glatt.
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Manuel Gollner, Managing Director bei GO!, kommt als dritter Speaker auf die Bühne. Und er bringt eine Visitenkarte mit, die hier selten ist: kein Entwickler. Nie gewesen. Stolz drauf. Bevor er beginnt, verteilt er zwanzig Exemplare eines englischen Lernbuchs an das Publikum – mit dem Hinweis, dass die Dinger vielleicht in Zukunft wertvoll sein könnten, so als Antiquität aus einer Welt, in der Menschen noch Sprachen lernen mussten. Der Saal lacht. Auf der Folie hinter ihm steht: „It’s time to learn English.“ Daneben eine Deutschland-Flagge. Der Promptologe nimmt das als sanften Hinweis auf die Sprachverhältnisse im Münchner KI-Ökosystem.
Gollners Vortrag ist im besten Sinne eine Leidensgeschichte. Er hat Anfang des Jahres mit OpenClaw angefangen – weil er davon gehört hat und früh dabei sein wollte. Er war auch früh dabei mit ChatGPT, hat an einem Hackathon teilgenommen, noch bevor das Tool öffentlich war. Damals hat jemand ChatGPT gefragt, ob es Gott sei. Die Antwort: vielleicht. Gollner findet das heute rückblickend „totally crap“. Er ist trotzdem dabei geblieben.
Mit OpenClaw hat er seine eigene Website gebaut. Oder besser: OpenClaw hat sie gebaut, während Gollner zusah. Das Problem: In seiner SOUL.md-Datei hatte er dem Agenten mitgegeben, er solle ein „action guy“ sein – Reden sei billig, Taten zählen. Der Agent hat das ernst genommen. Zu ernst. Er hat konsequent gehandelt, ohne zu fragen, ohne ins Repository zu schreiben, direkt auf der Live-Website. Als Gollner das bemerkte, war die Versionskontrolle längst Geschichte. Der Agent hat einfach gemacht. So wie man es ihm gesagt hat.
Dann die Servergeschichte. Irgendwann war der Server weg. Weg im Sinne von: nicht mehr da. Gollner hat auf einer Veranstaltung jemanden gefragt, der sich auskannte. Der hat 50 Minuten lang probiert. Dann hat Gollner auf seinem Handy seinen Agenten gefragt. Nach 20 Minuten meldete der Agent: Check mal das. Gollner hat gecheckt. Nichts. Agent nochmal. Dann: läuft. Der Server lief wieder. Ein Systemadministrator mit dreißig Jahren Erfahrung war langsamer als ein Agent. Gollner zieht daraus eine einfache Schlussfolgerung: Viele Jobs, die heute als sicher gelten, sind das nicht.
Für den Modellvergleich hat er sich etwas ausgedacht. Gleicher Prompt, zwei Modelle, eine Aufgabe: eine interaktive Website mit animierter Autoexplosion, die beim Scrollen reagiert, gebaut mit einer bestimmten Bibliothek. One-Shot. Er hat den Prompt von einem YouTube-Video abgezogen, Screenshot inklusive, mit dem Mauszeiger des YouTubers noch im Bild. Beide Modelle haben etwas gebaut. Eines davon war deutlich besser – interaktiv, sauber, schnell. Welches? Sagt er nicht. Der Saal soll selbst raten.
Was er sagt: Wer denkt, das Modell sei egal, irrt. Er hat Deepseek-Varianten probiert. Lokale Lösungen. Zwei Mac Studios zusammengekoppelt. Nichts hat ihn überzeugt. Am Ende hat er 12.000 Euro in zwei Monaten verbrannt, hauptsächlich mit Claude und OpenAI. Er sagt das ohne Bedauern. Fast ohne Bedauern.
Das Schönste des Abends liefert Gollner dann fast beiläufig: Er hat seiner Tochter in einem halben Tag ein Backend gebaut. Sie macht Katzen-Sitting, Seniorenbetreuung, sonstige Hilfsdienste in der Nachbarschaft. Jetzt hat sie eine App: Flyer generieren in den eigenen Farben, Kundentracking, Werbemittel, Statistiken, welcher Kanal funktioniert. Sie sitzt neben ihm, schaut auf den Bildschirm, und findet das großartig.
Software, sagt Gollner, ist jetzt Commodity. Er hat Jahre seines Lebens damit verbracht, Programmieren zu verkaufen. Das ist vorbei.
Die Frage aus dem Publikum, wie man einen ganzen Startup-Betrieb auf OpenClaw aufsetzen kann, beantwortet er ehrlich: Es geht. Aber man muss dem Agenten wirklich alles geben – den Kontext, die Daten, die Vollmacht. Und man muss ein Modell nehmen, das tatsächlich etwas kann. Die günstige Alternative war nie günstig genug.
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Was bleibt vom Abend?
Das Value-Gap-Diagramm ist ehrlich. Die Kurven stimmen. Die Modelle können mehr, als die meisten Unternehmen herausbekommen – und das liegt nicht am Modell.
Shoaalas Playbook ist kein Geheimwissen. Es ist gesunder Menschenverstand, formuliert für eine Branche, die beim ersten Codex-Demo vergisst, dass danach noch Arbeit folgt.
Und Gollner erinnert daran, dass man für 12.000 Euro auch einen Entwickler hätte einstellen können. Ob der schneller gewesen wäre, lässt er offen.
Die Lücke zwischen dem, was Codex kann, und dem, was man davon hat, schließt sich nicht von selbst.
Sie wartet auf die Spec.
Der Promptologe, 24.06.26
Offenlegung: Dieser Beitrag entstand mit Hilfe von Anthropic Claude.
(Nein, der Gedanken — ist kein Hinweis auf die KI. Ich schreibe so. Bin altmodisch.)
