Software baut Software – Fabian Rossbacher und die 100x-Lücke (KI & Tech to Go)

Im Podcast KI & Tech to Go von Hardwarewartung ist Folge 94 online: „Software baut Software – Fabian Rossbacher und die 100x-Lücke“. Hosts sind Yusuf Sar und Christian Kunz; Gast war Fabian Rossbacher (SEO DAY / AI Coding Days). Die Folge dauert rund 1 Stunde 29 Minuten und ist seit dem 14. Oktober 2026 auf YouTube, Spotify, Apple Podcasts und über den Shownotes-Artikel verfügbar.

Es geht um mehr als um ein weiteres Tool-Update: Was passiert, wenn Maschinen Software schreiben – und die Lücke zwischen denen, die mitkommen, und dem Rest nach Yusufs Schätzung nicht fünf oder zehn Prozent, sondern hundertfach ist?

Host und Podcast

Die Folge gehört zum Podcast KI & Tech to Go rund um Hardware, Infrastruktur und KI-Praxis. Einstiegspunkte:

• Hardwarewartung.com (Host / Unternehmen)
• Shownotes und Kapitel zu Folge 94
• Spotify und Apple Podcasts: nach „KI & Tech to Go“ suchen oder den Feed Riverside-RSS abonnieren

Die Folge anhören

Die volle Episode (ca. 1:29 h) liegt auf YouTube; Kapitel und Kontext stehen in den Shownotes. Audio-Kanäle: Spotify und Apple Podcasts über den Podcast-Namen oder den RSS-Feed.

YouTube: Folge 94 – Software baut Software – Fabian Rossbacher und die 100x-Lücke

Shownotes: Kapitel, Thesen und Takeaways bei hardwarewartung.com

Worum geht es?

Die Sonderausgabe zu dritt ist kein News-Überblick, sondern ein Nerd Talk. Fabian beschreibt den Wandel vom skeptischen Entwickler zum Solopreneur mit Long-Running Agents; Yusuf bringt Infrastruktur- und Kostensicht; Christian die SEO- und Website-Praxis. Leitthemen aus der Folge:

• Software baut Software: Wenn Code in Tagen nachgebaut werden kann – wer kauft dann noch Tools, und was zählt wirklich (Idee, Domain-Know-how, Marketing, Compute)?
• Die 100x-Lücke: Yusufs These zur Distanz zwischen denen, die die Welle reiten, und dem Rest – inklusive AI-Fatigue außerhalb der Bubble
• Long-Running Agents und der Ralph Loop: Von „Bist du wirklich fertig?“-Schleifen hin zu Agents, die Aufgaben durchziehen
• Bot-Organisation: spezialisierte Bots mit eigenem Kontext statt eines „Company Brain“, das alles wissen soll
• Tokens, Entscheidungsmodelle und Compute: Wer verdient am Stack – und wo steht Europa (Aleph Alpha / Kolibri, Open Source vs. Frontier)?
• Praxis und Überlastung: parallele Projekte, mentale Last, Lernen über Meetups und Austausch

Die 100x-Lücke

Yusufs Merksatz aus der Folge trifft den Kern: Der Unterschied sei nicht fünf oder zehn Prozent, sondern hundertfach. Gemeint ist die Lücke zwischen Teams und Einzelpersonen, die KI-Workflows systematisch nutzen – und denen, die noch zögern oder von Hand weitermachen.

Gleichzeitig bleibt die Kehrseite sichtbar: mentale Überlastung bei vielen parallelen Projekten, Frustration außerhalb der IT-Bubble und Firmen, die erst beginnen, Entwicklern das reine Programmieren von Hand abzugewöhnen. Die Folge stellt die Frage nicht nur technisch, sondern organisatorisch: Wer denkt in Graphen und Schleifen – und wer bleibt beim einzelnen Prompt?

Wenn jeder baut – wer kauft?

Eine Gegenfrage aus dem Gespräch: Agenturen und Solopreneure bauen eigene SEO-Tools, CRMs und Automationen – oft mit dem Traum, sie zu verkaufen. Wenn aber gerade jeder baut, wer soll kaufen? Dann rücken Idee, Vertrieb, Community und Rechenleistung in den Vordergrund; der Code allein ist kein Burggraben mehr.

Fabian zieht den Bogen zur Compiler-Geschichte: Auch damals galt „Maschinen schreiben Software“ als unmöglich, bevor Abstraktionsschichten Alltag wurden. Heute steigen Menschen ohne klassischen Dev-Background in Docker, APIs und Module ein – und lassen sich Unterschiede von der KI erklären. Die frühere Grenze zwischen Fachseite und IT wird durchlässiger.

Agents, Skills und Bot-Organisation

Im Gespräch fallen Long-Running Agents, Skills/Subagents und der Ralph Loop (wiederholte Fertig-Prüfung, bis nichts mehr geändert wird). Fabians Praxis: mehrere spezialisierte Bots mit kleinem Kontext – etwa für Recherche, Networking oder Postfach – statt eines generischen Unternehmensgehirns.

Yusufs These dazu: Ein generisches „Company Brain“ scheitert oft, weil Domain-Know-how organisationsspezifisch ist. RAG und Pipelines sind austauschbar; die Simulation der eigenen Organisation nicht. Wer KI verankern will, muss die eigenen Zusammenhänge modellieren.

Tokens, Compute und Europa

Ein roter Faden: Wer verdient an Tokens und Hardware – und wiederholt Europa den Fehler, nur Nutzer von Plattformen zu sein? Themen wie Entscheidungsmodelle (günstig Ja/Nein statt teurer Output-Tokens), europäische Modelle und die Frage nach Compute-Vorsprung der Frontier-Labs tauchen im Gespräch auf – immer mit der Einordnung, dass Zahlen und Claims geprüft werden müssen.

Fabians Schlussbild: wie ein Elfmeterschießen – man weiß, dass etwas passiert, aber nicht wo. Der Rat: dranbleiben und verstehen. Yusufs Gegenpol: Human to Human bleibt Premium.

LinkedIn-Promo und Snippets

Zur Veröffentlichung gibt es auch einen LinkedIn-Post mit Promo-Video: eine KI-Avatar-Zusammenfassung der Folge (anders intro-mäßig als der volle Podcast). Die komplette Episode läuft auf YouTube und den Audio-Kanälen. Wer kürzere Takes für Instagram oder andere Kanäle braucht, kann das laut Yusuf Sar gezielt anfragen.

Fazit

Folge 94 von KI & Tech to Go ordnet den Moment ein, in dem Software Software baut: von Vibe-Code und Agents über die 100x-Lücke bis zu Tokens, Compute und der Frage, was übrig bleibt, wenn Code kopierbar wird. Wer die Diskussion hören will, startet bei YouTube oder den Shownotes; wer die Konferenz-Perspektive vertiefen möchte, schaut auf SEO DAY und AI Coding Days.