Growth Stratege, Performance Marketer, Entwickler, Data Scientist und Unicorn.
Servus, ich bin Georg, Growth Hacker, Data Scientist und Entwickler mit 14 Jahren Erfahrung. Heutzutage nennt sich jeder Entwickler oder Data Scientist, solange ein KI Prompt offen ist. Es ist wie einen Lebenslauf in perfektem Englisch zu lesen, nur um im Interview zuzusehen, wie der Kandidat in sich zusammenfällt und gebrochenes Englisch heraufwürgt und stottert. Die brauchen ihren KI Prompt wie ein Junkie die Nadel, und diese Abhängigkeit ist ein Risiko, das dein Unternehmen teuer zu stehen kommen wird. Ich habe 14 Jahre echte Erfahrung in Data Science, Entwicklung und Performance Marketing. Kein Copy Paste aus ChatGPT oder Claude Code. Pures Skillset und verstehen der Zusammenhänge, um dein Business wirklich nach vorne zu bringen. Ach ja, ich spreche auch fließend Britisches Englisch und Österreichisches Deutsch 😘
Eine Erkundung warum bestimmte komplexe Hochdruck-Projekte von einem tief erfahrenen Entwickler besser bedient werden als von einem koordinierten Team. Behandelt die Koordinationssteuer der Team-Kommunikation, den Meeting-Overhead der mehr Zeit verbraucht als die eigentliche Arbeit, wie Jahre der Erfahrung Mustererkennung und das Denken fünfzehn Schritte voraus ermöglichen, die Psychologie des Haltens ganzer Systeme im Kopf, Anforderungen so tief verstehen dass Ausführung unvermeidlich wird, beim ersten Mal unter Druck richtig liegen, und spezifische Projekttypen wo Solo-Expertise konsistent Team-Ansätze übertrifft.
Ein unterhaltsamer und brutal ehrlicher Blick auf die boomende Industrie des Reparierens von KI-generierten Code-Katastrophen. Zum ersten Mal in der Geschichte verdienen erfahrene Entwickler mehr als Anwaltskanzleien. Behandelt warum wir jetzt 450€ pro Stunde verlangen um den Schlamassel aufzuräumen den Agenturen und Entwickler hinterlassen haben die dachten KI bedeutet sie müssten nicht wissen was sie tun. Erforscht die komplette Abwesenheit von TDD und BDD in Vibe-codierten Projekten, wie eins fixen drei andere kaputt macht wenn es keine Tests gibt, den Albtraum undokumentierter KI-generierter Spaghetti, warum Unternehmen am Ende dreimal mehr fürs Fixen zahlen als sie fürs richtige Bauen gezahlt hätten, und wie KI eigentlich von Leuten genutzt werden sollte die Softwareentwicklung verstehen.
Eine persönliche und philosophische Erkundung warum Unternehmen sich entscheiden mit Auftragnehmern statt Angestellten zu arbeiten, und warum die konventionelle Erklärung den Punkt komplett verfehlt. Diskutiert wie Arbeitsrecht rund um Arbeitszeiten der echte Treiber ist, die Fähigkeit Marathon-Sessions zu arbeiten wenn Deadlines es verlangen, komplexe Lösungen schnell für Kunden wie Deliveroo und Selfridges zu liefern, die fokussierte Deep Work die davon kommt das zu lieben was man tut, und der Freiheits-Trade-off der alles lohnend macht.
Ein umfassender Leitfaden um Produkte schneller zu liefern ohne das Wichtige zu opfern. Behandelt Critical Path Methodik und wie man identifiziert was tatsächlich den Launch blockiert, die Over-Engineering-Falle und warum Perfekt der Feind von Geliefert ist, QA-Realität und das Akzeptieren dass Nutzer Dinge kaputt machen die man sich nie vorgestellt hat, die Trust the Process Mentalität fürs Arbeiten unter Druck, Zeitmanagement-Strategien um Qualität unter Termindruck zu erhalten, warum Kunden Design und Logik definieren müssen statt Management-Teams in Meetingräumen, Gewinnmaximierung durch Verschwendungsminimierung, und Produkte mit echten Nutzern testen bevor massive Budgets festgelegt werden.
Ein umfassender Deep Dive in jede wichtige Testmethodik im digitalen Marketing. Behandelt das Arbeiten ohne Tests, A/B Testing mit zwei Varianten, Multi-split Testing mit drei oder mehr Varianten, Multivariate Testing für Elementkombinationen, Holdout Kontrollgruppen zur Messung des inkrementellen Lifts, geographisches Split Testing für regionale Kampagnen, Audience Split Testing für segmentspezifische Optimierung und sequentielles zeitbasiertes Testing für Low-Traffic Szenarien. Jede Methode enthält detaillierte Erklärungen wann sie verwendet wird, statistische Anforderungen, Implementierungsüberlegungen, Vor- und Nachteile sowie reale Beispiele aus E-Commerce, SaaS, Fintech, Reise und Einzelhandel.
Eine ausgewogene, tiefgehende Analyse ob KI eine weitere Dotcom-Blase oder eine echte technologische Revolution darstellt. Untersucht die finanzielle Realität von 700 Milliarden Dollar jährlichen Ausgaben gegen tatsächliche Einnahmen, erforscht ob wir KI richtig nutzen oder nur Chatbots auf alles schrauben, untersucht warum die meisten Startups alte Ideen als Wrapper recyceln, identifiziert wo KI wirklich transformativ ist (kleine maßgeschneiderte Lösungen, Probleme blockiert durch Denkleistung, Kostenbarrieren), erklärt warum Meta und Google trotz KI-Hype wieder Entwickler einstellen, enthüllt versteckte Kosten in Inferenz, Fehlerprüfung und Implementierung, und seziert das Benchmark-Gaming-Problem des Tokenmaxxing.
