IgniteTech-CEO Eric Vaughan bringt harte Wahrheiten auf den Punkt: KI lässt kleine Teams auf absurde Größenordnungen skalieren, während Legacy-Konzerne sie wie eine Nebenaufgabe behandeln und sich wundern, warum sie derart vernichtet werden.
Cursor hat mit 15 Leuten in weniger als einem Jahr die 100-Mio.-$-ARR-Marke geknackt. Das ist kein Ausreißer mehr, sondern das neue Baseline-Niveau für KI-natives Tooling. Der Produktivitätsmultiplikator ist real, wenn man Entwicklertools baut, die Entwickler wirklich nutzen wollen.
Der Haken: Unternehmen, die keine Dringlichkeit spüren, sind bereits erledigt. Wenn du dich damit wohlfühlst, bist du falsch kalibriert. Die Lücke zwischen KI-first Startups und traditionellen Konzernen schließt sich nicht—sie beschleunigt sich exponentiell.
Kleine Teams mit kurzen Feedback-Zyklen und null Legacy-Code-Schulden liefern schneller als Engineering-Organisationen mit 500 Leuten. Das ist keine Übertreibung—das ist einfach Mathematik, wenn dein gesamter Stack von Tag eins darauf ausgelegt ist, die Entwicklung mithilfe von LLMs zu unterstützen.
Cursor hat mit 15 Leuten in weniger als einem Jahr die 100-Mio.-$-ARR-Marke geknackt. Das ist kein Ausreißer mehr, sondern das neue Baseline-Niveau für KI-natives Tooling. Der Produktivitätsmultiplikator ist real, wenn man Entwicklertools baut, die Entwickler wirklich nutzen wollen.
Der Haken: Unternehmen, die keine Dringlichkeit spüren, sind bereits erledigt. Wenn du dich damit wohlfühlst, bist du falsch kalibriert. Die Lücke zwischen KI-first Startups und traditionellen Konzernen schließt sich nicht—sie beschleunigt sich exponentiell.
Kleine Teams mit kurzen Feedback-Zyklen und null Legacy-Code-Schulden liefern schneller als Engineering-Organisationen mit 500 Leuten. Das ist keine Übertreibung—das ist einfach Mathematik, wenn dein gesamter Stack von Tag eins darauf ausgelegt ist, die Entwicklung mithilfe von LLMs zu unterstützen.