AI Basics
Understand how today's AI models really work, and where they fall short. Learn to use them with judgment instead of blind trust. Learn from industry experts and put it into practice in our AI City Quest mini-game. The essential starting point for anyone new to working professionally with AI.
AI Skills
Go from user to builder, step by step. Learn the practical skills that set you apart: coding with AI, using tools through MCPs, and designing workflows that automate real tasks. Build from your first prompt to complete AI systems in professional work environments.
THINKBEYONDAI
The best professionals of the next decade won't ignore AI, and they won't trust it blindly either. They will be the ones who define what counts as correct in their field, not in spite of automation but through it.
ThinkBeyondAI exists to support exactly that: understanding how these systems work and recognizing where they fail, so that you remain the standard AI is measured against rather than the one it overtakes.
We study how AI is reshaping professional work and what it means for institutions whose authority rests on human judgment. And we go beyond theory: we show how the tools are used in everyday practice and create learning materials for teams and individuals.
Our work grows out of an international collaboration between students, professors and practitioners. Students bring the questions their future professions have stopped asking. Professors bring methodological rigor. Practitioners bring the reality of everyday work.
Think beyond the forecast.
Featured posts
A Bain partner on where AI has already changed consulting work, which roles it creates, and what he now expects from applicants.
by Carl Erhard, Sep 18, 2026
A field study of a service robot in a campus store found that perceived usefulness and the robot's way of speaking shaped acceptance. That transfers to prompting.
by Carl Erhard, Sep 18, 2026
Bain's consultants have built more than 19,000 custom GPTs, and in the UK the firm says it will hire 25 percent more graduates, not fewer.
by Carl Erhard, Sep 18, 2026
Push a model past a perfect fit on its training data and test error starts falling again. Double descent, and what it did to learning theory.
by Tom Buchholz, Sep 16, 2026
A language model puts a probability on every possible next word, picks one, and runs the calculation again. Everything else follows from that loop.
by Emil Ohligs, Sep 16, 2026
A KKR managing director on where AI lands in a private equity firm, what the deal market looks like, and how to get noticed when applying.
by Emil Ohligs, Sep 16, 2026
Latest posts
(80 Posts)
Was uns ein Experiment an der Oregon State University über gutes Prompting verrät Am 9. April 2026 fand an der WU Wien mit Ladies that Lead unser erster Prompt Engineering Workshop statt. Im Vorfeld hatte ich die Gelegenheit, erneut mit Prof. Inhwa Kim zu sprechen — der Forscherin, deren Arbeit zu
by Carl Erhard, May 08, 2026
Stellen Sie sich vor, Sie beantragen einen Kredit. Sie haben ein geregeltes Einkommen, keine offenen Schulden etc. Trotzdem kommt die Absage — automatisch, innerhalb von Sekunden. Kein Sachbearbeiter, keine Begründung, keine Möglichkeit nachzufragen. Irgendwo in einem Rechenzentrum hat ein Algorithmus entschieden, dass Sie kein geeigneter Kreditnehmer sind. Was genau zu dieser
by Emil Ohligs, May 02, 2026
Was echte Palantir-Consulting-Projekte über die Zukunft deines Einstiegsjobs verraten — und warum ein gut gebauter Masterprompt dieselbe Arbeit im Kleinen ist. Ezekiel Akinsanya studierte vier Jahre in Princeton mit einem klaren Ziel: McKinsey. Consulting-Club gegründet, Sommer-Praktika absolviert, Cases gedrillt. Im Frühjahr 2026 schloss er ab — und entschied
by Carl Erhard, Apr 26, 2026
Günstiger pro Token, teurer insgesamt. Das ist die Paradoxie, mit der KI-Verantwortliche im Finanzsektor gerade konfrontiert sind. Die Kosten pro Verarbeitungseinheit sinken kontinuierlich, aber die Gesamtrechnung steigt. Das klingt widersprüchlich, ist aber erklärbar — und wer den Mechanismus dahinter versteht, trifft bessere Architekturentscheidungen. Was Inference überhaupt bedeutet Bevor es um
by Emil Ohligs, Apr 18, 2026
Wer ein KI-Modell auswählt, verlässt sich auf eine einfache Annahme: Das Modell mit der höchsten Accuracy auf dem Testset ist das beste Modell für den Produktionseinsatz. Eine Studie vom MIT zeigt, dass diese Annahme systematisch falsch sein kann — und zwar nicht aufgrund von Overfitting oder schlechter Architektur, sondern wegen
by Emil Ohligs, Apr 11, 2026
Die KI-Branche debattiert Modellarchitekturen, Parametergrößen und Trainingsverfahren während das eigentliche Problem systematisch übersehen wird: die Qualität der Inputdaten. Wer schlechte Daten in ein leistungsstarkes Modell eingibt, bekommt schlechte Ergebnisse zurück. Das ist kein neues Prinzip. Unter dem Begriff Garbage In, Garbage Out ist es seit Jahrzehnten bekannt. Aber im
by Emil Ohligs, Apr 04, 2026