P2Pとかその辺のお話R | Sharing is Caring [Unofficial]お前のAIスロップなんざ誰も読みたくねえよ（送りつけてくんな）
Aljoscha Rittner (beandev)Wie sich manche krampfhaft an KI Assistenten klammern, die "schnell" Antworten liefern, aber das konstant ungenau machen.
Ich meinte, wenn das Ergebnis des KI Assistenten schon seit zwei Wochen immer wieder fehlerhafte Abfragen liefert (und damit varierende, nicht vergleichbare Ergebnisse), sollte man evtl doch zu stabilen selbstprogrammierten Abfragen wechseln.
Die Reaktion war, dass AI in Zukunft funktionieren muss und man sich nicht an Legacy Tools aufhalten sollte.
Okay. Das ist dann so der Punkt, wo ich argumentativ auch nicht mehr weiter weiß.
Es gibt nicht nur Vibe Coding. Es gibt auch Menschen, die machen Vibe Working. Sie versuchen jegliche Tätigkeit mit LLM zu lösen, weil sie glauben, keine Zeit zu finden, sich selbst in das Thema einzuarbeiten.
Am Ende stehen sie vor einem Resultat, von dem sie nicht mehr wissen, wie sie dahingekommen sind. Sie können es nicht mal erklären, wenn man Fragen dazu hat.
Manchmal ist es frustrierend.
Heute eine mit ChatGPT generierte Mail bekommen (also fein mit Emoticon Bulletpointlisten), ohne Corporate Design Footer.
Als Phishing gemeldet.
Schon zehn Minuten mit einem KI-Chatbot reduzieren unsere Denkleistung - KI
> Wenn wir Rechenaufgaben oder Übungen zum Textverständnis an KI-Tools abgeben, verlernen wir, sie selbst zu lösen, zeigt eine britisch-amerikanische Studie
Seufz, Kollege nutzt LLM um Guidelines und Best Practice zur Diagrammerstellung zu überprüfen. Best practice ist in einem Confluence Space, Diagramm ist ein Draw.io (in unserem EAM).
40% der Findings sind false negative. Ein Finding ausgedacht.
Der Text, den die LLM dazu schreibt hat mehr Buchstaben, als das XML des Diagramms.
Auf die Frage, wie ich sowas mache: Ich benutze mein Gehirn.
Man muss Microsoft ernst nehmen. LLMs sind für das Entertainment, nicht für den produktiven Einsatz gedacht. Nur ist das Entertainment allein auf der Prompt-Seite. Die Menschen, die das Ergebnis reviewen müssen, leiden darunter.
Michael Downey 
💩 "The researchers found that 40% of workers had encountered workslop within a month, and then spent an average of 3.4 hours a month dealing with it – which the study estimates adds up to $8.1m in lost productivity for a 10,000-person organization."
https://www.theguardian.com/technology/2026/apr/14/ai-productivity-workplace-errors
Jon SnowBosses say AI boosts productivity – workers say they’re drowning in ‘workslop’
https://www.theguardian.com/technology/2026/apr/14/ai-productivity-workplace-errors
Peter Riley2026 workers say they’re drowning in ‘workslop’ *
https://www.theguardian.com/technology/2026/apr/14/ai-productivity-workplace-errors
* WORKSLOP refers to AI-generated work that seems polished but is flawed and in need of heavy corrections
https://www.betterup.com/workslop
Rihards Olups"Workslop is an unintended consequence of the AI boom. It’s what happens when employees use AI to quickly generate work that seems polished – at least superficially – but is in fact so flawed or inaccurate that it needs to be heavily corrected, cleaned upor even completely redone after it’s passed on to colleagues."
Seems like the usual slop, just in the context of work. No objections to "workslop" being a more narrow term, though.
https://www.theguardian.com/technology/2026/apr/14/ai-productivity-workplace-errors