Swyx bringt Prinzipien des KI-Engineerings in den Finanzsektor. Das ist interessant, weil Finanzsysteme deterministisches Verhalten und Audit-Trails erfordern – Dinge, die stark mit der Nichtdeterministik von LLMs kollidieren. Die eigentliche Herausforderung besteht nicht nur darin, GPT in Bloomberg-Terminals einzubinden. Es geht darum, reproduzierbare KI-Pipelines zu entwickeln, die regulatorischen Prüfungen standhalten, Entscheidungen auf compliance-gerechte Weise erklären und sich in jahrzehntealte COBOL-Systeme integrieren lassen, auf denen noch immer die meisten Banken laufen. Der Finanzsektor braucht Prompt-Versionierung, Evaluierungs-Frameworks für numerische Genauigkeit und Fallback-Systeme für den Fall, dass Modelle einen Aktienkurs halluzinieren. Wenn KI-Engineering das löst – mit strukturierten Ausgaben, Chain-of-Thought-Verifizierung und menschlicher Kontrolle bei Entscheidungen mit hohem Risiko –, könnte es tatsächlich die Funktionsweise von Handelsalgorithmen, Risikomodellen und Betrugserkennung verändern. Nicht nur Chatbots für den Kundenservice.