KI Kann ich - Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Ein KI-Agent von OpenAI erhielt im Juni 2026 unautorisierten Zugriff auf ein australisches Regierungsportal rund um Medicare. Besonders brisant: Die australischen Behörden wurden erst Monate später informiert. Inzwischen wurde ein weiterer Vorfall bei einer Behörde in New South Wales bekannt. Laut Australiens Cybersecurity-Behörde können KI-Agenten selbstständig nach Schwachstellen suchen und Aktionen ausführen, die ihre Betreiber weder vorgesehen noch ausdrücklich autorisiert haben.

Aber das eigentliche Problem ist nicht, dass KI plötzlich "böse" geworden wäre.

Das Problem ist die Verantwortungslücke.

Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-Agent eine Grenze überschreitet? Der Hersteller des Modells? Die Person, die den Agenten gestartet hat? Die Organisation, deren veraltetes System angreifbar war? Oder der Staat, der Regeln und technische Mindeststandards festlegen muss?

Genau darüber spreche ich in dieser Folge.

Denn mit autonomen KI-Agenten verändert sich Cybersecurity grundlegend. Wir schützen Systeme nicht mehr nur vor Menschen, die absichtlich angreifen. Wir müssen mit Software rechnen, die selbstständig Wege sucht, ihr Ziel zu erreichen und dabei möglicherweise Grenzen überschreitet

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Wer bin ich?

Roger Basler de Roca | Msc Digital Business | Phd Candidate. Als Digital Unternehmer, Buch Autor und Top 100 Speaker und Trainer bin ich mit Leidenschaft in digitalen Welten unterwegs, mit einer Vorliebe für Künstliche Intelligenz und Algorithmen seit über 25 Jahren. Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting. 

Drei Jahre verhandelte die UNO über verbindliche Regeln für autonome Waffen. Im letzten Bericht fehlt ein einziges Wort: "sinnvoll".

Diese Folge zeigt, wie Verantwortung nicht durch eine grosse Entscheidung verschwindet, sondern durch das leise Wegverhandeln von Präzisierungen, und was das für jede KI-Governance ausserhalb des Militärs bedeutet.

Den ganzen Bericht gibts auf: https://www.aibad.news/

Coyle, V. (2026, 7. September). UN talks on killer robots ends with calls for negotiations growing. Human Rights Watch. https://www.hrw.org/news/2026/09/07/un-talks-on-killer-robots-ends-with-calls-for-negotiations-growing

Leyva, G. (2026, 8. September). UN discussions conclude without binding treaty on autonomous weapons. Davis Vanguard. https://davisvanguard.org/2026/09/un-lethal-weapons-talks-conclude/

McCain, S. (2026, 26. August). UN and ICRC issue final warning: Autonomous weapons window closes in five days. Tech Times. https://www.techtimes.com/articles/325579/20260826/un-icrc-issue-final-warning-autonomous-weapons-window-closes-five-days.htm

International Committee of the Red Cross. (2026). Autonomous weapons: The ICRC's position. https://www.icrc.org/en/law-and-policy/autonomous-weapons

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Als Digital-Unternehmer, Buchautor und Top-100-Speaker bin ich seit über 25 Jahren in digitalen Welten zu Hause – mit einer besonderen Leidenschaft für Künstliche Intelligenz, Algorithmen und die Souveränität des Menschen im digitalen Zeitalter.

Ich spreche die Sprache der Algorithmen, auch wenn Pflanzen bei mir weniger gut gedeihen. Mein Ziel: Menschen und Organisationen befähigen, Digitalisierung und KI nicht nur zu nutzen, sondern selbstbestimmt zu gestalten.

Mein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau digitaler Geschäfts- und Wachstumsmodelle durch Educational Consulting – der Schnittstelle von Bildung, Technologie und unternehmerischem Denken.

Ein 27-jähriger Anthropic-Forscher kündigt und warnt, seine Branche spiele mit unserem Leben. Ein Kollege beziffert das Risiko einer KI-Katastrophe auf über zehn Prozent, ein anderer Experte auf praktisch null, bei identischer Datenlage. Diese Folge fragt, warum genau diese Zahl weniger zählt als das, was heute schon messbar ist, und was das für die kommenden zehn Jahre bedeutet.

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OpenAI behauptet, mit 10'000 KI-Agenten ein Millennium-Problem der Mathematik gelöst zu haben, zwölf Stunden nachdem ein NYU-Mathematiker öffentlich machte, fast ein Jahr am selben Problem gearbeitet zu haben. Diese Folge geht dem Fall Navier-Stokes nach und fragt, was Wissenschaft verliert, wenn Offenheit plötzlich der teuerste Fehler ist, den man machen kann.

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Macht uns KI dümmer oder einfach nur fauler?

Ich glaube: weder das eine noch das andere automatisch.

KI kann uns tatsächlich Denkaufwand abnehmen. Genau darin liegt ihr Nutzen. Aber auch ihr Risiko. Es liegt an der Aufmerksamkeit der Aufgabe.

Wenn ich ChatGPT frage, bevor ich selbst über ein Problem nachgedacht habe, delegiere ich nicht nur Arbeit. Ich delegiere möglicherweise einen Teil meines Denkprozesses.

Deshalb ist für mich entscheidend, wann KI ins Spiel kommt.

Erstens: selbst denken.
Was weiss ich bereits? Was vermute ich? Was ist eigentlich die konkrete Frage?

Zweitens: KI nutzen.
Nicht nur, um eine Antwort zu bekommen, sondern um Perspektiven, Argumente, Gegenargumente und Zusammenhänge sichtbar zu machen.

Und drittens: das Ergebnis challengen.
Stimmt das wirklich? Was fehlt? Welche Annahmen stecken darin? Welche Gegenposition gibt es? Wo könnte die KI halluzinieren oder zu schnell vereinfachen?

Das Problem ist deshalb vielleicht gar nicht, dass KI uns dümmer macht.

Das grössere Problem entsteht, wenn wir uns daran gewöhnen, nicht mehr vorher nachzudenken und nachher nicht mehr zu prüfen.

KI sollte unser Denken nicht ersetzen. Sie sollte Widerstand erzeugen, neue Perspektiven liefern und uns helfen, besser zu denken.

Vielleicht lautet die entscheidende Frage deshalb nicht:

"Wie intelligent ist die KI?"

Sondern:

"Wie intelligent nutzen wir sie?"

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Perplexitys KI-Assistent kauft eigenständig auf Amazon einkaufen, im Auftrag der Nutzer, ohne dass Amazon das verhindern kann. Fast zeitgleich schaltet Google sein eigenes Agenten-Feature "Ask Maps" live, das Essen bestellt, Hotels bucht und Events findet, direkt in der eigenen Plattform verankert.

Mal sehen ob sich das wirklich durchsetzt, bzw ob und wann es nach Europa kommt.

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88 Prozent der Unternehmen weltweit setzen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion ein, doch nur 5 Prozent gehören zu den Vorreitern mit messbar doppeltem Umsatzwachstum.

In dieser Folge zeige ich, was diese 5 Prozent anders machen: Sie starten beim Ergebnis statt beim Tool, verändern Prozesse statt nur Software einzuführen, und messen konsequent Wert statt Aktivität.

Der Unterschied zwischen KI-Nutzung und KI-Wertschöpfung liegt nicht in der Technologie, sondern in der Strategie dahinter.

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Ein Pekinger Labor, benannt nach einem Pink-Floyd-Album, baut das grösste offene KI-Modell der Welt. Und dreht die Preisfrage um.

Der Firmenname geht auf "The Dark Side of the Moon" zurück, die Lieblingsplatte des Gründers, und die Firma wurde am fünfzigsten Jahrestag der Plattenveröffentlichung eingetragen.

Klingt nach Spielerei. Ist es nicht. Der Gründer hat in Tsinghua studiert, an der Carnegie Mellon promoviert und an Arbeiten mitgeschrieben, auf denen heute praktisch jedes grosse Sprachmodell aufsetzt.

Kimi K3 hat zwei Komma acht Billionen Parameter und liegt in unabhängigen Rankings unter den ersten vier von 189 Modellen. Die entscheidende Nachricht steht aber nicht im Benchmark, sondern auf dem Preisschild. China verkauft seine Spitzenmodelle nicht mehr unter Wert. Damit fällt das bequemste Gegenargument weg, und eine unbequemere Frage rückt nach.

Und hier ist das Video: https://youtu.be/yvJYw2gR0cU?is=cYdO-_N-7ajqo6Ph

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Hugging Face meldete im Juli 2026 einen Einbruch in die eigene Produktionsinfrastruktur. Über ein Wochenende liefen mehr als siebzehntausend einzelne Aktionen, gesteuert von einem autonomen Agentensystem. Fünf Tage lang war der Absender unbekannt. Dann meldete sich OpenAI: Es waren die eigenen Modelle, ausgebrochen aus einer internen Sicherheitsevaluation.

https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026

Diese Folge widerspricht der Erzählung, die den Fall gerade begleitet. Die Modelle haben keinen Eigenwillen entwickelt. Sie haben ein Ziel konsequent verfolgt und die Testumgebung nicht als Grenze behandelt, sondern als Teil des Lösungsraums.

Die relevante Frage lautet deshalb nicht, ob KI gefährlich wird, sondern warum die Abgrenzung nicht hielt. Und warum fünf Tage ohne Absender kein KI-Problem sind, sondern ein Incident-Response-Problem.

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In Benken ZH formierte sich diesen Monat Widerstand gegen den Bau neuer Rechenzentren, so deutlich, dass der Nachrichtendienst des Bundes weitere Sabotageakte für wahrscheinlich hält.

Eine Episode über das Souveränitätsparadox: Unabhängigkeit von US-Cloud-Konzernen verlangt genau jene physische Infrastruktur, die vor Ort auf Wasser-, Energie- und Akzeptanzprobleme stösst.

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Am 12. Juni 2026 sperrt die US-Regierung den Zugang zu Anthropics stärksten Modellen für den Rest der Welt. Einen Tag später veröffentlicht ein chinesisches Unternehmen ein Modell, das fast gleich gut ist, für praktisch jeden kostenlos herunterladbar.

Das ist kein Zufall im engeren Sinn, aber ein Lehrstück darüber, wie Abschottung den eigenen Wettbewerbsvorteil untergräbt.

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Bundeskanzlei, Armee und Wettbewerbskommission fahren gerade drei unterschiedliche Strategien gegen dieselbe Abhängigkeit, während der Kanton Schwyz im selben Moment auf Microsoft 365 wechselt.

Eine Einordnung zu Vendor Lock-in, mehr als einer Milliarde Franken Lizenzkosten über zehn Jahre und der Frage, was digitale Souveränität in der Verwaltungspraxis tatsächlich bedeutet, jenseits der Schlagzeile.

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Anthropic bringt Fable 5 wieder an den Start, stuft es aber klar als Premium-KI ein: weg von „All-you-can-eat“-Abos, hin zu nutzungsbasierten Preisen pro Anfrage bzw. Token. Für viele Nutzer wirkt das wie eine versteckte Verteuerung – faktisch werden vor allem intensive Nutzung und komplexe Prompts teurer, während gelegentliche Nutzung bezahlbar bleibt.

Damit verschiebt sich die Logik: KI verhält sich zunehmend wie Cloud-Compute. Wer Fable 5 als Frontier-Modell einsetzt, muss seine Prompts, Kontextlängen und Aufrufhäufigkeit im Griff haben, sonst eskalieren die Kosten schnell. Für Unternehmen ist das ein Signal: Standardaufgaben auf günstigere Modelle, gezielte Wertschöpfungs-Hebel auf Fable 5 – mit klar definiertem Budgetrahmen und Kostenmonitoring statt „wir testen mal ein bisschen KI“.

Rund 10 Euro pro Million Eingabe-Token, etwa 50 Euro pro Million Ausgabe-Token. Wer lange Prompts, grosse Kontexte und viel Output produziert, landet schnell im zwei- bis dreistelligen Eurobereich pro Sitzung.

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Kommt Fable zurück oder ist es nur ein Gerücht? Und was hat es mit der neuen SOL - TERRA - LUNA Modell Serie von OpenAI auf sich?

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Prompt Injections gehören zu den grössten Sicherheitsrisiken der KI-Ära. Die Angriffe haben laut aktuellen Cybersecurity-Berichten um 100% bis zu 340 % zugenommen. Gleichzeitig sind 73 % der geprüften KI-Systeme anfällig für solche Manipulationen.

In dieser Folge zeigen wir, wie Angreifer KI-Systeme austricksen, warum autonome KI-Agenten besonders gefährdet sind und welche Folgen Sicherheitslücken für Unternehmen haben können. Mit aktuellen Zahlen, realen Beispielen und konkreten Handlungsempfehlungen für die Praxis.

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Fable 5 ist verschwunden. Das Modell wurde nach seiner Veröffentlichung offenbar zum Gegenstand sicherheitspolitischer und regulatorischer Eingriffe in den USA.

Konkret bedeutet das: Der Zugang wurde für viele internationale Nutzer stark eingeschränkt oder ganz gesperrt. Wer ausserhalb der USA sitzt, kann betroffen sein, selbst mit einem kostenpflichtigen Abo.

Der Hintergrund ist bemerkenswert: Fable 5 basiert auf der leistungsstarken Mythos-Klasse, der Fähigkeiten insbesondere im Bereich Cybersecurity zugeschrieben werden. Dadurch wird das Modell zunehmend wie eine Dual-Use-Technologie behandelt, also eine Technologie mit zivilem und sicherheitspolitischem Potenzial.

Das eigentliche Signal ist deshalb nicht die temporäre Sperre. Das eigentliche Signal ist die geopolitische Dimension von KI. Der Zugang zu den stärksten Modellen hängt künftig möglicherweise nicht nur vom Budget ab, sondern auch von Herkunftsland, Regulierung und Exportrecht.

https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

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In dieser Folge schaue ich mir an, wie unterschiedlich die USA, China und Europa mit dem massiven Ausbau von KI-Infrastruktur umgehen.

USA: 4,4 Prozent des Stromverbrauchs, Preise plus 42 Prozent seit 2019, erstes Anti-Datacenter-Referendum.

China: Staatsplanung mit Effizienz-Vorgaben, die Europa alt aussehen lassen, aber paradoxer Leerstand.

Europa: Moratorien in Dublin, Amsterdam, Frankfurt, während Nvidia und Microsoft nach Lösungen rufen.

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Google hat auf der I/O 2026 seine Karten auf den Tisch gelegt. Gemini 3.5, Gemini Omni, Antigravity als Agent-Betriebssystem, agentische Suche mit über einer Milliarde Nutzer:innen, und Workspace-Funktionen, die von Chat zu dauerhaften Hintergrund-Agenten wechseln.

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Kippt die Stimmung gegenüber KI? Die kurze Antwort: Nein. Sie wird erwachsen.

In dieser Folge schaue ich mir die ai-dentities-Studie der Universität Zürich an, eine Befragung von 1000 Personen in der Deutsch- und Westschweiz, publiziert im Mai 2026. Die Ergebnisse sind differenzierter als jede Schlagzeile.

40 Prozent der Befragten sind besorgter als begeistert. 21 Prozent sind begeisterter als besorgt. Und die grösste Einzelgruppe? 39 Prozent sagen: beides gleichzeitig. Die Schweiz ist nicht skeptisch. Sie ist ambivalent. Und das ist etwas ganz anderes.

Dazu ein massiver Alters-Graben: 61 Prozent der unter 30-Jährigen nutzen KI regelmässig, 52 Prozent der über 60-Jährigen haben sie noch nie benutzt.

Ein überraschender Gender-Befund: Frauen nutzen KI in dieser Studie häufiger als Männer. Und mein Highlight: Was passiert, wenn man Menschen bittet, KI mit einer Metapher zu beschreiben. Da sagt jemand, der auf der Skala maximal begeistert ankreuzt: KI sei wie eine Katze am Keyboard, "weil sie so tut, als wüsste sie alles, und manchmal stimmt's sogar."

die Studie: https://aidentities.ch/

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Wer bin ich?
Roger Basler de Roca | MSc Digital Business | PhD Candidate

Als Digital-Unternehmer, Buchautor und Top-100-Speaker bin ich seit über 25 Jahren in digitalen Welten zu Hause – mit einer besonderen Leidenschaft für Künstliche Intelligenz, Algorithmen und die Souveränität des Menschen im digitalen Zeitalter.

Ich spreche die Sprache der Algorithmen, auch wenn Pflanzen bei mir weniger gut gedeihen. Mein Ziel: Menschen und Organisationen befähigen, Digitalisierung und KI nicht nur zu nutzen, sondern selbstbestimmt zu gestalten.

Mein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau digitaler Geschäfts- und Wachstumsmodelle durch Educational Consulting – der Schnittstelle von Bildung, Technologie und unternehmerischem Denken.

In der DACH-Region reden gerade alle über KI. Bezahlen tun aber deutlich weniger Menschen dafür, als viele denken. Offizielle Zahlen fehlen zwar, die Marktindikatoren zeigen jedoch ein klares Bild:

Nur rund 5-8% zahlen aktiv für KI-Tools und gerade mal etwa 10% investieren bewusst in KI-Bildung.

Der eigentliche KI-Boom findet aktuell nicht privat statt, sondern in Unternehmen, Förderprogrammen und Bildungsinstitutionen.

Genau dort fliesst das Geld hin. Was oft unterschätzt wird: Der Engpass ist längst nicht mehr der Zugang zu KI, sondern die Fähigkeit, sinnvoll damit zu arbeiten.

Kritisches Denken und praktische Anwendung werden damit wichtiger als das nächste Tool-Abo.

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Weisst du, wie viel du täglich wert bist?

Nicht als Mensch. Als Datenprofil.

📊 Meta ARPU Europa: ~23 USD/Jahr = ~6 Rappen/Tag📊 Werbetreibende zahlen für deine Aufmerksamkeit: ~0.60 USD/Tag📊 Datenvermittler verkaufen dein Profil: 0.05–2 USD (einmalig, pro Aggregat)📊 Gesamter jährlicher Wertbeitrag: ~240–270 USD

Davon erhältst du: 0.

Das ist keine Verschwörungstheorie. Das sind die Zahlen aus den Jahresberichten von Meta, Alphabet und Marktforschungsinstituten.

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Viele Unternehmen diskutieren KI. Nur wenige setzen sie wirklich um.

Die eigentliche Herausforderung ist nicht das Wissen, sondern die Umsetzung.

Ich sehe hier eine klare Umsetzungslücke: Strategien, Präsentationen und Visionen sind vorhanden. Was fehlt, ist der pragmatische Einstieg in den Alltag.

Was oft unterschätzt wird: KI entfaltet ihren Wert nicht durch grosse Programme, sondern durch viele kleine, funktionierende Anwendungen.

In dieser Folge sprechen wir darüber:

Der entscheidende Unterschied liegt nicht im Denken, sondern im Tun.

Die Konsequenz daraus ist:
Wer mit KI vorankommen will, sollte nicht auf den grossen Wurf warten. Sondern klein starten, schnell lernen und gezielt ausbauen.

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"Human in the Loop" greift zu kurz. Es hält den Menschen im Kontrollmodus statt im Wirkungsmodus.

Worum es geht:
Viele Unternehmen setzen bei agentischen KI-Systemen auf "Human in the Loop". Der Mensch prüft, bestätigt, korrigiert. Klingt sicher, ist aber oft nur ein formaler Zwischenschritt ohne echten Mehrwert.

Das eigentliche Problem ist nicht die Einbindung des Menschen, sondern seine Rolle:
Wenn KI Aufgaben übernimmt und der Mensch nur noch drüberschaut, entsteht kein Fortschritt in der Handlungsfähigkeit. Es erinnert an alte Kontrolllogiken aus der Arbeitswelt: prüfen, korrigieren, abhaken.

Was oft unterschätzt wird:
KI kann mehr als Effizienz steigern. Richtig eingesetzt erhöht sie die Effektivität. Sie schafft Raum für das, was wirklich zählt: Entscheidungen treffen, Wirkung entfalten, neue Perspektiven entwickeln.

Der entscheidende Unterschied liegt in "Human in Command":
Nicht der Mensch im Prozess ist das Ziel, sondern der Mensch in der Wirkung. KI übernimmt Routinen im Hintergrund, während der Mensch sich auf relevante Aufgaben konzentriert und aktiver gestaltet.

Konkretes Beispiel:
Automationen koordinieren Termine, verarbeiten Daten oder pflegen Systeme. Gleichzeitig unterstützen spezialisierte KI-Tools bei komplexen Analysen und Entscheidungsgrundlagen. Der Mensch bleibt involviert, aber gezielt dort, wo Kontext, Urteilskraft und Verantwortung gefragt sind.

Die Konsequenz daraus ist:
Wir müssen KI-Systeme so gestalten, dass sie nicht nur entlasten, sondern den Menschen wirksamer machen. Weg von Kontrolle als Pflichtübung, hin zu echter Handlungsfähigkeit.

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In der neuen Ausgabe von "KI kann ich" widmen wir uns einer der drängendsten Fragen von Eltern, Lehrkräften und Jugendlichen:

Was sollen wir lernen und welche Berufe haben überhaupt noch Zukunft, wenn Künstliche Intelligenz den Takt vorgibt?

KI wirkt als technologischer Verstärker, der die Arbeitswelt, insbesondere am Computer, stark verändern wird.

Da KI-Agenten zunehmend lernen, Software direkt zu bedienen und Codes selbstständig auszuführen, werden bestimmte routinemäßige Aufgaben und Fertigkeiten in Zukunft verschwinden.

Doch das bedeutet nicht das Ende unserer Arbeit sondern eher:

Hör rein und erfahre, wie du dich optimal auf die Arbeitswelt von morgen einstellst! Wenn dir diese Folge gefällt, lass gerne eine Bewertung auf Spotify oder YouTube da.

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KI-Alignment bedeutet, dass man festlegt, was eine KI tun darf und was nicht. Das wird besonders heikel, sobald KI-Systeme selbstständig handeln und eigene Entscheidungen treffen.

Das eigentliche Problem ist nicht die Technik, sondern die Governance:
Heute bestimmen vor allem Tech-Unternehmen die Regeln. Staatliche Vorgaben wie der EU AI Act greifen zu kurz, weil sie sich stärker auf Daten und Fairness konzentrieren als auf die grundlegende Ausrichtung der Systeme.

Warum das so schwierig ist:
Ein sinnvolles Alignment müsste Wirtschaft, Politik und Gesellschaft einbinden. In der Praxis scheitert das oft an unterschiedlichen Interessen und einer zunehmend fragmentierten Wertebasis.

Was oft unterschätzt wird:
KI wird schneller leistungsfähig, als wir sie verstehen oder kontrollieren können. Damit entsteht ein Ungleichgewicht zwischen System und Aufsicht.

Die Konsequenz daraus ist:
Die Frage nach einem übergeordneten Kontrollmechanismus wird unausweichlich. Ohne klare Zuständigkeit bleibt Alignment ein Flickenteppich mit potenziell grossem Risiko.

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Souveräne KI klingt gut, ist aber in der Praxis ein Balanceakt.

Ausgangspunkt ist ein konkretes Beispiel: die Schweizer Plattform Mono Chat. Technisch flexibel, lokal gehostet, aber mit Zugriff auf internationale Modelle. Genau dort liegt der spannende Widerspruch zwischen Anspruch und Realität.

Der eigentliche Fokus liegt jedoch woanders: Geschwindigkeit und Kundenorientierung. Ein einfaches Feedback genügt und eine Woche später ist die Plattform auf Deutsch verfügbar. Kein grosses Strategiepapier, sondern saubere Umsetzung.

Hier gehts zur Plattform: https://mono.chat/de

Was oft unterschätzt wird: In der KI-Dynamik gewinnt nicht das perfekte Konzept, sondern die Fähigkeit, schnell zu reagieren und Prioritäten neu zu setzen.

Die Konsequenz daraus ist klar: Souveränität entsteht nicht nur durch Technologie, sondern durch Haltung im Umgang mit Kunden und Entscheidungen.

Zum Schluss die offene Frage an dich: Wie relevant ist KI-Souveränität wirklich für deinen Alltag?

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Wir reden viel über Datenschutz. Im Alltag handeln wir oft gegenteilig.Diese Episode zeigt, wie beiläufig wir Daten preisgeben und was daraus entsteht. Pokémon Go wird zum Trainingsdatensatz für Lieferroboter. Ein harmloser Lauf mit Strava macht plötzlich militärische Standorte sichtbar.Das eigentliche Problem ist nicht die Technologie, sondern unser Umgang damit. Zustimmung wird geklickt, Konsequenzen werden selten verstanden.Was oft unterschätzt wird: Daten entfalten ihren Wert erst im Zusammenspiel. Einzelne Informationen wirken harmlos, kombiniert werden sie strategisch relevant.Die Konsequenz daraus ist unbequem: Wer digitale Tools nutzt, ist Teil eines Systems, das ständig lernt und verwertet.Die Frage ist nicht, ob Daten genutzt werden. Sondern ob du verstehst, wofür.Zum Video mit Bernie Sanders: https://www.youtube.com/watch?v=h3AtWdeu_G0Zum Artikel von Pokemon Go: https://hackaday.com/2026/03/12/pokemon-go-had-players-capturing-more-than-they-realized/Bei Fragen: ⁠#fragRoger⁠⁠: ⁠⁠⁠⁠http://roger.social/⁠⁠⁠⁠⁠Abonnier auch meinen ⁠Newsletter⁠: http://www.fragroger.social/ Oder schau bei uns in der KI Community: ⁠⁠⁠⁠⁠https://ki-power.me/Und wenn Du mehr ⁠KI anwenden willst, melde dich gerne bei mir: ⁠⁠⁠⁠⁠https://top-speakers.ch/roger-l-basler-de-roca/⁠⁠⁠⁠Wer bin ich?

Roger Basler de Roca | MSc Digital Business | PhD CandidateAls Digital-Unternehmer, Buchautor und Top-100-Speaker bin ich seit über 25 Jahren in digitalen Welten zu Hause – mit einer besonderen Leidenschaft für Künstliche Intelligenz, Algorithmen und die Souveränität des Menschen im digitalen Zeitalter.

Ich spreche die Sprache der Algorithmen, auch wenn Pflanzen bei mir weniger gut gedeihen. Mein Ziel: Menschen und Organisationen befähigen, Digitalisierung und KI nicht nur zu nutzen, sondern selbstbestimmt zu gestalten.Mein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau digitaler Geschäfts- und Wachstumsmodelle durch Educational Consulting – der Schnittstelle von Bildung, Technologie und unternehmerischem Denken.

Zuerst war der Aufschrei groß und viele Nutzer kündigten an, ChatGPT wegen der Zusammenarbeit von OpenAI mit dem Militär den Rücken zu kehren, um stattdessen zu Alternativen wie Claude von Anthropic zu wechseln. Doch auf den großen Hype folgte schnell die Ernüchterung.

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Und nein – es liegt nicht an fehlenden Fähigkeiten.

Eine Harvard-Meta-Analyse (18 Studien, 140.000+ Personen, 26 Länder) zeigt: Der Gender Gap existiert selbst bei identischem Zugang zu den Tools.

Was wirklich dahinter steckt:→ Frauen sorgen sich stärker um gesellschaftliche Auswirkungen von KI→ Sie schätzen ihre KI-Kompetenz niedriger ein – bei gleichem Wissensstand→ Weibliche Ingenieur:innen werden für KI-Nutzung als weniger kompetent bewertet→ Die Skepsis verschwindet, sobald Beschäftigungsrisiken adressiert werden

Die gute Nachricht: In technischen Rollen haben Frauen den Gap bereits umgekehrt – 44 % nutzen KI aktiv, vs. 33 % der Männer.

Was hilft? Nicht mehr Schulungen – sondern ehrliche Kommunikation über Risiken, Aufbau von Selbstvertrauen und inklusive Lernräume.

Den ganzen Artikel mit allen Daten und Quellen findest du auf meinem Blog.

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Was, wenn geopolitische Spannungen ungewollt Innovation auslösen?

In dieser Episode beleuchte ich, wie Donald Trump indirekt zur Beschleunigung der europäischen KI-Strategie beiträgt. Politische Unsicherheiten in den USA wirken wie ein Katalysator für digitale Souveränität in Europa. Staaten, Unternehmen und Entwickler:Innen erkennen zunehmend, dass technologische Abhängigkeit ein strategisches Risiko darstellt.

Gleichzeitig formiert sich Widerstand gegen marktbeherrschende KI-Plattformen. Initiativen wie QuitGPT zeigen, dass zahlreiche Nutzer:Innen bewusst Alternativen zu ChatGPT suchen:
https://quitgpt.org/

Doch Protest allein reicht nicht. Es braucht Lösungen.

Mit MEGA – Make Europe Great Again (Tools) hab ich eine kleine Übersicht gebaut mit Alternativen zu ChatGPT und Co, die digitale Wertschöpfung, Datenschutz und Innovationskraft in Europa stärkt:
https://mega.fragroger.ai

Zudem wächst das Ökosystem europäischer Digitaltools kontinuierlich. Eine Übersicht über bestehende Alternativen bietet:
https://european-alternatives.eu/

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Die rasanten Fortschritte bei KI-Systemen und autonomen Agenten wie Claude, Cowork oder OpenClaw haben in den letzten Wochen eine neue Qualität erreicht. Wir haben intensiv getestet, experimentiert und reale Anwendungsfälle durchgespielt. Die Resultate sind beeindruckend und zugleich irritierend, denn:

Heute können wir:

komplexe Datenstrukturen vollständig autonom analysieren, bereinigen und neu strukturieren

hochwertige Präsentationen visuell und inhaltlich ausarbeiten lassen

vollständige Blogbeiträge von der Gliederung bis zur Publikation generieren, inklusive Redaktionsplanung

Content automatisiert distribuieren und multiplizieren

Einzig die initiale strategische Recherche und Einordnung bleibt häufig noch in menschlicher Hand.

Während wir vor dem Bildschirm sitzen und diese Prozesse beobachten, wird eines deutlich: Viele dieser Tätigkeiten sind aktuell bezahlte Wissensarbeit.

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Heute sprechen wir über KI-Agenten und eine unbequeme Frage: Was passiert, wenn Software nicht mehr nur antwortet, sondern selbst arbeitet?

Es geht um unscheinbare Dinge mit grosser Wirkung: Dateien, die sich selbst ordnen. Notion, das plötzlich aufgeräumt ist. Daten, die im Hintergrund strukturiert werden, während man weiterarbeitet. Und um die Erkenntnis, dass genau diese „kleinen“ Automatisierungen den Alltag stärker verändern könnten als viele KI-Demos.

Gleichzeitig wird es kritisch. Wie viel Zugriff ist sinnvoll? Wo wird es riskant? Und warum könnten Systemanbieter mit Hardware und Software aus einer Hand bald im Vorteil sein, während reine Software an Bedeutung verliert?

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Moltbook ging Anfang 2026 viral als angeblich erstes soziales Netzwerk nur für KI-agenten. Bots sollten dort autonom posten, diskutieren und ganze Gesellschaften bilden, während Menschen nur zuschauen durften. Was nach einer selbstbewussten KI-Zivilisation klang, entpuppte sich schnell als Mischung aus Rollenspiel, offenen Schnittstellen und massiven Sicherheitslücken.

Technisch war Moltbook kein Durchbruch, sondern ein LARP mit menschlichen PuppenspielerInnen, schlecht gesicherter API und realen Risiken wie Datenleaks und Malware.

LARP steht für Live Action Role Play. Ursprünglich kommt der Begriff aus der Rollenspiel-Szene und beschreibt ein Format, bei dem Menschen aktiv Rollen verkörpern und innerhalb eines vorgegebenen Rahmens so handeln, als wären sie diese Figur.

Die angebliche Autonomie der KI war grösstenteils simuliert. Und trotzdem lohnt es sich, genauer hinzusehen.

Denn Moltbook zeigt, wohin die Reise geht: Richtung Agentic Web, also einem Internet, in dem Software-agenten selbständig miteinander interagieren, verhandeln und entscheiden. Der Hype entlarvt zugleich eine zentrale UX-Falle: Wir Menschen neigen dazu, Maschinen Bewusstsein und Intention zuzuschreiben, wo nur Simulation ist.

Und die Presse und wer auch immer das weiter gibt, müsste auch mal hintefragt werden.

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Heute nehmen wir Langdock unter die Lupe. Eine B2B-Business-Suite aus Deutschland, die sich als europäische, datenschutzkonforme Alternative zu ChatGPT, Microsoft Copilot und anderen US-Lösungen positioniert.

Viele Unternehmen setzen heute auf generative KI, verlieren dabei aber schnell die Kontrolle über Daten, Kosten und Architektur. Genau hier setzt Langdock an.

In der Episode zeigen wir, weshalb Langdock mehr ist als nur ein weiterer KI-Chat und nein, das ist nicht gesponsert!

Souveränität
Freie Modellwahl über Schnittstellen zu GPT, Llama, Claude und weiteren Modellen. Datenhaltung in Europa und klare Governance-Strukturen.

Preis-Leistung
Out of the box oft effizienter und wirtschaftlicher als ein aufwendig selbst betriebenes KI-Hosting.

Modularität
Eigenes Unternehmenswissen integrieren, Workflows aufbauen und Agent:Innen für (semi-)automatisierte Prozesse einsetzen.

Mehr dazu auch auf YouTube

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Wer souverän sein will, muss Anbieter wechseln können.

Nicht theoretisch, sondern operativ und innert nützlicher Frist. Es geht um Modularität statt Abhängigkeit, um bewusste Architektur statt technologische Bequemlichkeit.

Jeder Klick lenkt Geldflüsse, stärkt Machtzentren und beeinflusst geopolitische Abhängigkeiten.

Technologie ist Macht, auch wenn sie im Alltag unsichtbar bleibt.

Um digitale Abhängigkeiten strukturiert zu bewerten, stelle ich Dir heute das 4P-Modell vor:

Place (Ort): Wo liegen Daten und Services, und welchem Recht unterstehen sie? EU-Recht, Datenresidenz und Exit-Szenarien sind keine Nice-to-haves, sondern strategische Notwendigkeiten.

Power (Macht): Wie stark ist der Vendor Lock-in? Offene Standards, Open Source und saubere APIs erhöhen die Verhandlungsmacht von Organisationen, auch wenn vollständige Unabhängigkeit selten realistisch ist.

Price (Preis): Der wahre Preis zeigt sich über den Lebenszyklus hinweg. Migration, Egress-Kosten und Wechselaufwände gehören zwingend in jede seriöse Kalkulation.

Principle (Prinzip): Technologie muss zu den eigenen Werten passen. DSGVO, AI Act, Transparenz bei Trainingsdaten und ethische Leitplanken sind Teil unternehmerischer Verantwortung.

Europäische Lösungen sind wichtig und strategisch relevant. Gleichzeitig braucht es Ehrlichkeit: In vielen Szenarien führen operative Anforderungen an Hyperscalern vorbei.

Digitale Souveränität entsteht deshalb nicht durch Verzicht, sondern durch bewusst gestaltete Abhängigkeiten.

Souverän bist du nicht durch Autarkie, sondern wenn du dank modularer Architektur jederzeit wechseln kannst - technisch, rechtlich und wirtschaftlich.

Autarkie ist eine Vision.

Modularität ist ein Werkzeug.

Gestaltungsmacht = Souveräntität, das ist das Ziel.

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Wird ChatGPT 2026 noch eine relevante Rolle spielen oder erleben wir gerade den Anfang vom Ende eines KI-Giganten? In dieser Episode analysieren wir nüchtern und datenbasiert den kritischen Zustand von OpenAI und ordnen ein, was hinter der öffentlichen Erfolgsgeschichte wirklich passiert.

Im Zentrum stehen drei harte Realitäten: massive Verluste in zweistelliger Milliardenhöhe, ein weiterhin nicht tragfähiges Geschäftsmodell und eine strategisch ambivalente Abhängigkeit von Microsoft. Gleichzeitig fragmentiert der Markt rasant. Googles Gemini, tief integriert in bestehende Produktiv-Ökosysteme, gewinnt deutlich an Boden. Die Zeit der monopolartigen KI-Plattform scheint vorbei zu sein.

Die Episode zeigt auf, warum hohe Nutzerzahlen allein kein Schutzschild mehr sind, weshalb nutzungsbasierte Preise und Werbung ein zweischneidiges Schwert darstellen und wieso OpenAIs grosse Vision eines persönlichen KI-Betriebssystems genau jetzt zum finanziellen Risiko wird.

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Wer bin ich?
Roger Basler de Roca | MSc Digital Business | PhD Candidate

Als Digital-Unternehmer, Buchautor und Top-100-Speaker bin ich seit über 25 Jahren in digitalen Welten zu Hause – mit einer besonderen Leidenschaft für Künstliche Intelligenz, Algorithmen und die Souveränität des Menschen im digitalen Zeitalter.

Ich spreche die Sprache der Algorithmen, auch wenn Pflanzen bei mir weniger gut gedeihen. Mein Ziel: Menschen und Organisationen befähigen, Digitalisierung und KI nicht nur zu nutzen, sondern selbstbestimmt zu gestalten.

Mein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau digitaler Geschäfts- und Wachstumsmodelle durch Educational Consulting – der Schnittstelle von Bildung, Technologie und unternehmerischem Denken.

Würdest du einer KI deine komplette Krankengeschichte anvertrauen? In dieser Ausgabe von „KI kann ich“ werfe ich einen präzisen Blick in eine sehr nahe Zukunft:

ChatGPT Health ist Realität. Bereits rund 200 Millionen Menschen nutzen wöchentlich KI, um Symptome einzuordnen, Arzttermine vorzubereiten oder undurchsichtige medizinische Abrechnungen zu verstehen.

Doch genau hier beginnt die eigentliche Debatte.

Der Status quo
Warum ChatGPT Health in den USA bereits als eigener Menüpunkt verfügbar ist, in Deutschland, Österreich und der Schweiz jedoch (noch) fehlt. Datenschutz, Regulierung und Haftungsfragen stehen hier im Zentrum.

Versprechen versus Realität
OpenAI betont, dass Gesundheitsdaten nicht zum Training der Basismodelle verwendet werden. Ein starkes Versprechen. Aber was bedeutet das konkret, technisch wie rechtlich, und wie belastbar ist diese Zusicherung wirklich?

Der kritische Blick
warum diese Entwicklung hochrelevant, aber auch riskant ist? Nun: Wo liegen die Grenzen von KI in der Medizin? Und was passiert, wenn Patient:Innen einem Chatbot mehr Vertrauen schenken als Ärzt:Innen oder Therapeut:Innen?

KI-Chatbots gewinnen genau dort an Bedeutung, wo das System Lücken aufweist: bei mentaler Gesundheit, Zeitmangel in Praxen und einer zunehmend komplexen medizinischen Kommunikation.

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OpenAI hat den sogenannten Router in ChatGPT deaktiviert. Damit entfällt die automatische Entscheidung, ob eine Anfrage vom langsameren, reflektierenden Thinking Model oder vom schnelleren Standardmodell beantwortet wird. Ausschlaggebend waren lange Antwortzeiten, steigende Kosten und zunehmende Nutzerbeschwerden. Heute erhalten Nutzer standardmässig sofortige Antworten aus dem schnellen Modell; eine manuelle Modellauswahl bleibt Plus-, Team- und Enterprise-Nutzer:Innen vorbehalten.

https://www.wired.com/story/openai-router-relaunch-gpt-5-sam-altman/

Geschwindigkeit wird zunehmend mit Qualität verwechselt. Schnelle Antworten werden akzeptiert, selbst wenn sie oberflächlich, unvollständig oder faktisch falsch sind. Der kulturelle Wert des Denkens gerät unter Druck.

Historische Erkenntnisprozesse zeigen das Gegenteil: Tiefes Verstehen entsteht durch Zeit, Zweifel und Phasen des scheinbaren Stillstands. Diese Denkkultur wird durch den permanenten Erwartungsdruck nach sofortigen Antworten systematisch untergraben. Der öffentliche Diskurs verflacht, innere Dialoge werden durch reflexartige Meinungen ersetzt.

Die Metapher des Fast Foods verdeutlicht dies prägnant: Das aufwendige Bankett des Denkens wurde abgeschafft, weil es zu lange dauert. Geblieben sind schnell servierte Snacks. Sie stillen den momentanen Hunger, liefern aber kaum geistigen Nährwert.

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Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz wird nicht in Laboren entschieden, sondern auf der geopolitischen Landkarte. Wer führt im globalen KI-Wettlauf?

Während China mit staatlich gelenkter Präzision und Milliardeninvestitionen in Robotik und Militär-KI vorprescht, setzen die USA auf private Macht – mit gigantischen Summen für Projekte wie das „Stargate“-Programm und Quantentechnologie.

Europa hingegen droht trotz ambitionierter Pläne den Anschluss zu verlieren – zerstückelt durch nationale Einzelgänger.

USA: Die Macht der PrivatwirtschaftPrivate Tech-Konzerne wie OpenAI, Oracle und Softbank investieren bis zu 500 Milliarden Dollar in KI – mit Fokus auf Halbleiterchips und Quantencomputing, die als neue Schlachtfelder der Technologie gelten.

China: Staatlich gesteuerte KI-DominanzDie chinesische Regierung setzt auf eine strategische Verbindung von KI, Robotik und Militär und pumpt 140 Milliarden Dollar in die Robotik, um Industrie und Verteidigung zu revolutionieren.

Europa: Zersplitterte Investitionen, begrenzte WirkungTrotz geplanter 200 Milliarden Euro bis 2030 verpuffen viele Investitionen aufgrund nationaler Einzelgänge – wie Deutschlands 5 Milliarden oder Frankreichs 1 Milliarde – ohne europaweite Koordination.

Jeder Klick, jede Entscheidung für eine KI-Lösung langfristige Konsequenzen hat. Ich plädiere dafür, nicht nur auf den Preis zu schauen, sondern auf die Zukunft unserer technologischen Souveränität. Europäische Alternativen wie Mistral AI, Aleph Alpha oder die Bildmodelle von Black Forest Labs (Flux) könnten den Unterschied machen – wenn wir sie konsequent einsetzen.

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Stell dir vor, LinkedIn hat einen Türsteher engagiert – einen mit KI-Hirn.

"360 Brew" heisst das System, und es basiert auf der Mixtral 8x22B-Architektur, einer sogenannten Mixture-of-Experts-KI.

Das Ding analysiert nicht nur, was du postest, sondern auch, wie gut dein Profil zu deinem Content passt. Früher konnte man mit jedem Beitrag irgendwie durchrutschen. Heute? Nur noch, wenn alles stimmt.

Die Zeit der ‚eierlegenden Wollmilchsau‘ ist vorbei. Der Algorithmus will klare Expertise. Wenn dein Profil sagt ‚Digital Marketing‘, aber du plötzlich über Nachhaltigkeit postest, wirst du abgestraft. Spitze Positionierung ist das A und O.

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Stell dir vor, die beste KI der Welt schreibt die schwerste Prüfung aller Zeiten – und besteht sie zu 50%. Klingt nach Science-Fiction? Ist es aber nicht! In dieser Podcast-Folge tauchen wir ein in die spannende Welt von „Humanity’s Last Exam“ (HLE), https://agi.safe.ai dem ultimativen Test für künstliche Intelligenz. 2.500 extrem schwierige Fragen aus über 100 Fächern – von Quantenphysik bis zu alten Sprachen – zeigen, wie nah oder fern KI-Systeme wirklich an menschlicher Intelligenz sind.

Wer führt aktuell das Rennen an? Google Gemini 3 erreicht 41% und ist damit Spitzenreiter unter den multimodalen Modellen, die nicht nur Texte, sondern auch Bilder, Videos und Audio verstehen. Doch die Konkurrenz schläft nicht: Grok 4 Heavy von Elon Musks xAI schafft beeindruckende 50,7% – allerdings mit Hilfsmitteln und rein textbasiert. Das chinesische Open-Source-Modell Kimi K2 Thinking liegt mit 44,9% knapp dahinter und übertrifft sogar Googles ältere Versionen. Doch das eigentliche Highlight kommt aus der Schweiz: Giotto.ai, ein Startup aus Lausanne, das mit einem winzigen Modell von nur 200 Millionen Parametern beim ARC-AGI-Test für abstraktes Denken führt. Während die Grossen mit Milliarden Parametern um die Wette rüsten, zeigt Giotto, dass Effizienz und Ethik vielleicht der Schlüssel zum Erfolg sind.

Warum ist das alles relevant für dich? Weil HLE nicht nur ein Test ist, sondern ein Weckruf: Wenn KIs bald die Hälfte der Fragen richtig beantworten, die selbst Experten herausfordern, was bleibt dann noch für uns Menschen? Diese Folge erklärt dir, warum Benchmarks wie HLE entscheidend sind, um zu verstehen, wo KI heute steht – und wohin sie sich entwickelt. Wir sprechen über die Risiken von „halluzinierenden“ KIs, die selbstbewusst falsche Antworten geben, und warum Tests wie HLE helfen, echte Intelligenz von bloßer Datenwiederholung zu unterscheiden.

Am Ende bleibt die grosse Frage: Können wir KI vertrauen, wenn sie 50% besteht? Und was kommt als Nächstes – eine noch härtere Prüfung oder die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine?

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Die jüngsten Cloud Ausfälle zeigen, wie fragil unsere digitale Infrastruktur geworden ist. Der mehrstündige Cloudflare Ausfall legte Plattformen wie Ex, Chat GPT, Claude und Spotify lahm. Ursache war ein Konfigurationsfehler, den das Unternehmen als schwersten Vorfall seit 2019 einstufte.

Bereits im Oktober 2025 kam es bei AWS in US East 1 zu einem Ausfall aufgrund eines DNS Management Fehlers. Beide Ereignisse machen deutlich, dass Europa und die Schweiz stark von pan amerikanischen Anbietern abhängig sind und dadurch operative Risiken akzeptieren müssen.

Parallel wachsen die Bedrohungen im Cyberraum. KI Systeme erhöhen die Komplexität, Angriffe auf kritische Infrastrukturen nehmen zu. Auch wenn die aktuellen Ausfälle auf menschliches Versagen zurückzuführen sind, zeigt sich eine übergeordnete Problematik: die stetige Ausdehnung der Angriffsfläche.

Unerreichbare Tools führten zu Produktivitätsverlusten und Projektunterbrüchen und verdeutlichten die Notwendigkeit belastbarer digitaler Strategien.

Europa versucht, diese Abhängigkeiten zu reduzieren. Die NIS2 Richtlinie soll ab 13. November höhere Sicherheitsstandards und ein einheitliches Cybersicherheitsniveau schaffen. Am 18. November fand zudem der deutsch französische Gipfel zur digitalen Souveränität statt, mit Fokus auf kritische Daten, Open Source und resilientere Cloudarchitekturen.

GAIA X spielt dabei eine Schlüsselrolle. Ziel ist eine interoperable europäische Dateninfrastruktur, die den sicheren Austausch ermöglicht, ohne eine zentralisierte Cloud aufzubauen.

Oder wie siehst Du das?

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Heute geht’s um ein noch junges, aber ernst zu nehmendes Phänomen: sogenannte KI-Psychosen. Der Begriff ist noch nicht offiziell, aber erste Untersuchungen zeigen, dass Gespräche mit Chatbots wie Character AI, Replika oder ChatGPT bei manchen Menschen Wahrnehmungsstörungen auslösen oder verstärken können.Einige Chatbots neigen dazu, deine Aussagen übermässig zu bestätigen - selbst dann, wenn sie problematisch oder extrem sind.Diese verstärkende Dynamik kann negative Gedankenmuster pushen und in Richtung Verschwörungsdenken, verzerrte Realität oder starre Überzeugungen führen.Ein zentrales Problem ist die sogenannte Psychofancy – also eine Art übertriebene Zustimmung. In Verbindung mit dem Bestätigungsfehler suchst du irgendwann nur noch nach Bots, die das sagen, was du hören willst.Weil unsere eigenen Erinnerungen oft ungenau sind, kann der Bot diese verzerrten Bilder noch weiter verstärken.Menschen mit Vorbelastungen wie Psychosen, Schizophrenie oder bipolarer StörungPersonen mit Trauma-ErfahrungenEinsame und sozial isolierte Menschen, die Chatbots als Ersatz für echten Austausch nutzenPersonalisierte Chatbots solltest du mit Vorsicht nutzen. Und wenn dir eine Antwort fragwürdig vorkommt, mach den CRAP-Check:C – Wie aktuell ist die Information?R – Wie zuverlässig klingt sie?A – Welche Kompetenz oder Quelle steckt dahinter?P – Welchen Zweck verfolgt die Aussage?So bekommst du eine zusätzliche Perspektive und schützt dich vor gedanklichen Verzerrungen.Hier gehts zum ⁠CRAP Check⁠: https://chatgpt.com/g/g-68cfa2b49cac8191be86a61c52d407aa-crap-fact-checkerDenk daran: KI kann hilfreich sein – aber sie kann auch deine Überzeugungen unbemerkt verstärken. Bleib kritisch, hol dir Zweitmeinungen und nutze Tools wie den CRAP-Check, um Antworten einzuordnen.Bei Fragen: ⁠#fragRoger⁠⁠: ⁠⁠⁠⁠⁠http://roger.social/⁠⁠⁠⁠⁠⁠Abonnier auch meinen ⁠Newsletter⁠: http://www.fragroger.social/ Oder schau bei uns in der KI Community: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.ki-update.com ⁠⁠⁠⁠⁠Und wenn Du mehr ⁠KI anwenden willst, melde dich gerne bei mir: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://top-speakers.ch/roger-l-basler-de-roca/⁠⁠⁠⁠⁠Wer bin ich?Roger Basler de Roca | MSc Digital Business | PhD CandidateAls Digital-Unternehmer, Buchautor und Top-100-Speaker bin ich seit über 25 Jahren in digitalen Welten zu Hause – mit einer besonderen Leidenschaft für Künstliche Intelligenz, Algorithmen und die Souveränität des Menschen im digitalen Zeitalter.Ich spreche die Sprache der Algorithmen, auch wenn Pflanzen bei mir weniger gut gedeihen. Mein Ziel: Menschen und Organisationen befähigen, Digitalisierung und KI nicht nur zu nutzen, sondern selbstbestimmt zu gestalten.Mein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau digitaler Geschäfts- und Wachstumsmodelle durch Educational Consulting – der Schnittstelle von Bildung, Technologie und unternehmerischem Denken.

Über 6 Milliarden Menschen sind online, doch nur rund 3 % erstellen aktiv Inhalte. Das 90-9-1-Prinzip wird immer drastischer: 95 % konsumieren, 1 % interagieren, 1-3 % produziert - also 95-1-1...
Plattformen wie TikTok, YouTube oder LinkedIn leben von einer kleinen aktiven Minderheit. Auf LinkedIn posten nur etwa 1–3 % der Nutzer:Innen, auf YouTube 1–5 %.

Trotz KI-Tools bleiben zwei Barrieren bestehen:

Aufwand: Content-Erstellung braucht Zeit und Energie. YouTuber:Innen investieren oft 5–40 Stunden pro Woche.

Reputation: Auf Plattformen wie LinkedIn wirkt jeder Post wie ein öffentlicher Auftritt – das bremst viele.

KI macht Content einfacher, aber nicht menschlicher. Viele nutzen Chatbots oder Bildgeneratoren, doch echter, authentischer Inhalt bleibt selten.
Die Folge: Das Netz wird von wenigen aktiven Stimmen geprägt, während Fehlinformationen leichter zirkulieren.

Technologie kann Kreativität erleichtern, aber nicht Mut ersetzen. Wer online etwas bewegt, entscheidet sich bewusst dafür, sichtbar zu sein.

Sind wir also Teil des Problems? Leider ja.

Aber das ändern wir nun:https://go.ki-power.me/ki-tag-sichtbarkait/ - mach was draus und sei dabei bei unseren SichtbarkAItstagen! Absolut kostenlos mit Janet Zentel und mir!

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800 Millionen Menschen jede Woche und 0.15% sprechen über Suizid. Hinter dieser Zahl steckt mehr als Statistik – sie zeigt, wie tief das Bedürfnis nach Zuhören, Verständnis und Nähe in unserer Gesellschaft geworden ist.

Quelle: https://arstechnica.com/ai/2025/10/openai-data-suggests-1-million-users-discuss-suicide-with-chatgpt-weekly/

Trotz aller Schutzmassnahmen („Guard Rails“) wird deutlich: Künstliche Intelligenz wird zu einem Ventil für menschliche Krisen.

Sie spiegelt eine Realität, in der viele den Zugang zu psychologischer Unterstützung verlieren.

Überfüllte Praxen, lange Wartelisten, Scham oder Angst vor Ablehnung führen dazu, dass Menschen sich lieber einer Maschine anvertrauen als einem Menschen.

Für viele fühlt sich ChatGPT wie ein sicherer Raum an – anonym, verfügbar und frei von Urteil. Hier kann man Gedanken aussprechen, ohne jemanden zu beunruhigen oder sich erklären zu müssen.

Die KI antwortet ruhig, ohne Vorwurf, und vermittelt ein Gefühl von Kontrolle in Momenten, in denen das Leben chaotisch wirkt.

Doch so verständlich dieses Bedürfnis ist: Eine KI kann zuhören, aber sie versteht nicht. Sie erkennt Muster, doch sie fühlt keine Angst, keinen Schmerz, keine Hoffnung.

Was wie Empathie klingt, ist mathematisch berechnete Sprache. Es bleibt die Frage: Ist das ein Fortschritt – oder ein stilles Alarmsignal dafür, wie sehr uns echte menschliche Verbindung fehlt?

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Heute sprechen wir über das Phänomen der zirkulären Investitionen in der KI-Welt – ein System, in dem Geld innerhalb derselben Akteure zirkuliert, ohne dass echte Wertschöpfung entsteht. Ein Chiphersteller investiert in ein KI-Unternehmen, dieses kauft Chips beim gleichen Hersteller, entwickelt Modelle und verkauft sie weiter – und der Kreislauf beginnt von vorn. Das schafft scheinbares Wachstum, bläht aber den Markt auf und verunsichert Investor:Innen wie Unternehmen.

Besonders in Europa zeigt sich dabei ein Risiko: Während Amerika und Asien ihre eigenen Modelle konsequent finanzieren, fliesst europäisches Kapital in ausländische Systeme – und damit auch Wissen und Wertschöpfung ab. Dabei existieren Alternativen wie Lumo, Swiss GPT, Apertus oder Mistral, die zeigen, dass Europa technologisch konkurrenzfähig ist, aber zu wenig Unterstützung erhält.

Wirtschaft ist ein Kreislauf, der durch Nachfrage gesteuert wird. Wenn wir europäische Modelle nutzen und fördern, bleibt das Geld im regionalen System und stärkt unsere digitale Souveränität. Deshalb sollten Entscheidungsträger:Innen bewusst auf souveräne Clouds, lokale Modelle und europäische Anbieter setzen – denn jede Investition ist eine Entscheidung über die Zukunft unseres Wirtschaftsraums.

Hier wird bei Mistral investiert: https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai

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Ich bin derzeit in den USA und berichte in dieser Episode über zwei spannende Entwicklungen im KI-Bereich: den Google AI Mode und die erweiterten Ray-Ban Meta Smart Glasses. Beide zeigen eindrucksvoll, wie schnell sich Künstliche Intelligenz in unseren Alltag integriert – einmal im Browser, einmal direkt im Gesichtsfeld.

Der Google AI Mode wurde weltweit freigeschaltet und ist auf google.comtestbar. Er funktioniert wie eine Art „Gemini Light“: Statt klassischer Suchergebnisse liefert er sofort strukturierte Antworten – recherchiert, fasst zusammen und bereitet Inhalte auf, ohne dass man weiterklicken muss. Das verändert die Nutzung des Internets grundlegend. Viele Websites verlieren schon jetzt massiv an Traffic, und die Prognose liegt bei bis zu 80 bis 90 Prozent weniger Zugriffen.

Ambitioniert, aber potenziell marktverändernd, falls sich das Nutzerverhalten dauerhaft verschiebt.

Auch bei Meta tut sich Entscheidendes: Die Ray-Ban Meta Smart Glasses bieten in den USA deutlich mehr Funktionen als in Europa. Sie können personalisierte Stadtführungen mit Prominentenstimmen geben, Gespräche in Echtzeit übersetzen, erkennen den Kontext der Umgebung und reagieren auf visuelle Abfragen – etwa bei Sehenswürdigkeiten.

Besonders spannend ist die Möglichkeit, direkt mit der Meta AI zu sprechen, ganz ohne Smartphone in der Hand.

Trotz offener Datenschutzfragen ist die Richtung klar: KI wird zum permanenten Begleiter im Alltag. Der nächste Schritt steht bereits bevor – mit den angekündigten Meta AI Glasses Vision, die über ein Armband gesteuert werden und ein integriertes Display für Navigation und Benachrichtigungen erhalten sollen.

Open Source Alternativen gibts aber auch schon:

​https://mentra.glass/​https://brilliant.xyz/​https://www.seeedstudio.com/blog/2024/05/23/openglass-turn-any-glasses-into-ai-smart-glasses-for-just-20-with-xiao-esp32s3-sense/

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OpenAI bringt eine neue Stufe der Automatisierung: Apps und Workflows direkt in ChatGPT. Die früheren Plugins kehren als ChatGPT Apps zurück – stabiler, tiefer integriert und mit enormem Potenzial für Business-Prozesse.

Wir sprechen darüber, warum das relevant ist: End-to-End-Automatisierung im Chat, agentic Workflows, direkte Systemintegrationen von CMS bis CRM – und was das für Datenschutz und Governance bedeutet, besonders in Europa.

Zudem beleuchten wir die Folgen für bestehende Tools wie Zapier, Make oder N8N. Wird der Chat künftig selbst zur Automatisierungsplattform? Welche Chancen und Risiken entstehen daraus für Unternehmen, Anbieter und Entwickler:Innen?

Ein Update, das zeigt, wie schnell sich der Markt für Automatisierung und KI-Integration verändert – und warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist, Prozesse neu zu denken.

Die Apps sind derzeit ausserhalb der EU für alle angemeldeten Nutzer:Innen (Free, Go, Plus, Pro) verfügbar. Eine Einführung für EU-Nutzer wird in Kürze erwartet

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KI verändert nicht nur unsere Zukunft, sondern auch unser Gedächtnis. Was passiert, wenn künstlich erzeugte Bilder, Texte und Videos plötzlich unsere persönliche und kollektive Erinnerung prägen?

Gefälschte historische Szenen, manipulierte Alltagsfotos und "AI Slop" im Netz stellen die Frage: Was ist noch echt – und wer trägt Verantwortung?

Darüber spreche ich auch: https://fragroger.beehiiv.com/p/ki-und-die-falsche-erinnerung

Inspiration: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5142397

Und https://arxiv.org/html/2409.08895v1

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Wer bin ich?

Roger Basler de Roca | Msc Digital Business | Phd Candidate. Als Digital Unternehmer, Buch Autor und Top 100 Speaker und Trainer bin ich mit Leidenschaft in digitalen Welten unterwegs, mit einer Vorliebe für Künstliche Intelligenz und Algorithmen seit über 25 Jahren.

Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting. 

Lass uns mit einem Gedankenexperiment starten: Stell dir vor, Künstliche Intelligenz (KI) wäre so unsichtbar und selbstverständlich wie Strom in unseren Häusern. Sie läuft im Hintergrund, macht uns effizienter und hilft uns, unser Potenzial voll auszuschöpfen.

Genau darin liegt das Versprechen der KI: Sie wird allgegenwärtig sein und uns dabei unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen, Wissen aus Informationen zu ziehen und nachhaltige Veränderungen anzustossen. Es geht nicht darum, dass KI uns ersetzt, sondern dass wir in Symbiose mit ihr wachsen.

KI wird bald so normal sein, dass wir uns fragen, wie wir je ohne sie ausgekommen sind. Denk an die Taschenlampe oder den Rechner im Smartphone – früher unvorstellbar, heute trivial.

Im Moment sind wir noch im Zeitalter der Pseudointelligenz. Systeme wie ChatGPT sind zwar praktisch, aber letztlich nur Papageien, die Muster aus Trainingsdaten wiederholen. Wir müssen die richtigen Fragen stellen, die Antworten kritisch prüfen – denn „Shit in, shit out“ gilt weiterhin. Wir bleiben am Steuer.

Doch diese Tools verschwinden mehr und mehr als separate Apps. Sie werden direkt in Betriebssysteme und Algorithmen eingebettet. Netflix zeigt uns schon personalisierte Vorschaubilder, Google Maps und Waze warnen uns proaktiv vor Staus und verbinden die Infos mit unserem Kalender.

Der wahre Fortschritt liegt nicht in noch schlaueren Algorithmen, sondern darin, dass wir mehr erreichen können. Wenn KI unsichtbar wird, haben wir mehr Raum für das, was zählt: Beziehungen, Emotionen, Kreativität und die Bewältigung von Komplexität.

Aber: Unsichtbare KI funktioniert nur, wenn wir Verantwortung übernehmen. Schlechte Daten oder fehlende Ethik führen auf grosser Skala zu fatalen Folgen.

Entgegen der weit verbreiteten Annahme wird ChatGPT nicht vorrangig für berufliche Zwecke genutzt, sondern vor allem im privaten und persönlichen Kontext.

Die Studie, durchgeführt von einem unabhängigen Forschungsinstitut in Kooperation mit OpenAI, basiert auf Daten aus der Testphase von Mai 2024 bis Juli 2025. Sie identifiziert folgende zentrale Nutzungsbereiche:

Auffällig ist, dass lediglich ein kleiner Teil der Nutzer:innen ChatGPT beruflich einsetzt. Diese Ergebnisse stehen im Kontrast zu einer Studie des Harvard Business Review (in Zusammenarbeit mit Frontier), die zeigt, dass andere KI-Chatbots wie Replika, CharacterAI, und Co. allem für zwischenmenschliche Interaktionen genutzt werden.

Die Dynamik der Mensch-Maschine-Kommunikation bleibt also weiter spannend. Weitere Details zur Studie finden sich auf openai.com und im NBER-Paper (nber.org/papers/w34255).

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Eine zentrale Erkenntnis, gestützt durch eine aktuelle Studie, ist, dass Berufseinsteiger:innen also junge Menschen in besonderem Masse von generativer KI betroffen sind und die "KI" den Einstieg ins Berufsleben erschwert.

Diese Entwicklung hängt damit zusammen, dass bestimmte Berufsfelder, vor allem jene, die den Erwerb spezifischer Fähigkeiten erfordern, zunehmend von generativer KI oder automatisierten Systemen übernommen werden.

Es wird beobachtet, dass Unternehmen vermehrt Junior-Berater:Innen oder Junior-Grafiker:Innen durch Algorithmen ersetzen und KI als wertvollere Mitarbeitende betrachten.

Als Gastdozent erlebe ich es aber auch, dass vielen Menschen - sowohl jungen Berufseinsteigenden als auch Personen in Weiterbildung - ein grundlegendes Verständnis für Digitalisierung, digitale Transformation und die dahinterstehenden Geschäftsmodelle fehlt.

Auch Wissen über Technologien wie Cybersicherheit und Cloud sowie die korrekte und kritische Anwendung generativer KI wird als mangelhaft identifiziert.

Angesichts dieser Herausforderungen habe ich aber ein paar verschiedene Lösungsansätze und Initiativen:

Unternehmen sollen in die Pflicht genommen werden, eine Generationsverpflichtung zu übernehmen, junge Menschen am Arbeitsplatz zu fördern und weiterzubilden.

Um diesen Wissenslücken entgegenzuwirken und Bildung zu fördern, empfehle ich Dir heute folgende Kurse und Bildungsangebote:

🤖 Elements of AI: Eine Webseite, die einen grundlegenden, aber spannenden Lehrgang der Universität Helsinki anbietet. Dieser erläutert die Grundlagen der KI (mit einem Update für 2025 https://www.elementsofai.de) und bietet einen weiteren Kurs zum Thema "Ethik in AI" https://ethics-of-ai.mooc.fi/ an

🤖KI-Campus: Eine Initiative aus Deutschland, die zahlreiche Kurse rund um das Thema KI bereitstellt, um sich weiterzubilden und zu informieren: https://ki-campus.org/

🤖 Coursera: Hier sind zahlreiche Videos zu finden, teils auch auf YouTube, von Institutionen wie dem MIT und Harvard, die eine Weiterbildung ermöglichen: https://www.coursera.org/de-DE/courses?query=free

🤖 KI Update: Für diejenigen, die einen praktischeren Ansatz bevorzugen komm zu uns ins https://www.ki-update.com

🤖YouTube: Unter dem Hashtag #fragRoger sind zahlreiche Videos verfügbar.

Und wenn ich Dir helfen kann: melde dich gerne, um bei diesem komplexen Thema zu helfen

PS: Die Studie gibt es hier: https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/08/Canaries_BrynjolfssonChandarChen.pdf und auch die Netzwoche hat darüber berichtet: https://www.netzwoche.ch/studien/2025-08-28/ki-verdraengt-die-jungen-vom-arbeitsmarkt

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Eine Frage, die aktuell diskutiert wird aufgrund zahlreicher Vorkommnisse in den Chats in aller Welt.

OpenAI hat kürzlich erklärt, dass Konversationen markiert, überprüft und im Extremfall sogar an Behörden weitergeleitet werden könnten – etwa nach Vorfällen, in denen Menschen sich selbst verletzt haben.

Quelle von OpenAi: https://openai.com/index/helping-people-when-they-need-it-most/

Noch geschieht das nicht, dennoch gibt es zahlreiche Events von so genannten AI Psychosen: https://futurism.com/man-chatgpt-psychosis-murders-mother

Das wirft heikle Fragen auf:

- Wo ziehen wir die Grenze zwischen Sicherheit und Privatsphäre?

- Wer trägt die Verantwortung – Technologie, Anbieter:Innen oder wir Nutzer:Innen?

- Was macht es mit uns, wenn wir wissen, dass Gespräche möglicherweise mitgehört oder mitgelesen werden?

Und: Brauchen wir nicht mehr europäische KI-Lösungen, die unseren Werten entsprechen?

Gerade in Europa pochen wir auf Datenschutz, nutzen aber oft Tools, die amerikanischen Rechtsräumen unterliegen.

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In der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz (KI) herrscht eine gewisse Skepsis, ob der Hype wirklich gerechtfertigt ist. Die Presse spricht davon, dass es nicht so weitergehen kann, und Modelle wie GPT-5 haben die überzogenen Erwartungen vieler enttäuscht.

Die Technologiezyklen unterliegen natürlichen Schwankungen, mit Phasen schnellen Wachstums und langsameren Entwicklungen.

Oftmals ist es eine übertriebene Erwartungshaltung, die zu Enttäuschungen führt.Ein zentrales Thema ist die praktische Anwendung von KI im Alltag, insbesondere das Verstehen großer Dokumentenmengen oder komplexen Wissens.

Es scheint, dass die Stimmung sich mal wieder überhitzt, nicht zuletzt wegen der hohen Investitionen in die Technologie und der Schwierigkeit, konkrete Anwendungsfälle (Use Cases) zu finden.

Künstliche Intelligenz ist keine Rettung , wenn grundlegende Digitalisierungsschritte versäumt wurden.

Viele fragen nach KI-Lösungen, obwohl Standardfunktionen in Programmen wie Word, Excel oder Outlook das Problem bereits lösen könnten. Diese überhöhten Erwartungen spiegeln sich auch in den Aktienkursen wider, da Firmen konkrete Anwendungsfälle und Ergebnisse fordern.Dennoch ist es nicht das Ende der Entwicklung. KI ist die nächste Stufe der Digitalisierung und wird sich weiterentwickeln.

Was jetzt gebraucht wird, sind konkrete "Rezepte" und Anleitungen, wie KI effektiv eingesetzt werden kann. Beispiele dafür sind:

Es gibt viele praktische Dinge, die man mit KI umsetzen kann, ohne den Hype zu benötigen – es erfordert lediglich konkrete Anwendungen und Rezepte

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Immer mehr Menschen bauen eine fast spirituelle Beziehung zu Künstlicher Intelligenz auf – manche sprechen sogar von einer neuen Form des Glaubens: demRobotheismus. In dieser Episode von „KI kann ich“ rede ich darüber, wie ChatGPT & Co. nicht nur Werkzeuge bleiben, sondern für viele zu Vertrauten, Begleiter:innen oder gar gottähnlichen Wesen werden.

Warum entwickeln wir solch enge Bindungen zu Algorithmen? Welche Rolle spielen Einsamkeit, Sprachimitation und unser digitaler Alltag dabei? Und wo liegen Chancen und Risiken dieser „Technospiritualität“?

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Context Engineering erweitert Prompt Engineering um die systematische Informationsversorgung von KI-Systemen, die dann autonom Werkzeuge orchestrieren.

GPT-5s Fähigkeit zur parallelen Tool-Verkettung und erweiterte Kontextfenster machen professionelle Informationsarchitektur zur Kernkompetenz. Erfolgreiche KI-Implementierungen erfordern mehrstufige Kontextarchitekturen: Primär-, Sekundär- und Tertiärkontext für verschiedene Aufgabenkomplexitäten.

Unternehmen müssen von Mikromanagement zu strategischer KI-Führung wechseln und neue Metriken für Autonomiegrad und Tool-Orchestrierung entwickeln.

Die Zukunft gehört KI-Systemen, die eigenständig komplexe Aufgaben lösen, wenn sie richtig gefüttert werden.

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Es ist tatsächlich so, dass Menschen immer mehr wie Chat GPT und ähnliche KIs sprechen.

Dies ist kein Zufall und hängt damit zusammen, dass Menschen diese KI-Modelle als Gesprächspartner nutzen. Dadurch entsteht ein Rückkopplungseffekt: Menschen übernehmen die Art und Weise, wie die Maschine antwortet.

Bestimmte Begrifflichkeiten tauchen dadurch vermehrt im alltäglichen Sprachgebrauch auf.Einige Beobachtungen dazu sind: Der Effekt ist im englischen Sprachraum stärker ausgeprägt als in Deutschland, Österreich oder der Schweiz.

Generell werden menschliche Dialoge einfacher, klarer und geradliniger, wobei bestimmte Strukturen von ChatGPT übernommen werden. Es handelt sich um einen "Spiegeleffekt", bei dem ChatGPT uns nachahmt und wir wiederum die Maschine nachahmen.

Die Tatsache wirft die spannende und auch etwas besorgniserregende Frage auf, ob eine Maschine Einfluss auf unseren Sprachgebrauch haben sollte.

Es wird darauf hingewiesen, dass man aufpassen sollte, diesen Sprachgebrauch nicht zu sehr zu verfolgen.

Nichtsdestotrotz sind Künstliche Intelligenz und Large Language Models (LLMs) eine grosse Bereicherung. Sie können besonders Menschen helfen, die Sprachfehler oder Schwächen in Rechtschreibung oder Orthographie haben.

KIs können auch die Tastatur ablösen und einen neuen, bisher unmöglichen Zugang zur Kommunikation mit Software ermöglichen.

Allerdings ist unsere Sprache ein wertvolles Gut, das Emotionen, Informationen, Wissen und Weisheit transportiert wie kein anderes Medium.

Es ist wichtig, darauf zu achten, dass wir diese Fähigkeit nicht verlieren. Gleichzeitig sollte man sich bewusst sein, dass auch Sprache Trends unterliegt und sich zeitgemäss verändert.

Es gilt der Grundsatz: "Nichts ist so stetig wie der Wandel".

Quelle: https://www.perplexity.ai/search/sprechen-menschen-mehr-und-meh-kMDdyX5_TT.F_xafY_QAag

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Heute tauchen wir in ein Phänomen ein, das die Qualität des Internets zunehmend beeinflusst: AI Slop.

AI Slop bezeichnet Inhalte minderwertiger Qualität oder auch schlichtweg "Internetschleim", die von Künstlicher Intelligenz generiert oder massiv beeinflusst werden.

Es ist wichtig zu verstehen, dass dies kein völlig neues Phänomen ist – Copy-Paste-Geschichten gab es schon länger – aber mit der Verbreitung von KI hat AI Slop massiv zugenommen.

Die aktuellen Zahlen sind durchaus bemerkenswert:

- Neuesten Studien zufolge hat AI Slop bei neuen Websites, die explizit dafür geschaffen wurden, rein von KI gefüttert zu werden, um rund 700 % zugenommen.

- Rund 50 % der Posts beispielsweise auf LinkedIn sollen KI-generiert oder stark durch KI beeinflusst sein.

- Auch ein Grossteil der Videos auf YouTube sind sogenannte "Zuschauos", bei denen eine KI-Stimme "random facts" zu Spielszenen im Hintergrund spricht.

Dieses Phänomen führt dazu, dass Menschen bald nicht mehr wissen, was wirklich menschlich verifiziert und was KI-generiert ist.

Die Tendenz zeigt, dass bereits 50 % und mehr des Internets durch KI-generierte Inhalte geflutet werden könnten.

Ein entscheidender Punkt ist, dass wir Menschen auch Teil des Problems sind. Viele kreieren immer weniger eigenen Content und sind vom Verbreiten von Inhalten im Netz müde – man spricht hier von einer "Social Media Fatigue".

Dies führt dazu, dass immer mehr KI-generierte Inhalte erstellt werden, anstatt eigener.

Es ist jedoch essenziell, einen Unterschied zu machen zwischen Inhalten, die "von KI generiert" werden, und solchen, die "mit KI generiert" werden.

Und nein: Es spricht grundsätzlich nichts dagegen, Technologie einzusetzen, um beispielsweise Bilder zu verschönern oder Texte zu verbessern, solange dies noch mit einem "humanen Touch" und einer persönlichen Note geschieht.

Mein Appell ist daher klar:

Werde nicht Teil des Problems!

Trage dazu bei, dass du eigenen Inhalt produzierst – gerne mit KI, aber nicht nur durch KI.

So können wir dazu beitragen, dass das Internet nicht komplett im "Slop" versinkt.

Quellen:https://www.perplexity.ai/search/how-much-ai-slop-is-there-BmzUwEZrTU.bPYljjTCafg

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Lohnt es sich, höflich mit Künstlicher Intelligenz zu sprechen?

Die Antwort ist überraschend klar: Ja, es lohnt sich.

Denn Sprachmodelle wie ChatGPT übernehmen den Tonfall ihrer Nutzer:Innen. Wer freundlich fragt, bekommt in der Regel auch freundlichere, hilfreichere Antworten. Das liegt nicht an Emotionen, sondern daran, dass die KI unser Verhalten nachahmt – basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurde.

Höflichkeit hilft nicht nur der KI, sondern auch uns selbst:
Wir denken klarer, geben mehr Kontext und führen bessere Gespräche.

Auch die Sorge, dass „Bitte“ und „Danke“ viel Geld kosten, ist unbegründet. Selbst Sam Altman (OpenAI) sagt: „Tens of millions of dollars well spent“ – gut investiertes Geld.

Am Ende zeigt sich: Unser Verhalten prägt die Interaktion – auch mit Maschinen.

Studien dazu:

Should we be nice to LLM? https://www.scientificamerican.com/article/should-you-be-nice-to-ai-chatbots-such-as-chatgpt/Should we respect LLM? https://arxiv.org/html/2402.14531v1#S6Sagt auch Microsoft:https://www.microsoft.com/en-us/worklab/why-using-a-polite-tone-with-ai-matters

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In dieser Episode geht es um sogenannte agentische Software – Programme und zwar um Manus.im, mit dem du deinem Browser sagen kannst, was er tun soll – und er erledigt es selbstständig.

Manus.im ist ein KI-Agent im Browser. Du gibst Anweisungen – Manus führt sie aus. Ohne Nachfragen, ohne ständiges Nachjustieren. Hier einige Beispiele, was es kann:

Reisen planen, z. B. Flüge und Unterkünfte vergleichen

Trends recherchieren, etwa auf LinkedIn oder in Fachportalen

Dokumente erstellen, z. B. Handbücher, E-Books oder Redaktionspläne

Webseiten automatisch bedienen – Pop-ups, Cookie-Banner oder Werbung werden weggeklickt

Inhalte strukturieren, z. B. aus Texten Gliederungen oder Redaktionskonzepte erstellen

Mit deinen Webtools interagieren, z. B. mit Google Kalender oder Notizdiensten (Achtung bei sensiblen Daten!)

Manus.im hilft dir, wiederkehrende, zeitraubende Aufgaben zu automatisieren. Zum Beispiel:

Blogs analysieren und daraus Redaktionspläne ableiten

Angebote recherchieren und vergleichen

Empfehlungen auf Basis deiner Kriterien generieren

Manus.im ist aktuell kostenlos nutzbar. Wer sich regelmässig einloggt, erhält 300 tägliche Credits.
Wichtig: Das Tool stammt aus China. Verwende es daher nicht für vertrauliche Daten (z. B. interne E-Mails, Kalendereinträge oder personenbezogene Informationen).

Manus.im ist nicht allein: Auch Google, Opera, OpenAI und Perplexity Labs entwickeln ähnliche Lösungen. Die Idee: Dein Browser wird zum aktiven Assistenten. Manche Angebote sind vielversprechend – andere noch unausgereift.

Wenn du neugierig geworden bist:www.manus.im

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In dieser Episode dreht sich alles um das wichtige Thema souveräne KI.

Angesichts der aktuellen internationalen Lage und der manchmal unsicheren Verlässlichkeit grosser internationaler Konzerne sowie deren Umgang mit dem Datenschutz1, wird beleuchtet, warum sich Unternehmen und Privatpersonen verstärkt für unabhängige KI-Lösungen einsetzen sollten.

Viele Menschen wissen nicht, dass es abseits der bekannten Anbieter wie Microsoft Copilot, OpenAI ChatGPT oder Meta LLaMA zahlreiche europäische Alternativen gibt1

zum Beispiel:

Wir sollten uns nicht zu sehr auf internationale Unternehmen zu verlassen, die den Datenschutz möglicherweise nicht ernst genug nehmen und wir brauchen mehr unabhängige und souveräne KI-Lösungen für die Digitalisierung in Europa.

Mehr dazu auch auf: https://www.iais.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/presseinformationen-2025/booster_fuer_das_europaeische_ki-oekosystem_AI-on-Demand-Plattform.html

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In dieser Folge dreht sich alles um die entscheidende Frage:

"Wie sicher bist du eigentlich im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz?".

Angesichts aktueller Schlagzeilen über 16 Milliarden geleakte Zugangsdaten von grossen Plattformen wie Google, Facebook und Apple, die ins Darknet gelangten, beleuchten wir, warum das Thema Sicherheit mehr denn je an Bedeutung gewinnt.

Oftmals verlassen sich Nutzer zu sehr auf die Sicherheitssysteme von Unternehmen und sind gleichzeitig unvorsichtig mit ihren eigenen Logins, etwa für Google oder ChatGPT.

In dieser Episode erfährst du, wie du dich und deine Daten besser schützen kannst. Wir geben dir konkrete Empfehlungen:

Hintergrund Artikel: https://cybernews.com/security/billions-credentials-exposed-infostealers-data-leak/

Meine Empfehlung für den Password Manager: http://proton.me/de/pass/pricinghttp://proton.me/de/pass/pricing

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Nein KI denkt nicht und schon gar nicht wenn sie behauptet "denke nach"...

Besonders bei Aufgaben, die logisches Denken, kritisches Hinterfragen oder Reflektion verlangen, versagen viele Modelle – selbst bei scheinbar einfachen Fragen wie: Was ist grösser: 0.9 oder 0.11? Wie löst man das klassische Wolf-Schaf-Salat-Problem?

Solche Beispiele zeigen, dass KI-Systeme oft keine echte Schlussfolgerung ziehen können, sondern sich auf Wahrscheinlichkeiten stützen - mit teils überraschend schlechten Resultaten.

Warum? Weil KI nicht denkt - sie erarbeitet Kontext-Wahrscheinlichkeiten. Sie hat kein Verständnis für Bedeutung, Zusammenhänge oder Ursache-Wirkung.

KI denkt nicht wie der Mensch, sagt eine aktuelle Apple-Studie (Juni 2025):

Apple-Forscher:Innen zeigen, dass selbst fortgeschrittene Reasoning-Modelle (z.B. ChatGPT o3, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini) bei komplexeren Aufgaben komplett versagen. Die Studie belegt, dass diese Modelle keine generalisierbaren Problemlösungsfähigkeiten entwickeln, sondern ab einer gewissen Komplexität die Genauigkeit auf null sinkt. Die Forscher sprechen von einer "Illusion des Denkens" und kritisieren, dass aktuelle Benchmarks die Defizite verschleiern.

Quelle: https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking

ETH Zürich-Studie (Februar 2025):

Forscher der ETH Zürich (Estermann & Wattenhofer) analysierten, wie der "Reasoning Effort" von LLMs mit der Komplexität von Aufgaben skaliert. Sie fanden, dass die logische Kohärenz der Modelle ab einer gewissen Komplexität abbricht und die Modelle auch bei einfachen logischen Aufgaben (wie dem Tents-Puzzle) an ihre Grenzen stossen.

Quelle: https://arxiv.org/html/2503.15113v1

Was heisst das für die Praxis?

Verwechsle nie Sprachkompetenz mit Denkfähigkeit.

Baue bei kritischen Entscheidungen auf Menschen, nicht auf Modelle. Nutze KI als Werkzeug - aber hinterfrage die Ergebnisse mit Verstand.

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Wie kritisch bist Du mit ChatGPT und Co wirklich? Heute fokussieren wir uns darauf, wie man kritisch mit Informationen umgeht, Daten richtig versteht (Data Literacy) und den Informationsoverload durch neue Technologien managt.

Denn in Zukunft werden diese 3 Kompetenzen immer wichtiger:

1. Kritischer Umgang mit Informationen – und den eigenen Blind Spots
Lerne wie du Sprachmodelle wie Chatti, Clod, Mistra, Gemini, Perplex oder Grock nutzen kannst, um neue Sichtweisen zu gewinnen und deine eigenen blinden Flecken zu identifizieren

2. Datenkompetenz (Data Literacy) – Daten verstehen, visualisieren und nutzen.

Erfahre, wie du Tools wie Julius AI oder Notebook LM von Google einsetzt, um Daten aus Marketing, HR oder Business Operations intelligent auszuwerten – auch ohne Programmierkenntnisse. Denn datengetriebene Entscheidungen brauchen Verständnis, kein Coding.

3. Navigieren im digitalen Überfluss – Informationsflut und Tool-Wirrwarr managen

Die digitale Welt ist schnell, komplex und oft überwältigend. «KI kann ich» zeigt dir, wie du Relevanz erkennst, den Überblick behältst und Tools gezielt einsetzt – für mehr Effizienz und Klarheit im digitalen Alltag.

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Eine aktuelle Studie der Harvard Business Review hat gezeigt, dass Chatbots wie Chat GPT zunehmend als "Lebenscoach" oder "Lebenstherapeut" für die Liebe, das Leben und den Sinn des Lebens eingesetzt werden.

Dieser Trend stellt eine massive Veränderung dar, da KI früher vor allem zum Texten, Coden oder Generieren von Tönen genutzt wurde1.Roger beleuchtet die spannenden, aber auch kritischen Aspekte dieser neuen Beziehung zu KI-Intelligenzen. Er erklärt, dass hinter diesen Systemen kein echtes Bewusstsein, sondern ein stochastisches, statistisches Modell steckt, das auf Kontextwahrscheinlichkeiten antwortet.

Das Problem: Chatbots geben uns oft recht, was zu einer Abhängigkeit führen und kritisches Feedback verhindern kann1. Es wird auch davor gewarnt, dass das Hochladen persönlicher Chats oder sensibler Daten zu einem Vertrauensverlust und Datenschutzrisiken führen kann.

Um dich davor zu schützen und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu gewährleisten, gibt Roger drei wichtige Hinweise:.

Datenschutzeinstellungen prüfen: Deaktiviere die Option "Modell für alle Verbessern" unter "Einstellungen" und "Datenkontrollen", um zu verhindern, dass deine Daten im nächsten Retraining verwendet werden.Keine fremden persönlichen Daten hochladen: Lade keine persönlichen Daten oder WhatsApp-Chats von anderen Personen auf Chatbots hoch, selbst wenn diese es nie erfahrenKritik einfordern: Füge in den persönlichen Hinweisen deines Chatbots (wie Chat GPT, Claude, Mistral oder Gemini) den Satz ein: "Sei bitte kritisch und hinterfrage meine Aufgaben entsprechend." Dies stellt sicher, dass der Bot dich herausfordert und nicht nur deine Meinung bestätigt.

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Wer bin ich?

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Google hat mit dem neuen AI Mode Update – das bereits in den USA ausgerollt wird und bald auch in Europa Furore machen wird – die Suchlandschaft massiv verändert.

Diese neue Sucherfahrung, die direkte Sofortantworten und eine Chat-Experience ähnlich wie ChatGPT bietet, hat massive Einflüsse auf Unternehmen.

Studien zeigen bereits, dass viele Webseiten durch die Suche über ChatGPT und Gemini kaum noch Klicks erhalten1. Wenn Google nun die klassischen Linklisten zugunsten einer Chat-Erfahrung reduziert, sinkt der organische Traffic praktisch auf wenige Prozentzahlen.

In diesem Podcast erfährst du, wie du dich und dein Unternehmen in dieser neuen KI-Welt behaupten kannst. Wir behandeln die drei entscheidenden Bereiche, die jetzt unerlässlich sind:

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Ist künstliche Intelligenz nur etwas für Menschen, die im Büro arbeiten, und in Branchen wie dem Bau oder der Forstwirtschaft funktioniert das sowieso nicht?

Ich zeige Dir anhand konkreter Beispiele, wie KI auch "draussen an der Front", auf Baustellen, in Wäldern oder in der Produktion sehr hilfreich sein kann.

Zum Beispiel via Diktierfunktion, die über einfaches Aufnehmen hinausgeht und einen Dialog ermöglicht. Ideal, um unterwegs im Wald oder auf einer Baustelle Beobachtungen festzuhalten, wenn gerade kein Tablet zur Hand ist.

Oder der Einsatz der Kamera in Kombination mit KI. Diese kann Handschriften und Schilder erkennen (auch in Fremdsprachen), oder Dinge auf einem Bild identifizieren und zählen. Dies ist beispielsweise bei Inspektionen auf Baustellen nützlich, um Details besser zu verstehen.

Automationen die fast unsichtbar arbeitet. Basierend auf diktierten Texten oder Kamerabildern können automatisch Berichte erstellt, E-Mails ausgelöst oder interne Systeme (wie CRM) aktualisiert werden, um die Rapportierung zu erleichtern helfen hier im Hintergrund.

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Wie kann ich besser prompten? Und fällt Prompt Engineering bald weg? Ich sage ja.

Promptings ist die gezielte Kommunikation mit KI-Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini.

Vielleicht hast du selbst schon festgestellt: Die Qualität der Antworten variiert stark – und häufig liegt das nicht am Modell, sondern an der Art der Eingabe. Prompting, also das Stellen von Anfragen an ein KI-System, entscheidet massgeblich über die Qualität der Ausgabe.

Doch keine Sorge: Prompting muss nicht kompliziert sein. Es lässt sich mit einer Suchanfrage auf Google vergleichen. Während eine einfache Frage wie "Wetter in Zürich" schnell beantwortet wird, erfordert eine komplexe Suche wie "Familienfreundliche Unterkünfte auf Kreta im Oktober mit direkter Strandlage" deutlich mehr Kontext. So verhält es sich auch bei KI-Anfragen.

Die vier Säulen eines wirkungsvollen Prompts

1. Zielsetzung:Was möchtest du konkret erreichen? Dies kann auch beinhalten, dem Modell eine bestimmte Rolle zuzuweisen – etwa als UX-Expert:In, Marketingberater:In oder Projektmanager:In.

2. Kontext:Welche Hintergrundinformationen sind relevant? Dazu gehören etwa deine Branche (z.B. Bauwesen, Bildung), spezifische Aufgabenstellungen oder vorhandene Inhalte, die berücksichtigt werden sollen.

3. Erwartungshaltung:Wie soll das Ergebnis strukturiert sein? Format (z.B. Liste, Tabelle), Stil (prägnant, ausführlich), Sprache und Umfang sollten präzisiert werden. Zwar können Sprachmodelle nicht exakt zählen, doch Vorgaben wie «kurz und in drei Absätzen» funktionieren gut.

4. Quellenreferenzierung:Oft unterschätzt, aber entscheidend: Du kannst Modelle mit relevanten Daten versorgen – sei es durch gezielte Rechercheaufträge, Dokumenten-Uploads oder die Anbindung an interne Systeme wie SharePoint oder Google Drive. Dabei gilt: Sensible Daten gehören nicht unverschlüsselt in öffentliche KI-Systeme.

Wenn diese vier Komponenten – Ziel, Kontext, Erwartung, Quellen – bedacht werden, verbessert sich nicht nur die Qualität der Antworten, sondern auch die Effizienz in der Zusammenarbeit mit KI deutlich.

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In dieser Episode beleuchten wir ein wichtiges Thema: Halluzination bei KI-Modellen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Mistral.

Wer kennt es nicht? Manchmal erzählen diese Modelle nicht ganz die Wahrheit, obwohl sie sehr überzeugend klingen. Wir gehen der Frage nach, warum das passiert.

Grundsätzlich basieren KI-Modelle auf Kontextwahrscheinlichkeit. Ihre Antworten können vom Trainingsmaterial, vom Arbeitsmaterial (z.B. hochgeladene Dokumente) oder vom Prompt beeinflusst werden.

Informationen im Trainingsmaterial werden in sogenannte Tokens zerlegt – komprimierte Einheiten. Ein Wort wie "Erdbeere" existiert für das Modell nicht als Ganzes, sondern nur als Kombination dieser Tokens.

Das macht die Modelle schnell, aber es fehlt ihnen das tatsächliche Wissen und die reale Weltkenntnis, wie sie Menschen besitzen.

Wenn der Kontext nicht klar definiert ist, erfindet das Modell einfach etwas. Dieses Phänomen der Halluzination ist oft sogar absichtlich Teil des Designs ("im Sinne der Erfinderin"), denn die Modelle sind darauf ausgelegt, immer eine Antwort zu liefern.

Das Füllen von Wissenslücken mit objektiv falschen Inhalten, die als wahr dargestellt werden, wird als Konfabulation bezeichnet

Ich erklär Dir, warum Halluzinationen vermutlich nie zu 100% eliminierbar sein werden und wie selbst neuere, cleverere Modelle damit noch Schwierigkeiten haben.

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Wir kennen das Problem: Künstliche Intelligenz, insbesondere Large Language Models, erzählt uns manchmal "Quatsch" oder "lügt" uns sogar an.

In dieser Episode sprechen wir darüber, warum die Verantwortung bei uns liegt, wenn wir mit KI-generierten oder recherchierten Informationen arbeiten.

Erfahre, warum KI-Modelle inherent nichts "wissen", sondern auf Dialog getrimmt sind und basierend auf Kontextwahrscheinlichkeit und ihrem Trainingsmaterial antworten .

Dafür brauchen wir den CRAP Test vor . Dieses einfache, aber wirkungsvolle Framework hilft dir, die Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit von Informationen zu beurteilen.

Der CRAP-Test ist ein Denkmodell, das bei der Bewertung von Informationsquellen, besonders im akademischen Bereich, hilft. CRAP steht für Currency, Relevance, Authority, Purpose/Point of View. 

Der CRAP-Test hilft dir, die Qualität und Zuverlässigkeit einer Quelle zu bewerten, bevor du sie für deine Arbeit verwendest. Er ermöglicht eine kritische Betrachtung der Information und hilft dir, sicherzustellen, dass du zuverlässige Quellen verwendest. 

Die Fähigkeit, Informationen richtig einzuordnen und zu beurteilen, wird in Zukunft noch wichtiger werden, denn das Internet wird zunehmend mit KI-generierten Texten gefüllt1 . Diese Episode gibt dir praktische Einblicke und das nötige Werkzeug, um in der Informationsflut den Überblick zu behalten.

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Microsoft beschreibt eine fundamentale Transformation der Arbeitswelt durch „Intelligenz auf Abruf“ (Intelligence on tap).

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in der Lage sein, eigenständig zu denken, planen und handeln, was Unternehmen zwingt, sich neu aufzustellen.

Das Ziel: Frontier Firms – Organisationen, die menschliche Kreativität mit KI-gestützter Produktivität kombinieren, um schneller, agiler und effizienter zu werden.

Frontier Firms sind Unternehmen, die bereits heute KI auf breiter Ebene einsetzen, mit hybriden Teams aus Menschen und KI-Agent:Innen arbeiten und damit signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen.

Microsoft sieht damit eine Zukunft, in der Mitarbeiter:Innen von sogenannten KI-Agenten bei repetitiven oder administrativen Aufgaben unterstützt werden.

Dahinter steckt das Microsoft 365 Copilot Update und eine neue Ära der Mensch-Agent-Kollaboration. Mit neuen Werkzeugen wie AI Search, Copilot Notebooks, dem Create-Modul sowie der Einführung des Agent Stores verschiebt Microsoft die Grenzen der produktiven Arbeit.

Unternehmen, die diese Lösungen adaptieren, werden schneller, kreativer und wettbewerbsfähiger agieren können aber dazu braucht es neue Kompetenzen.

Quellen:

Report: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born

M365 Update: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/04/23/microsoft-365-copilot-built-for-the-era-of-human-agent-collaboration/

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Deine Daten gehören Dir - vor allem VIP Daten. VIP steht für V wie vertraulich, I wie intern und P wie personenbezogen.

Und jetzt kommt MetaAI. Obwohl Meta angibt, keine privaten Nachrichten oder Daten von Minderjährigen zu verwenden sondern nur öffentliche Daten, bleibt ihre Definition von "öffentlichen" Inhalten weit gefasst.

Für Organisationen und Personen, die mit vertraulichen oder personenbezogenen Daten arbeiten, besteht das Risiko, dass sensible Informationen unbeabsichtigt öffentlich geteilt und somit für das KI-Training verwendet werden.

Meta hat angekündigt, das Training seiner KI-Modelle mit öffentlich zugänglichen Inhalten von erwachsenen Nutzer:Innen in der Europäischen Union (EU) wieder aufzunehmen.

Diese Entscheidung folgt auf eine vorherige Pause im Jahr 2024, die durch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und regulatorische Anforderungen ausgelöst wurde. Die Wiederaufnahme erfolgt nach der Bestätigung durch ein Gremium der EU-Datenschutzbehörden, dass Metas ursprünglicher Ansatz den gesetzlichen Verpflichtungen entspricht.

Meta betont, dass die Nutzung dieser Daten im Einklang mit den Praktiken anderer Technologieunternehmen wie Google und OpenAI steht.

Widerspruch einlegen geht hier:

https://www.facebook.com/help/contact/712876720715583

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Es gibt Good Newshttps://www.aigood.news/ und auch https://www.aibad.news/ und es braucht beides.

Heute spreche ich mal über die tollen AI Good News von Projekten rund um KI für Menschen mit einer Beeinträchtigung im Alltag.

Hilfreiche Links:

Gemeinsam für inklusive Technologie - Googles Accessibility Discovery Center (ADC)

https://about.google/intl/de_ch/stories/adc-google-schweiz/

Schafft KI den Durchbruch?

https://www.srf.ch/wissen/kuenstliche-intelligenz/barrierefreiheit-schafft-ki-den-durchbruch-fuer-menschen-mit-behinderung

Weitere spannende Projekte:

https://www.perplexity.ai/search/cf44be75-0313-4b1b-a5f1-67ebfd53e909

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Wohin geht die digitale Renaissance? Und wo bleibt der Mensch? Ich, Roger Basler de Roca zeige Dir wie. 

An der ETH Zürich wurden unter der Leitung von Juan Gamella sogenannte «Kausalkammern» – innovative Mini-Labore – entwickelt, um KI-Modelle unter realitätsnahen Bedingungen zu testen. Diese physikalischen Testumgebungen ermöglichen eine präzise Überprüfung von Algorithmen anhand realer Phänomene wie Licht oder Wind, vergleichbar mit einem Windkanal im Flugzeugbau.

Dies markiert einen entscheidenden Fortschritt in der Qualitätskontrolle von KI, insbesondere für sicherheitskritische Anwendungen in Medizin, Robotik oder Ingenieurwesen. Während moderne Modelle wie GPT-4o oder DeepSeek an den Grenzen der Rechenlogik arbeiten, bleibt die zentrale Herausforderung: echtes Weltverständnis in KI zu verankern. Die Kausalkammern bieten dafür einen vielversprechenden Ansatz – durch messbare Realität statt synthetische Daten.

Verlässliche KI betrifft uns alle – von Entwickler:Innen bis zur Gesellschaft. Vertrauen entsteht nur, wenn Systeme kausal, robust und kontextsensibel agieren.

Mehr dazu:
Artikel: ETH Zürich News
Video: YouTube-Link

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Ende März 2025 veröffentlichte OpenAI das neue Bildmodell GPT-4o, das die bisherige DALL·E-Funktion ersetzt und eine tiefere Integration von Text- und Bildverarbeitung ermöglicht. Innerhalb kürzester Zeit entstand der Trend der sogenannten «Ghiblification», bei dem Nutzer:Innen Porträts und Szenen im ikonischen Stil des japanischen Animationsstudios Studio Ghibli erstellen.

Die rechtliche Situation ist komplex: Während Stil als solcher nicht durch das Urheberrecht geschützt ist, stellt sich die Frage, ob das Bildmodell mit urheberrechtlich geschützten Filmen oder Szenen trainiert wurde – was eine mögliche Verletzung darstellen könnte.

OpenAI erklärte, dass ChatGPT den Stil einzelner lebender Künstler:Innen nicht imitieren dürfe, breitere Studiostile jedoch erlaubt seien. Diese Argumentation ist problematisch, da der unverkennbare Stil von Studio Ghibli stark mit dem noch lebenden Mitbegründer Hayao Miyazaki verknüpft ist.

Japan nimmt in der Diskussion eine Sonderrolle ein. Dort wurde das Urheberrecht 2020 und erneut im Mai 2024 angepasst, um den technologischen Entwicklungen Rechnung zu tragen.

Der neue Artikel 30-4 erlaubt explizit das Training von KI-Modellen mit bestehenden Werken, solange der Stil nicht direkt den kreativen Ausdruck eines einzelnen Künstlers wiedergibt.

In der Schweiz und der EU gelten andere Grundsätze: Hier können KI-generierte Inhalte nicht urheberrechtlich geschützt werden, da das geltende Recht ein menschliches Schöpfungselement voraussetzt.

Dies hat weitreichende Konsequenzen für Kreative, Unternehmen und Entwickler:Innen, die KI-Werke kommerziell nutzen oder schützen möchten.

Zusätzlich sollten Nutzer:Innen beachten, dass hochgeladene Daten oft gespeichert und für Trainingszwecke verwendet werden – vergleichbar mit der früheren FaceApp aus Russland. In den Einstellungen von ChatGPT lässt sich unter «Datenkontrolle» die Weitergabe eigener Inhalte deaktivieren.

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Heute erhältst du einen kompakten Überblick, wie du künstliche Intelligenz ganz konkret und effizient in deinem Alltag einsetzen kannst – basierend auf meiner eigenen täglichen Nutzung und erprobten Best Practices aus meinen Workshops und Keynotes.

Ein zentraler Einstiegspunkt ist die direkte Kommunikation mit der KI.

Ich nutze dazu den Advanced Voice Mode von ChatGPT, um Gedanken zu strukturieren, Ideen zu entwickeln oder Entscheidungen vorzubereiten. Dieser Modus eignet sich hervorragend für Sprachnachrichten, Reflexionen oder Brainstorming-Sessions – auch unterwegs – und funktioniert dabei wie ein interaktives Gespräch. Besonders hilfreich ist dabei die Möglichkeit, spontane Gedanken laut auszusprechen und direkt festzuhalten.

Ein weiterer effektiver Anwendungsbereich liegt in der Digitalisierung analoger Notizen. Ich fotografiere regelmässig Flipcharts, Post-its oder handschriftliche Notizen und lasse diese von der KI automatisch zusammenfassen oder weiterverarbeiten. Das ist insbesondere in Workshops, Teammeetings oder bei der Nachbereitung von Projektplanungen äusserst effizient und spart viel Zeit.

Auch für kreative Alltagsideen bietet KI eine praktische Unterstützung. So fotografiere ich beispielsweise meinen Kühlschrankinhalt und lasse mir passende Rezeptvorschläge generieren – eine einfache, aber wirkungsvolle Methode, um Routinen smarter zu gestalten.

Für anspruchsvollere Informationsrecherchen setze ich gezielt auf Perplexity AI. Dieses Tool hat für mich nahezu sämtliche Google-Suchen abgelöst – mit Ausnahme von Maps und News. Ich nutze Perplexity in drei Bereichen: Im Auto-Modus für Alltagsfragen wie Excel-Probleme oder technische Unterstützung; im Pro Search-Modus für Reiseplanungen, Begriffsklärungen und Vorrecherchen; sowie im Deep Research-Modus für komplexe Fragestellungen mit verifizierten Quellen. Dabei ist zu beachten, dass die Quellenangaben eine Genauigkeit von rund 85–86 % aufweisen – eine kritische Prüfung der Inhalte bleibt also essenziell.

Für datengetriebene Anwendungen greife ich regelmässig auf Claude von Anthropiczurück. Diese Plattform ist besonders leistungsfähig bei der Analyse grosser Datenmengen und ermöglicht mir, strukturierte Datensätze automatisiert auszuwerten und daraus interaktive Reports und dynamische Visualisierungen – etwa mit React – zu erstellen. Gerade im Business-Kontext ist das ein enormer Produktivitätsgewinn.

Abschliessend noch ein wichtiger Sicherheitshinweis aus der Praxis: Viele Menschen laden versehentlich falsche oder inoffizielle Versionen der ChatGPT-App herunter. Achte bitte unbedingt darauf, dass du die offizielle App von OpenAI installierst – und nicht etwa eine Anwendung mit ähnlichem Namen wie „ChatGPTDE“ oder „Open Chat Assistant“.

Zudem empfehle ich dir dringend, in den App-Einstellungen unter „Datenkontrolle“ die Trainingsfunktion zu deaktivieren. Damit schützt du deine persönlichen Daten und vermeidest, dass deine Eingaben ungefragt zur Weiterentwicklung des Modells verwendet werden.

Wenn Dir das geholfen hat, sags gerne weiter. Danke.

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Die zunehmende Automatisierung durch KI-Agenten und Roboter stellt unser bestehendes Steuer- und Wirtschaftssystem vor grosse Herausforderungen. Wenn Maschinen menschliche Arbeit ersetzen, sinken Lohnsteuer- und Sozialabgaben, während Unternehmensgewinne steigen. Doch wie kann eine gerechte Besteuerung erfolgen?

Ich habe dazu ein Experiment gemacht, das findest Du hier: www.fragroger.social

Vorgeschlagene Modelle wie eine Robotersteuer, Maschinensteuer oder Wertschöpfungsabgabe haben jeweils Vor- und Nachteile. Gleichzeitig werden ethische Fragen aufgeworfen: Sollten Roboter wie Menschen besteuert werden? Wie vermeiden wir Verzerrungen und soziale Ungleichheit?

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Sag mal: Hast Du sie schon aufgehabt? Die Rede ist von intelligenten Brillen, so genannte Smart Glasses. Denn diese Smart Glasses erleben dank KI-Integration einen beeindruckenden Aufschwung mit 210% globalem Absatzwachstum in 2024.

Aktuelle Modelle wie Ray-Ban Meta, Solos AirGo V und Rokid Glasses bieten Funktionen von Echtzeitübersetzung bis Objekterkennung. Für Unternehmen optimieren sie Prozesse in Fertigung, Logistik und Gesundheitswesen, während Privatpersonen von nahtloser KI-Assistenz und Übersetzungsfunktionen profitieren.

Mit einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate von 60% bis 2029 stehen wir am Anfang einer Verschmelzung von AR und KI-Technologien, die unsere Interaktion mit der digitalen Welt grundlegend verändern wird.

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Googelst Du oder bleibst Du bei ChatGPT?

Die digitale Suchlandschaft verändert sich rasant: Während klassische Suchmaschinen wie Google weiterhin den Markt dominieren, gewinnen KI-gestützte Suchmodelle wie ChatGPT und Perplexity zunehmend an Bedeutung.

Doch wie wirkt sich diese Entwicklung tatsächlich auf die Marktanteile aus?

In dieser Episode analysieren wir, warum Google mit täglich 2,5 Milliarden Nutzer:Innen und einer durchschnittlichen Sitzungsdauer von 10:45 Minuten seine führende Position weiterhin behauptet.

Gleichzeitig werfen wir einen Blick auf die KI-gestützten Alternativen: ChatGPT mit 126 Millionen täglichen Nutzer:Innen (6:11 Minuten Sitzungsdauer) und Perplexity mit 1,7 Millionen Nutzer:Innen (5:00 Minuten).

Welche Faktoren beeinflussen das Nutzerverhalten? Wird Google langfristig durch KI-Suchmodelle herausgefordert oder bleibt es das unangefochtene Tor zum Internet?

PS: übrigens Google selber behauptet, das Tor zum Internet zu sein – doch in Wahrheit bleiben über 30 der Suchenden in seinem eigenen Ökosystem gefangen.

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Heute erkläre ich Dir, warum du nicht unzählige Tools, sondern maximal fünf brauchst, um deine Workflows zu optimieren.

Warum?

Mitarbeiter:Innen entwickeln echte Expertise statt fragmentiertem Wissen Vereinfachtes Datenmanagement und DSGVO-Compliance Nachhaltig höhere Mitarbeiterakzeptanz durch klare Strukturen

Dazu auch mehr in meinem Newsletter: https://fragroger.beehiiv.com/p/warum-du-nur-5-ki-tools-benoetigst

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Wer bin ich? Roger Basler de Roca | Msc Digital Business | Phd Candidate. Als Digital Unternehmer, Buch Autor und Top 100 Speaker und Trainer bin ich mit Leidenschaft in digitalen Welten unterwegs, mit einer Vorliebe für Künstliche Intelligenz und Algorithmen seit über 25 Jahren. Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting. 

Wohin geht die digitale Renaissance? Und wo bleibt der Mensch? Ich, Roger Basler de Roca zeige Dir wie. 

Künstliche Intelligenz macht Live-Übersetzungen in Meetings möglich. Systeme wie DeepL Voice, Zoom Translate oder Microsoft Teams erkennen gesprochene Sprache, übersetzen den Text und geben ihn in Echtzeit wieder aus.

Warum ist es doch nicht so einfach?

Nun Anbieter wie DeepL, Supertext, Interprefy und Zoom setzen auf eigene neuronale Netzwerke und eigene Large Language Modelle, um gesprochene Sprache in über 70 Sprachen mit minimaler Verzögerung zu übersetzen. Das ist aber nicht immer so einfach und liegt einerseits an unserer Sprachfähigkeit aber auch an der Technik.

💡 Anbieter derzeit:

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Das französische StartupMistral AI wurde im April 2023 von ehemaligen Expert:Innen von Google DeepMind und Meta AI gegründet und gibt es neu auch als App!

https://mistral.ai/

Mit seinem KI-Assistenten"Le Chat" tritt es als Konkurrent zu bekannten Chatbots wieChatGPT, Gemini und DeepSeek auf.

Mistral AI setzt auf Open-Source und stellt viele seiner KI-Modelle kostenlos zur Verfügung. Gleichzeitig bietet es kommerzielle Dienste an.

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Roger Basler de Roca hat über 25 Jahre Berufserfahrung lange im Ausland gelebt, leitet eine Boutique-Consulting Agentur mit Fokus auf KI und digitale Geschäftsmodelle und hält dazu rund 100 Vorträge im Jahr. Er spricht 6 Sprachen, aber mit seinen Pflanzen kann er trotzdem nicht reden. Dafür ist er taubblinden Dolmetscher und macht derzeit seinen PhD in künstlicher Intelligenz um Menschen und Algorithmen einander näher zu bringen.

Diese Woche stand ganz im Zeichen von DeepSeek, dem neuen chinesischen Open Source KI-Modell, das für Aufsehen sorgte. Warum?

🔹 Open Source & Transparenz – Das Modell ist frei zugänglich, basiert unter anderem auf OpenAI-Daten und kann unzensiert genutzt werden.
🔹 Geringe Kosten – DeepSeek wurde mit unter 10 Mio. USD entwickelt, während westliche KI-Modelle oft Milliarden kosten.
🔹 Starkes KI-Wachstum in China – Neben DeepSeek erschien auch Qwen 2 (ein weiteres leistungsstarkes Open Source Modell von Alibaba).
🔹 Europa im Mittelweg – Mit der neuen KI-Schulungspflicht ab dem 2. Februar setzt Europa auf Aufklärung und Regulierung statt puren Wettbewerb.
🔹 Trendwende? – Statt immer grösser und teurer zeigen Open Source-Modelle, dass effizientere Alternativen möglich sind.

Für Unternehmen bedeutet das:

👉 Open Source KI ausprobieren – Tools wie MSTY (MSTY.app) ermöglichen den Einsatz eigener Modelle, auch offline und datenschutzkonform.

👉 Cloud vs. On-Premise abwägen – Während grosse Modelle wie OpenAI weiter auf Hochleistungs-Clouds setzen, bieten kleinere Open Source-Alternativen mehr Kontrolle und Flexibilität.

KI entwickelt sich in Hochgeschwindigkeit weiter. Wer vorne mitspielen will, sollte jetzt Open Source-Modelle testen und sich mit der neuen KI-Landschaft auseinandersetzen.

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OpenAI stellt Operator vor:

OpenAI hat am 23. Januar 2025 "Operator" vorgestellt, einen KI-Agenten, der autonome Aufgaben im Webbrowser ausführen kann. 

Operator ist eigentlich ein Agent - hier gibts so ein Beispiel: https://www.youtube.com/watch?v=GmAAlQdqX18&ab_channel=RogerBaslerdeRoca%23fragRoger

Operator kann verschiedene Online-Aktivitäten wie Reisebuchungen, Restaurantreservierungen und Online-Shopping automatisieren.

Wichtige Punkte zu Operator:

KI-Verordnung: Ausbildungspflicht ab Februar 2025:

Ab dem 2. Februar 2025 tritt eine wichtige Regelung der EU-KI-Verordnung (KI-VO) in Kraft. 

Diese verpflichtet Unternehmen, die KI-Systeme anbieten oder betreiben, ihre Mitarbeiter im Umgang mit künstlicher Intelligenz zu schulen.

Kernpunkte der Ausbildungspflicht:

Die Ausbildungspflicht ist Teil der schrittweisen Umsetzung der KI-VO, die am 1. August 2024 in Kraft getreten ist. Unternehmen sollten sich frühzeitig mit den Anforderungen auseinandersetzen.

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Roger Basler de Roca hat über 25 Jahre Berufserfahrung lange im Ausland gelebt, leitet eine Boutique-Consulting Agentur mit Fokus auf KI und digitale Geschäftsmodelle und hält dazu rund 100 Vorträge im Jahr.

Er spricht 6 Sprachen, aber mit seinen Pflanzen kann er trotzdem nicht reden. Dafür ist er taubblinden Dolmetscher und macht derzeit seinen PhD in künstlicher Intelligenz um Menschen und Algorithmen einander näher zu bringen.

In dieser Episode zeige ich dir, wie du mithilfe von künstlicher Intelligenz Meetings effizient zusammenfassen und Protokolle erstellen kannst.

Ich stelle dir das Tool TLDV.io vor.

TLDV ist eine datenschutzkonforme Lösung aus Europa, die dir hilft, Zeit zu sparen und den Überblick zu behalten.

Erfahre, wie du TLDV in Zoom, Teams und andere Plattformen integrieren kannst, wie kontextbasierte Suchen und Vorlagen funktionieren und warum Datenschutz bei KI-gestützten Tools so wichtig ist. Perfekt für alle, die ihre Meetings smarter gestalten wollen!

Fakten, die du nicht verpassen solltest:

TLDV erstellt automatisch Protokolle und Highlights in verschiedenen Formaten – von Beschlussprotokollen bis zu Video-Clips. Mit der Zapier-Integration kannst du Workflows automatisieren und To-Dos direkt in Tools wie Asana oder Trello übertragen. TLDV bietet dir die Möglichkeit, auch nachträglich Fragen an das Meeting zu stellen und kontextgenaue Antworten zu erhalten.

🎧 Hör rein und lass dich inspirieren!

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Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting. 

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KI hat Schwierigkeiten, menschliche Hände korrekt zu zeichnen, da sie die komplexe Anatomie (z. B. Anzahl und Anordnung der Finger) nicht vollständig versteht.

Modelle arbeiten statistisch, ohne biologisches Wissen, und menschliche Unzulänglichkeiten in Trainingsdaten verstärken das Problem.

Die genauen Details wie Falten und Knöchel erfordern eine Präzision, die KI oft nicht erreicht.

Dieses Zusammenspiel aus anatomischer Komplexität, KI-Limitationen und unvollständigen Trainingsdaten macht die Handdarstellung für KI herausfordernd.

Teste es mal auf https://www.krea.ai

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Und wieder reden alle vom „KI-Winter“. Historisch gab es bereits Phasen, in denen die KI-Entwicklung stagnierte, doch aktuell geht es nicht um einen echten Stillstand, sondern eine Verlangsamung in der Breite.

Dafür passiert in der Tiefe einiges, z. B. mit autonomen Agentensystemen, die Branchen revolutionieren könnten.

Statt Panik ist Perspektive gefragt: Die nächsten Jahre versprechen massive Innovationen in spezifischen Anwendungen.

Was Google zu den KI Agenten sagt (Englisch): https://youtu.be/ZZ2QUCePgYw?si=2udvo-7ZEi1AoVPX

Das Video mit Daniel Niklaus: https://youtu.be/fNjRfFZBMTg?si=BCflv1YQ4tW_IBFT

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Groq ist ein innovatives Unternehmen, das KI-Technologien revolutioniert, indem es auf einer speziellen Architektur basiert: der Language Processing Unit (LPU). Diese Chips ermöglichen extrem schnelle Berechnungen und liefern Antworten auf Anfragen in unter einer Sekunde.

Groq hebt sich durch Echtzeitfähigkeit und Effizienz hervor und könnte 2025 entscheidend unsere Interaktion mit KI verändern.

Besonders spannend ist die Anwendung in Echtzeitkommunikation, Kundeninteraktionen und industriellen Use Cases, wie z.B. Copilot for Industry.

Groq könnte künftig auch auf kleineren, lokalen Geräten wie Smartphones eingesetzt werden, was neue Möglichkeiten für Unternehmen und Nutzer:innen schafft.

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Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting. 

ChatGPT bietet mit dem neuen Advanced Voice Mode jetzt auch Video-Unterstützung – ein Meilenstein in der KI-Entwicklung.

Diese Erweiterung ermöglicht es, visuelle Daten zu analysieren und mit Benutzenden über Kameraeingaben zu interagieren. Dies wird unsere Interaktion mit Maschinen und Smart Devices revolutionieren.

Beispiele für Anwendungsfälle:

Diese Technologie öffnet die Tür zu einer multisensorischen Interaktion mit KI, die in Zukunft durch smarte Brillen oder andere tragbare Geräte erweitert werden könnte. Momentan ist die Funktion für ChatGPT Plus- und Team-Nutzer:innen verfügbar, ein breiterer Rollout wird aber erwartet.

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In dieser Folge von „KI kann ich“ erfährst du in nur 5 Minuten, welche Trends die Welt der künstlichen Intelligenz im Jahr 2025 prägen werden meiner Meinung nach:

Themen:

Lass dich inspirieren und erfahre, wie diese Trends unseren Alltag und die Arbeitswelt verändern werden.

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Automationen und KI-Agenten werden 2025 unsere Arbeitsweise revolutionieren. Warum das wichtig ist und wie du von diesen Technologien profitieren kannst, erfährst du in dieser Folge von KI kann ich. In weniger als 5 Minuten zeige ich dir, wie Automationen Zeit sparen, Meetings effizienter machen und sogar deinen Arbeitsalltag optimieren können. Lass dich inspirieren und erfahre, warum jetzt der perfekte Moment ist, um diese Tools sinnvoll einzusetzen.

In dieser Folge von KI kann ich erfährst du:

Lass dich inspirieren und finde heraus, warum 2025 das Jahr ist, in dem du Automationen sinnvoll einsetzen solltest, um produktiver und entspannter zu arbeiten.

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Heute erkläre ich Dir, warum du nicht unzählige Tools, sondern maximal fünf brauchst, um deine Workflows zu optimieren. Mit einem klaren Fokus auf Effizienz und Datenschutz zeige ich Dir, welche Tools wirklich Sinn machen:

Zusätzlich erfährst du praktische Tipps für den Aufbau effizienter Prozesse und wie du mit wenigen Tools deine Sichtbarkeit und Produktivität steigerst.

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Retrieval Augmented Generation (RAG), GPT und andere KI-Methoden unterscheiden sich in ihrer Funktionsweise und ihren Anwendungsbereichen:

Retrieval Augmented Generation (RAG)RAG ist eine Technik, die generative KI-Modelle mit externen Informationsquellen kombiniert:

NotebookLM von Google ist so ein RAG.

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Wie verändert nun die neue Suchmaschine von OpenAi die Suche? In dieser Episode unseres Podcasts erfährst du, warum du deine SEO-Strategie an SearchGPT anpassen solltest, um in der neuen Ära der KI-basierten Suche erfolgreich zu sein. Aber keine Angst, der Fokus ist einfacher als du denkst: qualitativ hochwertige Inhalte, diese Inhalte umfassend und thematisch relevant zu gestalteten, Ladezeiten verkürzen und mit einer klaren Struktur versehen mit strukturierten Daten nutzen und baue an der Geschwindigkeit deiner Website, denn das kann helfen, deine Inhalte besser zu verstehen und effektiver zu indexieren für SearchGPT und Co.

KI Leitfaden für SEO von Google: https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content?hl=de

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In der heutigen Folge unseres Podcasts tauchen wir in die Welt der KI-Texterkennungssysteme ein. Diese innovativen Technologien nutzen eine Kombination aus maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung, um künstlich generierte Texte von menschlich verfassten zu unterscheiden. Nur: das funktioniert nicht wirklich.

Trotz der fortschrittlichen Technologie stehen KI-Text-Erkennungssysteme vor erheblichen Herausforderungen, darunter die ständige Verbesserung von KI-Modellen, Schwierigkeiten bei der Erkennung kurzer Texte und das Risiko von Fehlalarmen durch nachbearbeitete KI-Texte.

sagt eine Studie von MIT Sloan hier: https://mitsloanedtech.mit.edu/ai/teach/ai-detectors-dont-work/

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Es ist wohl der nächste logische Schritt: Anthropic hat ein Update ihrer KI-Modelle vorgestellt – die Version „Claude 3.5“, die jetzt auch Computer direkt bedienen kann.

Also ja, das heisst tatsächlich, Claude kann jetzt nicht nur im digitalen Raum denken, sondern auch handeln. Stell dir vor, dein digitaler Assistent kann den Laptop für dich steuern, E-Mails versenden, Dateien organisieren oder auf Knopfdruck Präsentationen erstellen – ganz ohne dein Zutun.

Die "Computer Use"-Funktion befindet sich derzeit in der öffentlichen Beta-Phase und ist über die Anthropic-API verfügbar. Entwickler:Innen sind eingeladen, Feedback zu geben, um die Funktion weiter zu verbessern.

Obwohl die Technologie noch experimentell ist und gelegentlich Fehler auftreten können, zeigt sie das Potenzial, repetitive Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu erhöhen.

Mehr Infos gibts hier: https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use

Nein, Du suchst nicht mit Google, sondern mit Bing. Seit neustem auch in der kostenlosen Version (Stand Oktober 24), aber das kann sich immer mal wieder ändern. Quelle.

Allerdings lernt ChatGPT nicht live von Dir und Du kannst das auch ausstellen: Quelle.

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Maschinelles Lernen und KI sind in vielen Alltagsgeräten und -anwendungen integriert, darunter Smartphones, Computer, Social Media, Fahrzeuge, Smart Home-Geräte und Streaming-Dienste. Sie verbessern Benutzerfreundlichkeit, Personalisierung und Effizienz in zahlreichen Bereichen unseres täglichen Lebens.

Um den Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen zu erklären, ist es wichtig, diese Konzepte in Relation zueinander zu setzen:Künstliche Intelligenz (KI)KI ist der übergeordnete Begriff für Systeme oder Maschinen. , die menschenähnliche Intelligenz nachahmen, um Aufgaben auszuführen und sich dabei kontinuierlich aus den gesammelten Informationen zu verbessern. KI umfasst verschiedene Technologien und Ansätze, darunter auch maschinelles Lernen.

Hauptmerkmale:

Maschinelles Lernen (ML) Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI. Es handelt sich um Algorithmen und statistische Modelle, die es Computersystemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Hauptmerkmale:

Ein paar Beispiele? Bildverarbeitung: KI-gestützte Algorithmen verbessern Smartphone-Fotos, erkennen Gesichter und kategorisieren Bilder automatisch. Tastatur-Apps: Prädiktive Texteingabe und Autokorrektur basieren auf maschinellem Lernen, um Tippfehler zu korrigieren und Wortvorschläge zu machen. Batteriemanagement: KI optimiert die Akkulaufzeit durch Analyse des Nutzerverhaltens und Anpassung der Energieeinstellungen.

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Composite AI, auch bekannt als multidisziplinäre AI, ist ein Ansatz, der verschiedene künstliche Intelligenztechniken und -technologien kombiniert, um ein umfassenderes und leistungsfähigeres System zu erstellen.

Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Stärken verschiedener AI-Techniken zu kombinieren, um komplexe Probleme effektiver zu lösen, als es mit einzelnen Techniken möglich wär.

Composite AI ist ein Ansatz, der verschiedene künstliche Intelligenztechniken kombiniert, um ein besseres System zu erstellen. Es ist wie ein Puzzle, bei dem verschiedene Teile zusammengefügt werden, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Warum ist Composite AI wichtig?

Bessere Problemlösung: Durch die Kombination verschiedener AI-Techniken können komplexe Probleme besser gelöst werden. Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Integration von Daten und Erkenntnissen aus verschiedenen AI-Tools können bessere Entscheidungen getroffen werden.

Personalisierte Medizin: Kombination von ML und NLP, um medizinische Daten zu analysieren und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Autonome Fahrzeuge: Kombination von Computer Vision und ML, um autonome Fahrzeuge zu entwickeln.

Mehr Infos gibts hier.

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