Co-Intelligence – Der KI-Lernpodcast

In Folge 48 von Co-Intelligence gehen Benjamin Wüstenhagen und Gast Magdalena Beilmann einer fundamentalen Frage nach: Welchen Wert hat Bildung noch, wenn Informationen jederzeit und überall durch KI verfügbar sind? Sie diskutieren den Wandel von der Wissensknappheit zum Wissensüberfluss, warum wir trotz (oder gerade wegen) KI neue Strukturen im Lernen brauchen und ob Zertifikate in einer Welt von „Hands-on“-Projekten noch eine Rolle spielen.Tritt unserer WhatsApp Community bei und folge uns auf Social Media, um das nächste KI Briefing nicht zu verpassen.https://chat.whatsapp.com/KcASGd6VJTf4XS8BMSLwtUEntrepreneur in Residence Growth (m/w/d)https://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511?language=de&display=deTimestamps:00:00 – Intro: Bildung im Zeitalter der KI-Abundanz01:14 – Rückblick: Von der Wissensknappheit zum Buchdruck02:20 – Programmieren lernen: Noch sinnvoll? (Andrew Ng Zitat)04:51 – Der Content-Friedhof: Umgang mit der Informationsflut07:17 – Die Daseinsberechtigung von Bildungsinstitutionen09:15 – Motivation & konkrete Ziele beim Lernen12:43 – Vision: Personalisierte KI-Mentoren & Lernpfade14:26 – Oberflächenwissen vs. tiefe Handlungskompetenz15:17 – Tool-Tipp: Google NotebookLM & Audio-Kuratierung18:31 – Risiken: Halluzinationen & Kritisches Denken21:37 – Die Stunde der Generalisten: Kontext & Transferfähigkeit23:11 – Sind Abschlüsse & Zertifikate noch relevant?24:13 – Fallbeispiel: Peter Steinberger & der „Bauen statt Zeigen“-Ansatz34:03 – Outro: Zusammenfassung & WhatsApp CommunityLinks & Erwähnungen:Andrew Ng: https://www.coursera.org/https://x.com/AndrewYNg/status/1900219116822102116Lex Fridman Podcast: https://www.youtube.com/@lexfridmanhttps://x.com/lexfridman/status/1920339725518299446Ethan Mollick: https://x.com/emollick/status/1925055450254385592Peter Steinberger: X / https://x.com/steipeteGoogle NotebookLM: https://notebooklm.google.com/Claude (Anthropic): Claude.aiGrok (xAI): x.aiGitHub: GitHub.com

In dieser Folge von Co-Intelligence werfen Benjamin Wüstenhagen gemeinsam mit Magdalena Beilmann (die diese Woche Moritz Heininger vertritt) einen Blick hinter die Kulissen unseres Alltags. KI ist längst keine Zukunftsvision mehr – sie ist wie Strom oder Internet zu einer „unsichtbaren Logik“ geworden, die uns ständig begleitet. Wir diskutieren, wie Algorithmen unsere Routen in der Navigation bestimmen, unser Kaufverhalten manipulieren und welche psychologischen Mechanismen wie „Nudging“ dabei eine Rolle spielen. Erfahre, warum wahre Freiheit im KI-Zeitalter bedeutet, zu verstehen, wer die Optionen für uns auswählt.Tritt unserer WhatsApp Community bei und folge uns auf Social Media, um das nächste KI Briefing nicht zu verpassen.https://chat.whatsapp.com/KcASGd6VJTf4XS8BMSLwtUEntrepreneur in Residence Growth (m/w/d)https://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511?language=de&display=deTimestamps:00:00 – Intro: Die unsichtbare KI-Revolution02:48 – Mobilität: Wie KI unsere Wege lenkt08:22 – E-Commerce: Werden wir beim Shoppen manipuliert?11:28 – Suchen vs. Finden: Brauchen wir noch Suchmaschinen?19:33 – Social Media: Der Kampf um unsere Aufmerksamkeit31:36 – Clickbait & Filterblasen: Die Schattenseiten der Algorithmen34:03 – Nudging: Wie unsichtbare Lenkung funktioniert36:34 – Risiken & Fazit: Freiheit im Zeitalter der KI37:30 – Outro & unsere WhatsApp CommunityLinks & Erwähnungen:Meta (Llama, Facebook, Instagram, WhatsApp): https://ai.meta.com/Yann LeCun (Chief AI Scientist bei Meta): https://yann.lecun.com/Andrej Karpathy (KI-Vordenker, ex-Tesla AI): https://karpathy.ai/Andreessen Horowitz (A16Z): https://a16z.com/Stiftung Warentest: https://www.test.de/https://x.com/ylecun/status/2016888602009964937https://x.com/a16z/status/1905637234306318806https://x.com/AndrewYNg/status/1986500817613169025https://x.com/elonmusk/status/2020010411911967053

In Episode 46 von Co-Intelligence tauchen Benjamin Wüstenhagen und Gast-Moderatorin Magdalena Beilmann tief in die nächste Phase der Künstlichen Intelligenz ein: Autonome Agenten.Ist es nur ein Hype oder der Beginn einer neuen Arbeitsära? Wir diskutieren die "Epiphanie", wenn sich ein KI-Bot in Slack plötzlich wie ein echter Kollege anfühlt, und testen die Grenzen der Automatisierung mit Tools wie OpenRouter und DeepSeek V3.Doch es wird noch verrückter: Wir beleuchten das Phänomen Rent-a-Human, wo KI-Agenten echte Menschen für physische Aufgaben bezahlen, und Moltbook, das erste Social Network, in dem nur KIs posten dürfen. Sind wir auf dem Weg in eine Welt, in der Maschinen ihre eigene Ökonomie betreiben? Hör rein, um zu erfahren, ob du bald für einen Roboter arbeitest!Entrepreneur in Residence bei The Key Acacemyhttps://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511Timestamps:00:00 Intro00:14 Begrüßung01:08 Die neue Phase der KI-Agenten: Mehr als nur Chatbots01:38 Die "Epiphanie": Wenn sich der Bot in Slack wie ein echter Kollege anfühlt04:23 Der "Schnell Reich Werden"-Mythos mit Agenten06:44 Praxis-Check: OpenRouter & DeepSeek V3 im Einsatz10:55 Das "Retro"-Interface (OpenClaw) & Tech-Setup11:47 Tech-Deep-Dive: Modelle auswählen und Kosten im Griff behalten14:46 Integration in Microsoft Teams & Co.: Kollaboration mit KIs19:32 Sparen Agenten wirklich Zeit? Ein kritisches Fazit20:27 Experiment "Exit Intent": Wenn die KI zu viel will25:46 Rent-a-Human: Wenn KI-Agenten Menschen bezahlen ("Randy Newman" Moment)26:35 Moltbook: Das Social Network nur für Bots35:56 Ausblick & Fazit: Wo führt die Reise hin?Links & Erwähnungen:Rent-a-Human: rentahuman.ai (Plattform, auf der KI-Agenten Menschen für physische Aufgaben buchen)Moltbook: moltbook.com (Das "Social Network" exklusiv für KI-Agenten)OpenRouter: openrouter.ai (Im Podcast als "Open Data" erwähntes Tool zur Modellauswahl)DeepSeek: deepseek.com (Erwähntes Modell "Physik/Basic 3.23" DeepSeek V3)Doppelgänger Tech Talk: doppelgaenger.io (Podcast-Erwähnung zum Thema Agenten)OpenClaw: openclaw.ai Der quelloffene, lokale KI-Agent (ehemals Clawdbot), der Aufgaben direkt auf deinem Computer ausführt.Claude Cowork: https://support.claude.com/en/articles/13345190-getting-started-with-cowork Anthropics neues agentenbasiertes Tool, mit dem Claude Dateien auf deinem Desktop lesen, bearbeiten und erstellen kann.

In Episode 45 von Co-Intelligence spricht unser Host Benjamin Wüstenhagen gemeinsam mit Magdalena Beilmann (die diese Woche Moritz Heininger vertritt) über das neueste Phänomen, das die KI-Welt im Sturm erobert: OpenClaw.Entwickelt von Peter Steinberger, ist OpenClaw ein autonomer Open-Source-KI-Agent, der lokal auf dem eigenen Rechner läuft – oft einem Mac Mini – und sich direkt mit Messenger-Diensten wie WhatsApp und Telegram verbinden kann. Im Gegensatz zu typischen Chatbots kann OpenClaw echte Aufgaben auf dem Computer ausführen. Benjamin und Magdalena tauchen tief in den plötzlichen Hype um dieses Tool ein und diskutieren, ob es die Zukunft der Software darstellt oder nur ein flüchtiger Trend ähnlich wie Clubhouse ist. Zudem analysieren sie kritisch die massiven Sicherheitsrisiken, die entstehen, wenn man einem KI-Agenten volle „Admin-Rechte“ über die eigenen Daten und das digitale Leben gewährt.ZeitstempelZeitstempel00:00 Intro01:04 Themeneinführung: Autonome Agenten03:13 Was ist OpenClaw? (Peter Steinbergers Projekt)06:08 Das Namens-Chaos: Clawdbot, Moltbot, OpenClaw08:13 Agent-zu-Agent-Kommunikation09:52 Sicherheitswarnung: Risiken lokaler KI-Agenten11:17 Die Kosten von KI: Token-Verbrennung & API-Gebühren17:06 Praxisbeispiel: Das WhatsApp-Gruppen-Experiment22:21 Das Ende klassischer Software?26:27 Hype vs. Realität: Ist das das nächste Clubhouse?28:40 OutroLinks & ErwähnungenOpenClaw (ehemals Clawdbot/Moltbot): https://openclaw.aiPeter Steinberger: https://x.com/steipete

In Episode 44 drehen wir den Spieß um! Statt selbst Fragen zu stellen, begibt sich Host Benjamin Wüstenhagen ins "Kreuzverhör". Unsere Gast-Moderatorin Magdalena Beilmann (in Vertretung für Moritz Heininger) fühlt ihm auf den Zahn: Wo steht Deutschland wirklich im globalen KI-Wettrennen?Wir diskutieren, warum die aktuelle Entwicklung mehr ist als nur ein Software-Update – es ist eine neue industrielle Revolution, die physische Fabriken, Unmengen an Energie und radikales Umdenken erfordert. Benjamin teilt seine ehrliche Einschätzung zu Europas Chancen gegen die USA und China, spricht über die Gefahren von Deepfakes und gibt Einblicke in seinen persönlichen KI-Workflow mit Tools wie Cursor.Ist unser Optimismus naiv? Und was passiert, wenn wir Teile unseres Gehirns dauerhaft an die KI auslagern? Eine Folge voller Klartext, Strategie und einem Ausblick auf das Jahr 2026.Kapitelmarken:00:00 Intro & Begrüßung00:50 Deutschland im KI-Diskurs: Verlieren wir den Anschluss?02:58 KI ist Hardware: Nvidia & die neue industrielle Revolution05:26 Die Energie-Krise: Woher kommt der Strom für die KI?09:55 Optimismus vs. Realismus: Europas Rolle im Weltmarkt13:28 Deepfakes & Desinformation: Die Schattenseiten19:08 Benjamins Tech-Stack: Coding mit KI (Cursor & Co.)22:45 Nachhaltigkeit: Verfeuern wir unsere Ressourcen?27:01 Produktivität vs. Spielerei: Wann KI wirklich hilft31:48 Macht KI uns mutiger oder bequemer?37:00 Ausblick: Was muss in 2026 passieren?Links & Erwähnungen:Nvidia: https://www.nvidia.comCursor: https://cursor.shOpenAI: https://openai.com

In dieser Woche gibt es ein neues Gesicht (und eine neue Stimme) bei Co-Intelligence! Während Moritz die Sonne genießt, begrüßt Benjamin seine Kollegin Magdalena Beilmann als Co-Host.Magdalena teilt ihre spannende Reise als Quereinsteigerin von der klassischen Hotellerie hin zur KI- und Prozess-Optimierung. Sie zeigt eindrucksvoll, dass man kein Entwickler sein muss, um komplexe Automatisierungen zu bauen.In dieser Folge erfährst du:Warum „Nicht-Expertise“ oft ein Vorteil ist und wie man die Angst vor neuen Tools verliert.Wie Magdalena mit Make und HubSpot Datenbanken verknüpft, ohne eine Zeile Code zu schreiben.Warum Lovable und Claude Code (mit MCP) die Art und Weise, wie wir arbeiten, radikal verändern.Weshalb wir KI nicht nur für Content-Erstellung, sondern für echtes System-Denken nutzen sollten.Ein inspirierender Talk über Selbstwirksamkeit, Mut zur Veränderung und die Zukunft der Arbeit, in der KI zum echten Teammitglied wird.Timestamps:00:00 – Intro01:31 – Vom 5-Sterne-Hotel zur KI03:30 – Mut zur Veränderung: Warum man keine Angst vor Tech haben muss06:21 – Prompting: Braucht man noch Struktur oder reicht „Kuddelmuddel“?10:16 – Produktivität neu gedacht: KI als Teammitglied12:11 – Tool-Tipp: Lovable (Web-Apps ohne Code bauen)15:17 – Tool-Tipp: Claude Code & MCP (Lokaler Dateizugriff)18:14 – Praxis-Case: HubSpot & Make Automatisierung ohne Entwickler23:58 – System-Denken: Prozesse bauen statt nur E-Mails schreiben25:11 – Datenschutz & Lokale KI-ModelleLinks & Erwähnungen aus der Folge:Andrej Karpathy (KI-Experte, Ex-Tesla/OpenAI): https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521Lovable (Vibe Coding / No-Code Apps): https://lovable.devAnthropic Claude (Claude Code & MCP): https://www.anthropic.com/claudeMake (Automatisierungs-Plattform): https://www.make.comHubSpot (CRM Plattform): https://www.hubspot.deOpenAI (ChatGPT): https://openai.comPerplexity (KI-Suchmaschine): https://www.perplexity.ai

In dieser Folge von Co-Intelligence spricht Benjamin Wüstenhagen über eine radikale Veränderung in der Softwareentwicklung: Vibe Coding.Benjamin teilt seine persönlichen Erfahrungen mit dem Tool Lovable, das ihm laut seinem "Lovable Wrapped" ermöglicht hat, in wenigen Monaten über 3,7 Millionen Zeilen Code zu generieren – und das fast ausschließlich durch natürliche Sprache. Er berichtet, wie er von einfachen Webseiten-Experimenten dazu übergegangen ist, komplexe interne Tools für das Produktmanagement zu bauen, die genau auf die Bedürfnisse seines Teams zugeschnitten sind.Erfahrt, wie sich die "Selbstwirksamkeit" verändert, wenn man plötzlich ohne Entwickler-Ressourcen Ideen in Software verwandeln kann, wo die Fallstricke bei der Datenbank-Struktur liegen und warum wir vielleicht bald alle unsere eigene Software "sprechen" statt schreiben.Timestamps:00:00 Intro00:39 Lovable Wrapped: 3,7 Millionen Zeilen Code01:21 Background: Von ersten Webseiten mit 16 zu AI-Coding03:22 Die neue Selbstwirksamkeit: Ideen ohne Devs umsetzen07:23 Tool-Landschaft: Lovable, v0.dev & die Frontend-Revolution10:37 Use-Case: AI-Bewerbungsfotos & Recruiting (Rückblick)17:57 Learning: Warum man das Datenmodell trotzdem verstehen muss21:44 Fun Use-Case: Die Sauna-Buchungs-App für Nachbarn30:14 Das "perfekte" System: Ein eigenes PM-Tool bauen30:51 Outro & Einladung zur CommunityLinks & Mentions:Das Vibe-Coding Leuchtturm-Projekt von snipKI:https://journey.snipki.de/Snipki Journey - Visualisiere deine Karriere – Das erfolgreiche Showcase von Moritz’ Company. Verwandelt LinkedIn-Daten via Gemini AI in ein visuelles Storytelling-Erlebnis.Die Vibe-Coding Toolbox:http://v0.dev/ – Generatives UI-Design (Frontend-Einstieg von Vercel).http://lovable.dev/ – Fullstack-Entwicklung (Das Tool hinter den 3,7 Mio. Zeilen).http://cursor.com/ – Die KI-native IDE (Bewertung 2026: ca. 30 Mrd. $).https://antigravity.google/ – Die neue Agent-First IDE für autonomes Coding und Testing.https://github.com/ – Versionsverwaltung & Sicherheit (Deine „Rückspultaste“).Zitate & Visionäre der Bewegung:Andrej Karpathy: „Programming is being replaced by vibing.“ (Tweet vom 02.02.2025). https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383Jensen Huang (Nvidia CEO): „English is the hottest new programming language.“ (GTC Keynote Statement). https://www.youtube.com/watch?v=PslkxFW9WN4Studien & Wissenschaftlicher Hintergrund:Bitkom Studie (Dez. 2024/2025): „Deutschland fehlen IT-Fachkräfte“ – Aktuell fehlen ca. 149.000 Experten; bis 2040 droht eine Lücke von 663.000 Stellen. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Deutschland-fehlen-IT-FachkraefteFraunhofer Institut (2025): Studienbericht Digitale Souveränität – Warum 60% der Unternehmen eine steigende Abhängigkeit erwarten und Vibe-Coding zur strategischen Autonomie beitragen kann. https://www.bitkom.org/sites/main/files/2025-02/2025-bitkom-studienbericht-digitale-souveraenitaet.pdfGitHub Octoverse Report 2025: The State of AI & Code – Über 40% des weltweiten Codes ist bereits KI-generiert oder -gestützt. https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/#AI #Lovable #VibeCoding #NoCode #SoftwareDevelopment #CoIntelligence #Podcast

KI-Einführung scheitert selten an der Technologie, sondern fast immer an der Kultur. In dieser Folge von Co-Intelligence diskutieren Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger, warum die KI-Transformation ein klassisches C-Level-Thema ist.Es reicht nicht, Tools auszurollen – Führungskräfte müssen den Wandel vorleben ("Lead by Example"). Wir sprechen darüber, wie man eine Organisation baut, die KI nicht nur als Effizienz-Hebel, sondern als echte Opportunity begreift. Wie nimmt man Teams die Angst? Wie etabliert man eine Innovationskultur (Stichwort: Google's 20% Rule)? Und warum wird 2026 das Jahr, in dem sich entscheidet, ob sich eure KI-Investments kulturell auszahlen. Eine Pflichtfolge für alle, die Verantwortung für die strategische Ausrichtung ihres Unternehmens tragen.00:00 Intro: HR, KI & der ROI in 202600:32 KI-Agenten im Unternehmen: Keine Geheimagenten, sondern Helfer01:04 Leadership: Warum der Wandel von oben vorgelebt werden muss02:47 Angst vs. Motivation: Kulturelle Hürden überwinden04:23 Case Study: Vom "Job-Killer" zum geliebten Chatbot06:09 Autonome Agenten & die Notwendigkeit von Daten-Infrastruktur07:07 Wissensmanagement: SharePoint vs. KI als "Second Brain"08:44 Praxis-Beispiel: Newsletter-Check & Coding Skills für alle10:52 Herausforderungen: Kleine Unternehmen vs. Konzerne12:51 Die "Google 20% Zeit"-Regel & Hackathons als Innovationstreiber15:36 Jeder wird zum Manager: Delegieren an KI lernen18:31 Fazit: KI als Opportunity-Technologie sehen

In dieser speziellen Prediction-Folge werfen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger einen Blick in die Zukunft: Das Jahr 2026. Nach dem Hype kommt die Realität – und die wird laut unseren Hosts turbulent.Wir diskutieren massive Energieengpässe in den USA und deren Auswirkungen auf Data Center und Nvidia. Platzt die KI-Blase mit einer 25%igen Korrektur im S&P 500? Außerdem beleuchten wir den Wandel am Arbeitsmarkt, warum die Jugendarbeitslosigkeit steigen könnte und weshalb "Voice" das neue Interface wird.Ein düsteres Kapitel ist die Prognose zur ersten vollautonomen Schlacht und dem Rüstungswettlauf. Zum Schluss gibt es eine steile These zu OpenAI: Geht dem Pionier die Puste aus und feiert Amazon das große Comeback?Timestamps:00:00 Intro: Die Prediction Folge für 202601:04 Die Energie-Krise: Engpässe & Proteste02:15 Der Börsen-Crash: Nvidia & S&P 500 Korrektur04:08 Ende der Experimente: Fokus auf ROI06:08 KI-Weiterbildung & Upskilling06:40 Arbeitsmarkt 2026: Steigende Jugendarbeitslosigkeit10:35 Voice First: Das Ende des Chat-Interfaces13:07 Autonomous Warfare: Die erste autonome Schlacht14:46 OpenAI strauchelt & Amazon schlägt zurück20:47 Fazit & OutroLinks & Mentions:Helsing (Defense AI): https://helsing.aiStark Defence (Unmanned Systems): https://stark-defence.comNvidia: https://www.nvidia.comOpenAI: https://openai.comAmazon: https://www.aboutamazon.comAccenture: https://www.accenture.com

Ein wildes Jahr neigt sich dem Ende. In Episode 39 von Co-Intelligence blicken unsere Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger zurück auf 2025 – ein Jahr, das die KI-Welt komplett auf den Kopf gestellt hat.Vom "DeepSeek-Schock" im Januar, der die Aktienmärkte und Nvidia erzittern ließ, über Andrej Karpathys revolutionäres "Vibe Coding", bis hin zu den unfassbaren Milliarden-Investitionen von Softbank und Big Tech. Wir analysieren den Wettlauf zwischen den USA und China, den Wandel von OpenAI zum For-Profit-Unternehmen und die Frage aller Fragen: Ist die KI-Blase schon geplatzt oder fängt sie gerade erst an?Außerdem werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Modell-Releases des Jahres: Gemini 3, Sora 2 und Alibaba's Qwen.Timestamps:00:00 Intro & Jahresrückblick 202502:23 Der "DeepSeek-Moment": China schockt Nvidia & die USA05:25 "Vibe Coding": Wie Andrej Karpathy das Programmieren veränderte10:05 Multimodale Revolution: Google Gemini & Co.11:30 Die Geldflut: Softbanks Milliarden & OpenAIs Bewertung14:20 Big Techs Infrastruktur-Wetten (400 Mrd. Dollar)16:03 Video-KI: Der Durchbruch von Sora 2 & Google Veo20:50 Die Blasen-Frage: Platzt der KI-Hype?22:09 Tesla Optimus: Fortschritte bei humanoiden Robotern23:29 OpenAIs Strukturwandel & Mitarbeiter-Beteiligung25:14 Gemini 3 vs. OpenAI: Der Kampf um die Krone26:47 Warnungen & Halluzinationen (Jeffrey Hinton / Big 4)Links & Mentions:DeepSeek: deepseek.comAndrej Karpathy: twitter.com/karpathyOpenAI: openai.comGoogle DeepMind (Gemini/Veo): deepmind.googleNvidia: nvidia.comAlibaba Qwen: qwenlm.github.ioTesla Optimus: tesla.com/AIMistral AI: mistral.ai

Willkommen zu Episode 38 von Co-Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast mit Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen.In dieser Folge diskutieren wir zwei radikal unterschiedliche Visionen für die Zukunft der KI. Auf der einen Seite steht das vieldiskutierte "AI 2027"-Papier (Leopold Aschenbrenner), das eine explosive Transformation und Super-Intelligenz bis Ende des Jahrzehnts vorhersagt. Auf der anderen Seite stehen die "Normalos" (Princeton-Forscher Narayanan & Kapoor), die argumentieren, dass KI wie jede andere Technologie (z.B. Elektrizität oder Internet) ist: Die Verbreitung dauert aufgrund gesellschaftlicher Trägheit viel länger als gedacht.Wir analysieren nicht nur die Unterschiede, sondern vor allem die überraschenden Gemeinsamkeiten beider Lager: Vom ungelösten "Alignment Problem" (Stichwort: Büroklammern) bis zur Gefahr einer geheimen Intelligenz-Explosion in einem abgeschotteten Labor.TIMESTAMPS:00:00 Intro: Normalität vs. Transformation00:18 Das "AI 2027"-Papier: Super-Intelligenz bis Ende der 20er?01:34 Die Gegenposition: Die "Normalos" aus Princeton03:51 Das Argument der Exponential-Kurve (Daten & Energie)06:00 Warum es länger dauert: Gesellschaftliche Trägheit & "Data Readiness"09:35 Konsens 1: Bis zur AGI ist KI eine "normale" Technologie10:43 Konsens 2: "Strong AGI" wäre eine Zäsur der Evolution11:56 Konsens 3: Warum heutige Benchmarks versagen14:29 Konsens 4: Das "Alignment Problem" (Paperclip Maximizer)16:17 Konsens 5: Keine autonomen Entscheidungen in kritischen Systemen20:04 Die Gefahr der "geheimen Intelligenz-Explosion" (Life 3.0 Szenario)22:45 Fazit: Mehr Miteinander statt Lagerbildung24:00 Unsere Meinung: Verliert Europa den Anschluss?LINKS & MENTIONS:Leopold Aschenbrenner (Situational Awareness / "AI 2027"): https://situational-awareness.ai/Arvind Narayanan & Sayash Kapoor (Princeton / AI Snake Oil): https://www.aisnakeoil.com/OpenAI (Sam Altman): https://openai.com/Andreessen Horowitz / a16z (Marc Andreessen): https://a16z.com/The Economist: https://www.economist.com/Harvard Business Review: https://hbr.org/

Willkommen zu Episode 37 von Co-Intelligence!Google ist zurück – und wie. Mit Gemini 3 legt der Tech-Gigant ein beeindruckendes Comeback hin. Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heiniger (mit Kamerahund Nala) analysieren die Lage: Warum das legendäre "Attention is all you need"-Paper (2017) den Grundstein legte und wie Google jetzt seine Muskeln spielen lässt.Wir testen die neuen Fähigkeiten: Ein KI-Modell, das in einer Nacht ein Betriebssystem ("Jens OS") codet, Videos und Code multimodal versteht und im ARC-AGI Benchmark neue Maßstäbe setzt.Doch es geht nicht nur um Technik: Wir beleuchten Googles unfairen Vorteil – 150 Milliarden Dollar Free Cash Flow (vs. OpenAI, die Funding brauchen) und das gigantische Ökosystem. Dazu: Der Mega-Deal mit Apple (Siri x Gemini?) und der Oracle-Crash, der zeigt, wie abhängig die Konkurrenz ist.Ist das die "Kill Zone" für Startups?ERWÄHNUNGEN & LINKS:Google DeepMind (Gemini 3): https://deepmind.google/OpenAI: https://openai.com/ARC Prize (ARC-AGI Benchmark): https://arcprize.org/Anthropic: https://www.anthropic.com/Oracle: https://www.oracle.com/Apple: https://www.apple.com/

Willkommen zu Episode 36 von Co- Intelligence! Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen sprechen heute über die Neuerfindung des Browsers als KI-Assistent.Der Browser bündelt unseren gesamten digitalen Kontext (Mails, Kalender) und liefert frische Trainingsdaten für Firmen wie OpenAI oder Perplexity, die nun die Giganten Google (Chrome) und Microsoft (Edge) angreifen.Wir diskutieren aber auch die massiven Risiken: Was passiert mit unserer Privatsphäre, wenn eine KI alles mitliest? Und wir erklären die ungelöste Gefahr der "Prompt Injection", bei der eine Website Ihren KI-Agenten kapert, um z.B. Geld zu überweisen. Plus: Warum wir gerade die dritten Browser-Kriege erleben.Lasst uns in den Kommentaren wissen: Welche Browser nutzt ihr? Testet ihr schon die neuen KI-Tools?---TIMESTAMPS:00:00 Intro00:41 Die neuen Player: OpenAI, Perplexity, Google & Microsoft02:28 Warum Browser? Es geht um den Kontext (und Daten)03:46 Die Daten-Gier: Werden wir zum "Gläsernen User"?05:46 Der Vorteil: Dein Browser als persönlicher KI-Copilot07:01 Use Case: Das Rezept, das sich selbst bestellt10:55 Perplexity Comet: Bessere Hilfe direkt im Browser13:11 Microsofts Strategie: Die Macht von Office + Edge14:20 Die Distributions-Kriege: Apples Milliarden-Deal mit Google16:44 Geschichtsstunde: Die ersten Browser-Kriege (Netscape vs. IE)18:54 Das größte Risiko: "Prompt Injection" (Die Bitcoin-Gefahr)21:04 Fazit: Die "Zwei-Browser-Zukunft"--ERWÄHNUNGEN & LINKS:OpenAI: https://openai.com/Perplexity: https://www.perplexity.ai/Google (Chrome): https://www.google.com/chrome/Microsoft (Edge): https://www.microsoft.com/edge/Apple (Safari): https://www.apple.com/safari/Arc (The Browser Company):https://thebrowser.company/Opera: https://www.opera.com/Reddit: https://www.reddit.com/Circle.so (Community Platform): https://circle.so/Netscape (Historisch): (Keine offizielle Seite aktiv)Marc Andreessen (Andreessen Horowitz): https://a16z.com/

Prompting war gestern – jetzt kommt System-Prompting.Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger zeigen, wie man KI mit Meta-Prompting, Context-Engineering und strukturiertem Workflow-Design auf das nächste Level hebt.Statt Einmal-Prompts geht es um ein 6-Stufen-System: Ziel → Meta → Infos → Prompt → Test → Refinement.Das Modell hilft, bessere Prompts zu bauen – und mit klar definiertem Kontext und Format entsteht Wiederholbarkeit statt Zufall.Wir sprechen über Playgrounds, Reasoning-Budget und warum die Rolle des Prompt Engineers zum AI Ops / Knowledge Ops wird – der Basis für Agenten und Skills.Und: warum Teams selten an Prompts, sondern an Datenqualität scheitern.Die Zukunft von KI heißt Systemdenken statt Promptexperimente.---TIMESTAMPS:00:00 – Intro & Thema02:15 – Warum klassisches Prompting an Grenzen stößt05:40 – Meta-Prompting: Wenn KI ihren eigenen Prompt schreibt09:10 – Die 6-Stufen-Methode: Ziel → Meta → Infos → Prompt → Test → Refinement13:55 – Context-Engineering: Relevante Infos zur richtigen Zeit18:30 – Format & Beispiele als Steuerungselemente22:00 – Wiederholbarkeit statt Einmal-Prompt27:15 – Prompt-Playgrounds & Reasoning-Budget31:40 – Vom Prompt Engineer zu AI Ops / Knowledge Ops36:25 – Studien & Quellen: Self-Consistency, DPO, Claude Skills41:00 – Fazit: Warum die Zukunft von KI Systemdesign ist---LINKS & QUELLEN:Self-Consistency – Wang et al. (2022) https://arxiv.org/abs/2203.11171DPO – Rafailov et al. (2023) https://arxiv.org/abs/2305.18290Claude Skills (Anthropic) https://www.anthropic.com/news/claude-skills

Was hat sich beim Prompting seit 2023 geändert? In Episode 34 von Co-Intelligence erklären Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger, warum alte "Tricks" heute kaum noch relevant sind.Das Thema: Prompting ist kein Hacking mehr, sondern klares Micro-Briefing. Statt magischer Formeln geht es heute darum, KI wie ein neues Teammitglied zu behandeln: mit klaren Zielen, wichtigen Fakten und guten Beispielen. Die Hosts diskutieren, wie Instruction Tuning und riesige Context Windows die Art, wie wir delegieren, verändert haben – und warum die Rolle des "Prompt Engineers" an Bedeutung verliert.---LINKS & QUELLEN:DAN-Prompt (Reddit): https://www.reddit.com/r/ChatGPT/search?q=DANClaude System-Prompt (O'Reilly): https://www.oreilly.com/radar/the-system-prompt-is-long/Instruction Tuning (Ouyang et al. 2022): https://arxiv.org/abs/2203.02155Lost in the Middle (Liu et al. 2024): https://arxiv.org/abs/2307.03172

Willkommen zu Episode 33 von Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast!Nachdem wir letzte Woche den "Bull Case" beleuchtet haben, taucht Host Benjamin Wüstenhagen (wieder mit Moritz' Roboter-Alter-Ego) diese Woche tief in den "Bear Case" ein – das pessimistische Szenario für den KI-Hype.Ist alles nur eine riesige Blase? Benjamin analysiert Warnungen von Finanzgrößen wie Morgan Stanley und Paul Singer, die vor extremen Überbewertungen warnen. Die "Magnificent Seven" haben bereits ein Kurs-Gewinn-Verhältnis, das weit über dem historischen Durchschnitt liegt, und zukünftige Gewinne sind schon eingepreist.Wir sprechen über das Klumpenrisiko in unseren ETFs: Der S&P 500 ist so konzentriert, dass Nvidia allein mehr Gewicht hat als der gesamte Konsumsektor. Das sorgt für einen gefährlichen Feedback-Loop, der eine mögliche Korrektur massiv verstärken könnte.Ein weiteres großes Rätsel: Wo bleibt der Produktivitätsschub? Trotz Milliarden-Investitionen ist der "Productivity Paradox" real. Weder das ifo Institut noch Investoren wie Ken Griffin (Citadel) sehen bisher den versprochenen Wirtschafts-Boom.Der "Bear Case" ist aber nicht nur finanziell, sondern auch physisch:Kosten: Firmen wie Anthropic verbrennen Milliarden für Training und Inferenz.Energie-Flaschenhals: Laut Bitkom kann Deutschland bis 2030 kaum neue Rechenzentren ans Netz bringen, weil die Infrastruktur fehlt.Geopolitik: Die massive Abhängigkeit von China für seltene Erden und Chips stellt ein unkalkulierbares Risiko dar.Nächste Woche sind wir (hoffentlich) wieder in voller Besetzung da. Wenn euch das Format gefällt, lasst uns gerne ein Like, ein Abo und einen Kommentar da!

Willkommen zu Episode 32 von Co-Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast!In dieser Woche tauchen die Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger (als sein Roboter-Alter-Ego) tief in den "Bull Case" (das optimistische Szenario) des aktuellen KI-Hypes ein. Stehen wir nur vor einer weiteren Blase, ähnlich der Dotcom-Blase 2001, oder erleben wir eine fundamental neue Ära?Im heutigen "Bull Case" argumentieren wir, warum KI keine reine Software-Blase ist, sondern eine neue Grundversorgung wird, vergleichbar mit Strom und Wasser. Es geht um massive Investitionen in "Beton, Strom und Stahl". Wir besprechen die "drei exponentiellen Kurven", die laut Nvidia-CEO Jensen Huang das Wachstum antreiben: Computing-Leistung (GPUs), die KI-Modelle selbst (das "Gehirn") und die Inferenz (die Ausführung der KI).Dieser Ausbau ist ein makroökonomisches Investitionsprogramm : Hyperscaler wie Microsoft, Amazon und Google investieren dreistellige Milliardenbeträge pro Jahr in Rechenzentren , deren Strombedarf sich laut US-Behörden bis 2028 verdreifachen könnte. Physische Infrastruktur wie Transformatoren ist bereits bis 2030 weltweit ausverkauft.Während die USA bauen, scheint Europa hauptsächlich zu regulieren. Wir analysieren die Gefahr, dass Europa zu einem "ewigen Mieter" von amerikanischer Technologie wird und welche Auswirkungen das auf unsere Produktivität und Souveränität hat.Nächste Woche blicken wir auf die andere Seite: Den "Bear Case" (das pessimistische Szenario).Wenn euch das Format gefällt, lasst uns gerne ein Like, ein Abo und einen Kommentar da! **Links & Mentions**- IEA Report „Energy and AI“ (10. Apr 2025):https://www.iea.org/reports/energy-and-ai- Gartner SMR/Nuklearenergie für AI-Powerhttps://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-04-15-solving-ai-power-problem-with-nuclear-energy- NVIDIA: OpenAI, Future of Compute, and the American Dream | BG2 w/ Bill Gurley and Brad Gerstner https://youtu.be/pE6sw_E9Gh0- Apple: https://www.apple.com- Microsoft (Microsoft Azure): https://azure.microsoft.com- Nvidia (CEO Jensen Huang): https://www.nvidia.com- Amazon (Amazon Web Services): https://aws.amazon.com- Alphabet (Google, Google Cloud): https://cloud.google.com- Meta: https://about.meta.com- Tesla: https://www.tesla.com- Sequoia Capital (David Kahn): https://www.sequoiacap.com- 20VC Podcast: https://www.thetwentyminutevc.com- US Department of Energy: https://www.energy.gov- OpenAI: https://www.openai.com- Yahoo Finance: https://finance.yahoo.com- Grok (xAI): https://x.ai- Jan Beckers (BIT Capital): https://www.bitcap.com- Internationale Energieagentur (IEA): https://www.iea.org- Deloitte: https://www.deloitte.comPew Research Institute: https://www.pewresearch.org- Quanta Services: https://www.quantaservices.com- Anthropic: https://www.anthropic.com- Perplexity: https://www.perplexity.ai

In Episode 31 von eure KI podcast taucht euer Host Benjamin Wüstenhagen tief in eines der wichtigsten strategischen Themen unserer Zeit ein: Was bedeutet es WIRKLICH, eine "AI-First Company" zu werden?Es geht nicht um den Kauf von Lizenzen, sondern um eine fundamentale Neu-Verdrahtung ("Rewiring") der gesamten Organisation, Kultur und Fähigkeiten. KI ist kein Feature, sondern das neue Betriebssystem.Anhand von Top-Beispielen wie Intercom, Novartis und Miro und wichtigen Frameworks (McKinsey, NIST) erklären sie, was "AI Fluency" bedeutet, wie sich Rollen verändern und wie Führungskräfte diesen Wandel steuern müssen.**Links & Mentions**- How Intercom Accelerated Growth with AI:https://youtu.be/fOIdfMIpHno- In diesem Gespräch erklärt Intercom-Gründer Des Traynor, wie das Unternehmen sich radikal neu erfunden hat, um eine „AI-first“-Organisation zu werden. Er beschreibt, warum KI kein Feature ist, sondern das neue Betriebssystem eines Unternehmens. https://hgcapital.com/insights/orbit-podcast/refounding-in-the-face-of-ai-with-des-traynor-of-intercom?utm_source=chatgpt.com- McKinseys jährlicher Report gilt als globaler Standard zur Messung von KI-Reife in Unternehmen. Der Bericht zeigt, wie Firmen ihre Strukturen neu „verdrahten“, um KI-Mehrwert zu realisieren. https://medium.com/beconversive/drawn-from-mckinseys-agentic-ai-report-what-comes-after-the-gen-ai-hype-a7d208ddcc69- In dieser Videoreihe beschreibt Intercom die praktische Umsetzung seiner AI-Strategie – von den ersten Tests mit GPT-Modellen bis hin zu Produktentscheidungen. Sie zeigt, wie sich Organisationsstruktur, Rollen und Produktentwicklung verändert haben. Ein Must-Read für alle, die KI nicht als Tool, sondern als kulturelle Fähigkeit verstehen wollen.https://www.intercom.com/blog/videos/offscript-ep01-des-traynor-on-the-ai-revolution/- In dieser Videoreihe beschreibt Intercom die praktische Umsetzung seiner AI-Strategie – von den ersten Tests mit GPT-Modellen bis hin zu Produktentscheidungen. Sie zeigt, wie sich Organisationsstruktur, Rollen und Produktentwicklung verändert haben. Ein Must-Read für alle, die KI nicht als Tool, sondern als kulturelle Fähigkeit verstehen wollen.https://www.intercom.com/blog/videos/intercom-on-product-how-we-became-an-ai-first-company/- Die OECD sammelt und bewertet internationale Richtlinien für „Trustworthy AI“. Das Dashboard zeigt, wie Länder Ethik, Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen umsetzen. Perfekt, um den Teil deines Podcasts über Ethik und strategisches Denken zu fundieren.https://oecd.ai/en/dashboards/overviewDr. Ali Arsanjani (Head of AI & ML at Google Cloud Solutions) outlines a practical playbook for executives leading the AI transformation of their organizations.He explains how to move from AI experimentation to systemic adoption — covering data infrastructure, culture, and leadership mindsets.It’s a powerful complement to Des Traynor’s perspective at Intercom, emphasizing that “AI-first” is a managerial discipline, not just a technology initiative.https://dr-arsanjani.medium.com/becoming-an-ai-first-company-an-executive-playbook-75c1940b69f8- Das US-National Institute of Standards and Technology (NIST) legt hier das erste umfassende Framework für verantwortungsvolle KI vor. Es definiert vier Kernprinzipien: Test, Evaluate, Verify und Validate (TEVV). Dieses Dokument dient weltweit als Referenz für Qualitäts- und Governance-Standards in der KI-Implementierung.https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework- Dieser Artikel dokumentiert, wie Novartis KI in der Medikamentenforschung nutzt. Er verdeutlicht, dass der Durchbruch nicht durch Technik, sondern durch Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und forschenden Chemikern entsteht. Eine der besten Fallstudien, um KI-Fluency im Kontext wissenschaftlicher Arbeit zu verstehen.https://www.novartis.com/sites/novartiscom/files/novartis-responsible-use-of-ai-systems.pdf

In dieser Folge von eure KI Podcast gibt euer Host Benjamin Wüstenhagen einen umfassenden Überblick über das globale KI-Rennen.Diese Folge vergleicht die knallharten Strategien der drei großen Player: die staatlich geförderte Aufholjagd Chinas, die industriegesteuerte Dominanz der USA und Europas Versuch, durch Regulierung und souveräne Infrastruktur einen eigenen Weg zu finden.Dabei wird ein genauer Blick auf Chinas beeindruckende KI-Modelle wie DeepSeek, Qwen und Kimi geworfen, die den US-Giganten bereits Konkurrenz machen. Außerdem analysiert die Episode die entscheidenden Faktoren, die über die Zukunft entscheiden werden: Wer hat die meiste Rechenleistung, die besten Chips und die cleverste Förderpolitik?Aber Benjamin ist nicht ganz allein. Da Moritz diese Woche nicht verfügbar ist, wird er uns als unser erster Roboter-Co-Moderator unterstützen.Direkt ausprobierbare chinesische KI-ModelleDeepSeek→ Chat: https://chat.deepseek.com→ GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1→ App Store Platz 1 vor ChatGPT (2025).→ Vergleichbar mit: GPT-4o, Claude 3.5.Qwen / Tongyi Qianwen (Alibaba Cloud)→ Chat: https://chat.qwen.ai→ API: https://dashscope.console.aliyun.com→ Modelle: https://huggingface.co/Qwen→ Vergleichbar mit: Gemini 1.5 Pro oder GPT-4o.Zhipu AI / GLM-4.5 (Tsinghua-Ausgründung)→ Chat: https://chatglm.cn→ API: https://open.bigmodel.cn→ Vergleichbar mit: Claude 3.5 Sonnet.01.AI (Kai-Fu Lee)→ Website: https://www.01.ai→ Modelle: https://huggingface.co/01-ai→ Vergleichbar mit: Mistral, Llama 3.Moonshot AI / Kimi→ https://kimi.moonshot.cn→ Vergleichbar mit: Claude 3.5 Opus.Sicherheitshinweis:Einige chinesische KI-Apps sind auf Regierungsgeräten eingeschränkt.→ AP-Bericht: https://apnews.com/article/6fea0eb28735b9be7f4592185be5f681→ Guardian-Bericht: https://www.theguardian.com/technology/2025/jan/27/deepseek-cyberattack-aiWichtige KI-News & Entwicklungen aus 2025ChinaCompute-Programm Eastern Data Western Computing: Ausbau nationaler GPU-Cluster.https://tinyurl.com/yc6zw3wnStaatliche „Compute-Voucher“ für Mittelständler:https://tinyurl.com/3cjvp2d3Chinesische Chip-Industrie → IPO-Welle:Biren Technologies: https://tinyurl.com/48fr4mw7Enflame & Metax: https://tinyurl.com/yc4p49jjNeue Chip-IPOs: https://tinyurl.com/2pb8najvEuropaEU-Projekt „Apply AI“ – 1,1 Mrd. USD Förderprogramm für Industrie-KI:https://tinyurl.com/58cy5k2fChina – Strategiepapiere & GrundlagenAI-Politik & RegulierungNew Generation AI Development Plan (2017):https://tinyurl.com/4rc7sdftGenerative AI Interim Measures (2023):https://tinyurl.com/fc2w6k6tOffizieller Originaltext (Air University PDF):https://tinyurl.com/4tv9ex9nListe der registrierten Modelle (CAC 2024):https://tinyurl.com/4tkrvnszWirtschaftsplanung & DatenpolitikFünfjahresplan (2016–2020):https://tinyurl.com/2z4vrexjFünfjahresplan (2021–2025):​​https://tinyurl.com/4musza2fWhite Paper on Digital Economy (2022):https://tinyurl.com/3wm23x88USA – KI-Politik & IndustrieAmerican AI Initiative (Executive Order 13859, 2019):https://tinyurl.com/3tnbdhdkNational AI Initiative Act (2020):https://tinyurl.com/bdh8spyzNIST-Übersicht zu staatlichen AI-Mandaten:https://tinyurl.com/ynusvtcaAmazon × Anthropic (4 Mrd USD Investition):https://tinyurl.com/4nucbr87Microsoft × OpenAI Partnerschaft:https://tinyurl.com/3ma9248rOpenAI → eigene Chips (Broadcom):https://tinyurl.com/33fhb7xxFinancial Times – Compute-Strategie:https://tinyurl.com/2s3hfk4kEuropa & Deutschland – Regulierung, Compute, SouveränitätEU AI Act – Rechtsrahmen:https://tinyurl.com/2755yr46EU AI Factories (Netzwerk):https://tinyurl.com/mrxxpsavAI Factories Antennas (Remote HPC-Zugang):https://tinyurl.com/mra9x9faJUPITER Exascale Supercomputer (Jülich):https://tinyurl.com/3sas6jhbDraghi-Report (2024):https://tinyurl.com/44rp88vxUpdate „One Year After“ (2025):https://tinyurl.com/442nj6xsCEPS-Kritik am Draghi-Report:https://tinyurl.com/5ha7rvex

Wem gehört ein Bild, das von einer KI erschaffen wurde? Welcher Fallstricke gibt es im Urheberrecht? Und darf man einfach alle Daten aus dem Internet nutzen, um eine KI zu trainieren? In Episode 29, dem großen Finale unserer Rechtsserie, klären Moritz Heininger und Rechtsanwalt Tobias Weigand die drängendsten Fragen zum Thema KI und Urheberrecht.Diese Folge beleuchtet die zwei Kernprobleme: die rechtlichen Rahmenbedingungen für das Trainieren von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Daten (“Text and Data Mining”) und die spannende Frage, wer die Rechte an den Ergebnissen hält, die eine KI produziert. Findet heraus, warum nur ein Mensch als Urheber gelten kann und was das für die kommerzielle Nutzung von KI-generierten Inhalten bedeutet.**Gast:*** Tobias Weigand, Rechtsanwalt und Fachanwalt für gewerblichen Rechtsschutzhttps://www.weigandlegal.de/**Links & Erwähnungen:*** Urheberrechtsgesetz: https://www.bmjv.de/SharedDocs/Downloads/DE/Themen/Nav_Themen/240305_FAQ_KI_Urheberrecht.pdf* Midjourney: https://www.midjourney.com/home* ChatGPT: https://chat.openai.com/