AI REWRITE - Wie AI alles neu erfindet ! copertina

AI REWRITE - Wie AI alles neu erfindet !

AI REWRITE - Wie AI alles neu erfindet !

Di: Mark Zimmermann
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A proposito di questo titolo

 In diesem Podcast geht es um das, was gerade erst entsteht: neue Modelle, Tools, Plattformen, Standards und Trends am "Bleeding Edge". Jede Folge bringt in unter 15 Minuten die wichtigsten Neuigkeiten komprimiert, ordnet sie ein und übersetzt sie in Konsequenzen: Welche Entwicklungen sind wirklich relevant, welche sind nur Show, welche kippen Märkte – und welche verändern Prozesse, Rollen und Entscheidungen schon in den nächsten Monaten. Mal spreche ich , mal meine digitale Stimme. Klar, kritisch, praxisnah.2025 - Mark Zimmermann Politica e governo Scienze sociali
Episodi
  • Visuelle KI als Infrastruktur für End-to-End-Automatisierung

    Visuelle KI als Infrastruktur für End-to-End-Automatisierung
    Jan 27 2026
    Der Kern dieser Folge ist nicht die schiere Menge generierter Bilder, sondern der strategische Sprung, wenn KI beides zugleich zuverlässig kann: visuelle Informationen verstehen und visuelle Informationen erzeugen. Am Beispiel von „Nano Banana Pro“, das laut Medienberichten in 53 Tagen die Marke von einer Milliarde erzeugter und bearbeiteter Bilder überschritten hat, wird ein Perspektivwechsel begründet: Die Debatte über Bildästhetik, Rankings oder virale Prompt-Tricks greift zu kurz, weil der größere Effekt in der Prozessautomatisierung liegt. In vielen Unternehmen sind Workflows heute textstark automatisiert, brechen aber an visuellen Übergaben ab, etwa bei Screenshots im Support, Tabellen- und Signaturprüfungen in Compliance, Diagramm-Updates in Dokumentation oder visuellen Wettbewerbsbeobachtungen. Diese Bruchstellen wurden bisher oft durch Menschen überbrückt, die „sehen“ oder „zeigen“ mussten. Die These lautet: Sobald visuelle Fähigkeiten schnell, stabil und programmierbar werden, fällt eine zentrale Automationsgrenze. Dann können End-to-End-Ketten durchlaufen, statt regelmäßig an manuelle Sichtprüfungen zu delegieren. Genannt werden u. a. Support-Workflows, in denen Fotos von Geräten automatisch interpretiert und mit visuellen Markierungen beantwortet werden, sowie Vendor- und Compliance-Prozesse, in denen Inkonsistenzen nicht nur textlich gemeldet, sondern visuell belegt und annotiert werden. Dadurch sinkt die Zahl menschlicher Touchpoints; Menschen prüfen vor allem Ausnahmen, nicht den Regelfall. Das verändert Rollenprofile weg von Routinekontrolle hin zu Entscheidung, Priorisierung und Steuerung. Als Einordnung schlägt die Folge vier Hebel vor: das Entfernen visueller Bottlenecks, die Generierung von Feedbackdaten über Freigaben im Prozess, schnellere Vertrauensbildung durch visuelle Evidenz sowie die Wiederverwendbarkeit visueller Bausteine in integrierten Workflows. Entscheidend ist die Unterscheidung zwischen „Punktlösung“ (ein Team wird schneller, z. B. Design) und „Infrastruktur“ (visuelle KI als Standardbaustein in CRM-, Compliance-, Katalog- oder Trainingssystemen). Für Führungskräfte folgt daraus ein konkreter Prüfauftrag: Wo bremst Visualisierung Entscheidungen, wo reißen Abläufe wegen visueller Interpretation, welche Rollen sind strukturell visuelle Engpässe, und ob KI als Tool oder als Infrastruktur gedacht wird. Als Zeithorizont wird ein frühes Integrationsfenster Anfang 2026 beschrieben: Was heute Differenzierung ist, dürfte in wenigen Jahren Basiserwartung werden. Ergänzend werden virale Verbreitungsfaktoren (globale Verfügbarkeit, kulturell anschlussfähige Trends, interne Namensherkunft) sowie Signale einer Produktintegration in Alltagsoberflächen wie Google TV erwähnt. Quellen: Google's Nano Banana Pro hits key milestone, and it couldn't have come at a better time https://www.androidcentral.com/apps-software/ai/googles-nano-banana-pro-hits-key-milestone-and-it-couldnt-have-come-at-a-better-time She named Google's Nano Banana. She has an idea why it went viral. https://www.businessinsider.com/google-nano-banana-name-origin-2026-1 Google introduces new Gemini for Google TV features https://blog.google/products/android/httpsbloggoogleproductsgoogle-tvces-2026/ How we’re bringing AI image verification to the Gemini app https://blog.google/innovation-and-ai/products/ai-image-verification-gemini-app/ Retrieval-Augmented Multimodal Language Modeling https://proceedings.mlr.press/v202/yasunaga23a.html Emu: Generative Pretraining in Multimodality https://arxiv.org/abs/2307.05222
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    13 min
  • Clawdbot – Der persönliche, lokale KI-Agent 2026

    Clawdbot – Der persönliche, lokale KI-Agent 2026
    Jan 26 2026
    Clawdbot steht für eine neue Klasse persönlicher KI-Assistenten im Jahr 2026: nicht als abgeschlossene App, sondern als lokal laufender, erweiterbarer Agent. Gesteuert wird er über vorhandene Messenger-Kanäle wie Telegram, WhatsApp, iMessage oder Slack, während die eigentliche Agent-Logik auf dem eigenen Rechner läuft. Kernidee ist ein „local-first“-Design: Einstellungen, Skills, Erinnerungen und Anweisungen liegen transparent als Ordnerstruktur und Markdown-Dateien im Workspace. Das macht den Assistenten überprüfbar, versionierbar und gezielt anpassbar, statt von einer proprietären UI und festen Features abhängig zu sein. Die Architektur setzt auf zwei Ebenen: einen LLM-gestützten Agenten mit Modellwahl auf dem Gerät sowie ein Gateway, das Chats aus verschiedenen Messengern entgegennimmt und an den Agenten weiterleitet. Entscheidend ist der Werkzeugzugriff: Skills können – mit passenden Rechten – Shell und Dateisystem nutzen. Der Agent erzeugt Skripte, führt sie aus, installiert Erweiterungen und verbindet externe Integrationen. Dadurch wird Chat zu einem Arbeitswerkzeug, das Aufgaben über Dienste hinweg orchestriert, statt für jeden Zweck eine separate Utility-App zu benötigen. Der Text ordnet das als Teil eines breiteren Trends ein: Modelle werden zunehmend als Agenten mit Tools, Browser- bzw. „Computer Use“-Fähigkeiten und längerer Laufzeit betrieben, ergänzt durch modulare Wissens- und Handlungspakete. Zwei Anwendungsfelder verdeutlichen das: Medien und Automationen. Im Medien-Setup verarbeitet der Assistent Sprachnachrichten, transkribiert sie und antwortet als Audio; beschrieben wird zudem ein kontinuierlicher „Talk Mode“ mit Streaming-Text-to-Speech. Für visuelle Ausgaben werden Bildgeneratoren angebunden, um neben Bildern auch strukturierte Darstellungen wie Übersichten, Diagramme oder Infografiken zu erzeugen. Bei Automationen ersetzt lokales Scripting (inklusive Cron) typische Cloud-Automation-Workflows wie RSS-Checks, Zählerlogik oder API-gestützte Aufgabenanlage. Das verschiebt Komfort, Kosten und Datenflüsse, weil Logik nicht zwingend über Drittplattformen laufen muss. In der Einordnung werden zwei Entwicklungen betont. Erstens: Frontier-Modelle werden explizit für agentische Workflows positioniert, etwa mit Fokus auf Coding, Agents und „Computer Use“ sowie großen Kontextfenstern. Zweitens: Der Engpass liegt oft weniger in der reinen Modellfähigkeit als in Interface, Deployment und Nutzbarkeit. OpenAI beschreibt diese Lücke als „capability overhang“, also den Abstand zwischen dem, was Systeme bereits können, und dem, was im Alltag produktiv genutzt wird. Daraus folgt ein erhöhter Druck auf klassische Utility-Apps und App-Stores als Distributionsmodell, weil ein Agent Funktionen „on demand“ nachrüsten kann. Gleichzeitig rückt Sicherheit ins Zentrum. Ein lokaler Agent mit Shell- und Dateisystemrechten erhöht das Risiko von Fehlhandlungen, Missbrauch und Angriffen wie Prompt Injection. Deshalb werden Berechtigungsmodelle, Sandboxing und kanal- bzw. sessionspezifische Einschränkungen als Voraussetzung beschrieben, damit nicht jede Konversation automatisch volle Systemrechte erhält. Die Shownotes enden mit der These, dass personalisierte Agenten vor allem dann skalieren, wenn Kontrolle, Transparenz und Sicherheitsleitplanken technisch mitwachsen. Quellen: Claude Opus 4.5 – Anthropic (https://www.anthropic.com/claude/opus) Equipping agents for the real world with Agent Skills – Anthropic Engineering (https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills) OWASP Top 10 for Large Language Model Applications (v1.1) – OWASP Foundation (https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/) AI for self empowerment – OpenAI (https://openai.com/index/ai-for-self-empowerment) How countries can end the capability overhang – OpenAI (https://openai.com/index/how-countries-can-end-the-capability-overhang/)
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    6 min
  • Die KI-Singularität im Anflug

    Die KI-Singularität im Anflug
    Jan 26 2026
    Die Folge ordnet die „technologische Singularität“ als Prozess ein, der nicht mit einem Stichtag beginnt, sondern über sich verstärkende Signale erkennbar wird: KI beschleunigt Fortschritt so stark, dass menschliche Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und gesellschaftliche Anpassung unter Druck geraten. Als Narrative werden ein „supersonischer Tsunami“ (Musk) und Altmans Idee einer „sanften“ Singularität kontrastiert: kein Knall, sondern eine Kurve, die steiler wird, während Wirtschaft und Institutionen Schritt für Schritt reagieren. Als erstes Kernsignal gilt rekursive Beschleunigung in der Softwareentwicklung. Moderne Coding- und Agenten-Tools übernehmen nicht nur Aufgaben, sondern verkürzen den Weg zur nächsten Modellgeneration, weil sie Entwicklungsarbeit selbst automatisieren. Als greifbares Beispiel dient ein öffentlich diskutierter Erfahrungsbericht einer Google-Ingenieurin, wonach ein KI-Coding-Tool in etwa einer Stunde eine einfache Version eines Systems erzeugte, an dem ein Team zuvor rund ein Jahr gearbeitet hatte. Zweites Signal: KI liefert zunehmend überprüfbare, robuste Erkenntnisse in der Mathematik, sobald formale Beweissysteme wie Lean die Beweisschritte maschinell verifizieren. Terence Tao verweist dabei auf Beiträge von KI-Tools in der Erdős-Problemlandschaft und warnt zugleich vor Scheinfortschritt, wenn „gelöst“ und „offen“ durch unsaubere Formalisierung verwechselt werden. Entscheidend ist der Übergang von Kreativität zu belastbarer Prüfung. Drittes Signal: wachsende Autonomie. Gemeint sind Agenten, die über längere Zeit kohärent planen, Zwischenziele setzen und Fehler korrigieren. Als Messgröße wird der von METR diskutierte „Time Horizon“ herangezogen; die Entwicklung wird als exponentiell beschrieben und verschiebt KI vom Werkzeug zum Projektakteur, sobald aus Minuten und Stunden ganze Arbeitstage werden. Viertes Signal: Verkörperung in der physischen Welt. Anfang Januar 2026 zeigten Hyundai und Boston Dynamics auf der CES eine neue Atlas-Generation und stellten eine Produktlinie mit konkreten Deployments in Aussicht. Die These: Sobald KI zuverlässig „Atome statt nur Bits“ bewegt, steigt der gesellschaftliche Hebel sprunghaft, weil Automatisierung nicht mehr auf digitale Büroarbeit begrenzt bleibt. Aus diesen Trends leitet die Folge eine mögliche „Ära der Fülle“ ab: Bei stark steigender Produktivität könnten Güter und Dienstleistungen drastisch billiger werden, wodurch sich Rentenlogik, Sparanreize und die Debatte um Einkommen zu einer Debatte über verlässlichen Zugang zu hochwertigen Services verschieben. Gleichzeitig werden die Risiken als akut beschrieben: schnelle Jobverdrängung in informationszentrierten Berufen, soziale Instabilität bei massenhaftem Status- und Einkommensverlust, geopolitische Spannungen durch den strategischen Vorteil von Rechenleistung und Energie sowie sicherheitspolitische Gefahren durch militärische Automatisierung und KI-getriebene Desinformation. Als kulturelles Beispiel für Vertrauens- und Identitätsbrüche wird die Kontroverse um die KI-Schauspielerin Tilly Norwood (2025) angeführt. Die Schlussfolgerung bleibt nüchtern: Fortschritt ist schwer zu stoppen, aber Gestaltung ist möglich – über Governance, Sicherheitsstandards und Leitplanken, die Wahrheitssuche, Neugier und Lebensqualität priorisieren. Quellen: The Gentle Singularity — https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity Elon Musk says the AI 'supersonic tsunami' will eliminate desk jobs 'at a very rapid pace' — https://www.yahoo.com/news/articles/elon-musk-says-ai-supersonic-163201242.html Measuring AI Ability to Complete Long Tasks — https://arxiv.org/abs/2503.14499 Boston Dynamics Unveils New Atlas Robot to Revolutionize Industry — https://bostondynamics.com/blog/boston-dynamics-unveils-new-atlas-robot-to-revolutionize-industry/ China pushes coal-fired power projects alongside renewables — https://www.ft.com/content/103a731c-91cc-45bc-8769-ee4cadf3ce40 AI ‘Actress’ Tilly Norwood Condemned By SAG-AFTRA — https://www.forbes.com/sites/conormurray/2025/09/30/sag-aftra-condemns-ai-actress-tilly-norwood-joins-critics-emily-blunt-whoopi-goldberg-and-more/
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    7 min
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