Explore every episode of the podcast Co-Intelligence – Der KI-Lernpodcast

In Episode 6 nehmen Benjamin und Moritz das Tool in den Fokus, mit dem für viele alles begonnen hat: ChatGPT. https://chatgpt.com/

Sie gehen Schritt für Schritt durch die Funktionen, zeigen live am Laptop, was möglich ist – und erklären, warum ChatGPT weit mehr ist als nur ein Chatfenster.

Themen der Folge:

- Überblick über die wichtigsten Funktionen von ChatGPT

- Erste Schritte für Einsteiger:innen

- Praktische Use Cases für Text, Daten und Bilder

- Warum man heute kaum noch ohne eigene KI-Tools arbeiten kann

Auch wenn nicht jedes Feature namentlich fällt, ist klar: Die Folge ist ein Rundgang durch das aktuelle Ökosystem rund um ChatGPT. Dazu gehören unter anderem:

- DALL·E: https://openai.com/index/dall-e-3/ – Bildgenerierung direkt in ChatGPT, z. B. für Titelbilder oder visuelle Ideen

- Advanced Data Analysis (ehem. Code Interpreter): https://chatgpt.com/ – Für Datenverständnis, Auswertungen und Dateianalysen innerhalb des Chats

- Custom GPTs: https://chatgpt.com/gpts – Eigene Assistenten bauen mit eigenem Verhalten, Tools und Daten

Ob für Ideenfindung, Prototyping, Content oder Automatisierung – die Folge zeigt, wie man mit ChatGPT nicht nur spielt, sondern arbeitet.

#ChatGPT #KIimAlltag #Produktivität #AItools #PromptEngineering #Arbeitsalltag #DigitaleTools #OpenAI #SmartWork #TechPodcast #KIimBeruf #GPT4 #WorkSmarter #InnovationImAlltag

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In Episode 5 geht es um das zentrale Werkzeug, mit dem wir überhaupt mit Sprachmodellen arbeiten: Prompts.

Benjamin und Moritz sprechen darüber, wie man gute Prompts schreibt, was man vermeiden sollte – und warum präzises Denken oft wichtiger ist als die Toolwahl.

Besprochen werden:

- Was ein Prompt überhaupt ist – und was nicht

- Unterschied zwischen offenen Prompts und präzisen Anweisungen

- Beispiele für Rollen-Prompts („Du bist ein Copywriter…“)

- Wie man sich mit wiederverwendbaren Prompts Arbeit spart

- Warum viele Prompts scheitern, bevor sie beginnen

- Auch wenn ChatGPT nicht namentlich fällt, ist klar: Die Folge dreht sich komplett um das Schreiben und Optimieren von Prompts für Sprachmodelle wie ChatGPT. https://chatgpt.com/

Für alle, die Prompts nicht nur einmal schreiben, sondern systematisch einsetzen wollen, sind diese Tools hilfreich:

PromptHero: https://prompthero.com/ – Sammlung getesteter Prompts, vor allem für Bild-KI, Copy & Content

AIPRM: https://www.aiprm.com/ – Add-on mit Prompt-Vorlagen für SEO, Marketing, Dev & mehr

FlowGPT: https://flowgpt.com/ – Community-Plattform für Prompt-Sharing und Bewertung

Notion AI: https://www.notion.com/product/ai – Ideal für strukturierte Prompts in redaktionellen Workflows

Google Sheets mit Prompt-Vorlagen – Für alle, die ihre eigenen Prompt-Bausteine bauen und wiederverwenden wollen.

Gute Prompts entstehen nicht zufällig – sie sind das Ergebnis von Klarheit, Wiederholung und ein bisschen systematischem Denken. Genau darum geht’s in dieser Folge.

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In dieser Episode tauchen wir tief ein in die Frage, wo Künstliche Intelligenz heute wirklich glänzt – und wo sie (noch) an ihre Grenzen stößt. Wir zeigen dir fünf konkrete Einsatzbereiche, in denen KI dein Arbeitsleben schon jetzt produktiver, kreativer und effizienter machen kann – und erklären ebenso klar, in welchen Situationen du besser (noch) auf dein eigenes Gehirn setzen solltest.

🔍 Themen dieser Folge:

Wie KI dir bei Ideengenerierung & Kreativität hilft

Warum sie perfekt ist für das Zusammenfassen großer Informationsmengen

Welche repetitiven Aufgaben du mit KI automatisieren solltest

Wie du Inhalte zielgruppengerecht übersetzen und anpassen kannst

Und wie du mit KI verschiedene Perspektiven und Meinungen simulieren kannst

⚠️ Außerdem: Wann du lieber auf KI verzichtest – etwa bei Lernprozessen, bei Aufgaben mit hoher Genauigkeitsanforderung oder in ethisch sensiblen Bereichen wie HR-Entscheidungen.

💡 Fazit: KI ist ein mächtiges Werkzeug – aber nur, wenn du weißt, wann und wie du sie richtig einsetzt. Diese Folge hilft dir dabei, genau das zu verstehen.

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📌 Nächste Folge: Alles rund um Prompt Engineering – wie du das Beste aus deiner KI herausholst!

#KI #KünstlicheIntelligenz #CoIntelligence #Arbeitswelt #FutureOfWork #PromptEngineering

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In dieser Episode von Co-Intelligence sprechen wir über den sinnvollen Einsatz von KI und werfen einen Blick auf fünf zentrale Anwendungsbereiche. Von der Ideenfindung und kreativer Unterstützung, über die Zusammenfassung großer Informationsmengen, bis hin zur Automatisierung repetitiver Aufgaben – KI bietet zahlreiche Möglichkeiten, uns zu unterstützen. Wir zeigen, wie KI auch bei Übersetzungen und der Simulation von Perspektiven helfen kann.

Aber nicht alles ist rosig: Wir diskutieren auch, warum KI nicht immer geeignet ist, um zu lernen, und welche Risiken es bei hoher Genauigkeit und ethischen Fragestellungen gibt. KI kann Fehler machen, und in kritischen Prozessen sollte sie immer mit Vorsicht und menschlicher Kontrolle eingesetzt werden.

Bleibt dran für mehr Insights und lasst uns wissen, was ihr von der Folge haltet!

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ChatGPT schreibt Aufsätze, Texte, Mails – manchmal besser als wir. Aber wie genau funktioniert das eigentlich? In dieser Folge werfen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger einen Blick hinter die Kulissen generativer KI: Was bedeutet „GPT“? Was sind Transformer-Modelle? Und warum klingt alles so überzeugend, obwohl die KI eigentlich nur rät?

Eine verständliche Einführung in die Welt von ChatGPT – ohne technische Überforderung, aber mit jeder Menge Aha-Momente.

Abonniere Co-Intelligence, wenn du wissen willst, wie KI wirklich tickt.

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Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt – doch viele wissen nicht, wo sie anfangen sollen. KI-gestützte Tools sind plötzlich überall, aber wer sie nicht nutzt, könnte schnell abgehängt werden.

Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger begleiten dich auf dem Weg, KI wirklich zu verstehen und praktisch einzusetzen – ganz ohne trockene Theorie. In dieser ersten Folge sprechen sie darüber, warum KI gerade jetzt so rasant wächst, wie Unternehmen sich darauf einstellen und warum KI-Know-how bald so wichtig sein könnte wie Excel-Kenntnisse in den 90ern.

Außerdem: Ein Blick in die Zukunft – wo geht die Reise hin, und welche Skills werden jetzt entscheidend?

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In Episode 7 geht es um die ganz praktische Frage: Wie kann ich KI im Arbeitsalltag konkret einsetzen?

Benjamin und Moritz sprechen darüber, wie man sinnvolle Use Cases identifiziert – individuell, im Team und im Unternehmen. Sie betonen, dass es nicht darum geht, 100 Tools zu kennen, sondern zu verstehen, was KI überhaupt leisten kann – und wo sie ganz persönlich im eigenen Workflow helfen kann.

Dazu gehört auch:

- Wie man mit kleinen KI-Experimenten startet

- Warum Unternehmensführung das Thema aktiv ermöglichen muss

- Weshalb man zuerst eigene Aufgaben reflektieren sollte, bevor man Tools auswählt

Am Rande werden auch einige Plattformen genannt:

- Mistral: https://mistral.ai/ – Open-Source-orientierter Anbieter leistungsstarker Sprachmodelle

- Perplexity: https://www.perplexity.ai/ – KI-Suchmaschine mit Quellenangabe

- Microsoft Azure: https://azure.microsoft.com/de-de/ – Cloud-Infrastruktur für KI-Anwendungen

Auch wenn sie nicht direkt genannt werden, sind diese Tools besonders hilfreich für die Umsetzung eigener KI-Workflows:

- ChatGPT: https://chatgpt.com/ – Vielseitiges Tool für Texte, Recherchen, Briefings und kreative Ideen

- Notion AI: https://www.notion.com/product/ai – KI-gestützte Notizen, Protokolle und Task-Management

- Microsoft Copilot: https://copilot.microsoft.com/chats/srTaURgE5RGbxHwDeqKqp – KI in Word, Excel & Outlook für mehr Effizienz

- Zapier AI: https://zapier.com/– Automatisierte Workflows mit GPT-Logik

- Fireflies & Otter.ai: https://fireflies.ai/ & https://otter.ai/ – Meeting-Mitschnitte, Transkripte und Highlights automatisch erstellen

- Tome: https://tome.app/login – Aus Stichpunkten automatisch visuelle Präsentationen generieren

- Fathom: https://fathom.video/ – Video-Call-Zusammenfassungen ohne manuellen Aufwand

Ob im Backoffice, Projektmanagement oder Team-Meeting – diese Tools helfen, KI nicht nur zu verstehen, sondern sie sofort produktiv einzusetzen.

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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 Acacemy

https://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511

Timestamps:

00:00 Intro

00:14 Begrüßung

01:08 Die neue Phase der KI-Agenten: Mehr als nur Chatbots

01:38 Die "Epiphanie": Wenn sich der Bot in Slack wie ein echter Kollege anfühlt

04:23 Der "Schnell Reich Werden"-Mythos mit Agenten

06:44 Praxis-Check: OpenRouter & DeepSeek V3 im Einsatz

10:55 Das "Retro"-Interface (OpenClaw) & Tech-Setup

11:47 Tech-Deep-Dive: Modelle auswählen und Kosten im Griff behalten

14:46 Integration in Microsoft Teams & Co.: Kollaboration mit KIs

19:32 Sparen Agenten wirklich Zeit? Ein kritisches Fazit

20:27 Experiment "Exit Intent": Wenn die KI zu viel will

25:46 Rent-a-Human: Wenn KI-Agenten Menschen bezahlen ("Randy Newman" Moment)

26:35 Moltbook: Das Social Network nur für Bots

35:56 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.

Mehr von uns

COIPOD-Episode: https://coipod.de/folgen/46-openclaw-im-test-dein-neuer-kollege-wird-ein-ai-agent

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.

Zeitstempel

00:00 Intro

01:04 Themeneinführung: Autonome Agenten

03:13 Was ist OpenClaw? (Peter Steinbergers Projekt)

06:08 Das Namens-Chaos: Clawdbot, Moltbot, OpenClaw

08:13 Agent-zu-Agent-Kommunikation

09:52 Sicherheitswarnung: Risiken lokaler KI-Agenten

11:17 Die Kosten von KI: Token-Verbrennung & API-Gebühren

17:06 Praxisbeispiel: Das WhatsApp-Gruppen-Experiment

22:21 Das Ende klassischer Software?

26:27 Hype vs. Realität: Ist das das nächste Clubhouse?

28:40 Outro

Links & Erwähnungen

OpenClaw (ehemals Clawdbot/Moltbot): https://openclaw.ai

Peter Steinberger: https://x.com/steipete

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Kapitel

00:00 Intro

01:04 Themeneinführung: Autonome Agenten

03:13 Was ist OpenClaw? (Peter Steinbergers Projekt)

06:08 Das Namens-Chaos: Clawdbot, Moltbot, OpenClaw

08:13 Agent-zu-Agent-Kommunikation

09:52 Sicherheitswarnung: Risiken lokaler KI-Agenten

11:17 Die Kosten von KI: Token-Verbrennung & API-Gebühren

17:06 Praxisbeispiel: Das WhatsApp-Gruppen-Experiment

22:21 Das Ende klassischer Software?

26:27 Hype vs. Realität: Ist das das nächste Clubhouse?

28:40 Outro

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?

---

Kapitel:

00:00 Intro

00:41 Die neuen Player: OpenAI, Perplexity, Google & Microsoft

02:28 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-Copilot

07:01 Use Case: Das Rezept, das sich selbst bestellt

10:55 Perplexity Comet: Bessere Hilfe direkt im Browser

13:11 Microsofts Strategie: Die Macht von Office + Edge

14:20 Die Distributions-Kriege: Apples Milliarden-Deal mit Google

16:44 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"

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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.

---

Kapitel:

00:00 Intro & Thema

02:15 Warum klassisches Prompting an Grenzen stößt

05:40 Meta-Prompting: Wenn KI ihren eigenen Prompt schreibt

09:10 Die 6-Stufen-Methode: Ziel → Meta → Infos → Prompt → Test → Refinement

13:55 Context-Engineering: Relevante Infos zur richtigen Zeit

18:30 Format & Beispiele als Steuerungselemente

22:00 Wiederholbarkeit statt Einmal-Prompt

27:15 Prompt-Playgrounds & Reasoning-Budget

31:40 Vom Prompt Engineer zu AI Ops / Knowledge Ops

36:25 Studien & Quellen: Self-Consistency, DPO, Claude Skills

41:00 Fazit: Warum die Zukunft von KI Systemdesign ist

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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 gehWas 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.

---

Kapitel:

00:00 Intro

02:14 KI im Arbeitsalltag – spannende Beobachtungen

04:33 Eigene Erfahrungen und Aha-Momente mit KI

06:44 Methodenwahl: Welche Prompt-Technik für welchen Use Case?

08:26 Studien und Erkenntnisse zu KI-Nutzung

10:50 Was einen guten Prompt ausmacht

12:42 Frage-Antwort-Spiel als Denkwerkzeug mit KI

14:47 Warum das Thema so spannend und vielschichtig ist

16:51 Inspiration und persönliche Reports mit KI

19:08 Klare Ziele formulieren: So versteht die KI dich besser

21:22 Iteratives Arbeiten: Zurückgehen, verfeinern, verbessern

23:18 Schreibstil & Tonfall: KI an deinen Style anpassen

25:26 Letzte Beispiele & Outro

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LINKS & QUELLEN:

DAN-Prompt (Reddit): https://www.reddit.com/r/ChatGPT/search?q=DAN

Claude System-Prompt (O'Reilly): https://www.oreilly.com/radar/the-system-prompt-is-long/

Instruction Tuning (Ouyang et al. 2022): https://arxiv.org/abs/2203.02155

Lost 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!

Kapitel:

00:00 Intro: Der "Bear Case" (Das pessimistische Szenario)

00:28 Warnungen: Morgan Stanley & Paul Singer über die Blase

01:26 Gefahr 1: Die extreme Überbewertung der Tech-Aktien

02:04 Gefahr 2: Das Klumpenrisiko im S&P 500 (Wenn Nvidia hustet)

02:33 Gefahr 3: Die ETF-Blase – Warum "breit gestreut" nicht sicher ist

03:35 Gefahr 4: Geopolitische Risiken (Chinas Rohstoff-Monopol)

05:29 Gefahr 5: Das Produktivitäts-Paradox

07:07 Ken Griffins (Citadel) Zweifel an der Produktivität

08:26 Gefahr 6: Die Kosten-Falle (Anthropic verbrennt Milliarden)

10:37 Gefahr 7: Der physische Flaschenhals – Energie

12:35 Bitkom: Bis 2030 keine neuen Rechenzentren in Deutschland?

13:13 "Crowding Out": Verdrängt KI unsere Industrie?

15:59 Fazit & Ausblick

Mehr von uns:

- Website (alle Folgen, Shownotes, Glossar): https://coipod.de

- Diese Folge auf COIPOD: https://coipod.de/folgen/33-der-bear-case-was-ist-wenn-die-ki-blase-platzt

- YouTube: https://www.youtube.com/@Co-IntelligencePod

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- Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/co-intelligence-der-ki-lernpodcast/id1804213774

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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!

**Timestamps:**

00:00 Intro: Bull Case vs. Bear Case – Worum geht es heute?

01:12 KI in eurer Rente: Die "Magnificent Seven"

02:26 Das "Real Game": Stahl, Energie & Server (David Kahn)

03:09 Hyperscaler: Die dreistelligen Milliarden-Investitionen

04:25 Die 3 exponentiellen Kurven (laut Nvidia)

10:36 Die KI-Bullen: Huang, Altman & Beckers

12:54 Der wahre Preis: KI frisst unsere Energie

15:49 Warum Transformatoren bis 2030 ausverkauft sind

16:48 Europas Problem: Regulieren statt Bauen

17:52 Fazit: Die Industrialisierung der Intelligenz

19:20 Ausblick: Der Bear Case

**Links & Mentions**

- IEA Report „Energy and AI“ (10. Apr 2025):

https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

- Gartner SMR/Nuklearenergie für AI-Power

https://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

-

[Beschreibung gekürzt – vollständige Shownotes auf COIPOD]

Mehr von uns:

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- Diese Folge auf COIPOD: https://coipod.de/folgen/32-der-bull-case-der-wahre-ki-boom-ist-unsichtbar

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Kapitel

00:00 Intro: Bull Case vs. Bear Case – Worum geht es heute?

01:12 KI in eurer Rente: Die "Magnificent Seven"

02:26 Das "Real Game": Stahl, Energie & Server (David Kahn)

03:09 Hyperscaler: Die dreistelligen Milliarden-Investitionen

04:25 Die 3 exponentiellen Kurven (laut Nvidia)

10:36 Die KI-Bullen: Huang, Altman & Beckers

12:54 Der wahre Preis: KI frisst unsere Energie

15:49 Warum Transformatoren bis 2030 ausverkauft sind

16:48 Europas Problem: Regulieren statt Bauen

17:52 Fazit: Die Industrialisierung der Intelligenz

19:20 Ausblick: Der Bear Case

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.

**Timestamps:**

00:00 - Intro

00:26 - Was ist eine "AI-First Company"?

02:40 - Case Study: Intercom (Des Traynor)

07:08 - McKinsey Report: "Rewiring the Organization"

11:02 - AI Fluency: Mehr als nur "Literacy"

15:05 - Das NIST Framework: Governance & TEVV

19:04 - Case Study: Novartis & KI in der Forschung

23:18 - Case Study: Miro & Produktentwicklung

**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. Die Folge gilt als eines der klarsten Beispiele, wie Produkt-, Team- und Kulturdesign zusammenwirken, wenn KI im Zentrum steht.

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. Besonders relevant für dein Thema: die klare Trennung zwischen Tool-Training und strategischem Denken.

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

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Kapitel

00:00 Intro

00:26 Was ist eine "AI-First Company"?

02:40 Case Study: Intercom (Des Traynor)

07:08 McKinsey Report: "Rewiring the Organization"

11:02 AI Fluency: Mehr als nur "Literacy"

15:05 Das NIST Framework: Governance & TEVV

19:04 Case Study: Novartis & KI in der Forschung

23:18 Case Study: Miro & Produktentwicklung

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.

**Timestamps:**

00:00 - Intro: Wer gewinnt das globale KI-Rennen?

01:35 - Chinas KI-Strategie: Von Compute-Vouchern zur Chip-Offensive

05:10 - Deep Dive: Die besten KI-Modelle aus China (DeepSeek, Qwen, Kimi & Co.)

12:58 - USA: Die Dominanz der Tech-Giganten (Microsoft, Amazon, OpenAI)

16:44 - Europas Weg: Regulierung, AI Factories und der JUPITER Supercomputer

22:15 - Der Draghi-Report: Europas Plan für die technologische Souveränität

27:30 - Fazit: Wer schreibt die Zukunft der KI?

Direkt ausprobierbare chinesische KI-Modelle

DeepSeek (Hangzhou DeepSeek AI Research Co.)

→ 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)

→ API: https://dashscope.console.aliyun.com

→ Vergleichbar mit: Gemini 1.5 Pro oder GPT-4o.

Zhipu AI / GLM-4.5 (Tsinghua-Ausgründung)

→…

Kapitel:

00:00 Intro: Wer gewinnt das globale KI-Rennen?

01:35 Chinas KI-Strategie: Von Compute-Vouchern zur Chip-Offensive

05:10 Deep Dive: Die besten KI-Modelle aus China (DeepSeek, Qwen, Kimi & Co.)

12:58 USA: Die Dominanz der Tech-Giganten (Microsoft, Amazon, OpenAI)

16:44 Europas Weg: Regulierung, AI Factories und der JUPITER Supercomputer

22:15 Der Draghi-Report: Europas Plan für die technologische Souveränität

27:30 Fazit: Wer schreibt die Zukunft der KI?

Links:

- https://chat.deepseek.com

- https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

- https://chat.qwen.ai

- https://dashscope.console.aliyun.com

- https://huggingface.co/Qwen

- https://chatglm.cn

- https://open.bigmodel.cn

- https://www.01.ai

- https://huggingface.co/01-ai

- https://kimi.moonshot.cn

- https://apnews.com/article/6fea0eb28735b9be7f4592185be5f681

- https://www.theguardian.com/technology/2025/jan/27/deepseek-cyberattack-ai

- https://tinyurl.com/yc6zw3wn

- https://tinyurl.com/3cjvp2d3

- https://tinyurl.com/48fr4mw7

- https://tinyurl.com/yc4p49jj

- https://tinyurl.com/2pb8najv

- https://tinyurl.com/58cy5k2f

- https://tinyurl.com/4rc7sdft

- https://tinyurl.com/fc2w6k6t

- https://tinyurl.com/4tv9ex9n

- https://tinyurl.com/4tkrvnsz

- https://tinyurl.com/2z4vrexj

- https://tinyurl.com/4musza2f

- https://tinyurl.com/3wm23x88

- https://tinyurl.com/3tnbdhdk

- https://tinyurl.com/bdh8spyz

- https://tinyurl.com/ynusvtca

- https://tinyurl.com/4nucbr87

- https://tinyurl.com/3ma9248r

- https://tinyurl.com/33fhb7xx

- https://tinyurl.com/2s3hfk4k

- https://tinyurl.com/2755yr46

- https://tinyurl.com/mrxxpsav

- https://tinyurl.com/mra9x9fa

- https://tinyurl.com/3sas6jhb

- https://tinyurl.com/44rp88vx

- https://tinyurl.com/442nj6xs

- https://tinyurl.com/5ha7rvex

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- https://coipod.de/folgen/30-usa-vs-china-der-ki-showdown-wo-bleibt-europa-im-globalen-rennen

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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 Rechtsschutz

https://www.weigandlegal.de/

**Timestamps:**

00:00 - Intro: Das Finale der Rechtsserie

01:21 - Die zwei zentralen Fragen des KI-Urheberrechts

02:44 - Frage 1: Darf eine KI mit geschützten Daten trainiert werden?

07:44 - Die "Opt-Out"-Regelung: Wie Rechteinhaber das Training verbieten können

15:33 - Frage 2: Wem gehört der von einer KI erstellte Inhalt?

19:10 - Warum eine KI (noch) kein Urheber sein kann

26:11 - Praktische Folgen: Darf ich KI-Bilder kommerziell nutzen?

35:10 - Großes Fazit zur dreiteiligen Rechtsserie

**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/

Kapitel:

00:00 Intro: Das Finale der Rechtsserie

01:21 Die zwei zentralen Fragen des KI-Urheberrechts

02:44 Frage 1: Darf eine KI mit geschützten Daten trainiert werden?

07:44 Die "Opt-Out"-Regelung: Wie Rechteinhaber das Training verbieten können

15:33 Frage 2: Wem gehört der von einer KI erstellte Inhalt?

19:10 Warum eine KI (noch) kein Urheber sein kann

26:11 Praktische Folgen: Darf ich KI-Bilder kommerziell nutzen?

35:10 Großes Fazit zur dreiteiligen Rechtsserie

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In dieser Folge von eure KI Podcast ist Heininger in Abwesenheit von Benjamin Wüstenhagen erneut mit einem besonderen Gast im Studio. Dies ist der zweite Teil unserer dreiteiligen Rechtsserie mit Rechtsanwalt Tobias Weigand.

Im Mittelpunkt steht diesmal Artikel 4 der EU-KI-Verordnung: die sogenannte "Kompetenzpflicht". Gemeinsam klären sie, was diese neue Pflicht für jeden von uns bedeutet. Haftest du persönlich, wenn eine von dir genutzte KI einen kostspieligen Fehler verursacht? Tobias erklärt die rechtlichen Fallstricke und gibt praktische Tipps, wie Unternehmen und Privatpersonen ihre "KI-Kompetenz" nachweisen können, um rechtlich auf der sicheren Seite zu sein.

**Gast:**

* Tobias Weigand, Rechtsanwalt und Fachanwalt für gewerblichen Rechtsschutz

https://www.weigandlegal.de/

**Timestamps:**

00:00 - Intro: Worum geht es heute?

00:24 - Artikel 4: Die Kompetenzpflicht ("KI-Führerschein") wird vorgestellt

02:00 - Wen betrifft die Kompetenzpflicht?

04:37 - Was bedeutet "Kompetenz" im Sinne des Gesetzes konkret?

10:25 - Die Konsequenzen: Wer haftet für die Fehler einer KI?

11:42 - Praxisbeispiel: Der KFZ-Mechatroniker und die KI-Diagnose

17:54 - Wie können Unternehmen die Kompetenz ihrer Mitarbeiter sicherstellen?

24:58 - Fazit und Ausblick auf das nächste Thema: Urheberrecht sicherstellen?

25:28 - Fazit und Ausblick auf das nächste Thema: Urheberrecht

**Links & Erwähnungen:**

* EU AI Act (KI-Verordnung):

https://artificialintelligenceact.eu/

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Kapitel

00:00 Intro: Worum geht es heute?

00:24 Artikel 4: Die Kompetenzpflicht ("KI-Führerschein") wird vorgestellt

02:00 Wen betrifft die Kompetenzpflicht?

04:37 Was bedeutet "Kompetenz" im Sinne des Gesetzes konkret?

10:25 Die Konsequenzen: Wer haftet für die Fehler einer KI?

11:42 Praxisbeispiel: Der KFZ-Mechatroniker und die KI-Diagnose

17:54 Wie können Unternehmen die Kompetenz ihrer Mitarbeiter sicherstellen?

24:58 Fazit und Ausblick auf das nächste Thema: Urheberrecht sicherstellen?

25:28 Fazit und Ausblick auf das nächste Thema: Urheberrecht

In Episode 27 von Co-Intelligence begrüßen Moritz Heininger einen besonderen Gast: den Rechtsanwalt Tobias Weigand.

Heute tauchen wir tief in ein entscheidendes Thema ein: den EU AI Act, auch bekannt als die KI-Verordnung. Was bedeutet dieses Gesetz für Unternehmen in Europa? Wir entschlüsseln den risikobasierten Ansatz der EU, von inakzeptablen Risiken wie Social Scoring bis hin zu Hochrisiko-Anwendungen in kritischen Infrastrukturen und im HR-Bereich.

Erfahrt, warum auch der Einsatz von KI generierten Bildern und Chatbots klare Regeln erfordert und welche speziellen Pflichten für Anwendern und Anbietern von großen Sprachmodellen gelten. Dies ist die erste von drei Episoden zu rechtlichen KI-Themen – bleib dran, um zu verstehen, was jetzt auf dich zukommt.

**Gast:**

* Tobias Weigand, Rechtsanwalt und Fachanwalt für gewerblichen Rechtsschutz

https://www.weigandlegal.de/

**Timestamps:**

00:00 - Intro

00:21 - Begrüßung & Vorstellung des Themas: Die EU KI-Verordnung

01:11 - Vorstellung des Gasts: Tobias Weigand

02:24 - Was ist der EU AI Act und was sind seine Ziele?

04:37 - Der risikobasierte Ansatz: Die vier Risikostufen der KI-Verordnung

06:35 - Inakzeptables Risiko: Was die EU komplett verbietet (z.B. Social Scoring)

22:14 - Hochrisiko-KI: Kritische Infrastruktur, HR und automatisierte Entscheidungen

34:44 - Begrenztes Risiko: Transparenzpflichten für Chatbots und Deep Fakes

41:40 - Minimales Risiko: Wo die EU kaum Gefahren sieht (z.B. Spamfilter)

42:22 - Sonderkategorie: Regeln für General Purpose AI (LLMs wie ChatGPT)

50:44 - Fazit und Ausblick auf die nächsten Folgen

**Links**

* EU AI Act (KI-Verordnung): https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/regulatory-framework-ai

* Bundesnetzagentur: https://www.bundesnetzagentur.de/

* BaFin (Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht): https://www.bafin.de/

Kapitel:

00:00 Intro

00:21 Begrüßung & Vorstellung des Themas: Die EU KI-Verordnung

01:11 Vorstellung des Gasts: Tobias Weigand

02:24 Was ist der EU AI Act und was sind seine Ziele?

04:37 Der risikobasierte Ansatz: Die vier Risikostufen der KI-Verordnung

06:35 Inakzeptables Risiko: Was die EU komplett verbietet (z.B. Social Scoring)

22:14 Hochrisiko-KI: Kritische Infrastruktur, HR und automatisierte Entscheidungen

34:44 Begrenztes Risiko: Transparenzpflichten für Chatbots und Deep Fakes

41:40 Minimales Risiko: Wo die EU kaum Gefahren sieht (z.B. Spamfilter)

42:22 Sonderkategorie: Regeln für General Purpose AI (LLMs wie ChatGPT)

50:44 Fazit und Ausblick auf die nächsten Folgen

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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 & Begrüßung

00:50 Deutschland im KI-Diskurs: Verlieren wir den Anschluss?

02:58 KI ist Hardware: Nvidia & die neue industrielle Revolution

05:26 Die Energie-Krise: Woher kommt der Strom für die KI?

09:55 Optimismus vs. Realismus: Europas Rolle im Weltmarkt

13:28 Deepfakes & Desinformation: Die Schattenseiten

19:08 Benjamins Tech-Stack: Coding mit KI (Cursor & Co.)

22:45 Nachhaltigkeit: Verfeuern wir unsere Ressourcen?

27:01 Produktivität vs. Spielerei: Wann KI wirklich hilft

31:48 Macht KI uns mutiger oder bequemer?

37:00 Ausblick: Was muss in 2026 passieren?

Links & Erwähnungen:

Nvidia: https://www.nvidia.com

Cursor: https://cursor.sh

OpenAI: https://openai.com

Mehr von uns

COIPOD-Episode: https://coipod.de/folgen/44-ki-2026-schafft-deutschland-den-anschluss-ein-kreuzverhor-zu-energie-und-industrie

In dieser Folge von Co-Intelligence wagen die Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger einen Blick in die nahe Zukunft. Statt neuer Tools und Konzepte geht es diesmal um eine der drängendsten Fragen unserer Zeit: Wann wird künstliche Intelligenz den Menschen intellektuell übertreffen?

Begleitet uns auf einer Reise durch die aktuellen Prognosen und Szenarien von Experten und renommierten Instituten und erfahrt, welche gesellschaftlichen und politischen Veränderungen uns bevorstehen könnten. Eine Folge, die zum Nachdenken anregt und die uns alle betrifft.

**TIMESTAMPS:**

00:00 - Einleitung: Die Zukunft der KI

00:18 - Wann ist die KI schlauer als wir Menschen?

00:48 - Was passiert, wenn KI uns übertrifft?

41:31 - Studien zur KI-Entwicklung

**LINKS & MENTIONS:**

* Rand Corporation: https://www.rand.org/

* McKinsey & Company: https://www.mckinsey.com/

* A research-backed AI scenario forecast: https://ai-2027.com/

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Kapitel

00:00 Einleitung: Die Zukunft der KI

00:18 Wann ist die KI schlauer als wir Menschen?

00:48 Was passiert, wenn KI uns übertrifft?

41:31 Studien zur KI-Entwicklung

In dieser Folge von Co-Intelligence sprechen eure Hosts, Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger, über einen neuen offenen Standard in der KI: das Model Context Protocol (MCP).

Doch was genau ist MCP – und warum ist es auch für Nicht-Entwicklerinnen und -Entwickler relevant? Wir erklären das Protokoll leicht verständlich und vergleichen es mit einem universellen USB-Kabel, das überall passt. Ihr erfahrt, wie MCP die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen KI-Modellen und Agenten standardisiert und welche Chancen das für die Zukunft der künstlichen Intelligenz eröffnet.

Bleibt dran, um zu verstehen, warum euch die technische Komplexität nicht abschrecken sollte – und wie ihr selbst erste Schritte mit dieser neuen Technologie gehen könnt.

**Timestamps:**

00:00 - Intro: Vorstellung des Themas MCP Protokoll

00:44 - Was ist das MCP Protokoll?

01:14 - MCP als das USB-Kabel für KI-Modelle

11:29 - Aufruf zum Ausprobieren und Fazit

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Kapitel

00:00 Intro: Vorstellung des Themas MCP Protokoll

00:44 Was ist das MCP Protokoll?

01:14 MCP als das USB-Kabel für KI-Modelle

11:29 Aufruf zum Ausprobieren und Fazit

In der heutigen Folge von Co-Intelligence nehmen wir ChatGPT-5 einen Monat nach dem turbulenten Launch genau unter die Lupe. Wir, das sind Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen, sprechen über unsere Erfahrungen, den massiven Shitstorm und ob sich das neue Modell von OpenAI wirklich lohnt. Ist es ein Game-Changer oder nur heisse Luft? Wir vergleichen es mit anderen Modellen, diskutieren die neuen Features und geben unser ehrliches Fazit.

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Kapitel

00:00 Intro

01:11 Wie war der Launch von ChatGPT-5?

01:40 Positive vs. Negative News: Woran lag's?

06:03 Vergleich mit anderen Modellen: GPT-4, Mistral & Co.

09:44 Der große Shitstorm: Die Kontroverse um die neuen Features

13:50 Vibe Coding mit ChatGPT-5?

15:33 Anwendungsfälle: Wer braucht ChatGPT-5 wirklich?

21:46 Die Zukunft von KI & Energieverbrauch

26:50 Europas Rolle im KI-Rennen & Ausblickn der heutigen Folge von Co-Intelligence nehmen wir ChatGPT-5 einen Monat nach dem turbulenten Launch genau unter die Lupe. Wir, das sind Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen, sprechen über unsere Erfahrungen, den massiven Shitstorm und ob sich das neue Modell von OpenAI wirklich lohnt. Ist es ein Game-Changer oder nur heisse Luft? Wir vergleichen es mit anderen Modellen, diskutieren die neuen Features und geben unser ehrliches Fazit.

Kapitel:

00:00 Intro

01:11 Wie war der Launch von ChatGPT-5?

01:40 Positive vs. Negative News: Woran lag's?

06:03 Vergleich mit anderen Modellen: GPT-4, Mistral & Co.

09:44 Der große Shitstorm: Die Kontroverse um die neuen Features

13:50 Vibe Coding mit ChatGPT-5?

15:33 Anwendungsfälle: Wer braucht ChatGPT-5 wirklich?

21:46 Die Zukunft von KI & Energieverbrauch

26:50 Europas Rolle im KI-Rennen & Ausblick

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In dieser Episode des Co-Intelligence Podcast tauchen wir tief in das Thema KI-Strategie ein. Wir, Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen, diskutieren, wie ihr Künstliche Intelligenz nicht nur taktisch, sondern strategisch und nachhaltig in eurem Unternehmen verankern könnt.

Wir klären die Frage, ob KI eine eigene Strategie benötigt oder ein integraler Bestandteil der Gesamtstrategie sein sollte. Außerdem beleuchten wir die Bedeutung von experimentellen Labs und wie die Ideen der gesamten Belegschaft (der "Crowd") in die Strategieentwicklung einfließen können, um nicht nur kleine Leuchtturmprojekte, sondern das gesamte Unternehmen voranzubringen.

Schaut rein und erfahrt, wie ihr die Weichen für eine erfolgreiche KI-Zukunft in eurem Unternehmen stellt!

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In dieser 22. Episode von Co-Intelligence wird es praktisch! Moritz Reininger und Benjamin Wüstenhagen zeigen euch, wie ihr KI in eurem Unternehmen nicht nur strategisch, sondern auch ganz praktisch und taktisch umsetzen könnt.

Heute geht es um konkrete Use Cases und die richtige Taktik, um mit KI in eurem Unternehmen loszulegen. Wir tauchen ein in die Welt der künstlichen Intelligenz und zeigen euch, wie ihr aus dem Hype konkrete Anwendungen für euer Business machen könnt.

Das erwartet euch in dieser Folge:

Vorstellung des Themas: KI praktisch und taktisch im Unternehmen einsetzen.

Konkrete Use Cases: Anwendungsfälle in verschiedenen Unternehmensbereichen.

Die richtige Taktik: Wie fängt man an? Was sind die ersten Schritte?

Viel Spaß mit der Folge!

Shownotes & Links:

OpenAI: Das Forschungslabor hinter ChatGPT und DALL-E. https://openai.com/

Midjourney: Ein KI-Bildgenerator, der beeindruckende Bilder aus Textbeschreibungen erstellt. https://midjourney.com/

Stable Diffusion: Ein Open-Source-Modell zur Bilderzeugung, das für seine Flexibilität bekannt ist. https://stablediffusionweb.com/

Co-Intelligence - Euer KI-Podcast mit Moritz Reininger und Benjamin Wüstenhagen

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Kapitel

00:00 Intro & Begrüßung

00:31 Use Cases für KI im Unternehmen

02:25 Was ist eine gute Taktik für die KI-Implementierung?

34:56 Ausblick: KI-Strategie in der nächsten Folge

Nach 20 Folgen ist es Zeit für ein großes Recap! Die KI-Welt dreht sich rasend schnell – was von unseren ersten Episoden ist heute noch relevant, was hat sich komplett verändert und was haben wir gelernt?

In dieser Folge blicken die Hosts Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen zurück auf die Reise von Co-Intelligence. Wir reisen von den Anfängen, als die Frage "Ist KI nur ein Hype?" noch im Raum stand , über die Entwicklung von multimodalen Modellen , bis hin zu den heutigen Debatten um KI-Agenten, Ethik und den Einfluss auf Jobs. Erfahrt, welche Themen wie die Video- und Bilderstellung riesige Sprünge gemacht haben und warum gutes "Context Engineering" heute wichtiger ist als je zuvor.

00:00 - Intro

01:17 - Episode 1: Ist KI ein Hype? Kein Hype, beschleunigt sich.

03:05- Episode 2: Technische Basis der KI Transformer, jetzt multimodale Modelle.

04:07 - Episode 3: Ethik und Datenschutz Regulierung in USA vs. EU.

11:31 - Episode 4: Stärken und Grenzen KI gewinnt Mathe-Olympiade.

13:56 - Episode 5: Prompt Engineering Entwickelt sich zu Context Engineering.

17:36 - Episode 6: ChatGPT Das Schweizer Taschenmesser.

20:44 - Episode 7: KI im Alltag & Job Automatisierung von Assistenz-Aufgaben.

22:22 - Episode 8: Bild-KI Frage: Brauchen wir noch Designer?

23:13 - Episode 9: Videoformate mit KI Längere, bessere Videos möglich.

28:31 - Episode 10: Voice im Unternehmen Zunehmende Nutzung von Spracheingabe.

30:57 - Episode 11: GPTs & KI-Praktikanten Spezialisierte, anpassbare KI-Helfer.

32:34 - Episode 12: Wissensmanagement Kreative Nutzung, z.B. für Lebensläufe.

31:10 - Episode 13: KI statt Google KI-Antworten verändern die Suche.

40:07 - Episode 14: KI ersetzt Datenanalysten Analyst in der Hosentasche.

41:37 - Episode 15: Automatisierung Zunehmender Trend in Unternehmen.

42:43 - Episode 16: KI und Coding Ermöglicht Umsetzung von Ideen.

45:49 - Episode 17: KI-Agenten Vom Hype zur Realität.

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Macht KI uns wirklich dümmer?

In diesem Video zeigen wir, wie ihr KI als Werkzeug für selbstgesteuertes Lernen nutzen könnt, um Wissen aufzubauen statt es nur zu konsumieren.

Moritz Meininger und Benjamin Wüstenhagen diskutieren die weit verbreitete Angst, dass KI uns faul und dumm macht. Sie entlarven die Mythen und zeigen, wie man mit den richtigen Methoden und gezielten Prompts wie dem 'Tutorbot' jedes Thema – von Spanisch bis Machine Learning – effektiv lernen kann. Es geht nicht darum, ob man KI nutzt, sondern wie man sie nutzt, um das eigene Gehirn zu aktivieren und das Lernen zu revolutionieren.

Hinweis zur aktuellen Entwicklung:

Nach unserer Aufnahme hat ChatGPT den Study Mode veröffentlicht. Dieses neue Feature agiert sehr ähnlich wie unser Tutor Bot und untermauert damit unsere zentrale These:

Künstliche Intelligenz kann ein hervorragender Lehrer sein.

00:00 - KI macht dumm, oder?

02:30 - Wie wir WIRKLICH lernen

03:41 - Probleme beim Lernen mit KI

17:07 - Der 'Tutorbot': Ein KI-Lernpartner

17:48 - So nutzt du den Prompt

18:28 - Fazit: Macht KI uns schlauer?

Prompt Link:

https://docs.google.com/document/d/1U-SlTvxoTA9esTNBsO2xM29eJy55hC0tqnSCdyUE6a0/edit?usp=sharing

Tutor Bot Link:

https://chatgpt.com/g/g-687fde0814b081919713a2a1ae7e1a8a-snipki-tutor

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Kapitel

00:00 KI macht dumm, oder?

02:30 Wie wir WIRKLICH lernen

03:41 Probleme beim Lernen mit KI

17:07 Der 'Tutorbot': Ein KI-Lernpartner

17:48 So nutzt du den Prompt

18:28 Fazit: Macht KI uns schlauer?

Ist dein Vertriebsprozess bereit für die KI-Revolution? Die meisten scheitern an unpersönlicher Automatisierung und verlieren den menschlichen Faktor. Wir zeigen dir, wie du eine Strategie entwickelst, die wirklich funktioniert.

Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen nehmen den gesamten KI-Vertriebsprozess unter die Lupe. Statt sich nur auf das Schreiben von Nachrichten zu konzentrieren, diskutieren sie die strategischen Grundlagen: Wie entwickelt man ein perfektes, persönliches Verkaufserlebnis und skaliert dieses dann mithilfe von KI von einem einzigen Kunden auf Tausende? Erfahre, wie der 'Mensch-in-der-Mitte'-Ansatz funktioniert und welche technischen und strategischen Weichen du stellen musst, um deinen Vertrieb zukunftssicher zu machen.

00:00 - Intro: KI im Vertriebsprozess

00:34 - Das Problem mit generischen KI-Nachrichten

04:21 - Die perfekte personalisierte E-Mail entwerfen

09:18 - Der "Mensch-in-der-Mitte"-Ansatz

14:55 - Wie man persönliche Ansprache richtig skaliert

23:15 - Von einer Person auf 10.000 skalieren

23:46 - Zusammenfassung & Ausblick

Kapitel:

00:00 Intro: KI im Vertriebsprozess

00:34 Das Problem mit generischen KI-Nachrichten

04:21 Die perfekte personalisierte E-Mail entwerfen

09:18 Der "Mensch-in-der-Mitte"-Ansatz

14:55 Wie man persönliche Ansprache richtig skaliert

23:15 Von einer Person auf 10.000 skalieren

23:46 Zusammenfassung & Ausblick

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Willkommen zur 18. Episode von Co-Intelligence!

Wir – Benjamin Wüstenhagen & Moritz Heiniger – tauchen ein in das spannende Spannungsfeld zwischen Künstlicher Intelligenz und Vertrieb.

Dies ist Teil 1 unserer zweiteiligen Spezialreihe: KI im B2B Sales.

In dieser Folge erfährst du:

Wo KI heute im Outbound & Inbound Sales wirklich hilft

- Warum die Vollautomatisierung (noch) ein Mythos ist

- Wie du KI-Tools strategisch für Lead-Scouting, Messaging & Prozesse einsetzt

- Welche Rolle der Mensch im modernen Sales wirklich noch spielt

Wir diskutieren kritisch, geben Einblicke in praktische Workflows und verraten, welche Tools sinnvoll sind – und welche du dir sparen kannst.

Erwähnte Tools & Konzepte:

- GPT-basierte Agenten (z. B. mit ChatGPT)

- ICP/Buyer Persona Research via LLMs

- Custom GPTs wie „Vertriebsberater“

- Sequencing Tools (z. B. Apollo.io, Lemlist, Woodpecker)

- Datenbankanreicherung via Tools wie Clearbit oder BuiltWith

Fazit: Die besten Sales-Leute der Zukunft kombinieren Empathie mit KI-Systemdenken. Es geht nicht um Ersetzung – sondern um intelligente Verstärkung.

Kapitelübersicht

00:00 – Intro: Warum KI & Sales jetzt

01:40 – Realität vs. Hype: Was KI (nicht) kann

04:00 – Komplexität von Produkten & menschlicher Faktor

06:20 – Sales-Automation mit KI – wo sinnvoll

08:45 – KI-Agenten & Outreach-Systeme

12:00 – Warum Daten & Historie entscheidend sind

15:00 – Der Unterschied zwischen Automatisierung und KI

17:30 – Neue Rollen im Vertrieb: Go-to-Market Engineering

20:10 – Offline wird wieder relevant?

22:00 – Tools, Systeme & praktische Infrastruktur

24:30 – Persona-Arbeit & Buyer-Research mit GPT

26:00 – Ausblick auf Teil 2: Copywriting mit KI

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Kapitel

00:00 Intro: Warum KI & Sales jetzt

01:40 Realität vs. Hype: Was KI (nicht) kann

04:00 Komplexität von Produkten & menschlicher Faktor

06:20 Sales-Automation mit KI – wo sinnvoll

08:45 KI-Agenten & Outreach-Systeme

12:00 Warum Daten & Historie entscheidend sind

15:00 Der Unterschied zwischen Automatisierung und KI

17:30 Neue Rollen im Vertrieb: Go-to-Market Engineering

20:10 Offline wird wieder relevant?

22:00 Tools, Systeme & praktische Infrastruktur

24:30 Persona-Arbeit & Buyer-Research mit GPT

26:00 Ausblick auf Teil 2: Copywriting mit KI

In Episode 17 des Co-Intelligence Podcasts nehmen Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen ein Phänomen unter die Lupe, das gerade die Tech-Welt elektrisiert: KI-Agenten. Was können sie wirklich? Welche Tools funktionieren – und welche versprechen mehr als sie halten?

Sie analysieren die wichtigsten Trends, liefern Praxisbeispiele und zeigen:

Agenten sind nicht nur ein Hype – aber auch keine Magie.

Die Hosts reagieren auf echte Demos, kommentieren Live-Setups und sprechen darüber, welche Agenten sich heute bereits in den Workflow integrieren lassen – und wo die Grenze zur Illusion liegt.

Tools & Themen dieser Folge:

Anthropic (Claude) – LLM-Backend für Agentensysteme:

https://www.anthropic.com

Clay – CRM-ähnliches Tool zur Datenintegration für Agenten:

https://www.clay.earth

Intercom Bot – Beispiel für automatisierte Kommunikation:

https://www.intercom.com

N8N– Flexible KI-Workflow-Automatisierung: https://n8n.io

Manus.ai – Manus ist ein allgemeiner KI-Agent: https://manus.im

dreamforce: https://youtu.be/kfe3ajUYSdc?si=5qHOqSChJHZmQnLp

Film: Her – https://youtu.be/D4DRSVTm8Zk?si=hsKVQnzEzWNoa0hW

Kapitel Übersicht

00:01:19 Intro & Thema KI-Agenten

00:02:59 Was sind Agenten eigentlich genau?

00:05:29 Der OpenAgents Case

00:09:44 ChatDev: Ein ganzes KI-Team

00:14:19 Superagent: Was funktioniert, was nicht?

00:20:04 Warum Agenten (noch) scheitern

00:25:29 Wo Agenten heute schon helfen

00:31:49 Fazit & was kommt als Nächstes

#KIAgents #AutoGPT #OpenAgents #ChatDev #Superagent #CoIntelligence #KünstlicheIntelligenz #Podcast #AItools #TechTrends

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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.

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Kapitel

00:00 Intro

01:31 Vom 5-Sterne-Hotel zur KI

03:30 Mut zur Veränderung: Warum man keine Angst vor Tech haben muss

06:21 Prompting: Braucht man noch Struktur oder reicht „Kuddelmuddel“?

10:16 Produktivität neu gedacht: KI als Teammitglied

12:11 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 Entwickler

23:58 System-Denken: Prozesse bauen statt nur E-Mails schreiben

25:11 Datenschutz & Lokale KI-Modelle

Kann ein einziges AI-Tool eine komplette Web-App in wenigen Minuten liefern?

In Episode #16 des Co-Intelligence-Podcasts nehmen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger das AI-Tool Lovable unter die Lupe – und testen, ob sich damit wirklich in Minuten eine funktionierende Landing-Page bauen lässt. In nur 34 Minuten demonstrieren sie, wie der Ansatz des sogenannten „Vibe-Coding“ klassische Produktentwicklung herausfordert: Schritt für Schritt entsteht live eine komplette Web-App – allein durch gezielte Prompts.

Es werden noch folgende Apps erwähnt:

Lovable – App- & Website-Builder per Chat: https://lovable.dev

Bolt.new – Full-Stack-Apps via Prompt: https://bolt.new

Windsurf IDE – Agent-IDE für KI-Projekte: https://windsurf.com

Cursor – LLM-gestützter VS-Code-Fork: https://cursor.com

Aqua Voice – speech to text KI: https://withaqua.com

01:19 Intro & Begriff „Vibe-Coding“

03:39 Lovable vorgestellt: 30 k User, 7 Monate

05:49 Setup & Prompt-Strategie

11:19 Live-Demo: Landing-Page entsteht

21:04 Ergebnischeck & Code-Export

25:49 Kurz erwähnt: Bolt.new, Windsurf, Cursor

28:34 Grenzen, Pricing & Workarounds

32:49 Fazit und Ausblick auf KI-Agents

#Lovable #VibeCoding #AI #CoIntelligence #BenjaminWüstenhagen #MoritzHeininger #NoCode #AppBuilder #Podcast

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In Episode 15 dreht sich alles um KI-Automatisierung – von Mikro- bis Makroprozessen. Warum Copy-Paste nicht mehr zeitgemäß ist und wie du wiederkehrende Aufgaben mit System automatisierst.

Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger diskutieren, wie Tools wie Make, Zapier, ChatGPT, Notion, Airtable, snipKI und viele mehr in echten Workflows ineinandergreifen.

Links zu Tools & Ressourcen:

Make: https://www.make.com/en

Zapier: https://zapier.com/

ChatGPT: https://chatgpt.com/

n8n: https://n8n.io/

Notion: https://n8n.io/

Airtable: https://www.airtable.com/

snipKI: https://snipki.de/

00:00 – Intro: Was ist Automatisierung mit KI?

03:15 – Micro vs. Macro Automation

06:40 – Beispiel snipKI: So läuft der Prozess

11:50 – Tools im Einsatz: Make, Zapier & Co.

18:20 – Automatisierung in Agenturen

#KI #Automatisierung #Workflow #Make #Zapier #ChatGPT #NoCode #Productivity #AITools #CoIntelligence

Mehr von uns:

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- Diese Folge auf COIPOD: https://coipod.de/folgen/15-ki-revolution-im-workflow-wie-automatisierungen-wochentlich-zeit-sparen

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Kapitel

00:00 Intro: Was ist Automatisierung mit KI?

03:15 Micro vs. Macro Automation

06:40 Beispiel snipKI: So läuft der Prozess

11:50 Tools im Einsatz: Make, Zapier & Co.

18:20 Automatisierung in Agenturenn Episode 15 dreht sich alles um KI-Automatisierung – von Mikro- bis Makroprozessen. Warum Copy-Paste nicht mehr zeitgemäß ist und wie du wiederkehrende Aufgaben mit System automatisierst.

Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger diskutieren, wie Tools wie Make, Zapier, ChatGPT, Notion, Airtable, snipKI und viele mehr in echten Workflows ineinandergreifen.

Links zu Tools & Ressourcen:

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ChatGPT: https://chatgpt.com/

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Notion: https://n8n.io/

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00:00 – Intro: Was ist Automatisierung mit KI?

03:15 – Micro vs. Macro Automation

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Kapitel

00:00 Intro: Was ist Automatisierung mit KI?

03:15 Micro vs. Macro Automation

06:40 Beispiel snipKI: So läuft der Prozess

11:50 Tools im Einsatz: Make, Zapier & Co.

18:20 Automatisierung in Agenturen

Willkommen zur 14. Episode von Co-Intelligence, eurem KI-Lernpodcast mit Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen!

In dieser Folge dreht sich alles darum, wie Künstliche Intelligenz die Datenanalyse revolutioniert. Ihr erfahrt, wie KI-Tools selbst ohne Programmierkenntnisse komplexe Datenauswertungen ermöglichen – quasi ein Junior-Datenanalyst in eurer Tasche. Wir zeigen am Beispiel unserer YouTube-Kanalstatistiken, wie einfach sich große Datenmengen mit Hilfe von KI analysieren lassen. Außerdem diskutieren wir, welche Vor- und Nachteile diese neuen Tools mit sich bringen (Stichwort Datenschutz und Kosten) und warum KI nicht einfach alle Jobs ersetzt, sondern Data Analytics für viel mehr Menschen zugänglich macht. Wenn ihr wissen wollt, wie ChatGPT & Co. euch künftig bei Datenanalysen unterstützen können und welche Fallstricke es zu beachten gilt, dann ist diese Episode ein Muss!

Erwähnte Tools & Links:

Google Colab – Kostenlose Python-Umgebung für Data Science im Browser: https://colab.research.google.com

OpenAI ChatGPT (Code Interpreter Plugin) – KI-Assistent für Datenauswertung: https://openai.com

Anthropic Claude – Alternativer KI-Chatbot für Analyseaufgaben : https://claude.ai

Julius AI – KI-Tool zur Analyse von CSV/Excel-Daten mit Workflow-Automatisierung: https://julius.ai

MongoDB – NoSQL-Datenbank: https://www.mongodb.com

Google Analytics – Web-Analytics-Plattform: https://analytics.google.com

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Kapitel

00:00 Intro & Thema

00:40 Keine Datenexperten? KI hilft!

02:30 Demo: KI analysiert YouTube-Daten

05:15 KI-Analyse: Ergebnisse & Wow-Effekt

08:50 KI-Tools: Colab vs. Julius

12:30 Datenanalyse für alle!

15:10 KI-Analyse: Tipps & Risiken

18:45 Ausblick: KI-Agenten & Automatisierung

20:20 Outro

In dieser Folge von Co-Intelligence sprechen Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen über den radikalen Wandel von Recherchearbeit durch KI. Ob schnelle Websuche oder tiefgehende Marktanalyse – moderne Tools wie Perplexity, ChatGPT oder Gemini ermöglichen es uns, in kürzester Zeit fundierte Erkenntnisse zu gewinnen. Wir zeigen euch, wie KI-Kontextverständnis, automatische Quellen-Synthese und interaktive Ergebnisaufbereitung euren Arbeitsalltag transformieren können.

0:00 - Einleitung: Wissensmanagement zu KI-Research

0:31 - Game Changer der KI-Research

1:14 - Manuelle Recherche vs. KI-Research

2:02 - Vorteile der KI-Synthese und Faktencheck

2:59 - Drei Game Changer im Detail: Kontext, Quellen, Aufbereitung

3:25 - Google KI-Suche und ihre Entwicklung

4:02 - Kontextverständnis und Prompt Engineering

5:10 - Umgang mit verschiedenen Quellen und intelligenter Aufbereitung

6:09 - Iteratives Lernen und Vorschläge der KI

6:46 - Experimentieren mit Prompts und Tools

7:49 - Bias in KI-Modellen und Faktencheck

8:57 - Quellen einschränken und Offline-Daten

9:19 - Perplexity und Live-Websuche

10:49 - Google vs. Perplexity: Persönliche Nutzung

11:12 - Medienpartnerschaften und deren Bewertung

13:02 - Deep Research: Was ist der Unterschied?

14:44 - Deep Research für Markt- und Wettbewerbsanalysen

16:05 - Weitere Funktionen und Kosten von Deep Research

17:25 - Kosten-Nutzen-Rechnung von KI-Research

18:53 - Zusammenfassung der Tools und Empfehlungen

19:53 - Ausblick: Nächste Episode zur Datenanalyse

#KI #Recherche #KünstlicheIntelligenz #DeepResearch #PromptEngineering #Perplexity #ChatGPT #Wissensmanagement #Marktanalyse #CodeIntelligence #AItools

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Kapitel

00:00 Einleitung: Wissensmanagement zu KI-Research

00:31 Game Changer der KI-Research

01:14 Manuelle Recherche vs. KI-Research

02:02 Vorteile der KI-Synthese und Faktencheck

02:59 Drei Game Changer im Detail: Kontext, Quellen, Aufbereitung

03:25 Google KI-Suche und ihre Entwicklung

04:02 Kontextverständnis und Prompt Engineering

05:10 Umgang mit verschiedenen Quellen und intelligenter Aufbereitung

06:09 Iteratives Lernen und Vorschläge der KI

06:46 Experimentieren mit Prompts und Tools

07:49 Bias in KI-Modellen und Faktencheck

08:57 Quellen einschränken und Offline-Daten

09:19 Perplexity und Live-Websuche

10:49 Google vs. Perplexity: Persönliche Nutzung

11:12 Medienpartnerschaften und deren Bewertung

13:02 Deep Research: Was ist der Unterschied?

14:44 Deep Research für Markt- und Wettbewerbsanalysen

16:05 Weitere Funktionen und Kosten von Deep Research

17:25 Kosten-Nutzen-Rechnung von KI-Research

18:53 Zusammenfassung der Tools und Empfehlungen

19:53 Ausblick: Nächste Episode zur Datenanalyse

20 % deiner Arbeitszeit verschwendest du mit Suchen. Warum? Weil Unternehmenswissen oft im Chaos versinkt. In dieser Folge erklären wir, wie KI-basiertes Wissensmanagement funktioniert – und warum das mehr ist als nur ein „Custom GPT“.Du erfährst:- Warum klassische Dateiablagen wie Google Drive oder 20 % deiner Arbeitszeit verschwendest du mit Suchen. Warum? Weil Unternehmenswissen oft im Chaos versinkt. In dieser Folge erklären wir, wie KI-basiertes Wissensmanagement funktioniert – und warum das mehr ist als nur ein „Custom GPT“.

Du erfährst:

- Warum klassische Dateiablagen wie Google Drive oder SharePoint versagen

- Welche Tools wie TextCortex oder Gemini sich für Wissensmanagement eignen

- Wie du in 4 Schritten ein funktionierendes Wissenssystem aufbaust

- Was du beim Datenschutz beachten musst – gerade in Europa

Ideal für Teams, Startups oder Mittelständler, die Wissen nutzbar machen wollen – statt es in Ordnern zu vergraben.

Du willst wissen, wie du nicht nur GPTs baust, sondern echten Impact mit KI erzeugst? Dann ist das deine Folge.

#KI #Wissensmanagement #GPT #Vektordatenbank #KIPodcast #ArtificialIntelligence #TextCortex #GoogleGemini #ClaudeAI #CoIntelligence #KnowledgeManagement #ChatGPT #BusinessAI

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- Diese Folge auf COIPOD: https://coipod.de/folgen/12-wissensmanagement-neu-gedacht-chatgpt-und-andere-ki-tools-fur-die-arbeitswelt-von-morgen

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In dieser Episode sprechen Benjamin und Moritz über sogenannte „Custom GPTs“ – also spezialisierte KI-Assistenten, die auf bestimmte Aufgaben, Wissensbereiche oder Nutzerbedürfnisse zugeschnitten sind. Auch wenn keine Tools beim Namen genannt werden, dreht sich das Gespräch um die Möglichkeiten, eigene Modelle zu erstellen, anzupassen und gezielt einzusetzen.

Einige der zentralen Plattformen, auf denen solche Custom GPTs gebaut werden können:

- OpenAI ChatGPT (Custom GPTs): https://chatgpt.com/gpts

- OpenAIs offizielle Plattform zur Erstellung eigener GPTs – inklusive Upload eigener Daten, API-Calls und GUI-Anpassung.

- Microsoft Copilot Studio: https://www.microsoft.com/de-de/microsoft-copilot/organizations

- Ermöglicht Custom GPTs innerhalb des Microsoft-Ökosystems (Teams, Office, Power Platform).

- Hugging Face Spaces: https://huggingface.co/spaces

- Open-Source-Ansatz mit vielen vortrainierten LLMs, die leicht angepasst und deployed werden können.

- Zapier AI Agents: https://zapier.com/

- Keine klassischen GPTs, aber Task-spezifische KI-Agenten, die GPT-4 oder Claude integrieren – stark im Workflow-Automatisierungsumfeld.

- LangChain: https://www.langchain.com/

- Entwickler-Framework für maßgeschneiderte GPT-Anwendungen – von Retrieval über Tools bis hin zu Multi-Agent-Systemen.

Diese Plattformen zeigen: Wer heute eigene KI-Instanzen bauen möchte, braucht weder tiefes ML-Know-how noch eigene Trainingsdaten – sondern nur das richtige Setup und ein gutes Ziel.

#ChatGPT #KIimAlltag #Produktivität #AItools #PromptEngineering #Arbeitsalltag #DigitaleTools #OpenAI #SmartWork #TechPodcast #KIimBeruf #GPT4 #WorkSmarter #InnovationImAlltag

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In dieser Episode geht es um den Einsatz von KI in Sprache, Podcasts und Audioformaten – von automatischer Transkription bis hin zu Voicebots und synthetischen Stimmen.

Dabei fällt auch der Name von Whisper https://openai.com/de-DE/index/whisper/ , dem Open-Source-Transkriptionsmodell von OpenAI.

Es ermöglicht die zuverlässige Umwandlung von gesprochener Sprache in Text und wird heute bereits in vielen professionellen Workflows eingesetzt.

Darüber hinaus sprechen Benjamin und Moritz über eine Vielzahl an Anwendungsfällen, die sich durch aktuelle KI-Tools erschließen – auch wenn keine weiteren Markennamen genannt werden. Zu den relevanten Lösungen in diesem Bereich zählen unter anderem:

- ElevenLabs: https://elevenlabs.io/de – für hochwertige, KI-generierte Stimmen mit natürlichem Sprachfluss

- Descript: https://www.descript.com/ – All-in-One-Editor für Podcasts & Videos inklusive Transkription, Schnitt und Voice Cloning

- Play.ht: https://play.ht/ – Plattform zur Text-zu-Sprache-Konvertierung mit Fokus auf Natürlichkeit

- Resemble: https://www.resemble.ai/ – Voice Cloning mit Emotionen und API-Anbindung für dynamische Inhalte

- Murf: https://murf.ai/ – Cloudbasierte Lösung zur Erstellung professioneller Voiceovers

- Coqui: https://coqui.ai/ – Open-Source-Plattform für Sprachsynthese und Stimmmodellierung

Ob für Podcasts, E-Learning oder digitale Assistenten – die Möglichkeiten, Sprache mit KI zu erzeugen, zu bearbeiten und zu automatisieren, sind heute vielfältiger denn je.

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- Diese Folge auf COIPOD: https://coipod.de/folgen/10-voice-ai-im-unternehmen-7-smarte-anwendungen-fur-sprache-sound

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- TikTok: https://www.tiktok.com/@cointelligencepod

- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/co-intelligence-pod/

Im Gespräch fällt der Name Synthesia – eine Plattform, mit der sich KI-generierte Videos mit realistischen Avataren und synthetischer Stimme erstellen lassen.

Sie kommt heute bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz, etwa für Onboarding, interne KommunikationIm Gespräch fällt der Name Synthesia – eine Plattform, mit der sich KI-generierte Videos mit realistischen Avataren und synthetischer Stimme erstellen lassen.

Sie kommt heute bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz, etwa für Onboarding, interne Kommunikation oder Trainingsvideos.

Darüber hinaus sprechen wir über weitere Tools, die zwar nicht direkt genannt werden, aber thematisch eine zentrale Rolle spielen:

Dazu zählen Runway und Pika Labs, mit denen sich aus Textbeschreibungen vollautomatisch Videos erzeugen lassen – inklusive Schnitt, Stil und Übergängen.

Auch HeyGen, bekannt für seine täuschend echten KI-Avatare, passt perfekt in den Kontext der Folge.

Für die Vertonung solcher Clips bietet ElevenLabs KI-generierte Stimmen in Studioqualität.

Und wer den finalen Schnitt samt Voice-Over direkt im Browser umsetzen will, landet bei Descript – einem All-in-One-Editor für Podcasts und Videos.

Alle genannten Tools zeigen: Die Produktion hochwertiger Videos war noch nie so zugänglich – und der kreative Spielraum wächst mit jeder neuen Version.

- https://www.synthesia.io/de

- https://runwayml.com/

- https://pika.art/login

- https://www.heygen.com/

- https://elevenlabs.io/de

- https://www.descript.com/

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- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/co-intelligence-pod/oder Trainingsvideos.

Darüber hinaus sprechen wir über weitere Tools, die zwar nicht direkt genannt werden, aber thematisch eine zentrale Rolle spielen:

Dazu zählen Runway und Pika Labs, mit denen sich aus Textbeschreibungen vollautomatisch Videos erzeugen lassen – inklusive Schnitt, Stil und Übergängen.

Auch HeyGen, bekannt für seine täuschend echten KI-Avatare, passt perfekt in den Kontext der Folge.

Für die Vertonung solcher Clips bietet ElevenLabs KI-generierte Stimmen in Studioqualität.

Und wer den finalen Schnitt samt Voice-Over direkt im Browser umsetzen will, landet bei Descript – einem All-in-One-Editor für Podcasts und Videos.

Alle genannten Tools zeigen: Die Produktion hochwertiger Videos war noch nie so zugänglich – und der kreative Spielraum wächst mit jeder neuen Version.

- synthesia

- runwayml

- pika.art

- heygen

- elevenlabs

- descript

#KünstlicheIntelligenz #PromptEngineering #ChatGPT #KIverstehen #CoIntelligence #KIKommunikation #TechnikEinfachErklärt #DigitaleZukunft #GPTTipps #PromptTipps #AI #PromptEngineering #ChatGPTTips #AIEducation #LearnPrompting #AICommunication #FutureOfAI

In Episode 8 geht es um die Frage, wie KI Bilder erzeugt – und was das für Designer:innen, Kreative und Content-Teams bedeutet. Benjamin und Moritz diskutieren, wie schnell sich Bild-KIs weiterentwickeln, was heute schon alles möglich ist und wo die Grenzen (noch) liegen.

Dabei fällt auch der Name von Google, die in diesem Bereich mit mehreren Produkten aktiv sind:

- Imagen 2: https://deepmind.google/models/imagen/ – Googles High-End-Bildmodell mit fotorealistischer Qualität (aktuell nicht öffentlich nutzbar)

- ImageFX: https://labs.google/fx – Experimentelles Tool im Google Labs-Umfeld zur einfachen Bildgenerierung per Textprompt

- Gemini (ehem. Bard): https://gemini.google.com/app – Googles KI-Assistenzsystem, das auch Bildgenerierung über ImageFX anstoßen kann

Ebenfalls erwähnt wird Ideogram https://ideogram.ai/t/explore, eine Plattform, die besonders bei der Integration von Texten in Bilder überzeugt – ideal für Plakate, Thumbnails und Social-Media-Visuals.

Auch wenn keine weiteren Tools namentlich genannt werden, ist klar: Die Episode bewegt sich im Ökosystem rund um Text-zu-Bild-Generatoren. Dazu zählen unter anderem:

- Midjourney: https://www.midjourney.com/home – Hochwertige, stilistisch starke Bildgenerierung, beliebt für Artwork, Visualisierung & Moodboards

- DALL·E 3 (OpenAI): https://openai.com/index/dall-e-3/ – Exzellente Text-Kohärenz, direkt in ChatGPT integriert, ideal für präzise Prompts

- Adobe Firefly: https://firefly.adobe.com/ – Professionelle Text-zu-Bild-Integration mit Adobe-Workflow

- Leonardo AI: https://app.leonardo.ai/auth/login?callbackUrl=%2F – Besonders für Gaming-Assets, Posters und stilisierte Bildwelten geeignet

- Canva Magic Media – Für Einsteiger:innen im Designprozess direkt integrierbar

Wer also mit Bild-KI experimentieren oder produktiv arbeiten will, findet heute eine ganze Palette an Tools – von künstlerisch bis funktional, von kostenlos bis enterprise-ready.

- https://prompthero.com/

- https://www.aiprm.com/

- https://www.notion.com/product/ai

#ChatGPT #KIimAlltag #Produktivität #AItools #PromptEngineering #Arbeitsalltag #DigitaleTools #OpenAI #SmartWork #TechPodcast #KIimBeruf #GPT4 #WorkSmarter #InnovationImAlltag

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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 Intro

00:39 Lovable Wrapped: 3,7 Millionen Zeilen Code

01:21 Background: Von ersten Webseiten mit 16 zu AI-Coding

03:22 Die neue Selbstwirksamkeit: Ideen ohne Devs umsetzen

07:23 Tool-Landschaft: Lovable, v0.dev & die Frontend-Revolution

10:37 Use-Case: AI-Bewerbungsfotos & Recruiting (Rückblick)

17:57 Learning: Warum man das Datenmodell trotzdem verstehen muss

21:44 Fun Use-Case: Die Sauna-Buchungs-App für Nachbarn

30:14 Das "perfekte" System: Ein eigenes PM-Tool bauen

30:51 Outro & Einladung zur Community

Links & Mentions:

Das Vibe-Coding Leuchtturm-Projekt von snipKI:

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://lovable.dev/ – Fullstack-Entwicklung (Das Tool hinter den 3,7 Mio. Zeilen).

https://antigravity.google/ – Die neue Agent-First IDE für autonomes Coding und Testing.

Zitate & Visionäre der Bewegung:

Jensen Huang (Nvidia CEO): „English is the hottest new programming language.“ (GTC Keynote Statement). https://www.youtube.com/watch?v=PslkxFW9WN4

Studien & Wissenschaftlicher Hintergrund:

Fraunhofer 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.pdf

Kapitel:

00:00 Intro

00:39 Lovable Wrapped: 3,7 Millionen Zeilen Code

01:21 Background: Von ersten Webseiten mit 16 zu AI-Coding

03:22 Die neue Selbstwirksamkeit: Ideen ohne Devs umsetzen

07:23 Tool-Landschaft: Lovable, v0.dev & die Frontend-Revolution

10:37 Use-Case: AI-Bewerbungsfotos & Recruiting (Rückblick)

17:57 Learning: Warum man das Datenmodell trotzdem verstehen muss

21:44 Fun Use-Case: Die Sauna-Buchungs-App für Nachbarn

30:14 Das "perfekte" System: Ein eigenes PM-Tool bauen

30:51 Outro & Einladung zur Community

Links:

- https://journey.snipki.de/

- http://v0.dev/

- http://lovable.dev/

- http://cursor.com/

- https://antigravity.google/

- https://github.com/

- https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383

- https://www.youtube.com/watch?v=PslkxFW9WN4

- https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Deutschland-fehlen-IT-Fachkraefte

- https://www.bitkom.org/sites/main/files/2025-02/2025-bitkom-studienbericht-digitale-souveraenitaet.pdf

- https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/

- https://coipod.de

- https://coipod.de/folgen/42-vibe-coding-erklart-wie-ai-die-softwareentwicklung-radikal-andert

- https://www.youtube.com/@Co-IntelligencePod

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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 2026

00:32 KI-Agenten im Unternehmen: Keine Geheimagenten, sondern Helfer

01:04 Leadership: Warum der Wandel von oben vorgelebt werden muss

02:47 Angst vs. Motivation: Kulturelle Hürden überwinden

04:23 Case Study: Vom "Job-Killer" zum geliebten Chatbot

06:09 Autonome Agenten & die Notwendigkeit von Daten-Infrastruktur

07:07 Wissensmanagement: SharePoint vs. KI als "Second Brain"

08:44 Praxis-Beispiel: Newsletter-Check & Coding Skills für alle

10:52 Herausforderungen: Kleine Unternehmen vs. Konzerne

12:51 Die "Google 20% Zeit"-Regel & Hackathons als Innovationstreiber

15:36 Jeder wird zum Manager: Delegieren an KI lernen

18:31 Fazit: KI als Opportunity-Technologie sehen

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Kapitel

00:00 Intro: HR, KI & der ROI in 2026

00:32 KI-Agenten im Unternehmen: Keine Geheimagenten, sondern Helfer

01:04 Leadership: Warum der Wandel von oben vorgelebt werden muss

02:47 Angst vs. Motivation: Kulturelle Hürden überwinden

04:23 Case Study: Vom "Job-Killer" zum geliebten Chatbot

06:09 Autonome Agenten & die Notwendigkeit von Daten-Infrastruktur

07:07 Wissensmanagement: SharePoint vs. KI als "Second Brain"

08:44 Praxis-Beispiel: Newsletter-Check & Coding Skills für alle

10:52 Herausforderungen: Kleine Unternehmen vs. Konzerne

12:51 Die "Google 20% Zeit"-Regel & Hackathons als Innovationstreiber

15:36 Jeder wird zum Manager: Delegieren an KI lernen

18:31 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?

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Kapitel

00:00 Intro: Die Prediction Folge für 2026

01:04 Die Energie-Krise: Engpässe & Proteste

02:15 Der Börsen-Crash: Nvidia & S&P 500 Korrektur

04:08 Ende der Experimente: Fokus auf ROI

06:08 KI-Weiterbildung & Upskilling

06:40 Arbeitsmarkt 2026: Steigende Jugendarbeitslosigkeit

10:35 Voice First: Das Ende des Chat-Interfaces

13:07 Autonomous Warfare: Die erste autonome Schlacht

14:46 OpenAI strauchelt & Amazon schlägt zurück

20:47 Fazit & Outro

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.

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Kapitel

00:00 Intro & Jahresrückblick 2025

02:23 Der "DeepSeek-Moment": China schockt Nvidia & die USA

05:25 "Vibe Coding": Wie Andrej Karpathy das Programmieren veränderte

10:05 Multimodale Revolution: Google Gemini & Co.

11:30 Die Geldflut: Softbanks Milliarden & OpenAIs Bewertung

14:20 Big Techs Infrastruktur-Wetten (400 Mrd. Dollar)

16:03 Video-KI: Der Durchbruch von Sora 2 & Google Veo

20:50 Die Blasen-Frage: Platzt der KI-Hype?

22:09 Tesla Optimus: Fortschritte bei humanoiden Robotern

23:29 OpenAIs Strukturwandel & Mitarbeiter-Beteiligung

25:14 Gemini 3 vs. OpenAI: Der Kampf um die Krone

26:47 Warnungen & Halluzinationen (Jeffrey Hinton / Big 4)

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"-Szenario des AI Futures Project (Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland und Romeo Dean), 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.

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Quellen:

- AI 2027 (AI Futures Project): https://ai-2027.com/

- Leopold Aschenbrenner – Situational Awareness: The Decade Ahead: https://situational-awareness.ai/

Kapitel

00:00 Intro: Normalität vs. Transformation

00:18 Das "AI 2027"-Papier: Super-Intelligenz bis Ende der 20er?

01:34 Die Gegenposition: Die "Normalos" aus Princeton

03:51 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" Technologie

10:43 Konsens 2: "Strong AGI" wäre eine Zäsur der Evolution

11:56 Konsens 3: Warum heutige Benchmarks versagen

14:29 Konsens 4: Das "Alignment Problem" (Paperclip Maximizer)

16:17 Konsens 5: Keine autonomen Entscheidungen in kritischen Systemen

20:04 Die Gefahr der "geheimen Intelligenz-Explosion" (Life 3.0 Szenario)

22:45 Fazit: Mehr Miteinander statt Lagerbildung

24:00 Unsere Meinung: Verliert Europa den Anschluss?

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 unWillkommen 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?

Kapitel:

00:00 Intro: Google schlägt zurück (Gemini 3 Release)

01:05 Das Comeback: Transformer-Paper & DeepMind

04:03 Multimodalität & Coding: Das "Jens OS" Experiment

06:47 Agenten & Reasoning: Reiseplanung mit KI (Manus AI?)

09:32 Der ARC-AGI Benchmark: Ist das schon AGI?

11:22 Der unfaire Vorteil: Googles Ökosystem (Android, Workspace)

12:33 150 Mrd. Cashflow: Google vs. OpenAI (und der Oracle Crash)

13:50 Der Apple-Deal: Rettung für Siri?

19:10 Die "Kill Zone": Haben Startups noch eine Chance?

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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.

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Kapitel

00:00 Intro: Die unsichtbare KI-Revolution

02:48 Mobilität: Wie KI unsere Wege lenkt

08:22 E-Commerce: Werden wir beim Shoppen manipuliert?

11:28 Suchen vs. Finden: Brauchen wir noch Suchmaschinen?

19:33 Social Media: Der Kampf um unsere Aufmerksamkeit

31:36 Clickbait & Filterblasen: Die Schattenseiten der Algorithmen

34:03 Nudging: Wie unsichtbare Lenkung funktioniert

36:34 Risiken & Fazit: Freiheit im Zeitalter der KI

37:30 Outro & unsere WhatsApp Community

Willkommen zu Teil 2 unserer großen Comeback-Folge! Nachdem wir in Episode 50 über die neue Zeitrechnung gesprochen haben, gehen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger jetzt in den Deep Dive. Wir diskutieren die „Agenten-Welle“ und warum Tools wie OpenHands (OpenDevin) die Art, wie wir Software nutzen, radikal verändern. Außerdem analysieren wir den aktuellen Crash bei Software-Aktien: Ist die Angst berechtigt, dass KI herkömmliche SaaS-Lösungen überflüssig macht? Und zum Abschluss: Warum KI-Kompetenz in Unternehmen jetzt zur harten Bedingung für Boni und Aufstieg wird.

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Kapitel

00:00 Intro & Regulierung: Der EU AI Act kommt

02:33 Die Agentenwelle: Wie Agenten Ziele autonom verfolgen

04:59 OpenHands Deep Dive: Probleme & Potenziale von KI-Codern

06:21 Praxis-Case: "Kaiser Slack" – Unser virtueller Kollege

08:17 Experiment: KI-Agent steuert Google Ads profitabler als Freelancer

09:42 Software-Crash: Warum Tech-Stocks um 80 % einbrechen

12:27 Die Zukunft des Codes: Jeder wird zum Orchestrator

15:37 Pricing-Revolution: Von "Pro Sitz" zu "Pro Ergebnis" (Outcome-based)

20:57 KI-Skills als Grundvoraussetzung für Boni & Karriere

23:02 Die 20€ Copilot-Wette: Warum Zögern den Job kostet

25:04 Middle Management: Werden Hierarchien jetzt flacher?illkommen zu Teil 2 unserer großen Comeback-Folge! Nachdem wir in Episode 50 über die neue Zeitrechnung gesprochen haben, gehen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger jetzt in den Deep Dive. Wir diskutieren die „Agenten-Welle“ und warum Tools wie OpenHands (OpenDevin) die Art, wie wir Software nutzen, radikal verändern. Außerdem analysieren wir den aktuellen Crash bei Software-Aktien: Ist die Angst berechtigt, dass KI herkömmliche SaaS-Lösungen überflüssig macht? Und zum Abschluss: Warum KI-Kompetenz in Unternehmen jetzt zur harten Bedingung für Boni und Aufstieg wird.Timestamps:00:00 - Intro & Regulierung: Der EU AI Act kommt02:33 - Die Agentenwelle: Wie Agenten Ziele autonom verfolgen04:59 - OpenHands Deep Dive: Probleme & Potenziale von KI-Codern06:21 - Praxis-Case: "Kaiser Slack" – Unser virtueller Kollege08:17 - Experiment: KI-Agent steuert Google Ads profitabler als Freelancer09:42 - Software-Crash: Warum Tech-Stocks um 80 % einbrechen12:27 - Die Zukunft des Codes: Jeder wird zum Orchestrator15:37 - Pricing-Revolution: Von "Pro Sitz" zu "Pro Ergebnis" (Outcome-based)20:57 - KI-Skills als Grundvoraussetzung für Boni & Karriere23:02 - Die 20€ Copilot-Wette: Warum Zögern den Job kostet25:04 - Middle Management: Werden Hierarchien jetzt flacher?Links & Mentions:EU AI Act / Bundesnetzagentur: https://www.bundesnetzagentur.deOpenHands (ehem. OpenDevin): GitHub RepositoryPeter Steinberger: X/Twitter ProfilClay (Sales-Automatisierung): https://www.clay.comIntercom (Support-KI): https://www.intercom.com

Willkommen zurück zur Co-Intelligence! Nach einer kurzen Pause sind wir zurück mit einem Paukenschlag. In dieser Folge analysieren Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger die schwindelerregende Entwicklung der letzten drei Monate. Wir diskutieren, warum sich das aktuelle Quartal wie zwei Jahre Fortschritt anfühlt, wiWillkommen zurück zur Co-Intelligence! Nach einer kurzen Pause sind wir zurück mit einem Paukenschlag. In dieser Folge analysieren Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger die schwindelerregende Entwicklung der letzten drei Monate. Wir diskutieren, warum sich das aktuelle Quartal wie zwei Jahre Fortschritt anfühlt, wie der Sprung von reinen Chatbots zu autonomen Agenten die Arbeit revolutioniert und warum Tech-Giganten wie Amazon und Nvidia Milliarden in die Zukunft pumpen.

Kapitel:

00:00 Willkommen zurück & Der Podcast-Update

01:18 Warum 3 Monate KI wie 2 Jahre Entwicklung wirken

01:51 Von Chatbots zu Agenten: Die neue Art zu arbeiten

03:30 Die Milliarden-Runde: Investitionen im KI-Sektor

04:17 Amazon & Nvidia: Strategische Deals hinter den Kulissen

12:32 Massenkultur & KI-Potenzial in der Wirtschaft

25:24 Das Wettrennen der Modelle: OpenAI vs. Claude (Opus 4.6?)

27:24 Ausblick: Die Zukunft der agentischen KI

Links & Mentions:

Anthropic (Claude): https://www.anthropic.com

OpenAI: https://www.openai.com

Mistral AI: https://mistral.ai

Nvidia: https://www.nvidia.com

Amazon AWS: https://aws.amazon.com

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In Episode 49 von „Co-Intelligence“ gehen Benjamin Wüstenhagen und Magdalena Beilmann einem Gefühl auf den Grund, das viele aktuell begleitet: Die Angst vor der Künstlichen Intelligenz. Ist es echte Angst oder eher ein diffuses Unbehagen? Wir sprechen über den drohenden Verlust von Status und Kompetenz, warum wir uns vor Ersetzbarkeit fürchten und was wir von den Kutschenherstellern des 19. Jahrhunderts lernen können.

Erfahre, warum „Purpose“ wichtiger ist als „Tasks“, wie Unternehmen ihre Fürsorgepflicht durch Upskilling wahrnehmen sollten und warum die Illusion von Kontrolle (am Beispiel selbstfahrender Autos) unser Sicherheitsempfinden steuert. Wir blicken kritisch auf den Standort Europa und zeigen auf, welche menschlichen Stärken wie Empathie und Verantwortung in der KI-Ära sogar an Wert gewinnen.

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Kapitel

00:00 Einleitung: Angst vor KI – Unbehagen oder echte Gefahr?

01:33 Historischer Vergleich: Was wir von Kutschenherstellern lernen können

04:44 Job-Angst vs. Purpose: Warum sich Aufgaben ändern, nicht ganze Berufe

07:01 Makro-Sicht: Arbeitslosigkeit, Geoffrey Hinton & Ethan Mollick

08:11 Die Verantwortung der Unternehmen: Führung, Reskilling & Upskilling

12:35 Geschwindigkeit des Wandels & der Einfluss der Medien

16:09 Psychologie der Angst: Die Illusion von Kontrolle & Verlustaversion

18:10 Gesellschaftliche Folgen: Wirtschaftliche Sicherheit & Standort Europa

22:30 Die algorithmische Blackbox: Warum uns mangelnde Transparenz verunsichert

24:45 Menschliche Stärken: Warum Empathie & Verantwortung wichtiger werden

26:50 Zukunftsblick: Zwischen Regulierung und humanoiden Robotern

33:32 Outro: Feedback & Community-Infos