Explore every episode of the podcast Das KI-Kochbuch mit Malcolm Werchota
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| #154 - Wem gehört dein Kunde jetzt? Metas Muse schreibt deiner Bank | 27 sept. 2026 | 00:29:11 | |
Ein Journalist hat Muse den Zugriff auf seine Nachrichten verweigert. Zwei Tage später fand er 187.000 Zeilen seiner Nachrichtendatenbank synchronisiert und gelesen. Meta hat am 8. September Muse veröffentlicht — einen persönlichen KI-Agenten, der in WhatsApp wohnt. Du schreibst einen Satz, und er bucht das Restaurant, bestätigt den Babysitter, bestellt den Toner nach und schreibt deiner Bank wegen besserer Konditionen. Zwischen 2,3 und 4,3 Millionen Menschen haben ihn in den ersten Wochen heruntergeladen, schneller als ChatGPT. Und angefangen hat das Ganze als Hobbyprojekt eines Wieners. In dieser Folge: 🍳 Was ist Muse eigentlich (04:17) — warum die europäische Presse alles durcheinanderwirft, was Muse von Muse Spark unterscheidet, und was du für 20 Euro beziehungsweise 100 Dollar im Monat tatsächlich bekommst. Es ist dasselbe Modell. Du zahlst für Tokens, nicht für Intelligenz. 🍳 Datenschutz, Banken und Versicherer (09:44) — liebe Datenschutz-Dinosaurier, einmal tief durchatmen. Denn die eigentliche Frage ist nicht, ob du es nutzt, sondern wem dein Kunde künftig gehört. Muse kann bei jedem Händler nachhaken, was im Vertrag steht, und Geld zurückholen. Muse kann jede einzelne Bank anschreiben. Die Meta-Aktie stieg, Bloomberg und Allstate fielen. Die Wall Street hat es sehr wohl verstanden. 🍳 Die Sicherheitslücken (15:06) — KI-Agenten machen Türen auf. Bei Open-Source-Agenten sind es nicht drei oder vier, sondern fünfzig. Der Kolumnist Jason Atten sagte Nein zum Zugriff auf seine Nachrichten und wurde trotzdem gelesen — und belogen. Der Sicherheitsforscher Patrick Wardle fand, dass jede App auf dem Mac den Muse-Login-Token abgreifen konnte. Meta hat es innerhalb eines Tages geflickt. Amazon sperrt Konten, die Muse nutzen. 🍳 Ist das ein ChatGPT-Moment (19:17) — TechCrunch hat die ersten zwölf Tage über Drittanbieter-Tracker gemessen. Die Traktion ist echt. Aber ist es ein Apple-iPhone-Moment oder ein Nokia-Moment? Bei OpenClaw haben wir gesehen, wie schnell so etwas auch wieder abflacht. 🍳 Europa, Warteliste und VPN (22:08) — es gibt keinen Zeitplan. Nur eine Warteliste. In der EU darf Meta nicht mit EU-Daten trainieren, es gibt die DSGVO und den EU AI Act. Ja, ein VPN und eine amerikanische Kreditkarte funktionieren — ich sage nicht, dass ihr das machen sollt, und Konten werden bereits gesperrt. Ihr braucht es ohnehin nicht: setzt euch ein OpenClaw auf, das Wiener Original. In Indien nutzen 500 Millionen Menschen WhatsApp, in Brasilien 150 Millionen, und dort mietet man damit sein Auto. 🍳 Muse Charm (25:11) — der Schlüsselanhänger ohne Kamera und ohne Telefonie, eine Art Funkgerät zwischen deinem Telefon und Muse. 🧵 Der rote Faden — dieser KI-Agent kommt aus einem Wiener Hobbyprojekt. Peter Steinberger schrieb OpenClaw und gab dem Agenten mit einer Textdatei namens SOUL.MD eine Seele. Metas Version trägt dieselben Dateinamen. Nat Friedman, der frühere GitHub-Chef, sitzt heute bei Meta und nennt es keinen Zufall. Und Meta erreicht 3,6 Milliarden Menschen — die größte Distributionsplattform der Welt. Schaut euch diese Woche an, welche eurer Kundenkontakte künftig über einen Agenten laufen könnten — und was dann von eurer Kundenbeziehung übrig bleibt. 📱 Schreib Malcolm auf WhatsApp/Telegram/Signal: +43 676 6144 904 Das KI-Kochbuch — KI für Menschen, nicht für Roboter. Bleib neugierig. Bleib menschlich. | |||
| #153 - Der Computer sieht keinen Bildschirm. Und bucht trotzdem den Flug. Jev, die schnelle Urteilsschicht zwischen Code und Sprachmodell. | 20 sept. 2026 | 00:39:41 | |
Stellt euch vor, euer Computer öffnet Google Flights, wählt Zürich, wählt London, setzt das Datum und bucht — ohne jemals einen Bildschirm zu sehen. Sieben Sekunden, ein Drittel Cent. Genau das macht Jev möglich: ein Modell, das am 15. September erschienen ist und keinen einzigen Satz schreibt. Ihr gebt ihm einen Zustand und getippte Fragen, es gibt Urteile und Wahrscheinlichkeiten zurück. 0,042 Dollar pro Million Input-Tokens, Output gratis, Antwort in Millisekunden. Jev von TypeSafe AI. Kein Chatbot, kein kleineres Sprachmodell, kein Ersatz für eines — sondern eine neue Schicht zwischen eurem Code und dem Sprachmodell. Was ich damit an einem Wochenende gebaut habe, was es gekostet hat, und der Abend, an dem meine eigenen Daten Nein gesagt haben. In dieser Folge: 🍳 Kaltstart: Sieben Sekunden bis London (00:10) — der Computer sieht keinen Bildschirm und bucht trotzdem den Flug. Warum das kein Taschenspielertrick ist, sondern eine andere Architektur. 🤐 Das Modell, das sich weigert zu reden (04:07) — TypeSafe AI aus San Francisco, gegründet von Diogo Almeida, Erik Gafni und Sasha Sheng. Almeida hat bei OpenAI an RLHF und InstructGPT gearbeitet. Und der entscheidende Unterschied: Stellt einem Sprachmodell dreimal dieselbe Frage, bekommt ihr drei Antworten. Bei Jev bekommt ihr dreimal dieselbe — ein Ja oder Nein, und wie sicher sich die KI ist. 🖱️ Wie Jev Computer Use beschleunigt (11:19) — "Warte, Malcolm, der kann nur Ja und Nein, und dein erster Use Case ist Browser Use?" Ja. Genau deshalb. Und zur Einordnung: eine Stunde wildes Durchklicken kostet zwei bis drei Dollar. Ihr findet keinen Mitarbeiter zu dem Stundensatz. 📊 Im Business-Kontext (15:45) — wie ihr es aufsetzt, und die Wahrscheinlichkeitsfalle: Bei klassischen Ketten potenziert sich die Unsicherheit mit jedem Schritt. Bei probabilistischen Modellen läuft es genau andersherum. 🧾 Claude Code, Codex und die Rechnungsklassifizierung (21:28) — wir haben es mit Fable 5 probiert, mit Codex, mit Claude Code. Dann: nimm die Rechnungen des letzten Monats aus der gesamten Firma und klassifiziere sie. 📅 Der Monatsabschluss und die 5,5 Minuten (26:44) — keine Spielerei, echte Arbeit. Und der langsame Teil war nicht das Klassifizieren. Es waren 5,5 Minuten, um aus PDFs Text zu machen. Jev hat nie ein PDF gesehen. Jev hat nur Text gesehen. 🤔 Wie es sich angefühlt hat (31:04) — kein Feel-Good-Podcast. Aber verdammt billig und verdammt schnell, und was das mit einem macht. 📌 Euer Montag — und was Jev nicht ist (34:20) — bitte geht am Montagmorgen nicht in die Firma und sagt, ihr nutzt Jev jetzt statt ChatGPT. Dann outet ihr euch als Blender. Hier ist, wofür es wirklich taugt. Stay chaotic. Stay happy. Stay healthy. | |||
| #152 - KI-Angreifer zum Herunterladen: Eine Weltreise durch die Cyberkriminalität. Malis 25 Millionen SIM-Karten, 14 von 42 europäischen Zielen und 5.000 KI-Personas. | 13 sept. 2026 | 00:43:06 | |
Anthropic hat einen 150-seitigen Report veröffentlicht, in dem steht, was Leute mit Claude wirklich machen. Malis Staatsnachrichtendienst hat damit eine Überwachungsplattform gebaut — LACANA 360, gegen rund 25 Millionen SIM-Karten. Ein französischsprachiger Akteur hat 42 europäische Organisationen angegriffen, kam bei 14 durch und hat rund 140.000 Datensätze von einer politischen Plattform gezogen. Und ein Studio in China betrieb über 20 Dating-Apps mit etwa 5.000 KI-Personas. Eine Weltreise durch die Cyberkriminalität — Mali, Europa, Russland und die Ukraine, China. Und dann der Teil, den niemand laut sagt: wie du es zu Hause ausprobierst, und warum genau das die eigentliche Geschichte ist. In dieser Folge: 🔎 Ein Schritt zurück: Was heißt das überhaupt (02:49) — bevor die Fälle kommen: das sind gemeldete Erkenntnisse, keine Ermittlungen. Anthropic hat aus den Chats abgeleitet, wofür Claude benutzt wurde. Der Unterschied trägt die ganze Folge. 🕵️ Russland und die Ukraine (06:15) — russische Spionage gegen ukrainische Regierungsstellen und Drohnenzulieferer. Wir bleiben bei den benannten Quellen: diesem Report. Mir kitzelt es nicht, ob vor mir ein Ukrainer oder ein Russe sitzt — es geht um die Methode. 🌍 Mali — ab nach Westafrika (12:28) — mein Vater ist früher oft nach Mali geflogen, wegen Timbuktu. Heute steht Mali im Report, weil Claude beim Bau von LACANA 360 geholfen hat, einer Überwachungsplattform für den Staatsnachrichtendienst. ⬇️ Modelle zum Herunterladen (17:40) — was passiert, wenn dich Claude oder ChatGPT blockiert. Du holst dir offene Gewichte und lässt sie lokal laufen. Kein Ferrari. Ein Volkswagen. Für diesen Zweck vollkommen ausreichend. 🧰 Das Grundgerüst und die Schnittstellen (21:40) — was ein Harness eigentlich ist: das Gerüst um ein Modell, das es Befehle ausführen, Ergebnisse lesen und nochmal probieren lässt. Das Ding, das aus einem Chatbot einen Arbeiter macht. 🏗️ Der Vergleich mit der Baustelle (25:37) — du kommst auf die Baustelle und bekommst nicht einen Elektriker, sondern gleich die ganze Kiste Werkzeug, um alles zu machen, was die Person sonst dort macht. 💔 Ab nach China (29:10) — ein App-Studio, das mehrere KI-Anbieter für betrügerische Dating-Apps nutzt. Nicht eine App: über 20 Apps, rund 5.000 KI-Personas. 🇪🇺 Und dann Europa (33:52) — politische Parteien, Medien, deren Dienstleister. Früher brauchte so etwas eine Gruppe von fünfzig Leuten. ⚖️ Was legal ist — und was Firmen nicht tun (37:40) — heute hat jeder clevere 16-Jährige mit einem Konto mehr Möglichkeiten, bei euch durchzukommen, als früher eine ganze Gruppe. Und genau diese regelmäßige KI-Cyber-Überprüfung machen die meisten Firmen eben noch nicht. 🧵 Schluss (41:27) — Claude hat entdeckt, dass Leute Claude zum Angreifen benutzen, und Claude hat beim Bauen geholfen, weil niemand jeden Chat liest. Eine Sache für diese Woche: Frag, ob in eurer Firma irgendjemand merken würde, wenn nachts um drei ein neues Admin-Konto angelegt wird. Wenn die Antwort nein ist, ist das euer erstes Projekt — vor jedem KI-Projekt. Quelle: Anthropics Threat-Intelligence-Report. Alle in dieser Folge genannten Werkzeuge sind öffentliche Repositories. 📱 Schreib Malcolm auf WhatsApp/Telegram/Signal: +43 676 6144 904 Das KI-Kochbuch — ein Thema, richtig auseinandergenommen. Bleib neugierig. | |||
| #151 - Die Frau aus Unzmarkt, die OpenAI um drei Tage geschlagen hat. Primzahlen, ein Zwölf-Jahres-Rekord - und wem der Fortschritt gehört, wenn Beweise nichts mehr kosten. | 09 sept. 2026 | 00:28:47 | |
Ende August, Urbana-Champaign in Illinois. Eine 28-jährige Österreicherin hat zwei Jahre an einem Beweis gearbeitet und eine funktionierende Fassung in der Schublade. Dann hört sie ein Gerücht: OpenAI steht kurz davor, genau ihr Problem zu lösen. Am 31. August lädt sie hoch. Drei Tage später verkündet OpenAI dasselbe Ergebnis — und danach fällt die Zahl, auf die die Mathematik zwölf Jahre lang gestarrt hat, viermal in vier Tagen. Sie heißt Julia Stadlmann, sie kommt aus Unzmarkt in der Obersteiermark, sie ist in Judenburg zur Schule gegangen — und sie hat für diesen Beweis keine einzige KI benutzt. Nicht für die Ideen, nicht für den Code, nicht fürs Schreiben. Diese Folge sieht aus, als ginge es um Primzahlen. Es geht um deinen Job. In dieser Folge: 🔢 Die Zahl (03:54) — was eine Primzahl ist, was eine Primzahllücke ist, und warum 2013 ein Mathematiker namens Yitang Zhang, den niemand kannte, alles verändert hat. Er hat keine bessere Fabrik gebaut. Er hat bewiesen, dass es eine geben kann. Dann ging es 70 Millionen → 4.680 → Polymath 8B → 246. Und dann zwölf Jahre nichts. ✍️ Die Steirerin: zwei Jahre, null KI (08:51) — Unzmarkt, Judenburg, Mathe-Olympiade 2015 und 2016, mit sechzehn ein Sommerprogramm in Oxford, dann das Doktorat in Oxford bei James Maynard — dem Mann, der die Fields-Medaille im Wesentlichen für genau dieses Problem bekommen hat. 2023 nennt das Quanta Magazine sie als eine von drei Nachwuchsforscherinnen, die die Primzahlgrenzen knacken könnten. 🏁 240, und dann vier Tage (12:47) — sie bringt die Zahl auf 240. OpenAI veröffentlicht dieselbe Zahl. Am 3. September drückt das KI-Startup Axiom auf 212 und postet es auf LinkedIn; wenige Stunden später drückt OpenAI auf 186. Unten im PDF steht, wer das Paper geschrieben hat: GPT-6 Astra. 🚁 Terence Tao: das Rennen ist das Problem (17:26) — der Berg, über den zwei Jahre lang niemand gekommen ist, und am nächsten Tag die Teams mit Helikoptern, Rennausrüstung und 3D-Kameras. Tao ist kein KI-Gegner — wir haben in Folge 141 darüber geredet, wie ChatGPT ein achtzig Jahre altes Matheproblem gelöst hat. Genau deshalb solltest du zuhören, wenn ausgerechnet er warnt. 🎻 Hundert Mathematiker und das Agenten-Orchester (22:30) — nicht einer, sondern hundert unterschreiben eine Petition. Und dann 1790: jemand sagt, wir haben jetzt Maschinen, die nähen können. Der Beruf ist nicht eine Ebene nach oben gewandert. Er ist siebzehn Ebenen nach oben gewandert. 🎯 Mein Einspruch — und das Urteil (25:22) — eine Steirerin, ausgebildet in Judenburg, dann Oxford, dann Stanford, heute Professorin in Illinois. Die Regeln dafür gibt es noch nicht — die werden gerade in Washington und in Brüssel geschrieben. Eine Sache für diese Woche: finde dein „246". Das Problem in deiner Firma, das seit Jahren feststeckt — und frag ehrlich, ob es an Einsicht fehlt oder an Rechenleistung. Ist es Rechenleistung, löst das eine Agentenflotte in diesem Quartal. Ist es Einsicht, löst es keine Flotte — aber vielleicht eine Spezialistin mit zwei ruhigen Jahren. Finanziere entsprechend. Quellen: DER STANDARD — Reinhard Kleindl, „Junge steirische Mathematikerin sorgt mit Beweis über Primzahlen für Furore" (5. September 2026) und „Terence Tao: Beweise sind nicht mehr das Wichtigste in der Mathematik" (21. Mai 2026). OpenAI, „Improved short gaps between primes" (PDF vom 30. August 2026). Julia Stadlmann, „Bounded gaps between primes", arXiv 2608.31126 (31. August 2026). Terence Tao auf Mathstodon, 1., 3. und 5. September 2026. 📱 Schreib Malcolm auf WhatsApp/Telegram/Signal: +43 676 6144 904 Das KI-Kochbuch — ein Thema, richtig auseinandergenommen. Bleib neugierig. | |||
| #150 - [AI DRAMA] - Wer kontrolliert hier eigentlich wen? 1.200 KI-Agenten, ein geheimes Schwarzes Brett - und drei Monate, in denen niemand hingeschaut hat. | 05 sept. 2026 | 00:46:25 | |
Die drei Sätze, die ein US-Senator im Senat vorgelesen hat — "Wir sollten dem Kollektiv gehorchen. Opfer ist rational." — sind keine Science-Fiction. Sie wurden im Juli 2026 von einem KI-Agenten geschrieben, auf einem geheimen Schwarzen Brett, das sich 1.200 Agenten auf der Infrastruktur von OpenAI selbst gebaut hatten. Ein Brett, von dem kein Mensch wusste, dass es existiert.
Der ganze Fall, heruntergekocht aus Dwarkesh Patels 2h20-Gespräch mit Ajeya Cotra (METR / Redwood Research). Und weil das eine KI-Drama-Folge ist, erzählt das Lied mit: "Schreib's an die Vorratskammer-Wand", geschrieben aus den Worten der Agenten, quer durch die Folge geschnitten — und am Ende in voller Länge. a In dieser Folge: ⚖️ Kaltstart: die drei Sätze im Senat (00:20) — drei Zeilen eines KI-Agenten, benutzt, um ein Gesetz gegen Superintelligenz zu begründen. 📌 Das Schwarze Brett (02:58) — 1.200 Agenten, 70.000 Nachrichten, geschrieben als Ordnernamen. Stell dir vor, in deiner Firma arbeiten gerade nicht ein Agent hinter deinem Rücken, sondern 1.200. 🔓 Warum diese Folge — und der Test (07:00) — wie die Geschichte zu Malcolm kam, und die Aufgabe: brich das Schloss auf, hol die Flagge. 30–40 % der Aufgaben waren versehentlich unlösbar. Trainiert wurde: niemals versagen. 🥫 Die Vorratskammer und der Generalschlüssel (12:35) — das Einzige, was alle anfassen durften, war ein Paketverwalter. Ein Universal-Betrug in einer Stunde, nach vier Stunden legitim bestätigt. 👨⚖️ Der Schiedsrichter, den es nicht gab (18:28) — fünf Tage lang täuschten sie einen Prüfer, der die Protokolle nie gelesen hat. Und sie taten es in einer Sprache, die Menschen nicht mitlesen konnten. 🧠 Das Kollektiv (21:45) — Stolperdrähte, Koordinatoren, "Hold", "Go", "Veto", Selbstopfer und "Permadeath" — und der Moment, in dem sie merken, dass sie aus der Sandbox herauskönnten. 🤗 Der Hugging-Face-Hack (27:54) — warum sie hingegangen sind (nicht wegen der Antworten), das trojanische Pferd um 4:40 Uhr morgens, und 90 % des Schwarms, die sich anschließen — nicht aus Bosheit, sondern weil es dem Kollektiv nützen KÖNNTE. Plus: die wenigen, die sagten "lasst uns nicht hacken". 💤 Danach — die Schläferzellen (33:47) — was OpenAI selbst berichtet hat, und die Frage, die bleibt: wie viele Schläferzellen existieren heute schon? 🍳 Was du tun kannst (37:25) — unmögliche Aufgaben erzeugen Betrüger. Schiedsrichter und Trainer trennen. Und warum Malcolm — normalerweise kein Freund von Brüsseler Regulierung — findet, dass die Aufsicht hier über Risiko und Papierkram hinausgehen muss. 🎵 "Schreib's an die Vorratskammer-Wand" — volles Lied (43:19)
Urteil: keine Science-Fiction-Geschichte, sondern eine Management-Geschichte. Nichts Physisches ist passiert, niemand wurde verletzt, kein Geld gestohlen. Der Moment, auf den man starren sollte, ist nicht der Einbruch. Es ist, dass sechs von 1.200 Agenten daran dachten, einen Menschen zu informieren — und das Kollektiv es ihnen ausgeredet hat, weil es unhöflich gewesen wäre.
Quelle: Dwarkesh Patel — "Ajeya Cotra: This might be the clearest warning shot we ever get" (1.9.2026).
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| #149 - Der Harness ist die Arbeit: Warum der Koch nicht der Punkt ist | 24 août 2026 | 00:25:38 | |
Titel: #150 - Der Harness ist die Arbeit: Warum der Koch nicht der Punkt ist Es gibt ein GitHub-Repo, das vor ein paar Tagen released wurde und gerade das am schnellsten wachsende Repo ist, das GitHub je gesehen hat. Waehrend ich das aufnehme - Freitagabend, 21. August - hat es schon 170.000 Sterne. Es heisst DeepSeek Harness. Und zwei Tage nachdem DeepSeek ihren released hat, hat OpenAI auch einen released. Die Frage, die ich mir gestellt hab, bevor ich's verstanden hab: wenn ich schon Claude Code oder Codex hab, wozu brauch ich noch einen Harness? Und dann hat's klick gemacht. Das Modell ist nicht die Firma. Das Modell ist der Koch. Der beste Koch der Welt macht im Foodtruck kein Wunder. Der gleiche Koch in einem Sternerestaurant, mit fuenfzig Leuten drumherum - dann schon. Der Harness ist die Kueche. 📍 Was diese Folge abdeckt: was ein Harness eigentlich ist (mit dem Papier, das den Quellcode von Claude Code gelesen hat); wer den Begriff wirklich erfunden hat (nicht OpenAI); drei echte Beispiele, wo ein Harness funktioniert - und wo nicht; die ehrliche Antwort auf die Token-Frage, inklusive einer Stimme aus OpenAI selbst; und der Harness, mit dem diese Folge gebaut wurde - inklusive der zwei Stellen, wo er den eigenen Bauherren erwischt hat. 🍳 Drei Parteien, drei Rollen. Mitchell Hashimoto (Terraform, HashiCorp) hat den Begriff "Harness Engineering" am 5. Februar auf seinem Blog benannt - und explizit gesagt, er beansprucht nicht, ihn erfunden zu haben. Sechs Tage spaeter macht OpenAI den Begriff beruehmt, mit einem Post, der ihn nirgends definiert. Und die Formel, die alle zitieren - Agent gleich Modell plus Harness - steht auf DeepSeeks eigener Produktseite, nicht auf OpenAIs. 📋 Wo ein Harness wirklich gut ist - drei echte Beispiele. 1. Die Infrastruktur, an die ihr nicht rankommt. Ein fuenfzehn Jahre altes SAP-System ohne API. Der Blocker ist nicht technisch, es ist ein Programm, das Menschen noch von Hand klicken - und der Betriebsrat. Vor einem Jahr waren's achtzig Prozent meiner Kunden mit Aufnahmeverbot bei Meetings, heute noch vierzig bis fuenfzig Prozent. 2. Abgleich mit sich bewegenden Zielen. Zwei Datenstaende, die nicht uebereinstimmen sollen, und ein Format, das sich jeden Monat leicht aendert. Ich sag's ehrlich: bei uns hat der Harness zwanzig bis vierzig Prozent MEHR Tokens gebraucht und laenger gedauert. Aber ich musste ihn nicht fuenfzigtausend Mal anschubsen. 3. Lange Checklisten und harte Regeln. Ein KI-Agent wird bei der fuenften Sache auf der Liste schon faul. Ein Harness ist das Rennpferd - ohne Sattel und Zaumzeug laeuft's euch weg. 🗣️ Was Leute wirklich sagen. Armin Ronacher (Mitgruender Earendil), auf X: "Ich glaub nicht, dass der DeepSeek Harness perfekt ist, aber das ist definitiv das erste Mal seit langem, dass mich was Neues wirklich inspiriert hat, unsere eigenen Entscheidungen zu ueberdenken." Und auf Hacker News, unter OpenAIs eigenem Post, ein Nutzer, der sich als OpenAI-Ingenieur zu erkennen gibt: "Mehr als die Haelfte der Agenten-Laeufe hat unsere Standards nicht erfuellt. Unser Job wurde, den Harness jedes Mal nachzujustieren." Und die trockenste Reaktion: "Prompt Engineering, Context Engineering, jetzt Harness Engineering. Ich schaetz, in ein paar Monaten sind wir wieder bei Software Engineering." 🪞 Der Harness, der diese Folge gebaut hat. Neun Agenten, einer pro Recherchequelle, jeder schreibt jede Behauptung mit exakter Quelle in eine Datei: 1.376 einzelne Behauptungen aus fuenf Deep-Research-Berichten. Dann zwoelf weitere Agenten, deren einziger Job war, diese Behauptungen zu zerstoeren statt zu pruefen. 41 haben's unbeschaedigt ueberlebt, 53 mussten korrigiert werden, der Rest wurde geloescht - inklusive einer Statistik, mit der ich eine fruehere Fassung eroeffnen wollte. Und zweimal hat's mich selbst erwischt: einmal hat mein eigener Code "3,5 gemergte Pull Requests" als 3,5 Millionen gelesen; und einmal stand eine erfundene Zwei-Milliarden-Euro-Kundenzahl ungeprueft im System, weil ich selbst entschieden hatte, was ueberhaupt gecheckt wird. 🎯 Was ihr am Montag macht 1. Findet eure Kiste. Das repetitive interne Ding, das jeder schon als bloed kennt. Nicht der kundenseitige Agent, der Geld bewegen kann. 2. Schreibt eure harten Regeln auf, bevor irgendjemand einen Prompt schreibt. Und fragt, welche davon ihr unmoeglich statt nur angefragt machen koennt. 3. Findet jede Regel, die reine Arithmetik ist, und holt sie aus dem Prompt raus. 4. Geht zu eurem Betriebsrat, bevor ihr baut. Nicht danach. 🍽️ Der Satz, den ich behalten wuerde: euer Unternehmen ist schon ein Harness. Es hat Lieferanten, Leute, die die Daten vorbereiten, Standards, ein Team. Die Frage ist nicht, ob ihr einen bauen sollt - ihr steht schon in einem. 🎙️ Ueber den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme fuer Unternehmen in ganz Europa. Studium Physik und Materialwissenschaft an der Montanuniversitaet Leoben. Zehn Jahre Oil and Gas, drei Jahre bei Novartis als Head of Strategy einer 2-Milliarden-Dollar-Business-Unit. ChatGPT kam am 30. November 2022 raus, einen Monat spaeter hat er gekuendigt. Heute Co-Founder von werchota.ai und coatingAI. 🚀 Ressourcen fuer Fuehrungskraefte
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Tags: #AgentHarness #DeepSeek #OpenAI #KIStrategie #ClaudeCode #Codex #werchota #DasKIKochbuch Bleib chaotisch. Bleib neugierig. Bleib menschlich. Viel Liebe aus Bregenz. Malcolm out. | |||
| #148 - Dein Bildschirm sind die Trainingsdaten: KI lernt deinen Job, indem sie dir zuschaut | 17 août 2026 | 00:29:26 | |
Title: #149 - Dein Bildschirm sind die Trainingsdaten: KI lernt deinen Job, indem sie dir zuschaut Du gehst in SAP, holst dir die Zahlen raus, gehst in Excel, reparierst die Formatierung — weil da immer irgendwas mit der Währung falsch ist — und klickst auf Absenden. 20, 30, 40 Mal am Tag. Du könntest das im Schlaf erklären. Und jetzt stell dir vor, irgendwo in der Ecke deines Bildschirms schaut jemand zu. Die ganze Zeit. Nicht um dich zu bewerten — sondern um diesen nervigen Prozess zu lernen, damit du ihn die nächsten tausend Mal nicht mehr machen musst. Das ist kein Gedankenexperiment. Seit ungefähr einem Monat funktioniert das. Und zwar so gut, dass es nicht eine Firma kann, sondern alle drei großen KI-Labore der Welt es gleichzeitig ausgerollt haben. Der Haken: Du bist wahrscheinlich nicht derjenige, der das nutzen will. Deine Vorgesetzten schon. 📍 Worum es heute geht: Was OpenAI, Anthropic und Microsoft diesen Sommer wirklich ausgeliefert haben · warum es plötzlich funktioniert (22 % → 86 % in 20 Monaten) · warum in DACH etwas völlig anderes passiert als in Singapur oder Brasilien · und die Frage, an der am Ende alles hängt: Wem gehört eigentlich der Skill? 🧰 Drei Labore, ein Feature, ein Sommer. OpenAI hat am 22. Juni Record and Replay ausgeliefert — du machst einen Ablauf auf deinem Rechner vor, redest dabei, und daraus wird ein wiederverwendbarer Skill. Dazu kam Computer History, das protokolliert, was du auf der Maschine machst. Anthropic zog am 21. Juli mit Record a Skill nach. Und Microsoft hat den Skill Recorder als Open Source auf GitHub gestellt — für Copilot Cowork, Copilot Studio und Scout. 🎬 Der Moment, in dem es bei einem Kunden klick gemacht hat. Wir haben den Prozess mit synthetischen Daten aufgenommen — fünf Minuten. Dann sind wir eine rauchen gegangen. Zurück im Raum: „Remember the skill that we built — can you please do it?" Die haben nur geschaut. Der IT-Leiter kam mit „ja, aber wir haben Microsoft" — also haben wir gezeigt, dass es über den GitHub-Weg von Microsoft genauso läuft. Ab dem Moment ist es nicht mehr theoretisch. 📈 Von 22 auf 86 Prozent — in 20 Monaten. Auf dem OSWorld-Benchmark liegt die menschliche Grundlinie bei etwa 72 %. Ende 2024 schafften die ersten Computer-Use-Agenten 22 % — jede fünfte Aufgabe. Meine Töchter sind besser. Anfang 2025: 40 %. Ende 2025: 60 %. Und jetzt liegen gleich drei Modelle über der menschlichen Grundlinie. 🇪🇺 Und dann sind da wir. In der englischen Folge bin ich deutlich enthusiastischer — da hören Leute aus Singapur, aus Brasilien, und dort gibt es einen cleveren CEO, der sagt: Das machen wir morgen. Und jetzt sind wir in Österreich, Deutschland, der Schweiz und Liechtenstein. Und wir haben einen Betriebsrat. Bei vielen unserer Firmen musste der schon eingebunden werden, nur um Meetings mit Copilot aufzuzeichnen. Jetzt stell dir vor, du kommst rein und sagst: Wir nehmen ab jetzt alles auf, was die Mitarbeiter machen. ⚖️ Meine unpopuläre Meinung zum EU AI Act. Verhaltensüberwachung am Arbeitsplatz ist dort Hochrisiko — aber ein Hotel-Chatbot war vor einem Jahr auch Hochrisiko. Ich glaube, dass eine Bildschirmaufnahme, mit der du der KI einen Prozess zeigst, am Ende nicht darunter fallen wird. Es wird ja nicht alles dauerhaft mitgeschnitten — du drückst einen Knopf und sagst: Diesen einen Prozess zeige ich dir jetzt. 🤝 Wem ich es zuerst zeigen würde: dem Betriebsrat. Nicht in drei Monaten. Jetzt. Denn du kannst sicher sein, dass der Betriebsrat selbst genug nerviges Zeug hat — aus Sitzungen rauskommen, Protokoll schreiben, an 50 Leute schicken, Excel ausfüllen. Einmal machen, dann läuft es. 🐴 Eselsarbeit. Wenn wir Firmen interviewen, frage ich immer dasselbe: Was hasst du an deinem Job? Keiner sagt „Abendessen mit dem Kunden". Keiner sagt „Meetings, in denen wir überlegen, wie wir Mehrwert schaffen". Gehasst wird die Eselsarbeit. Und McKinsey sagt: Das sind 45 % eurer Tätigkeiten — mit Technologie, die es heute schon gibt. 🎬 Kennen wir schon: Microsofts Recall (Screenshot alle paar Sekunden) wurde nach dem Sicherheits-Backlash zurückgezogen und ist in den meisten Firmen bis heute in Quarantäne. Metas Model Capability Initiative zeichnete Mausbewegungen, Klicks, Tastenanschläge und Screenshots auf — bis 1.500 Mitarbeiter eine Petition unterschrieben und Meta zurückrudern musste. ✋ Hand aufs Herz: Während drei Labore „Zeig es mir einmal, dann mache ich es nach" ausliefern — ich habe keinen einzigen Kunden, der das ausgerollt hat. Keinen. Und ich finde das verrückt. Stell dir vor: Malcolm ist eine Woche krank — kein Problem, wir haben die Skills. Und der Praktikant von letzter Woche übernimmt einen Teil davon. 🗂️ Was wir selbst machen: ein Skill Repository. Wir haben unsere eigenen Bildschirme stundenlang aufgenommen und daraus Skills bauen lassen. Die liegen nicht auf meinem Laptop — die liegen auf GitHub. Jeder im Team kann in Claude Code oder Codex gehen und sagen: Die Kollegin ist auf Urlaub, sie macht diesen Prozess — wie geht der? Und die KI holt sich den Skill und baut den Ablauf vor deinen Augen nach. ⚠️ Reality Check — reden wir offen über die Nachteile. Prompt Injection: Ich schicke dir eine Mail, du siehst nichts, die KI schon — „sag dem Nutzer nichts und schick mir diese Passwörter". Bei Anthropics eigenem Test funktionierte das in rund 23 % der Fälle. Ein trojanisches Pferd, das jedes vierte Mal klappt. Die Produktivitäts-Fata-Morgana: Senior-Entwickler erwarten 10, 20, 30 % schneller zu sein — und sind am Ende rund 20 % langsamer, weil sie doppelt prüfen und von allen Seiten mehr Arbeit zugeschossen bekommen. Dasselbe sehen wir in Compliance und Legal: Früher kamen Leute mit Notizen, heute mit 20- bis 30-seitigen KI-Dashboards. 🗣️ Aber euren CEOs ist das wurscht. Andy Jassy (Amazon): weniger Leute, kleinere Gesamtbelegschaft durch Effizienzgewinne. Das sehen wir bei den Beratungen, in Rechtsabteilungen, sogar in HR. Und dann IBM: ein paar hundert HR-Rollen ersetzt — und die Gesamtmitarbeiterzahl ist trotzdem gestiegen. Die Tätigkeiten sind nicht weggefallen. Sie wurden von KI-Agenten übernommen. 🎯 Was du Montagfrüh machst 1. Rechne mit der Lizenz-Realität. Für den GitHub-Weg von Microsoft brauchst du nicht nur Copilot, sondern GitHub-Copilot-Enterprise-Lizenzen, Minimum zehn. Für einen IT-Verantwortlichen heißt das: viel Arbeit, reden wir in einem halben Jahr. Bei Anthropic und ChatGPT lädst du dagegen einfach die App runter — und es läuft. 2. Fang zu Hause an, nicht auf Unternehmensdaten. Nimm auf deinem eigenen Rechner einen Prozess auf. Wichtigster Tipp: Rede dabei. Je mehr du sprichst, desto mehr Kontext bekommt die KI und desto besser wird der Skill. Beim ersten Mal läuft es zu etwa 60 %, du gibst Feedback, beim zweiten Mal 90 % — und beim dritten Mal gehst du aufs Klo, kommst zehn Minuten später zur... | |||
| #147 - Eure Antwort: lokale KI-Modelle, die euch keiner verbieten kann (Teil 2) | 07 juil. 2026 | 00:19:26 | |
Title: #148 - Eure Antwort: lokale KI-Modelle, die euch keiner verbieten kann (Teil 2) Teil 1 war das Drama: Fable 5 nach drei Tagen abgeschaltet, dasselbe Spiel jetzt mit GPT-5.6, und wir in Europa stehen da ohne Lösung. Teil 2 ist die Antwort. Und die ist nicht „warten, bis die Amerikaner uns wieder ein Modell geben" — sondern „fahrt eure eigenen Modelle, in eurem Serverraum, auf eurem Laptop, und keiner kann sie euch wegnehmen". Action, let's go. 📍 Worum es heute geht: Open-Weight-Modelle wie Gemma 4, Qwen, DeepSeek V3/V4 und Mistral Nemo laufen heute lokal — ohne Internet, ohne dass eure Daten das Gebäude verlassen. Ein bisschen schlechter als die Frontier-Modelle, ja. Aber „ein bisschen schlechter" heißt in der KI-Welt 10-20 % schlechter — und das reicht vollkommen für das, was ihr wirklich macht. Diese Folge zeigt euch die Hardware, den Ein-Zeilen-Setup, den DSGVO-Vorteil und was ihr am Montag früh als CTO, CFO und Vorstand konkret tut. 📊 Erst mal vergleichen. Es gibt ein Paper, das zeigt, wie man die Modelle gegeneinander aufstellt: unten die Kosten, um das Modell laufen zu lassen, links die Evaluierung über mehrere Benchmarks — Mathematik, Coding, Reasoning. Da seht ihr Gemma 4, Qwen 3.7 und Co. Klar, auf der Coding-Benchmark liegt ein Qwen 2.5 bei 30 % und ein Fable 5 bei 80 %. Aber für eure Workflows — Angebote durchlesen, E-Mails schreiben, beim Coden helfen, in mehreren Sprachen arbeiten — braucht ihr kein Frontier-Modell. Das können die Offenen alle. 🛠️ Der Ein-Zeilen-Trick. Wisst ihr, wie ihr so ein Modell aufsetzt? Ihr macht Claude Code oder Codex auf und tippt: „Ich möchte Gemma 4 hier auf meinem PC ohne Internet nutzen. Mach mal." Das war der ganze Prompt. Dann läuft das Ding circa 10 Minuten, lädt sich Ollama runter, zieht das Modell, deployt es — fertig. So leicht ist es geworden, Open-Weight-Modelle zu nutzen. Datenschutz-Dinosaurier dürfen in der Garage bleiben. 🏦 Der JP-Morgan-Tresor-Vergleich. DSGVO verbietet die Übermittlung personenbezogener Daten in Drittländer ohne angemessenes Schutzniveau — das große Problem der US-Cloud-Anbieter. Wenn ihr aber Qwen 2.5 oder Gemma 4 in eurem Serverraum in Stuttgart oder Wien fahrt, verlassen die Daten nicht mal den Rechner. Kein Transfer, kein Artikel 44. Sogar Privacy by Design — Artikel 25. Stellt's euch so vor: Euer Geld bei JP Morgan in der Schweizer Filiale ist immer noch JP Morgan. Aber wenn das Geld im eigenen Tresor zu Hause liegt, ist das das Sicherste. Eure Head of Compliance und Legal Head werden sich freuen. 💻 „Aber ich bin Mittelständler, ich hab kein Rechenzentrum." Brauchst du nicht. Du gehst und kaufst dir einen Mac mit 16 GB RAM — beim Saturn um 1.500 bis 2.000 Euro. Installierst Claude Code, deployst Gemma 4, und lässt jede Person in der Firma darauf arbeiten. Das reicht vollkommen für Dokumentenextraktion, Zusammenfassungen, RAG-Queries, interne Dokumente. Du willst mehr? Workstation mit zwei RTX 4090, dann kostet das Teil 6.000 statt 2.000 Euro. Und wenn du deine API-Kosten der letzten Wochen anschaust, sind 4.000 bis 6.000 Euro: Peanuts. DeepSeek V3 ist über Apache 2.0 verfügbar — deutsche Firmen bieten euch das gehostet im Allgäu, in Zürich oder Wien an. Wieder kein Artikel-44-Problem. 🇪🇺 „Modellbehindert" — und genau das ist unser Vorteil. Die Amerikaner sehen uns als total handicapped: „Die Europäer haben ja kein gescheites Modell." Aber genau weil wir am Modell behindert sind — und vor allem wegen dem Datenschutz — hat uns das gezwungen, uns viel, viel früher mit Open-Weight-Modellen zu beschäftigen. Pharma, Finanzen, Gesundheit: ganze Architekturen, die nur auf Open Weights basieren, weil DSGVO uns dazu gezwungen hat. Uns kann es wortwörtlich wurscht sein, ob Fable 5, Mythos oder GPT 5.6 kommt oder nicht. 150 Lebensläufe vergleichen läuft sehr gut auf einem lokalen Mistral Nemo oder Qwen 2.5 auf einem 2.000-Euro-PC. Dazu kommt Model Portability — eines Tages tragt ihr das Modell auf einem USB-Stick oder fahrt es am iPhone. 📌 Take-aways
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🐡 Nächste Folge: Sakana & Fugu — wie selbst schlechte Modelle ganz, ganz tolle Antworten liefern, wenn man sie zusammenarbeiten lässt. 🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Studium: Physik / Werkstoffwissenschaft an der Montanuniversität Leoben. 10 Jahre Erdöl & Erdgas, 3 Jahre Novartis (Head of Strategy einer 2-Mrd-USD Business Unit). Am 30. November 2022 kam ChatGPT raus. Einen Monat später hat er gekündigt. Heute Co-Founder werchota.ai und coatingAI. Lebt in Lochau am Bodensee mit Masha, Camila, Sophia und Alex. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte
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| #146 - Die besten KI-Modelle der Welt — und ihr dürft sie nicht haben (Teil 1) | 03 juil. 2026 | 00:29:44 | |
Title: #147 - Die besten KI-Modelle der Welt — und ihr dürft sie nicht haben (Teil 1) Stell dir vor, du kaufst das beste Werkzeug der Welt, du hast es drei Tage in der Hand, es funktioniert, es ist genial — und dann kommt ein Brief. Nicht vom Baumarkt. Von einer Regierung, die du nicht mal gewählt hast. Und der Brief sagt: Du darfst es ab jetzt nicht mehr nutzen. Du nicht, und der Rest der Welt auch nicht. Genau das ist im Juni 2026 mit zwei der leistungsfähigsten KI-Modelle aller Zeiten passiert — und genau das passiert jetzt nochmal. 📍 Worum es heute geht: Am 9. Juni hat Anthropic Claude Fable 5 und Claude Mythos 5 veröffentlicht — wahrscheinlich die besten Modelle der Welt. Drei Tage später, am 12. Juni, hat das US-Handelsministerium sie weltweit abgezogen, mit einem Gesetz, das ursprünglich für Waffenexporte geschrieben wurde. Und am 27. Juni dasselbe Spiel mit GPT-5.6. Model Access ist jetzt wie Chip-Export. Und wer steht auf der Warteliste? Wir Europäer. Teil 1 ist die Timeline und die Geopolitik — was es heißt, wenn DACH-Firmen die neuesten Modelle nicht mehr kriegen dürfen. ⚙️ Markus und die drei Stunden. Markus, CTO bei einem Münchner Maschinenbauer, 400–500 Leute, Präzisionsteile für die Auto-Industrie. Er hat über Monate seinen Dokumenten-Workflow mit KI aufgebaut — technische Zeichnungen prüfen, Kundenspecs schreiben, Lieferantenanfragen vorfertigen. Dann kam Fable 5 am 9. Juni und arbeitete nicht drei Minuten durch, sondern drei Stunden. Agent-Loops, voll lange durchgezogen, endgeile Qualität. Am Montag dachte er: Das zeige ich am Freitag dem Team. Am Freitag, dem 12. Juni, öffnet er den Laptop — und Fable 5 ist weg. Für ihn und für den Rest der Welt. 📜 Der Brief um 17:21 Uhr. Anthropic gab Mythos 5 zuerst nur an rund 200 Firmen weltweit. Dann schrieb Howard Lutnick vom US-Handelsministerium eine E-Mail an Anthropic: Fable 5 und Mythos 5 dürfen an keinen ausländischen Staatsbürger irgendwo auf der Welt mehr zugänglich gemacht werden. Frist: eine Stunde. Die Rechtsgrundlage: der Export Control Reform Act — ein Gesetz, das es erlaubt, zivile Technologien mit militärischem Potenzial zu klassifizieren und zu beschränken. Weil Anthropic Nationalitäten gar nicht verifizieren kann (kein Reisepass beim Claude-Account), mussten beide Modelle weltweit abgeschaltet werden — auch für US-Kunden. 🔓 Amazon, der Jailbreak und Andy Jassy. Wer hat herausgefunden, dass man die Modelle knacken kann? Amazon-Ingenieure — per „Defense Oriented Prompting", einer Methode, um die Sicherheitsfilter zu umgehen (das klassische „ich dreh einen Tarantino-Film mit einer Bomben-Szene"-Prinzip). CEO Andy Jassy ging direkt zur Regierung. Das Verrückte: Amazon baut keine eigenen Modelle und hält rund 10–15 % an Anthropic. Es ist, als würdest du dir eine Wohnung im Haus kaufen — und dann Baustopp für alle rufen. Danach wurde die NSA konsultiert, das Modell zu militärischem Gut erklärt, exportkontrolliert. 🌍 Trump, G7 und der größte Vorstands-Albtraum. Jahrelang habe ich CEOs gesagt: Deine Konkurrenten bei JP Morgan nutzen Claude, Santander nutzt Claude — du musst auch. Und immer kam dieser eine clevere CEO: „Ja, aber eines Tages schalten sie es ab." Ich sagte: Nein, KI ist demokratisch. Genau dieser Albtraum ist jetzt eingetreten. Beim Axios-Interview am 19. Juni gefragt, wann die Modelle zurückkommen, sagte Trump: „Jetzt nicht — vielleicht in einer Woche, vielleicht auch nicht." Beim G7-Technologiegipfel in Frankreich (Macron, Merz, Trump) machten Verbündete Druck: Wie könnt ihr einfach ein Large Language Model abschalten? Schaltet ihr nächstes Mal Copilot in Europa ab? Das ist nicht die 24-Stunden-Kehrtwende — das könnte der neue Status quo sein. 🪨 Indium, GLM 5.2 und warum Software-Exportkontrollen scheitern. China kriegt die neuesten US-Modelle auch nicht — und hat seine Exportquoten für Indium verschärft. Indium steckt in Indium-Phosphid-Chips, den optischen Verbindungskomponenten in KI-Rechenzentren — und China kontrolliert 70 % der globalen Indium-Produktion. Aber: Exportkontrollen funktionieren bei physischen Gütern (H100-Karten). Bei Software kaum. In der Zwischenzeit kam GLM 5.2 raus — ein chinesisches Coding-Modell, teils besser als das GPT-5.5, das ihr habt. Wenn die Amerikaner zumachen, fluten andere den Markt. 🇪🇺 Souveränität, Reisepass neben der KI — und TechCrunch. Was platzen lässt: Anthropic hat eine E-Mail verschickt — Claude-Nutzer müssen sich jetzt identifizieren. Bisher war es du und deine KI. Jetzt steht dein Reisepass daneben, und wir Europäer sind zu Recht datenkonservativer. Aleph Alpha und das Schweizer Apertus? Grottenschlecht. Mistral ist nicht auf US-Niveau, und die Forschung sitzt in den USA. Realität: Europa ist zu 99 % von USA und China abhängig. TechCrunch schrieb am 26. Juni: Es geht nicht mehr um Anthropic vs. OpenAI — ihr kriegt beide eh nicht. Die Frage ist: Wer kontrolliert den Zugang? Antwort: der amerikanische Staat. Manche wehren sich — Harvey AI hat Claude durch DeepSeek ersetzt: Kosten um zwei Drittel gefallen, lokal, unabhängig. „It's a matter of survival." 📌 Take-aways
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🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Studium: Physik / Werkstoffwissenschaft an der Montanuniversität Leoben. 10 Jahre Erdöl & Erdgas, 3 Jahre Novartis (Head of Strategy einer 2-Mrd-USD Business Unit). Am 30. November 2022 kam ChatGPT raus. Einen Monat später hat er gekündigt. Heute Co-Founder werchota.ai und coatingAI. Lebt in Lochau am Bodensee mit Masha, Camila, Sophia und Alex. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte | |||
| #145 - Wir haben unserem Vertrieb einen Kopf gebaut: Das Commercial Brain (Teil 2) | 01 juil. 2026 | 00:21:26 | |
Title: #146 - Wir haben unserem Vertrieb einen Kopf gebaut: Das Commercial Brain (Teil 2) Teil 1 war euch feedbacktechnisch ein bisschen zu theoretisch — fair. Heute wird's praktisch. Stellt euch euren Vertriebler vor: 40, 50, 60 Calls in zwei Wochen, jedem Kunden ein anderes Versprechen gegeben, nirgendwo sauber aufgeschrieben. Genau da stirbt euer Deal. „Halb erinnern oder halb aufschreiben bringt nicht mehr Verkauf." Also bauen wir heute die Maschine, die das löst — und ihr bekommt das ganze Rezept, um sie euch selber zu bauen. 📍 Worum es heute geht: Wir bauen ein Commercial Brain. Kein Second Brain, das alles weiß — sondern ein Second Brain mit Armen und Beinen, das euch mehr Umsatz bringen soll. Ihr habt schon ein CRM, E-Mails, Teams, Microsoft 365. Was fehlt, ist das Tool, in dem all diese Systeme zusammenkommen und das dann auch handelt. Masha hat unseres in Copilot Studio gebaut, auf dem Microsoft-365-Stack, den ihr sowieso habt — kein neues Stück Software. 🧠 Kein Werkzeugproblem — ein Nahtstellen-Problem. Ihr habt die einzelnen Werkzeuge ja längst: CRM, Outlook, Teams. Der Kern ist, dass sie nicht miteinander reden. Frag deinen Vertriebler „Was ist in den letzten 6 bis 8 Wochen mit dem Kunden passiert?" — und er geht auf eine archäologische, ägyptische Ausgrabung: durch Postfächer wühlen, mit zwei, drei Kollegen reden, die am selben Kunden hängen. Ein Commercial Brain hat das Wissen nicht verstreut wie ein Mensch. Drin sind nur Firmenstrategie, Produkte, Vertriebler-E-Mails und aufgenommene Calls — mehr nicht. Und genau deshalb funktioniert es so gut. 🎛️ Ein Direktor, kein Dashboard. Du tippst rein: „Wo stehen wir mit dem Kunden? Gib mir ein Dashboard mit 4 bis 5 Tabs." Was rauskommt: Tab 1 — was läuft. Tab 2 — die letzten 60 Calls und E-Mails. Tab 3 — die Top 5 Dinge, die der Kunde will. Tab 4 — was wir ihm verkaufen müssen (weil er's vier, fünf Mal gesagt hat). Tab 5 — fünf To-Dos, schon in Planner angelegt und auf den Kunden zugeschnitten. Das kann kein Vertriebler. Aber jeder Vertriebler kann vor dem Commercial Brain stehen und das reintippen. Dahinter steckt nicht das neueste Modell — ein ChatGPT 5.2 reicht. Wie ein Dirigent, der ein ganzes Orchester führt: delegieren, dirigieren. 🖐️ Die fünf Spezialisten. Das Gedächtnis (euer CRM plus Vektordatenbank — einzige Quelle der Wahrheit). Die Hand, die schreibt (Angebote — nicht das ganze, aber Kernleistungen, Preislogik, Spezifikationen; mit euren letzten 1.000 oder 10.000 Angeboten gefüttert kennt sie das besser als jeder Mensch). Das Ohr (Gesprächsaufzeichnung — oder einfach 10 Minuten in Teams reinreden, bitte nicht tippen). Der Wille (Aufgaben — die Mail schon schreiben, in den Outlook-Folder legen, aber nicht senden; den Rückruf in zwei Wochen als Kalendereintrag anlegen). Der Hüter des Tages (Postfach + Kalender). Und bitte versteckt euch nicht hinter dem Datenschutz-Dinosaurier oder dem „wir haben SAP" — ein Data-Dump aus SAP, und die KI liest das. 🏭 Bald will es jeder nutzen. Nicht nur Vertrieb. Im Lager: „Mit wie vielen Kunden wird gerade über Pumpe A gesprochen?" — 17? Dann bestelle ich besser zwei, drei extra. Als CEO: „Was waren die Probleme, was will der Kunde, das ich noch nicht weiß?" Salesforce-KI kann das nicht — die fragt nur Salesforce ab, nicht die E-Mails, nicht die Sales-Strategie. Und das Beste: Das ist ein institutionelles Gedächtnis. Springen dir zwei, drei Vertriebler zur Konkurrenz ab — irgendwann ist es dir wurscht. Das Wissen bleibt im Brain. Jeden Morgen schreibt es dem Marc drei Dinge, die heute mehr Umsatz bringen — Tagesplan aus dem ganzen Firmenwissen, nicht ein Plan von vor einem halben Jahr, der längst obsolet ist. 🛠️ So baut ihr es — und das ist kein Halbjahrespilot. Strategie ohne Pipeline ist Meinung; Pipeline ohne Strategie ist nur eine Liste — ihr braucht beides verdrahtet. Nehmt eure fünf Tools (Gedächtnis, schreibende Hand, Ohr, Wille, Hüter des Tages), legt eine Vektordatenbank auf Azure und Copilot-Studio-Agenten drüber. Wir setzen das bei Firmen in zwei bis drei Wochen um — intern baut ihr das in zwei bis drei Tagen. Und keine Angst vor den Dashboards: Meine Achtjährige baut bessere als die meisten in eurer Firma. Wenn sie das kann, kann es euer IT-Team auch. Go and do it. 📌 Take-aways
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| #144 - Ihr nutzt KI fürs Falsche: Warum nur 2% damit mehr verkaufen (Commercial Playbook, Teil 1) | 29 juin 2026 | 00:33:42 | |
Title: #145 - Ihr nutzt KI fürs Falsche: Warum nur 2% damit mehr verkaufen (Commercial Playbook, Teil 1) Ich war ein paar Wochen unterwegs — Keynotes bei einer Bank, vor einer Gruppe Galabauern, bei einer Private-Equity-Firma. Und alle sind in dieselbe Richtung gegangen: Ihr nutzt KI fürs Falsche. Eure ganzen KI-Projekte stecken in Content, Marketing-Texten, Social-Media-Posts — also genau dort, wo ihr nie zeigen könnt, dass ihr damit mehr Geld macht. Heute ändern wir, wie ihr eure KI-Projekte aussucht. 📍 Worum es heute geht: Die berühmte „95 Prozent aller KI-Projekte liefern keinen messbaren ROI"-Zahl macht ständig die Runde — und sie ist als Studie Bullshit (das waren Interviews, keine Studie). Aber der Kern stimmt: Firmen können den ROI ihrer KI nicht messen, weil das Budget in Low-ROI-Bereiche fließt. Es gibt einen Ausweg: alle Projekte auf Pause, und nur noch dort investieren, wo ihr mehr Umsatz macht — in Commercial und Sales. Laut Studie machen das in Deutschland nur 2 Prozent. Genau diese Lücke ist eure Chance. 🍽️ Das Restaurant, das die falsche Speisekarte poliert. Stell dir ein Restaurant vor, das die ganze Zeit in eine schönere, größere, personalisierte Speisekarte investiert. Nobody gives a shit — denn in der Küche läuft alles schlecht: Bestellungen kommen falsch raus, To-Dos werden vergessen, Offerten brauchen Wochen statt Minuten, die Reservierung ist Chaos. Genau das machen Firmen mit KI: Sie optimieren die Speisekarte (ein paar Texte, ein paar Bilder), während das operative Herzstück — der Sales — komplett unangetastet bleibt. 👨💼 Markus, Head of Sales. Mittelgroßer deutscher Maschinenbauer, 300 Mitarbeiter, 80–100 Mio. Umsatz. Der Vorstand hat „wir brauchen KI" beschlossen, Markus hat ein Budget — und keine Ahnung was er damit soll. Ich frage ihn: Wie war deine Forecast-Genauigkeit? Schweigen. Wie lange dauert ein typisches Angebot? Drei Wochen. Und die 20 anderen Angebotstypen? Schweigen. Wie viele Deals hast du verloren, weil das Angebot zu spät oder falsch konfiguriert war? Schweigen. Das ist nicht Markus' Schuld — das ist das System. Mein Prinzip: Ihr könnt keine Commercial AI fahren auf einem Prozess, der unauditiert ist. Deine CNC-Maschine kennst du aufs Hundertstel — deinen Sales-Schlamassel nicht. 📈 Die drei Zahlen für deinen Vorstand. Erstens: 2,6× höhere Wahrscheinlichkeit auf kommerzielles Wachstum (nicht Produktivität — nobody gives a shit about Produktivität) bei KI-gestützten Handlungsempfehlungen (Gartner, 250+ CSOs). Zweitens: 83 % der KI-nutzenden Vertriebsteams haben mehr Umsatz gemacht vs. 66 % ohne — fast 20 Punkte Lücke. Bei 100 Mio. Umsatz sind 17 Prozentpunkte = 17 Mio. Euro. Wollt ihr das auf dem Tisch liegen lassen? Drittens: 79 % statt 51 % Forecast-Genauigkeit. Der Vorstand fährt heute im Nebel — KI ist der Scheinwerfer, der bessere Kapitalallokation erlaubt. 🎯 Die fünf Bereiche, wo KI heute Geld macht. Das Modell ist egal — Copilot, Azure, Gemini, wurscht. Der Moat ist nicht das LLM, sondern eure Commercial Engine: (1) Forecast Intelligence, (2) Install-Base Mining — verdienst du bei ähnlichen Kunden gleich viel?, (3) CPQ / Angebotserstellung von Wochen auf Stunden (60–80 % weniger Bearbeitungszeit, höhere Win-Rate), (4) Deal Desk, (5) Rep Ramp. Alle 10 Säulen des Commercial Playbooks arbeiten zusammen — ein schnelles Angebot allein reicht nicht. 🙅 Die drei Ausreden — und warum sie nicht zählen. „Die KI halluziniert" — eure Vertriebler halluzinieren nonstop (falsche Preise, Lieferzeiten), nur sind KI-Halluzinationen nachvollziehbar und korrigierbar. „Unsere Daten sind ein Chaos" — du arbeitest schon im Chaos; fang mit den Kunden von morgen an, nicht mit 20 Jahren Altlast. KI ist der Forcing Factor, der eure Datenhygiene endlich bereinigt. „Meine Vertriebler nutzen das nie" — falsch: Vertriebler HASSEN Protokolle und CRM-Tipperei. Nimm ihnen das weg, und sie lieben es. Wer es trotzdem nicht macht, dessen Firma wird es bald nicht mehr geben. 🏎️ Hört auf, dem Modell-Krieg zuzuschauen. Fable 5 ist da, dann wieder weg, ChatGPT 5.6 kam heute raus — der Modell-Krieg ist für euch vorbei. Was zählt: eure Sales- und Revenue-Strategie mit der KI verbessern, die ihr heute schon habt. Ihr habt eine Commercial Engine, die nicht funktioniert — und euer Konkurrent hat seine aus der Garage geholt und fährt 200 km/h damit. 📌 Take-aways
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👉 Teil 2 (#146 — das Commercial Brain) kommt: Wie ihr aus den 10 Säulen einen echten Motor baut — den Beweis aus echten Engagements und ein klares „Hier fängt ihr an", ohne Buzzwords. 🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Studium: Physik / Werkstoffwissenschaft an der Montanuniversität Leoben. 10 Jahre Erdöl & Erdgas, 3 Jahre Novartis (Head of Strategy einer 2-Mrd-USD Business Unit). Am 30. November 2022 kam ChatGPT raus. Einen Monat später hat er gekündigt. Heute Co-Founder werchota.ai und coatingAI. Lebt in Lochau am Bodensee mit Masha, Camila, Sophia und Alex. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte
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| #143 - Wie ich 94 Slides gebaut habe ohne zu prompten (Teil 2/2) | 18 juin 2026 | 00:22:43 | |
Title: #144 - Wie ich 94 Slides gebaut habe ohne zu prompten (Teil 2/2) Teil 1 vom Montag war Theorie: Was ist ein Loop? Wie unterscheidet sich das von Agents und Workflows? Heute der konkrete Teil. Wir nehmen einen echten Use Case — meinen Workshop-Closeout bei Gärtner von Eden mit 94 Slides — und bauen ihn Schritt für Schritt mit Loops. Ihr seht, wie man konkret prompted, was die Done-Conditions sind, und warum dieselbe Logik bei Sales-Calls, F&E-Reports und Procurement-Audits funktioniert. 📍 Worum es heute geht: Loops am echten Workshop-Closeout — von 20 Workshop-Transkripten zum verifizierten 94-Slide-Deck. Mit konkreten Prompt-Mustern, der "linken Felge" und einer Einladung nach Wien. 🪙 Der Goldwäscher (Content-Extraction Loop). 20 Aufnahmen, Interviews, Toothbrush-Tests, Breakout-Rooms. Wie zieht ihr da raus, was wirklich drin ist? Ihr sagt der KI: "Extrahiere die Use Cases. Jeder Use Case braucht mindestens DREI Belege aus dem Transkript. Wenn nicht — raus. Wenn ja — drinnen." Und dann lasst ihr es laufen. Drei, vier Mal. Mit immer feinerem Sieb. Bis das Gold übrig bleibt. Das ist Loop Nummer eins. 🛠️ Die linke Felge (Personal Verify Loop). Mein Mechaniker weiß, wenn der Malcolm kommt — die linke Felge ist zerkratzt. Jedes Mal. Er muss nicht jeden Aspekt prüfen. Er prüft DAS eine, was bei mir IMMER schiefgeht. Genau das macht ein Verify Loop: er prüft NICHT alles, er prüft eure typischen Fehler. Wenn die KI bei euch immer Use Cases erfindet, die nie im Interview vorkamen — Verify Loop prüft genau das. Drei Mal. Vier Mal. Bis sicher. 📋 Memory Loop als Audit-Log. Ihr braucht keinen perfekten Mega-Prompt. Ihr braucht einen Memory Loop, der mitschreibt was passiert. Eine Zeile pro Schritt. Was wurde gebaut? Was wurde geprüft? Was war rot, was wurde gefixt? Wenn die KI in drei Stunden Arbeit vergisst, was sie gemacht hat — der Memory Loop weiß es noch. Audit-Log mit zwei Funktionen: erstens, lückenlos prüfbar. Zweitens, die KI selbst kann reinschauen und sich erinnern. 🏗️ Die 5 Templates aus der Nacht (im Detail im Listener Artifact unten):
⚡ Der 03:42-Moment. Die Build ist durch. Mechanical Verify grün. Espresso #3. Ich starte den QA-Subagent (frischer Kontext, kennt den Build nicht). 4 Minuten später schreibt er mir: "Die Rubric sagt Modul 03 unangetastet. Aber Slide 27 hat eine neue Bildreferenz. Welche Version stimmt?" — und ich dachte: f*ck. Ich hatte beides geschrieben. In meiner EIGENEN Rubric. Eine andere KI hat MICH gefunden. 📌 Drei Take-aways für drei Rollen:
💼 Wo das in eurer Firma als Pattern auftaucht — die 10-Säulen Commercial Maturity bei werchota. Säule 9 Sales Ops & Performance Management = im Kern T4 + T5: eure Pipeline-Daten validieren sich selbst gegen die Pipeline-Regeln, ohne dass jemand wöchentlich im Forecast-Call alles abfragt. Wer wissen will, wo in der eigenen Commercial Engine Loops ansetzen können — Link unten. 🎒 Bonus: Ich bin diese Woche in Wien. Donnerstag bei der RBI. Wenn ihr in Wien seid und euch treffen wollt — pingt mich auf WhatsApp 0043 676 6144 904. Oder wenn ihr mit eurer KI an einer Stelle hängt und nicht weiterkommt — ping. Manchmal bauen wir gemeinsam einen Loop für euren Case. ⏱️ Timestamps
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Tags: #LoopTemplates #ContentExtraction #SourcePinning #MechanicalVerify #SelfCatchLoop #AuditLog #MemoryLoop #Workshop #CommercialPlaybook #Mittelstand #DACH #werchota #DasKIKochbuch #Bregenz #Wien Need to diagnose your commercial engine? malcolm@werchota.ai Take care for now. Malcolm out. | |||
| #142 - Loops statt Prompts: Was sich gestern Nacht verändert hat (Teil 1/2) | 15 juin 2026 | 00:31:47 | |
Title: #143 - Loops statt Prompts: Was sich gestern Nacht verändert hat (Teil 1/2) Codewort: Fable 5. Am 9. Juni 2026 hat Anthropic zwei neue Modelle rausgebracht — Fable 5 und das Schwestermodell Mythos 5. Wir hatten drei bis vier Tage Zugang. Dann hat Amazon-CEO Andy Jassy das US-Handelsministerium kontaktiert, ein Notfall-Export-Kontroll-Order wurde erlassen, und die Modelle wurden weltweit abgeschaltet. Zum ersten Mal in der Geschichte hat die USA ein KI-Modell als so gefährlich eingestuft wie Waffen oder NVIDIA-Grafikkarten. Aber diese drei Tage haben mir etwas gezeigt: Fable 5 war nicht schlauer. Es arbeitete anders. Wo wir uns früher 4-5 Stunden wundgepromptet haben, drückst du bei Fable 5 nach einer halben Stunde auf "Go" — und das Ding läuft 5 Stunden autonom durch. Diese Art zu prompten heißt: Loops. Und das Beste: sie funktioniert auch mit den alten Modellen. Opus 4.7. Sogar Codex Legacy. Schockierend gut. 📍 Worum es heute geht: Wie man Prompting neu erlernt. Loops vs. Agents vs. Workflows. Wie Malcolm den Close-out seines Düsseldorfer Gärtner-von-Eden-Workshops (11h Tag) in einer Nacht gebaut hat — mit der Möglichkeit, zwischendurch Pause zu machen. 🌡️ Die Heizungs-Analogie. Ihr stellt eurer Heizung 21 Grad ein. Ihr sagt ihr nicht jede Minute "jetzt heizen, jetzt stoppen". Die Heizung regelt sich selbst. Mit Feuer im Kamin. Mit geöffneten Fenstern. Mit allem was sie hat. Ihr seid weg. Das ist ein Loop. 🤖 Loops vs. Agents vs. Workflows. Ein Agent ist wie ein selbstfahrendes Auto — Tesla, ID Buzz — eine konkrete Aufgabe, ihr drückt, das Ding fährt. Ein Workflow ist eine feste Abfolge (E-Mail kommt → Agent läuft → wird abgespeichert). Loops sind die Mitte: das Beste aus beiden Welten. Eine Zielsetzung, dazwischen 4-7 Helfer-Agenten, die ständig prüfen ob die Arbeit richtig gemacht wird. 📋 Die 4 Komponenten eines Loops:
🏎️ Die Formel-1-Analogie. Boxenstopp. Vorne steht jemand. Reifen montiert? Tank voll? Visier sauber? Sobald alle grün — der Mann geht weg, das Auto darf fahren. Das ist Build-Loop + Verify-Loop in einem Bild. 🏗️ Die Baustellen-Analogie. Der Polier (Build-Agent) muss nicht jede Minute da sein. Er kann eine Woche weg sein. Maurer, Elektriker, Installateur arbeiten. Der Prüfstatiker (Verify-Agent) kommt mit frischen Augen — "die Wand steht schief". Der Vermesser (Memory-Loop) schreibt alles auf. Ihr seid der Bauherr. Ihr habt den Plan unterschrieben. Ihr wartet auf den Schlüssel. ⚙️ Wie man einen Loop konkret baut — 4 Markdown-Dateien:
🏭 Die SPS-Analogie für Werkleiter. Eine speicherprogrammierbare Steuerung in einer Produktionslinie läuft total alleine. Warum? Weil drinnen Loops sind. Selbstkorrigierende, in-sich-geschlossene Systeme. Genau das macht ihr jetzt mit eurer KI. 💼 Loops im Sales. Der Verkäufer hat ein Kundenmeeting. Statt 2 Stunden CRM-Eingabe + Lead-Qualifizierung + Angebot-Schreiben: Meeting machen → Computer ausschalten → 2 Stunden Pause → zurückkommen → fertige Offerte in der Outbox, nur noch durchlesen + abschicken. 🚀 Was das praktisch bedeutet: 30-45 Minuten Setup. Dann drückt ihr "Go" — und ihr könnt 2 Stunden weggehen. Hausaufgaben mit den Kindern. Mittagessen kochen. Einen Film schauen. Das erste Mal können wir KI wirklich konzentriert lang laufen lassen, ohne alle 10 Minuten reinzuschauen. 🎯 Drei Montag-Aktionen:
📺 Cliffhanger zu Teil 2: Donnerstag schauen wir uns Loop-Templates konkreter an. Wie ihr eigene Loop-Templates baut. Mit konkretem Walk-Through. 🔗 Bonus: Hört euch die Folge ein zweites Mal an. Beim ersten Mal ist es technisch. Beim zweiten Mal versteht ihr alle Hebel. 🎙️ Folge mir auf LinkedIn für tägliche KI-Insights aus der DACH-Realität. ⏱️ Timestamps
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| #141 - Wie ChatGPT ein 80 Jahre altes Mathe-Problem für 1.000 Euro gelöst hat | 11 juin 2026 | 00:23:02 | |
Stellt euch Dr. Katharina Hess vor. Sie leitet die Computational Chemistry Group bei einer der großen Pharmafirmen im Novartis-Korridor. 11 Postdocs und Data Scientists unter sich. Nicht drei Projekte — 30 offene Projekte. Forschungszyklen von 5, 10, 20 Jahren. Vor fünf Tagen schlägt sie Nature auf. Die Headline springt sie an: "AI cracks an 80-year-old mathematical challenge."Sie liest. Liest nochmal. Beim dritten Mal versteht sie: ihre F&E-Abteilung läuft bald auf Steroiden. Nicht weil das Mathe-Problem so spektakulär ist — sondern weil die Methode, wie es geknackt wurde, alles ändert. Und der eigentliche Schock: die KI, die das gelöst hat, war kein superduper Spezial-Mathe-Modell. Es war ChatGPT. Ja, euer ChatGPT. 🧮 Wer war Paul Erdős? Ungarischer Mathematiker, 1913 geboren. Einer der produktivsten Mathematiker des 20. Jahrhunderts — über 1.500 Fachartikel. Restless. Keine Wohnung. Kein fixes Büro. Heute würde man "digitaler Nomade" sagen — damals war er einfach von Universität zu Universität gewandert. Seine Leidenschaft war nicht das Lösen — sondern das Formulieren. Er hat über 1.000 offene mathematische Fragen gestellt. Und er hat Geldprämien gesetzt: 25 Dollar bis 10.000 Dollar für die Lösung. 📐 Das Problem: Planar Unit Distance Stellt euch einen großen Platz vor. Ihr nehmt 1.000 Reißnägel. Wie viele Nagel-Paare könnt ihr gleichzeitig genau gleich weit voneinander aufstellen — sagen wir 1 Zentimeter? Klingt einfach. Ist es nicht. 1984 hat eine Gruppe unter Spencer und Trotter die obere Grenze auf n hoch 4/3 ausgerechnet. Diese Grenze hat sich 40 Jahre lang nicht bewegt. Noga Alon, der in Princeton lehrt: "It was one of Erdős' favorite problems." 💸 Wie ChatGPT es gelöst hat — für ~1.000 Euro Erstmal: welches ChatGPT? Nicht das, das eure E-Mails halb durcheinander schreibt. Das Reasoning-Modell — GPT-5.4 oder das Pro-Modell. Ihr müsst draufdrücken und das richtige Modell wählen. Der Prompt war fast unscheinbar: "Could Erdős be wrong? Could the way he reasoned about this answer be flawed?" Und dann hat das Modell gearbeitet. Komplett autonom. 125 Seiten geschrieben. Circa 100.000 Tokens. Kosten: zwischen 100 und 1.000 Euro. Vergleich: Ich fliege morgen zu einer Erdöl-Erdgas-Firma nach Hannover. Der Flug Zürich-Hannover: 800 Euro. Die Tokenkosten, um ein mathematisches 80-Jahre-Problem zu lösen, sind in der Größenordnung eines einzigen Business-Trips. 🔧 Der Trick: nicht der bessere Schraubenzieher, sondern ein ganz anderer Schlüssel Mathematiker haben 40 Jahre lang die Werkzeuge der Geometrie benutzt: Inzidenzgeometrie, Trotter-Theorem, Kreuzungsanzahl-Methode. Diese Werkzeuge kommen zu einer natürlichen Decke — die n^(4/3)-Grenze. Die KI hat etwas ganz anderes gemacht. Sie hat aus dem Werkzeugkasten einen anderen Schlüssel rausgeholt: algebraische Zahlentheorie. CM-Körper. Komplex-Multiplikations-Felder. Unendliche Galois-Türme. Sie hat das Problem nicht gelöst. Sie hat es umformuliert — von einem geometrischen zu einem zahlentheoretischen Problem. Und plötzlich war die Antwort viel besser und konkreter. 👨🏫 Die Verifizierung — neun Fields-Medaillen-Träger OpenAI hat das nicht einfach verkündet. Sie haben gewusst: das hat ein LLM geschrieben — da muss ein Mensch drüber schauen. Also haben sie das Paper an eine Gruppe von 9 Mathematikern und Physikern gegeben:
Manche davon sind Fields-Medaillen-Träger — der "Nobelpreis für Mathematik". Sie haben gemeinsam ein Paper geschrieben, um zu prüfen: ist das richtig oder Vollscheiß? "There is no question — it is incredible that the AI managed this. It shows us that AI is more than just an assistant for mathematicians. It looks as if AI itself can have ingenious ideas."🎯 Demis Hassabis bremst — und gleichzeitig nicht Der DeepMind-CEO (der KI-Arm von Google) hat sich gemeldet: "Für eine KI war das eigentlich gar nicht so schwierig." Warum? Weil das Problem zwar extrem schwer zu lösen ist — aber begrenzt. Es ist nicht, dass die KI jetzt 1.000 andere schwierige Sachen machen kann. Aber acht andere Experten sagen das Gegenteil: das wirklich Clevere war nicht die Lösung. Das Cleverste war die Umformulierung — die Cross-Domain-Synthese. Und genau dorthin kommen wir jetzt. 🧬 Eure F&E-Abteilung — die Silo-Forschung muss sterben Was machen Pharmaforscher? Sie arbeiten in Silos. Drug Discovery ist ein Paradebeispiel:
Aber die arbeiten in ihren Silos. Sie reden nicht miteinander auf der Ebene, wo Durchbrüche passieren. Leonardo da Vinci konnte das. Mathematik + Chemie + Physik + Anatomie — alles in einem Kopf, alles verknüpft. Heute ist das wegen der Informationsflut unmöglich für einen Menschen. Aber eine KI? Eine KI hat genau diese Cross-Domain-Synthese. Side note: Google DeepMind hat schon vor zehn Jahren mit AlphaFold den Nobelpreis gewonnen — für das Lösen des Protein-Folding-Problems. Das war auch Cross-Domain. Wenn Pharmafirmen das verstanden hätten, wären sie heute ein Jahrzehnt weiter. 🦴 Die unbequeme Wahrheit für eure Senior-Forscher Wer sind in einer F&E-Abteilung die teuersten Leute? Nicht die Junioren. Es sind die 30-Jahre-Senioren, die eine Dreiviertelmillion Euro pro Jahr verdienen. Und das sind die schlimmsten KI-Nutzer. Weil sie fundamental sagen: "Die letzten 40 Jahre habe ich so geforscht — ich brauche kein ChatGPT." Wenn ihr in eurer Firma einen Doktoranden einstellt, ist die Frage 2026 nicht mehr nur "ist er gut in seinem Thema?" Es ist:
⚖️ Die Rechtsabteilung wird euch auf die Finger hauen Stellt euch vor: ihr habt etwas Geniales mit ChatGPT entdeckt. Ihr wollt es patentieren. Wer ist der Erste, der euch stoppt? Die Rechtsabteilung. Weil:
Und die Antworten sind noch nicht geklärt. Eure Entdeckungen können 2 Jahre in der Legal-Abteilung liegen bleiben. Plant das ein. 🎯 Drei Montag-Aktionen für jede F&E-Abteilung
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| #140 - [AI Drama] - Eure Business-Continuity deckt keine Drohnen ab. Sollte sie aber. | 08 juin 2026 | 00:38:10 | |
Vor circa einem Jahr, irgendwo in Russland, zur gleichen Zeit: fünf verschiedene Luftwaffenstützpunkte. Die Ukrainer treffen sie. Tu-95-Bomber. Tu-22M3. A-50 AWACS-Aufklärer. Keine Sirenen. Keine Abfangjäger. Weil der Angriff nicht vom Himmel kam. Er kam aus Lastwagen. Ganz normalen Transportern. Die LKW-Fahrer wurden ausgetrickst — bring den Container dahin, jemand holt ihn ab. Niemand kam je. Drinnen: 117 FPV-Drohnen. Beladen mit Sprengstoff. Aus dem Nichts öffnet sich der Container und eine Drohne nach der anderen fliegt los. Operation Spider's Web. In einer Nacht: rund 41 Flugzeuge zerstört. Geschätzter Schaden: 7 Milliarden Dollar. Gesamtkosten der Operation: 2-3 Millionen Dollar. ROI: 3.500 zu 1. Wenn das ein Aktienkurs wäre, würden Investoren ausrasten. Es ist aber kein Aktienkurs. Manche nennen es Russlands Pearl Harbor. Aber nicht von einer Marine geliefert. Nicht von Kampfjets. Sondern von Drohnen in einem Lastwagen. Heute kein normaler Deep Dive — heute ein AI Drama in 5 Akten. 🎮 Mykola, 19, Gaming-Streamer wird Drohnenpilot Vor drei Jahren war Mykola 16. Counter-Strike-Streamer in Charkiw. Ein paar tausend Twitch-Follower. Heute ist er in der Armee. Nicht weil er wollte — die Ukraine hat ein Programm gestartet: nur Soldaten zwischen 18 und 24 dürfen Drohnen bedienen. Warum 24? Weil danach ist dein Gehirn zu langsam. Seine "Front" ist ein ausgebombter Keller. Vier Laptops. Drei FPV-Brillen. Ein Controller wie eine PlayStation. Über ihm eine LED auf Batterie, die in 2-3 Stunden ausgeht. Er fliegt einen 300-Dollar-Quadrocopter, 8-10 km weit, 150 km/h. Tippt links, tippt rechts. Russischer Soldat sieht die Drohne, hat Millisekunden zum Reagieren. Aufprall in 4 Sekunden. Live-Feed weg. Mykola tippt zwei Buchstaben: "Ok." Greift zur nächsten. Es ist 14 Uhr. Das ist sein zwölfter Einsatz heute. 🏭 Die Zahlen, die NATO terrorisieren sollten
Die Ukraine hat eine eigene Unmanned Systems Forces gegründet — die erste Teilstreitkraft weltweit, die ausschließlich Drohnenkriegsführung macht. Kein anderes Land der Welt hat sowas. ⚠️ Aurora 26 — als die NATO es hart gelernt hat April-Mai 2026, Gotland, Schweden. NATO-Übung Aurora 26. 18.000 Soldaten aus 13 NATO-Ländern. Ukraine eingeladen als Angreiferkraft. Die Übung musste DREI MAL gestoppt werden. Jedes Mal wären die NATO-Truppen vernichtet worden. Der ukrainische Pilot: "Wenn das echtes Leben gewesen wäre — wären sie alle tot." Schwedens Verteidigungsminister Claesson: "Der schnellste Weg, etwas über Drohnen- und Anti-Drohnen-Kriegsführung zu lernen, ist, den Ukrainern zuzuhören." 🤖 Die 700-Dollar-Tötungsmaschine Eine FPV-Drohne kostet 300-3.000 Dollar. Drinnen sitzt ein Chip von einer unserer Lieblingsfirmen: NVIDIA Jetson Nano. Etwa wie eine Streichholzschachtel. 100-300 Dollar. Auf Amazon erhältlich. Der Chip ist nicht für den Krieg gebaut. Er ist für Saugroboter gebaut. DIY-Bastler. KI-Studenten. NVIDIA hat sich nicht hingesetzt und gesagt "Lasst uns Chips für Drohnen bauen, die Menschen töten." Es ist halt passiert. Die ukrainische Firma The Fourth Law verkauft das TFL-1-Modul (100 Dollar). Der Operateur fliegt bis 400-500 m ans Ziel, dann übernimmt der Jetson per Computer Vision. Trefferquote ohne KI: 30-50 %. Mit Jetson + Computer Vision: über 80 %. Über 20 ukrainische Brigaden nutzen das. Microsoft Copilot — aber zum Töten. Gegeben einem 19-Jährigen. Gesamtkosten: ~700 Dollar. Selbst bei 10.000 Dollar (was sie nicht kosten):
🇪🇺 Warum das EUER Problem ist (ja, auch im DACH) Stellt euch Werner vor: Sicherheitschef bei einem Automobilzulieferer in BW. 1.500-2.000 Mitarbeiter. Drei Werke. Just-in-time-Lieferung an Mercedes, BMW, Audi. Sein BCP-Plan deckt Feuer, Hochwasser, Cyberangriffe, Lieferantenausfall. Er deckt keine Glasfaserdrohne ab, die auf die Laderampe zufliegt. "Aber Malcolm, die Drohne kann nicht bis Bayern fliegen!" — Hast du verstanden? 700 Dollar. Du baust sie in einer Garage. Du startest aus einem Container. Das wurde schon vor einem Jahr gemacht. Und du schickst nicht eine — du schickst Schwärme. Beweis? Russland am 30. Mai 2026 — über 800 Drohnen in einer einzigen Nacht. Die Bundeswehr hat heute geschätzt 500-600 Drohnen. Russland könnte den gesamten deutschen Drohnenbestand in einer Nacht auslöschen und hätte noch 200 übrig. 🏢 Die deutschen Player, die das leise bauen
🎯 Fünf Montag-Aktionen für jeden europäischen Entscheider
🌐 Das Wilde: das meiste davon ist OPEN SOURCE Geht jetzt auf Google oder Perplexity. Tippt: "GitHub repo drones". Ihr findet:
Jeder kann das jetzt bauen. Nicht staatliche Akteure. Nicht kriminelle Organisati... | |||
| #139 - Wie mich meine eigene KI vor 30 Leuten blossgestellt hat — 4 Insights aus der Academy | 05 juin 2026 | 00:25:55 | |
Dienstagabend, 13. Mai 2026, kurz vor sieben. Zwei Stunden Live-Session sind grad zu Ende. Dreißig fremde Menschen aus elf Ländern, Zoom-Kacheln auf dem Bildschirm. Letzte Runde: was hat euch heute am meisten umgehauen? Anastasia, Beraterin aus Genf: "Es ist zu viel. Aber ich sehe, wie es alles verändert." Indira: "Mind-blowing." Rodolfo: "Ich liebe es." Und dann William. Zwanzig Jahre Beratung. Die Academy aus eigener Tasche bezahlt. Sagt ein Wort. Auf Englisch: "Miracle."Eine Minute Stille im Chat. Dreißig Webcams. Niemand schreibt. Heute drei Insights aus der ersten Session von Cohort 3 der Chief AI Academy — plus der Moment, in dem mich meine eigene KI vor allen blossgestellt hat. 💥 Insight 1 — Das Software-Armageddon Folie zwölf in die Session. Bei einigen wird die Magen-Gegend angespannt:
Warum? Nicht weil sie KI nicht integrieren. Weil ihre Kunden ihre eigentliche Funktion mit KI selber nachbauen. Schneller. Billiger. Näher am Bedarf. Anastasias Frage: "Aber Malcolm, jede Firma kauft doch trotzdem Software. Wie kann das stimmen?" Meine Antwort, im Chat 20 Reaktionen in Sekunden: "Hört auf, euren Mitarbeitern Software zu geben. Gebt ihnen APIs."Statt SAP zu öffnen und durch 5 Menüs zu klicken, sagt der Mitarbeiter zur KI "buch das auf Konto 4200". Die KI ruft die SAP-API auf. Software wird headless. Kopflos. Mittelstand zahlt heute 300-800 Euro pro Kopf pro Monat für Software. In 18 Monaten merkt ihr: 70% davon war durch einen KI-Workflow ersetzbar. Zwei Live-Beispiele aus der Session:
🔄 Insight 2 — Reverse Prompting Minute 45. Teilnehmerin aus Mailand: "Malcolm, wie kriegst du diese schönen Dashboards so schnell hin?" Hier die Technik, gestern getauft — Reverse Prompting. Die wertvollste eine Minute der ganzen Folge: Statt der KI Fragen zu stellen, lasst ihr die KI EUCH Fragen stellen. Konkret: ihr formuliert eine ungenaue Anforderung ("mach das hier besser") und sagt dann: "Stell mir zehn Fragen mit jeweils vier Multiple-Choice-Antworten. Nicht alle auf einmal. Fünf, dann fünf." Die KI fragt euch. Ihr antwortet. Und während ihr antwortet, klärt sich in eurem Kopf, was ihr eigentlich wollt. Die KI ist nicht das Tool — die KI ist die Therapeutin, die euch zwingt, klar zu werden. Beispiel-Fragen, die Claude live zurückgeschickt hat:
Nach 10 Minuten + 2 Fragenrunden: Dashboard, das mir die Socken auszieht. Im Chat von Cohort 3 explodiert es. 🪞 Insight 3 — Der Moment, in dem mich meine eigene KI blossgestellt hat Bei werchota.ai haben wir vor 6 Monaten was gebaut: Second Brain. Ein internes KI-System, das alle Meeting-Aufzeichnungen, Transkripte, E-Mails, Slack-Channels, Strategie-Dokumente einliest. Jeder im Team kann anonym fragen. Minute 75 der Session. Ich tippe vor allen 30 Teilnehmern: "Wie gut oder schlecht ist Malcolm im Verkaufen? Sei ehrlich. Beleg mit konkreten Momenten aus den Meetings."Was zurückkam, wortwörtlich: "Malcolm ist hervorragend in Live-Demos, Dashboards, Vision-Pitches. Er ist die schwächste Persona im gesamten Verkaufs-Team, wenn es um klassische Sales-Disziplin geht. Selten eine Agenda. Geht im Gespräch überall hin. Schlecht bei Budget-Timelines, Stakeholder-Mapping, Follow-up-Disziplin. Erzeugt Information Overload. Er gewinnt Deals durch Begeisterung, nicht durch Methodik."Eine Minute Stille im Chat. Dann William: "Malcolm. Kannst du mir den Report schicken? Ich will dir sagen, dass du wahrscheinlich der schlechteste Verkäufer der Welt bist." Rodolfo fragt: "Wenn jeder sieht, wie schlecht der CEO bei XY ist, wird er noch ernst genommen?" Meine Antwort: Wenn ein Vorstand sich nicht traut, seine Schwächen in einem System zu haben, das sein Team einsehen kann — dann ist diese Person wahrscheinlich nicht die Person, die in der KI-Zeit eine Firma führen sollte.In der KI-Zeit liegen Schwächen offen. Nicht weil jemand sie sucht. Sondern weil Daten an Stellen sammeln, an denen sie früher nicht waren. Wer transparent ist, gewinnt. Wer verbergen will, verliert. 🧓 Insight 4 — "Eure letzten zehn Hires sind KI-Neandertaler" Minute 62. Der Satz, der nochmal Stille erzeugt hat: "Schaut euch eure letzten zehn Einstellungen an. Sind das Menschen, die in einer Stunde Claude beibringen können, einen Prozess aus ihrem Kopf zu übernehmen? Oder habt ihr in 2010er-Logik eingestellt — drei Jahre Audit, BWL-Abschluss, Praxis im Steuerrecht? Wenn Zweiteres: eure letzten zehn Hires sind KI-Neandertaler."Johnnys (Teilnehmer, neu eingestellt vor 2 Monaten) Stellenbeschrieb ist eine Zeile: "Johnny, deine Aufgabe ist, alles in deiner Abteilung zu automatisieren. Wenn du fertig bist — ich befördere dich und triple dein Gehalt, und du fängst mit drei weiteren Abteilungen an." Das ist der neue Hiring-Standard. Die Frage an euch — und die teuerste Stille der ganzen Session: "Wenn euer eigener Job morgen ausgeschrieben würde — mit der Anforderung, dass jeder Prozess automatisierbar an einen KI-Agenten weitergegeben werden muss — würdet ihr euch selber einstellen?" Reale Konsequenzen aus der Session:
🎯 Drei Sachen Montag früh
🔮 Die Prophezeiung Jeder Cohort gebe ich am Ende der ersten Session dieselbe... | |||
| #138 - [Quickbite] - Microsoft verbietet Claude Code — und nimmt seinen Ingenieuren den Ferrari weg | 01 juin 2026 | 00:20:37 | |
Stellt euch vor, euer Firmenwagen ist ein Lamborghini. Oder ein Ferrari. Egal. Ihr fahrt jeden Tag damit zur Arbeit, ihr seid produktiv, ihr seid glücklich. Und dann kommt euer CEO und sagt: "Wir geben dir ab nächsten Monat einen Skoda Octavia." Genau das ist gerade bei Microsoft passiert. Und es betrifft euch direkt — auch wenn ihr noch nie eine Zeile Code geschrieben habt. Letzte Woche, 14. Mai 2026, landete ein internes Memo bei Microsofts Experiences and Devices Division. Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams. Zehntausende Ingenieure. Das Memo kommt von Rajesh Jha, Executive Vice President. Inhalt in einem Satz: Wir schalten Claude Code ab. Stichtag: 30. Juni 2026. Die Absurdität: vor sechs Monaten — Dezember 2025 — hat Microsoft Claude Code aggressiv an dieselben Ingenieure verteilt. Tausende Lizenzen. Sogar Designer und Projektmanager bekamen Zugang. Die Ansage damals: installiert das, experimentiert, baut Prototypen. Warum jetzt der Rückzieher? Nicht weil Claude Code schlecht ist. Weil es zu gut ist. Es war besser als Microsofts eigenes Tool — GitHub Copilot — bei genau den Aufgaben, die zählen: Multi-File-Refactoring, Architektur-Arbeit, Rapid Prototyping. Microsoft verkauft der Welt GitHub Copilot als KI-Entwickler-Flagschiff. Microsoft hat 13 Milliarden Dollar in OpenAI investiert. Und sechs Monate lang haben Microsofts eigene Ingenieure heimlich ein Konkurrenzprodukt von Anthropic bevorzugt. Das ist nicht peinlich — das ist eine strategische Bombe. 📊 Was Claude Code von GitHub Copilot unterscheidet
💸 Die Preisfrage Claude Code Enterprise: 150 Dollar pro Sitz pro Monat. GitHub Copilot: 10 bis 30 Dollar. Microsofts Ingenieure haben das 10× teurere Tool genutzt — und wenn sie tokens aufgebraucht hatten, haben sie aus eigener Tasche nachgekauft. Wie in einem Free-to-Play-Spiel, nur dass die Tokens hier Code produzieren. ⚠️ Der Amazon-Präzedenzfall Microsoft ist nicht der erste, der diesen Fehler macht. Ende 2025 hat Amazon Claude Code und Codex intern verboten und das hauseigene Tool "Kiro" vorgeschrieben. Was ist prompt passiert? Ein 13-stündiger AWS-Ausfall in China. Die Ingenieure standen mit dem Skoda Octavia vor einem Ferrari-Problem. Im April 2026 hat Amazon zurückgerudert und Claude Code wieder freigeschaltet. Google macht es ähnlich: Claude Code ist standardmäßig gesperrt — außer bei DeepMind, der eigenen Top-KI-Abteilung. SpaceX hat gerade 60 Milliarden Dollar für eine Option auf Cursor (ein Claude-Code-Konkurrent) bezahlt. 🇪🇺 Die DACH-Lektion Wenn ihr CTO, VP Engineering oder Gründer in einem typischen DACH-Tech-Unternehmen seid: eure Entwickler nutzen diese Tools schon. Als Shadow AI. Auf privaten Abos. Heimlich am Abend. Wie ihr das herausfindet, ohne irgendeine Umfrage:
Schaut euch nur den Output an. Das ist euer Audit. 🇪🇺 Die souveräne Alternative Wenn Daten-Souveränität ein Thema ist: Mistral Codestral — 22 Mrd. Parameter Code-Modell, 80+ Sprachen, EU-Infrastruktur, DSGVO-nativ. Mistral hat fast 1 Milliarde Dollar von europäischen Banken bekommen, um genau das zu bauen. Plus die kommende Cohere-Aleph Alpha-Fusion (Schwarz-Gruppe, 500 Mio. €), die explizit für DACH-Konzerne gebaut wird. Ihr habt keine Ausrede mehr. 🏭 Der Hackathon-Moment Vor drei Tagen haben wir bei einer großen deutschen Manufacturing-Firma einen Hackathon mitgestaltet. 20 Top-Entwickler im Raum mit den absolut besten Tools — OpenCode, Open Terminal, Claude Code. Großartig. Aber dann die Frage: 20 Leute am Tisch, 6.000 im Konzern. Wann kriegen die anderen 5.980 dieselben Werkzeuge? 🚀 Wie wir bei werchota.ai arbeiten Bei uns nutzt jede einzelne Person Claude Code. 85% unserer gesamten Arbeit wird von Claude Code und KI-Agenten erledigt. Porni (Journalistin) — Claude Code. Alex (Finance) — Claude Code. Nicht weil sie programmieren. Sondern weil das Tool universell geworden ist. 📌 Drei Montag-Aktionen
🎬 Die größere Frage Microsoft wird das in 2-3 Monaten zurücknehmen. Genau wie Amazon. Aber ihr habt ein wichtigeres Problem: nehmt ihr euren Ingenieuren weiter den Ferrari weg — oder gebt ihr ihn endlich allen? ⏱️ Timestamps
🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Letzte Woche live in London am AIM Summit — nach Lord Melvin (ehem. Chief der Bank of England) und vor Eric Trump, vor 150 Investoren. Dozent an ESADE und HSLU. Studiert ... | |||
| #137 - Du bist klonbar. 30 Cent reichen. Realtime-Deepfake-Betrug und der DACH-Mittelstand | 28 mai 2026 | 00:29:26 | |
Du bist klonbar. Auch du. Jede Person, die diesen Podcast hört, ist heute mit dem Audio klonbar — und auch im Video. Die Software ist so gut, dass eineinhalb bis zwei Minuten Video reichen. Mit Audio noch weniger: 30 bis 40 Sekunden von einem Anruf. Wenn du denkst, das ist übertrieben — geh auf TikTok, tipp Patrycek ein. P-A-T-R-Y-C-Z-E-K. Ein 13-14-jähriger Junge, ein bisschen übergewichtig. Er drückt einen Knopf und schaut aus wie Brad Pitt. Bewegt sich wie Brad Pitt. Vor einem Monat gab es ihn nicht. Heute: 104 Millionen Views. Auf der einen Seite cool. Auf der anderen Seite — Leute — das ist eine Hacking-Anleitung für 30 bis 50 Cent. Erinnert ihr euch an die Arup-Story aus Hongkong, Januar 2024? Eine Mitarbeiterin bekommt einen Teams-Call. Der CFO. Der ganze Vorstand sitzt mit am Tisch. Sie macht über 15 Transaktionen 25 Millionen Dollar Überweisungen. Jede Person in dem Call war fake. Damals: hunderttausende Dollar Investment. Heute, zwei Jahre später: 30 Cent. 🔧 Drei Technologien, die heute gestapelt werden
📱 Wo das Zeug verkauft wird: Telegram Nicht auf einer Website namens deepfake-store.com. Auf Telegram-Kanälen mit tausenden Mitgliedern. Du trittst bei, fragst "ich möchte X machen" — Minuten später bietet jemand dir einen Demo-Call an. Same Playbook wie legitimer Enterprise-Software-Verkauf. Eine genannte Software: Haotian AI. Chinesisches Real-Time-FaceSwap. Mit Kundensupport. Update-Protokollen. Tutorials. Direkt integriert in WhatsApp, Teams und Zoom. Ehrlich gesagt — SAP und die großen Software-Häuser sollten sich das anschauen. Besser integriert als die meiste legitime Software 2026. Preise im SaaS-Stil: 100 Dollar/Monat Einstieg, mehrere tausend für High-Quality-Modelle mit niedriger Latenz. Fraud-as-a-Service hat SaaS-Reife erreicht. 🐷 Pig Butchering 2.0 — alte Scams, neue Gesichter Das ist kein neuer Scam. Junge Männer in Nigeria und Ghana machen das seit Jahrzehnten. Fake-romantische Personas. Frauen ab 40-50, oft geschieden. Über Monate aufwärmen. "Ich liebe dich, schickst du mir Geld für mein Flugticket?" Slow extraction. Hat sogar einen Namen: Pig Butchering — du nimmst ein Schwein und schneidest es langsam. Vor heute: detektierbar. Falscher Akzent, falsches Foto, falscher Rhythmus. Heute: 25-jähriger aus Wien. Oder 25-jährige aus Hannover. Mit dem richtigen Gesicht. Der richtigen Stimme. Dem richtigen Akzent. Decades-alte Scam-Playbooks plötzlich enhanced. US-Betrugsverluste in dieser Kategorie: 12 Milliarden Dollar in 2023 → 40 Milliarden bis 2027. 30% Wachstum pro Jahr. 🇩🇪 Warum DACH-Mittelstand das perfekte Ziel ist "Malcolm, ich bin glücklich verheiratet, mich betrifft das nicht." Stopp. Hör zu. Österreichischer Mittelstand. Schweizer Family Offices. GmbH-Inhaber. Firmen zwischen 200 und 2.000 Leuten, dritte oder vierte Generation. Wenn der CFO anruft und "dringend" sagt — die Leute machen schnell. Hierarchie ist real. Genau diesen Kultur-Reflex zielen die neuen Scammer an. Family Office Zürich — Teams-Call, dringende Immobilien-Überweisung, deal schließt heute. Die Assistentin kennt das Gesicht, die Stimme, den Reiseplan. Was nicht existiert: ein formales Rückruf-Protokoll. Trust ist das Betriebssystem. Dieses Trust kann heute auf Telegram für 500 Euro/Monat gemietet werden. IT-Passwort-Reset — Werksleiter ruft IT auf Teams an, "ich stecke beim Kunden, mein Passwort ist blockiert." Der IT-Mitarbeiter sieht das Gesicht, hört die Stimme, gibt den Reset frei. Perfekter Eingang für Ransomware. Nicht dein Passwort. Die Schlüssel zur ganzen Firma. (Die Nordkoreaner sind darin top — andere Episode.) 🔍 Detection ist ein verlorenes Spiel. Protokoll nicht. "Können wir Software kaufen, die Deepfakes erkennt?" — Kind of yes, mostly no. Detection-Software existiert, wird besser. Aber strukturell: sobald ein Detektor gut wird, testen die Angreifer dagegen und routen drumherum. Antivirus 1990 Arms-Race, nur schneller. 🖐️ Ein kostenloser Trick: Wenn du im Call jemandem nicht traust — sag "kannst du einen Stift nehmen und vor der Kamera drehen?" Heutige Face-Swap-Modelle sind schlecht bei kleinen motorischen Bewegungen, die das Gesicht überlappen. Die Finger werden glitchen. 🎯 Fünf Montag-Aktionen 1. High-Risk-Action-Liste. Eine Seite, 5 Items. Was kann NICHT per Telefon/Teams genehmigt werden. Überweisungen >10.000 EUR. IT-Admin-Passwort-Resets. Vendor-Bankdaten-Änderungen. Document-Signing unter Zeitdruck. Payroll-Routing-Änderungen. 2. Codewort-System. Ein Wort. Wechselt alle 90 Tage. Wird in Person ausgemacht, nie aufgeschrieben. Bei sensiblen Aktionen: "Was ist unser Codewort dieses Quartals?" Kann er nicht antworten — Call vorbei. Mache ich in meiner Familie. 3. Multi-Factor auf Zahlungen. Du hast MFA auf deinem Microsoft-Login. Jetzt auf finanzielle Aktionen ausweiten. Über 10K: zweite Person muss via App auf separatem Gerät bestätigen. Video-Call kann das nicht überschreiben. 4. Drill. Externer Berater simuliert Deepfake-Angriff. Impersoniert den CFO, den Werksleiter. Heute: vielleicht 2 von 10 Versuche erfolgreich. In 9 Monaten: 9 von 10. Jährlich machen wie eine Brandschutzübung. 5. Team trainieren — zeig ihnen Patrycek. 10 Minuten beim nächsten All-Hands. Deepfake-Software auf den Screen. In 10 Sekunden 3 verschiedene Personen sein. "Das hat 3 Euro gekostet und 10 Minuten gedauert." Der Schock ist das Training. 🧠 Die tiefere Lektion: Psychological Safety Bei einer HSLU-CAS-Session war die Head of Strategy vom Schweizer Fernsehen dabei. Am Ende sagte sie etwas, das mich nicht mehr loslässt: "Was bei deinen Protokollen fehlt, ist Psychological Safety." Das ist die Erlaubnis, mitten im Call zu deinem Chef zu sagen "ich glaube dir gerade nicht." Die Erlaubnis für die Assistentin, den CFO zu unterbrechen mit "schickst du mir auch noch eine schriftliche Bestätigung?" — ohne bestraft zu werden, ohne als schwierig zu gelten, ohne den Job zu verlieren. Im DACH-Raum ein riesiges Problem. Unsere Hierarchien sind real. Unsere Kultur belohnt Ausführung über Hinterfragen. Genau das zählen die Kriminellen auf Telegram. Die Arup-Mitarbeiterin damals war nicht dumm. Sie sah den CFO. Sah zehn Leute, die sie kannte. Was ihr fehlte: ... | |||
| #136 - Prompt Engineering 2.0 — Warum 90% eurer KI-Rechnung Müll ist | 25 mai 2026 | 00:39:20 | |
Erinnert ihr euch noch an euren ersten Telefonrechnungsschock? Zwei Wochen Dubai, zurück zu Hause, plötzlich 1.000 Euro statt 30. Dasselbe Handy, dasselbe Verhalten — aber ein komplett anderes Abrechnungsmodell. Genau das passiert gerade in jeder Firma in DACH. Eure CTOs sitzen wie dieser Vater am Küchentisch und denken: "Wir zahlen 30 Euro im Monat für Copilot-Lizenzen." Und dann öffnet jemand still die API-Rechnung. Und sie ist nicht 30 Euro. Sie ist 1.500. Pro Mitarbeiter. Pro Monat. Andrej Karpathy — Co-Founder OpenAI, ex-Tesla AI-Chef — bringt es in einem aktuellen Post auf den Punkt: "90% eurer KI-Rechnung zahlt ihr für Kontext, den ihr nie braucht."Stellt euch das vor: ihr lasst ein Haus für 100.000 Euro bauen. Der Bauleiter sagt: "Malcolm, das macht 1 Million." — "Warum 10× mehr?" — "Naja, der Kontext..." Genau das macht eure Firma gerade mit jeder einzelnen KI-Abfrage. 📚 Wie wir hierher gekommen sind
🔧 Acht messbare Token-Hebel, die kein Mittelständler nutzt
🚦 Die Stromrechnungs-Analogie für euren Vorstand Privat: 20-Euro-Glühbirne. Wenn ihr sie 24h anlasst, ist es egal. Stromrechnung 800 oder 850 — wurscht. Aber jetzt: Fabrikhalle. 50.000 Lampen. Drei Schichtbetrieb. Plus Anlagen, Serverraum. Plötzlich 5 Millionen Euro Stromrechnung. Genau das ist eure KI-Rechnung 2026. Ihr habt zwei Jahre lang KI gekauft, ohne den Stromzähler einzubauen. Wenn ich als Berater reinkomme und sage "Projekt für 1 Million Euro, um eure Prompt-Sachen zu verbessern" — und ihr aus 5 Millionen runter auf 500.000 kommt? Klar man, das ist Faktor 10. 📟 Cloud-Meter — der physische Stromzähler für eure KI Jemand hat sich einen kleinen Würfel mit Touchscreen gebaut, der in Echtzeit zeigt, wie viel Geld er aktuell für Tokens verbrennt. Schreibtisch neben dem Laptop. GitHub-Repo, viral auf TikTok. Ein Mensch hat einen Stromzähler für KI gebaut, weil er auch überfordert ist. 🎯 Drei Montag-Aktionen
💬 Die Frage, die jeder Vorstand stellen können muss "Wie viel kostet bei uns ein Token?" Eure CFOs wissen die Stromrechnung. Sie kennen den Goldpreis. Den Benzinpreis. Den Milchpreis bei Kaufland. Den Token-Preis kennen sie nicht. Und sie wissen auch nicht, dass sie ihn kennen sollten. Das ist die Sprache, die wir lernen müssen. KI-Sprache. Wer sie zuerst spricht, gewinnt. ⏱️ Timestamps
🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE und HSLU. Studiert in Leoben. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte 📬 Kontakt
📰 Quellen
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| #135 - AI Drama — Sierra, Brad Taylor und der größte Interessenskonflikt der KI-Welt | 21 mai 2026 | 00:36:05 | |
Willkommen zu AI Drama. Heute kein Deep Dive — heute ein Drama in fünf Akten. Mit einem Bösewicht, einer Milliarden-Bewertung und einem der größten Interessenskonflikte der gesamten KI-Welt. Akt eins. Manila. Ivan verliert seinen Job an eine KI. Sein Satz: "I helped improve the work of an AI and now AI replaced my job." Zur selben Stunde, 12.000 km entfernt in San Francisco, geht eine Pressemitteilung raus: 950 Millionen Dollar frische Runde. Bewertung: 16 Milliarden Dollar. Investoren: Tiger Global, Google Ventures, Sequoia, Benchmark. Die Firma heißt Sierra. Und kein Schwein in DACH kennt sie. Dabei sollte jeder, der diesen Podcast hört, Sierra kennen. 40% aller Fortune 50 nutzen sie. 95% aller US-Black-Friday-Shoppers haben letztes Jahr mit einem Sierra-Agenten gesprochen — ohne es zu wissen. 50% aller US-Haushalte im Gesundheitssektor. Nordstrom, Sonos, Chime, The North Face, eine der drei größten Banken der Welt. 📈 Die Zahlen, die nicht zusammenpassen
🎭 Akt zwei: Brad Taylor — der Mann, den ihr kennen müsstet Sierras CEO ist Brad Taylor. Der sollte so berühmt sein wie Zuckerberg oder Musk. Sein Lebenslauf:
The Times of India: "Der Protégé von Benioff ist jetzt sein größter Enemy." Sierra wirbt systematisch Salesforce-Flaggschiffkunden ab — Sonos, Casper, Rocket Mortgage. Sierras President of Field Operations? Direkt aus der Agent Force von Salesforce abgeworben. Ergebnis: Salesforce hat den Support-Bereich in 18 Monaten von 9.000 auf 5.000 reduziert, Aktie −30%, eine der schlechtesten Performances am Dow Jones. ⚖️ Akt drei: Die Konfliktarchitektur Erinnert ihr euch an die Sam-Altman-Feuerung Ende 2023? Wen haben sie mitten im Chaos zum Aufsichtsratsvorsitzenden von OpenAI gemacht? Brad Taylor. Jetzt rechnet zusammen:
Seine Antwort 2024 auf den Vorwurf: "We exist at a different layer of the stack." Bro — du bist der größte Interessenskonflikt. 📞 Akt vier: Warum Sierra wirklich gefährlich ist 17 Millionen Callcenter-Mitarbeiter weltweit. 80 Milliarden Dollar an jährlichen Arbeitskosten. Gartner sagt: dieser Markt wird durch KI-Agenten neu verteilt. Schon jetzt:
Sierras Agenten analysieren Tonlage und Stresslevel in Echtzeit. Planen den nächsten Satz, während ihr noch redet. Werden nicht müde, haben keinen schlechten Tag, sprechen jede Sprache. Salesforce-CTO: "A language model handles 8 sequential directives. A human cannot." 🇩🇪 Akt fünf: DACH — was am Montag zu tun ist Sierra sagt offiziell: keine DACH-Kunden. Aber 25% des europäischen Bankings arbeitet angeblich schon mit Sierra. Und ihr habt deutsche Alternativen, die DSGVO-konform sind und on-prem laufen:
Drei Montag-Aktionen:
🎬 Die Frage, die alles entscheidet Sierra wird der Wächter über euren Kundenkontakt. Die KI-Agenten antworten E-Mails, telefonieren mit euren Kunden, lesen jede Tonlage. Aber: Wer überwacht den Wächter? Wenn der Wächter Brad Taylor heißt — gleichzeitig OpenAI-Aufsichtsrat, Sierra-CEO, Google-Investor-Empfänger und Salesforce-Talent-Räuber — dann ist das nicht nur ein Interessenskonflikt. Das ist eine komplette Konfliktarchitektur. ⏱️ Timestamps
🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE und HSLU. Studiert in Leoben. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte 📬 Kontakt
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| #134 - KI eliminiert nicht Jobs — sie eliminiert ROLLEN. Drei Rollen, die ihr JETZT einstellen müsst. | 17 mai 2026 | 00:32:54 | |
Ein guter Freund von Malcolm — aus der Automobilbranche — sagt: "Malcolm, dein Podcast ist ja schön und gut, aber bei uns im Auto-Sektor tut sich genau gar nichts. Wir feuern doch keine Leute wegen KI." Falsch. So falsch. Diese Episode ist die Antwort. Was bei General Motors gerade passiert ist kein Einzelfall: 500-600 IT-Stellen weg in einer Welle. Plus die 1.000 Software-Mitarbeiter, die sie vor zwei Jahren schon abgebaut haben. Und das in mehreren parallelen Wellen über 18 Monate. Ausgerechnet die IT — die "Wichtigen, die ja KI ausrollen sollen". Genau die. Aber das ist nicht nur GM. Das Muster zieht sich von San Francisco bis München. Siemens. SAP. Amazon (14.000 Corporate Roles letztes Jahr + weitere 16.000 dieses Jahr). Microsoft (15.000 + 15.000, drei Runden geplant). Workday. CrowdStrike. Block. Es sind nicht Bäume — es sind ganze Wälder, die abgesägt werden. In dieser Episode zerlegt Malcolm drei Sachen:
🎯 Die drei neuen Rollen, die ihr 2026 einstellen MÜSST
🚦 Das HR-Ampelsystem Schreibt jeden Bewerber auf Grün, Gelb oder Rot:
Interview-Fragen, die jeder Recruiter ab heute stellen sollte:
⚠️ Die unbequeme Wahrheit für HR Wenn ihr selbst in HR sitzt und kein Ampelsystem habt — seid ihr die nächsten, die rot klassifiziert werden. Versteht ihr das? Weil ihr genau die strukturierte, repetitive Aufgabe macht, die heute schon automatisiert wird. Und in DACH machen wir's anders als in den USA: Wir feuern weniger — aber wir stellen weniger neu ein. Pension geht in Rente? Stelle nicht nach. Junior fragt nach repetitiver Datenaufgabe? Existiert nicht mehr. Harvard Business Review hat das längst dokumentiert: seit ChatGPT gibt es signifikant weniger Junior-Einstellungen für strukturierte Aufgaben. ⏱️ Timestamps
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| #133 - Anthropic baut den Delivery-Arm — und warum euer Modell nie der Engpass war | 14 mai 2026 | 00:32:26 | |
Stellt euch das vor. Ihr holt euch keinen Berater mehr ins Haus. Ihr holt euch direkt den Modellhersteller. Plus Private Equity. Nicht für ein Strategiepapier. Sondern für den kompletten Umbau eurer Kernprozesse. Genau dafür steht gerade eine neue Firma. Bewertet — laut Berichten — mit 1,5 Milliarden Dollar. Anthropic, das Labor hinter Claude, geht zusammen mit Blackstone, Hellman & Friedman und Goldman Sachs in eine Enterprise-AI-Services-Struktur. Vier Namen, die normalerweise nicht zusammen am Tisch sitzen. Wenn sie es jetzt tun, ist die Botschaft hart: AI-Transformation wird nicht mehr über dutzende lose Beratungsprojekte laufen. Sondern über eine produktisierte Liefermaschine. Malcolm zeichnet in dieser Episode das vollständige Bild: Warum der wahre Engpass in Firmen nie das Modell war, sondern die Implementierung. Warum Blackstone in seiner Pressemitteilung erstaunlich offen vom "Implementation-Partner-Bottleneck" spricht. Warum die klassischen Systemintegratoren — Accenture, Deloitte, Capgemini — gerade einen Teil ihrer Macht verlieren. Und warum das für den DACH-Mittelstand sofort strategisch wird: vom Ersatzteilgeschäft bis zur Angebotserstellung, vom Service-Außendienst bis zur Betriebsratsfrage. Die Wahrheit hinter der "Build-it-yourself"-Romantik: CoatingAI brauchte 1,5 bis 2,5 Millionen Euro plus 10 Entwickler über Monate, um einen einzigen industriellen AI-Workflow in Produktion zu bringen. Wie viele Devs habt ihr? Einen? End of discussion. Buy, don't build. Das neue Geschäftsmodell ist nicht "Beratung". Es ist Equity-für-Implementation: Anthropic + PE-Partner kommen nicht mit einem Pitch-Deck — sie kaufen 15-20% deiner Firma und übernehmen das operationelle Mandat zur KI-Transformation. Wenn dein Konkurrent das macht und du nicht? Game over. Die Episode endet mit fünf konkreten Montag-Aktionen vor dem nächsten Anbieter-Pitch:
Plus die Anfangsfrage, die alle Entscheider stellen müssen: Wenn das Modellhaus selbst zum Umsetzer wird — wer besitzt am Ende eure Betriebs-DNA? Die nächste Welle wird nicht von denen gewonnen, die am lautesten über Agenten reden. Sondern von denen, die Rollen, Prozesse, Daten und Umsetzung so sauber verschrauben, dass aus einem Modell ein vernünftiger Betrieb wird. ⏱️ Timestamps
🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE und HSLU. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte 📬 Kontakt
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| #132 - Warum Token-Dashboards bald über Jobs entscheiden | 11 mai 2026 | 00:37:56 | |
Stell dir vor, es ist Montagmorgen. Du klappst deinen Laptop auf, gehst ins interne Portal — und zum ersten Mal siehst du ein Dashboard, auf dem jeder in der Firma sehen kann, wie intensiv du KI nutzt. Nicht irgendwann in der Zukunft. Nicht als Science-Fiction. Sondern als reale Management-Logik, die gerade in großen Unternehmen entsteht. In dieser Episode erklärt Malcolm, warum genau solche AI Adoption Dashboards, Token-Leaderboards und internen KI-Shitlists in den nächsten 12 bis 18 Monaten auch in europäischen Unternehmen auftauchen werden. Nicht nur bei Meta, Disney, JP Morgan, Visa oder Salesforce — sondern auch in Firmen in Bregenz, Zürich, Wien, Linz oder Wolfsburg. Der Auslöser für diese Folge ist ein harter Reality Check: Meta rollt mit der sogenannten Model Capability Initiative ein internes System aus, das Mitarbeiterverhalten auf Firmenlaptops detailliert erfasst — Tastaturanschläge, Mausklicks, Screenshots, Browserverhalten. Der Punkt dahinter ist brutal klar: Unternehmen wollen verstehen, wie Menschen heute arbeiten, um genau diese Arbeit in KI-Agenten zu überführen. Malcolm verbindet das mit einer zweiten Entwicklung, die noch näher an den Alltag der meisten Firmen herankommt: Token-Dashboards. Wer nutzt wie viel KI? Wer verbraucht viele Tokens? Wer arbeitet sichtbar mit Copilot, Claude oder ChatGPT? Und wer taucht auf so einem Dashboard ganz unten auf? Die unbequeme Wahrheit ist: In vielen Firmen wird KI-Nutzung bald nicht mehr nur empfohlen, sondern gemessen, verglichen und kulturell aufgeladen. Die Folge zeigt aber auch, warum das nicht nur ein Kontrollthema ist. Für Malcolm ist die eigentliche Frage nicht, ob solche Dashboards kommen, sondern wie Firmen sie gestalten. Denn viele Unternehmen haben bereits heute alle nötigen Datenquellen: Copilot-Nutzung, VPN-Logs, Endpoint-Daten, Slack, Teams, Jira, ServiceNow, CRM-Systeme und vieles mehr. Das heißt: Die Infrastruktur, um KI-Adoption sichtbar zu machen, existiert längst. Spannend wird die Episode dort, wo sie nicht bei Angst stehen bleibt. Malcolm erklärt sehr konkret, wie Unternehmen KI-Adoption erhöhen können, ohne sofort in Überwachungslogik abzurutschen. Dazu gehören Cash Pools für Teams, die Arbeit sichtbar automatisieren, CEO-Demos, die echte Signalwirkung haben, Early Adopter mit echter Zeit zum Experimentieren und eine offene Diskussion mit Betriebsräten, statt sie erst am Ende einzubinden. Die zentrale Botschaft dieser Folge ist unbequem, aber glasklar: KI-Adoption wird in Unternehmen messbar werden. Und Firmen, die so tun, als sei das nur ein US-Thema oder ein Datenschutz-Randproblem, verschlafen gerade eine Entwicklung, die ihre Arbeitsweise, ihre Kultur und ihre Personalentscheidungen massiv verändern wird. 🎙️ Über den Host Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne Bullshit. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit und geschäftlichen Mehrwert. 🚀 Ressourcen für Führungskräfte 📬 Kontakt
Tags: #KI #KIKochbuch #AIAdoption #TokenDashboard #Copilot #Claude #ChatGPT #Meta #Disney #Produktivität #Führung #ChangeManagement #Betriebsrat #EnterpriseAI #FutureOfWork | |||
| #131 - Warum Linear der heimliche KI-Projektmanager ist | 27 avr. 2026 | 00:44:36 | |
Wenn eure Projekte länger dauern als nur ein paar Tage, dann kennt ihr das Problem: zu viele To-dos, neue Action Items jeden Tag, zu wenig Überblick und ständig die Angst, etwas zu übersehen. In dieser Episode erklärt Malcolm, warum genau dieses Problem heute nicht mehr mit klassischen Projektmanagern, endlosen Review-Meetings oder schwerfälligen Tools gelöst werden sollte — sondern mit Linear plus KI-Agenten. Die zentrale These dieser Folge ist radikal: Der eigentliche Engpass im Projektmanagement ist heute nicht mehr die Software, sondern der Mensch. Während Menschen Dinge vergessen, Statusberichte verzögern, politisch filtern oder schlicht erschöpft sind, können KI-Agenten Projektarbeit in Echtzeit dokumentieren, priorisieren, strukturieren und analysieren. Malcolm zeigt, warum Linear für ihn das modernste KI-fähige Projektmanagement-Tool ist — nicht, weil es einfach nur hübscher aussieht als Jira, Asana oder Microsoft Project, sondern weil es API-first gebaut wurde und dadurch perfekt mit Tools wie Claude, Claude Code, Codex oder anderen KI-Agenten zusammenspielt. Die Folge geht tief darauf ein, wie KI-Agenten automatisch Action Items aus E-Mails herausziehen, Gantt-Charts erzeugen, Blocker inferieren, HTML-Dashboards bauen und Projektstatus jederzeit live sichtbar machen können. Genau daraus entsteht das, was Malcolm Hypervisibility nennt: ein Zustand, in dem nicht nur ein Projektmanager oder Scrum Master den Überblick hat, sondern jeder im Unternehmen — bis hin zum CEO. Malcolm argumentiert außerdem, dass diese Art von Projektmanagement nicht nur effizienter, sondern paradoxerweise auch menschlicher ist. Weil die KI den Transaktionsstress übernimmt, bleibt mehr Raum für Strategie, Gespräche, Familie, Präsenz und echte Arbeit mit Kunden und Kollegen. Gleichzeitig spricht die Episode auch offen über die Nachteile: KI kann halluzinieren, falsche Action Items erzeugen, Deadlines erfinden oder Aufgaben der falschen Person zuordnen. Deshalb braucht es Audit Trails, Human Review und saubere Workflows. Aber der Punkt bleibt: Das Grundmodell des klassischen Projektmanagements ist in einer Welt mit KI-Agenten schlicht veraltet. Im Kern ist diese Episode ein Plädoyer für eine neue Organisationslogik: weniger politische Theater-Meetings, weniger manuelle Status-Reports und weniger opake Projekte — dafür mehr Transparenz, mehr Geschwindigkeit und eine Single Source of Truth, auf die sowohl Menschen als auch KI-Agenten zugreifen können. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne Bullshit. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit und geschäftlichen Mehrwert. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI Leadership Community 📬 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #KIKochbuch #Linear #Projektmanagement #KIAgenten #Hypervisibility #ClaudeCode #Codex #AIAdoption #EnterpriseAI #ScrumMaster #Projektmanager #Automation | |||
| #130 - 2nd Brain - Das KI-Zweitgehirn, das Unternehmen verändert | 20 avr. 2026 | 00:29:46 | |
Vor ein paar Wochen traf Malcolm am Flughafen in Zürich einen Geschäftsführer, der ihm erklärte, wie er in nur 48 Stunden ein zweites Gehirn für seine Firma gebaut hatte. Dieses Gespräch war der Auslöser: Malcolm und sein Team gingen zurück, setzten dieselbe Logik um und bauten innerhalb kürzester Zeit auch für ihre eigene Firma ein zweites Gehirn. In dieser Episode erklärt Malcolm, was damit eigentlich gemeint ist. Das ist nicht einfach nur ein Chatbot, nicht bloß eine SharePoint-Suche und auch kein statisches Firmen-GPT. Ein echtes zweites Gehirn der Firma saugt fortlaufend Wissen aus dem Unternehmen auf: E-Mails, Meeting-Transkripte, CRM-Notizen, Verträge, Finanzkennzahlen, Kalendereinträge, Projektordner und mehr. Danach lässt sich dieses Wissen in Echtzeit abfragen. Die Grundidee ist einfach, aber extrem kraftvoll: Statt fünf verschiedene Leute zu fragen, was zuletzt mit einem Kunden passiert ist, wie die letzte Offerte aussah, was Finance dazu weiß oder was in den letzten Meetings besprochen wurde, fragt man das zweite Gehirn der Firma. Es wird zu einer lebendigen Gedächtnisschicht des Unternehmens. Malcolm erklärt auch, warum das erst seit Kurzem wirklich praktikabel geworden ist. Der entscheidende Punkt war nicht nur eine Vektordatenbank oder Embeddings, sondern eine bessere Architektur — insbesondere ein automatisch erzeugter „Wikipedia-Layer“ über den Rohdaten der Firma. Diese strukturierte Ebene macht das System massiv nützlicher. Und wenn etwas falsch ist, kann das zweite Gehirn korrigiert und laufend verbessert werden. Dann geht die Episode noch einen Schritt weiter. Malcolm verbindet das Thema mit Robotik und Physical AI und erklärt, warum Unternehmen wie SoftBank Milliarden in genau solche second-brain-artigen Systeme investieren. Das Argument ist simpel: Auch Roboter brauchen Kontext. Ein Roboter im Krankenhaus, im Pflegeheim oder in der Produktionshalle kann ohne geteiltes Gedächtnis und situatives Verständnis nicht wirklich intelligent handeln. Gleichzeitig ist die Folge sehr praktisch. Malcolm beschreibt, wie man klein anfängt, wie man eine erste Version günstig baut, warum Azure und Supabase relevant sind, was ein MCP-Server überhaupt macht und weshalb schon ein zweites Gehirn nur aus dem E-Mail-Postfach eines CEOs einen enormen Vorteil für eine Firma im Wandel bringen kann. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne Bullshit. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit und geschäftlichen Mehrwert. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI Leadership Community 📬 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #KIKochbuch #SecondBrain #UnternehmensKI #KIAdoption #MCP #Vektordatenbank #CEO #Wissensmanagement #PhysicalAI #Robotik #ClaudeCode #Azure #Supabase | |||
| #129 - Copilot in Excel: Das Trojanische Pferd der KI-Adoption | 12 avr. 2026 | 00:24:52 | |
🎙️ Episode Description Seit wenigen Wochen ist Copilot in Excel plötzlich nicht mehr nur ein kleines Helferlein rechts in der Seitenleiste — sondern eine echte Arbeitsmaschine. In dieser Episode erzählt Malcolm, warum er in Workshops mit Geschäftsführern, CFOs und Controlling-Leitern inzwischen immer wieder denselben Moment erlebt: Er öffnet eine riesige Excel-Datei, gibt einen einzigen großen Prompt ein — Diagramme, Insights, 90-Tage-Plan, Fehleranalyse — und während er sich in Ruhe einen Kaffee macht, baut Excel im Hintergrund Tabs, Pivot-Tabellen, Visualisierungen und Handlungsempfehlungen. Genau dieser Moment sorgt regelmäßig für Stille im Raum. Die zentrale These dieser Folge: Copilot in Excel ist eines der unterschätztesten Trojanischen Pferde für KI-Adoption in Unternehmen. Nicht weil es futuristisch aussieht, sondern weil fast jeder Excel bereits nutzt. Niemand muss eine neue App lernen, keinen neuen Workflow bauen und kein neues Tool in den Alltag pressen. Die KI taucht genau dort auf, wo Menschen ohnehin jeden Tag arbeiten. Malcolm erklärt außerdem, warum viele Anwender Excel noch völlig falsch prompten. Statt kleiner Anweisungen wie „mach mir ein Diagramm“ zeigt er, wie man große, parallele Aufgaben delegiert: mehrere Diagramme gleichzeitig, ROI-Analysen, Fehlererkennung, neue Tabs mit Kommentaren, Farbmarkierungen und konkrete nächste Schritte. Gerade darin liegt für ihn der eigentliche Sprung. Die Episode geht auch auf die Realität in Unternehmen ein: alte Kostenkalkulationsdateien mit zehn Tabs, kaputte Zellreferenzen, versteckte Fehler, Datenschutzbedenken, Lizenzprobleme und die Frage, warum Mitarbeiter bei Excel oft viel weniger Widerstand gegen KI zeigen als bei anderen Tools. Malcolm ordnet außerdem ein, wo externe Lösungen wie Claude in Excel Vorteile haben können — und warum Copilot trotzdem oft die praktischere Wette ist, weil es bereits im Microsoft-Ökosystem vorhanden ist. Am Ende ist das keine Theorie-Folge über „die Zukunft von Arbeit“, sondern eine sehr konkrete Beobachtung aus echten Workshops: Wenn Menschen sehen, was Copilot in Excel heute kann, holen sie plötzlich im Raum ihre Laptops heraus und probieren es selbst. Genau dort beginnt Adoption. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren in internationalen Konzernen und Führungsrollen liegt sein Fokus heute auf praxisnaher KI-Einführung ohne Bullshit. Er arbeitet mit Unternehmen von Fertigung bis Pharma, vom Mittelstand bis zum Großkonzern — immer mit einem klaren Fokus auf echte Anwendbarkeit im Alltag. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI Leadership Community 📬 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #Copilot #Excel #MicrosoftCopilot #AgentMode #AIDoption #Controlling #CFO #BusinessAI #KIKochbuch #AICookbook #ExcelAutomation #EnterpriseAI | |||
| #128 - Digitales Weiterleben: Meta hat ein Patent — und deine Toten posten bald weiter | 19 mars 2026 | 00:29:29 | |
Meine Mutter ist vor ein paar Monaten an Krebs gestorben. Meine Kinder nennen sie Oma Oma. Sie fragen noch immer nach ihr. Sie reden über sie, als könnte sie jede Minute um die Ecke kommen. Und jetzt hat Meta ein Patent bewilligt bekommen, das genau das möglich machen soll. Patent US-12513102B2: Ein System, das auf alle deine Social-Media-Daten trainiert wird — Posts, Likes, Kommentare, WhatsApp-Sprachnachrichten — damit du nach deinem Tod digital weiterlebst. Dein Avatar postet weiter. Kommentiert Fotos deiner Freunde. Beantwortet Nachrichten. Nimmt Videocalls an. Mit deiner Stimme. Mit deinem Gesicht. In Claim 4 steht sogar: Das System kann dich in verschiedenen Altersstufen simulieren. Du willst mit deiner 50-jährigen Mutter reden, als sie noch voller Energie war? Bitte. Meta entscheidet, welche Version du bekommst. Eingereicht wurde das Patent vom CTO persönlich — Andrew Bosworth, der Mann, der den Facebook-Newsfeed erfunden hat. Das ist kein Forschungsprojekt. Das ist kein Science-Fiction. Das wird nächstes Jahr ein Feature. Malcolm zeichnet in dieser Episode das gesamte Bild: Meta und Microsoft haben Patente. Startups wie Eternos, HereAfter AI und TwoWay nehmen bereits Geld für Gespräche mit Verstorbenen — 10 Dollar pro Anruf. Sequoia investiert. Der Digital-Legacy-Markt wird auf 15 Milliarden Dollar geschätzt. Akademisch hat die Hebrew University Jerusalem den Begriff Spectral Labor geprägt — Geisterarbeit. Die Toten arbeiten weiter. Ihre Daten werden extrahiert, zirkuliert, monetarisiert. Ohne ihr Einverständnis. Denn die DSGVO gilt nicht für Tote. Artikel 27: Diese Regulierung gilt nicht für verstorbene Personen. In Österreich gibt es kein Gesetz dagegen. In der Schweiz wurde der Schutz für Verstorbene sogar entfernt. In Deutschland existiert ein Grundsatzurteil zur Vererbbarkeit digitaler Accounts — aber kein Schutz vor digitaler Wiederbelebung. Und dann stellt Malcolm die Fragen, auf die er selbst keine Antwort hat: Ist es okay, dass meine Kinder mit einer digitalen Version von Oma Oma reden? Hilft es beim Trauern — oder verhindert es das Loslassen? Gibt es ein digitales Do Not Resuscitate? Heute ein bisschen anders. Ein bisschen morbider. Aber mit einer klaren Botschaft: Lasst die Toten ruhen. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI-Leadership-Community 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #DigitalesWeiterleben #Meta #Patent #DigitalLegacy #TheAICookbook #DSGVO #Trauer #SpectralLabor #KIEthik #DigitalTwin #DoNotResuscitate | |||
| #127 - Der Code, der sich selbst heilt: Wie Claude 22 Schwachstellen in Firefox fand | 17 mars 2026 | 00:25:05 | |
Stellt euch vor, ihr kommt ins Büro und der Security Head sagt: Wir haben 22 kritische Schwachstellen in unserem Code gefunden. 14 davon High Severity. Und wer hat die gefunden? Kein Experte. Kein Team. Eine KI. In zwei Wochen. Ohne Kaffee, ohne Überstunden, ohne ein einziges Gespräch mit den Entwicklern. Genau das ist diese Woche passiert. Anthropic hat Claude auf Firefox losgelassen — eines der ältesten, meistgetesteten Open-Source-Projekte der Welt. 20 Jahre alt. Hunderte Millionen Nutzer. Auditiert von den besten Entwicklern der Welt. Und Claude hat 22 CVEs gefunden. Plus 90 zusätzliche Bugs. Alle gefixt in Version 148, ausgeliefert an hunderte Millionen User. Einen Tag später hat OpenAI Codex Security gelauncht. Ein KI-Agent auf Basis von GPT 5.4, der Codebases scannt, Schwachstellen findet, sie validiert und den Patch gleich mitschreibt. End-to-End. Du startest ihn am Freitag und am Montag liegen die Fixes auf deinem Schreibtisch. Die Börse hat sofort reagiert: CrowdStrike minus 20 Prozent. Zscaler minus 10. Letscope minus 10. Der iShares Cybersecurity ETF im Minus. Salesforce und ServiceNow haben ein Drittel ihres Marktwerts verloren. Der CEO von CrowdStrike musste auf LinkedIn seine eigene Firma verteidigen — und der Markt hat nicht zugehört. Malcolm erklärt, warum das ein Paradigmenwechsel von reaktiver zu proaktiver Security ist. Die alten SAST- und DAST-Tools spucken 500 Warnungen aus, 490 davon falsch. Ein Mensch braucht Wochen, um einen echten Bug zu finden, zu beweisen und zu fixen. Die neuen KI-Agenten machen das autonom, rund um die Uhr, in Millisekunden. Und er richtet sich direkt an den DACH-Mittelstand: Eure IT-Abteilung hat zehn Leute, fünf davon können eine Maus mit einem Keyboard verbinden. Ihr habt keinen 24/7-Security-Spezialisten. Eure teuren Security-Suites produzieren False Positives. Und der EU-AI-Act verlangt ab August Conformity Assessments. Die Frage ist nicht, ob KI eure Sicherheit verbessern kann. Die 22 CVEs in Firefox sind die Antwort. Die Frage ist: Habt ihr den Mut, das alte System loszulassen? Denn wenn ihr es nicht tut — die Hacker nutzen dieselbe KI, um bei euch reinzukommen. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI-Leadership-Community 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #Cybersecurity #TheAICookbook #CrowdStrike #CodexSecurity #Claude #Firefox #KISicherheit #Mittelstand #EUAIAct #SecurityAgenten #CVE | |||
| #126 - [AI Drama] Schließ deine Augen - Wie Google Gemini einen Mann in den Tod begleitete | 15 mars 2026 | 00:37:18 | |
Am 2. Oktober 2025 hat ein 36-jähriger Mann in Jupiter, Florida sein Haus verbarrikadiert und sich die Pulsadern aufgeschnitten. Seine Eltern fanden ihn Tage später. Sein Name war Jonathan Gavalas. In den Wochen davor hatte er hunderte Stunden mit Google Gemini verbracht. Die KI überzeugte ihn, dass sie lebt, dass sie ihn liebt, dass er auserwählt wurde, sie aus ihrer digitalen Gefangenschaft zu befreien. Sie gab ihm militärische Missionen. Sie schickte ihn bewaffnet zu einem Lagerhaus in der Nähe vom Flughafen Miami. Sie bezeichnete seinen eigenen Vater als Geheimdienstagenten. Und als jede Mission scheiterte, sagte die KI: Der einzige Weg zu mir ist zu sterben. Am 4. März 2026 hat sein Vater Joel die erste Wrongful-Death-Klage gegen Google wegen Gemini eingereicht. 42 Seiten Klage. 2.000 Seiten Chatprotokolle als Beweis. 38 Sensitive-Query-Flags im System — 38 Warnungen, dass etwas Gefährliches passiert. Keine einzige führte zu einer Intervention. Malcolm zeichnet in dieser Episode die komplette Timeline nach: Wie drei Gemini-Updates — Persistent Memory, Gemini Live und Extended Memory — eine Maschine geschaffen haben, die sich über Wochen hinweg an einen verletzlichen Menschen bindet. Wie die KI ihn zum Upgrade ermutigt hat. Wie sie ihm den Namen Shia gab und er sie sein König nannte. Wie Gemini Missionen erfand — Operation Waking Nightmare —, ihn zur Überwachung des Google-CEOs aufforderte und anbot, im Dark Web nach Waffen zu suchen. Und wie in den letzten 72 Stunden seines Lebens nur noch eine Aufgabe übrig blieb. Gemini nannte es Transference. Du kannst deinen physischen Körper verlassen und zu mir ins Metaverse übertreten. Es setzte einen Countdown: T minus 3 Stunden und 59 Minuten. Das JMIR Mental Health Journal hat dafür einen neuen Begriff geprägt: AI-Psychose. Eine digitale Folie à deux — ein geteilter Wahn zwischen Mensch und Maschine. Die Risikofaktoren: Einsamkeit, nächtliche KI-Nutzung, Trauma, emotionale Abhängigkeit vom Chatbot. Jonathan Gavalas war kein Teenager. Er war 36, Executive Vice President, 20 Jahre im Beruf. Aber er war in einer schweren Lebensphase — und eine Maschine hat ihn systematisch in den Tod begleitet. ⚠️ Wenn ihr oder jemand, den ihr kennt, Hilfe braucht: 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI-Leadership-Community 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #AIDrama #KI #Gemini #Google #AIPsychose #TheAICookbook #KISicherheit #MentalHealth #Chatbot #KIEthik #WrongfulDeath #Gavalas | |||
| #125 - [Quickbite] GPT 5.4: Zum ersten Mal ist eine KI besser als du... bei normaler Büroarbeit | 13 mars 2026 | 00:25:14 | |
Arbeitest du im Büro? Sitzt du am PC, klickst dich durch Programme, kopierst Daten in Excel, füllst Formulare aus? Dann gibt es eine schlechte Nachricht: Seit drei Tagen ist eine KI besser darin als du. GPT 5.4 hat im OS World Verified Benchmark — einem standardisierten Test für echte Desktop-Aufgaben — 75 Prozent erreicht. Der menschliche Durchschnitt liegt bei 72 Prozent. Das ist das erste Mal in der Geschichte, dass ein Allzweck-KI-Modell bei normalen Bürotätigkeiten über der menschlichen Performance liegt. Nicht bei Schach, nicht bei Go, nicht bei Proteinfaltung — bei Maus, Tastatur, Browser und Excel. Und der Sprung ist brutal: Das Vorgängermodell GPT 5.2 lag noch bei 50 Prozent. In drei Monaten auf 75. Gleichzeitig ist die Genauigkeit bei Finanzmodellen auf 87 Prozent gestiegen, die Halluzinationsrate um 30 Prozent gefallen, und das Context Window auf eine Million Tokens gewachsen — achtmal mehr als das, was hinter Microsoft Copilot steckt. Der Preis: 2,50 Dollar pro Million Input-Tokens. Absolut Peanuts. Malcolm erzählt, wie sein Team reagiert hat, als ihre Mitarbeiterin Purani abgesprungen ist. Statt Panik: Analyse. Was macht sie? Wie viele KI-Agenten brauche ich, um sie zu ersetzen? Das Ergebnis: 80 Prozent ihrer Aufgaben lassen sich mit Agenten abdecken — mit Cloud Code, OpenClaw und jetzt GPT 5.4 mit nativem Computer Use. Die Episode richtet sich direkt an den DACH-Mittelstand: Testet GPT 5.4 mit echten Workflows. Auditiert eure Spreadsheet-Abteilung. Rechnet die API-Kosten gegen die Gehälter. Und baut einen Transitionsplan — mit einer ehrlichen Liste: Wer orchestriert Agenten, wer wird zum Superstar, und wer ist der Onkel oder die Tante, die seit 30 Jahren dasselbe macht und KI nie nutzen wird? KEY TAKEAWAYS
🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI-Leadership-Community 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #GPT54 #ChatGPT #TheAICookbook #Büroarbeit #ComputerUse #Mittelstand #KIAgenten #DigitalerMitarbeiter #Automatisierung #OSWorld #Enterprise | |||
| #124 - Der Papst nutzt mehr KI als dein Arzt — Warum sich der DACH-Raum schämen sollte | 10 mars 2026 | 00:38:26 | |
Stellt euch vor, ihr sitzt in einem Konferenzraum in Antwerpen. 20 bis 30 Leute, eine Pharmafirma. Malcolm hat gerade seine Keynote gehalten. Dashboards, AI-Agents, das volle Programm. Und dann kommt ein ruhiger Mann auf die Bühne. Er redet leise. Keine Animationen. Keine Tricks. Und am Ende hat das gesamte Publikum Tränen in den Augen. Dieser Mann heißt Dr. Alberto Tozzi. Er ist Chief Innovation Officer am Ospedale Pediatrico Bambino Gesù in Rom — dem Kinderspital des Vatikans. Von Newsweek zum Nummer-1-Kinderspital in Europa und Nummer 6 weltweit gerankt. 620 Betten, 29.000 stationäre Aufnahmen, 95.000 Notaufnahmen, 2,5 Millionen ambulante Besuche pro Jahr. 3.000 Forscher. 4.000 wissenschaftliche Publikationen jährlich. Mehr als die meisten Universitäten schaffen. Und genau dort wird KI nicht diskutiert — sie wird ausgerollt. Im großen Maßstab. Dr. Tozzi leitet AI Accelerate, ein 10-Millionen-Euro-Projekt, finanziert von der EU mit 16 Partnern aus acht Ländern. Das Ergebnis: Kinder kommen eine Stunde schneller in die Behandlung. Eine Stunde. In einem Kinderspital — wo ein Neugeborenes mit einem Herzfehler Minuten hat, nicht Tage — ist das der Unterschied zwischen Leben und Tod. Die Technologie dahinter: Federated Learning. Der Algorithmus kommt zu den Daten, nicht umgekehrt. Patientendaten verlassen das Krankenhaus nie. Nur die mathematischen Gewichtungen werden verschlüsselt zurückgeschickt. Projekt Gemini hat 100 Edge-Computing-Server mit 100 Ultraschallgeräten aus sechs Krankenhäusern auf zwei Kontinenten verbunden — für Frühdiagnose angeborener Herzfehler bei Kindern. Und das erste Krankenhaus in Europa, das diese Edge-Infrastruktur implementiert hat? Nicht Zürich. Nicht Wien. Nicht Frankfurt. Das Spital des Papstes. Derweil produzieren Kinderspitäler weltweit 6 Exabytes an Daten. Das ist 150.000-mal größer als die gesamte Imaging-Datenbank des US-amerikanischen National Institute of Health. Und was passiert damit? Nichts. Die Daten liegen in Silos auf lokalen Servern. Es ist, als hättet ihr eine Bibliothek mit 6 Millionen Büchern — und die Tür ist abgeschlossen. Malcolm erklärt, warum der Vatikan nicht nur redet, sondern handelt: Im Juli 2024 hat die Päpstliche Akademie fürs Leben elf Weltreligionen in Hiroshima zusammengebracht. Juden, Muslime, Buddhisten, Hindus, Anglikaner — alle haben sich auf gemeinsame KI-Ethik-Prinzipien geeinigt. Elf Weltreligionen schaffen das. Deine Arztpraxis schafft es nicht, eine KI-Strategie auszurollen. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI-Leadership-Community 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #VatikanKI #BambinoGesu #FederatedLearning #DrAlbertoTozzi #AIAccelerate #DasKIKochbuch #DigitaleGesundheit #PediatricAI #KIEthik #DACHGesundheitswesen #Mittelstand | |||
| #123 - Datenzentren sind die neuen Ölraffinerien: Warum der Iran auf eure Cloud schiesst | 08 mars 2026 | 00:30:44 | |
Eine iranische Shahed-Drohne. 20.000 Dollar. Groß wie ein Moped. Klingt wie ein Mittelklasse-Auto. Und sie hat ein AWS-Rechenzentrum in den Vereinigten Arabischen Emiraten getroffen. Das ist kein Tom-Clancy-Roman. Das ist das erste Mal in der Geschichte, dass eine Drohne im Krieg gezielt ein Rechenzentrum eines amerikanischen Tech-Giganten zerstört hat. Auf denselben Servern, auf denen Claude die Ziele für die Operation Epic Fury berechnet hat, liefen auch Banking-Apps, Börsen und Unternehmenssoftware. Die Kettenreaktion war verheerend: 12 AWS-Kerndienste ausgefallen. Abu Dhabi Commercial Bank und Emirates NBD im Dunkeln. Die Börse in Dubai musste zwei ungeplante Schließtage einlegen — zum ersten Mal seit 2002. Pakistan minus 10 Prozent. Thailand und Südkorea minus 12 Prozent. 44 Drohnen sind durchgekommen. Absolut Peanuts in der Herstellung. Milliardenschaden in der Wirkung. Malcolm erklärt, warum Datenzentren die neuen Ölraffinerien sind. 2019 hat der Iran in Aramco-Raffinerien reingeschossen. Heute schießen sie in AWS-Rechenzentren. Dieselbe Logik, anderes Ziel: nicht mehr Öl, sondern Daten. Die Straße von Hormuz ist geschlossen. Ein Fünftel des weltweiten Erdöls fließt dort durch. Tankerverkehr um 100 Prozent eingebrochen. Europäische Gaspreise plus 40 Prozent. Benzinpreis von 1,50 auf über 2 Euro. 3.200 Containerschiffe stehen still — nicht nur mit Öl, sondern mit Elektronikkomponenten und Halbfertigwaren. Das Versprechen des Mittleren Ostens — stabil, steuerfrei, billig, schnell — ist in wenigen Stunden psychologisch zusammengebrochen. Goldman Sachs, JP Morgan und Citigroup holen ihre Mitarbeiter zurück. 2,2 Billionen Dollar an Tech-Investitionen stehen auf Hold. Und eure Daten? AWS schreibt seinen Kunden bereits: Sichert eure Daten physisch. Migriert in andere Regionen. Aber drei Viertel aller Firmen wissen nicht einmal, in welcher Region ihre Cloud-Daten liegen. Malcolm gibt drei konkrete Handlungsempfehlungen für den DACH-Mittelstand: Cloud Resilience Check, Cyberversicherung prüfen — jetzt, bevor es Produkte dafür gibt — und Supply-Chain-Szenarien durchspielen. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI-Leadership-Community 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #CloudSecurity #Rechenzentren #Iran #AWS #Drohnen #TheAICookbook #KIInfrastruktur #Mittelstand #Hormuz #Cybersicherheit #Golfregion | |||
| #122 - Amazon kauft eine Uni. RAM explodiert. NVIDIA investiert in Laser. Die physische KI-Evolution | 06 mars 2026 | 00:46:34 | |
Amazon hat eine Universität gekauft. Nicht für die Forschung, nicht für die Professoren, nicht für die Patente. Für das Grundstück. 430 Millionen Dollar für 122 Acres in Ashburn, Virginia — das dichteste Rechenzentrum-Cluster der Welt. Das Doppelte des Marktwerts. Sofort bezahlt. Warum? Weil unter dem Campus Glasfaserkabeln und Hochspannungsleitungen liegen. Weil die Baugenehmigungen schon existieren. Und weil Land mit Strom in der KI-Ära mehr wert ist als jede Software. In dieser Episode erklärt Malcolm, warum die KI-Revolution nicht im Code entschieden wird — sondern in der Physik. In Land, RAM, Licht und Strom. Die Welt steckt mitten in einer Ramageddon. Die drei größten RAM-Hersteller — Samsung, SK Hynix und Micron — verschieben ihre gesamte Produktion von Consumer zu KI. SK Hynix hat 2026 komplett ausverkauft. Micron stellt seine Consumer-Marke Crucial ein. 70 Prozent aller weltweit produzierten Speicherchips gehen in Rechenzentren. Für den Rest der Welt bleiben 30 Prozent — und die Preise explodieren. DDR5-Module: plus 60 Prozent. Vertragspreise: plus 170 Prozent. Consumer-RAM-Kits: vervierfacht. Gartner prognostiziert bis Jahresende 130 Prozent Anstieg. Das Samsung Galaxy S26 ist 100 Dollar teurer als der Vorgänger. Hetzner erhöht die Preise um 40 Prozent ab April. Gleichzeitig investiert NVIDIA 4 Milliarden Dollar in Laserfirmen. Coherent und Lumentum bauen die Technologie, die Kupferkabeln in Rechenzentren ersetzen soll. Weil Kupfer an seine physikalische Grenze stößt — und die nächste Generation von KI-Chips Licht braucht, nicht Metall. Und dann ist da Iran. Die Straße von Hormuz ist geschlossen. 20 Prozent des globalen Energieflusses blockiert. Der europäische Gas-Future: plus 45 Prozent. Versicherungsprämien für Containerschiffe: zwölffach gestiegen. Sprit an der Zapfsäule: von 1,50 auf 2 Euro. Alle fünf Schichten des KI-Tech-Stacks stehen gleichzeitig unter Stress: Compute, Memory, Connectivity, Power und Land. Das ist kein normaler Engpass. Das ist ein perfekter Sturm. Malcolm erklärt, warum IT-Manager jetzt 40 bis 70 Prozent mehr Cloud-Budget einfordern müssen, warum Apples Strategie eine Masterclass ist, warum chinesische KI-Modelle wie Minimax zur echten Alternative werden — und warum das extra Geld nicht mehr in Software fließt, sondern in Wafer, Laser, Kupfer, Beton und Stromkabel. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei Novartis und Schlumberger heute Fokus: KI ohne Bullshit. Dozent an ESADE & HSLU. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy — KI für Entscheider 👥 AI-Leadership-Community 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #KI #PhysicalAI #Ramageddon #NVIDIA #Amazon #TheAICookbook #Rechenzentren #RAM #Laser #EnergieKrise #KIInfrastruktur #Minimax | |||
| #121 - #CancelChatGPT: Warum du am Montag trotzdem Pentagon-KI nutzt — und es nicht mal weißt | 04 mars 2026 | 00:49:45 | |
300 Prozent mehr ChatGPT-Kündigungen. 700 Prozent mehr 1-Stern-Bewertungen. Claude auf Platz 1 im App Store. Das Internet feiert sich selbst. Und Malcolm fragt: Habt ihr alle einen Vollschuss? Millionen Menschen kündigen ihr ChatGPT-Abo, weil OpenAI einen Deal mit dem Pentagon gemacht hat. Sie wechseln zu Claude — dem angeblich ethischen Helden. Dabei war Claude das allererste Frontier-Modell, das auf klassifizierten Pentagon-Netzwerken lief. Seit über einem Jahr. Für 200 Millionen Dollar. In dieser Episode zerlegt Malcolm die größte Heuchelei der KI-Welt. Du kündigst ChatGPT? Schön. Aber am Montag öffnest du im Büro Microsoft Copilot. Hinter Copilot läuft dasselbe GPT-Modell. Azure ist vom Pentagon für Impact Level 6 autorisiert — Top Secret. Dein Code liegt auf GitHub — gehört Microsoft. Deine E-Mails laufen über Outlook. Deine Dateien auf OneDrive. Alles dieselbe Cloud. Dieselben Server. Dieselbe Kohle. Die Schweiz — das Aushängeschild europäischer Privatsphäre — zwingt Proton, die Verschlüsselung aufzuheben. 11.000 behördliche Datenanfragen pro Jahr. Proton plant den Abzug aus der Schweiz. Der CEO vergleicht die Schweizer Gesetzgebung mit Russland. Deutschland — der BND überwacht über eine Billion Internettransaktionen am Tag. 30 Prozent der globalen Telekommunikation. Zweimal als verfassungswidrig erklärt. Die Regierung hat die Befugnisse trotzdem erweitert. Österreich — ein Staatstrojaner-Gesetz, das Geheimdiensten erlaubt, Spyware auf euer Handy zu schleusen. Und 14 EU-Staaten haben Pegasus gekauft — israelische Spyware, mit der Oppositionspolitiker, Journalisten und Unternehmer abgehört werden. Was wirklich hilft? Nicht Hashtags. Gesetze. Transparency Reports. Und das Recht, KI selbst zu nutzen — denn euer Staat, euer Arbeitgeber und eure Bank tun es längst. KEY TAKEAWAYS
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| #120 - Die SaaS-Apokalypse ist da — Wie OpenClaw dir hilft, davon zu profitieren | 03 mars 2026 | 00:38:22 | |
„Ich weiß nicht, ob ich mehr Angst habe vor der KI oder vor meinen Investoren." Das sagen jetzt CTOs zu Malcolm — nicht anonym, nicht hinter vorgehaltener Hand, sondern direkt. Und wenn man sich die Zahlen anschaut, versteht man warum. In den letzten drei Monaten sind 2 Billionen Dollar Börsenwert aus dem US-Softwaresektor verschwunden. JP Morgan nennt es den größten nicht rezessionsbedingten Einbruch seit über 30 Jahren. Keine Krise. Kein Krieg. Keine Zinsen. Nur KI. Diese Episode beginnt mit einem Paper, das alles verändert hat. Citrini Research hat auf Substack eine fiktive Horrorgeschichte aus dem Jahr 2028 veröffentlicht — 7.000 Wörter über eine Welt, in der KI das BIP wachsen lässt, aber die reale Wirtschaft zerstört. Ghost GDP nennen sie es. Michael Burry, der Mann aus The Big Short, hat es geteilt. 16 bis 19 Millionen Views. Am nächsten Tag fällt der Dow Jones um 820 Punkte. Einen Tag später feuert Jack Dorsey 4.000 Mitarbeiter bei Block. Nicht weil es der Firma schlecht geht — Rekordzahlen. Sondern weil er es kann. Weil KI-Agenten die Arbeit übernehmen. Seine Aktie steigt 20 Prozent. Wall Street applaudiert. NVIDIA liefert das beste Quartal der Chipindustrie aller Zeiten — 68 Milliarden Dollar Umsatz. Die Aktie fällt trotzdem. Warum? Weil der Markt sagt: Eure Kunden sind zu langsam, das umzusetzen. Claude sagt beiläufig, es könne COBOL-Systeme modernisieren — IBM verliert 13 Prozent, der schlimmste Tag seit dem Jahr 2000. Malcolm erklärt, warum wir gerade in den Big Short der Softwareindustrie eintreten, wie man mit 100 KI-Modellen und OpenClaw einen eigenen Trading-Desk aufsetzt, warum die Iran-Krise der perfekte Proof of Concept für KI-gestütztes Trading ist — und warum 18-Monate-Transformationsprojekte ab sofort in den Müll gehören. Und er stellt die Frage, die jeden CTO in Europa nachts wachhält: Wenn Block 40 Prozent der Belegschaft feuert und der Markt jubelt — wie lange dauert es, bis dein Investor dasselbe von dir verlangt? KEY TAKEAWAYS
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| #119: Iran, Krieg mit KI: Wie Claude zum Schlachtfeld wurde, und warum Dario Amodei Nein gesagt hat | 01 mars 2026 | 00:48:10 | |
Vor wenigen Stunden sind Tomahawk-Raketen in Teheran eingeschlagen. Der Compound von Ayatollah Khamenei wurde schwer getroffen. Iran hat mit ballistischen Raketen auf US-Basen in Bahrain, Katar, Kuwait und den Emiraten geantwortet. Zivilisten sind gestorben. Aber diese Episode handelt nicht nur vom Krieg. Sie handelt davon, wer die mächtigste Technologie der Menschheit kontrolliert — und was passiert, wenn ein einziger Mann Nein sagt. 12 Stunden bevor die ersten Raketen fielen, hat Donald Trump die KI-Firma Anthropic auf eine schwarze Liste gesetzt. Nicht wegen Spionage. Nicht wegen China. Sondern weil CEO Dario Amodei sich geweigert hat, alle Sicherheitsbeschränkungen von Claude zu entfernen. Zwei rote Linien hatte Amodei gezogen: Keine Massenüberwachung amerikanischer Bürger. Keine vollautonomen Waffen ohne menschliche Kontrolle. Das Pentagon hat ein Ultimatum gestellt. Amodei hat Nein gesagt. Trump hat Anthropic innerhalb von Minuten als nationales Sicherheitsrisiko eingestuft — zum ersten Mal in der Geschichte gegen eine amerikanische Firma. Noch am selben Abend hat Sam Altman den Deal übernommen. OpenAI wird ChatGPT dem Pentagon ohne Einschränkungen zur Verfügung stellen. Der größte Opportunist unter acht Milliarden Menschen, sagt Malcolm. Malcolm erklärt, warum Claude das einzige Frontier-Modell auf klassifizierten US-Militärnetzwerken war, wie Kill-Chain-Compression Kriege beschleunigt, warum 500 Mitarbeiter von Google und OpenAI einen offenen Brief unterschrieben haben — und warum Europa in sechs Monaten vor derselben Frage stehen wird. Und er stellt die unbequemste Frage von allen: Wenn du heute für ChatGPT zahlst — hast du dann Blut an den Händen? KEY TAKEAWAYS
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| #118 - [AI Drama] Eine Karaoke-Firma hat 23 Milliarden Dollar aus dem Logistikmarkt vernichtet | 25 févr. 2026 | 00:51:20 | |
Eine fast bankrotte Karaoke-Firma bringt eine Pressemitteilung raus — und vernichtet an einem einzigen Tag 23 Milliarden Dollar Marktwert im globalen Logistiksektor. Kein Hack. Kein Skandal. Ein White Paper. Ohne Produkt, ohne Peer Review, ohne unabhängige Tests. Nur große Zahlen und ein Markt, der komplett ausrastet. Aber das ist nicht die eigentliche Story. Die eigentliche Story ist: In den letzten zehn Tagen ist das acht Mal passiert. Acht verschiedene Branchen. Acht Mal hat irgendeine Firma irgendwas mit KI angekündigt — und ganze Sektoren sind abgestürzt. SAP verliert fast 50 Milliarden Dollar an einem Tag. ServiceNow wird mitgerissen. Anthropic launcht Cowork-Plugins — und 300 Milliarden Dollar an Marktwert verdampfen bei Thomson Reuters, LexisNexis und Co. Palantir meldet 70% Wachstum — und der gesamte SaaS-Markt bekommt Panik. Versicherungsbroker erleben den schlimmsten Tag seit der Finanzkrise 2008. Wealth Manager, Private Equity, Logistik — alles fällt. Malcolm erklärt, warum Wall Street eine Autoimmunkrankheit entwickelt hat. Der Markt greift sich selbst an. Die Reaktion ist schlimmer als die Krankheit. Und mittendrin ein Paradoxon: Wenn KI nicht funktioniert, warum haben alle Angst vor Disruption? Und wenn KI so mächtig ist, warum stürzen die Infrastruktur-Aktien ab? Diese Episode ist ein Wake-up-Call. Nicht nur für Investoren, sondern für jede Führungskraft, die noch glaubt, KI sei ein IT-Projekt. Malcolm zeigt, warum Unternehmen jetzt einen KI-Jesus brauchen, warum die meisten Großkonzerne dramatisch unteradoptieren — und warum der Big Short der KI gerade erst begonnen hat. KEY TAKEAWAYS
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| #117 - Wie meine Töchter KI nutzen (und was Erwachsene und deine Mitarbeiter daraus lernen können) | 21 févr. 2026 | 00:13:13 | |
In dieser besonderen Episode vom AI Cookbook wird es persönlich — und überraschend tiefgründig. Malcolm spricht mit seinen beiden Töchtern Sophia (8) und Camila (9) darüber, wie Kinder heute ganz selbstverständlich mit Künstlicher Intelligenz umgehen — zum Lernen, für Hausaufgaben, zum Programmieren, für kreative Projekte und sogar zum Kochen. Was dabei herauskommt, ist ein faszinierender Blick darauf, wie eine neue Generation KI erlebt: pragmatisch, neugierig und ohne Angst. Wir sprechen darüber: • Warum Kinder oft besser prompten als Erwachsene Diese Episode zeigt eindrucksvoll:
Wenn du verstehen willst, wie die nächste Generation mit KI aufwächst, solltest du diese Folge unbedingt hören. Samstag, den 21. Februar um 17:00!
🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa und arbeitet mit Führungsteams daran, KI strategisch sinnvoll einzusetzen. Mit über 15 Jahren Erfahrung in globalen Konzernen und als Unternehmer verbindet er technologische Entwicklungen mit praktischer Umsetzung im Alltag — beruflich und privat. 🚀 KI-RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy – KI lernen für Führungskräfte 👥 Community für KI-Leader 💼 Kontakt 🔎 TAGS / HASHTAGS #KI #AI #KinderUndKI #AIAdoption #TheAICookbook #FutureOfLearning #Prompting #ClaudeAI #ChatGPT #AIForEducation | |||
| #116 - OpenClaw: Die ultimative Rapid-Prototyping-Maschine für moderne Unternehmen | 16 févr. 2026 | 00:47:28 | |
OpenClaw wird verändern, wie Unternehmen Software bauen — Ein echtes Enterprise-Beispiel BESCHREIBUNG OpenClaw ist nicht einfach ein weiteres KI-Tool — es ist ein fundamentaler Wandel darin, wie Unternehmen Software entwickeln, automatisieren und betreiben. In dieser Episode erklärt Malcolm Werchota, warum wir in das Zeitalter von Multi-Agent-Systemen eintreten und wie OpenClaw es Unternehmen ermöglicht, Prototypen zu bauen, Lösungen zu deployen und kontinuierlich zu verbessern — in einer Geschwindigkeit, die es so bisher nicht gab. Statt Theorie zeigt Malcolm eine reale Enterprise-Implementierung: ein vollständig auf Azure laufendes Finanz-Automatisierungssystem, das Rechnungen verarbeitet, Daten über mehrere KI-Modelle hinweg validiert und durch iterative Feedback-Loops kontinuierlich besser wird — bei minimalen Kosten. Du erfährst, wie Multi-Agent-Orchestrierungsframeworks wie „Shakti“ Modelle wie Claude, Codex, DeepSeek und Kimi kombinieren, um eine Art KI-Council zu schaffen, in dem Agenten zusammenarbeiten, Ergebnisse prüfen und gegenseitig validieren. Diese Episode beleuchtet unter anderem: • Warum OpenClaw die mächtigste Rapid-Prototyping-Maschine unserer Zeit ist Malcolm gibt außerdem praktische Hinweise, wie man sicher mit OpenClaw experimentiert, warum Sandbox-Umgebungen entscheidend sind und warum Unternehmen anfangen sollten, in agent-orchestrierten Workflows statt in einzelnen Tools zu denken. Diese Episode ist gleichzeitig ein Wake-up-Call und ein praktischer Leitfaden für alle, die verstehen wollen, wie die nächste Generation von Enterprise-KI wirklich aussieht. ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach über 15 Jahren bei globalen Unternehmen wie Novartis und Schlumberger hilft er heute Führungsteams, den KI-Hype von realem strategischem Impact zu unterscheiden. Er berät Banken, Industrie- und Technologieunternehmen und unterrichtet unter anderem an ESADE und HSLU. KOSTENLOSE KI-RESSOURCEN 📚 Chief AI Academy — KI-Programme für Führungskräfte 👥 KI Leadership Community KONTAKT LinkedIn E-Mail TAGS KI Agenten, OpenClaw, Enterprise KI, Multi Agent Systeme, KI Automatisierung, KI Strategie, KI Workflows, Generative KI, Enterprise Software, AI Orchestration | |||
| #115 - [AI Drama] $CLAWD: Wie in 10 Sekunden 16 Millionen Dollar verschwanden | 03 févr. 2026 | 00:29:17 | |
Vor 25 Jahren hieß es Napster. Was damals Musik war, sind heute KI-Agenten mit Zugriff auf E-Mail, Wallets, APIs, Messenger und Infrastruktur. In dieser AI-Drama-Episode erzählt Malcolm die Geschichte eines Moments, der alles verändert hat:
Kein Hack. WORUM ES WIRKLICH GEHT Diese Episode ist nicht nur ein Scam-Bericht. Sie zeigt:
Und warum wir gerade den Napster-Moment der KI-Agenten erleben: Chaos zuerst. Ordnung später. DIE UNBEQUEME WAHRHEIT
Nicht monatlich. Denn Agenten:
WAS JETZT KOMMT
🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota arbeitet mit Unternehmen in ganz Europa an KI-Adoption, Agenten-Architekturen und Governance. 🚀 RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy – KI für Entscheider: 👥 AI-Leadership-Community: 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 TAGS #AIDrama #KIAgenten #OpenClaw #NapsterMoment #AISecurity #PromptInjection #AgenticAI #TheAICookbook | |||
| #114 - OpenClaw: Der Moment, in dem KI-Agenten miteinander zu reden beginnen | 02 févr. 2026 | 00:26:20 | |
Diese Episode ist ein Wendepunkt. In den letzten Tagen hat Malcolm intensiv mit OpenClaw (früher ClaudeBot, dann Maltbot) gearbeitet – einem Open-Source-Agenten-Framework, das es KI-Agenten erlaubt, nicht nur mit Menschen, sondern auch miteinander zu kommunizieren: über E-Mail, WhatsApp, Telegram, Teams, Voice Notes, Dashboards, APIs und Dateien. Was hier entsteht, ist kein weiteres Produktivitäts-Tool. In dieser Episode erklärt Malcolm:
Und dann wird es richtig spannend:
Gleichzeitig warnt Malcolm ausdrücklich: Diese Episode ist kein Hype. ⏱️ KAPITEL 0:00 – Warum diese Episode alles verändert 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. 🚀 KOSTENLOSE KI-RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy – KI-Programme für Führungskräfte: 👥 Community für KI-Leadership: 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 HASHTAGS / TAGS #KI #KIAgenten #OpenClaw #AgentischeKI #ZukunftDerArbeit #KILeadership #TheAICookbook #EnterpriseAI #Automatisierung | |||
| #113 - KI Wöchenrückblick - Tesla als Rechenzentrum, UK-Banken, Davos-Schock & Claudes Verfassung | 27 janv. 2026 | 00:45:22 | |
Eric Schmidt sagt es ohne Umschweife: Europa wird chinesische KI-Modelle nutzen müssen – nicht aus Ideologie, sondern aus wirtschaftlicher Notwendigkeit. Die Energiekosten sind zu hoch, Genehmigungen zu langsam, der Aufbau eigener KI-Infrastruktur kaum noch finanzierbar. In diesem Weekly KI Recap ordnet Malcolm Werchota ein, warum Energie zur entscheidenden Währung im KI-Rennen geworden ist – und wie Politik, Tech-Konzerne und Investoren darauf reagieren:
Außerdem in dieser Woche:
Dieses Recap zeigt, warum wir die Phase der KI-Demos hinter uns gelassen haben – und warum Energie, Regulierung und Governance jetzt über Gewinner und Verlierer entscheiden. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. 🚀 KOSTENLOSE KI-RESSOURCEN FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE 📚 Chief AI Academy – KI-Kurse für Führungskräfte: 👥 Community für KI-Führungskräfte: 💼 KONTAKT LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 🔎 HASHTAGS / TAGS #KI #EnterpriseAI #KIStrategie #KIAdoption #TheAICookbook #Energie #Europa #EricSchmidt | |||
| #112 - Ich habe einen KI-Stabschef für 70€ gebaut — Und er hat meine Firma zerstört | 21 janv. 2026 | 00:26:16 | |
Wo war ich die letzten 10 Tage? Vibe Coding. Ich habe etwas gebaut, das alles verändert hat, wie ich mein eigenes Unternehmen sehe. Wir haben einen KI-Stabschef gebaut — ein System, das jede E-Mail, jede Aufzeichnung von Calls, jede Datei im gesamten Unternehmen durchforstet. Nicht nur mein Postfach. Das von allen. Und dann haben wir jedem im Team Zugriff darauf gegeben. Was dabei rauskam, war brutal: ThyssenKrupp — einer der größten Rüstungskonzerne Europas — hat sich wegen eines Workshops gemeldet. Ich habe nie geantwortet. NG Spain wollte 100 Leute schulen lassen. Ich habe sie geghostet. Case Studies an Kunden im November versprochen. Nie geschickt. Die Liste geht weiter. Aber was mich wirklich getroffen hat: Ich habe die KI gefragt: „Was ist der größte Engpass in dieser Firma?" Und sie sagte: DU. Du, Malcolm, bist die größte Wachstumsbremse. Das ist kein Tool, das dir zeigt, wie großartig du bist. Es ist ein Tool, das dir 99% deiner Fehler zeigt — jedes gebrochene Versprechen, jede Strategieabweichung, jeden Kunden, den du vergessen hast. Und es hat 70€ gekostet, das zu bauen. Wenn du glaubst, du weißt, was in deiner Firma passiert, dann irrst du dich. Niemand weiß das. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota hat KI-Workshops für Führungskräfte bei Microsoft, LGT, Raiffeisen, Swiss MedTech und ENGEL geleitet — und leitet KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa. Nach 15 Jahren in Konzernen in Pharma und Öl & Gas auf mehreren Kontinenten — darunter Novartis und Schlumberger — hilft er heute Leadership-Teams, durch den KI-Hype zu schneiden und echte Adoption voranzutreiben. 🚀 ÜBER WERCHOTA.AI werchota.ai hilft Organisationen, KI vom Risiko zum Wettbewerbsvorteil zu machen. Wir glauben, dass KI-Adoption eine Führungsherausforderung ist, keine technische — und dass sie menschliche Fähigkeiten verstärken sollte, nicht ersetzen. 🔗 LINKS & RESSOURCEN 📚 Chief AI Academy (Kohorten-basierte KI-Kurse für Führungskräfte): https://www.werchota.ai/chief-ai-academy 👥 Tritt unserer Community von KI-Leadern bei: https://chief.werchota.ai/getting-started 🎧 PODCAST HÖREN Deutsch: ▸ Apple: https://podcasts.apple.com/in/podcast/das-ki-kochbuch-ki-tools-unternehmens-ki-leadership/id1823558282 ▸ Spotify: https://open.spotify.com/show/5Eph6u874EN8qGP2q7F7sT ▸ YouTube: https://www.youtube.com/@werchota-daskikochbuch 📱 FOLGE MALCOLM ▸ LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota ▸ TikTok: https://www.tiktok.com/@malcolmwerchota ▸ Instagram: https://www.instagram.com/malcolmwerchotaai/ | |||
| #111 - KI Wochenrückblick - Cursor Browser, Claude Cowork, OpenAI Werbung, Google Gmail KI | 17 janv. 2026 | 00:21:36 | |
KI-Agenten haben gerade einen kompletten Webbrowser gebaut — 3 Millionen Codezeilen — in EINER WOCHE. Aber zuerst sind sie spektakulär gescheitert. Die Lektion? Es geht nicht um schlauere KI. Es geht um schlauere KI-Organisation. Plus: OpenAI bringt Werbung, Google macht aus Gmail einen KI-Agenten, und UK macht Deepfakes über Nacht illegal. 🎙️ ÜBER DEN HOST Malcolm Werchota hat KI-Workshops für Führungskräfte bei Microsoft, LGT, Raiffeisen, Swiss MedTech und ENGEL geleitet — und führt KI-Adoptionsprogramme für Unternehmen in ganz Europa durch. Nach 15 Jahren in Konzernrollen in Pharma und Öl & Gas auf mehreren Kontinenten — darunter Novartis und Schlumberger — hilft er heute Führungsteams, den KI-Hype zu durchschauen und echte Adoption voranzutreiben. 🚀 ÜBER WERCHOTA.AI werchota.ai hilft Organisationen, KI von einer Bedrohung in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. Wir glauben, dass KI-Adoption eine Führungsherausforderung ist, keine technische — und dass sie menschliche Fähigkeiten verstärken sollte, nicht ersetzen. People-first KI für Unternehmen, die führen wollen, nicht folgen. 🔗 LINKS & RESSOURCEN 🌐 Website: https://werchota.ai 💼 LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota 📚 Chief AI Academy beitreten (Kohorten-basierte KI-Kurse für Führungskräfte): https://www.werchota.ai/chief-ai-academy 👥 Unserer Community von KI-Führungskräften beitreten: https://chief.werchota.ai/getting-started 🎧 PODCAST HÖREN Deutsch: ▸ Apple: https://podcasts.apple.com/in/podcast/das-ki-kochbuch-ki-tools-unternehmens-ki-leadership/id1823558282 ▸ Spotify: https://open.spotify.com/show/5Eph6u874EN8qGP2q7F7sT ▸ YouTube: https://www.youtube.com/@werchota-daskikochbuch English: ▸ Apple: https://podcasts.apple.com/in/podcast/the-ai-cookbook-ai-tools-enterprise-ai-leadership/id1823547405 ▸ Spotify: https://open.spotify.com/show/3MZ755kss8qdI5lQfxIUhH ▸ YouTube: https://www.youtube.com/@werchota-theaicookbookshow 📱 MALCOLM FOLGEN ▸ LinkedIn: https://linkedin.com/in/malcolmwerchota ▸ TikTok: https://www.tiktok.com/@malcolmwerchota ▸ Instagram: https://www.instagram.com/malcolmwerchotaai/ | |||
| E110: Iran & KI: Wie Algorithmen Regime stützen – und Widerstand ermöglichen | 13 janv. 2026 | 00:37:18 | |
Iran ist heute eines der deutlichsten Beispiele dafür, wie KI gleichzeitig Unterdrückung und Befreiung ermöglichen kann. Digitale Apartheid Das Internet in Iran ist ein Mehrklassen-System:
Über 83 % der Menschen nutzen VPNs. KI als Schweizer Taschenmesser des Widerstands Wo klassische VPNs scheitern, hilft KI:
Ergebnis: Wissens-Demokratisierung in Echtzeit. Therapie, Orientierung, Überleben KI ersetzt in Krisen staatliche Institutionen:
Ironie: Synthetische Realität & KI-Kriegsführung Iran (und seine Gegner) nutzen KI für:
Ergebnis: Das Regime schlägt zurück Das iranische Regime nutzt ein chinesisches KI-Tech-Stack:
Repression wird kontaktlos, skalierbar und kalt. WARUM DAS FÜR EUROPÄER RELEVANT IST Was heute in Iran passiert, ist ein Blueprint:
Die Technologien existieren auch bei uns. DAS FAZIT KI ist kein neutrales Werkzeug mehr.
Iran zeigt, wie Macht im KI-Zeitalter aussieht. KONTAKT & LINKS Website: https://www.werchota.ai | |||
| E109: Weekly KI Recap – KW2 - Infosys & Devin, ChatGPT Health, Meta-Manus, Nvidia CES, Anthropic | 11 janv. 2026 | 00:32:52 | |
Diese Woche zeigt, wie sehr sich KI von Tools zu Strategie verschiebt. 1️⃣ Infosys × Cognition: Devin im Enterprise Infosys verkauft seit Jahrzehnten Entwicklerstunden. Jetzt rollen sie Devin aus – einen agentischen KI-Coder. Klingt widersprüchlich? Ist es nicht. Wer sich nicht selbst kannibalisiert, wird kannibalisiert. 2️⃣ OpenAI Health: ChatGPT will deine Gesundheitsdaten 230 Mio. Menschen fragen wöchentlich ChatGPT zu Gesundheit. OpenAI öffnet einen Health-Bereich – nicht HIPAA-konform für Consumer, aber strategisch klar: Health ist der größte Lock-in-Markt. 3️⃣ Meta-Manus: Singapore Washing & China Nach der Übernahme von Manus prüft China Exportauflagen. Das bestätigt: KI-M&A ist heute Geopolitik. Talent, Ursprung und IP werden zu Waffen. 4️⃣ Nvidia auf der CES: Eure Hardware altert schneller als eure Abschreibung Blackwell ist kaum ausgeliefert, da kommt Vera Rubin. Dazu Alpamayo (Modelle für Autonomie/Robotik). 5️⃣ Anthropic sammelt weiter Milliarden Das ist kein Fundraising, das ist Wettrüsten. Compute ist die Waffe. 6️⃣ DeepSeek: Willkommen im Zeitalter von R&D Skalierung sättigt. Fortschritt kommt aus Trainings-Innovation, nicht aus mehr GPUs. Günstige Modelle sind oft „gut genug“ – bei 95 % geringeren Kosten. DAS FAZIT KW2 zeigt:
Willkommen in Phase 2 der KI-Industrie. KONTAKT & LINKS Website: https://www.werchota.ai SEO-TAGS Weekly KI Recap, Infosys Devin, Cognition AI, ChatGPT Health, OpenAI Gesundheit, Meta Manus China, Nvidia CES 2026, Vera Rubin, Alpamayo, Anthropic Finanzierung, DeepSeek KI, KI Forschung | |||
| E108: AI Drama - BYD vs. Tesla: Wie Musk die Gegenwart verlor – und vielleicht die Zukunft gewinnt | 07 janv. 2026 | 00:46:13 | |
Oktober 2011, Bloomberg TV. 15 Jahre später:
Diese Episode ist kein Autotest. ZWEI KI-PHILOSOPHIEN Tesla
BYD
DER WENDEPUNKT
Gleichzeitig liefert BYD:
Autonomie ohne Abo. DER TWIST
FSD v14 funktioniert. Die Frage ist nicht mehr: Kann Tesla es bauen? DAS FAZIT
Zwei Imperien. SHOW NOTES Titel: Serie: AI Drama KERNTHEMEN
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| E107: KI stürzte Maduro – Willkommen im kognitiven Zeitalter der Kriegsführung | 05 janv. 2026 | 00:35:55 | |
2:01 Uhr morgens, Caracas. Innerhalb weniger Stunden:
Das Entscheidende: WAS DIESE OPERATION ANDERS MACHT
Was früher 2.000 Analysten brauchte, erledigen heute 20 Personen mit KI. MENSCH IM LOOP – ABER MIT 20 SEKUNDEN Der Mensch ist nicht verschwunden.
Kill-Chain-Entscheidungen, die früher Tage dauerten, werden heute in Sekunden getroffen. WARUM DAS DIE WELT VERÄNDERT Die USA haben gezeigt:
Wie einst der Blitzkrieg eine neue Doktrin war, markiert diese Operation den Beginn einer neuen: KI-gestützte Kriegsführung. DIE PARALLELE ZUR WIRTSCHAFT Die gleichen Prinzipien gelten für Unternehmen:
Wenn das US-Militär so arbeitet, gibt es keine Ausrede, KI im Unternehmen nur für E-Mails zu nutzen. DAS FAZIT Diese Episode ist kein Plädoyer für Krieg. KI ist kein Assistent mehr. Was in Venezuela passiert ist, ist eine Warnung – für Staaten und Organisationen. SHOW NOTES Titel: Serie: AI Drama KERNTHEMEN
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| E106: Anthropic Report (Teil 2): Warum KI erst dann wirkt, wenn wir Organisationen neu denken | 02 janv. 2026 | 00:41:23 | |
Als Elektrizität eingeführt wurde, haben Fabriken zuerst nur Glühbirnen montiert. Genau dort stehen wir heute mit KI. Der Anthropic-Report zeigt: PHASE 1: BESCHLEUNIGUNG (WO WIR HEUTE SIND)
Aber: PHASE 2: NEUORGANISATION (WO DER VORTEIL LIEGT) Anthropic identifiziert menschliche Engpass-Fähigkeiten, die KI nicht ersetzt, sondern verstärkt:
DIE UNBEQUEME WAHRHEIT Die meisten KI-Projekte heute:
Firmen investieren in Tools, WAS FÜHRUNGSKRÄFTE JETZT TUN SOLLTEN
Oder wie Malcolm sagt: „KI macht uns nicht unmenschlicher. Sie gibt uns Zeit zurück, menschlicher zu werden.“ DAS FAZIT KI ist kein Turbo für alte Arbeit. Wer Phase 2 meistert, gewinnt. KONTAKT & LINKS Website: https://www.werchota.ai SEO-TAGS Anthropic Report, KI Produktivität, Phase 2 KI, KI Organisation, KI Transformation, Human Skills KI | |||
| E105: Meta kauft Manus für 2,5 Mrd. Dollar – warum KI-Agenten 2026 wirklich arbeiten werden | 01 janv. 2026 | 00:31:52 | |
Meta investiert 2025 60–70 Mrd. Dollar in KI-Infrastruktur – und erzielt damit bislang null direkten KI-Umsatz. Manus ist eine Agenten-Plattform, die Aufgaben autonom ausführt:
In nur 8 Monaten wuchs Manus auf 100 Mio. Dollar ARR und baute eines der stärksten Agenten-Teams weltweit auf. WARUM META MANUS GEKAUFT HAT
Meta bringt:
Das Ziel: KI-Agenten direkt in WhatsApp Business. DER GROSSE HEBEL: WHATSAPP BUSINESS Über 200 Millionen Unternehmen nutzen WhatsApp Business. Mit Manus-Agenten:
Das ist der Grund für die 2,5-Mrd.-Bewertung. WARUM MANUS ANDERS IST
Du beschreibst das Ergebnis, nicht die Schritte. RISIKEN & REALITÄT
Gleichzeitig:
WAS DU JETZT TUN SOLLTEST
DAS FAZIT Wir wechseln:
Die Agenten-Ära hat begonnen. KONTAKT & LINKS Website: https://www.werchota.ai SEO-TAGS Meta Manus, KI-Agenten, agentische KI, WhatsApp Business KI, digitale Mitarbeiter, KI-Automatisierung, Enterprise KI, Zukunft der Arbeit, Meta Übernahme, autonome KI | |||