GPT-5 vs. Google Gemini: Wir vergleichen die Stärken und Schwächen von GPT-5 und Gemini 2.5, wobei sich herausstellt, dass GPT-5 in vielen Bereichen überlegen ist, aber auch noch mit Bugs kämpft. Das Modell-Routing von GPT-5 ist ein Beispiel dafür. Wir besprechen auch die unterschiedlichen Preismodelle und die flexiblere Herangehensweise von Google im Vergleich zu Microsoft. Die Integration von Gemini in Google Workspace ist deutlich fortschrittlicher als die von Copilot in Microsoft Office – zumindest aktuell.

Die Herausforderungen des KI-Tool-Wechsels: Der Wechsel zwischen verschiedenen KI-Modellen (z.B. GPT-5, Gemini, Anthropic) ist aufwendig, da Prompts angepasst werden müssen. Es zeigt sich ein Bedarf an allrounder-fähigen Modellen, die alle Aufgaben bewältigen können, ohne den Anbieter oder die Modellversion wechseln zu müssen. Wir sprechen über die Entstehung von Produktkategorien (High-End, Mid-Tier, Low-Tier), die den Vergleich verschiedener Modelle vereinfachen könnten.

Das Testen von KI-Mitarbeitern (KI-Agents): Wie testet man einen KI-Agenten, bevor man ihn auf Kundenprozesse loslässt? Die Antwort ist nicht einfach. Da KI-Ergebnisse nicht deterministisch sind, braucht man statistische Methoden. Wir diskutieren die Notwendigkeit von synthetischen Testfällen, die von weiteren KIs generiert werden, und die Verwendung von KI als „Richter“ zur Evaluierung anderer KIs. Die Entwicklung und der Einsatz von KI-basierten Evaluationssystemen wird als zukunftsweisend gesehen.

KI im Journalismus: Die zunehmende Verwendung von KI-generierten Inhalten in Nachrichtenberichten wird diskutiert. Ich teile meine Bedenken über die zunehmende Abhängigkeit von KI-generierten Inhalten und frage mich nach der Zukunft des Journalismus, wenn KI-generierte Artikel als Expertenmeinung dargestellt werden. Wir besprechen Möglichkeiten, um die Zuverlässigkeit von Informationen sicherzustellen.

KI-Einführung im Unternehmen (Enablement): Viele Unternehmen scheitern mit der Einführung von KI, weil Use Cases isoliert betrachtet und nicht in die Geschäftsprozesse integriert werden. Wir unterstreichen die Notwendigkeit eines umfassenden Enablement-Programms, das nicht nur KI-Fähigkeiten vermittelt, sondern auch ein produktmanagementorientiertes Mindset fördert.