„KI ist, denke ich, eine Art Faulheitsfalle. Alles wird leichter, schneller und angenehmer. Dann muss man sich nicht anstrengen. Aber dann kann man auch keine neuen Fähigkeiten, keine neuen Skills lernen."

KI entscheidet, KI produziert, KI schreibt — aber wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht? Und wer bekommt den Lob, wenn es gut läuft?

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz stellt nicht nur Techniker und Regulierer vor neue Aufgaben, sondern stürzt uns mitten in eine der tiefsten philosophischen Debatten der Menschheitsgeschichte: Was sind wir, wenn Maschinen das übernehmen, was uns einmal definiert hat — Denken, Schreiben, Urteilen, Entscheiden? Aristoteles, Kant und Bentham hatten keine Antwort auf autonome Waffensysteme, digitale Zwillinge oder Grief-Bots. Brauchen wir also neue Ethik für eine neue Welt?

Sven Nyholm ist Professor für Ethik der Künstlichen Intelligenz an der LMU München und Principal Investigator am Munich Center for Machine Learning — einer der meistzitierten Philosophen in diesem Feld weltweit. Im Gespräch mit uns erklärt er, warum KI nicht einfach den kategorischen Imperativ lesen und befolgen kann, was es bedeutet, wenn Bots miteinander eine eigene „Religion" entwickeln — und warum KI vielleicht die größte Faulheitsfalle der Menschheitsgeschichte ist. Außerdem: Was europäische Regulierung und Jazz gemeinsam haben, warum Anthropic von Bewerbern handgeschriebene Texte verlangt — und ob KI unser Leben sinnvoller oder nur bequemer macht.

Wer entscheidet, was ChatGPT antwortet? Nicht nur die Entwickler – auch ein einziger Text, ein sogenannter Systemprompt, der vor jeder Anfrage steht. Und Elon Musk kann den Systemprompt von Grok ändern - damit beeinflussen, was Millionen Menschen täglich an Antworten bekommen. Das klingt technisch, ist es aber nicht: Und genau solche Zusammenhänge versucht Letitia Parcalabescu ihren Zuschauern beizubringen.

KI ist längst in der Mitte der Gesellschaft angekommen. Aber das Verständnis für das, was dahintersteckt, hält nicht Schritt. Begriffe wie Large Language Model, Tokenization oder Systemprompt geistern durch Medien und Meetings – und werden kaum erklärt.

Letitia ist Forscherin bei Aleph Alpha Research und hat ihren Doktor in Computerlinguistik an der Universität Heidelberg gemacht. Bekannt ist sie aber vor allem für ihren YouTube-Kanal "AI Coffee Break" – kurze, lockere Videos, in denen eine Kaffeebohne die neueste KI-Forschung erklärt. Und so senkt sie die Schwelle dafür, sich mit komplexen Themen auseinanderzusetzen.

Im Gespräch mit uns erklärt sie, welche KI-Begriffe wirklich jeder kennen sollte, warum Sprachmodelle besser antworten, wenn man ihnen 10 Euro verspricht – und warum Wissenschaft kein steifes Format braucht, um ernst genommen zu werden.

Reinhören und anschließend den Kanal auf YouTube abonnieren: AI Coffee Break with Letititia. Die Kaffeebohne wartet.

Dr. Letitia Parcalabescu ist KI-Forscherin bei Aleph Alpha Research, wo sie seit Oktober 2024 an trainierbaren, interpretierbaren Reasoning-Modellen arbeitet und PhD-Studierende betreut. Ihren Doktortitel erwarb sie 2024 mit "summa cum laude" in Computerlinguistik an der Universität Heidelberg; ihre Dissertation untersuchte, wie Sprach- und Bildmodalitäten in multimodalen Transformern zusammenwirken und wie sich ihre jeweiligen Beiträge messen lassen. Dem voraus gingen ein Masterstudium in Physik und ein Doppel-Bachelor in Angewandter Informatik und Physik – allesamt in Heidelberg, gefördert durch ein DAAD-Stipendium.

Parallel zu ihrer Forschungskarriere gründete sie im August 2021 das Science-Communication-Projekt Explanation Mark mit. Bekannt ist sie vor allem durch ihren YouTube-Kanal "AI Coffee Break with Letitia", auf dem eine animierte Kaffeebohne aktuelle KI-Forschungsergebnisse in kompakten 10-20-minütigen Videos erklärt. Der Kanal entstand ursprünglich aus Corona-bedingten Uni-Aufzeichnungen – Letitia zog daraus kürzere, lockerere öffentliche Videos. Die Kaffeebohne als Avatar wählte sie, weil sie anfangs nicht den Mut hatte, ihr Gesicht zu zeigen. Heute tritt sie auf internationalen KI-Konferenzen auf und war u.a. Podiumsgast beim DAAD-geförderten Programm Real AI (TUM/LMU).

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In der Schule lernen wir für's Leben. Doch was passiert, wenn wir das Lernen an die KI auslagern?

Die Kinder unserer Generation wachsen nicht nur mit dem Internet und Google als unendlichem Wissensspeicher auf: Sie sind die erste Generation, in der KI und Chatbots übermenschliche Fähigkeiten jederzeit und überall zur Verfügung stellen. Sie können Lernpartner sein, die den Unterrichtsstoff nochmals erklären. Sie können aber auch sämtliche Schulaufgaben mal kurz im Handstreich erledigen.

Lagern wir nun also auch das Denken aus? Und wie kann das bisherige Konzept der Vermittlung von Wissen und Fähigkeiten noch funktionieren, wenn immer mehr verschwimmt, was vom Menschen und was aus der Maschine kommt?

Das Thema Schule lässt nun wirklich niemanden kalt. Jeder hat sie durchlaufen, manche viele sie mit ihren Kindern erneut mit, und manche kehren sogar wieder an die Schule zurück. Unsere heutigen Studio-Gäste Prof. Florian Karsten und Prof. Jochen Kuhn sind Profis, was Bildung angeht: Sie forschen zum Thema Bildung und bilden die zukünftigen Lehrer aus.

In unserem Gespräch werden zwei Dinge schnell klar: KI ist weder aus dem Lehrerzimmer noch aus dem Kinderzimmer noch wegzudenken. Und: Wir haben viel mehr Fragen als Antworten. Zeit also für eine erste Bestandsaufnahme, uns mit diesem "Neuland KI" im Bildungssystem auseinanderzusetzen. Fortsetzung folgt…

n dieser Folge sprechen wir mit Anna Kopp, Director Microsoft Digital Germany, über eine der zentralen Fragen unserer Zeit: Wie bringen wir technologische Innovation – insbesondere KI und Agenten – sinnvoll mit menschlicher Arbeit zusammen?

Anna blickt auf über 20 Jahre bei Microsoft zurück und beschreibt eindrucksvoll, wie sich Arbeit seit der Pandemie verändert hat: mehr Meetings, mehr E-Mails, mehr Komplexität – bei gleichbleibenden Zielen. Wir diskutieren, warum KI für viele Wissensarbeiter inzwischen unverzichtbar ist, wo ihre Grenzen liegen und weshalb Governance, Datenqualität und Unternehmenskultur entscheidender sind als einzelne Tools.

Ein besonderer Fokus liegt auf Agentic AI: Was Agenten heute schon leisten, warum sie eher wie neue Kolleginnen und Kollegen als wie Apps zu verstehen sind und weshalb Unternehmen jetzt lernen müssen, mit Tausenden von Agenten strukturiert umzugehen. Anna erklärt, warum gute Daten die Grundlage jeder KI-Nutzung sind und weshalb Innovation immer von echten Problemen ausgehen sollte – nicht von Technologiebegeisterung allein.

Wir sprechen außerdem über digitales Mindset, Lernkultur, Verantwortung der Geschäftsführung und darüber, warum Transformation ohne Zeit zum Nachdenken nicht funktionieren kann. Eine Folge über Technologie – und vor allem über Menschen.

Darum geht es in dieser Folge:

In dieser Folge geht es nach Las Vegas: Wir berichten live von der CES, der weltweit größten Messe für Consumer-Elektronik – und inzwischen auch eine der Leitmessen der globalen Automobil-Industrie.

Für Auto-Fans war auf der diesjährigen CES wenig zu beobachten – könnte man meinen. Denn die meisten Hersteller verzichteten auf große Stände und Fahrzeugvorstellungen. Sehr spannend ist aber dennoch, was unter der Motorhaube passiert. Und da bahnen sich weitere große Disruptionen an.

Zentrales Thema war der Perspektivwechsel: Weg von sichtbaren Gimmicks, hin zu den strukturellen Grundlagen moderner KI. Hardware wird zunehmend Commodity, der eigentliche Wettbewerb verlagert sich auf Trainingsdaten, Simulationsumgebungen, Reasoning-Modelle und skalierbare Infrastrukturen.

Die wichtigste KI-Anwendung im Auto bleibt dabei das automatisierte Fahren. Besonders spannend ist dabei der Umgang mit dem „Longtail“ – jenen seltenen, aber sicherheitskritischen Situationen, die autonome Systeme heute noch vor große Probleme stellen. Und hier hilft die KI der KI, wie die spannende Keynote von NVIDIA-Gründen Jen-Hsun Huang aufzeigte.

Das große Leitmotiv der CES war Physical AI: Nach der Sprache erobern nun KI-Modelle auch die dreidimensionale Welt und kombinieren Sprache, Bilder, 3D und Aktionen. Humanoide Roboter können sich wie Menschen bewegen, wenngleich es mit dem gesunden Menschenverstand noch etwas hapert. Aber eines ist klar: autonome Fahrzeuge werden nur eines von vielen physischen KI-Endgeräten sein, und unsere Welt wird um viele technische Mitbewohner reicher werden. Wie wir uns in dieser neuen Wohngemeinschaft wohl gemeinsam arrangieren werden?

In dieser Folge nehmen wir uns gemeinsam mit dem Soziologen Armin Nassehi die vielleicht wichtigste Frage unserer Zeit vor: Warum wissen wir so genau, was sich ändern muss – und scheitern dennoch regelmäßig an der Umsetzung?

Wir starten mit der Diagnose einer kollektiven Transformationsmüdigkeit. Klimawandel, Digitalisierung, geopolitische Verschiebungen – die Ziele sind formuliert, die Probleme benannt, die Dringlichkeit unbestritten. Und doch passiert gefühlt zu wenig. Armin zeigt, dass dieses Gefühl kein individuelles Versagen ist, sondern tief in den Strukturen moderner Gesellschaften verankert liegt.

Dabei müssen wir klar zwischen Organisationen und Gesellschaften unterscheiden. Unternehmen funktionieren, weil sie die „Fiktion der Steuerbarkeit“ aufrechterhalten: klare Ziele, klare Verantwortlichkeiten, definierte Erfolgsparameter. Gesellschaften hingegen sind keine Firmen. Wer versucht, sie mit denselben Logiken zu führen, landet bei überbordender Bürokratie, Kontrollillusionen oder – historisch betrachtet – autoritären Tendenzen.

Wir sprechen auch darüber, warum die große politische Gesten zwar mobilisieren, aber selten transformieren. Warum echte Veränderung nicht aus moralischen Appellen entsteht, sondern aus mühsam ausgehandelten, kleinteiligen Schritten – und weshalb Win-win-Konstellationen zwischen Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Kommunen entscheidender sind als jede Sonntagsrede.

Zum Schluss wird es grundsätzlich: Wir ordnen KI und Digitalisierung als Medienbruch ein, vergleichbar mit dem Buchdruck. Daten werden zur eigentlichen Wirklichkeit, KI spiegelt uns unser eigenes Denken als Muster-Rekombination – und stellt damit unsere klassische Vorstellungen von Expertise in Frage. Der neue Experte ist nicht mehr derjenige, der alles weiß, sondern derjenige, der mit diesen Systemen kritisch und produktiv umgehen kann.

Armin Nassehis Blick hilft, Transformation nicht länger zu romantisieren oder managen zu wollen, sondern sie als das zu begreifen, was sie ist: ein komplexer, konfliktreicher, sozialer Prozess, der uns alle betrifft – im Unternehmen, im Privaten und in der Gesellschaft.

Eine Studie des MIT hat vor einigen Wochen viele aufgeschreckt: KI scheint zwar in privater Hand längst zum Alltag zu gehören, aber die Anwendungen in den Firmen bleiben weit hinter der Erwartungen zurück. Viel Lärm um nichts also?

Weit gefehlt. Denn wie so oft sind die vielversprechenden Narrative nicht unbedingt hilfreich, um neue Technologien tatsächlich produktiv zum Einsatz zu bringen. Nicht ohne Grund braucht es viel Expertise, um in industriellen Anwendungen Produkte und Services auf den Markt zu bringen.

Wenn KI hier helfen soll, die Produktivität zu steigern - und langweilige Routinejobs zu automatisieren -, dann müssen Mensch und Maschine beginnen, eng zusammenzuarbeiten. Denn ganz gleich, wie gut die "Foundational Models" sind, sie brauchen auch in nächster Zeit noch menschliches Bewertungsvermögen, um das wahrscheinlichste Ergebnis vom richtigen Ergebnis zu unterscheiden.

Und das bedeutet: Die erfolgreiche Einführung von KI in Unternehmen ist weit mehr als eine technische Frage, sie benötigt die Einbeziehung der Mitarbeitenden von Anfang an - sonst sind die Projekte zum Scheitern verurteilt.

Unser Studiogast Prof. Sabine Pfeifer untersucht am Institut für Soziologie der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, wie dieses Zusammenspiel von Technik, Arbeit und Gesellschaft erfolgreich gelingen kann.

Es fühlt sich schon wie eine Ewigkeit an, aber der große Auftritt der "generativen KI" jährt sich erst zum dritten Mal. Und ob KI-Blase oder nicht: KI macht sich unaufhaltsam daran, alle Lebensbereiche grundlegend zu verändern.

Unser Studiogast Wencke Schmidt leitet bei Google das deutsche Cloud-Geschäft in der Automobilbranche. Und auch diese Branche wird durch KI stark verändert: nicht nur im Fahrzeug selber, sondern vor allem auch im Entwicklungsprozess.

Die neuen KI-unterstützten Fähigkeiten ermöglichen uns Dinge, die vor Kurzem noch Science Fiction waren. Und sie entwickeln sich exponentiell weiter, weil wir mit KI noch bessere KI bauen können: Wir stehen also gerade erst am Beginn einer langen Entwicklung.

Das bringt Veränderung an allen Fronten mit sich, für die Gesellschaft, für Firmen, aber auch für jeden Einzelnen. Wir haben Wencke gefragt, wie KI ihr Leben bereits heute verändert hat - als jemand, der direkt an der Quelle sitzt.

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Das Entwickeln von physischen Produkten ist eine Sache für Experten: Der Umgang mit CAD-Systemen, die Konstruktion von Bauteilen, die Kenntnis der Normen, die Umsetzung von Anforderungen und Spezialwissen für unterschiedlichste Tools mit vielen Schnittstellen - das erfordert ein Ingenieurstudium.

Wie aber wäre es, wenn die Produktentwicklung auf einer gemeinsamen, visuellen Sprache aufbauen würde - ein einfaches System von Elementen und Funktionen, die miteinander wie Plug&Play kombinierbar sind. Und auf deren Basis KI-Agenten immer mehr der Routine-Aufgaben übernehmen, so dass die menschlichen Experten sich auf das konzentrieren könnten, was den Menschen ausmacht.

Unser Studiogast Moritz Maier hat sich als Co-Founder von Synera dieser Aufgabe gestellt. Sein Startup baut eine Plattform, in der die Produktentwicklung wie beim "Low Code" Programmieren vereinfacht wird. Ganz nebenbei entsteht eine konsistente Datenumgebung, die den Einsatz von AI Agenten erst sinnvoll ermöglicht.

Der Weg dorthin war für Moritz und seine Mitstreiter alles andere als eine gerade Linie. Die erste Gründungsidee war es, die Effizienz der Bauweisen der Natur auch für Konstruktionsaufgaben nutzbar zu machen. Eine tolle, aber mühsam umsetzbare Idee, die letztlich aber die perfekte Grundlage für den heutigen Ansatz geliefert hat. Nun steht der Sprung in die USA an, um auch im Hotspot für AI anzugreifen. Wir wünschen dem Team viel Erfolg!

Unser Werbepartner in dieser Folge ist clockodo.com - eine tolle App und Plattform, um eure Arbeitszeiten zu erfassen.

Wer ins unternehmerische Risiko geht, der hat es nicht leicht. Selten ist die erste Idee diejenige, die auch funktioniert - für die Kunden, aber auch mit dem Team.

Unserer Podcast-Gast hat nicht den leichten Weg eingeschlagen. Statt einer Karriere in der Beratung oder der Automobilwirtschaft hat sie gemeinsam mit Wegbegleitern ein Startup zum Thema Web 3.0/Blockchain gegründet, um dann festzustellen: Das Thema fliegt nicht wie geplant.

Scheitern, sich hinsetzen, und neu anfangen: Das nennt sich auf englisch "Pivot". Und dieser Pivot ist Anne mit ihrem zweiten Startup Leegle.AI wunderbar gelungen. Nun kümmert sich AI darum, dass Firmen die Vielzahl von Regulatorien identifizieren und sicher anwenden können.

Die persönliche Geschichte von Anne ist eine tolle Inspiration für viele andere - und daher haben wir sie auch live auf der herCareer-Messe in München aufgenommen, Europas führender Karriere- und Networking-Plattform für Frauen.

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