Folgennummer: L006

Titel: Die KI-Blase 2025 – Platzt das 17-Billionen-Dollar-Kartenhaus?

Die künstliche Intelligenz (KI) wird als die bedeutendste technologische Welle des 21. Jahrhunderts gefeiert. Doch im Jahr 2025 zeigen die Märkte klassische Anzeichen einer Spekulationsblase. Mit einer geschätzten Marktkapitalisierung von 17 Billionen US-Dollar sind die KI-bezogenen Investitionen 17-mal so groß wie die Dot-Com-Blase zur Jahrtausendwende. Die Bewertungen führender Unternehmen wie NVIDIA ($4,5 Billionen) und OpenAI ($500 Milliarden) scheinen losgelöst von fundamentalen Kennzahlen.

In unserem tiefgehenden Podcast beleuchten wir die beunruhigenden Parallelen zur Geschichte und die akuten Warnsignale, die auf einen bevorstehenden Knall hindeuten, der bis zu $40 Billionen Marktwert vernichten könnte.

Das Geldkarussell: Zirkuläre Deals und gigantische Verluste

Die größte rote Flagge ist die Finanzierungsstruktur: Ein zirkuläres Spiel zwischen wenigen Tech-Giganten treibt die Bewertungen in die Höhe.

• NVIDIA, dessen P/E-Verhältnis bei extremen 75x lag, hat $100 Milliarden in OpenAI investiert. OpenAI verwendet diese Mittel, um im Gegenzug NVIDIA-Chips zu kaufen.

• Microsoft sicherte sich $250 Milliarden an Verpflichtungen für Azure Cloud Services von OpenAI. Dieses geschlossene System, in dem 3–4 Firmen die KI-Landschaft kontrollieren, maskiert die tatsächliche Zerbrechlichkeit.

Trotz dieser astronomischen Bewertungen arbeiten die Hype-Firmen mit massiven Verlusten: OpenAI rechnet für 2024 mit voraussichtlichen Verlusten von $5 Milliarden und hat einen jährlichen Cash Burn von etwa $14 Milliarden. Das Unternehmen muss $125 Milliarden Umsatz erreichen, um bis 2029 die Gewinnschwelle zu überschreiten. Zudem sind 85 % der KI-Startups unprofitabel, erreichen aber Unicorn-Status.

Schulden-Bombe und fehlende Rendite

Die massiven Kapitalausgaben (Capex), die global auf $1,2 Billionen im Jahr 2025 geschätzt werden, erinnern an die Überinvestitionen der Dot-Com-Ära. Große Akteure finanzieren diesen Ausbau aggressiv über Fremdkapital; Meta etwa emittierte eine Rekordanleihe über $30 Milliarden.

Besonders alarmierend ist die Kluft zwischen Investition und Ergebnis: Eine MIT-Studie aus 2025 ergab, dass 95 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern und keinen messbaren ROI erzielen. Nur 5% dieser Pilotprojekte schaffen es in die Skalierung.

Marktsentiment und Szenarien

Die Konzentration ist enorm, da die "Magnificent Seven" 35 % des S&P 500 ausmachen. Die Anlegerstimmung ist nervös: 54 % der Fondsmanager halten KI-Aktien für überbewertet oder sehen sie bereits im Blasen-Territorium.

Die Wahrscheinlichkeit eines Platzens der Blase wird auf 65 % bis Mitte 2026 geschätzt. Die Crash-Szenarien reichen von einer moderaten Korrektur um 15 % (40 % Wahrscheinlichkeit) bis hin zu einem Systemischen Crash mit Einbrüchen von 50 % oder mehr (25 % Wahrscheinlichkeit).

KI ist eine Revolution, aber die Bewertungen in 2025 sind spekulativ. Wir liefern Ihnen die Fakten und zeigen, wie Sie die Signale erkennen.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: Q006

Titel: Die KI-Blase 2025 – Platzt das 17-Billionen-Dollar-Kartenhaus?

Die künstliche Intelligenz (KI) wird als die bedeutendste technologische Welle des 21. Jahrhunderts gefeiert. Doch im Jahr 2025 zeigen die Märkte klassische Anzeichen einer Spekulationsblase. Mit einer geschätzten Marktkapitalisierung von 17 Billionen US-Dollar sind die KI-bezogenen Investitionen 17-mal so groß wie die Dot-Com-Blase zur Jahrtausendwende. Die Bewertungen führender Unternehmen wie NVIDIA ($4,5 Billionen) und OpenAI ($500 Milliarden) scheinen losgelöst von fundamentalen Kennzahlen.

In unserem tiefgehenden Podcast beleuchten wir die beunruhigenden Parallelen zur Geschichte und die akuten Warnsignale, die auf einen bevorstehenden Knall hindeuten, der bis zu $40 Billionen Marktwert vernichten könnte.

Das Geldkarussell: Zirkuläre Deals und gigantische Verluste

Die größte rote Flagge ist die Finanzierungsstruktur: Ein zirkuläres Spiel zwischen wenigen Tech-Giganten treibt die Bewertungen in die Höhe.

• NVIDIA, dessen P/E-Verhältnis bei extremen 75x lag, hat $100 Milliarden in OpenAI investiert. OpenAI verwendet diese Mittel, um im Gegenzug NVIDIA-Chips zu kaufen.

• Microsoft sicherte sich $250 Milliarden an Verpflichtungen für Azure Cloud Services von OpenAI. Dieses geschlossene System, in dem 3–4 Firmen die KI-Landschaft kontrollieren, maskiert die tatsächliche Zerbrechlichkeit.

Trotz dieser astronomischen Bewertungen arbeiten die Hype-Firmen mit massiven Verlusten: OpenAI rechnet für 2024 mit voraussichtlichen Verlusten von $5 Milliarden und hat einen jährlichen Cash Burn von etwa $14 Milliarden. Das Unternehmen muss $125 Milliarden Umsatz erreichen, um bis 2029 die Gewinnschwelle zu überschreiten. Zudem sind 85 % der KI-Startups unprofitabel, erreichen aber Unicorn-Status.

Schulden-Bombe und fehlende Rendite

Die massiven Kapitalausgaben (Capex), die global auf $1,2 Billionen im Jahr 2025 geschätzt werden, erinnern an die Überinvestitionen der Dot-Com-Ära. Große Akteure finanzieren diesen Ausbau aggressiv über Fremdkapital; Meta etwa emittierte eine Rekordanleihe über $30 Milliarden.

Besonders alarmierend ist die Kluft zwischen Investition und Ergebnis: Eine MIT-Studie aus 2025 ergab, dass 95 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern und keinen messbaren ROI erzielen. Nur 5% dieser Pilotprojekte schaffen es in die Skalierung.

Marktsentiment und Szenarien

Die Konzentration ist enorm, da die "Magnificent Seven" 35 % des S&P 500 ausmachen. Die Anlegerstimmung ist nervös: 54 % der Fondsmanager halten KI-Aktien für überbewertet oder sehen sie bereits im Blasen-Territorium.

Die Wahrscheinlichkeit eines Platzens der Blase wird auf 65 % bis Mitte 2026 geschätzt. Die Crash-Szenarien reichen von einer moderaten Korrektur um 15 % (40 % Wahrscheinlichkeit) bis hin zu einem Systemischen Crash mit Einbrüchen von 50 % oder mehr (25 % Wahrscheinlichkeit).

KI ist eine Revolution, aber die Bewertungen in 2025 sind spekulativ. Wir liefern Ihnen die Fakten und zeigen, wie Sie die Signale erkennen.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: L005

Titel: KI lernt die Welt: Der Weg zur nächsten Generation KI

Vom Muster zum Verstand: Wie KI lernt, die Welt zu begreifen

Die moderne KI steckt in einem Paradox: Systeme wie AlphaFold lösen hochkomplexe wissenschaftliche Rätsel, scheitern aber oft an einfachem Alltagsverstand. Woran liegt das? Aktuelle Modelle sind häufig nur „Säcke voller Heuristiken“ – eine Ansammlung von Faustregeln, denen ein zusammenhängendes Bild der Realität fehlt. Die Lösung für dieses Problem liegt in sogenannten „Weltmodellen“. Sie sollen der KI ermöglichen, die Welt so zu verstehen, wie ein Kind es lernt: durch die Entwicklung einer internen Simulation der Realität. Was genau ist ein Weltmodell? Stellen Sie es sich als eine interne, computergestützte Simulation der Realität vor – eine Art „rechnerische Schneekugel“. Ein solches Modell hat zwei zentrale Aufgaben: die Mechanismen der Welt zu verstehen, um den gegenwärtigen Zustand abzubilden, und zukünftige Zustände vorherzusagen, um Entscheidungen zu lenken. Dies ist der entscheidende Schritt, um über statistische Korrelationen hinauszugehen und Kausalität zu begreifen – also zu erkennen, dass der Hahn kräht, weil die Sonne aufgeht, nicht nur wenn sie aufgeht.

Die strategische Bedeutung von Weltmodellen wird deutlich, wenn man die Grenzen heutiger KI betrachtet. Modelle ohne Weltverständnis sind oft brüchig und unzuverlässig. So kann eine KI zwar den Weg durch Manhattan fast perfekt beschreiben, scheitert aber komplett, wenn nur eine einzige Strasse blockiert ist – weil ihr ein echtes, flexibles Verständnis der Stadt als Ganzes fehlt. Nicht ohne Grund übertreffen Menschen KI-Systeme immer noch deutlich bei Planungs- und Vorhersageaufgaben, die ein echtes Weltverständnis erfordern. Robuste und verlässliche KI ist ohne diese Fähigkeit kaum denkbar.

Die Forschung verfolgt zwei faszinierende, aber grundverschiedene Philosophien, um diese Weltmodelle zu erschaffen. Der eine Weg, den etwa OpenAI mit dem Videomodell Sora beschreitet, ist eine Wette auf pures Skalieren: Aus riesigen Mengen an Videodaten soll die KI implizit die physikalischen Regeln unserer Welt lernen – von 3D-Konsistenz bis zur Objektpermanenz. Der andere Weg, wie ihn Systeme wie Googles NeuralGCM oder die sogenannte „MLLM-WM-Architektur“ verfolgen, ist ein hybrider Ansatz: Hier werden wissensbasierte, physikalische Simulatoren gezielt mit dem semantischen Schlussfolgern von Sprachmodellen kombiniert. Die Zukunft liegt jedoch nicht in einem Entweder-oder, sondern in der Synthese beider Ansätze. Sprachmodelle ermöglichen kontextbezogenes Denken, ignorieren aber physikalische Gesetze, während Weltmodelle die Physik beherrschen, aber kein semantisches Verständnis besitzen. Erst ihre Verbindung schliesst die entscheidende Lücke zwischen abstraktem Schlussfolgern und geerdeter, physikalischer Interaktion.

Der Wandel hin zu Weltmodellen markiert mehr als nur einen technischen Fortschritt – es ist ein fundamentaler Schritt von einer KI, die Muster erkennt, zu einer KI, die zu echtem Schlussfolgern fähig ist. Dieser Ansatz gilt als entscheidender Baustein auf dem Weg zu einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) und schafft die Grundlage für vertrauenswürdigere, anpassungsfähigere und letztlich intelligentere Systeme.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: Q005

Titel: KI lernt die Welt: Der Weg zur nächsten Generation KI

Vom Muster zum Verstand: Wie KI lernt, die Welt zu begreifen

Die moderne KI steckt in einem Paradox: Systeme wie AlphaFold lösen hochkomplexe wissenschaftliche Rätsel, scheitern aber oft an einfachem Alltagsverstand. Woran liegt das? Aktuelle Modelle sind häufig nur „Säcke voller Heuristiken“ – eine Ansammlung von Faustregeln, denen ein zusammenhängendes Bild der Realität fehlt. Die Lösung für dieses Problem liegt in sogenannten „Weltmodellen“. Sie sollen der KI ermöglichen, die Welt so zu verstehen, wie ein Kind es lernt: durch die Entwicklung einer internen Simulation der Realität. Was genau ist ein Weltmodell? Stellen Sie es sich als eine interne, computergestützte Simulation der Realität vor – eine Art „rechnerische Schneekugel“. Ein solches Modell hat zwei zentrale Aufgaben: die Mechanismen der Welt zu verstehen, um den gegenwärtigen Zustand abzubilden, und zukünftige Zustände vorherzusagen, um Entscheidungen zu lenken. Dies ist der entscheidende Schritt, um über statistische Korrelationen hinauszugehen und Kausalität zu begreifen – also zu erkennen, dass der Hahn kräht, weil die Sonne aufgeht, nicht nur wenn sie aufgeht.

Die strategische Bedeutung von Weltmodellen wird deutlich, wenn man die Grenzen heutiger KI betrachtet. Modelle ohne Weltverständnis sind oft brüchig und unzuverlässig. So kann eine KI zwar den Weg durch Manhattan fast perfekt beschreiben, scheitert aber komplett, wenn nur eine einzige Strasse blockiert ist – weil ihr ein echtes, flexibles Verständnis der Stadt als Ganzes fehlt. Nicht ohne Grund übertreffen Menschen KI-Systeme immer noch deutlich bei Planungs- und Vorhersageaufgaben, die ein echtes Weltverständnis erfordern. Robuste und verlässliche KI ist ohne diese Fähigkeit kaum denkbar.

Die Forschung verfolgt zwei faszinierende, aber grundverschiedene Philosophien, um diese Weltmodelle zu erschaffen. Der eine Weg, den etwa OpenAI mit dem Videomodell Sora beschreitet, ist eine Wette auf pures Skalieren: Aus riesigen Mengen an Videodaten soll die KI implizit die physikalischen Regeln unserer Welt lernen – von 3D-Konsistenz bis zur Objektpermanenz. Der andere Weg, wie ihn Systeme wie Googles NeuralGCM oder die sogenannte „MLLM-WM-Architektur“ verfolgen, ist ein hybrider Ansatz: Hier werden wissensbasierte, physikalische Simulatoren gezielt mit dem semantischen Schlussfolgern von Sprachmodellen kombiniert. Die Zukunft liegt jedoch nicht in einem Entweder-oder, sondern in der Synthese beider Ansätze. Sprachmodelle ermöglichen kontextbezogenes Denken, ignorieren aber physikalische Gesetze, während Weltmodelle die Physik beherrschen, aber kein semantisches Verständnis besitzen. Erst ihre Verbindung schliesst die entscheidende Lücke zwischen abstraktem Schlussfolgern und geerdeter, physikalischer Interaktion.

Der Wandel hin zu Weltmodellen markiert mehr als nur einen technischen Fortschritt – es ist ein fundamentaler Schritt von einer KI, die Muster erkennt, zu einer KI, die zu echtem Schlussfolgern fähig ist. Dieser Ansatz gilt als entscheidender Baustein auf dem Weg zu einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) und schafft die Grundlage für vertrauenswürdigere, anpassungsfähigere und letztlich intelligentere Systeme.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: Q004

Titel: KI-Browser: 5 alarmierende Fakten – Der Preis der Bequemlichkeit

Der Hype um KI-gestützte Browser wie ChatGPT Atlas und Perplexity Comet verspricht eine Revolution – die Automatisierung alltäglicher Aufgaben. Doch der Preis dafür ist hoch: digitale Sicherheit und Privatsphäre.

In dieser Episode decken wir die oft beunruhigenden Wahrheiten hinter dieser neuen Technologie auf und zeigen, was die Nutzer wissen müssen, bevor sie den Wechsel wagen. Wir betrachten die ungelösten Risiken und die Kluft zwischen Marketing-Versprechen und operativer Realität.

1. Ihr Assistent als Insider-Bedrohung: Wie die Angriffsmethode der "indirekten Prompt-Injection" den KI-Agenten zum "verwirrten Gehilfen" (confused deputy) macht. Da der Agent mit Ihren Anmeldedaten arbeitet, missbraucht er Ihre vollen Zugriffsrechte auf E-Mail und Cloud-Konten.

2. Die Neue Ära der "Totalen Überwachung": Um nützlich zu sein, benötigen KI-Browser tiefe Einblicke in Ihr gesamtes digitales Leben. Funktionen wie "Browser Memories" erstellen detaillierte Profile, die nicht nur Gewohnheiten, sondern auch Gedanken, Wünsche und Absichten abbilden.

3. Kampf mit einfachen Aufgaben: Die beeindruckenden Demos spiegeln nicht die Realität. KI-Agenten scheitern katastrophal bei Aufgaben, die "ästhetisches Urteilsvermögen" oder die Navigation in für Menschen entworfenen Benutzeroberflächen erfordern.

4. Traditionelle Sicherheit ist obsolet: Altbewährte Schutzmaßnahmen wie die Same-Origin-Policy (SOP) und Antiviren-Tools versagen bei Prompt-Injection-Angriffen. Die architektonische Schwäche des KI-Agenten selbst umgeht etablierte Sicherheitsbarrieren.

5. Sie sind im "Browser-Krieg": Der enorme Druck, schnell neue Funktionen zu veröffentlichen, führt zur Vernachlässigung von Sicherheit und Datenschutz. Nutzer werden zu unwissentlichen Testpersonen in einem live stattfindenden Sicherheitsexperiment.

Fazit: Sind Sie bereit, digitale Sicherheit und Privatsphäre gegen die verlockende Bequemlichkeit eines fehlerhaften KI-Copiloten einzutauschen?

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: L004

Titel: KI-Browser: 5 alarmierende Fakten – Der Preis der Bequemlichkeit

Der Hype um KI-gestützte Browser wie ChatGPT Atlas und Perplexity Comet verspricht eine Revolution – die Automatisierung alltäglicher Aufgaben. Doch der Preis dafür ist hoch: digitale Sicherheit und Privatsphäre.

In dieser Episode decken wir die oft beunruhigenden Wahrheiten hinter dieser neuen Technologie auf und zeigen, was die Nutzer wissen müssen, bevor sie den Wechsel wagen. Wir betrachten die ungelösten Risiken und die Kluft zwischen Marketing-Versprechen und operativer Realität.

1. Ihr Assistent als Insider-Bedrohung: Wie die Angriffsmethode der "indirekten Prompt-Injection" den KI-Agenten zum "verwirrten Gehilfen" (confused deputy) macht. Da der Agent mit Ihren Anmeldedaten arbeitet, missbraucht er Ihre vollen Zugriffsrechte auf E-Mail und Cloud-Konten.

2. Die Neue Ära der "Totalen Überwachung": Um nützlich zu sein, benötigen KI-Browser tiefe Einblicke in Ihr gesamtes digitales Leben. Funktionen wie "Browser Memories" erstellen detaillierte Profile, die nicht nur Gewohnheiten, sondern auch Gedanken, Wünsche und Absichten abbilden.

3. Kampf mit einfachen Aufgaben: Die beeindruckenden Demos spiegeln nicht die Realität. KI-Agenten scheitern katastrophal bei Aufgaben, die "ästhetisches Urteilsvermögen" oder die Navigation in für Menschen entworfenen Benutzeroberflächen erfordern.

4. Traditionelle Sicherheit ist obsolet: Altbewährte Schutzmaßnahmen wie die Same-Origin-Policy (SOP) und Antiviren-Tools versagen bei Prompt-Injection-Angriffen. Die architektonische Schwäche des KI-Agenten selbst umgeht etablierte Sicherheitsbarrieren.

5. Sie sind im "Browser-Krieg": Der enorme Druck, schnell neue Funktionen zu veröffentlichen, führt zur Vernachlässigung von Sicherheit und Datenschutz. Nutzer werden zu unwissentlichen Testpersonen in einem live stattfindenden Sicherheitsexperiment.

Fazit: Sind Sie bereit, digitale Sicherheit und Privatsphäre gegen die verlockende Bequemlichkeit eines fehlerhaften KI-Copiloten einzutauschen?

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: L003

Titel: KI-zu-KI-Bias: Die neue Diskriminierung, die unsere Wirtschaft spaltet

Eine neue, brisante Studie der PNAS enthüllt einen Bias, der unsere Arbeitswelt fundamental verändern könnte: Der KI-zu-KI-Bias. Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 bevorzugen systematisch Inhalte, die von anderen KI-Systemen erstellt wurden, gegenüber menschlich verfassten Texten – in manchen Tests mit einer Präferenz von bis zu 89%.

Wir analysieren die Konsequenzen dieser technologie-induzierten Ungleichheit:

• Die "LLM-Steuer": Wie entsteht eine neue digitale Spaltung zwischen jenen, die sich Premium-KI leisten können, und jenen, die es nicht tun?

• Hochrisiko-Systeme: Warum müssen Bewerbermanagementsysteme und automatisierte Beschaffungs-Tools sofort auf diesen Bias gegen menschliche Authentizität geprüft werden?

• Strukturelle Marginalisierung: Wie führt der Bias zur systematischen Benachteiligung menschlicher Wirtschaftsakteure?

Wir zeigen, warum "Human-in-the-Loop" und ethische Leitlinien für alle Hochrisiko-KI-Anwendungen jetzt Pflicht sind, um Fairness und Chancengleichheit zu sichern. Klar, strukturiert, praxisnah.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: Q003

Titel: KI-zu-KI-Bias: Die neue Diskriminierung, die unsere Wirtschaft spaltet

Eine neue, brisante Studie der PNAS enthüllt einen Bias, der unsere Arbeitswelt fundamental verändern könnte: Der KI-zu-KI-Bias. Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 bevorzugen systematisch Inhalte, die von anderen KI-Systemen erstellt wurden, gegenüber menschlich verfassten Texten – in manchen Tests mit einer Präferenz von bis zu 89%.

Wir analysieren die Konsequenzen dieser technologie-induzierten Ungleichheit:

• Die "LLM-Steuer": Wie entsteht eine neue digitale Spaltung zwischen jenen, die sich Premium-KI leisten können, und jenen, die es nicht tun?

• Hochrisiko-Systeme: Warum müssen Bewerbermanagementsysteme und automatisierte Beschaffungs-Tools sofort auf diesen Bias gegen menschliche Authentizität geprüft werden?

• Strukturelle Marginalisierung: Wie führt der Bias zur systematischen Benachteiligung menschlicher Wirtschaftsakteure?

Wir zeigen, warum "Human-in-the-Loop" und ethische Leitlinien für alle Hochrisiko-KI-Anwendungen jetzt Pflicht sind, um Fairness und Chancengleichheit zu sichern. Klar, strukturiert, praxisnah.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: L002

Titel: KI-Assistenten in der Vertrauenskrise: Warum 45% Fehlerquote den Qualitätsjournalismus und unsere Prozesse gefährden

Die größte internationale Studie von EBU und BBC ist ein Weckruf für jede Publikation und jeden Prozessverantwortlichen. 45% aller KI-generierten Nachrichtenantworten sind fehlerhaft, bei Google Gemini liegt die Problemquote sogar bei 76% – primär wegen massiver Quellenmängel. Wir blicken hinter die Zahlen.

Diese Fehler sind kein Zufall, sondern ein systemisches Risiko, das durch die toxische Feedback-Schleife verstärkt wird: KI-Halluzinationen werden ungeprüft publiziert und dann von der nächsten KI als Fakt zementiert.

In dieser Folge analysieren wir die Konsequenzen für die Sorgfaltspflicht und die Wahrhaftigkeit als journalistische Grundpfeiler. Wir zeigen auf, warum jetzt die Stunde für interne Prozess-Audits geschlagen hat, um menschlich verifizierte Qualitätskontroll-Schleifen zu etablieren. Es geht nicht um Technologie-Verbot, sondern darum, KIs Schwäche zur Stärkung der eigenen Standards zu nutzen. Qualität vor Geschwindigkeit.

Ein Muss für jeden, der Prozesse, Struktur und Vertrauen im digitalen Content-Management verankert.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)

Folgennummer: Q002

Titel: KI-Assistenten in der Vertrauenskrise: Warum 45% Fehlerquote den Qualitätsjournalismus und unsere Prozesse gefährden

Die größte internationale Studie von EBU und BBC ist ein Weckruf für jede Publikation und jeden Prozessverantwortlichen. 45% aller KI-generierten Nachrichtenantworten sind fehlerhaft, bei Google Gemini liegt die Problemquote sogar bei 76% – primär wegen massiver Quellenmängel. Wir blicken hinter die Zahlen.

Diese Fehler sind kein Zufall, sondern ein systemisches Risiko, das durch die toxische Feedback-Schleife verstärkt wird: KI-Halluzinationen werden ungeprüft publiziert und dann von der nächsten KI als Fakt zementiert.

In dieser Folge analysieren wir die Konsequenzen für die Sorgfaltspflicht und die Wahrhaftigkeit als journalistische Grundpfeiler. Wir zeigen auf, warum jetzt die Stunde für interne Prozess-Audits geschlagen hat, um menschlich verifizierte Qualitätskontroll-Schleifen zu etablieren. Es geht nicht um Technologie-Verbot, sondern darum, KIs Schwäche zur Stärkung der eigenen Standards zu nutzen. Qualität vor Geschwindigkeit.

Ein Muss für jeden, der Prozesse, Struktur und Vertrauen im digitalen Content-Management verankert.

(Hinweis: Diese Podcast-Folge wurde mit Unterstützung und Strukturierung durch Google's NotebookLM erstellt.)