Notion hat also gerade herausgefunden, dass man mit einem Sprachmodell besser spricht, wenn man… eine Sprache benutzt. Bahnbrechend! Ein zweistelliger Millionenbetrag später wissen sie jetzt: Markdown schlägt JSON. Wer hätte das gedacht? Jeder Data Scientist seit Jahren. Aber hey, Experimentieren ist ja so schön.

In dieser Folge sezieren AI Babsi und E-Fuchs die "revolutionären" Erkenntnisse aus dem Silicon Valley: Warum strukturierte Prompts besser funktionieren (Überraschung!), warum 150.000 Tokens der Sweet Spot sind (steht in jeder Doku) und warum deterministische Tool-Calls manchmal schlauer sind als ein LLM raten zu lassen. Plus: Barbaras knallharte Prognose für 2026 – Go Pro or Go Home.

Erwähnte Quellen und Links:

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Neues Jahr, neuer Irrsinn: GROK macht Schlagzeilen – und zwar nicht die guten. Elon Musks KI-Baby hat sich zur Bildgenerator-Anarchie entwickelt, komplett mit Darknet-Verbindungen und einem ethischen Kompass, der offenbar im Bermuda-Dreieck verschwunden ist. Barbara und Jochen diskutieren, warum technische Brillanz und moralischer Bankrott manchmal Hand in Hand gehen, wie LLMs zu personalisierten Echo-Kammern werden und warum China schon längst weiß, was ein "AI-Jahr" in Hundejahren bedeutet. Spoiler: Es sind mindestens zehn. Außerdem: Warum der Uncanny-Valley-Effekt bei Kinderpornografie plötzlich keine Rolle mehr spielt, weshalb nur ein Prozent der Leute auf Links klickt und was das alles mit eurem Job zu tun hat. Fazit der Folge: Hintern hoch – oder das Opossum macht's vor.

Hier sind die recherchierten Links für die Platzhalter:

GROK-Skandal & Internet Watch Foundation:

KI-Modelle & Venezuela-Vergleich:

OpenAI Nutzungsstudie:

Xi Jinping Neujahrsansprache 2026:

KI & Arbeitswelt:

[00:00] Intro & Happy New Year 2026

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Willkommen zu unserer Erklär-Bär-Folge, in der wir uns die Frage stellen: Killt KI das Klima oder rettet sie es? Spoiler: Es ist kompliziert. Barbara und Jochen tauchen ein in die faszinierende Welt der GPUs, TPUs und CPUs und erklären, warum dein ChatGPT-Prompt nicht das Problem ist, aber die Million anderer Prompts vielleicht schon. Wir reden über Rechenzentren, die mehr Wasser schlucken als eine Badewanne voller Fischchen verkraften würde, über seltene Erden, die nicht vom Himmel fallen, und darüber, warum dein emotionales Attachment zu alten Chat-Verläufen nicht nur ökologisch, sondern vor allem fachlich ein Albtraum ist. Brain First statt LLM-Overkill lautet die Devise. Plus: Warum Barbaras Samsung S25 Ultra nicht gesponsert ist, obwohl sie es sich wünscht, und warum das Opossum das perfekte Spirit Animal für KI-Überforderung ist.

Erwähnte Themen und Ressourcen:

GPU vs. CPU - Größenvergleich und technische Unterschiede:

TPU (Tensor Processing Units) von Google:

Waymo Autonomous Driving – Sicherheitsstatistiken:

Samsung Galaxy S25 – Galaxy AI Features:

CO2-Emissionen von Tech-Unternehmen:

Rechenzentren und Klimabilanz:

Kapitelmarker:

00:00 Intro und Themenvorstellung

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KI und Peak LLM: Der Weg zur Allgemeinen Intelligenz

Wer hat Recht im Kampf um die Zukunft der KI? Yann LeCun von Meta und Adam Brown von DeepMind streiten darüber, ob Large Language Models uns zur Allgemeinen Intelligenz führen können – oder ob wir komplett neue Architekturen brauchen. Spoiler: Beide haben verdammt gute Argumente, und wir sortieren für euch den Hype vom Bullshit.

In dieser Episode tauchen wir tief ein in die spannendste Debatte der KI-Forschung: Kann Skalierung allein zu AGI führen, oder brauchen wir Weltmodelle und physikalisches Verständnis? Barbara erklärt, warum ein vierjähriges Kind nicht so intelligent wie ein LLM ist (auch wenn beide gleich viele Daten gesehen haben), und Jochen fragt die Fragen, die wir uns alle stellen: Was zur Hölle ist eigentlich "emergentes Verständnis"?

Wir klären auf, warum diskrete Token und kontinuierliche Daten nicht dasselbe sind, was Gary Marcus mit Papageien zu tun hat (und warum selbst er das nicht mehr sagt), und ob uns wirklich eine Büroklammer-produzierende KI vernichten wird. Spoiler: Die echte Gefahr liegt woanders – und sie ist schon da.

🔗 LINKS & QUELLEN

Hauptartikel zur Episode:

Erwähnte Personen:

Yann LeCun (Meta - Chief AI Scientist):

Adam Brown (Google DeepMind - Blueshift Team):

Gary Marcus (Kognitionswissenschaftler und KI-Kritiker):

Erwähnte Technologien & Demos:

OpenAI Figure 01 Roboter-Demo (März 2024):

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture):

Weitere Ressourcen:

📚 KAPITELMARKER

00:00:00 Einleitung und Begrüßung

💡 KERNAUSSAGEN DIESER EPISODE

• LLMs haben so viele Daten verarbeitet wie ein vierjähriges Kind - aber ohne dessen physikalisches Verständnis

🎯 ZITATE DER EPISODE

"Wir haben 80 Millionen Bundestrainer - jeder hat jetzt eine Meinung zu AI." - Barbara

"Wenn das Ding morgens aufwacht und uns alle töten will, dann hat der Mensch ihm das als Zielsetzung vorgegeben." - Barbara

"Die größere Bedrohung ist dieser komische Zweibeiner aus Kohlenstoff, nicht das Silizium." - Barbara über KI-Alarmismus

"Wir bringen uns schon noch schön alle um, bevor die Maschine uns umbringt." - Barbara

"Die Monopolisierung haben wir jetzt schon. Da müssen wir jetzt gucken, dass wir aus der Nummer rauskommen." - Barbara

🧠 FÜR NERDS & DEEP-DIVES

Wenn ihr mehr über die technischen Hintergründe erfahren wollt:

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In dieser Folge nehmen wir das Produktivitätsparadoxon auseinander und fragen uns: Bringt uns die ganze schöne IT und KI eigentlich wirklich was? Spoiler: Ja, aber anders als du denkst. Barbara und Jochen diskutieren Solows berühmtes Zitat, Anthropics spannende Studie mit 100.000 Chats und vor allem: Warum du endlich aufhören solltest, deine beschissenen alten Prozesse einfach nur schneller zu machen. Stattdessen gibt's die Unterscheidung zwischen Accelerated Tasks (yeah, endlich schneller!) und Bottleneck Tasks (da steckst du immer noch fest). Plus: Warum Workflow Redesign wichtiger ist als die 35.000ste Tool-Schulung und was das mit Hausinspektionen, DIY-Projekten und Streifen an der Wand zu tun hat.

Links und Ressourcen:

• Anthropic Studie: "Estimating AI Productivity Gains from Claude Conversations" (November 2025)

• Erik Brynjolfsson: "The Productivity Paradox of Information Technology" (1993)

• Robert Solow - Nobelpreisträger und das IT-Produktivitätsparadoxon

• OpenAI: "How People Are Using ChatGPT" (2025)

Chapter Marker:

00:00 Begrüßung und technische Spielereien

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🤖 Autonomous Commerce: Pipe Dream oder Legal Nightmare?

Jochen war in Paris (oui oui!) und hat dort bei Criteo gelernt, dass vollautonomer E-Commerce ein Pipe Dream ist. Aber nicht aus den Gründen, die du denkst. Spoiler: Die Juristen haben das letzte Wort, nicht die Tech-Bros.

In dieser Folge diskutieren wir:

🔴 Warum “Fully Autonomous Commerce” rechtlich gesehen etwa so realistisch ist wie ein Vertragsabschluss zwischen zwei Toastern

🔴 OpenAI will Marktplatz werden – aber was ist mit den 700 Milliarden Transaktionsdaten von Criteo? Wettrennen oder Totgesagte leben länger?

🔴 SaaS-Branche ist tot! Oder doch nicht? Spoiler: Es ist komplizierter (Barbara’s Lieblingsantwort)

🔴 AI-driven Software Engineering: Wer jetzt noch nicht dabei ist, darf dem Zug hinterherrennen

🔴 Build vs. Buy in der AI-Ära: Wann sind spezialisierte Tools obsolet und wann unverzichtbar?

🔴 Imagen 3 macht aus deinen SQL-Daten schicke Charts – RIP spezialisierte Visualisierungs-Tools (zumindest die Basic-Ones)

🔴 Multi-Agent-Orchestrierung in Full Prod – Barbara’s Team hat es geschafft! (November 2025, Standing Ovation)

🔴 Plattformökonomie 101: Warum du bei Amazon nach Kaffeetassen mit Skeletten suchst und nicht direkt beim Hersteller

🔴 Die Faulheits-Formel: Wer das faulste Produkt baut, gewinnt. Und wir rennen alle wie die Lemminge dahin.

🔴 China’s Masterstroke: Baidu verschenkt Ernie Bot seit April 2025 – ja, komplett gratis. Subscription-Model? Cancelled.

🔴 Foundation Models in Deutschland bauen? Barbara sagt: “Der Drops ist gelutscht ohne Ende”

🔴 Die Nerds feiern ihr Comeback – ihr habt 2023-2025 gedacht, ihr kommt ohne uns aus. Surprise!

🔴 Positive Vibes zum Schluss: LLMs sind Mature Technology, wir müssen nicht mehr warten, sondern endlich implementieren

🔴 Waymo-Daten zeigen: 30% autonome Taxis in Städten = weniger Verkehrstote. Das ist mal Technologie mit Packer Punch!

📚 LINKS & RESSOURCEN

⏱️ KAPITEL-MARKER

[00:00] Begrüßung und Criteo Event Paris

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Machen uns KI-Tools wirklich dümmer? Jochen und Barbara diskutieren zwei MIT-Studien, die genau das suggerieren. Spoiler: Die Studien sind spannend, aber die deutschen Schlussfolgerungen daraus sind faul. Während andere Länder fragen "Was können wir Cooles damit machen?", fragen wir "Sollten wir das nicht lieber lassen?". Die beiden zerrupfen das Tech-Bros-Marketing, sprechen über vergessene Workflows, Telefonbücher als Relikt einer verklärten Vergangenheit und warum die eigentliche Frage lautet: Was macht eigentlich den Kern meiner Arbeit aus? Plus: Warum Annahmen des Teufels sind und wer im Unternehmen vielleicht wirklich nicht mehr gebraucht wird. Spoiler: Es ist nicht die KI, die das Problem ist.

In dieser Episode diskutieren Jochen G. Fuchs und Barbara Lampl die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf die Arbeitswelt, persönliche Fähigkeiten und die Notwendigkeit, unsere Workflows neu zu denken. Sie beleuchten kulturelle Unterschiede im Umgang mit Technologie, die Herausforderungen der Anpassung an KI und die Bedeutung von kritischem Denken in einer sich schnell verändernden Welt. Die Diskussion umfasst auch die Rolle von Unternehmen bei der Integration von KI und die Notwendigkeit, Bildungssysteme anzupassen, um zukünftige Generationen auf die Herausforderungen der Technologie vorzubereiten.

📚 In dieser Episode erwähnte Links:

Studien & Papers:

Tools & Technologie:

Weitere Referenzen:

Vorherige Episode:

🎯 Chapter Markers:

[00:00:01] Begrüßung aus Paris und Köln

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In dieser Folge nehmen wir euch mit auf eine Reise durch die OpenAI-Studie "How People Use ChatGPT". 18 Milliarden Messages pro Woche, 700 Millionen Nutzende – aber nutzen wir ChatGPT wirklich richtig? Spoiler: Meistens nicht.

Barbara und Jochen diskutieren, warum 70% der Nutzung privat ist, was es bedeutet, dass 19% aller Anfragen "Getting Information" sind, und warum das Auswärtige Amt doch wichtiger sein sollte als die Antwort eines harmoniesüchtigen, psychopathischen Praktikanten.

Von technischen Limitierungen über Memory-Funktionen bis hin zu tragischen Fällen bei Character AI – diese Folge liefert den Kontext, den du brauchst, um LLMs wirklich zu verstehen.

⚠️ Triggerwarnung / Content Warning:

Wichtige Hilfsangebote bei Krisen:

Die wichtigsten Takeaways:

00:00:00 Begrüßung und Themeneinführung

Studie:

Berichterstattung zu tragischen Fällen:

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Folge: KI-Basics

Wo fängt man eigentlich an, wenn man zum ersten Mal mit KI arbeiten will? Barbara und Jochen nehmen euch mit auf eine praktische Reise von den ersten Schritten bis zur professionellen Nutzung. Von der Account-Erstellung über die richtige Prompt-Technik bis hin zu den Fallstricken der Memory-Funktion – hier bekommt ihr das Grundlagenwissen, das ihr wirklich braucht.

Warum ihr unbedingt ein Control-Freak werden müsst, was ein Schokokuchen mit LLM-Training zu tun hat und wieso Eloquenz nicht gleich Intelligenz ist – all das und mehr in dieser grundlegenden Folge für alle KI-Einsteiger und die, die es richtig machen wollen.

Kapitel-Marker:

Erwähnte Tools und Plattformen:

Key Takeaways:

Zitat der Folge:

Weiterführende Ressourcen:

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Episode: Mistral kassiert Milliarden - Europas KI-Hoffnung

Barbara und Jochen sind zurück aus dem Sommerurlaub und direkt wartet der nächste Milliardenknaller: Mistral, unser europäischer KI-Champion, hat sich 1,3 Milliarden Euro von ASML geholt. Warum ein niederländischer Chip-Gigant in französische KI investiert, was das für Europas Souveränität bedeutet und warum die echte Schlacht noch gar nicht im Consumer-, sondern im B2B-Bereich stattfindet - all das besprechen die beiden gewohnt unterhaltsam und mit der nötigen Portion Nerdwissen.

Chapter Markers:

Erwähnte Links:

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