Zwei neue Stimmen, ein neues Format: Vivien und Thomas nehmen in dieser Folge aktuelle Studien und Forschungsergebnisse unter die Lupe – und die Antwort auf eine scheinbar simple Frage ist komplizierter als gedacht. Was passiert wirklich, wenn KI in den Arbeitsalltag einzieht? Warum profitieren manche deutlich mehr als andere? Und warum verpufft der individuelle Produktivitätsgewinn in vielen Organisationen nahezu vollständig? Alle Studien, alle Links findet ihr in den Shownotes.

(00:00) Intro

(00:13) Einführung

(01:38) KI spart Zeit

(03:08) Training macht den Unterschied

(04:35) KI als Spiegel

(06:52) Gefangen im Hamsterrad

(09:48) Lösungsvorschläge

(11:05) KI in Organisationen

(13:38) Zusammenfassung

Verweise und Links aus der Episode:

[1] LSE/Protiviti (Okt. 2025): „Bridging the Generational AI Gap“ unter AI Adoption & Generational Diversity | Protiviti LSE Survey 2025 | Protiviti Italy

[2] ITIF: Frequent GenAI Users Report Saving Hours Weekly unter Fact of the Week: 20.5 Percent of Frequent Generative AI Users Report Saving Four or More Hours Weekly at Work | Blogs | May 9, 2025 | ITIF

[3] St. Louis Federal Reserve (Feb. 2025): Impact of Generative AI on Work Productivity unter The Impact of Generative AI on Work Productivity | St. Louis Fed

[4] Anthropic Economic Index (Jan. 2026): Economic Primitives Report unter Anthropic Economic Index report: Economic primitives \ Anthropic

[5] Anthropic (Feb. 2026): How AI Impacts Skill Formation unter [2601.20245] How AI Impacts Skill Formation

[6] Ranganathan & Ye (Feb. 2026): „AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It“, Harvard Business Review unter AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It

[7] Atlassian AI Collaboration Index (Sept. 2025) unter The Nonprofit AI Collaboration Index 2025 - Work Life by Atlassian

[8] Section AI Proficiency Report (Jan. 2026) unter The AI Proficiency Report | Section

[9] Adecco Global Workforce of the Future Survey (2024) unter Global Workforce Of The Future Research 2024 Report | Adecco Group Insights

In der vierten Episode gehen wir der Frage nach, ob und wann sich ein bezahltes KI-Abo wirklich lohnt. Wir vergleichen die kostenlosen und kostenpflichtigen Varianten der großen Anbieter – ChatGPT, Google Gemini, Claude und Co. – und erklären, was hinter Begriffen wie „Kontingent" steckt. Außerdem verraten wir, wie du auch ohne Abo Pro-Modelle ausprobieren kannst und empfehlen eine besonders attraktive All-in-One-Lösung für Unternehmen und Organisationen.

Kapitel

(00:00) Intro

(00:30) Einführung

(01:25) Gratis vs. Abo

(04:25) OpenAI | ChatGPT

(07:32) Google | Gemini

(10:12) Anthropic | Claude

(14:18) Perplexity

(16:30) Weitere Modelle

(20:40) Arena AI

(22:23) Empfehlungen

(25:12) API-Schlüssel

(26:33) Key Takeaways

Verweise und Links aus der Episode:

[1] LM Arena: https://arena.ai​

In Episode 3 geben Stephan und William einen umfassenden Überblick über die aktuellen KI-Modelle auf dem Markt. Sie erklären grundlegende Begriffe wie Token und Kontextfenster und vergleichen die großen Anbieter: OpenAI mit ChatGPT, Anthropic mit Claude Opus 4.6, Google mit Gemini 3.1 und weitere. Dabei zeigen sie die jeweiligen Stärken und Schwächen auf – von Coding über Textqualität bis hin zu Multimodalität und Ökosystem-Integration.

Kapitel

(00:00) Intro

(00:29) Einführung

(01:32) Modellübersicht

(03:00) OpenAI | ChatGPT

(06:37) Kontextfenster & Token

(09:20) Anthropic | Claude Opus 4.6

(14:50) Claude Code Security

(17:52) Google | Gemini 3.1

(22:49) Grok

(25:45) DeepSeek

(28:05) Weitere Modelle

(30:46) Zusammenfassung

Verweise und Links aus der Episode:

[1] Artificial Analysis: https://artificialanalysis.ai/

In der zweiten Episode erklären Stephan und William den Unterschied zwischen KI-Assistenten und KI-Agenten. Während Assistenten wie Alexa oder ChatGPT reaktiv auf unsere Befehle warten, arbeiten Agenten autonom und proaktiv – sie erledigen komplexe Aufgaben eigenständig, etwa E-Mails sortieren, Rechnungen verarbeiten oder Code umschreiben. Die beiden diskutieren aktuelle Entwicklungen von Claude Modellen und die neue Open Claw-Software, das kuriose "Moltbook" (ein soziales Netzwerk nur für KI-Agenten) und warum 2026 das Jahr der KI-Agenten werden könnte.

Kapitel

(00:00) Intro

(00:57) Einführung

(01:40) Assistenten vs. Agenten

(03:55) Systemprompt

(05:29) Praxisbeispiele

(07:15) KI-Modellentwicklung

(10:39) Claude Cowork

(12:57) OpenClaw

(18:04) Kimi K2

(19:37) Gefahren & Risiken

Verweise und Links aus der Episode:

🦞 OpenClaw — Personal AI Assistant: https://github.com/openclaw/openclaw

Video dazu - OpenClaw ausprobiert: Die gefährlichste Software der Welt?: https://www.heise.de/news/OpenClaw-ausprobiert-Die-gefaehrlichste-Software-der-Welt-11161203.html

Moltbook – das social Network für  AI Agents: https://www.moltbook.com/

Kimi K2.5 mit Schwarmintelligenz ist hier testbar -> https://www.kimi.com/agent-swarm

In der ersten Episode des neuen KI-Podcasts der Digitalagentur Sachsen sprechen wir über die Grundlagen des Promptings – der essenziellen Fähigkeit, um erfolgreich mit KI-Modellen zu kommunizieren. Unsere KI-Experten Stephan und WIlliam erklären, warum Prompting mehr ist als nur Texteingabe und geben praktische Tipps für den Einstieg, darunter hilfreiche Tools wie AI27 und den „Lyra"-Assistenten. Außerdem diskutieren sie, wie gute Daten die Qualität der Ergebnisse maßgeblich beeinflussen.

Kapitel

(00:00) Intro

(01:06) Einführung

(02:29) Begriffsklärung

(04:17) Trends und Ausblick

(07:12 Promptingebenen

(09:24) Richtiges Prompten

(13:00) Einstiegstipps & Hilfetools

(15:00) Metaprompts und Assistenten

(17:03) Context is King

(20:08) Zukunft Prompting

(22:48) Feedback zur Folge

Verweise und Links aus der Episode: