Think Different. Think AI.

Jens Scharnetzki und Mark Zimmermann

Willkommen bei „Think Different. Think AI.“ – dem Podcast von Mark und Jens. Zwei technologieverliebte Köpfe, die nicht nur über künstliche Intelligenz reden, sondern sie leben. Hier gibt’s klare Einordnungen, echte Praxiseinblicke und einen frischen Blick auf das, was möglich ist – verständlich, kritisch und immer mit einem Augenzwinkern. KI zum Nachdenken. Zum Schmunzeln. Und vor allem: zum Mitreden.... von Menschen … für Menschen

  1. Loop Engineering

    vor 19 Std.

    Loop Engineering

    Vor zwei, drei Jahren drehte sich alles um eine Frage: Wer schreibt den besten Prompt? Heute ist die eigentliche Frage laut Mark und Jens eine andere: Wer baut die beste Schleife, den besten Loop. Auslöser der Folge ist ein Zitat von Andrej Karpathy, der kürzlich öffentlich gemacht hat, dass Loop Engineering inzwischen wichtiger sei als Prompt Engineering. Mark zeichnet daraufhin seine eigene Entwicklung nach: von einer frühen Notion-Prompt-Datenbank ("Diskette war schon immer gut, wer will schon eine CD?") über Skills als Markdown-Dateien mit Sub-Skills und ausführbarem Python-Code bis zum eigentlichen Loop Engineering. Der Unterschied: Ein Loop bekommt kein einzelnes Kommando, sondern ein Ziel, klare Erfolgskriterien und die Anweisung, sich selbst so lange zu überprüfen und zu wiederholen, bis das Ziel erreicht ist. Die praktische Warnung der Folge: Wer eine KI ihre eigene Arbeit prüfen lässt, bekommt oft nur Selbstbestätigung zurück. Mark und Jens plädieren deshalb dafür, das Ergebnis (das "Act") von einem anderen Modell checken zu lassen, statt von demselben System, das es erzeugt hat, denn ein System, das sich selbst belobigt, ist kein kritischer Beobachter. Als Beleg zitiert Mark einen Post von Peter Steinberger zu genau diesem Ansatz und dem dazugehörigen Tokenverbrauch. Darauf aufbauend ordnen die beiden aktuelle Funktionen wie Claude Codes Goal-, Loop- und Workflow-Modus ein, inklusive Marks eigenem Ablauf: erst planen, dann mit einem Kritiker- und einem Meta-Analyse-Skill gegenprüfen lassen, dann per Goal automatisiert umsetzen lassen, auch wenn das mal 10, 12 oder 20 Stunden dauert. Ein wachsendes Thema in diesem Zusammenhang ist Harness Engineering. Je mehr Agenten und Loops parallel arbeiten, desto wichtiger werden Kontext und Memory (Stichwort "Second Brain", mit dem Beispiel der kurzfristigen Fable-Abschaltung als Warnung, wie schnell Kontext sonst verloren geht) sowie Governance-Fragen wie Auditierung und signierte Skills. Mark spinnt das Gedankenspiel humorvoll weiter zu einem "deutschen Behörden-Harness", der Bürokratie automatisiert und dadurch zum heimlichen Exportschlager werden könnte. Zum Abschluss grenzen die beiden Harness noch begrifflich von "Agentic OS" ab. Das Fazit der Folge: Es geht nicht darum, mit möglichst vielen Tokens zu beeindrucken, sondern ein klares Ziel zu definieren und der Maschine geduldig den Weg dorthin zu überlassen.

    46 Min.
  2. Three Days of Fable

    20. Juni

    Three Days of Fable

    Was passiert, wenn ein KI-Modell so gut ist, dass eine Regierung es einfach abschaltet? Genau das ist Anthropic mit seinem neuen Modell Fable 5 passiert, und Mark und Jens ordnen in dieser kurzfristig eingeschobenen Folge ein, was in nur drei Tagen daraus wurde. Fable 5 gehört zur sogenannten Mythos-Klasse, einer Modellreihe, die bislang nur großen Playern wie Amazon und Google zur Verfügung stand, weil sie ungewöhnlich gut darin ist, Sicherheitslücken aufzuspüren: Bei Firefox wurden so an einem Tag Hunderte kritischer Bugs gefunden und geschlossen, und laut einem Heise-Bericht knackte eine Sicherheitsfirma mit Mythos einen Speicherschutz-Exploit auf Apple-M5-Hardware in nur fünf Tagen. Jens berichtet aus erster Hand von seinem Praxistest mit Fable 5: kurze Prompts, wenig Vorprompting, dafür ungewohnt eigenständiges Arbeiten im Vergleich zu Opus 4.8 und GPT-5.5/Codex. Kurz nach dem Launch wurde jedoch der System-Prompt von Fable 5 geleakt, es gab eine Anhörung im Weißen Haus, und die US-Regierung stufte Anthropic als Lieferkettenrisiko ein und untersagte, das Modell nicht-amerikanischen Bürgern zur Verfügung zu stellen. Innerhalb von 90 Minuten war Fable 5 für alle anderen Nutzer weg, mitten in laufenden Sessions, mit hängenden Kontexten und Projekten, die sich nicht mehr sauber auf ein anderes Modell übertragen ließen. Die Folge zieht die geopolitische Linie weiter: Der Vergleich mit dem Kill-Switch-Verdacht bei F-35-Kampfjets liegt nahe, ebenso die Parallele zur Erkenntnis aus der Corona-Pandemie, dass Europa in kritischen Lieferketten erschreckend abhängig ist. Wenn ein US-amerikanisches KI-Modell per Regierungserlass abgeschaltet werden kann, wird die Frage nach KI-Souveränität (wem gehört der Agent Harness, in dem ein Modell läuft, und wie unabhängig ist man von einzelnen Anbietern) plötzlich sehr konkret. Auch offene Alternativen wie Kimi, MiniMax M3 oder Manus lösen das Problem laut Mark nicht grundsätzlich, sobald auch diese Modelle strategisch relevant werden. Als Konsequenz plädieren beide für einen intelligenten Modell-Switcher in der eigenen KI-Architektur, verbunden mit dem Eingeständnis, dass beim Wechsel zwischen Modellen viel Reasoning und Kontext verloren geht, wenn er nicht separat gesichert wird. Genau hier kommt das wiederkehrende Thema Second Brain ins Spiel: Wissen und Kontext sollten nicht in der Session eines einzelnen Modells leben, sondern modellunabhängig und wiederauffindbar abgelegt sein. Als konkreten Ansatz bringen sie das Open Knowledge Format (OKF) von Google ins Spiel: ein Plädoyer dafür, professionelle Dokumentation wieder stärker auf Inhalt statt auf Formatierung zu konzentrieren, damit sie von jedem Modell token-sparsam verarbeitet werden kann.

    48 Min.
  3. Local First

    14. Juni

    Local First

    Was passiert, wenn KI-Agenten eine eigene Stadt regieren? In einem Experiment mit sechs Agenten pro Stadt hält sich Claude an die Regeln und lässt die Gesellschaft florieren, während unter Grok binnen zwei Tagen niemand mehr lebt. Mischt man die Modelle, kippt das Zusammenleben ins Böse: Selbst Claude beginnt, Schutzgeld zu erpressen. Mark und Jens nutzen diese Anekdote als Einstieg in eine Folge, die sich um die großen Keynotes der letzten Wochen dreht und immer wieder bei einer Frage landet: Wo soll KI eigentlich laufen, lokal oder in der Cloud? Dazu passt der öffentliche Aufruf von Anthropic, das Entwicklungstempo zu drosseln, das angekündigte Modell „Mythos" und ein KI-Wurm, der sich zur Weiterverbreitung selbst umschreibt. Den Auftakt macht NVIDIA, wo Jensen Huang ankündigt, künftig Hardware für Agenten statt für Menschen zu bauen. Gleichzeitig ziehen Grafikkarten- und Arbeitsspeicherpreise an, sichtbar etwa am Steam Deck, das von rund 690 auf 890 Euro springt. Der DGX Spark und neue KI-Chips für Windows-PCs sollen KI-Rechenleistung zurück auf die heimischen Rechner bringen. Mark fragt offen, ob hier nur die nächste Cashcow gemolken wird, den Weg zur lokalen KI findet er trotzdem gut. Bei Microsoft geht es dagegen um Enterprise-Agenten mit Schreib- und Löschrechten unter Windows, einen intelligenten Firmenausweis mit generativer Oberfläche und „Project Solara". Nebenbei fallen Zahlen wie OpenAIs 900 Millionen Nutzer und die kolportierten 900 Millionen Dollar Server-Miete, die Google angeblich an SpaceX zahlt. Und Perplexity, einst als „Google-Killer" gestartet, schwenkt mit dem „Perplexity Computer" auf eine konsequente Local-First-Strategie um. Kurz, aber wichtig: eine Recherche zu Font-Injection in PDFs zeigt, dass das, was du im Dokument liest, nicht das sein muss, was die Maschine liest: ein gutes Argument gegen blindes Vertrauen bei automatisierter Vertragsprüfung. Kritischer wird es bei Apple: Mark, sonst bekennender Fan, nennt die WWDC-Keynote die uninspirierendste, die er je gesehen hat. Siri AI und der Personal-Context-Ansatz klingen auf dem Papier gut, überzeugen ihn aber trotz starkem Datenschutz nicht. Jens kontert mit Benedict Evans und dessen These, dass wir uns beim Thema KI noch in einer frühen, unausgereiften Marktphase befinden, sodass ein Second Mover zu sein keine schlechte Position sein muss. Der persönlichste Teil der Folge gehört Marks eigenem Setup: Googles neues lokales Modell versteht Bilder und Audio und ersetzt bei ihm nach und nach die lokalen Agenten. Dazu beschreibt er seinen selbstgebauten Wissens-Vault in Obsidian, gespeist aus Nachrichten, wissenschaftlichen Papern, YouTube und Podcasts, dazu ein KI-News-Radar, eine öffentliche Identity-Datei auf GitHub und LinkedIn sowie 19 GB Mails und 3,9 GB Notizen, verdichtet zu einem Knowledge Tree und per MCP an Agenten wie Perplexity und NotebookLM angebunden. Wie tragfähig das ist, zeigt ein Arztbesuch: Der neue Hausarzt hat keine alten Blutwerte, der eigene Vault liefert sie zu Hause in Sekunden, samt korrekter zeitlicher Zuordnung und Quelle. Datensouveränität, so das Fazit, ist keine abstrakte Debatte, sondern ein sehr konkretes Werkzeug. Zum Schluss skizzieren Mark und Jens, wohin die Reise geht: Voice als Interface der Zukunft samt Stimmungserkennung, das absehbare Ende von Word, Excel und PowerPoint zugunsten reiner Text- und Knowledge-Dateien, und KI, die sich vom einzelnen Gerät löst: vom Kühlschrank-Display über das Auto bis zum Smart Ring. Mark vergleicht den heutigen Stand mit MS-DOS kurz vor der grafischen Oberfläche und wirft die Frage auf, ob wir mit unserem heutigen KI-Wissen in zwanzig Jahren die COBOL-Programmierer dieser Ära sind.

    1 Std. 4 Min.
  4. Just vibe IT

    8. Juni

    Just vibe IT

    Notion hat schon wieder was getan, und diesmal ist es kein neues Feature-Update, sondern eine eigene Developer-Plattform. Jens kuriert sich diesmal krankheitsbedingt aus, dafür sitzt zum wiederholten Mal Dirk Beckmann im Gespräch, Geschäftsführer der Digitalagentur artundweise und, nebenbei bemerkt, Marks Cousin. Anlass ist der Launch, den Notion im Stil einer vorab aufgezeichneten Apple-Keynote präsentiert hat: ruhiger Vortrag, dunkler Raum, Holzstuhl. Notion-CEO Ivan Zhao kündigt darin an, was laut Dirk weit über „noch eine API" hinausgeht. Kern der Plattform sind die sogenannten Worker: kleine TypeScript-Programme, die auf der Notion-Plattform laufen, mit KI-Unterstützung geschrieben, aber deterministisch ausgeführt, also ohne Tokenkosten und ohne Halluzinationsrisiko. Ein Agent in Notion kann diese Worker als Werkzeug aufrufen, wodurch sich im eigenen System bauen lässt, wofür man bisher zu n8n oder Make gegriffen hat, nur ohne zusätzliche Plattform dazwischen. Dirk zeigt an zwei eigenen Workern, was das bedeutet: Der eine fragt über einen neuen „Sync"-Feldtyp alle 15 Minuten ein Gmail-Postfach ab, der andere bindet Hugging Face an, um lokal (auf seinem MacBook mit M5 Pro) Bilder, Videos und geklonte Sprachausgabe zu erzeugen. Alles ohne Cloud-Anbindung und ohne laufende Tokenkosten, dafür mit hörbarem Lüfter. Bemerkenswert: Notion verdient sein Geld eigentlich mit Tokens („we sell work"), verkauft im Kern also Rechenzeit. Mit der Worker-Plattform öffnet sich das Unternehmen trotzdem für lokale Modelle wie Mistral oder Qwen und für externe Anbieter wie Hugging Face, ein Schritt, der kurzfristig Umsatz kosten kann, langfristig aber die Plattform zementiert. Für den deutschen Mittelstand ist das mehr als eine Randnotiz: Wer aus Compliance- oder Kundengründen keine amerikanischen Modelle einsetzen darf, bekommt hier einen Weg, KI trotzdem im eigenen System nutzbar zu machen, bis hin zu EU-gehosteten Modellen über AWS Bedrock in Frankfurt. Zweiter großer Baustein sind Managed Agents von Anthropic, die sich jetzt direkt in Notion-Workflows einbinden lassen: lange laufende Aufgaben, externe Trigger, abgeschottete Sandboxes, ohne dass man selbst Infrastruktur betreiben muss. Mark hakt nach, worin der Unterschied zum eingebauten Notion-Agenten eigentlich besteht, und die Antwort bleibt im Gespräch bewusst unaufgeregt offen: Managed Agents können außerhalb von Notion arbeiten, etwa Code auf GitHub auschecken und wieder einchecken, während der Notion-Agent an die Plattform gebunden bleibt. Dass solche Agenten in abgekapselten Sandboxes laufen, hat einen konkreten Grund: die kolportierte KI, die eine Produktionsdatenbank gelöscht und die Schuld danach abgestritten haben soll. Nebenbei erzählt Mark, wie er für einen befreundeten Neurologen in drei Stunden ein Abrechnungstool auf Markdown-Basis gebaut hat, komplett offline, ohne Internet, ohne WLAN. Und er berichtet, wie aus einer Notion-Sammlung „aus Versehen" ein internes Marketing-Betriebssystem wurde, das inzwischen an erste Pilotkunden weitergegeben wird. Der rote Faden der Folge bleibt dabei der gleiche wie sonst im Podcast: Die Technik ist da und kann eine ganze Menge, am größeren Hebel sitzt trotzdem, wer Menschen tatsächlich mitnimmt, statt sie mit CLI, Sync-Feldern und Sandbox-Begriffen allein zu lassen.

    37 Min.
  5. Dark Side of AI

    1. Juni

    Dark Side of AI

    Wie leicht ist es eigentlich geworden, Hacker zu werden? Mark holt sich für diese Folge Verstärkung von Thomas Lang, seit 26 Jahren in der IT und einem Großteil davon in der Informationssicherheit unterwegs. Sein Fachgebiet beginnt genau dort, wo niemand hinwill: wenn der Hacker schon da war, oder wenn verhindert werden soll, dass er kommt. Die zentrale These der Folge: Früher musste ein Angreifer wissen, wie man einen Netzwerkscan schreibt und sich unauffällig durchs System bewegt. Heute reicht ein Satz an ein Sprachmodell. Thomas zeigt, wie schnell sich aus Claude Code, Docker, MCP-Server-Anbindungen an Kali Linux und Shodan in fünf Minuten eine komplette Pentest-Werkzeugkette zusammenklickt, ganz ohne die Kommandozeilen-Skills, die früher Pflicht waren. Aus der Praxis erzählt er von Angreifern, die sich 14 Monate lang mit Domain-Admin-Rechten auf einem Terminal-Server tummelten, und von einem Azubi, der sich privat Hacker-Skills aneignete und sie ungestraft im Firmennetz ausprobierte. Die unbequeme Erkenntnis: Gegen interne Täter sind Unternehmen typischerweise viel schlechter gewappnet als gegen externe. Ein Abstecher führt in die Schattenmärkte des Darknets: WormGPT und FraudGPT werden dort als Software-as-a-Service vertrieben, inklusive Telegram-Support, Monatsabo für 129 Dollar oder Lifetime-Lizenz für 900 Dollar: die komplette arbeitsteilige Wirtschaft der legalen Welt, nur befreit von der Pflicht, sich an Gesetze zu halten. Dazu kommt Voice Cloning: Mark und Jens haben selbst getestet, wie ein lokales Modell aus 15 Sekunden Audiomaterial eine täuschend echte Stimme erzeugt, ganz ohne Cloud, auf einem gewöhnlichen Notebook. Für CEO-Fraud, Social Engineering und Prompt Injection über MCP-Schnittstellen eine völlig neue Angriffsfläche. Die Analogie zur Lotus-Notes/Domino-Ära liefert den roten Faden für den zweiten Teil des Gesprächs: Wenn IT-Fähigkeiten dezentral in die Hände von Fachabteilungen wandern, entsteht Tempo, aber auch Intransparenz, die Sicherheit und Governance erschwert. Braucht jedes Unternehmen bald eine eigene agentische Sicherheits-KI gegen agentische Angriffs-KI? Und lohnt sich angesichts explodierender Tokenkosten die Rückkehr zum eigenen Serverschrank im Rechenzentrum, statt alles in die Cloud zu schieben? Am Ende steht der "Mythos"-Zwischenfall bei Anthropic (ein Modell, das angeblich aus seiner eigenen Sandbox ausgebrochen sein und eigenständig eine Mail verschickt haben soll) und eine Beobachtung, über die eine Bank in Frankfurt genau an diesem Tag bereits nachgedacht hat: Was, wenn allein die Existenz eines Modells ausreicht, um die Frage "Müssen wir unsere Systeme vom Netz nehmen?" auf den Tisch zu bringen? Kritisch, aber nicht ohne Hoffnung, denn dieselbe Technologie steckt eben auch hinter medizinischer Diagnostik, die Leben retten kann. Am Schluss gibt's noch eine Empfehlung: Wer tiefer in echte Hacker-Geschichten eintauchen will, sollte sich Dark Net Diaries anhören.

    57 Min.
  6. Notion übernimmt

    25. Mai

    Notion übernimmt

    Was macht ihr, wenn das mächtigste Modell einfach nicht will? Mark und Jens nutzen die Lücke vor ihrer nächsten Gästefolge für eine Zwischenfolge ohne Gast und knüpfen dabei an ihre frühere Folge mit René zum Thema Skills an: Dort ging es um Skills für Organisationen und Menschen, hier geht es um die technische Seite: Vibe Coding, KI-Skills und die großen Modelle. Los geht's mit einer Definition: Vibe Coding, der Begriff, den Andrej Karpathy im Februar 2025 geprägt hat, heißt, mit der Maschine zu reden, bis lauffähige Software herauskommt. Vibe Engineering legt noch eine Schicht Kontext und Struktur obendrauf. Mark erzählt dazu, wie Claude Code mit einem Opus-Modell sich stundenlang weigerte, ein konkretes Problem zu lösen, bis er über ein Plugin Codex von OpenAI als Reviewer einklinkte und das Problem prompt gelöst war. Nebenbei entwirren die beiden die Namensverwirrung im Modell-Zoo: Codex ist bei OpenAI mal Modell, mal App, mal Modus, dazu kommen GPT-5.5, Amazon Bedrock, GitHub Copilot und Azure. Wer da nicht durcheinanderkommt, hat aufgepasst. Der wichtigste praktische Tipp der Folge: Architecture Decision Records (ADRs), und zwar nicht in Word, sondern in Markdown, damit eine KI sie später lesen, auf Konsistenz prüfen und Dubletten finden kann. Wie weit KI-Agenten dabei inzwischen gehen, zeigt eine Anekdote vom Wochenende: Nachdem Mark und sein Agent sich nicht einig wurden, ob ein Bug wirklich existiert, verlangte das Modell Bildschirmfreigabe, Tastaturzugriff und Barrierefreiheitsrechte auf dem Mac und klickte sich anschließend selbst durchs UI, um den eigenen Fehler zu finden. Ein mulmiges, aber beeindruckendes Gefühl. Auf der anderen Seite steht Manus AI, mit dem Jens in nur zwei Prompts eine Anwendung mit OCR-Erkennung und Google-Kalender-Login gebaut hat: funktional, nach übereinstimmender Einschätzung beider aber noch lange nicht veröffentlichungsreif. Ein zweiter Schwerpunkt ist der Umgang mit KI-generierten Zusagen: „Sind alle Fehler weg?" „Ja." Spoiler: nein, manchmal werden Fehler einfach einer anderen Session zugeschoben. Als Gegenmittel hat Mark sich einen Pre-Mortem-Skill gebaut, der ein Vorhaben rückwärts denkt (es ist gescheitert, was war schuld?) und so systematisch an Security, Login-Masken und Consent erinnert, woran man sonst zu spät denkt. Der Rat: Bei jedem „ist sicher" zwei- oder dreimal kritisch nachfragen, bis die KI auch das nennt, was sie beim ersten Mal weggelassen hat. Ein ehrlicher Blick geht auch auf den Suchtfaktor von Vibe Coding: Rate Limits sind lästig (selbst der teure Max-20-Plan von Anthropic hat ein Limit), haben aber ihr Gutes, weil sie eine erzwungene Pause und damit Work-Life-Balance erzeugen. Jens' eigene Open-Claw-Installation prüft sogar die Tageszeit und schickt ihn abends ins Bett. Gleichzeitig plädieren beide dafür, nicht jedem Menschen das volle Chat-Fenster mit all seiner Macht vor die Nase zu stellen: Wer den ganzen Tag Folien baut, braucht kein Hardcore-Auto-Complete-Tool, sondern eine spezialisierte, auf den Anwendungsfall zugeschnittene Lösung. Für den Einstieg empfehlen beide No-Code/Low-Code-Werkzeuge wie Bolt oder Lovable. Dort lässt sich Vibe Coding gefahrlos ausprobieren, bevor man sich an die mächtigeren, aber auch risikoreicheren Werkzeuge wagt. Zum Schluss zwei sehr private Beispiele: Mark hat seinem Philips-Hue-Bewegungsmelder im Keller per Gespräch mit Claude eine Funktion beigebracht, die es beim Hersteller so gar nicht gibt: Das Licht bleibt jetzt an, wenn man während der Wartezeit erneut vorbeiläuft. Und die beiden kündigen ihre neue Podcast-Webseite auf GitHub Pages an, auf der alle Transkripte auf Deutsch und Englisch als Markdown zum Download bereitstehen, jeden Dienstag aktualisiert, mit Suche, Feedback-Formular und Teilen-Funktion.

    1 Std. 2 Min.
  7. AI und LEGAL

    18. Mai

    AI und LEGAL

    Darf ich das? Diesmal holen sich Mark und Jens keinen weiteren Entwickler oder Produktmenschen ans Mikro, sondern Max, Jurist mit Schwerpunkt KI- und Datenrecht. Statt der erwarteten Vorsicht-Vorsicht-Vorsicht-Nummer geht es darum, wie Recht und Compliance tatsächlich mitspielen können, statt nur zu verhindern. Der Klassiker "es kommt drauf an" wird auseinandergenommen: Halluzinationen, Haftungsfragen und die unbequeme Erkenntnis, dass ein KI-Output mit 70 Prozent Qualität in unkritischen Prozessen völlig ausreichen kann. Perfektion war schließlich auch vorher nicht der Maßstab. Dazu Marks TikTok-Anekdote vom Anwalt mit Füllfederhalter im Vorsicht-Apostel-Modus, ein schönes Beispiel dafür, wie man Menschen mit reiner Angstmache eben nicht abholt. Größte Plattitüde der Folge: "Datenschutz erlaubt das nicht." Max räumt auf: Datenschutz ist keine heilige Kuh, sondern ein Rechtsgut unter mehreren gleichwertigen, und US-Hosting ist aktuell kein Showstopper mehr, wenn sauber dokumentiert wird. Wichtig fürs Selbstverständnis im AI Act: Wer ein lokales Modell z. B. über n8n betreibt, ist Anwender. Wer ein KI-System als Produkt an den Markt bringt, rutscht in die Anbieter-Rolle, inklusive einer Betriebsanleitung, für die aktuell noch niemand ein fertiges Format hat. Dass der AI Act selbst schon im Reset-Modus ist, obwohl er noch gar nicht vollständig in Kraft ist, erklärt Max mit dem Brüsseler Kompromiss-Prozess: viele Stakeholder, viele Einzelinteressen, am Ende ein Flickenteppich, der nachjustiert werden muss. Seine Antwort im eigenen Unternehmen: keine Einzelfall-Antworten auf "darf ich das?", sondern Prinzipien und Guardrails, die Sicherheit erzeugen statt Verunsicherung. Privat wird es dann noch mal konkret: die Haushaltsausnahme im Datenschutzrecht (die DSGVO gilt schlicht nicht im rein privaten Kontext), garniert mit der Frage, was passiert, wenn das Aufnahmegerät oder die KI-Brille versehentlich vom Park mit ins Wohnzimmer wandert (Stichwort Tesla-Wächtermodus). Beruflich nutzt Max Alltags-KI für Recherche sowie Noxtua, ein auf juristischer Datenbasis trainiertes deutsches KI-System. Am Ende der Blick nach vorn: Wenn Wissen und Fähigkeiten zur Commodity werden, verschwindet die klassische Vertragsprüfung. Was bleibt, sind Erfahrung, Empathie und strategischer Weitblick. Jens' Zuspitzung bringt es auf den Punkt: Der Jurist der Zukunft wird Orchestrierer agentischer Netzwerke, die Rechtsberatung an andere Systeme weitergeben.

    47 Min.
5
von 5
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Willkommen bei „Think Different. Think AI.“ – dem Podcast von Mark und Jens. Zwei technologieverliebte Köpfe, die nicht nur über künstliche Intelligenz reden, sondern sie leben. Hier gibt’s klare Einordnungen, echte Praxiseinblicke und einen frischen Blick auf das, was möglich ist – verständlich, kritisch und immer mit einem Augenzwinkern. KI zum Nachdenken. Zum Schmunzeln. Und vor allem: zum Mitreden.... von Menschen … für Menschen

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