KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten

Marc Benesch

"KI - kurz und informativ" erklärt Künstliche Intelligenz verständlich, kompakt und ohne Fachchinesisch. In weniger als 5 Minuten erfahrt ihr als Entscheider in Wirtschaft und Verwaltung, worum es eigentlich wirklich geht - ohne Hype von den Grundlagen, über Anwendungen im Unternehmen bis hin zu den neusten Entwicklungen. Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was sind neuronale Netze? Welche Datenschutzanforderungen muss ich beachten? EU AI Act? Wie bereite ich meine Daten auf? All das und vieles mehr sind Themen unserer Podcast-Reihe. Viel Spaß beim Zuhören!

  1. 1d ago

    Gradient Descent Teil 2: Stochastic Gradient Descent und Mini-Batch GD

    In der ersten Folge zu Gradient Descent haben wir mit den Schwächen dieses Verfahrens aufgehört. Heute schauen wir uns an, wie diese Schwächen angegangen werden. Wir sprechen über lokale Minima, die richtige Lernrate und den hohen Rechenaufwand bei grossen Datensätzen. Ihr braucht keine mathematischen Vorkenntnisse (wobei die Grundrechenarten sind nie verkehrt sind :D). Aus den Herangehensweisen ergeben sich die drei wichtigen Ansätze aus der Praxis: Gradient Descent: Wie der gesamte Datensatz zur Berechnung eines Optimierungsschritts verwendet wird.Stochastic Gradient Descent (SGD): Warum einzelne Datenbeispiele den Rechenaufwand pro Schritt reduzieren und gleichzeitig für stärkere Schwankungen sorgen.Mini-Batch Gradient Descent: Wie eine kleine Gruppe von Datenbeispielen einen praktischen Kompromiss zwischen Rechenaufwand und Stabilität ermöglicht. Wir nutzen wieder die Analogie der Bergwanderung. 🎧 Hört unbedingt in die erste Folge rein. Denn diese Folge baut darauf auf: Gradient Descent einfach erklärt Schaut gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠⁠ Dort findet ihr eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet. Diese Folge ist für dich, wenn du … verstehen möchtest, wie Machine Learning und KI-Training funktionieren, dich für künstliche Intelligenz interessierst, ohne selbst programmieren zu müssen, als Entscheiderin oder Entscheider in Wirtschaft oder Verwaltung fundierter über KI sprechen möchtest, wissen willst, warum moderne KI-Modelle spezielle Optimierungsverfahren benötigen.

  2. Oct 22

    Gradient Descent einfach erklärt: Das Gradientenabstiegsverfahren im Machine Learning

    Gradient Descent ist zweifelsohne einer der wichtigsten Algorithmen im Machine Learning. Dank ihm kann ein Modell lernen. Stellt euch folgendes Szenario vor: Ich setze euch mit verbundenen Augen irgendwo auf einem Berg ab und sage: Findet zurück zum Auto, das im Tal steht. Genau das macht ein Machine-Learning-Modell beim Training. In dieser Folge erkläre ich ohne Formeln, wie Modelle ihre Parameter tatsächlich anpassen, was ein Gradient ist und wie der Algorithmus funktioniert. Wir schauen uns auch die Schwächen des Verfahrens an: lokale Minima, die Lernrate als sog. Hyperparameter und dass Gradient Descent theoretisch jedes Mal den gesamten Datensatz zur Berechnung braucht. Für alle drei Probleme gibt es in der Praxis Lösungen. Die schauen wir uns in der nächsten Folge an. Themen dieser Folge: Was ein Gradient istWie Gradient Descent als Algorithmus funktioniert mit einer einfachen Analogiedie Kostenfunktion als 3D-LandschaftProbleme beim Gradient Descent 🎧 Voraussetzung für diese Folge: Kostenfunktion und mathematische Optimierung Schaut gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠ Dort findet ihr eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  3. Oct 15

    Model Distillation erklärt: Klauen chinesische Labore amerikanische KI?

    Die US-Regierung wirft chinesischen KI-Laboren Diebstahl im industriellen Massstab vor. Im April 2026 hat das Weisse Haus dazu ein eigenes Memorandum veröffentlicht, im September haben NSA, CISA und FBI mit einer gemeinsamen Sicherheitswarnung nachgelegt. Der Vorwurf behandelt systematische Destillation amerikanischer Frontier-Modelle. Ich erkläre zunächst, was sog. Knowledge Distillation, Soft Targets und Dark Knowledge ist. Es wird schnell klar, dass das, worum eigentlich gestritten wird, gar nicht die Destillation selbst ist. Die Lage ist nicht ganz eindeutig und man muss immer betrachten, aus welcher Position heraus, die verschiedenen Akteure argumentieren. Themen dieser Folge: Die Chronologie der Debatte um DestillationKnowledge Distillation: Teacher, Student, Soft Targets und Dark KnowledgeDie Open-Weights-Debatte 🎧 Andere spannende Folgen: Mixture of Experts (MoE) erklärtWie Maschinen lernen: Der Trainingsprozess von ML-Modellen Schaut gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠ Dort findet ihr eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet. Links & Quellen: Anthropic's Statement zum Vervot von Open Weight ModellenNSTM-4, "Adversarial Distillation of American AI Models", OSTP, 23.04.2026: https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2026/04/NSTM-4.pdfAEI, "How to Stop China from Freeriding on American AI": https://www.aei.org/commentary/how-to-stop-china-from-freeriding-on-american-ai/Just Security, "From Diagnosis to Deterrence": https://www.justsecurity.org/137498/diagnosis-deterrence-us-response-distillation/Lawfare, "Knives Are Out for Open-Weight AI Models": https://www.lawfaremedia.org/article/knives-are-out-for-open-weight-ai-modelsLawfare, "The AI Model Distillation Paradox": https://www.lawfaremedia.org/article/the-ai-model-distillation-paradoxCNBC, "The U.S. says China's AI progress is down to 'distillation.' But is it that clear cut?": https://www.cnbc.com/2026/09/18/china-ai-progress-distillation-tech-download.html

  4. Oct 8

    AI Agents verstehen: Harness, Tools, Skills, Memory und MCP erklärt

    Harness, Skills, Memory, Tools, MCP usw. Rund um AI Agents hat sich ein Vokabular entwickelt, das überall auftaucht und das kaum jemand sauber erklären kann. Das liegt nicht an euch: Für die meisten dieser Begriffe gibt es keine feste Definition, und je nach Framework und Anbieter werden sie unterschiedlich verwendet. In dieser Folge von „KI kurz und informativ" gehe ich die wichtigsten Begriffe einzeln durch und zeige, wie sie zusammenhängen. Am Beispiel eines Reifenwechsels erkläre ich, wie Skills, Tools und Memory zusammenhängen. Wir wiederholen nochmal, was Context bedeuetet und was das Context Window ist. Schreibt mal ein Beispiel aus eurem Alltag in die Kommentare, in dem ihr eine Situation in Skill, Tools und Memory unterteilt. Themen dieser Folge: Agent vs. Modell: Was der Agent Harness eigentlich istInstruktionen: Regeln, Grenzen und Prioritäten festlegenKontext und Kontextfenster und was passiert, wenn es voll istMemory: automatisiertes Notizenmachen, kein LernenTools: lesend und schreibend mit der Aussenwelt interagierenMCP (Model Context Protocol): kein Tool, sondern ein ProtokollSkills: Prozesswissen als Anleitung für den Agenten 🎧 Passende Folge: AI Agents - Was ist der Unterschied zu LLMs? Schaut gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠ Dort findet ihr eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  5. Oct 1

    Wie funktioniert OCR? - Wie Maschinen Dokumente lesen

    Was passiert eigentlich, wenn ihr eine Rechnung abfotografiert und ein System daraus automatisch Kundennummer und Betrag zieht? Optical Character Recognition (OCR) ist dabei nur ein Schritt. Moderne Dokumentenverarbeitung ist eine ganze Pipeline: Bildvorverarbeitung, Texterkennung, Layout-Analyse, Zeichenerkennung und schliesslich ein Transformer-Modell, das die wahrscheinlichste Textsequenz bestimmt. In dieser Folge von „KI kurz und informativ" erkläre ich, wie OCR technisch funktioniert: warum CNNs und Vision Transformer dafür eingesetzt werden, warum moderne Systeme nicht mehr Buchstabe für Buchstabe lesen, sondern ganze Sequenzen und warum sich damit zwar Fehler korrigieren lassen. Themen dieser Folge: Was OCR technisch machtVon der Zeichen- zur SequenzerkennungWas Transformer damit zu tun habenWarum synthetische Trainingsdaten bei OCR gut funktionierenDie typische OCR-Pipeline Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠⁠ Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  6. Sep 24

    Vom Discounter zu Deutschlands KI-Provider?

    Die grösste Einzelinvestition der Unternehmensgeschichte ... kein Logistzentrum sondern ein Rechenzentrum. Die Schwarz Gruppe, bekannt durch Lidl und Kaufland, baut in Lübbenau in Brandenburg für rund 11 Milliarden Euro KI-Infrastruktur. Wir schauen uns in einer Art "Firmenportrait" die Entwicklung vom Discounter zu einem der ambitioniertesten Technologiekonzerne Europas an. Wir sprechen über die Cloud Platform STACKIT, Aleph Alpha und den KI-Campus in Heilbronn. Am Ende bleibt die kritische Frage nach potenziell neuen Abhängigkeiten. Souveränität heisst nicht, sich von jemandem abhängig zu machen, nur weil er in Deutschland sitzt. Weitere Folgen und Links: Interview mit Wirtschaftsminister Dr. Blank: hierFolge über den AI Five Layer Cake: hierBlogpost von NVIDIA: AI is a 5-Layer Cake Quellen: Financial Times Artikel: "How Lidl accidentally took in the big guns of cloud computing"Schwarz Digits: Datacenter Lübbenau: https://schwarz-digits.de/schwarz-digits-datacenter-luebbenauHeise online: Schwarz Digits baut grosses KI-Rechenzentrum in MV: https://www.heise.de/news/Schwarz-Digits-baut-grosses-KI-Rechenzentrum-in-Mecklenburg-Vorpommern-11431329.htmlComputer Base: Ohne Führerhaus, Lidl lässt autonomen Lkw auf die Strasse: https://www.computerbase.de/news/mobilitaet/ohne-fuehrerhaus-lidl-laesst-autonomen-lkw-auf-die-strasse.99420/ZDF heute: Schwarz-Gruppe baut grosses Rechenzentrum bei Rostock: https://www.zdfheute.de/wirtschaft/unternehmen/schwarz-zentrum-rechenzentrum-rostock-100.htmlLidl Pressemitteilung: Autonomer Lkw (15.09.2026) https://unternehmen.lidl.de/pressemitteilungen/2026/260915_autonomer_lkwThe Decoder: Cohere übernimmt Aleph Alpha: https://the-decoder.de/nach-andrulis-abgang-kanadisches-start-up-cohere-uebernimmt-aleph-alpha/Table.Briefings: Dieter Schwarz Stiftung hilft dem Staat auf die Sprünge: https://table.media/berlin/news/ki-forschung-dieter-schwarz-stiftung-hilft-dem-staat-auf-die-spruenge

  7. Sep 17

    KI im HR & HR-Softwareentwicklung - Interview mit Felix Anderegg

    Felix Anderegg, Head of Technology and Innovation bei HR Campus AG, spricht mit mir über Künstliche Intelligenz im Human Resources und wie sie KI in ihrer Softwareentwicklung für HR-Prozessdigitalisierung einsetzen. Als spannendes Beispiel schauen wir uns ein KI-unterstütztes Travel Expense Tool an, das Belege per OCR (Object Character Recognition) einliest, automatisiert kategorisiert und zuordnet usw. Ganz zentral in unserem Gespräch ist die Frage, welche Rolle der Mensch in Zukunft wieder einnehmen wird. Ausserdem sprechen wir über diese Themen: automatisiertes Recruiting, CV-Checks und Co.,wie KI-Transformation bei HR Campus abläuft,wie KI-gestützte Softwareentwicklung im HR-Bereich abläuft. Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠ Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  8. Sep 10

    Was kostet ein KI-System wirklich? Total Cost of Ownership richtig rechnen

    Der häufigste Fehler bei der Kalkulation von KI-Projekten ist in Kosten pro Monat zu rechnen statt in Kosten pro Vorgang. Ein Pilotbetrieb mit zwanzig Nutzern sagt euch nichts darüber, was das System kostet, wenn es tatsächlich im Einsatz ist. Bei KI steigen die laufenden Kosten nämlich mit der Nutzung. In dieser Folge von „KI kurz und informativ" gehe ich die klassische TCO-Formel durch und zeige am Beispiel eines Schwimmbads, welche Posten sich bei KI-Systemen anders verhalten als bei jeder anderen Software. Meine These ist: Die Kostenarten sind nicht neu, aber ihr bestimmt nicht mehr, wann sie anfallen. Bspw. kennt ihr den Preis eines Vorgangs erst, nachdem er passiert ist. Ein Modell verschlechtert sich lautlos, ohne Fehlermeldung. Und den Termin für die nächste Migration setzt oft euer Anbieter (wie zuletzt bei der Abschaltung der OpenAI Assistants API). Themen dieser Folge: TCO-Formel und was sie bei KI-Systemen nicht abbildetKosten pro Vorgang statt Kosten pro MonatModel Drift und Data Drift Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠ Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet. Link zum Google Paper: D. Sculley et al., „Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems" https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf

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