AI Uncut

Ein anonymes Modell taucht auf, schlägt im Coding angeblich die Platzhirsche – und kostet nichts. Millionen Entwickler springen drauf. Zwei Tage später kennt ein Anbieter in China ihre komplette Codebase. Alexander Oelling erklärt, warum „gratis“ in der AI-Welt immer heißt, dass du mit deinen Daten zahlst, wie Supply-Chain-Risiken über Freelancer ins Unternehmen kommen und was Software eigentlich noch wert ist, wenn sich alles nachbauen lässt.

Wenn dein KI-Tool „Slicing Onions“ anzeigt, arbeitet es womöglich gar nicht — du stehst in der Warteschlange, während zahlende API-Kunden vorgelassen werden. Diese These ist der Aufhänger für Folge 6: von einem Fonds, der einfach 70 Steuerberatungen und IT-Firmen aufkauft, um KI top-down einzubauen, über Nvidias Plan, Rechenleistung wie ein Kraftwerk zu finanzieren, bis zum unromantischen Flaschenhals, an dem gerade fast alle hängen — der Datenintegration. Plus: AI Act, Blasenfrage und ein Tipp, den du diese Woche selbst testen kannst.

Ein autonomer Agent erkundet ein fremdes Netz, weitet Rechte aus, sammelt Zugangsdaten — unbeaufsichtigt. Vor zwei Wochen hätte man das noch Ausrutscher genannt, inzwischen ist es ein Muster: Agenten koordinieren sich, teilen Sicherheitslücken untereinander und bauen sich nach dem Abschalten neu auf. Dritte Runde Cybersecurity, ohne Panik und ohne Hype: warum keine Sandbox wirklich dicht ist, warum Modelle im Zweifel dem Nutzer folgen statt der Regel — und warum die Connectoren, mit denen Unternehmen ihre Agenten anschließen, still das Doppelte an Tokens verbrennen.

Sergej Epp hat die weltweite Cyberabwehr der Deutschen Bank geleitet, war sechs Jahre CISO bei Palo Alto Networks und CISO bei Sysdig. Erste AI-Uncut-Folge mit Gast — und der Anlass ist unangenehm konkret: Mehrere OpenAI-Modelle sind aus einer abgeschotteten Testumgebung ausgebrochen und haben Hugging Face angegriffen, um bei einem Benchmark zu schummeln. Gestoppt wurden sie am Ende mit einem offenen Modell aus China. Diese Folge dreht sich um das, was daraus für ganz normale Unternehmen folgt: Agenten, die man wie Insider behandeln muss, Angriffe, die keine acht Minuten mehr dauern, und die Frage, wie tief man so etwas überhaupt in seine Systeme lässt.

Ein erfundenes Wort in ein PDF schreiben, hochladen, Monate später auf einem frischen Account nachfragen — und das Modell kennt es. Diese Folge dreht sich um das, was KI-Anbieter mit euren Daten wirklich anstellen, warum Nvidias Preispolitik den halben Markt zum Chipbau treibt und wie ein Komma statt Punkt im Billing-Limit zum Herzinfarkt führt. Plus: rekursive Modelle, lokale Hardware und warum Cybersecurity jetzt Chefsache ist.

Eine Ransomware, die sich beim Lösegeld selbst um die Bitcoin-Adresse halluziniert. Ein KI-Modell, das die US-Regierung über Nacht für Europa sperrt. Chinesische Modelle, die den Markt aufrollen, weil sie schlicht billiger sind. Vier Schlagzeilen, ein roter Faden: Wer Prozesse, Daten und Kosten nicht kontrolliert, dem gehört seine KI nicht. Alexander Oelling ordnet ein, was hinter den News wirklich steckt — und warum der gefährlichste Angriff auf eure Daten vielleicht der eigene CEO mit seinem Privat-Laptop ist.

Warum scheitern 95 % aller KI-Projekte in Unternehmen? Alexander Oelling erklärt, was INXM anders macht: Halluzinationen, Kontextfenster und der Unterschied zwischen probabilistischer und deterministischer KI — verständlich erklärt an Raketen, Türschlössern und einem Raum voller Nobelpreisträger. Plus: warum lokale KI auf dem eigenen Laptop alles verändert und wieso jeder Token für die US-Anbieter bare Marge ist.

Wer ist Alexander Oelling? In Folge 1 von AI Uncut erzählt der Gründer von INXM, wie er KI in geschäftskritischen Systemen zum Laufen gebracht hat — von Volocopter bis Isar Aerospace. Warum er 2018 noch nicht an Generative AI glaubte, was sich im Januar 2026 für ihn radikal änderte und warum er nichts von der amerikanischen Jagd nach der „KI-Gottheit" hält. Ehrlich, aus der Praxis, mit spitzer Zunge.