PROMPTgenau

Vivien und Thomas schauen sich an, was die Forschung zur Kreativität von KI sagt – und was das für unseren Arbeitsalltag bedeutet. Dabei wird klar: KI kann ein echter Kreativitätsbooster sein, aber es lauern auch ein paar überraschende Fallstricke. Spoiler: Es kommt – wie so oft – auf die richtige Nutzung an. Drei konkrete Empfehlungen zum Mitnehmen gibt es am Ende natürlich auch – alle Studien und Links wie immer hier in den Shownotes. Kapitel (00:00) Intro (01:01) Einführung (01:54) KI als DJ (05:11) Ist KI kreativ? (06:54) KI als Anregung (08:12) Gleichmacher-Effekt (12:54) Verlernen wir Kreativität? (13:31) Kreativer auch ohne KI? (14:36) Kreative Narbe (16:53) Zusammenfassung (17:34) Drei Empfehlungen zum Mitnehmen Links zu den Studien aus der Episode: [1] Holzner, Maier, Feuerriegel (2025): „Generative AI and Creativity: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis.“ LMU München / arXiv. 28 Studien, 8.214 Teilnehmer. → Zur Quelle [2] Bellemare-Pepin, Jerbi, Bengio et al. (2026): „Scientific Reports 16(1).“ Nature. → Zur Quelle [3] Guzik, Byrge, Gilde (2023): „Journal of Creativity 33, 100065.“ ScienceDirect. → Zur Quelle [4] Hubert, Awa, Zabelina (2024): „Scientific Reports 14, 3440.“ Nature. → Zur Quelle [5] Walton et al. (2026): „ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems.“ Swansea University / ACM. → Zur Quelle [6] Doshi, Hauser (2024): „Science Advances Vol. 10, Nr. 28.“ Science. → Zur Quelle [7] Grassini, Koivisto (2024): „International Journal of Human-Computer Interaction.“ Taylor & Francis. → Zur Quelle [8] Anthropic (2026): „AI Assistance and Coding Skills (Skill-Formation-Studie).“ Anthropic Research. → Zur Quelle [9] Creative-Scar-Studie (2025): „Technology in Society.“ ScienceDirect. → Zur Quelle [10] Desdevises (2025): „Frontiers in Psychology.“ Frontiers. → Zur Quelle [11] University of Montana (2023): „AI Tests into Top 1% for Original Creative Thinking.“ ScienceDaily. → Zur Quelle [12] Knowledge at Wharton (2025): „Does AI Limit Our Creativity?.“ Wharton, University of Pennsylvania. → Zur Quelle [13] Heigl (2025): „Generative AI in Creative Contexts.“ Management Review Quarterly / Springer. → Zur Quelle

Stephan und William sind wieder am Start – und diesmal spannen sie den großen Bogen: Wo kam KI her, wo stehen wir gerade und wohin geht die Reise? Was einst als simpler Chatbot begann, ist heute ein selbstständig planender, sich selbst korrigierender Agent, der tief in Programme wie Excel oder PowerPoint eingreift. Und morgen? Da warten digitale Mitarbeiter in ganzen KI-Teams – und die Frage, wie wir als Menschen in diesem Wandel die Fäden in der Hand behalten. Kapitel (00:00) Intro (00:57) Einführung (02:04) ChatGPT-Moment (03:48) Was KI nicht konnte (06:43) KI-Agenten (09:24) Agentic Loop (13:05) KI als Allzweckwaffe (15:30) Integration von KI (17:47) MCPs (20:17) KI morgen (23:50) Digitale Mitarbeiter (25:54) Zusammenfassung Feedback und Ideen für weitere Folgen gerne an: [email protected] www.digitalagentur.sachsen.de

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. Kapitel (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   Feedback und Ideen für weitere Folgen gerne an: [email protected] www.digitalagentur.sachsen.de

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​ [2] Langdock: https://langdock.com/de Feedback und Ideen für weitere Folgen gerne an: [email protected] www.digitalagentur.sachsen.de

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/ [2] LM Arena: https://arena.ai​ [3] ChatGPT: https://chatgpt.com [4] Anthropic Claude: https://www.anthropic.com/claude [5] Anthropic Agentic Teams:  https://code.claude.com/docs/en/agent-teams​​ [6] Anthropic Code Security:  https://www.anthropic.com/news/claude-code-security [7] Gemini: https://gemini.google.com [8] Grok: https://x.ai [9] Kimi K2: https://kimi-k2.org [10] DeepSeek: https://www.deepseek.com/en/ [11] Llama: https://ai.meta.com/llama [12] Mistral: https://mistral.ai [13] Perplexity.ai: https://www.perplexity.ai Feedback und Ideen für weitere Folgen gerne an: [email protected] www.digitalagentur.sachsen.de

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 Feedback und Ideen für weitere Folgen gerne an: [email protected] www.digitalagentur.sachsen.de

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: ChatGPT – Eingabehilfe von ai-27: https://ai-27.com/prompt Lyra-Assistent: https://chatgpt.com/g/g-6867e2e363988191bc62ebba76b3d6b3-lyra-best-ai-prompt-generation-expert Feedback und Ideen für weitere Folgen gerne an: [email protected] www.digitalagentur.sachsen.de