Co-Intelligence – Der KI-Lernpodcast

In dieser Episode von CO-Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast, begrüßen wir – Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger – euch zur Folge 53. Gemeinsam diskutieren wir die neuesten Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz und werfen einen umfassenden Blick auf die bedeutenden Neuigkeiten der letzten Wochen.Zu Beginn der Folge erörtern wir die Sicherheitsbedenken, die durch das neue Mythos-Modell von Claude aufgetaucht sind, wobei für uns der Sicherheitsaspekt in Zusammenarbeit mit führenden Unternehmen durch das Projekt Glasswing im Mittelpunkt steht. Zudem analysieren wir die aktuelle Version des Opus-Modells 4.7 und die damit verbundenen Verbesserungen im Coding-Bereich. Im Anschluss widmen wir uns dem neuen Cloud Design, das die Webseitengestaltung revolutioniert, und reflektieren darüber, welchen Einfluss dies auf die zukünftige Nachfrage nach Designern haben könnte. Auch Metas Rückkehr ins KI-Rennen sowie die aktuellen Entwicklungen bei OpenAI und Google, einschließlich des neuen Gamma 4 Modells, thematisieren wir ausführlich. Zum Abschluss geben wir euch einen Ausblick auf die Integration von KI im deutschen Mittelstand: In unserer nächsten Folge werden wir dazu eine spannende Analyse von über 12.000 Unternehmen präsentieren.Timestamps00:00 Intro & Begrüßung00:30 Neuigkeiten im KI-Bereich: Mythos-Modell von Claude05:15 Projekt Glasswing und IT-Sicherheitslücken10:45 Opus-Modell 4.7: Verbesserungen im Coding15:30 Cloud Design: Die Zukunft der Webseitengestaltung25:10 Meta und OpenAI: Rückkehr ins KI-Rennen30:00 Gamma 4 von Google: Lokale Anwendungsmöglichkeiten35:45 Zukunftsausblick: KI im deutschen Mittelstand40:00 Verabschiedung & Ausblick auf die nächste FolgeLinks & Erwähnte ToolsAnthropic (Claude): https://www.anthropic.comCloud Design: https://cloud-design.comFigma: https://www.figma.comAdobe: https://www.adobe.comGoogle (Gemini): https://www.google.com/geminiCanva: https://www.canva.com

In dieser Folge von Co-Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast, tauchen die Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger tief in das neue Tool Claude Cowork von Anthropic ein. Während wir uns letztes Mal mit Claude Code beschäftigt haben, geht es heute um den "Business-Partner" für normale Wissensarbeiter ohne technischen Background.Wir besprechen, wie Benjamin Claude Cowork nutzt, um PR-Storys zu pitchen, Angebote vollautomatisch in HubSpot zu erstellen und Aufgaben in ClickUp zu delegieren – alles per Smartphone aus dem Park oder sogar aus der Sauna. Wir diskutieren zudem das neue Paradigma der "Skills", die Herausforderungen der ständigen Erreichbarkeit und warum der Hunger nach Rechenleistung (Compute Demand) gerade erst so richtig beginnt.Timestamps00:00 Intro & Begrüßung00:11 Einführung in Claude Cowork: Was ist das?02:53 PR-Use-Case: Automatisierte Journalisten-Recherche05:31 Angebote & HubSpot: Workflow-Automatisierung live08:47 Skills erstellen und nutzen12:56 Governance & Sicherheit im Unternehmen14:12 Vergleich: N8N vs. Cloud Cowork15:49 Das neue Paradigma der Skillsets19:03 Unterschied: Klassischer Chat vs. Cowork20:34 Sicherheitsaspekte & Virtuelle Maschinen21:39 Plugins, Konnektoren & MCP25:14 Flexibilität: Arbeit vom Handy steuern27:23 Die Gefahr der ständigen Erreichbarkeit29:28 Compute Demand & Nvidia: Warum der Hunger wächst30:06 Abschied & Wow-MomenteLinks & Erwähnte ToolsAnthropic (Claude / Claude Cowork): https://www.anthropic.comHubSpot (CRM): https://www.hubspot.deClickUp (Task Management): https://clickup.comN8N (Workflow Automation): https://n8n.ioMake.com (Integration): https://www.make.comPerplexity AI: https://www.perplexity.aiOpenAI (ChatGPT / Sora): https://openai.comGoogle Drive & Gemini: https://workspace.google.com

In der 51. Episode von Co-Intelligence analysieren die Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger das Potenzial von Claude Code (Anthropic) für Unternehmen und professionelle Anwender. Wir zeigen auf, wie das Tool die Lücke zwischen einer Business-Idee und der technischen Umsetzung schließt, ohne dass tiefe Programmierkenntnisse erforderlich sind.Erfahren Sie, wie Sie vom klassischen Ausführer zum Orchestrator von KI-Agenten werden. Wir besprechen reale Szenarien wie die Erstellung von MVPs, die Automatisierung komplexer Buchhaltungsprozesse in Stripe und die effiziente Steuerung von GitHub-Repositories. Zudem gehen wir auf die kritischen Themen Datenschutz (GDPR/DPA) und die Wahl des richtigen Modells (Opus, Sonnet, Haiku) für maximale Kosteneffizienz ein.Timestamps:00:00 Willkommen zu Co-Intelligence Episode 5100:16 Was ist Claude Code? (Einführung & Anthropic)02:11 Vergleich: Claude vs. OpenAI Codex & Google05:05 Warum der Mensch trotz KI-Power wichtig bleibt09:07 Der Paradigmen-Shift: Vom Coder zum Orchestrator18:41 Use Cases: Buchhaltung, Stripe & PRDs erstellen28:51 Computer Use: Skiurlaub-Planung & Kleinanzeigen-Hacks36:31 Die 3 Modelle: Wann nutzt man Opus, Sonnet oder Haiku?40:53 Tipps für den Start: Die Claude.md Datei44:41 Ausblick: Nächste Woche kommt Cloud CoworkLinks & Erwähnungen:Anthropic (Claude): https://www.anthropic.comOpenAI (Codex/ChatGPT): https://openai.comGoogle Vertex AI: https://cloud.google.com/vertex-aiGitHub: https://github.comSentry (Bug Tracking): https://sentry.ioIntercom (Customer Support): https://www.intercom.comStripe (Payment): https://stripe.com

Willkommen zu Teil 2 unserer großen Comeback-Folge! Nachdem wir in Episode 50 über die neue Zeitrechnung gesprochen haben, gehen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger jetzt in den Deep Dive. Wir diskutieren die „Agenten-Welle“ und warum Tools wie OpenHands (OpenDevin) die Art, wie wir Software nutzen, radikal verändern. Außerdem analysieren wir den aktuellen Crash bei Software-Aktien: Ist die Angst berechtigt, dass KI herkömmliche SaaS-Lösungen überflüssig macht? Und zum Abschluss: Warum KI-Kompetenz in Unternehmen jetzt zur harten Bedingung für Boni und Aufstieg wird.Timestamps:00:00 - Intro & Regulierung: Der EU AI Act kommt02:33 - Die Agentenwelle: Wie Agenten Ziele autonom verfolgen04:59 - OpenHands Deep Dive: Probleme & Potenziale von KI-Codern06:21 - Praxis-Case: "Kaiser Slack" – Unser virtueller Kollege08:17 - Experiment: KI-Agent steuert Google Ads profitabler als Freelancer09:42 - Software-Crash: Warum Tech-Stocks um 80 % einbrechen12:27 - Die Zukunft des Codes: Jeder wird zum Orchestrator15:37 - Pricing-Revolution: Von "Pro Sitz" zu "Pro Ergebnis" (Outcome-based)20:57 - KI-Skills als Grundvoraussetzung für Boni & Karriere23:02 - Die 20€ Copilot-Wette: Warum Zögern den Job kostet25:04 - Middle Management: Werden Hierarchien jetzt flacher?Links & Mentions:EU AI Act / Bundesnetzagentur: https://www.bundesnetzagentur.deOpenHands (ehem. OpenDevin): GitHub RepositoryPeter Steinberger: X/Twitter ProfilClay (Sales-Automatisierung): https://www.clay.comIntercom (Support-KI): https://www.intercom.com

Willkommen zurück zur Co-Intelligence! Nach einer kurzen Pause sind wir zurück mit einem Paukenschlag. In dieser Folge analysieren Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger die schwindelerregende Entwicklung der letzten drei Monate. Wir diskutieren, warum sich das aktuelle Quartal wie zwei Jahre Fortschritt anfühlt, wie der Sprung von reinen Chatbots zu autonomen Agenten die Arbeit revolutioniert und warum Tech-Giganten wie Amazon und Nvidia Milliarden in die Zukunft pumpen.Timestamps:00:00 Willkommen zurück & Der Podcast-Update01:18 Warum 3 Monate KI wie 2 Jahre Entwicklung wirken01:51 Von Chatbots zu Agenten: Die neue Art zu arbeiten03:30 Die Milliarden-Runde: Investitionen im KI-Sektor04:17 Amazon & Nvidia: Strategische Deals hinter den Kulissen12:32 Massenkultur & KI-Potenzial in der Wirtschaft25:24 Das Wettrennen der Modelle: OpenAI vs. Claude (Opus 4.6?)27:24 Ausblick: Die Zukunft der agentischen KILinks & Mentions:Anthropic (Claude): https://www.anthropic.comOpenAI: https://www.openai.comMistral AI: https://mistral.aiNvidia: https://www.nvidia.comAmazon AWS: https://aws.amazon.com

In Episode 49 von „Co-Intelligence“ gehen Benjamin Wüstenhagen und Magdalena Beilmann einem Gefühl auf den Grund, das viele aktuell begleitet: Die Angst vor der Künstlichen Intelligenz. Ist es echte Angst oder eher ein diffuses Unbehagen? Wir sprechen über den drohenden Verlust von Status und Kompetenz, warum wir uns vor Ersetzbarkeit fürchten und was wir von den Kutschenherstellern des 19. Jahrhunderts lernen können.Erfahre, warum „Purpose“ wichtiger ist als „Tasks“, wie Unternehmen ihre Fürsorgepflicht durch Upskilling wahrnehmen sollten und warum die Illusion von Kontrolle (am Beispiel selbstfahrender Autos) unser Sicherheitsempfinden steuert. Wir blicken kritisch auf den Standort Europa und zeigen auf, welche menschlichen Stärken wie Empathie und Verantwortung in der KI-Ära sogar an Wert gewinnen.Tritt unserer WhatsApp Community bei und folge uns auf Social Media, um das nächste KI Briefing nicht zu verpassen.https://chat.whatsapp.com/KcASGd6VJTf4XS8BMSLwtUEntrepreneur in Residence Growth (m/w/d)https://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511?language=de&display=deTimestamps:00:00 - Einleitung: Angst vor KI – Unbehagen oder echte Gefahr?01:33 - Historischer Vergleich: Was wir von Kutschenherstellern lernen können04:44 - Job-Angst vs. Purpose: Warum sich Aufgaben ändern, nicht ganze Berufe07:01 - Makro-Sicht: Arbeitslosigkeit, Geoffrey Hinton & Ethan Mollick08:11 - Die Verantwortung der Unternehmen: Führung, Reskilling & Upskilling12:35 - Geschwindigkeit des Wandels & der Einfluss der Medien16:09 - Psychologie der Angst: Die Illusion von Kontrolle & Verlustaversion18:10 - Gesellschaftliche Folgen: Wirtschaftliche Sicherheit & Standort Europa22:30 - Die algorithmische Blackbox: Warum uns mangelnde Transparenz verunsichert24:45 - Menschliche Stärken: Warum Empathie & Verantwortung wichtiger werden26:50 - Zukunftsblick: Zwischen Regulierung und humanoiden Robotern33:32 - Outro: Feedback & Community-InfosLinks & Erwähnungen:John Maxwell (Leadership-Experte): https://www.johnmaxwell.com/Geoffrey Hinton („Godfather of AI“): https://www.cs.toronto.edu/~hinton/Sam Altman: https://x.com/sama/status/1896967655841783995Ethan Mollick (Autor von „Co-Intelligence“): https://www.oneusefulthing.org/https://x.com/emollick/status/1912345678901234567Mistral AI (Europäisches KI-Modell): Mistral.aiEU AI Act: https://artificialintelligenceact.eu/Bundesnetzagentur: https://www.bundesnetzagentur.de/

In Folge 48 von Co-Intelligence gehen Benjamin Wüstenhagen und Gast Magdalena Beilmann einer fundamentalen Frage nach: Welchen Wert hat Bildung noch, wenn Informationen jederzeit und überall durch KI verfügbar sind? Sie diskutieren den Wandel von der Wissensknappheit zum Wissensüberfluss, warum wir trotz (oder gerade wegen) KI neue Strukturen im Lernen brauchen und ob Zertifikate in einer Welt von „Hands-on“-Projekten noch eine Rolle spielen.Tritt unserer WhatsApp Community bei und folge uns auf Social Media, um das nächste KI Briefing nicht zu verpassen.https://chat.whatsapp.com/KcASGd6VJTf4XS8BMSLwtUEntrepreneur in Residence Growth (m/w/d)https://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511?language=de&display=deTimestamps:00:00 – Intro: Bildung im Zeitalter der KI-Abundanz01:14 – Rückblick: Von der Wissensknappheit zum Buchdruck02:20 – Programmieren lernen: Noch sinnvoll? (Andrew Ng Zitat)04:51 – Der Content-Friedhof: Umgang mit der Informationsflut07:17 – Die Daseinsberechtigung von Bildungsinstitutionen09:15 – Motivation & konkrete Ziele beim Lernen12:43 – Vision: Personalisierte KI-Mentoren & Lernpfade14:26 – Oberflächenwissen vs. tiefe Handlungskompetenz15:17 – Tool-Tipp: Google NotebookLM & Audio-Kuratierung18:31 – Risiken: Halluzinationen & Kritisches Denken21:37 – Die Stunde der Generalisten: Kontext & Transferfähigkeit23:11 – Sind Abschlüsse & Zertifikate noch relevant?24:13 – Fallbeispiel: Peter Steinberger & der „Bauen statt Zeigen“-Ansatz34:03 – Outro: Zusammenfassung & WhatsApp CommunityLinks & Erwähnungen:Andrew Ng: https://www.coursera.org/https://x.com/AndrewYNg/status/1900219116822102116Lex Fridman Podcast: https://www.youtube.com/@lexfridmanhttps://x.com/lexfridman/status/1920339725518299446Ethan Mollick: https://x.com/emollick/status/1925055450254385592Peter Steinberger: X / https://x.com/steipeteGoogle NotebookLM: https://notebooklm.google.com/Claude (Anthropic): Claude.aiGrok (xAI): x.aiGitHub: GitHub.com

In dieser Folge von Co-Intelligence werfen Benjamin Wüstenhagen gemeinsam mit Magdalena Beilmann (die diese Woche Moritz Heininger vertritt) einen Blick hinter die Kulissen unseres Alltags. KI ist längst keine Zukunftsvision mehr – sie ist wie Strom oder Internet zu einer „unsichtbaren Logik“ geworden, die uns ständig begleitet. Wir diskutieren, wie Algorithmen unsere Routen in der Navigation bestimmen, unser Kaufverhalten manipulieren und welche psychologischen Mechanismen wie „Nudging“ dabei eine Rolle spielen. Erfahre, warum wahre Freiheit im KI-Zeitalter bedeutet, zu verstehen, wer die Optionen für uns auswählt.Tritt unserer WhatsApp Community bei und folge uns auf Social Media, um das nächste KI Briefing nicht zu verpassen.https://chat.whatsapp.com/KcASGd6VJTf4XS8BMSLwtUEntrepreneur in Residence Growth (m/w/d)https://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511?language=de&display=deTimestamps:00:00 – Intro: Die unsichtbare KI-Revolution02:48 – Mobilität: Wie KI unsere Wege lenkt08:22 – E-Commerce: Werden wir beim Shoppen manipuliert?11:28 – Suchen vs. Finden: Brauchen wir noch Suchmaschinen?19:33 – Social Media: Der Kampf um unsere Aufmerksamkeit31:36 – Clickbait & Filterblasen: Die Schattenseiten der Algorithmen34:03 – Nudging: Wie unsichtbare Lenkung funktioniert36:34 – Risiken & Fazit: Freiheit im Zeitalter der KI37:30 – Outro & unsere WhatsApp CommunityLinks & Erwähnungen:Meta (Llama, Facebook, Instagram, WhatsApp): https://ai.meta.com/Yann LeCun (Chief AI Scientist bei Meta): https://yann.lecun.com/Andrej Karpathy (KI-Vordenker, ex-Tesla AI): https://karpathy.ai/Andreessen Horowitz (A16Z): https://a16z.com/Stiftung Warentest: https://www.test.de/https://x.com/ylecun/status/2016888602009964937https://x.com/a16z/status/1905637234306318806https://x.com/AndrewYNg/status/1986500817613169025https://x.com/elonmusk/status/2020010411911967053

In Episode 46 von Co-Intelligence tauchen Benjamin Wüstenhagen und Gast-Moderatorin Magdalena Beilmann tief in die nächste Phase der Künstlichen Intelligenz ein: Autonome Agenten.Ist es nur ein Hype oder der Beginn einer neuen Arbeitsära? Wir diskutieren die "Epiphanie", wenn sich ein KI-Bot in Slack plötzlich wie ein echter Kollege anfühlt, und testen die Grenzen der Automatisierung mit Tools wie OpenRouter und DeepSeek V3.Doch es wird noch verrückter: Wir beleuchten das Phänomen Rent-a-Human, wo KI-Agenten echte Menschen für physische Aufgaben bezahlen, und Moltbook, das erste Social Network, in dem nur KIs posten dürfen. Sind wir auf dem Weg in eine Welt, in der Maschinen ihre eigene Ökonomie betreiben? Hör rein, um zu erfahren, ob du bald für einen Roboter arbeitest!Entrepreneur in Residence bei The Key Acacemyhttps://thekey-academy.jobs.personio.com/job/2500511Timestamps:00:00 Intro00:14 Begrüßung01:08 Die neue Phase der KI-Agenten: Mehr als nur Chatbots01:38 Die "Epiphanie": Wenn sich der Bot in Slack wie ein echter Kollege anfühlt04:23 Der "Schnell Reich Werden"-Mythos mit Agenten06:44 Praxis-Check: OpenRouter & DeepSeek V3 im Einsatz10:55 Das "Retro"-Interface (OpenClaw) & Tech-Setup11:47 Tech-Deep-Dive: Modelle auswählen und Kosten im Griff behalten14:46 Integration in Microsoft Teams & Co.: Kollaboration mit KIs19:32 Sparen Agenten wirklich Zeit? Ein kritisches Fazit20:27 Experiment "Exit Intent": Wenn die KI zu viel will25:46 Rent-a-Human: Wenn KI-Agenten Menschen bezahlen ("Randy Newman" Moment)26:35 Moltbook: Das Social Network nur für Bots35:56 Ausblick & Fazit: Wo führt die Reise hin?Links & Erwähnungen:Rent-a-Human: rentahuman.ai (Plattform, auf der KI-Agenten Menschen für physische Aufgaben buchen)Moltbook: moltbook.com (Das "Social Network" exklusiv für KI-Agenten)OpenRouter: openrouter.ai (Im Podcast als "Open Data" erwähntes Tool zur Modellauswahl)DeepSeek: deepseek.com (Erwähntes Modell "Physik/Basic 3.23" DeepSeek V3)Doppelgänger Tech Talk: doppelgaenger.io (Podcast-Erwähnung zum Thema Agenten)OpenClaw: openclaw.ai Der quelloffene, lokale KI-Agent (ehemals Clawdbot), der Aufgaben direkt auf deinem Computer ausführt.Claude Cowork: https://support.claude.com/en/articles/13345190-getting-started-with-cowork Anthropics neues agentenbasiertes Tool, mit dem Claude Dateien auf deinem Desktop lesen, bearbeiten und erstellen kann.

In Episode 45 von Co-Intelligence spricht unser Host Benjamin Wüstenhagen gemeinsam mit Magdalena Beilmann (die diese Woche Moritz Heininger vertritt) über das neueste Phänomen, das die KI-Welt im Sturm erobert: OpenClaw.Entwickelt von Peter Steinberger, ist OpenClaw ein autonomer Open-Source-KI-Agent, der lokal auf dem eigenen Rechner läuft – oft einem Mac Mini – und sich direkt mit Messenger-Diensten wie WhatsApp und Telegram verbinden kann. Im Gegensatz zu typischen Chatbots kann OpenClaw echte Aufgaben auf dem Computer ausführen. Benjamin und Magdalena tauchen tief in den plötzlichen Hype um dieses Tool ein und diskutieren, ob es die Zukunft der Software darstellt oder nur ein flüchtiger Trend ähnlich wie Clubhouse ist. Zudem analysieren sie kritisch die massiven Sicherheitsrisiken, die entstehen, wenn man einem KI-Agenten volle „Admin-Rechte“ über die eigenen Daten und das digitale Leben gewährt.ZeitstempelZeitstempel00:00 Intro01:04 Themeneinführung: Autonome Agenten03:13 Was ist OpenClaw? (Peter Steinbergers Projekt)06:08 Das Namens-Chaos: Clawdbot, Moltbot, OpenClaw08:13 Agent-zu-Agent-Kommunikation09:52 Sicherheitswarnung: Risiken lokaler KI-Agenten11:17 Die Kosten von KI: Token-Verbrennung & API-Gebühren17:06 Praxisbeispiel: Das WhatsApp-Gruppen-Experiment22:21 Das Ende klassischer Software?26:27 Hype vs. Realität: Ist das das nächste Clubhouse?28:40 OutroLinks & ErwähnungenOpenClaw (ehemals Clawdbot/Moltbot): https://openclaw.aiPeter Steinberger: https://x.com/steipete

In Episode 44 drehen wir den Spieß um! Statt selbst Fragen zu stellen, begibt sich Host Benjamin Wüstenhagen ins "Kreuzverhör". Unsere Gast-Moderatorin Magdalena Beilmann (in Vertretung für Moritz Heininger) fühlt ihm auf den Zahn: Wo steht Deutschland wirklich im globalen KI-Wettrennen?Wir diskutieren, warum die aktuelle Entwicklung mehr ist als nur ein Software-Update – es ist eine neue industrielle Revolution, die physische Fabriken, Unmengen an Energie und radikales Umdenken erfordert. Benjamin teilt seine ehrliche Einschätzung zu Europas Chancen gegen die USA und China, spricht über die Gefahren von Deepfakes und gibt Einblicke in seinen persönlichen KI-Workflow mit Tools wie Cursor.Ist unser Optimismus naiv? Und was passiert, wenn wir Teile unseres Gehirns dauerhaft an die KI auslagern? Eine Folge voller Klartext, Strategie und einem Ausblick auf das Jahr 2026.Kapitelmarken:00:00 Intro & Begrüßung00:50 Deutschland im KI-Diskurs: Verlieren wir den Anschluss?02:58 KI ist Hardware: Nvidia & die neue industrielle Revolution05:26 Die Energie-Krise: Woher kommt der Strom für die KI?09:55 Optimismus vs. Realismus: Europas Rolle im Weltmarkt13:28 Deepfakes & Desinformation: Die Schattenseiten19:08 Benjamins Tech-Stack: Coding mit KI (Cursor & Co.)22:45 Nachhaltigkeit: Verfeuern wir unsere Ressourcen?27:01 Produktivität vs. Spielerei: Wann KI wirklich hilft31:48 Macht KI uns mutiger oder bequemer?37:00 Ausblick: Was muss in 2026 passieren?Links & Erwähnungen:Nvidia: https://www.nvidia.comCursor: https://cursor.shOpenAI: https://openai.com

In dieser Woche gibt es ein neues Gesicht (und eine neue Stimme) bei Co-Intelligence! Während Moritz die Sonne genießt, begrüßt Benjamin seine Kollegin Magdalena Beilmann als Co-Host.Magdalena teilt ihre spannende Reise als Quereinsteigerin von der klassischen Hotellerie hin zur KI- und Prozess-Optimierung. Sie zeigt eindrucksvoll, dass man kein Entwickler sein muss, um komplexe Automatisierungen zu bauen.In dieser Folge erfährst du:Warum „Nicht-Expertise“ oft ein Vorteil ist und wie man die Angst vor neuen Tools verliert.Wie Magdalena mit Make und HubSpot Datenbanken verknüpft, ohne eine Zeile Code zu schreiben.Warum Lovable und Claude Code (mit MCP) die Art und Weise, wie wir arbeiten, radikal verändern.Weshalb wir KI nicht nur für Content-Erstellung, sondern für echtes System-Denken nutzen sollten.Ein inspirierender Talk über Selbstwirksamkeit, Mut zur Veränderung und die Zukunft der Arbeit, in der KI zum echten Teammitglied wird.Timestamps:00:00 – Intro01:31 – Vom 5-Sterne-Hotel zur KI03:30 – Mut zur Veränderung: Warum man keine Angst vor Tech haben muss06:21 – Prompting: Braucht man noch Struktur oder reicht „Kuddelmuddel“?10:16 – Produktivität neu gedacht: KI als Teammitglied12:11 – Tool-Tipp: Lovable (Web-Apps ohne Code bauen)15:17 – Tool-Tipp: Claude Code & MCP (Lokaler Dateizugriff)18:14 – Praxis-Case: HubSpot & Make Automatisierung ohne Entwickler23:58 – System-Denken: Prozesse bauen statt nur E-Mails schreiben25:11 – Datenschutz & Lokale KI-ModelleLinks & Erwähnungen aus der Folge:Andrej Karpathy (KI-Experte, Ex-Tesla/OpenAI): https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521Lovable (Vibe Coding / No-Code Apps): https://lovable.devAnthropic Claude (Claude Code & MCP): https://www.anthropic.com/claudeMake (Automatisierungs-Plattform): https://www.make.comHubSpot (CRM Plattform): https://www.hubspot.deOpenAI (ChatGPT): https://openai.comPerplexity (KI-Suchmaschine): https://www.perplexity.ai

In dieser Folge von Co-Intelligence spricht Benjamin Wüstenhagen über eine radikale Veränderung in der Softwareentwicklung: Vibe Coding.Benjamin teilt seine persönlichen Erfahrungen mit dem Tool Lovable, das ihm laut seinem "Lovable Wrapped" ermöglicht hat, in wenigen Monaten über 3,7 Millionen Zeilen Code zu generieren – und das fast ausschließlich durch natürliche Sprache. Er berichtet, wie er von einfachen Webseiten-Experimenten dazu übergegangen ist, komplexe interne Tools für das Produktmanagement zu bauen, die genau auf die Bedürfnisse seines Teams zugeschnitten sind.Erfahrt, wie sich die "Selbstwirksamkeit" verändert, wenn man plötzlich ohne Entwickler-Ressourcen Ideen in Software verwandeln kann, wo die Fallstricke bei der Datenbank-Struktur liegen und warum wir vielleicht bald alle unsere eigene Software "sprechen" statt schreiben.Timestamps:00:00 Intro00:39 Lovable Wrapped: 3,7 Millionen Zeilen Code01:21 Background: Von ersten Webseiten mit 16 zu AI-Coding03:22 Die neue Selbstwirksamkeit: Ideen ohne Devs umsetzen07:23 Tool-Landschaft: Lovable, v0.dev & die Frontend-Revolution10:37 Use-Case: AI-Bewerbungsfotos & Recruiting (Rückblick)17:57 Learning: Warum man das Datenmodell trotzdem verstehen muss21:44 Fun Use-Case: Die Sauna-Buchungs-App für Nachbarn30:14 Das "perfekte" System: Ein eigenes PM-Tool bauen30:51 Outro & Einladung zur CommunityLinks & Mentions:Das Vibe-Coding Leuchtturm-Projekt von snipKI:https://journey.snipki.de/Snipki Journey - Visualisiere deine Karriere – Das erfolgreiche Showcase von Moritz’ Company. Verwandelt LinkedIn-Daten via Gemini AI in ein visuelles Storytelling-Erlebnis.Die Vibe-Coding Toolbox:http://v0.dev/ – Generatives UI-Design (Frontend-Einstieg von Vercel).http://lovable.dev/ – Fullstack-Entwicklung (Das Tool hinter den 3,7 Mio. Zeilen).http://cursor.com/ – Die KI-native IDE (Bewertung 2026: ca. 30 Mrd. $).https://antigravity.google/ – Die neue Agent-First IDE für autonomes Coding und Testing.https://github.com/ – Versionsverwaltung & Sicherheit (Deine „Rückspultaste“).Zitate & Visionäre der Bewegung:Andrej Karpathy: „Programming is being replaced by vibing.“ (Tweet vom 02.02.2025). https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383Jensen Huang (Nvidia CEO): „English is the hottest new programming language.“ (GTC Keynote Statement). https://www.youtube.com/watch?v=PslkxFW9WN4Studien & Wissenschaftlicher Hintergrund:Bitkom Studie (Dez. 2024/2025): „Deutschland fehlen IT-Fachkräfte“ – Aktuell fehlen ca. 149.000 Experten; bis 2040 droht eine Lücke von 663.000 Stellen. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Deutschland-fehlen-IT-FachkraefteFraunhofer Institut (2025): Studienbericht Digitale Souveränität – Warum 60% der Unternehmen eine steigende Abhängigkeit erwarten und Vibe-Coding zur strategischen Autonomie beitragen kann. https://www.bitkom.org/sites/main/files/2025-02/2025-bitkom-studienbericht-digitale-souveraenitaet.pdfGitHub Octoverse Report 2025: The State of AI & Code – Über 40% des weltweiten Codes ist bereits KI-generiert oder -gestützt. https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/#AI #Lovable #VibeCoding #NoCode #SoftwareDevelopment #CoIntelligence #Podcast

KI-Einführung scheitert selten an der Technologie, sondern fast immer an der Kultur. In dieser Folge von Co-Intelligence diskutieren Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger, warum die KI-Transformation ein klassisches C-Level-Thema ist.Es reicht nicht, Tools auszurollen – Führungskräfte müssen den Wandel vorleben ("Lead by Example"). Wir sprechen darüber, wie man eine Organisation baut, die KI nicht nur als Effizienz-Hebel, sondern als echte Opportunity begreift. Wie nimmt man Teams die Angst? Wie etabliert man eine Innovationskultur (Stichwort: Google's 20% Rule)? Und warum wird 2026 das Jahr, in dem sich entscheidet, ob sich eure KI-Investments kulturell auszahlen. Eine Pflichtfolge für alle, die Verantwortung für die strategische Ausrichtung ihres Unternehmens tragen.00:00 Intro: HR, KI & der ROI in 202600:32 KI-Agenten im Unternehmen: Keine Geheimagenten, sondern Helfer01:04 Leadership: Warum der Wandel von oben vorgelebt werden muss02:47 Angst vs. Motivation: Kulturelle Hürden überwinden04:23 Case Study: Vom "Job-Killer" zum geliebten Chatbot06:09 Autonome Agenten & die Notwendigkeit von Daten-Infrastruktur07:07 Wissensmanagement: SharePoint vs. KI als "Second Brain"08:44 Praxis-Beispiel: Newsletter-Check & Coding Skills für alle10:52 Herausforderungen: Kleine Unternehmen vs. Konzerne12:51 Die "Google 20% Zeit"-Regel & Hackathons als Innovationstreiber15:36 Jeder wird zum Manager: Delegieren an KI lernen18:31 Fazit: KI als Opportunity-Technologie sehen

In dieser speziellen Prediction-Folge werfen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger einen Blick in die Zukunft: Das Jahr 2026. Nach dem Hype kommt die Realität – und die wird laut unseren Hosts turbulent.Wir diskutieren massive Energieengpässe in den USA und deren Auswirkungen auf Data Center und Nvidia. Platzt die KI-Blase mit einer 25%igen Korrektur im S&P 500? Außerdem beleuchten wir den Wandel am Arbeitsmarkt, warum die Jugendarbeitslosigkeit steigen könnte und weshalb "Voice" das neue Interface wird.Ein düsteres Kapitel ist die Prognose zur ersten vollautonomen Schlacht und dem Rüstungswettlauf. Zum Schluss gibt es eine steile These zu OpenAI: Geht dem Pionier die Puste aus und feiert Amazon das große Comeback?Timestamps:00:00 Intro: Die Prediction Folge für 202601:04 Die Energie-Krise: Engpässe & Proteste02:15 Der Börsen-Crash: Nvidia & S&P 500 Korrektur04:08 Ende der Experimente: Fokus auf ROI06:08 KI-Weiterbildung & Upskilling06:40 Arbeitsmarkt 2026: Steigende Jugendarbeitslosigkeit10:35 Voice First: Das Ende des Chat-Interfaces13:07 Autonomous Warfare: Die erste autonome Schlacht14:46 OpenAI strauchelt & Amazon schlägt zurück20:47 Fazit & OutroLinks & Mentions:Helsing (Defense AI): https://helsing.aiStark Defence (Unmanned Systems): https://stark-defence.comNvidia: https://www.nvidia.comOpenAI: https://openai.comAmazon: https://www.aboutamazon.comAccenture: https://www.accenture.com

Ein wildes Jahr neigt sich dem Ende. In Episode 39 von Co-Intelligence blicken unsere Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger zurück auf 2025 – ein Jahr, das die KI-Welt komplett auf den Kopf gestellt hat.Vom "DeepSeek-Schock" im Januar, der die Aktienmärkte und Nvidia erzittern ließ, über Andrej Karpathys revolutionäres "Vibe Coding", bis hin zu den unfassbaren Milliarden-Investitionen von Softbank und Big Tech. Wir analysieren den Wettlauf zwischen den USA und China, den Wandel von OpenAI zum For-Profit-Unternehmen und die Frage aller Fragen: Ist die KI-Blase schon geplatzt oder fängt sie gerade erst an?Außerdem werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Modell-Releases des Jahres: Gemini 3, Sora 2 und Alibaba's Qwen.Timestamps:00:00 Intro & Jahresrückblick 202502:23 Der "DeepSeek-Moment": China schockt Nvidia & die USA05:25 "Vibe Coding": Wie Andrej Karpathy das Programmieren veränderte10:05 Multimodale Revolution: Google Gemini & Co.11:30 Die Geldflut: Softbanks Milliarden & OpenAIs Bewertung14:20 Big Techs Infrastruktur-Wetten (400 Mrd. Dollar)16:03 Video-KI: Der Durchbruch von Sora 2 & Google Veo20:50 Die Blasen-Frage: Platzt der KI-Hype?22:09 Tesla Optimus: Fortschritte bei humanoiden Robotern23:29 OpenAIs Strukturwandel & Mitarbeiter-Beteiligung25:14 Gemini 3 vs. OpenAI: Der Kampf um die Krone26:47 Warnungen & Halluzinationen (Jeffrey Hinton / Big 4)Links & Mentions:DeepSeek: deepseek.comAndrej Karpathy: twitter.com/karpathyOpenAI: openai.comGoogle DeepMind (Gemini/Veo): deepmind.googleNvidia: nvidia.comAlibaba Qwen: qwenlm.github.ioTesla Optimus: tesla.com/AIMistral AI: mistral.ai

Willkommen zu Episode 38 von Co-Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast mit Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen.In dieser Folge diskutieren wir zwei radikal unterschiedliche Visionen für die Zukunft der KI. Auf der einen Seite steht das vieldiskutierte "AI 2027"-Papier (Leopold Aschenbrenner), das eine explosive Transformation und Super-Intelligenz bis Ende des Jahrzehnts vorhersagt. Auf der anderen Seite stehen die "Normalos" (Princeton-Forscher Narayanan & Kapoor), die argumentieren, dass KI wie jede andere Technologie (z.B. Elektrizität oder Internet) ist: Die Verbreitung dauert aufgrund gesellschaftlicher Trägheit viel länger als gedacht.Wir analysieren nicht nur die Unterschiede, sondern vor allem die überraschenden Gemeinsamkeiten beider Lager: Vom ungelösten "Alignment Problem" (Stichwort: Büroklammern) bis zur Gefahr einer geheimen Intelligenz-Explosion in einem abgeschotteten Labor.TIMESTAMPS:00:00 Intro: Normalität vs. Transformation00:18 Das "AI 2027"-Papier: Super-Intelligenz bis Ende der 20er?01:34 Die Gegenposition: Die "Normalos" aus Princeton03:51 Das Argument der Exponential-Kurve (Daten & Energie)06:00 Warum es länger dauert: Gesellschaftliche Trägheit & "Data Readiness"09:35 Konsens 1: Bis zur AGI ist KI eine "normale" Technologie10:43 Konsens 2: "Strong AGI" wäre eine Zäsur der Evolution11:56 Konsens 3: Warum heutige Benchmarks versagen14:29 Konsens 4: Das "Alignment Problem" (Paperclip Maximizer)16:17 Konsens 5: Keine autonomen Entscheidungen in kritischen Systemen20:04 Die Gefahr der "geheimen Intelligenz-Explosion" (Life 3.0 Szenario)22:45 Fazit: Mehr Miteinander statt Lagerbildung24:00 Unsere Meinung: Verliert Europa den Anschluss?LINKS & MENTIONS:Leopold Aschenbrenner (Situational Awareness / "AI 2027"): https://situational-awareness.ai/Arvind Narayanan & Sayash Kapoor (Princeton / AI Snake Oil): https://www.aisnakeoil.com/OpenAI (Sam Altman): https://openai.com/Andreessen Horowitz / a16z (Marc Andreessen): https://a16z.com/The Economist: https://www.economist.com/Harvard Business Review: https://hbr.org/

Willkommen zu Episode 37 von Co-Intelligence!Google ist zurück – und wie. Mit Gemini 3 legt der Tech-Gigant ein beeindruckendes Comeback hin. Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heiniger (mit Kamerahund Nala) analysieren die Lage: Warum das legendäre "Attention is all you need"-Paper (2017) den Grundstein legte und wie Google jetzt seine Muskeln spielen lässt.Wir testen die neuen Fähigkeiten: Ein KI-Modell, das in einer Nacht ein Betriebssystem ("Jens OS") codet, Videos und Code multimodal versteht und im ARC-AGI Benchmark neue Maßstäbe setzt.Doch es geht nicht nur um Technik: Wir beleuchten Googles unfairen Vorteil – 150 Milliarden Dollar Free Cash Flow (vs. OpenAI, die Funding brauchen) und das gigantische Ökosystem. Dazu: Der Mega-Deal mit Apple (Siri x Gemini?) und der Oracle-Crash, der zeigt, wie abhängig die Konkurrenz ist.Ist das die "Kill Zone" für Startups?ERWÄHNUNGEN & LINKS:Google DeepMind (Gemini 3): https://deepmind.google/OpenAI: https://openai.com/ARC Prize (ARC-AGI Benchmark): https://arcprize.org/Anthropic: https://www.anthropic.com/Oracle: https://www.oracle.com/Apple: https://www.apple.com/

Willkommen zu Episode 36 von Co- Intelligence! Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen sprechen heute über die Neuerfindung des Browsers als KI-Assistent.Der Browser bündelt unseren gesamten digitalen Kontext (Mails, Kalender) und liefert frische Trainingsdaten für Firmen wie OpenAI oder Perplexity, die nun die Giganten Google (Chrome) und Microsoft (Edge) angreifen.Wir diskutieren aber auch die massiven Risiken: Was passiert mit unserer Privatsphäre, wenn eine KI alles mitliest? Und wir erklären die ungelöste Gefahr der "Prompt Injection", bei der eine Website Ihren KI-Agenten kapert, um z.B. Geld zu überweisen. Plus: Warum wir gerade die dritten Browser-Kriege erleben.Lasst uns in den Kommentaren wissen: Welche Browser nutzt ihr? Testet ihr schon die neuen KI-Tools?---TIMESTAMPS:00:00 Intro00:41 Die neuen Player: OpenAI, Perplexity, Google & Microsoft02:28 Warum Browser? Es geht um den Kontext (und Daten)03:46 Die Daten-Gier: Werden wir zum "Gläsernen User"?05:46 Der Vorteil: Dein Browser als persönlicher KI-Copilot07:01 Use Case: Das Rezept, das sich selbst bestellt10:55 Perplexity Comet: Bessere Hilfe direkt im Browser13:11 Microsofts Strategie: Die Macht von Office + Edge14:20 Die Distributions-Kriege: Apples Milliarden-Deal mit Google16:44 Geschichtsstunde: Die ersten Browser-Kriege (Netscape vs. IE)18:54 Das größte Risiko: "Prompt Injection" (Die Bitcoin-Gefahr)21:04 Fazit: Die "Zwei-Browser-Zukunft"--ERWÄHNUNGEN & LINKS:OpenAI: https://openai.com/Perplexity: https://www.perplexity.ai/Google (Chrome): https://www.google.com/chrome/Microsoft (Edge): https://www.microsoft.com/edge/Apple (Safari): https://www.apple.com/safari/Arc (The Browser Company):https://thebrowser.company/Opera: https://www.opera.com/Reddit: https://www.reddit.com/Circle.so (Community Platform): https://circle.so/Netscape (Historisch): (Keine offizielle Seite aktiv)Marc Andreessen (Andreessen Horowitz): https://a16z.com/

Prompting war gestern – jetzt kommt System-Prompting.Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger zeigen, wie man KI mit Meta-Prompting, Context-Engineering und strukturiertem Workflow-Design auf das nächste Level hebt.Statt Einmal-Prompts geht es um ein 6-Stufen-System: Ziel → Meta → Infos → Prompt → Test → Refinement.Das Modell hilft, bessere Prompts zu bauen – und mit klar definiertem Kontext und Format entsteht Wiederholbarkeit statt Zufall.Wir sprechen über Playgrounds, Reasoning-Budget und warum die Rolle des Prompt Engineers zum AI Ops / Knowledge Ops wird – der Basis für Agenten und Skills.Und: warum Teams selten an Prompts, sondern an Datenqualität scheitern.Die Zukunft von KI heißt Systemdenken statt Promptexperimente.---TIMESTAMPS:00:00 – Intro & Thema02:15 – Warum klassisches Prompting an Grenzen stößt05:40 – Meta-Prompting: Wenn KI ihren eigenen Prompt schreibt09:10 – Die 6-Stufen-Methode: Ziel → Meta → Infos → Prompt → Test → Refinement13:55 – Context-Engineering: Relevante Infos zur richtigen Zeit18:30 – Format & Beispiele als Steuerungselemente22:00 – Wiederholbarkeit statt Einmal-Prompt27:15 – Prompt-Playgrounds & Reasoning-Budget31:40 – Vom Prompt Engineer zu AI Ops / Knowledge Ops36:25 – Studien & Quellen: Self-Consistency, DPO, Claude Skills41:00 – Fazit: Warum die Zukunft von KI Systemdesign ist---LINKS & QUELLEN:Self-Consistency – Wang et al. (2022) https://arxiv.org/abs/2203.11171DPO – Rafailov et al. (2023) https://arxiv.org/abs/2305.18290Claude Skills (Anthropic) https://www.anthropic.com/news/claude-skills

Was hat sich beim Prompting seit 2023 geändert? In Episode 34 von Co-Intelligence erklären Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger, warum alte "Tricks" heute kaum noch relevant sind.Das Thema: Prompting ist kein Hacking mehr, sondern klares Micro-Briefing. Statt magischer Formeln geht es heute darum, KI wie ein neues Teammitglied zu behandeln: mit klaren Zielen, wichtigen Fakten und guten Beispielen. Die Hosts diskutieren, wie Instruction Tuning und riesige Context Windows die Art, wie wir delegieren, verändert haben – und warum die Rolle des "Prompt Engineers" an Bedeutung verliert.---LINKS & QUELLEN:DAN-Prompt (Reddit): https://www.reddit.com/r/ChatGPT/search?q=DANClaude System-Prompt (O'Reilly): https://www.oreilly.com/radar/the-system-prompt-is-long/Instruction Tuning (Ouyang et al. 2022): https://arxiv.org/abs/2203.02155Lost in the Middle (Liu et al. 2024): https://arxiv.org/abs/2307.03172

Willkommen zu Episode 33 von Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast!Nachdem wir letzte Woche den "Bull Case" beleuchtet haben, taucht Host Benjamin Wüstenhagen (wieder mit Moritz' Roboter-Alter-Ego) diese Woche tief in den "Bear Case" ein – das pessimistische Szenario für den KI-Hype.Ist alles nur eine riesige Blase? Benjamin analysiert Warnungen von Finanzgrößen wie Morgan Stanley und Paul Singer, die vor extremen Überbewertungen warnen. Die "Magnificent Seven" haben bereits ein Kurs-Gewinn-Verhältnis, das weit über dem historischen Durchschnitt liegt, und zukünftige Gewinne sind schon eingepreist.Wir sprechen über das Klumpenrisiko in unseren ETFs: Der S&P 500 ist so konzentriert, dass Nvidia allein mehr Gewicht hat als der gesamte Konsumsektor. Das sorgt für einen gefährlichen Feedback-Loop, der eine mögliche Korrektur massiv verstärken könnte.Ein weiteres großes Rätsel: Wo bleibt der Produktivitätsschub? Trotz Milliarden-Investitionen ist der "Productivity Paradox" real. Weder das ifo Institut noch Investoren wie Ken Griffin (Citadel) sehen bisher den versprochenen Wirtschafts-Boom.Der "Bear Case" ist aber nicht nur finanziell, sondern auch physisch:Kosten: Firmen wie Anthropic verbrennen Milliarden für Training und Inferenz.Energie-Flaschenhals: Laut Bitkom kann Deutschland bis 2030 kaum neue Rechenzentren ans Netz bringen, weil die Infrastruktur fehlt.Geopolitik: Die massive Abhängigkeit von China für seltene Erden und Chips stellt ein unkalkulierbares Risiko dar.Nächste Woche sind wir (hoffentlich) wieder in voller Besetzung da. Wenn euch das Format gefällt, lasst uns gerne ein Like, ein Abo und einen Kommentar da!

Willkommen zu Episode 32 von Co-Intelligence, eurem KI-Lern-Podcast!In dieser Woche tauchen die Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger (als sein Roboter-Alter-Ego) tief in den "Bull Case" (das optimistische Szenario) des aktuellen KI-Hypes ein. Stehen wir nur vor einer weiteren Blase, ähnlich der Dotcom-Blase 2001, oder erleben wir eine fundamental neue Ära?Im heutigen "Bull Case" argumentieren wir, warum KI keine reine Software-Blase ist, sondern eine neue Grundversorgung wird, vergleichbar mit Strom und Wasser. Es geht um massive Investitionen in "Beton, Strom und Stahl". Wir besprechen die "drei exponentiellen Kurven", die laut Nvidia-CEO Jensen Huang das Wachstum antreiben: Computing-Leistung (GPUs), die KI-Modelle selbst (das "Gehirn") und die Inferenz (die Ausführung der KI).Dieser Ausbau ist ein makroökonomisches Investitionsprogramm : Hyperscaler wie Microsoft, Amazon und Google investieren dreistellige Milliardenbeträge pro Jahr in Rechenzentren , deren Strombedarf sich laut US-Behörden bis 2028 verdreifachen könnte. Physische Infrastruktur wie Transformatoren ist bereits bis 2030 weltweit ausverkauft.Während die USA bauen, scheint Europa hauptsächlich zu regulieren. Wir analysieren die Gefahr, dass Europa zu einem "ewigen Mieter" von amerikanischer Technologie wird und welche Auswirkungen das auf unsere Produktivität und Souveränität hat.Nächste Woche blicken wir auf die andere Seite: Den "Bear Case" (das pessimistische Szenario).Wenn euch das Format gefällt, lasst uns gerne ein Like, ein Abo und einen Kommentar da! **Links & Mentions**- IEA Report „Energy and AI“ (10. Apr 2025):https://www.iea.org/reports/energy-and-ai- Gartner SMR/Nuklearenergie für AI-Powerhttps://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-04-15-solving-ai-power-problem-with-nuclear-energy- NVIDIA: OpenAI, Future of Compute, and the American Dream | BG2 w/ Bill Gurley and Brad Gerstner https://youtu.be/pE6sw_E9Gh0- Apple: https://www.apple.com- Microsoft (Microsoft Azure): https://azure.microsoft.com- Nvidia (CEO Jensen Huang): https://www.nvidia.com- Amazon (Amazon Web Services): https://aws.amazon.com- Alphabet (Google, Google Cloud): https://cloud.google.com- Meta: https://about.meta.com- Tesla: https://www.tesla.com- Sequoia Capital (David Kahn): https://www.sequoiacap.com- 20VC Podcast: https://www.thetwentyminutevc.com- US Department of Energy: https://www.energy.gov- OpenAI: https://www.openai.com- Yahoo Finance: https://finance.yahoo.com- Grok (xAI): https://x.ai- Jan Beckers (BIT Capital): https://www.bitcap.com- Internationale Energieagentur (IEA): https://www.iea.org- Deloitte: https://www.deloitte.comPew Research Institute: https://www.pewresearch.org- Quanta Services: https://www.quantaservices.com- Anthropic: https://www.anthropic.com- Perplexity: https://www.perplexity.ai

In Episode 31 von eure KI podcast taucht euer Host Benjamin Wüstenhagen tief in eines der wichtigsten strategischen Themen unserer Zeit ein: Was bedeutet es WIRKLICH, eine "AI-First Company" zu werden?Es geht nicht um den Kauf von Lizenzen, sondern um eine fundamentale Neu-Verdrahtung ("Rewiring") der gesamten Organisation, Kultur und Fähigkeiten. KI ist kein Feature, sondern das neue Betriebssystem.Anhand von Top-Beispielen wie Intercom, Novartis und Miro und wichtigen Frameworks (McKinsey, NIST) erklären sie, was "AI Fluency" bedeutet, wie sich Rollen verändern und wie Führungskräfte diesen Wandel steuern müssen.**Links & Mentions**- How Intercom Accelerated Growth with AI:https://youtu.be/fOIdfMIpHno- In diesem Gespräch erklärt Intercom-Gründer Des Traynor, wie das Unternehmen sich radikal neu erfunden hat, um eine „AI-first“-Organisation zu werden. Er beschreibt, warum KI kein Feature ist, sondern das neue Betriebssystem eines Unternehmens. https://hgcapital.com/insights/orbit-podcast/refounding-in-the-face-of-ai-with-des-traynor-of-intercom?utm_source=chatgpt.com- McKinseys jährlicher Report gilt als globaler Standard zur Messung von KI-Reife in Unternehmen. Der Bericht zeigt, wie Firmen ihre Strukturen neu „verdrahten“, um KI-Mehrwert zu realisieren. https://medium.com/beconversive/drawn-from-mckinseys-agentic-ai-report-what-comes-after-the-gen-ai-hype-a7d208ddcc69- In dieser Videoreihe beschreibt Intercom die praktische Umsetzung seiner AI-Strategie – von den ersten Tests mit GPT-Modellen bis hin zu Produktentscheidungen. Sie zeigt, wie sich Organisationsstruktur, Rollen und Produktentwicklung verändert haben. Ein Must-Read für alle, die KI nicht als Tool, sondern als kulturelle Fähigkeit verstehen wollen.https://www.intercom.com/blog/videos/offscript-ep01-des-traynor-on-the-ai-revolution/- In dieser Videoreihe beschreibt Intercom die praktische Umsetzung seiner AI-Strategie – von den ersten Tests mit GPT-Modellen bis hin zu Produktentscheidungen. Sie zeigt, wie sich Organisationsstruktur, Rollen und Produktentwicklung verändert haben. Ein Must-Read für alle, die KI nicht als Tool, sondern als kulturelle Fähigkeit verstehen wollen.https://www.intercom.com/blog/videos/intercom-on-product-how-we-became-an-ai-first-company/- Die OECD sammelt und bewertet internationale Richtlinien für „Trustworthy AI“. Das Dashboard zeigt, wie Länder Ethik, Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen umsetzen. Perfekt, um den Teil deines Podcasts über Ethik und strategisches Denken zu fundieren.https://oecd.ai/en/dashboards/overviewDr. Ali Arsanjani (Head of AI & ML at Google Cloud Solutions) outlines a practical playbook for executives leading the AI transformation of their organizations.He explains how to move from AI experimentation to systemic adoption — covering data infrastructure, culture, and leadership mindsets.It’s a powerful complement to Des Traynor’s perspective at Intercom, emphasizing that “AI-first” is a managerial discipline, not just a technology initiative.https://dr-arsanjani.medium.com/becoming-an-ai-first-company-an-executive-playbook-75c1940b69f8- Das US-National Institute of Standards and Technology (NIST) legt hier das erste umfassende Framework für verantwortungsvolle KI vor. Es definiert vier Kernprinzipien: Test, Evaluate, Verify und Validate (TEVV). Dieses Dokument dient weltweit als Referenz für Qualitäts- und Governance-Standards in der KI-Implementierung.https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework- Dieser Artikel dokumentiert, wie Novartis KI in der Medikamentenforschung nutzt. Er verdeutlicht, dass der Durchbruch nicht durch Technik, sondern durch Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und forschenden Chemikern entsteht. Eine der besten Fallstudien, um KI-Fluency im Kontext wissenschaftlicher Arbeit zu verstehen.https://www.novartis.com/sites/novartiscom/files/novartis-responsible-use-of-ai-systems.pdf

In dieser Folge von eure KI Podcast gibt euer Host Benjamin Wüstenhagen einen umfassenden Überblick über das globale KI-Rennen.Diese Folge vergleicht die knallharten Strategien der drei großen Player: die staatlich geförderte Aufholjagd Chinas, die industriegesteuerte Dominanz der USA und Europas Versuch, durch Regulierung und souveräne Infrastruktur einen eigenen Weg zu finden.Dabei wird ein genauer Blick auf Chinas beeindruckende KI-Modelle wie DeepSeek, Qwen und Kimi geworfen, die den US-Giganten bereits Konkurrenz machen. Außerdem analysiert die Episode die entscheidenden Faktoren, die über die Zukunft entscheiden werden: Wer hat die meiste Rechenleistung, die besten Chips und die cleverste Förderpolitik?Aber Benjamin ist nicht ganz allein. Da Moritz diese Woche nicht verfügbar ist, wird er uns als unser erster Roboter-Co-Moderator unterstützen.Direkt ausprobierbare chinesische KI-ModelleDeepSeek→ Chat: https://chat.deepseek.com→ GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1→ App Store Platz 1 vor ChatGPT (2025).→ Vergleichbar mit: GPT-4o, Claude 3.5.Qwen / Tongyi Qianwen (Alibaba Cloud)→ Chat: https://chat.qwen.ai→ API: https://dashscope.console.aliyun.com→ Modelle: https://huggingface.co/Qwen→ Vergleichbar mit: Gemini 1.5 Pro oder GPT-4o.Zhipu AI / GLM-4.5 (Tsinghua-Ausgründung)→ Chat: https://chatglm.cn→ API: https://open.bigmodel.cn→ Vergleichbar mit: Claude 3.5 Sonnet.01.AI (Kai-Fu Lee)→ Website: https://www.01.ai→ Modelle: https://huggingface.co/01-ai→ Vergleichbar mit: Mistral, Llama 3.Moonshot AI / Kimi→ https://kimi.moonshot.cn→ Vergleichbar mit: Claude 3.5 Opus.Sicherheitshinweis:Einige chinesische KI-Apps sind auf Regierungsgeräten eingeschränkt.→ AP-Bericht: https://apnews.com/article/6fea0eb28735b9be7f4592185be5f681→ Guardian-Bericht: https://www.theguardian.com/technology/2025/jan/27/deepseek-cyberattack-aiWichtige KI-News & Entwicklungen aus 2025ChinaCompute-Programm Eastern Data Western Computing: Ausbau nationaler GPU-Cluster.https://tinyurl.com/yc6zw3wnStaatliche „Compute-Voucher“ für Mittelständler:https://tinyurl.com/3cjvp2d3Chinesische Chip-Industrie → IPO-Welle:Biren Technologies: https://tinyurl.com/48fr4mw7Enflame & Metax: https://tinyurl.com/yc4p49jjNeue Chip-IPOs: https://tinyurl.com/2pb8najvEuropaEU-Projekt „Apply AI“ – 1,1 Mrd. USD Förderprogramm für Industrie-KI:https://tinyurl.com/58cy5k2fChina – Strategiepapiere & GrundlagenAI-Politik & RegulierungNew Generation AI Development Plan (2017):https://tinyurl.com/4rc7sdftGenerative AI Interim Measures (2023):https://tinyurl.com/fc2w6k6tOffizieller Originaltext (Air University PDF):https://tinyurl.com/4tv9ex9nListe der registrierten Modelle (CAC 2024):https://tinyurl.com/4tkrvnszWirtschaftsplanung & DatenpolitikFünfjahresplan (2016–2020):https://tinyurl.com/2z4vrexjFünfjahresplan (2021–2025):​​https://tinyurl.com/4musza2fWhite Paper on Digital Economy (2022):https://tinyurl.com/3wm23x88USA – KI-Politik & IndustrieAmerican AI Initiative (Executive Order 13859, 2019):https://tinyurl.com/3tnbdhdkNational AI Initiative Act (2020):https://tinyurl.com/bdh8spyzNIST-Übersicht zu staatlichen AI-Mandaten:https://tinyurl.com/ynusvtcaAmazon × Anthropic (4 Mrd USD Investition):https://tinyurl.com/4nucbr87Microsoft × OpenAI Partnerschaft:https://tinyurl.com/3ma9248rOpenAI → eigene Chips (Broadcom):https://tinyurl.com/33fhb7xxFinancial Times – Compute-Strategie:https://tinyurl.com/2s3hfk4kEuropa & Deutschland – Regulierung, Compute, SouveränitätEU AI Act – Rechtsrahmen:https://tinyurl.com/2755yr46EU AI Factories (Netzwerk):https://tinyurl.com/mrxxpsavAI Factories Antennas (Remote HPC-Zugang):https://tinyurl.com/mra9x9faJUPITER Exascale Supercomputer (Jülich):https://tinyurl.com/3sas6jhbDraghi-Report (2024):https://tinyurl.com/44rp88vxUpdate „One Year After“ (2025):https://tinyurl.com/442nj6xsCEPS-Kritik am Draghi-Report:https://tinyurl.com/5ha7rvex

Wem gehört ein Bild, das von einer KI erschaffen wurde? Welcher Fallstricke gibt es im Urheberrecht? Und darf man einfach alle Daten aus dem Internet nutzen, um eine KI zu trainieren? In Episode 29, dem großen Finale unserer Rechtsserie, klären Moritz Heininger und Rechtsanwalt Tobias Weigand die drängendsten Fragen zum Thema KI und Urheberrecht.Diese Folge beleuchtet die zwei Kernprobleme: die rechtlichen Rahmenbedingungen für das Trainieren von KI-Modellen mit urheberrechtlich geschützten Daten (“Text and Data Mining”) und die spannende Frage, wer die Rechte an den Ergebnissen hält, die eine KI produziert. Findet heraus, warum nur ein Mensch als Urheber gelten kann und was das für die kommerzielle Nutzung von KI-generierten Inhalten bedeutet.**Gast:*** Tobias Weigand, Rechtsanwalt und Fachanwalt für gewerblichen Rechtsschutzhttps://www.weigandlegal.de/**Links & Erwähnungen:*** Urheberrechtsgesetz: https://www.bmjv.de/SharedDocs/Downloads/DE/Themen/Nav_Themen/240305_FAQ_KI_Urheberrecht.pdf* Midjourney: https://www.midjourney.com/home* ChatGPT: https://chat.openai.com/

In dieser Folge von eure KI Podcast ist Heininger in Abwesenheit von Benjamin Wüstenhagen erneut mit einem besonderen Gast im Studio. Dies ist der zweite Teil unserer dreiteiligen Rechtsserie mit Rechtsanwalt Tobias Weigand.Im Mittelpunkt steht diesmal Artikel 4 der EU-KI-Verordnung: die sogenannte "Kompetenzpflicht". Gemeinsam klären sie, was diese neue Pflicht für jeden von uns bedeutet. Haftest du persönlich, wenn eine von dir genutzte KI einen kostspieligen Fehler verursacht? Tobias erklärt die rechtlichen Fallstricke und gibt praktische Tipps, wie Unternehmen und Privatpersonen ihre "KI-Kompetenz" nachweisen können, um rechtlich auf der sicheren Seite zu sein.**Gast:*** Tobias Weigand, Rechtsanwalt und Fachanwalt für gewerblichen Rechtsschutzhttps://www.weigandlegal.de/* EU AI Act (KI-Verordnung):https://artificialintelligenceact.eu/

In Episode 27 von Co-Intelligence begrüßen Moritz Heininger einen besonderen Gast: den Rechtsanwalt Tobias Weigand.Heute tauchen wir tief in ein entscheidendes Thema ein: den EU AI Act, auch bekannt als die KI-Verordnung. Was bedeutet dieses Gesetz für Unternehmen in Europa? Wir entschlüsseln den risikobasierten Ansatz der EU, von inakzeptablen Risiken wie Social Scoring bis hin zu Hochrisiko-Anwendungen in kritischen Infrastrukturen und im HR-Bereich.Erfahrt, warum auch der Einsatz von KI generierten Bildern und Chatbots klare Regeln erfordert und welche speziellen Pflichten für Anwendern und Anbietern von großen Sprachmodellen gelten. Dies ist die erste von drei Episoden zu rechtlichen KI-Themen – bleib dran, um zu verstehen, was jetzt auf dich zukommt.**Gast:*** Tobias Weigand, Rechtsanwalt und Fachanwalt für gewerblichen Rechtsschutzhttps://www.weigandlegal.de/**Links*** EU AI Act (KI-Verordnung): https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/regulatory-framework-ai* Bundesnetzagentur: https://www.bundesnetzagentur.de/* BaFin (Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht): https://www.bafin.de/

In dieser Folge von Co-Intelligence wagen die Hosts Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger einen Blick in die nahe Zukunft. Statt neuer Tools und Konzepte geht es diesmal um eine der drängendsten Fragen unserer Zeit: Wann wird künstliche Intelligenz den Menschen intellektuell übertreffen?Begleitet uns auf einer Reise durch die aktuellen Prognosen und Szenarien von Experten und renommierten Instituten und erfahrt, welche gesellschaftlichen und politischen Veränderungen uns bevorstehen könnten. Eine Folge, die zum Nachdenken anregt und die uns alle betrifft. A research-backed AI scenario forecast: https://ai-2027.com/

In dieser Folge von Co-Intelligence sprechen eure Hosts, Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger, über einen neuen offenen Standard in der KI: das Model Context Protocol (MCP).Doch was genau ist MCP – und warum ist es auch für Nicht-Entwicklerinnen und -Entwickler relevant? Wir erklären das Protokoll leicht verständlich und vergleichen es mit einem universellen USB-Kabel, das überall passt. Ihr erfahrt, wie MCP die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen KI-Modellen und Agenten standardisiert und welche Chancen das für die Zukunft der künstlichen Intelligenz eröffnet.Bleibt dran, um zu verstehen, warum euch die technische Komplexität nicht abschrecken sollte – und wie ihr selbst erste Schritte mit dieser neuen Technologie gehen könnt.

In der heutigen Folge von Co-Intelligence nehmen wir ChatGPT-5 einen Monat nach dem turbulenten Launch genau unter die Lupe. Wir, das sind Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen, sprechen über unsere Erfahrungen, den massiven Shitstorm und ob sich das neue Modell von OpenAI wirklich lohnt. Ist es ein Game-Changer oder nur heisse Luft? Wir vergleichen es mit anderen Modellen, diskutieren die neuen Features und geben unser ehrliches Fazit.Wichtige Links & Erwähnungen:OpenAI (ChatGPT-5): https://openai.com/index/introducing-gpt-5/Mistral AI: https://en.wikipedia.org/wiki/Mistral_AILovable: https://lovable.dev

In dieser Episode des Co-Intelligence Podcast tauchen wir tief in das Thema KI-Strategie ein. Wir, Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen, diskutieren, wie ihr Künstliche Intelligenz nicht nur taktisch, sondern strategisch und nachhaltig in eurem Unternehmen verankern könnt.Wir klären die Frage, ob KI eine eigene Strategie benötigt oder ein integraler Bestandteil der Gesamtstrategie sein sollte. Außerdem beleuchten wir die Bedeutung von experimentellen Labs und wie die Ideen der gesamten Belegschaft (der "Crowd") in die Strategieentwicklung einfließen können, um nicht nur kleine Leuchtturmprojekte, sondern das gesamte Unternehmen voranzubringen.Schaut rein und erfahrt, wie ihr die Weichen für eine erfolgreiche KI-Zukunft in eurem Unternehmen stellt!#KI #KünstlicheIntelligenz #Strategie #Unternehmensstrategie #Digitalisierung #Podcast

In dieser 22. Episode von Co-Intelligence wird es praktisch! Moritz Reininger und Benjamin Wüstenhagen zeigen euch, wie ihr KI in eurem Unternehmen nicht nur strategisch, sondern auch ganz praktisch und taktisch umsetzen könnt.Heute geht es um konkrete Use Cases und die richtige Taktik, um mit KI in eurem Unternehmen loszulegen. Wir tauchen ein in die Welt der künstlichen Intelligenz und zeigen euch, wie ihr aus dem Hype konkrete Anwendungen für euer Business machen könnt.Das erwartet euch in dieser Folge:Vorstellung des Themas: KI praktisch und taktisch im Unternehmen einsetzen.Konkrete Use Cases: Anwendungsfälle in verschiedenen Unternehmensbereichen.Die richtige Taktik: Wie fängt man an? Was sind die ersten Schritte?Viel Spaß mit der Folge!Shownotes & Links:OpenAI: Das Forschungslabor hinter ChatGPT und DALL-E. https://openai.com/Midjourney: Ein KI-Bildgenerator, der beeindruckende Bilder aus Textbeschreibungen erstellt. https://midjourney.com/Stable Diffusion: Ein Open-Source-Modell zur Bilderzeugung, das für seine Flexibilität bekannt ist. https://stablediffusionweb.com/Co-Intelligence - Euer KI-Podcast mit Moritz Reininger und Benjamin Wüstenhagen#KI #KünstlicheIntelligenz #Strategie #Unternehmensstrategie #Digitalisierung #Podcast

Nach 20 Folgen ist es Zeit für ein großes Recap! Die KI-Welt dreht sich rasend schnell – was von unseren ersten Episoden ist heute noch relevant, was hat sich komplett verändert und was haben wir gelernt?In dieser Folge blicken die Hosts Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen zurück auf die Reise von Co-Intelligence. Wir reisen von den Anfängen, als die Frage "Ist KI nur ein Hype?" noch im Raum stand , über die Entwicklung von multimodalen Modellen , bis hin zu den heutigen Debatten um KI-Agenten, Ethik und den Einfluss auf Jobs. Erfahrt, welche Themen wie die Video- und Bilderstellung riesige Sprünge gemacht haben und warum gutes "Context Engineering" heute wichtiger ist als je zuvor.00:48 - Episode 1: Ist KI ein Hype? Kein Hype, beschleunigt sich.02:24 - Episode 2: Technische Basis der KI Transformer, jetzt multimodale Modelle.03:37 - Episode 3: Ethik und Datenschutz Regulierung in USA vs. EU.11:02 - Episode 4: Stärken und Grenzen KI gewinnt Mathe-Olympiade.13:26 - Episode 5: Prompt Engineering Entwickelt sich zu Context Engineering.16:54 - Episode 6: ChatGPT Das Schweizer Taschenmesser.20:14 - Episode 7: KI im Alltag & Job Automatisierung von Assistenz-Aufgaben.21:41 - Episode 8: Bild-KI Frage: Brauchen wir noch Designer?22:35 - Episode 9: Videoformate mit KI Längere, bessere Videos möglich.28:02 - Episode 10: Voice im Unternehmen Zunehmende Nutzung von Spracheingabe.30:27 - Episode 11: GPTs & KI-Praktikanten Spezialisierte, anpassbare KI-Helfer.32:05 - Episode 12: Wissensmanagement Kreative Nutzung, z.B. für Lebensläufe.36:28 - Episode 13: KI statt Google KI-Antworten verändern die Suche.39:39 - Episode 14: KI ersetzt Datenanalysten Analyst in der Hosentasche.41:08 - Episode 15: Automatisierung Zunehmender Trend in Unternehmen.42:13 - Episode 16: KI und Coding Ermöglicht Umsetzung von Ideen.45:20 - Episode 17: KI-Agenten Vom Hype zur Realität.

Macht KI uns wirklich dümmer? In diesem Video zeigen wir, wie ihr KI als Werkzeug für selbstgesteuertes Lernen nutzen könnt, um Wissen aufzubauen statt es nur zu konsumieren.Moritz Meininger und Benjamin Wüstenhagen diskutieren die weit verbreitete Angst, dass KI uns faul und dumm macht. Sie entlarven die Mythen und zeigen, wie man mit den richtigen Methoden und gezielten Prompts wie dem 'Tutorbot' jedes Thema – von Spanisch bis Machine Learning – effektiv lernen kann. Es geht nicht darum, ob man KI nutzt, sondern wie man sie nutzt, um das eigene Gehirn zu aktivieren und das Lernen zu revolutionieren.Hinweis zur aktuellen Entwicklung:Nach unserer Aufnahme hat ChatGPT den Study Mode veröffentlicht. Dieses neue Feature agiert sehr ähnlich wie unser Tutor Bot und untermauert damit unsere zentrale These:Künstliche Intelligenz kann ein hervorragender Lehrer sein.Prompt Link: Tutor PromptTutor Bot Link: Tutor Bot

Ist dein Vertriebsprozess bereit für die KI-Revolution? Die meisten scheitern an unpersönlicher Automatisierung und verlieren den menschlichen Faktor. Wir zeigen dir, wie du eine Strategie entwickelst, die wirklich funktioniert.Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen nehmen den gesamten KI-Vertriebsprozess unter die Lupe. Statt sich nur auf das Schreiben von Nachrichten zu konzentrieren, diskutieren sie die strategischen Grundlagen: Wie entwickelt man ein perfektes, persönliches Verkaufserlebnis und skaliert dieses dann mithilfe von KI von einem einzigen Kunden auf Tausende? Erfahre, wie der 'Mensch-in-der-Mitte'-Ansatz funktioniert und welche technischen und strategischen Weichen du stellen musst, um deinen Vertrieb zukunftssicher zu machen.

Willkommen zur 18. Episode von Co-Intelligence!Wir – Benjamin Wüstenhagen & Moritz Heiniger – tauchen ein in das spannende Spannungsfeld zwischen Künstlicher Intelligenz und Vertrieb.Dies ist Teil 1 unserer zweiteiligen Spezialreihe: KI im B2B Sales.In dieser Folge erfährst du:Wo KI heute im Outbound & Inbound Sales wirklich hilft- Warum die Vollautomatisierung (noch) ein Mythos ist- Wie du KI-Tools strategisch für Lead-Scouting, Messaging & Prozesse einsetzt- Welche Rolle der Mensch im modernen Sales wirklich noch spieltWir diskutieren kritisch, geben Einblicke in praktische Workflows und verraten, welche Tools sinnvoll sind – und welche du dir sparen kannst.Erwähnte Tools & Konzepte:- GPT-basierte Agenten (z. B. mit ChatGPT)- ICP/Buyer Persona Research via LLMs- Custom GPTs wie „Vertriebsberater“- Sequencing Tools (z. B. Apollo.io, Lemlist, Woodpecker)- Datenbankanreicherung via Tools wie Clearbit oder BuiltWithFazit: Die besten Sales-Leute der Zukunft kombinieren Empathie mit KI-Systemdenken. Es geht nicht um Ersetzung – sondern um intelligente Verstärkung.

In Episode 17 des Co-Intelligence Podcasts nehmen Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen ein Phänomen unter die Lupe, das gerade die Tech-Welt elektrisiert: KI-Agenten. Was können sie wirklich? Welche Tools funktionieren – und welche versprechen mehr als sie halten?Sie analysieren die wichtigsten Trends, liefern Praxisbeispiele und zeigen:Agenten sind nicht nur ein Hype – aber auch keine Magie. Die Hosts reagieren auf echte Demos, kommentieren Live-Setups und sprechen darüber, welche Agenten sich heute bereits in den Workflow integrieren lassen – und wo die Grenze zur Illusion liegt.Tools & Themen dieser Folge: Anthropic (Claude) – LLM-Backend für AgentensystemeClay – CRM-ähnliches Tool zur Datenintegration für AgentenIntercom Bot – Beispiel für automatisierte KommunikationN8N – Flexible KI-Workflow-AutomatisierungManus.ai – Manus ist ein allgemeiner KI-AgentdreamforceFilm: Her #KIAgents #AutoGPT #OpenAgents #ChatDev #Superagent #CoIntelligence #KünstlicheIntelligenz #Podcast #AItools #TechTrends

Kann ein einziges AI-Tool eine komplette Web-App in wenigen Minuten liefern?In Episode #16 des Co-Intelligence-Podcasts nehmen Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger das AI-Tool Lovable unter die Lupe – und testen, ob sich damit wirklich in Minuten eine funktionierende Landing-Page bauen lässt. In nur 34 Minuten demonstrieren sie, wie der Ansatz des sogenannten „Vibe-Coding“ klassische Produktentwicklung herausfordert: Schritt für Schritt entsteht live eine komplette Web-App – allein durch gezielte Prompts.Es werden noch folgende Apps erwähnt:Lovable – App- & Website-Builder per ChatBolt.new – Full-Stack-Apps via PromptWindsurf IDE – Agent-IDE für KI-ProjekteCursor – LLM-gestützter VS-Code-ForkAqua Voice – speech to text KI#Lovable #VibeCoding #AI #CoIntelligence #BenjaminWüstenhagen #MoritzHeininger #NoCode #AppBuilder #Podcast

In Episode 15 dreht sich alles um KI-Automatisierung – von Mikro- bis Makroprozessen. Warum Copy-Paste nicht mehr zeitgemäß ist und wie du wiederkehrende Aufgaben mit System automatisierst.Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger diskutieren, wie Tools wie Make, Zapier, ChatGPT, Notion, Airtable, snipKI und viele mehr in echten Workflows ineinandergreifen.Links zu Tools & Ressourcen:Make: https://www.make.com/enZapier: https://zapier.com/ChatGPT: https://chatgpt.com/n8n: https://n8n.io/Notion: https://n8n.io/Airtable: https://www.airtable.com/snipKI: https://snipki.de/#KI #Automatisierung #Workflow #Make #Zapier #ChatGPT #NoCode #Productivity #AITools #CoIntelligence

Willkommen zur 14. Episode von Co-Intelligence, eurem KI-Lernpodcast mit Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen!In dieser Folge dreht sich alles darum, wie Künstliche Intelligenz die Datenanalyse revolutioniert. Ihr erfahrt, wie KI-Tools selbst ohne Programmierkenntnisse komplexe Datenauswertungen ermöglichen – quasi ein Junior-Datenanalyst in eurer Tasche. Wir zeigen am Beispiel unserer YouTube-Kanalstatistiken, wie einfach sich große Datenmengen mit Hilfe von KI analysieren lassen. Außerdem diskutieren wir, welche Vor- und Nachteile diese neuen Tools mit sich bringen (Stichwort Datenschutz und Kosten) und warum KI nicht einfach alle Jobs ersetzt, sondern Data Analytics für viel mehr Menschen zugänglich macht. Wenn ihr wissen wollt, wie ChatGPT & Co. euch künftig bei Datenanalysen unterstützen können und welche Fallstricke es zu beachten gilt, dann ist diese Episode ein Muss!Erwähnte Tools & Links:Google Colab – Kostenlose Python-Umgebung für Data Science im Browser: https://colab.research.google.comOpenAI ChatGPT (Code Interpreter Plugin) – KI-Assistent für Datenauswertung: https://openai.comAnthropic Claude – Alternativer KI-Chatbot für Analyseaufgaben : https://claude.aiJulius AI – KI-Tool zur Analyse von CSV/Excel-Daten mit Workflow-Automatisierung: https://julius.aiMongoDB – NoSQL-Datenbank: https://www.mongodb.comGoogle Analytics – Web-Analytics-Plattform: https://analytics.google.com

In dieser Folge von Co-Intelligence sprechen Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen über den radikalen Wandel von Recherchearbeit durch KI. Ob schnelle Websuche oder tiefgehende Marktanalyse – moderne Tools wie Perplexity, ChatGPT oder Gemini ermöglichen es uns, in kürzester Zeit fundierte Erkenntnisse zu gewinnen. Wir zeigen euch, wie KI-Kontextverständnis, automatische Quellen-Synthese und interaktive Ergebnisaufbereitung euren Arbeitsalltag transformieren können.

20 % deiner Arbeitszeit verschwendest du mit Suchen. Warum? Weil Unternehmenswissen oft im Chaos versinkt. In dieser Folge erklären wir, wie KI-basiertes Wissensmanagement funktioniert – und warum das mehr ist als nur ein „Custom GPT“.Du erfährst:- Warum klassische Dateiablagen wie Google Drive oder SharePoint versagen- Welche Tools wie TextCortex oder Gemini sich für Wissensmanagement eignen- Wie du in 4 Schritten ein funktionierendes Wissenssystem aufbaust- Was du beim Datenschutz beachten musst – gerade in EuropaIdeal für Teams, Startups oder Mittelständler, die Wissen nutzbar machen wollen – statt es in Ordnern zu vergraben.Du willst wissen, wie du nicht nur GPTs baust, sondern echten Impact mit KI erzeugst? Dann ist das deine Folge.#KI #Wissensmanagement #GPT #Vektordatenbank #KIPodcast #ArtificialIntelligence #TextCortex #GoogleGemini #ClaudeAI #CoIntelligence #KnowledgeManagement #ChatGPT #BusinessAI

In dieser Episode sprechen Benjamin und Moritz über sogenannte „Custom GPTs“ – also spezialisierte KI-Assistenten, die auf bestimmte Aufgaben, Wissensbereiche oder Nutzerbedürfnisse zugeschnitten sind. Auch wenn keine Tools beim Namen genannt werden, dreht sich das Gespräch um die Möglichkeiten, eigene Modelle zu erstellen, anzupassen und gezielt einzusetzen.Einige der zentralen Plattformen, auf denen solche Custom GPTs gebaut werden können:- OpenAI ChatGPT (Custom GPTs)- OpenAIs offizielle Plattform zur Erstellung eigener GPTs – inklusive Upload eigener Daten, API-Calls und GUI-Anpassung.- Microsoft Copilot Studio- Ermöglicht Custom GPTs innerhalb des Microsoft-Ökosystems (Teams, Office, Power Platform).- Hugging Face Spaces- Open-Source-Ansatz mit vielen vortrainierten LLMs, die leicht angepasst und deployed werden können.- Zapier AI Agents- Keine klassischen GPTs, aber Task-spezifische KI-Agenten, die GPT-4 oder Claude integrieren – stark im Workflow-Automatisierungsumfeld.- LangChain- Entwickler-Framework für maßgeschneiderte GPT-Anwendungen – von Retrieval über Tools bis hin zu Multi-Agent-Systemen.Diese Plattformen zeigen: Wer heute eigene KI-Instanzen bauen möchte, braucht weder tiefes ML-Know-how noch eigene Trainingsdaten – sondern nur das richtige Setup und ein gutes Ziel.

In dieser Episode geht es um den Einsatz von KI in Sprache, Podcasts und Audioformaten – von automatischer Transkription bis hin zu Voicebots und synthetischen Stimmen. Dabei fällt auch der Name von Whisper , dem Open-Source-Transkriptionsmodell von OpenAI. Es ermöglicht die zuverlässige Umwandlung von gesprochener Sprache in Text und wird heute bereits in vielen professionellen Workflows eingesetzt.Darüber hinaus sprechen Benjamin und Moritz über eine Vielzahl an Anwendungsfällen, die sich durch aktuelle KI-Tools erschließen – auch wenn keine weiteren Markennamen genannt werden. Zu den relevanten Lösungen in diesem Bereich zählen unter anderem:- ElevenLabs – für hochwertige, KI-generierte Stimmen mit natürlichem Sprachfluss- Descript – All-in-One-Editor für Podcasts & Videos inklusive Transkription, Schnitt und Voice Cloning- Play.ht – Plattform zur Text-zu-Sprache-Konvertierung mit Fokus auf Natürlichkeit- Resemble – Voice Cloning mit Emotionen und API-Anbindung für dynamische Inhalte- Murf– Cloudbasierte Lösung zur Erstellung professioneller Voiceovers- Coqui – Open-Source-Plattform für Sprachsynthese und StimmmodellierungOb für Podcasts, E-Learning oder digitale Assistenten – die Möglichkeiten, Sprache mit KI zu erzeugen, zu bearbeiten und zu automatisieren, sind heute vielfältiger denn je.

Im Gespräch fällt der Name Synthesia – eine Plattform, mit der sich KI-generierte Videos mit realistischen Avataren und synthetischer Stimme erstellen lassen. Sie kommt heute bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz, etwa für Onboarding, interne Kommunikation oder Trainingsvideos.Darüber hinaus sprechen wir über weitere Tools, die zwar nicht direkt genannt werden, aber thematisch eine zentrale Rolle spielen:Dazu zählen Runway und Pika Labs, mit denen sich aus Textbeschreibungen vollautomatisch Videos erzeugen lassen – inklusive Schnitt, Stil und Übergängen. Auch HeyGen, bekannt für seine täuschend echten KI-Avatare, passt perfekt in den Kontext der Folge. Für die Vertonung solcher Clips bietet ElevenLabs KI-generierte Stimmen in Studioqualität. Und wer den finalen Schnitt samt Voice-Over direkt im Browser umsetzen will, landet bei Descript – einem All-in-One-Editor für Podcasts und Videos.Alle genannten Tools zeigen: Die Produktion hochwertiger Videos war noch nie so zugänglich – und der kreative Spielraum wächst mit jeder neuen Version.- synthesia- runwayml- pika.art- heygen- elevenlabs- descript#KünstlicheIntelligenz #PromptEngineering #ChatGPT #KIverstehen #CoIntelligence #KIKommunikation #TechnikEinfachErklärt #DigitaleZukunft #GPTTipps #PromptTipps #AI #PromptEngineering #ChatGPTTips #AIEducation #LearnPrompting #AICommunication #FutureOfAI

In Episode 8 geht es um die Frage, wie KI Bilder erzeugt – und was das für Designer:innen, Kreative und Content-Teams bedeutet. Benjamin und Moritz diskutieren, wie schnell sich Bild-KIs weiterentwickeln, was heute schon alles möglich ist und wo die Grenzen (noch) liegen.Dabei fällt auch der Name von Google, die in diesem Bereich mit mehreren Produkten aktiv sind:- Imagen 2 – Googles High-End-Bildmodell mit fotorealistischer Qualität (aktuell nicht öffentlich nutzbar)- ImageFX – Experimentelles Tool im Google Labs-Umfeld zur einfachen Bildgenerierung per Textprompt- Gemini (ehem. Bard) – Googles KI-Assistenzsystem, das auch Bildgenerierung über ImageFX anstoßen kannEbenfalls erwähnt wird Ideogram eine Plattform, die besonders bei der Integration von Texten in Bilder überzeugt – ideal für Plakate, Thumbnails und Social-Media-Visuals.Auch wenn keine weiteren Tools namentlich genannt werden, ist klar: Die Episode bewegt sich im Ökosystem rund um Text-zu-Bild-Generatoren. Dazu zählen unter anderem:- Midjourney – Hochwertige, stilistisch starke Bildgenerierung, beliebt für Artwork, Visualisierung & Moodboards- DALL·E 3 (OpenAI) – Exzellente Text-Kohärenz, direkt in ChatGPT integriert, ideal für präzise Prompts- Adobe Firefly – Professionelle Text-zu-Bild-Integration mit Adobe-Workflow- Leonardo AI – Besonders für Gaming-Assets, Posters und stilisierte Bildwelten geeignet- Canva Magic Media – Für Einsteiger:innen im Designprozess direkt integrierbarWer also mit Bild-KI experimentieren oder produktiv arbeiten will, findet heute eine ganze Palette an Tools – von künstlerisch bis funktional, von kostenlos bis enterprise-ready.- Prompthero- Aiprm- Notion#KIBildgenerierung#KunstmitKI#BildKI#AIArt#Midjourney#StableDiffusion#DALL_E#AIEthik#Bildbearbeitung#AIContentCreation#TextToImage#KreativitätMitKI#ZukunftDerKreativität#KIDesign#KünstlicheIntelligenz#AItools#LogoDesign#ContentCreation#KIEntwicklung#Innovation

In Episode 7 geht es um die ganz praktische Frage: Wie kann ich KI im Arbeitsalltag konkret einsetzen?Benjamin und Moritz sprechen darüber, wie man sinnvolle Use Cases identifiziert – individuell, im Team und im Unternehmen. Sie betonen, dass es nicht darum geht, 100 Tools zu kennen, sondern zu verstehen, was KI überhaupt leisten kann – und wo sie ganz persönlich im eigenen Workflow helfen kann.Dazu gehört auch:- Wie man mit kleinen KI-Experimenten startet- Warum Unternehmensführung das Thema aktiv ermöglichen muss- Weshalb man zuerst eigene Aufgaben reflektieren sollte, bevor man Tools auswähltAm Rande werden auch einige Plattformen genannt:- Mistral – Open-Source-orientierter Anbieter leistungsstarker Sprachmodelle- Perplexity – KI-Suchmaschine mit Quellenangabe- Microsoft Azure – Cloud-Infrastruktur für KI-AnwendungenAuch wenn sie nicht direkt genannt werden, sind diese Tools besonders hilfreich für die Umsetzung eigener KI-Workflows:- ChatGPT – Vielseitiges Tool für Texte, Recherchen, Briefings und kreative Ideen- Notion AI – KI-gestützte Notizen, Protokolle und Task-Management- Microsoft Copilot – KI in Word, Excel & Outlook für mehr Effizienz- Zapier AI – Automatisierte Workflows mit GPT-Logik- Fireflies & Otter.ai – Meeting-Mitschnitte, Transkripte und Highlights automatisch erstellen- Tome – Aus Stichpunkten automatisch visuelle Präsentationen generieren- Fathom – Video-Call-Zusammenfassungen ohne manuellen AufwandOb im Backoffice, Projektmanagement oder Team-Meeting – diese Tools helfen, KI nicht nur zu verstehen, sondern sie sofort produktiv einzusetzen.#KünstlicheIntelligenz #PromptEngineering #ChatGPT #KIverstehen #CoIntelligence #KIKommunikation #TechnikEinfachErklärt #DigitaleZukunft #GPTTipps #PromptTipps #AI #PromptEngineering #ChatGPTTips #AIEducation #LearnPrompting #AICommunication #FutureOfAI

In Episode 6 nehmen Benjamin und Moritz das Tool in den Fokus, mit dem für viele alles begonnen hat: ChatGPT. Sie gehen Schritt für Schritt durch die Funktionen, zeigen live am Laptop, was möglich ist – und erklären, warum ChatGPT weit mehr ist als nur ein Chatfenster.Themen der Folge:- Überblick über die wichtigsten Funktionen von ChatGPT- Erste Schritte für Einsteiger:innen- Praktische Use Cases für Text, Daten und Bilder- Warum man heute kaum noch ohne eigene KI-Tools arbeiten kannAuch wenn nicht jedes Feature namentlich fällt, ist klar: Die Folge ist ein Rundgang durch das aktuelle Ökosystem rund um ChatGPT. Dazu gehören unter anderem:- DALL·E – Bildgenerierung direkt in ChatGPT, z. B. für Titelbilder oder visuelle Ideen- Advanced Data Analysis (ehem. Code Interpreter) – Für Datenverständnis, Auswertungen und Dateianalysen innerhalb des Chats- Custom GPTs – Eigene Assistenten bauen mit eigenem Verhalten, Tools und DatenOb für Ideenfindung, Prototyping, Content oder Automatisierung – die Folge zeigt, wie man mit ChatGPT nicht nur spielt, sondern arbeitet.#ChatGPT #KIimAlltag #Produktivität #AItools #PromptEngineering #Arbeitsalltag #DigitaleTools #OpenAI #SmartWork #TechPodcast #KIimBeruf #GPT4 #WorkSmarter #InnovationImAlltag

In Episode 5 geht es um das zentrale Werkzeug, mit dem wir überhaupt mit Sprachmodellen arbeiten: Prompts.Benjamin und Moritz sprechen darüber, wie man gute Prompts schreibt, was man vermeiden sollte – und warum präzises Denken oft wichtiger ist als die Toolwahl.Besprochen werden:- Was ein Prompt überhaupt ist – und was nicht- Unterschied zwischen offenen Prompts und präzisen Anweisungen- Beispiele für Rollen-Prompts („Du bist ein Copywriter…“)- Wie man sich mit wiederverwendbaren Prompts Arbeit spart- Warum viele Prompts scheitern, bevor sie beginnen- Auch wenn ChatGPT nicht namentlich fällt, ist klar: Die Folge dreht sich komplett um das Schreiben und Optimieren von Prompts für Sprachmodelle wie ChatGPT.Für alle, die Prompts nicht nur einmal schreiben, sondern systematisch einsetzen wollen, sind diese Tools hilfreich:PromptHero – Sammlung getesteter Prompts, vor allem für Bild-KI, Copy & ContentAIPRM – Add-on mit Prompt-Vorlagen für SEO, Marketing, Dev & mehrFlowGPT – Community-Plattform für Prompt-Sharing und BewertungNotion AI – Ideal für strukturierte Prompts in redaktionellen WorkflowsGoogle Sheets mit Prompt-Vorlagen – Für alle, die ihre eigenen Prompt-Bausteine bauen und wiederverwenden wollen.Gute Prompts entstehen nicht zufällig – sie sind das Ergebnis von Klarheit, Wiederholung und ein bisschen systematischem Denken. Genau darum geht’s in dieser Folge.#KünstlicheIntelligenz#PromptEngineering#ChatGPT#KIverstehen#CoIntelligence#KIKommunikation#TechnikEinfachErklärt#DigitaleZukunft#GPTTipps#PromptTipps#AI#PromptEngineering#ChatGPTTips#AIEducation#LearnPrompting#AICommunication#FutureOfAI