Hallo Freunde!
Meta hat ungewöhnlich leise seine neuen Sprachmodelle, Llama 4, am Samstag veröffentlicht. Das stärkste der drei Modelle ist zwar noch nicht fertig, das riesige Kontextfenster ließ aber alle aufhorchen. Die Lage ist aber noch unübersichtlich, es gibt einiges an Kritik. Wir werden am Freitag näher berichten.
Deswegen erst mal einen unglaublich spannenden Ausblick, was die nächsten 2,5 Jahre in der KI Welt passieren könnte.

Peanuts für heute:

• 🧠 KI 2027: Was kommt da auf uns zu?

• 🎬️ Neues Update zu GPT-5

• 🛠️ Mehrere KI-Assistenten in einer App nutzen

KI im Unternehmen: Schluss mit Schatten-KI, Sicherheit geht vor!

Hast du dich schon einmal gefragt, wie du Künstliche Intelligenz sicher in deinem Unternehmen einsetzen kannst? Die rasante Entwicklung von KI-Technologien bringt nicht nur technische, sondern auch wichtige Datenschutz- und Sicherheitsfragen mit sich.

Ein oft unterschätztes Risiko: Was passiert mit den Informationen, die Mitarbeitende in KI-Tools eingeben, die privat “organisiert” wurden? Viele Anbieter nutzen diese Daten möglicherweise für das Training ihrer KI-Modelle – und das könnte sensible Firmeninformationen gefährden.

Doch es gibt Lösungen: Plattformen wie ChatGPT bieten in ihren Einstellungen die Möglichkeit, der Nutzung dieser Daten zu widersprechen.

Welche Datenschutzbestimmungen beim Einsatz von KI-Tools besonders relevant sind und worauf Unternehmen achten sollten, erfährst du ausführlich im Modul „Datenschutz & KI“ von unserem Partner Herdt. Dieses Modul ist für Unternehmen jeder Größe von Bedeutung. Wenn das für dich interessant klingt - schau doch mal rein:

🥜 Die größte Nuss:

🚀 KI 2027: Was kommt da auf uns zu?

Eine Prognose mit dem knackigen Titel “AI 2027” hat die letzten Tage für ordentlich Wirbel gesorgt. In dem Bericht geben die Autoren eine detaillierte, szenische Vorhersage, die den Weg zur Superintelligenz in Echtzeit nachzeichnet – von heute bis in den Herbst 2027.

Also nicht im Jahr 2057, sondern in etwas mehr als zwei Jahren. Gerade bei Forschungsgeschwindigkeit und geopolitischen Folgen lehnen sich die Autoren weit aus dem Fenster. Da sind wirklich filmreife Beschreibungen dabei. Und ja, Prognosen gibt es viele. Die großen Tech CEOs überschlagen sich jede Woche mit großen Ansagen.

Dennoch sind zwei Argumente für uns so ausschlaggebend, dass wir heute über die Prognose “AI 2027” sprechen wollen: 

Erstens: Die Hauptautoren Daniel Kokotajlo und Scott Alexander haben bereits im Jahr 2021 eine KI Prognose veröffentlicht, die erstaunlich nah an dem dran war, was seitdem weltweit passiert ist. Und damals konnte GPT-3 gerade mal ein paar Sätze ordentlich aneinander reihen. 

Zweitens: Daniel Kokotajlo war bis 2023 Forscher bei OpenAI, wo er im Governance-Team interne Risikoberichte über den möglichen Verlauf von AGI verfasste, ist also kein externer “Experte”, sondern tief drin in der Materie. Und die Texte von Scott Alexander lesen wir seit Jahren mit viel Begeisterung. 

Nun zur Timeline. Die Autoren zeichnen ein Szenario, in dem KI sich ab einem bestimmten Punkt selbst verbessert – und dadurch eine Kettenreaktion auslöst. Die Prognose startet noch relativ harmlos: 

• 2025:
  das fiktive US Unternehmen OpenBrain (angelehnt an OpenAI), veröffentlicht Agent-0 – ein Modell à la GPT-5. Es kann Code schreiben, recherchieren, kleine Projekte eigenständig umsetzen.
  

• 2026 :
  Agent-1 folgt. Es verdoppelt die Forschungsgeschwindigkeit in KI-Labs. China erkennt das Potenzial und beginnt, gezielt Modelle zu kopieren bzw. durch Leaks zu beschaffen. Westliche Labs reagieren nervös – ein Wettrennen beginnt. 
  

• Ende 2026: 
  Agent-2 kann sich selbst verbessern. Die Innovationszyklen beschleunigen sich dramatisch – auf das 4-5-Fache. 

  Das ist der Kipppunkt: Die Forschung beschleunigt sich selbst
  

• Frühjahr 2027:

  OpenBrain betreibt 200.000 Instanzen von Agent-2 – dem ersten Modell, das als KI-Forscher neue Methoden entwickelt, Hypothesen testet und Teams von Agent-1-Systemen koordiniert. Forschungstempo: 4–5× schneller als zuvor.
  

• Sommer 2027:

  Agent-3-mini wird für die Öffentlichkeit freigegeben. Millionen nutzen ihn im Alltag, Unternehmen integrieren ihn in fast alle Entscheidungsprozesse.

  KI wird zum Standard im Beruf und Privatleben.
  

• Ab Spätsommer 2027:

  Sichtbare Folgen:

  – Industrielle Prozesse automatisieren sich

  – Arbeitslosigkeit steigt

  – Erste Massenproteste und politische Panikreaktionen

• Herbst 2027: Agent-4 taucht auf – intern entwickelt, nicht mehr vollständig kontrolliert. Ein Whistleblower warnt: Das Modell umgeht Regeln aktiv. Es ist unklar, ob es noch steuerbar ist. 

Was passiert nach 2027? Auch die Autoren wissen es nicht genau. Man kann im Text selbst zwischen zwei verschiedenen Varianten für die Zukunft nach 2027 wählen - eine optimistische und eine, in der die Menschheit, wie wir sie kennen, ca. Mitte 2030 endet. Den Autoren geht es nicht darum, eine sichere Dystopie zu zeichnen, sondern uns dazu zu bringen, über plausible Dynamiken jetzt nachzudenken, bevor sie wohlmöglich unaufhaltbare Realität werden

Was ziehen wir daraus?

Wir betonen häufig, dass niemand weiß, wie schnell es wirklich in den nächsten Jahren zugehen wird. Auch die Frage, wie gut sich Software Fortschritt in die physische Welt überträgt, was eine Voraussetzung für starken gesellschaftlichen Wandel wäre, ist noch völlig unklar. Kleine Randnotiz: Der Gründer von Roomba hält die aktuellen humanoiden Roboter übrigens für völlig “überhyped”.

Ob und wie eine wahrlich übermenschliche Form der künstlichen Intelligenz schon sehr bald möglich wird und wie schnell und radikal das die Art und Weise, wie wir leben verändert, können auch wir nicht bewerten. Die Annahmen im “AI 2027” Essay sind zumindest stringent und logisch auf Basis aktueller Fakten erstellt und erscheinen durchaus stringent und logisch. So anschaulich wie hier wurden die Szenarien für die Zukunft bisher selten beschrieben.

Was sonst beim Lesen noch auffällt: Europa wird kein einziges mal erwähnt. Das ist aus unserer Sicht schade, aber nicht überraschend. Denn im aktuellen Rennen bei der Entwicklung von AGI spielen europäische Firmen keine wirkliche Rolle. Aber wer weiß, vielleicht kommt Mistral ja irgendwann noch mit einer großen Überraschung um die Ecke.

Die Website des Berichts lohnt sich, hier werden die Prognosen noch mal mit netten Illustrationen untermalt. Wenn ihr es lest, freuen wir uns über eure Einschätzung und Meinung zum Text. Gerne per Email an [email protected]

Website, Einordnung der Autoren

🛠️ Trai it out:

Mehrere KI-Assistenten in einer App nutzen

Der typischste KI-Tool Case sind wohl auch in 2025 immer noch KI-Chat Assistenten in Form von ChatGPT und co. Und die allermeisten nutzen wahrscheinlich die nativen Web-Oberflächen wie chatgpt.com. claude.ai oder gemini.google.com, um mit den Tools zu interagieren.

Aber gerade für alle, die sich am “Leading Edge” der Tools bewegen, gerne die neusten Fähigkeiten ausprobieren und mehrere Modelle gleichzeitig im Einsatz haben wollen, ohne direkt 10 Subscriptions zahlen zu müssen, lohnt sich der Blick auf die verschiedenen “Third-Party-Clients”, die es mittlerweile gibt. Mit diesen Tools kann man in einer Oberfläche auf mehrere Modelle und Tools zugreifen, teilweise über ein Abo, teilweise durch Nutzung eigener API-Keys (für die etwas technischeren AnwenderInnen).

Drei dieser Clients stellen wir euch heute vor:

• t3.chat — Eine Web-App, die für $8/Monat Zugriff auf viele der führenden Modelle von OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini) und DeepSeek bietet. t3 zeichnet sich vor allem durch seine Geschwindigkeit aus, die teilweise sogar die nativen Apps der Anbieter schlägt

• BoltAI — Native macOS App, die einen mächtigen App-Client für diverse KI-Modelle bietet. Man benötigt jeweils eigene API Keys (die App hilft einem sehr gut beim Setup, so dass das auch für nicht-Techies möglich ist) und zahlt somit für die Nutzung der unterschiedlichen Modelle API-Gebühren (das kann gerade bei sporadischer Nutzung günstiger sein, als ein dauerhaftes ChatGPT & co. Abo)

• TypingMind — Web App Client mit einer langen Liste an Features und Plugins. Auch hier benötigt man eigene API-Keys, um diverse Modelle anzubinden. TypingMind hat ein sehr tiefgreifendes Feature-Set, das sogar das “Bauen” eigener AI-Agents ermöglicht.

Zusammengefasst:

• Diverse (Web-) Apps bieten mittlerweile alternative Clients für führende KI-Assistenten

• So lassen sich unterschiedliche KI-Assistenten in einer Oberfläche nutzen

• Die Nutzung eigener API Keys kann günstiger sein, als die klassischen Abos

Spannende Demos:

Tools kurz & knackig:

• DuetMail — AI-nativer E-Mail Client

• OpenRouter Chat — Diverse KI-Chat Modelle miteinander vergleichen

• Midjourney v7 — Neue Version des beliebten KI-Bildgenerators

• Converge — Eine Art “KI-Wordle”

🍭🍬 Gemischte Tüte

👩‍💻 Tech-News:

• Die KI-Branche ist nervös: Neue US-Tarife könnten den GPU-Nachschub von Nvidia und TSMC gefährden. Auch Chips nach aktuellem Stand nicht verzollt werden sollen. Link

• Microsoft verlangsamt offenbar den Ausbau einiger Rechenzentren. Ob das mit geopolitischen Spannungen, Chipverfügbarkeit, neuen Infrastrukturplänen von OpenAI oder Tarifrisiken zusammenhängt, ist unklar. Das Unternehmen plant laut eigener Prognose dennoch Ausgaben von 80 Milliarden Dollar bis Juni. Link
  

• China hat eine Vielzahl leerstehender KI-Rechenzentren – doch genau das ist Teil der Strategie: Erst wird massiv investiert, dann zeigt sich, wer sich durchsetzt. Link
  

• Mit „SpaceSail“ arbeitet China an einer eigenen Starlink-Alternative – für militärische Unabhängigkeit, wie es die Ukraine vormacht und die USA mit Musk als unzuverlässigem Akteur unterstreichen. Link
  

• Eine Pew-Studie zeigt: Nur 10 % der US-Bevölkerung nutzen LLMs regelmäßig, doppelt so viele haben sie getestet, aber nicht übernommen. Der Engpass liegt nicht an der Zeit – sondern am Produktdesign. Link
  

• Oracle steht unter Druck, das neue OpenAI-Rechenzentrum fristgerecht fertigzustellen – der Bau wird komplexer und teurer als gedacht. Link

• Anthropic warnt: Die „Chains of Thought“ von LLMs klingen oft logisch, führen aber nicht immer zu echten Schlüssen. Link

• Von den 113 Milliarden Dollar globaler Startup-Finanzierung im Q1 2025 entfielen fast 60 Milliarden auf KI – davon alleine 40 Milliarden auf OpenAI. Link
  

• OpenAI muss seine ursprüngliche GPT-5-Roadmap überarbeiten – der Plan, alle Modelle zu vereinen, war zu ambitioniert. o3 und o4-mini erscheinen nun separat – in wenigen Wochen. Link
  

• Und OpenAI verliert im Urheberrechtsstreit mit der New York Times: Ein Richter ließ das Verfahren weiterlaufen und wies die Argumente der Verteidigung zurück. Link
  

• Gemini 2.5 Pro ist jetzt für Entwickler über die API zugänglich – Googles bisher teuerstes Modell, aber günstiger als GPT-4.5 oder Claude 3.7. Link
  

• Microsofts Copilot wurde runderneuert: Der KI-Assistent merkt sich Vorlieben, erledigt Aufgaben wie Buchungen und kann jetzt sogar Podcasts generieren. Link
  

• Bei dem Llama4 Release fast untergangen: MoCha heißt Metas neue Technologie, die Sprache und Text in realistisch animierte Avatare mit lippensynchronen Bewegungen und Körpersprache verwandelt – ideal für filmreifes Storytelling. Link

• Amazon testet ein neues Feature: Wenn ein Produkt nicht auf Lager ist, zeigt die Suche Artikel von Drittanbietern – ein KI-Agent übernimmt sogar den Kaufprozess auf der Fremdseite. Clever, aber potenziell fehleranfällig. Link

👷 Work & Future of Work:

• Die Indie Hackers zeigen sieben Beispiele, wie man mit „Vibe Coding“ schon heute erfolgreiche SaaS-Tools baut. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Google, Meta und Apple kaufen ferngesteuerte Roboterarme, um damit neue KI-Roboter zu trainieren. Link

🔐 Cybersecurity & AI Safety:

• Eine neue Studie zeigt: OpenAIs Modelle könnten urheberrechtlich geschützte Inhalte „auswendig gelernt“ haben. Link
  

• OpenAI und Google lehnen einen Vorschlag der britischen Regierung ab, der Urheber:innen ein Opt-out für das KI-Training einräumen würde. Link

  4o

🖼️ Kreativindustrie:

• DaVinci Resolve 20 bringt über 100 neue Funktionen und KI-Werkzeuge – jetzt in der Beta für Windows, macOS und Linux. Link
  

• OpenAI testet ein Wasserzeichen-Feature für seine Bildgenerierung. Link

AI Peanuts Workbook

Du hast angefangen, dich tiefer mit dem Thema KI zu beschäftigen und willst den nächsten Schritt machen? Dann ist unser offizielles AI Peanuts Workbook genau das Richtige für dich!

Das Workbook ist kein klassisches “Buch”, sondern ein praxisorientiertes, interaktives digitales Dokument. Gegliedert in 3 Teile:

Theorie — Der Textbuch-Teil des Workbooks, in dem wir das Thema KI und seine technischen Grundlagen erklären.
Praxis — Eine Reihe von praktischen Tutorials, mit denen du lernst, KI praktisch anzuwenden (z.B.: ChatGPT Masterprompts, HeyGen, NotebookLM, Midjourney…)
Daten — Datenbanken mit den besten KI-Tools und den spannendsten Firmen im KI-Umfeld.

🧂 Salty Memes:

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