Was kommt nach dem Hype?
PLUS: OpenAI & Microsoft einigen sich auf AGI-Definition
Ein frohes neues Jahr an euch alle. Bevor wir voll in dieses Jahr starten, gibt es heute noch einmal einen Blick zurück. Los geht's.
Peanuts für heute:
🥜 Was kommt nach dem Hype? Ben Evans über den Stand der KI
💵 OpenAI und Microsoft legen eine rein wirtschaftliche Definition für AGI fest
🛠️ SmallPPT erstellt Powerpoint Präsentationen im Handumdrehen
Anzeige
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:
🥜 Was kommt nach dem Hype? Ben Evans über den Stand der KI
Happy belated Birthday, ChatGPT! Ende letzten Jahres wurde unser KI-Freund zwei Jahre alt. Nur 1,5 Monate später starteten wir diesen Newsletter – und die Welt hat sich seither spürbar verändert.
Der Jahresstart bringt traditionell viele Trendberichte und Rückblicke. Für alle die das interessiert: Hier ein Drive-Ordner mit 155 Trendreports. Nur wenige schaffen es aber, den Zustand von KI und Technologie so prägnant zu analysieren wie Ben Evans. In einem seiner Vorträge liefert er spannende Antworten auf die drängenden Fragen:
Wie weit ist KI wirklich verbreitet? Wohin entwickelt sie sich? Und was bedeutet das für Unternehmen und Verbraucher?
1. Wie weit ist KI tatsächlich verbreitet?
Evans beginnt mit einem ernüchternden Blick auf die Nutzung von generativer KI:
Nur 2-4 % der Menschen weltweit nutzen ChatGPT täglich, und etwa zwei Drittel haben noch nie davon gehört. Trotz des riesigen Hypes lebt der Großteil der Bevölkerung in einer Welt ohne generative KI – ein klarer Hinweis, dass wir noch am Anfang dieser Entwicklung stehen.
Was bedeutet das für Unternehmen?
Für die Mehrheit ist KI immer noch ein Experiment. Viele Firmen haben Proof-of-Concepts (POCs) durchgeführt – laut Accenture wurden 300 Projekte umgesetzt, aber oft bleiben sie auf der Konzeptphase stehen. Es gibt bislang kaum echte Integration in den Arbeitsalltag.
Der Grund dafür? Evans vergleicht die Einführung von KI mit anderen technologischen Revolutionen: Von PCs über das Internet bis hin zu Smartphones hat es Jahre gedauert, bis neue Technologien ihren Weg in den Mainstream fanden. Der Weg von der Spielerei zur Massenadoption ist also nicht neu – und KI macht hier keine Ausnahme.
2. Können Sprachmodelle weiterhin so stark skalieren?
Evans wirft auch einen Blick auf die technologische Seite: Wie skalierbar sind große Sprachmodelle wirklich?
Kosten und Infrastruktur: Die Entwicklung und das Training von KI-Modellen wird immer teurer. Mark Zuckerberg erwähnte kürzlich, dass der Aufwand für Llama 4 zehnmal so hoch sein wird wie für Llama 3. Die Hyperscaler wie Amazon, Google und Microsoft planen, 2024 rund 150 Milliarden Dollar für Rechenzentren auszugeben – ein Drittel mehr als im Vorjahr.
Offene vs. geschlossene Systeme: Evans betont, dass Open-Source-Modelle wie die von Meta die Branche stark beeinflussen. Sie haben die Kosten für KI massiv gesenkt. Unternehmen können heute 90 % der Leistung von Top-Modellen für nur 10 % der Kosten erhalten – ein Paradigmenwechsel, der auch Startups in den Markt drängt.
Die Chip-Krise: Laut OpenAI ist die Verfügbarkeit von NVIDIA-GPUs der größte Engpass für die Entwicklung neuer Modelle. Firmen wie Andreessen Horowitz und KKR investieren Milliarden in Rechenzentren, um die Infrastruktur auszubauen – ein klarer Indikator, dass die Skalierung weitergehen wird, zumindest kurzfristig.
3. Werden Sprachmodelle ganze Software-Plattformen ersetzen?
Evans skizziert drei Szenarien für die Zukunft von LLMs:
Erweiterung bestehender Software: LLMs ergänzen bestehende Anwendungen mit neuen Features, wie etwa automatisiertem Texten oder Datenanalysen. Dies wäre ein evolutionärer, aber kein disruptiver Schritt.
Neue Tools und Prozesse: LLMs könnten als eigenständige Werkzeuge genutzt werden, etwa für die Analyse von Berichten oder die Automatisierung ganzer Arbeitsabläufe. Unternehmen würden diese Tools in bestehende Prozesse integrieren, ohne alles neu zu erfinden.
Universelle Plattformen: Im radikalsten Szenario könnten LLMs bestehende Software-Plattformen obsolet machen. Aufgaben wie „ein Haus kaufen“ könnten komplett über eine KI abgewickelt werden – ohne separate Apps oder Tools.
Evans betont, dass wir noch nicht wissen, ob KI jemals Stufe 3 erreichen wird. Doch der Wettlauf um diese Vision treibt Milliarden-Investitionen an.
Ein Blick in die Zukunft: Was bedeutet das für Unternehmen?
Evans sieht KI als nächste große Plattformverschiebung, ähnlich wie das Internet oder Smartphones. Die entscheidende Frage lautet nicht nur, was KI kann, sondern wie Unternehmen sie nutzen:
Top-Line-Innovation: Wie können Firmen KI einsetzen, um neue Produkte und Märkte zu erschließen?
Bottom-Line-Effizienz: Wie kann KI Kosten senken, z. B. durch Automatisierung von Prozessen?
Evans erinnert daran, dass solche Veränderungen Zeit brauchen. Cloud-Technologie wird in der Tech-Branche seit Jahren als „alter Hut“ angesehen, aber die meisten Unternehmen haben sie noch längst nicht vollständig implementiert. Das Gleiche gilt für KI. Wir haben also noch einige Ausgaben und Themen vor uns - und freuen uns auf das nächste Jahr mit euch.
🛠️ Trai it out:
SmalPPT — Ziel unserer Toolvorstellungen an dieser Stelle ist es nicht nur schon finale, perfekt funktionierende Tools zu zeigen, sondern euch alle auch ein wenig mitzunehmen auf die Reise zu entdecken was gerade an Entwicklungen passiert. SmallPPT ist ein Tool, das ehrlich gesagt noch ein wenig unausgereift wirkt, aber wir finden den Ansatz trotzdem spannend. Denn diese KI erzeugt zu einem beliebigen Thema im Handumdrehen ganze Powerpoint Präsentationen. In unseren Tests kamen dabei zumindest Ergebnisse raus, die man sehr gut als Grundlage für die eigene weitere Arbeit nutzen könnte. Und das ist ja oft schon genug - wenn einem die KI die Furcht vor der ersten “weißen Seite” nimmt.
Weitere Neue Tools, Updates & Demos:
VividHubs Kissing Videos — Wir hoffen dieses Tool ist nur Satire, aber sind uns nicht ganz sicher - mit KI “realistische” Kuss-Videos erstellen. Die Ergebnisse sind eher zum Lachen oder Weinen, daher teilen wir’s für die Unterhaltung.
AI Interviewer — Führt auf Basis von LinkedIn Jobbeschreibungen ein Test-Video Interview mit euch
Sitelifter — Diese KI hilft bei der Website Optimierung
Rembrand — Ein spannendes Tool für Content Creator - diese KI hilft beim KI-generieren von Product Placements
Lindo.ai — Ein weiterer KI-Website Builder mit der Möglichkeit für’s White Labeling
🍭🍬 Gemischte Tüte
👩💻 Tech-News:
OpenAI und Microsoft legen eine rein wirtschaftliche Definition für AGI fest: Ein KI-System, das jährlich 100 Milliarden Dollar Profit generiert, gilt als erreichte künstliche allgemeine Intelligenz. Link
Nvidia übernimmt Run:ai für 700 Mio USD: Das Startup optimiert Hardware für AI und wird künftig Open-Source-Lösungen anbieten. Die Übernahme stärkt Nvidias Stellung in der AI-Infrastruktur. Link
Nvidia setzt auf virtuelle „Hive Minds“ für KI-Agenten: Sie trainieren vorab in digitalen Städten wie Tokios 3D-Zwilling und agieren später im echten Leben. Dieses skalierbare Trainingsmodell mit Milliarden von Tokens könnte die Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Systemen revolutionieren. Link
Mark Zuckerberg verkauft Meta-Aktien im Wert von 2 Milliarden Dollar, um KI- und Monetarisierungsstrategien voranzutreiben. Link
Vorstellung von smolagents, einer einfachen Bibliothek zur Erstellung von Agenten. Link
Will Smith, der Spaghetti isst, und andere skurrile KI-Benchmarks, die 2024 viral gingen. Link
Google AI Gemini wird angeblich intelligenter und fortschrittlicher als ChatGPT. Link
Eine Non-Profit-Gruppe schließt sich Elon Musks Bemühungen an, OpenAIs Übergang zu einem gewinnorientierten Unternehmen zu blockieren. Link
Metas Plan, KI-Bot-Profile in seinen Apps zu integrieren, könnte tatsächlich funktionieren. Link
Tausende Menschen wurden von einer angeblich KI-generierten Feuerwerksshow getäuscht. Link
👷 Work & Future of Work:
Die Nachfrage nach KI-Talenten explodiert – KI-C-Level-Positionen stiegen seit 2022 um 428 %, VP-Rollen um 199 %. Besonders im Fokus: Generative KI und Engineering. Link
Arizona experimentiert mit KI-Lehrern: In einem revolutionären Schulprogramm übernehmen KI-Systeme den Unterricht für Schüler der Klassen 4–8 – nur zwei Stunden pro Tag. Plattformen wie Khan Academy bieten personalisierte Inhalte, während menschliche Mentoren Workshops zu praktischen Themen wie Finanzkompetenz leiten. Erste Tests zeigen doppelte Lerneffizienz. Link
🆕 Neue Anwendungsfelder:
🔐 Cybersecurity & AI Safety:
DARPA will mit seiner neuen „Theory of Mind“-Initiative Verhaltensweisen von Gegnern vorhersagen und sogar beeinflussen. Die Kombination aus Machine Learning und menschlicher Expertise könnte die Grundlagen für ein algorithmisches Verständnis menschlicher Entscheidungen schaffen. Link
Defense-Unternehmen planen eine Übernahmewelle in den Bereichen KI, Drohnen und Weltraumtechnologien – mit rund 50 Mrd. $ an verfügbaren Mitteln bis 2026. Link
Die US-Finanzbehörde IRS setzt KI-Tools ein, um Betrugsschemata mit neuer Technologie zu bekämpfen. Link
🏥 Health:
Forscher nutzen KI, um Medikamente für die Behandlung seltener Krankheiten neu einzusetzen. Link
AI Peanuts Workbook
Vollgepackt mit KI-Wissen, Tools & Tutorials!
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:
Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
[email protected]
Willkommen!
Hat dir das ein Freund oder eine Kollegin geschickt? Melde dich an und erhalte 2x Woche deine eigene Ausgabe mit den wichtigsten KI News direkt in dein Postfach.
Hilf uns dabei, besser zu werden! Was war schlecht? Was war gut? Wie fandest Du diese Ausgabe von AI Peanuts? |
Bis Dienstag!