Was Pekings Roboterlauf uns über die Zukunft von KI verrät

Sam Altman schreibt auf X, dass die letzten paar Updates von GPT-4o die Persönlichkeit zu unterwürfig und nervig gemacht haben und sie so schnell wie möglich an Korrekturen arbeiten, einige heute und einige im Laufe dieser Woche. Ob wir auf den Tag, an dem KI noch zu unterwürfig war, mal nostalgisch zurückblicken werden, wird sich zeigen. Das heutige Meme passt dazu dennoch hervorragend.

Peanuts für heute:

• 🏃‍♀️ Was Pekings Roboterlauf uns über die Zukunft von KI verrät

• 🤖 Anthropic prognostiziert: Virtuelle KI-Mitarbeiter könnten innerhalb eines Jahres echte Jobs übernehmen

• 🛠️ Dieser Open Source Agent ist beeindruckend!

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:

🏃‍♀️ Marathon, kein Sprint: Was Pekings Roboterlauf uns über die Zukunft von KI verrät

Vergangenes Wochenende in Peking liefen beim Halbmarathon 20.000 Menschen – und parallel, auf einer eigens abgetrennten Spur, 20 zweibeinige Roboter. Eine kleine Showeinlage, klar, aber als Symbol fast schon perfekt: Ein bisschen beeindruckend, ein bisschen ungelenk, technisch beeindruckend und doch sichtbar weit entfernt von echter Alltagstauglichkeit.

Der schnellste Roboter – Projekt Sky Ultra – brauchte 2 Stunden und 40 Minuten für die 21 Kilometer, inklusive Pit-Stop für den Akkuwechsel. Ein nettes Bild dafür, wo wir heute mit KI stehen: Die ersten Systeme wie GPT-4o oder Gemini 2.5 sind auf der Strecke, liefern beeindruckende Leistungen – aber der eigentliche Lauf, der über Marktanteile, Gesellschaftsveränderungen und Geschäftsmodelle entscheidet, fängt gerade erst an.

Wo wir wirklich stehen

Selbst wenn heute keine besseren Modelle mehr kämen, hätten wir locker zehn Jahre Arbeit vor uns. Nicht bei der Modellverbesserung – sondern bei der Frage, wie diese Fähigkeiten in echte Systeme, Prozesse und Branchen integriert werden.

Ob Medizin, Recht, Bildung oder Softwareentwicklung: Es geht nicht mehr darum, ob LLMs theoretisch hilfreich sein könnten, sondern wie man sie tatsächlich einsetzt. Und das, obwohl viele Anwendungsfälle gar nicht auf Modelle wie o3 oder Gemini 2.5 angewiesen sind. Ältere, schwächere Systeme reichen oft völlig, um bestehende Prozesse massiv zu verändern.

Wer will, findet im Moment Belege en masse: vier aktuelle Forschungsarbeiten zu KI-Einsatz in Medizin, Software-Entwicklung und Wirtschaft zeigen, dass es oft nicht der neueste Benchmark-Sieger ist, der den Unterschied macht. Es geht darum, Prozesse neu zu denken – nicht nur, Tokenzahlen zu vergleichen.

Strategielücke

Trotzdem fühlt sich die Branche oft so an, als wäre man in einer Endlosschleife gefangen: jeden Monat neue Modelle, neue Benchmarks, neue Slides - an der Verbreitung dieses Bilds sind wir nicht ganz unverantwortlich. Die Geschwindigkeit der Modellreleases steigt, aber die fundamentalen Anwendungen dahinter wachsen viel langsamer.

Die meisten Startups, die sich heute "KI" auf die Fahnen schreiben, tun etwas ziemlich Banales: Sie bauen Tools für Entwickler:innen, neue kleine SaaS-Produkte, oder sie versuchen, alte Software-Giganten wie SAP oder Salesforce aufzufrischen. Eigentlich normale Softwareideen – nur eben mit KI-Buzzword-Gewitter.

Und in der Mitte sitzen dann die Hyperscaler: OpenAI, Google, Meta. Sie bauen gewaltige Plattformen, investieren Milliarden – und liefern am Ende Produkte, die für die meisten Nutzer:innen ziemlich ähnlich aussehen: Chatbox oben, Antwort unten.

Gleiche Produkte, unterschiedliche Firmenpolitik

Dass ChatGPT, Gemini oder Claude sich im Interface ähneln, ist kein Zufall – sondern fast schon unausweichlich. Die Unterschiede liegen nicht im Produkt, sondern in der Firmenstrategie dahinter.

Meta setzt auf Open Source, um Standards zu setzen und das Spielfeld für sich selbst zu vergrößern. Google muss Gemini irgendwie mit Search verschmelzen, bevor sich das Werbegeschäft erodiert. OpenAI wiederum stützt sich auf Microsoft, Apple und eine gewaltige Portion PR-Geschick.

Die eigentliche Differenz entsteht durch Branding, Distribution und Plattform-Integration – weniger durch die Rohleistung der Modelle. Dass ChatGPT heute zehnmal mehr aktive Nutzer:innen hat als Gemini, liegt nicht an Tokens oder Layers – sondern daran, wo und wie der Zugang eingebaut ist.

Wie geht es weiter?

Vielleicht werden sich Modelle künftig stärker spezialisieren. Vielleicht wird Claude zum besten Coding-Partner, Gemini zum Mathe-Genie, ChatGPT zum Generalisten. Vielleicht entstehen echte Netzwerkeffekte, wenn Agentensysteme und Gedächtnisfunktionen reifen.

Pekings Roboter konnten 21 Kilometer laufen – aber nur mit Akkuwechseln, Pit-Stop-Crews und klarer Trennung von der echten Konkurrenz. Und genauso funktioniert auch KI im Jahr 2025: die Grundgeschwindigkeit ist beeindruckend, aber es braucht viele Hilfskonstruktionen, bis daraus echte, stabile Systeme werden.

Der Sprint ist vorbei. Die Frage ist immer weniger, welches Modell gerade ein paar Prozentpunkte in einem Benchmark besser abschneidet. Die Frage ist, wer die nächsten zehn Jahre den langen Lauf durchhält.

🛠️ Trai it out:

Dieser Open Source Agent ist beeindruckend!

Wir haben schon Anfang des Jahres prognostiziert, dass das Thema “KI-Agents” ordentlich Fahrt aufnehmen wird - und genau so ist es. Aber bisher gibt es vor allem viele Tools, die sich zwar als “Agent” verkaufen, aber eher normale Workflow-Engines sind und viel manuelle Konfiguration benötigen. Spannend wird es, wenn die Tools wirklich selber “denken”, planen und umsetzen. Und das mit einer Vielzahl an zur Verfügung stehenden internen Tools, um Aufgaben auch ohne vorherige Konfiguration oder “Anlernen”. Ein Tool, das diese Versprechen gibt und vor Kurzem ordentlich Hype ausgelöst hatte, ist Manus - wir berichteten hier.

Jetzt gibt es einen ernstzunehmenden Competitor, den man direkt und ohne Kosten ausprobieren kann: Kortix Suna.

Was kann das Tool - so ziemlich alles, was auch ein Mensch mit Zugriff auf einen Computer, Web Browser und Programmierumgebung kann - zumindest in der Theorie. Aber tatsächlich funktioniert das Tool sehr gut z.B. für diverse Recherche- und Datenanalyse Tasks. Eine ganze Reihe an Beispielen bietet Suna auf der Website:

Spannend: Suna ist Open Source, mit etwas technischem Wissen ließe sich der general Agent also auch auf eigener Infrastruktur und im Enterprise Kontext nutzen. Wer doch eher auf die Hosted Version setzen will hat die Option einfach nach “Zeit” zu bezahlen. 10 Minuten Runtime sind gratis, danach geht’s mit $20 für 2h los.

Zusammengefasst:

• Suna ist ein “general Agent”, der selbstständig diverse Aufgaben erledigen kann

• Vollständig Open Source

• Beispiele: Daten- & Finanzanalyse, Recherche, Reiseplanung, Web Scraping…

Spannende Demos:

Tools kurz & knackig:

• DailyJailbreak — Eine Art Wordle für Prompt Hacking

• mrge — KI-gestütztes Code Review Tool

• HadToAsk — User-Research mit synthetischen KI-Nutzern

• Ztalk — Echtzeitübersetzung für Video Calls

🍭🍬 Gemischte Tüte

👩‍💻 Tech-News:

• Elon Musk kündigt an, dass die Feeds auf X bald von Grok-KI modifiziert werden. Bedeutet: Dein persönlicher Newsfeed könnte sich bald spürbar ändern – KI-kuratierter. Link

• Innerhalb von sechs Jahren könnte der Bau eines Top-AI-Rechenzentrums 200 Milliarden Dollar kosten – eine Zahl, die kaum jemand erwartet hätte. Link

• Der Wettbewerb um AI-Coding-Tools wird härter: Windsurf senkt seine Preise, um gegen Cursor zu bestehen. Link

• Neue Daten von Epoch AI: So hoch sind der Strom- und Rechenverbrauch von AI-Rechenzentren weltweit – ein Ausblick auf die künftige Infrastruktur. Link

• Microsoft Copilot stagniert angeblich bei 20 Millionen wöchentlichen Nutzer*innen – internes Gemurmel über den Chefstrategen Mustafa Suleyman wird lauter. Link

• Perplexity baut seine iOS-App aus: Jetzt können Nutzer kleine Aufgaben erledigen lassen, etwa E-Mails verfassen oder Termine eintragen lassen. Link

• Google DeepMind will KI nicht länger nur mit menschlichen Daten trainieren: Mit sogenannten „Streams“ sollen KI-Modelle künftig aus realen Interaktionen und Umweltsignalen lernen – für autonomes und supermenschliches Lernen. Link

• Cursor AI verliert Vertrauen: Ihr Support-Bot hat sich bei einer Nutzeranfrage eine falsche Richtlinie ausgedacht, was Kündigungen und Aufruhr verursachte. Das Team gelobt Besserung mit klarerer Kennzeichnung von KI-Antworten. Link

• Meta’s Forschungslabor FAIR veröffentlichte fünf neue Open-Source-Projekte rund um Wahrnehmung, 3D-Verständnis und kollaborative AI – alles Bausteine für intelligentere, handlungsfähige Systeme. Link

• Grok zieht nach: Mit Grok Studio kannst Du jetzt Dokumente erstellen, Code ausführen und Mini-Webapps bauen – ähnlich wie ChatGPT-Features. Neu dazugekommen: eine Gedächtnisfunktion und Integration mit Google Workspace. Link

👷 Work & Future of Work:

• McKinsey hat seinen internen KI-Bot "Lilli" gelauncht: 70 % der 45.000 Mitarbeitenden nutzen das Tool bereits, um auf Jahrzehnte an Beratungswissen zuzugreifen. Link

• Anthropic prognostiziert: Virtuelle KI-Mitarbeiter könnten innerhalb eines Jahres echte Jobs übernehmen – und das löst bereits erste Cybersecurity-Alarmrufe aus. Link

• Microsofts aktueller Work Trend Index beleuchtet, wie KI den modernen Arbeitsplatz umkrempelt. Link

• Anthropic hat einen neuen Best-Practices-Guide für Claude Code veröffentlicht – mit Tipps und Mustern für effektive Nutzung des agentenbasierten Programmierassistenten. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Neuer ChatGPT-Party-Trick: Lass dir vom Modell den Aufnahmeort eines Fotos erraten – funktioniert überraschend gut. Link

• Meta bringt Live-Übersetzungen auf alle Ray-Ban-Smartglasses. Link

🔐 Cybersecurity & AI Safety:

• Anthropic hat untersucht, wie Claude in echten Gesprächen moralische Entscheidungen trifft – und zum ersten Mal eine groß angelegte Karte der Werte des Modells erstellt. Die Analyse von über 300.000 Chats zeigt: Praktische und wissensbezogene Werte dominieren, ethische Überlegungen treten vorrangig bei der Ablehnung schädlicher Anfragen auf. Link

• Demis Hassabis von Google DeepMind spricht in einem neuen Interview über KI im Militär und was AGI für die Menschheit bedeuten könnte. Link

• China forciert seine KI-Unabhängigkeit: Präsident Xi Jinping hat angekündigt, eine landesweite Initiative zur Entwicklung eigener Chips, Software und Talente zu starten – ohne US-Lieferketten. Huawei testet bereits eigene High-End-Chips als Alternative zu Nvidia, während DeepSeek R2 Gerüchten zufolge bald erscheint – auf Huawei-Hardware. Link

• Instagram verschärft erneut die Altersprüfung – KI soll Teenager entlarven, die sich als Erwachsene ausgeben. Link

• Visa und Mastercard greifen als "Schattenregulierer" ein: Anbieter von KI-generierten Inhalten, die nicht den Regeln entsprechen, verlieren ihre Zahlungsabwicklung. Diesmal trifft es die Plattform "Civit". Link

• US-Verteidigungsbeamte skizzieren die strategische Rolle von KI für die nationale Sicherheit – Fokus: Verteidigung, Abschreckung und Vorsprung halten. Link

• Mehr als 30 ehemalige OpenAI-Mitarbeiter und KI-Experten fordern die Generalstaatsanwälte von Delaware und Kalifornien auf, OpenAIs geplante Umstrukturierung zur Gewinnorientierung zu stoppen – aus Angst vor Interessenskonflikten bei der AGI-Entwicklung. Link

🏥 Health & Education:

• Über 295 Millionen Patientendaten in Epics Cosmos-Datenbank könnten bald die Krankheitsfrüherkennung revolutionieren – KI-Modelle nutzen die anonymisierten Daten bereits, um seltene Diagnosen schneller und präzisier zu stellen. Link

• Trump unterzeichnet eine neue Executive Order: Ziel ist es, AI-Bildung und den Zugang zu KI-Technologie im Bildungssystem massiv auszubauen. Link

• KI entdeckt neuen genetischen Risikofaktor für Alzheimer. Aber: Das ist aktuell nur ein weiteres Puzzleteil in der endlosen Forschung, keine bahnbrechende Therapie. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• Imogen Heap, Grammy-Gewinnerin, bringt fünf KI-Filter auf die Musikplattform Jen, um neue Songs im eigenen Stil erstellen zu lassen. Link 

• Moonshot AI veröffentlicht Kimi-Audio, ein neues Open-Source-Modell für Sprache-zu-Text und Sprachdialoge – und setzt direkt neue Maßstäbe im Audio-Bereich. Link

• Eine australische Radiostation setzte monatelang unbemerkt eine KI als Moderator ein – bis Hörer stutzig wurden. Link

• Google aktualisiert sein Music AI Sandbox-Tool – mehr Features, aber weiterhin eher Techdemo als Konkurrenz für echte Musikproduktionstools. Link

• Adobe integriert KI-Modelle von OpenAI und Google in die Firefly-App – Kreative bekommen bald noch mehr Auswahl. Link

• Die Washington Post steigt als neuer Partner bei OpenAI ein. Künftig werden ChatGPT-Antworten Zusammenfassungen und Links zu WaPo-Artikeln enthalten. Während andere Verlage wie die New York Times klagen, setzt die Post auf Kooperation. 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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