Wir sind zurück — und euch ein paar Antworten schuldig. Wo wir waren, was als Nächstes kommt und warum sich in Sachen KI in den letzten Monaten mehr getan hat als in den zwei Jahren davor. Alles in dieser Ausgabe. Los!

Peanuts für heute:

Für alle, die es interessiert, erzähle ich es ausführlich: Tim und ich (Lukas) haben im letzten August unsere Arbeit als Podcastagentur beendet. Der Wunsch, technischer zu arbeiten, brodelte schon lange in uns. Wir haben über sechs Jahre große Produktionen geschrieben und produziert. Unser Audible-Podcast "Aitutaki Blues" war für den Grimme Online Award nominiert, das anschließende Buch hat es zum Spiegel-Bestseller geschafft. Unser Podcast "Biontech - eine neue Medizin" (in dem ihr Tim und mich noch immer hören könnt) hat den Axel-Springer-Journalismuspreis gewonnen. Die letzten anderthalb Jahre haben wir den Geschichtspodcast "Was bisher geschah" entwickelt. Hosts zusammengecastet, unzählige Folgen geschrieben und produziert. Eine unheimlich erfüllende Arbeit. Nur haben wir uns nach sechs Jahren regelrecht an die Wand gearbeitet.

Tim hatte einen Bandscheibenvorfall, konnte nur noch stehend oder liegend arbeiten. Ich hatte ebenfalls unfassbare Rückenprobleme, meine Mutter musste krankheitsbedingt ins Heim und ich musste dafür von Berlin nach Köln ziehen.
Also haben wir einen Schlussstrich gezogen. Keine Podcasts mehr, Studio in Berlin aufgegeben, zwei Monate Pause um unsere Rücken in den Griff zu bekommen.

Im Oktober haben Tim und ich uns dann wieder zusammengesetzt und wirklich mal überlegt, was wir eigentlich machen möchten. Tim und ich sind seit 16 Jahren eng befreundet, seit sechs davon arbeiten wir zusammen.

In unserem ersten Gespräch Anfang Oktober wussten wir beide, dass wir endlich auch in unserer Hauptarbeit technischer arbeiten möchten. Was genau wir machen wollen oder was für ein Unternehmen wir als nächstes aufziehen, war völlig unklar.

Also haben wir angefangen uns Coding beizubringen. Jeden Tag acht Stunden, ein Tutorial nach dem anderen, wirklich von Grund auf: Wie funktionieren Programme, wie hat sich das Programmieren verändert, was braucht es um diese Tools wirklich zu verstehen. Auch wenn Coding-Modelle zu dem Zeitpunkt schon beeindruckend gut waren, haben wir die ersten Monate alles händisch eingetippt. Einiges an Grundwissen hatten wir schon, aber für die tatsächliche Mechanik hatten wir vorher einfach nie die Zeit.

Und dann veränderte sich Mitte Dezember nochmal alles. In den zweieinhalb Jahren in denen wir diesen Newsletter geschrieben haben, waren Agents (also KI-Systeme die selbstständig mehrere Schritte hintereinander ausführen) immer eine Art Mythos. Alle sprachen darüber, aber wirklich funktioniert haben sie nie. Sie verhedderten sich, machten grobe Fehler, irgendwann kam man immer an einen Punkt an dem nichts mehr ging. Das änderte sich im Dezember schlagartig.

Es gibt keine einzelne technische Innovation die das ermöglicht hat. Eher kamen einige Dinge zusammen: Thinking-Modelle die beim Antworten intern nachdenken und Fehler korrigieren, neue Interfaces die KI direkt im Terminal arbeiten lassen, größere Kontextfenster und vermutlich unermüdliches Reinforcement Learning in den großen KI-Labs. Aus dem "Vibe Coding"-Trend (KI schreibt Code nach vagen Anweisungen) wurde plötzlich echtes Agentic Engineering, bei dem KI-Systeme komplexe Aufgaben weitgehend selbstständig lösen.

Wir hatten genug Zeit, keine Ablenkung und haben uns voll auf diese neue Möglichkeit geworfen. Derzeit arbeiten wir an verschiedenen Projekten und automatisieren repetitive Workflows in einigen Unternehmen und natürlich für uns selbst.

Eines unserer größeren Projekte: diesen Newsletter wieder starten und dafür die neuen Möglichkeiten voll nutzen. Wir waren immer stolz darauf, AI Peanuts wirklich selbst zu schreiben, und finden, dass man sehr schnell herauslesen kann wenn etwas KI-generiert ist (zumindest bisher). Aber in der Erstellung gibt es unzählige Aufgaben die keinerlei Kreativität oder Einschätzung brauchen. Die Blogs der zwanzig wichtigsten KI-Forschenden lesen, Nachrichten filtern, nachschauen ob wir schon mal über ein Thema berichtet haben, Dinge ausprobieren. Für den Neustart haben wir ein internes Programm entwickelt, das aus unzähligen Quellen die relevanten Nachrichten sammelt, bewertet und uns alle nötigen Informationen aufbereitet. Nur Signal, kaum Noise.

Wir haben ein Knowledge-Management-System aufgebaut, in dem unsere gesamte Berichterstattung der letzten zweieinhalb Jahre eingepflegt ist. Jede Person, jedes Unternehmen, jedes Tool, jede Entwicklung und wie sie miteinander verbunden sind. Wenn wir uns heute fragen, ob wir über etwas schon mal geschrieben haben, gibt es kein Suchen mehr. Die Antwort ist nur einen einzigen Terminal-Command entfernt.

Wir wählen weiterhin die Nachrichten aus und die Größte Nuss schreiben wir selbst. Aber wirklich jede repetitive Aufgabe wurde automatisiert. Der Workload pro Ausgabe ist nur noch ein Viertel von zuvor, und wir haben viel mehr Zeit für die Dinge, die AI Peanuts zu dem machen was es ist. Die Zeit die wir durch die Automatisierung gewinnen, stecken wir in Verbesserungen und neue Pläne. Es steht einiges an. Wir haben auch unsere Abschnitte in der Gemischten Tüte an die neuen Entwicklungen angepasst. Unser Ziel bleibt: den besten und hilfreichsten Newsletter zu KI schreiben.

Sorry für die Funkstille in den letzten Monaten. Und wirklich tausend Dank an alle, die uns zwischendurch Nachrichten geschickt und wissen wollten wann es weitergeht. Ihr habt dafür gesorgt, dass wir weitermachen.

Ab nächste Woche Dienstag geht es wieder normal los, erstmal mit einer Ausgabe pro Woche.

Übrigens: Wir werden in diesem Quartal noch zwei Kunden annehmen um in Unternehmen repetitive Aufgaben zu automatisieren. Wenn das für euch relevant sein sollte, meldet euch gerne an [email protected].

Bis nächste Woche. Diesmal wirklich.

Cursor, der KI-Code-Editor von Anysphere, hat ein größeres Update bekommen. Im Mittelpunkt steht ein neues, eigenständiges Agent-Fenster, in dem mehrere Agenten gleichzeitig laufen können, während man selbst weiter im Editor arbeitet. Technisch interessant ist vor allem die sogenannte Local-to-Cloud-Handoff-Funktion: Ein Agent startet lokal, übergibt komplexere Aufgaben dann an Cloud-Agenten und kann dabei sogar projektübergreifend arbeiten. Wer bisher frustriert war, dass Coding-Agenten den eigenen Workflow blockieren oder immer nur in einem einzigen Repo denken, bekommt hier eine spürbare Verbesserung. Für nicht-technische Nutzende klingt das abstrakt, aber die Kurzversion ist: Cursor fühlt sich damit weniger wie ein erweiterter Texteditor an und mehr wie ein kleines Entwicklungsteam, das im Hintergrund läuft. Wenn ihr Cursor schon nutzt, lohnt sich ein Blick auf die neue Version. Link

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

Anthropic schränkt Zugang zu neuem Modell Mythos stark ein. Anthropic hat ein neues Frontier-Modell namens Mythos veröffentlicht, das wegen seiner Fähigkeit, bisher unbekannte Sicherheitslücken (Zero-Day-Exploits) zu finden, zunächst nur rund 50 Unternehmen der kritischen Infrastruktur zugänglich ist. Zu den Partnern des Programms Project Glasswing gehören Apple, Google, Microsoft, Amazon und JP Morgan Chase. Link

Meta verabschiedet sich mit Muse Spark von Open Source. Meta hat mit Muse Spark das erste große Sprachmodell seit über einem Jahr veröffentlicht, und das erste, das nicht als Open-Source-Modell erscheint. Die Aktie stieg nach der Ankündigung um rund 7,5 Prozent. Link

OpenAI fordert neue Industriepolitik für das KI-Zeitalter. OpenAI hat ein Grundsatzpapier mit dem Titel "Industrial Policy for the Intelligence Age" veröffentlicht, das weitreichende politische Reformen bei Beschäftigung, Steuern, öffentlichen Systemen und Cybersicherheit fordert. Parallel berichten Medien über ein neues Frontier-Modell mit dem Codenamen "Spud". Link

Mistral AI sichert sich 830 Millionen Dollar für Pariser Rechenzentrum Das französische KI-Lab Mistral AI hat 830 Millionen Dollar als Fremdkapital eingesammelt, um in Paris ein eigenes Rechenzentrum zu bauen. Es ist die bislang größte Finanzierungsrunde des Unternehmens. Link

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