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Das KI-Nachschlagewerk — Tools, Modelle, Firmen und Begriffe, kurz erklärt.
374 Begriffe, Tools und Konzepte, die im Podcast vorkommen.
// Aktualisiert:
Anwendungen
// 130Diese Kategorie präsentiert eine Mischung aus etablierten und neuen Anwendungen. Sie umfasst generative KI-Tools wie ChatGPT, Claude und Grok, spezialisierte Coding-Assistenten wie Claude Code, Cursor und v0. Ein Schwerpunkt liegt auf Produktivitäts- und Kollaborationslösungen wie Slack, Notion und Microsoft Excel, ergänzt durch Workflow-Automatisierer wie n8n und Make.com. Auch soziale Plattformen wie LinkedIn und X sind vertreten.
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YouTube
YouTube ist eine Videoplattform von Google. Wissensarbeiter nutzen sie, um sich über Tutorials, Experten-Interviews und Screencasts zu KI-Tools weiterzubilden. Doch Vorsicht: Ohne gezielte Suche verlierst du dich schnell im algorithmischen Kaninchenbau aus seichtem Infotainment.
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ChatGPT
ChatGPT ist eine KI-gestützte Chat-Anwendung von OpenAI. Wissensarbeiter nutzen das Tool im Alltag, um Texte zu entwerfen, Daten zu analysieren, Code zu schreiben oder interaktive Diagramme zu erstellen. Trotz hoher Vielseitigkeit erfordern die Ergebnisse stets eine kritische Prüfung auf sachliche Richtigkeit.
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Spotify
Spotify ist eine Audio-Streaming-App von Spotify Technology für Musik und Podcasts. Du nutzt sie im Arbeitsalltag für Deep-Work-Playlists oder um Branchen-Insights per Podcast zu hören. Während KI-Features wie der 'AI DJ' die Personalisierung maximieren, drohen sie gleichzeitig, dich in einer algorithmischen Filterblase gefangen zu halten.
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Claude
Claude ist eine KI-Chatbot-Plattform und Web-App des US-Unternehmens Anthropic. Wissensarbeiter nutzen das Tool für Textentwürfe, Datenanalysen und Softwareentwicklung, wobei interaktive 'Artifacts' Code direkt visualisieren. Die Plattform punktet mit einem großen Kontextfenster und hoher Datensicherheit.
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LinkedIn
LinkedIn ist ein soziales Netzwerk für berufliche Kontakte und gehört zum Microsoft-Konzern. Wissensarbeiter nutzen die Plattform für B2B-Marketing, Networking und die Analyse von Branchen-Trends. Kritiker bemängeln jedoch die zunehmende Flut an KI-generiertem Spam und inhaltsleeren Beiträgen.
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Slack
Slack ist eine Kommunikationsplattform von Salesforce, die zunehmend als Schnittstelle für KI-Agenten dient. Du nutzt sie, um über dedizierte Kanäle Freigaben per Emoji-Reaktion zu steuern oder automatisierte Alerts direkt im Chat zu empfangen. Ohne klare Filterregeln droht jedoch schnelles Informationschaos.
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X
X (ehemals Twitter) ist eine Social-Media-Plattform von X Corp. Du nutzt sie, um Tech-Trends in Echtzeit zu verfolgen, dich mit Branchenexperten zu vernetzen und über den integrierten KI-Assistenten Grok lange Diskussionen zusammenzufassen. Die Plattform kämpft jedoch zunehmend mit Bots und stark polarisierten Inhalten.
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thekey.academy
thekey.academy ist eine digitale Weiterbildungsplattform der the key - academy GmbH. Du nutzt sie, um dich flexibel per App oder Browser in Bereichen wie KI, Führung oder Projektmanagement weiterzubilden. Alle Kurse schließen mit einem offiziellen IHK-Zertifikat ab.
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GPTs
GPTs sind maßgeschneiderte Versionen von ChatGPT von OpenAI, die als spezialisierte Mini-Apps im Chatbot laufen. Du kannst sie ohne Code erstellen, um wiederkehrende Workflows wie die Analyse von Kundendaten oder das Schreiben von Social-Media-Posts zu automatisieren. Sie funktionieren nur im ChatGPT-Ökosystem.
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GitHub
GitHub ist eine cloudbasierte Entwicklerplattform von Microsoft zur Versionsverwaltung von Software. Teams nutzen sie, um KI-generierten Code über Pull Requests zu prüfen und gemeinsam an Webseiten zu arbeiten. Für Nicht-Entwickler ist die Plattform anfangs sperrig, aber für echtes KI-Code-Management unverzichtbar.
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Claude Code
Claude Code ist ein KI-gestützter Coding-Agent von Anthropic, der im Terminal, in der IDE oder im Browser läuft. Du nutzt das Tool, um deine Codebasis autonom analysieren zu lassen, Refactorings durchzuführen und Git-Workflows zu steuern. Anders als reine Autovervollständigung agiert es als eigenständiger Agent.
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TikTok
TikTok ist eine Social-Media-App von ByteDance für algorithmisch gesteuerte Kurzvideos. Du nutzt die Plattform, um über virale Formate organische B2B- oder B2C-Reichweite aufzubauen. Der Erfolg ist jedoch extrem volatil und erfordert ständige Anpassung an den unberechenbaren Empfehlungs-Algorithmus.
Firmen
// 124Führende Technologiekonzerne wie Apple, Google, OpenAI, Anthropic und Microsoft treiben die Entwicklung hochentwickelter KI-Modelle voran. Während diese Giganten die technologische Basis liefern, helfen Plattformen wie snipKI, Salesforce und SAP dabei, diese Technologien durch gezielte Weiterbildung und tiefe Software-Integrationen direkt in deinen Arbeitsalltag zu integrieren. Flankiert wird diese Entwicklung von Infrastruktur-Anbietern wie NVIDIA und Amazon Web Services (AWS), die die nötige Rechenleistung bereitstellen, dich jedoch auch vor neue Kosten- und Lieferkettenherausforderungen stellen.
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Apple
Apple ist ein Technologiekonzern, der für seine integrierte Hardware und Betriebssysteme bekannt ist. Wissensarbeiter nutzen Macs zunehmend für das lokale Ausführen kompakter KI-Modelle direkt auf dem Gerät. Wegen des Digital Markets Act (DMA) verzögert sich jedoch die Einführung tiefer KI-Funktionen in Europa.
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snipKI
snipKI ist eine deutsche KI-Enablement-Company und Lernplattform, die von Jens Polomski und Moritz Heininger gegründet wurde. Du nutzt die Plattform und den 'KI-Führerschein', um deine Teams praxisnah und rechtssicher im Umgang mit KI-Tools zu schulen. Statt grauer Theorie gibt es kurze Video-Tutorials.
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Google
Google ist ein globaler Technologiekonzern, der mit Gemini und der Google Cloud das KI-Ökosystem prägt. Entscheider nutzen Google Workspace, um KI-gestützt Berichte zu schreiben und Daten in Tabellen zu analysieren. Trotz starker Büro-Integration hinkt Google beim Innovations-Hype oft OpenAI hinterher.
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OpenAI
OpenAI ist ein US-amerikanisches KI-Unternehmen, das generative Modelle wie ChatGPT und die GPT-Serie entwickelt. Wissensarbeiter nutzen die Schnittstellen des Anbieters, um Workflows zu automatisieren oder eigene KI-Assistenten zu bauen. Kritiker bemängeln jedoch die Abkehr vom Open-Source-Gedanken.
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Anthropic
Anthropic ist ein US-amerikanisches KI-Unternehmen, das die Claude-Modellfamilie entwickelt. Wissensarbeiter nutzen die Modelle für komplexe Textanalysen, Coding und Datenverarbeitung. Als Public Benefit Corporation fokussiert sich die Firma auf KI-Sicherheit und 'Constitutional AI'.
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Microsoft
Microsoft ist ein globaler Technologiekonzern, der mit Azure und Microsoft 365 die Infrastruktur für moderne Büroarbeit bereitstellt. Du nutzt die Plattform, um KI-Assistenten wie Copilot direkt in Word, Excel oder Teams in deinen Workflow zu integrieren. Herausfordernd bleibt oft die komplexe Lizenzierung.
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NVIDIA
NVIDIA ist ein US-Technologiekonzern, der Grafikprozessoren (GPUs) und KI-Infrastruktur herstellt. Unternehmen nutzen die Hardware und CUDA-Software, um rechenintensive KI-Modelle zu trainieren. Mit der Übernahme von Hugging Face im Jahr 2026 kontrolliert NVIDIA zudem die wichtigste Plattform für Open-Source-Modelle.
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Amazon
Amazon ist ein globaler Technologiekonzern, der neben E-Commerce vor allem durch seine Cloud-Sparte AWS und KI-Dienste wie Bedrock den Markt prägt. Du kannst die Plattform nutzen, um generative KI-Modelle über eine einheitliche API sicher in deine Workflows zu integrieren.
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Tesla
Tesla ist ein US-amerikanischer Automobil- und Energiekonzern unter der Leitung von Elon Musk. Für dein Business dient Teslas radikaler, kamerabasierter KI-Ansatz als Benchmark für eigene Automatisierungsprojekte. Die vertikale Integration und eigene Chip-Entwicklung heben das Unternehmen ab.
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Salesforce
Salesforce ist ein US-Softwarekonzern, der für seine CRM-Plattform bekannt ist. Du nutzt die Suite, um Kundendaten, Vertrieb und Marketing zentral zu steuern. Mit 'Agentforce' versucht das Unternehmen, starre Chatbots durch autonome KI-Agenten zu ersetzen, was in der Praxis jedoch oft komplexe Datenintegration erfordert.
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Meta Platforms
Meta Platforms ist ein US-amerikanischer Technologiekonzern, der im KI-Bereich vor allem für seine Open-Source-Modellfamilie Llama bekannt ist. Unternehmen nutzen diese Modelle, um sensible Daten lokal zu verarbeiten und eigene, maßgeschneiderte KI-Assistenten ohne Cloud-Zwang zu betreiben.
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SAP
SAP ist ein deutscher Softwarekonzern, der auf ERP- und Unternehmenssoftware spezialisiert ist. Du nutzt die Systeme, um Kernprozesse wie Finanzen oder HR zu steuern und mit dem KI-Assistenten Joule Workflows zu automatisieren. Die tiefe Integration sichert Datenkonsistenz, macht Upgrades aber oft träge.
Sonstige
// 41Die Kategorie Sonstiges beleuchtet eine Vielfalt an Themen rund um Künstliche Intelligenz. Sie umfasst Konzepte wie Co-Intelligence, Reasoning-Modelle und Large Language Models, sowie deren Integration in Hardware wie Mac, GPU oder NVIDIA H100. Strategische Ansätze wie AI Strategy und das ICE Framework werden ebenso behandelt wie Finanzindizes wie der S&P 500 und der MSCI World Index.
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Co-Intelligence: Living and Working with AI
„Co-Intelligence“ ist ein 2024 erschienenes Sachbuch von Wharton-Professor Ethan Mollick über die Kooperation mit generativer KI. Du kannst die Strategien nutzen, um LLMs im Job gezielt als Co-Trainer, Kollegen oder Coach einzusetzen. Mollick zeigt pragmatisch, wo die Grenzen der Technologie liegen.
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Mac
Der Mac ist die Computer-Plattform von Apple, die auf der hauseigenen Apple-Silicon-Architektur basiert. Du nutzt die Hardware, um dank des großen Unified Memorys lokale KI-Modelle wie Llama oder Qwen ohne teure Cloud-GPUs direkt auf deinem Gerät auszuführen.
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Python
Python ist eine universelle, quelloffene Programmiersprache, gepflegt von der Python Software Foundation. Dank KI-Assistenten schreibst du heute auch als Nicht-Entwickler damit Skripte, um Datenanalysen zu automatisieren. Ohne grundlegendes Logikverständnis baust du dir jedoch schnell fehlerhaften Code.
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Open Cloud
Open Cloud ist ein Architektur-Konzept im Cloud-Computing, das auf offenen Standards und Interoperabilität basiert. Du nutzt diesen Ansatz, um KI-Workloads flexibel zwischen Providern zu verschieben und Vendor-Lock-in zu vermeiden. Die Umsetzung erfordert jedoch oft mehr Integrationsaufwand als bei Hyperscalern.
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Reasoning-Modelle
Reasoning-Modelle sind eine KI-Kategorie (wie OpenAI o1 oder DeepSeek-R1), die vor der Antwort eine interne Denkzeit (Chain-of-Thought) nutzen. Du setzt sie für komplexe, mehrstufige Logik- und Programmieraufgaben ein. Das bessere Urteilsvermögen bezahlst du im Alltag allerdings mit spürbar längeren Wartezeiten.
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GPU
Eine GPU (Graphics Processing Unit) ist ein spezialisierter Prozessor für parallele Berechnungen, der hauptsächlich von NVIDIA, AMD und Intel hergestellt wird. Im Arbeitsalltag nutzt du ihre Rechenleistung, um LLMs lokal auszuführen oder Medieninhalte wie Videos und Bilder effizient zu generieren.
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Transformer-Modell
Das Transformer-Modell ist eine 2017 von Google-Forschern vorgestellte neuronale Netzwerkarchitektur. Du profitierst von ihr durch moderne LLMs, die komplexe Textanalysen im Unternehmen automatisieren. Ihr Self-Attention-Mechanismus ermöglicht die parallele Verarbeitung riesiger Datenmengen.
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S&P 500
Der S&P 500 ist ein US-Aktienindex von S&P Dow Jones Indices, der die 500 führenden börsennotierten US-Unternehmen abbildet. Du nutzt ihn als Benchmark für den Aktienmarkt oder investierst via ETFs, um am Wachstum der US-Wirtschaft zu partizipieren. Er deckt rund 80 Prozent der US-Marktkapitalisierung ab.
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Mac mini
Der Mac mini ist ein kompakter Desktop-Computer von Apple. Dank des Unified-Memory-Ansatzes von Apple Silicon nutzen ihn Profis als kosteneffiziente, lokale Workstation für LLMs und KI-Agenten ohne Cloud-Zwang. Einziger Haken: Der RAM lässt sich nicht aufrüsten, weshalb du dich vorab festlegen musst.
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Harvard Business Review
Harvard Business Review (HBR) ist ein Management-Magazin der Harvard Business Publishing. Du nutzt die fundierten Artikel und Fallstudien, um moderne Führungsstrategien und den KI-Einsatz in deinem Business zu planen. Es schlägt die Brücke zwischen akademischer Forschung und echter Praxis.
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USB-C
USB-C ist ein universeller, 24-poliger Steckerstandard des USB Implementers Forum (USB-IF). Du nutzt ihn als einheitliche Schnittstelle für Datenübertragung, Videoausgabe und Stromversorgung deiner Hardware. Trotz EU-Ladestandard nervt in der Praxis oft das Chaos inkompatibler Kabel und Ladegeschwindigkeiten.
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Vibe President
Vibe President ist Magdalena Beilmanns augenzwinkernder KI-Titel: Sie hält nicht nur Go-to-Market auf Kurs, sondern prüft, ob neue KI-Ideen im echten Arbeitsalltag landen. Kurz: zuständig für gute Energie, schlechte Buzzwords und dafür, dass aus viel Output am Ende auch Outcome wird.
Personen
// 40Prägende Köpfe wie Sam Altman, Elon Musk, Jensen Huang und Dario Amodei bestimmen die strategische Richtung und Infrastruktur der künstlichen Intelligenz. Während politische Entscheider wie Donald Trump die regulatorischen Rahmenbedingungen steuern, helfen dir praxisnahe Experten wie Ethan Mollick, Jens Polomski und Andrej Karpathy, den realen Nutzen dieser Technologien zu entschlüsseln. Sie verbinden technologische Evolution mit pragmatischer Anwendung für deinen Arbeitsalltag.
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Sam Altman
Sam Altman ist ein US-amerikanischer Investor und der CEO des KI-Schwergewichts OpenAI. Seine strategischen Roadmaps bestimmen direkt, welche KI-Fähigkeiten dir morgen im Büro zur Verfügung stehen. Kritiker hinterfragen jedoch oft seinen rasanten kommerziellen Kurs auf Kosten der ursprünglichen Sicherheitsideale.
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Elon Musk
Elon Musk ist ein US-amerikanischer Tech-Unternehmer und Gründer von SpaceXAI (ehemals xAI), Tesla und SpaceX. Du profitierst von seinen massiven Infrastruktur-Investitionen, da er Rechenkapazitäten seines Colossus-Supercomputers an KI-Entwickler wie Anthropic und Google vermietet.
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Andrej Karpathy
Andrej Karpathy ist ein KI-Forscher (u. a. OpenAI, Tesla), der 2026 zu Anthropic wechselte. Seine YouTube-Tutorials und Konzepte wie „Vibe Coding“ helfen dir, die Funktionsweise von LLMs jenseits des Hypes tiefgehend zu verstehen. So baust du echtes technologisches Fundament statt nur oberflächliche Prompts.
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Donald Trump
Donald Trump ist ein US-amerikanischer Politiker und der 47. Präsident der Vereinigten Staaten. Für dich als Entscheider ist seine Administration durch Deregulierung und Executive Orders entscheidend für die Rahmenbedingungen von KI-Unternehmen. Seine Politik prägt globale Handelszölle und Tech-Investitionen massiv.
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Jens Polomski
Jens Polomski ist ein deutscher Marketing-Tech-Experte und Mitgründer der KI-Lernplattform snipKI. In seinen Workshops und seinem Newsletter zeigt er dir, wie du generative KI pragmatisch in deine täglichen Marketing- und Arbeitsprozesse integrierst. So optimierst du Workflows ganz ohne theoretischen Hype.
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Peter Steinberger
Peter Steinberger ist ein österreichischer Softwareentwickler, PSPDFKit-Gründer und Schöpfer des Open-Source-KI-Agenten OpenClaw. Entwickler nutzen seine Ansätze zum „Vibe Coding“, um autonome Workflows ohne tiefen ML-Stack zu bauen. Seit Februar 2026 treibt er bei OpenAI die Agenten-Infrastruktur voran.
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Will Smith
Will Smith ist ein US-amerikanischer Schauspieler, der im KI-Kontext als unfreiwilliger Benchmark für Videogeneratoren gilt. Anhand seines viralen Spaghetti-Videos von 2023 kannst du die rasante Evolution von KI-Video-Tools im Vergleich zu heutigen fotorealistischen Modellen direkt nachvollziehen.
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Yann LeCun
Yann LeCun ist ein französischer Informatiker, Turing-Preisträger, NYU-Professor und Mitgründer von AMI Labs. Entscheider nutzen seine Konzepte zu Weltmodellen, um autonome KI-Systeme jenseits reiner Textgenerierung zu planen. Er kritisiert den LLM-Hype und fordert Systeme, die die physikalische Realität verstehen.
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Philipp Klöckner
Philipp Klöckner ist ein deutscher Tech-Analyst, Investor und Co-Host des Podcasts „Doppelgänger Tech Talk“. Nutze seine datengetriebenen Marktanalysen, um Geschäftsmodelle und Trends in der KI- und Tech-Branche fundiert zu bewerten.
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Dario Amodei
Dario Amodei ist ein US-amerikanischer KI-Forscher sowie Mitgründer und CEO des KI-Sicherheitsunternehmens Anthropic. Als Entscheider liest du seine Essays wie „Machines of Loving Grace“, um die langfristige Produkt- und Sicherheitsstrategie von Claude besser zu verstehen.
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Jensen Huang
Jensen Huang ist der Mitbegründer und CEO von NVIDIA, dem dominierenden Akteur für KI-Hardware. Für dich als Entscheider ist er relevant, weil seine strategischen Weichenstellungen bei GPUs und CUDA-Software die Kosten und Verfügbarkeit deiner KI-Anwendungen direkt diktieren.
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Marc Andreessen
Marc Andreessen ist ein US-amerikanischer Investor, Software-Pionier und Mitgründer der Venture-Capital-Firma Andreessen Horowitz (a16z). Seine Thesen zum Techno-Optimismus prägen die Finanzierung vieler KI-Startups, die du im Alltag nutzt. Kritiker sehen seine Haltung zu regulatorischen Risiken oft als zu einseitig.
Modelle
// 31Diese Kategorie beleuchtet aktuelle KI-Modelle, darunter führende Large Language Models wie GPT-5, Google Gemini und Claude Opus. Sie umfasst eine Bandbreite von multimodalen Systemen wie Sora und DALL-E bis zu effizienten On-Device-Modellen wie Phi-3-mini und Gemini Nano. Der Schwerpunkt liegt auf fortgeschrittenem Reasoning, Coding und der Verarbeitung verschiedener Datenformate, ergänzt durch Open-Weights-Alternativen wie Llama 4.
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GPT-5
GPT-5 ist das aktuelle Flaggschiff-Sprachmodell von OpenAI. Es deckt Reasoning, multimodale Eingabe und Tool-Use ab und laeuft als Backend hinter ChatGPT-Pro-Features.
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Google Gemini
Google Gemini ist eine Familie multimodaler KI-Modelle von Google. Du nutzt sie, um riesige Dokumentenmengen oder Videos in Sekunden zu analysieren und im Arbeitsalltag zu verarbeiten. Trotz des enormen Kontextfensters schwächelt die Modellfamilie manchmal bei komplexem logischem Denken.
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Gemini 2.5
Gemini 2.5 ist eine Familie multimodaler KI-Modelle von Google DeepMind, die 2025 eingeführt wurde. Du nutzt Varianten wie Pro oder Flash für komplexe Programmieraufgaben, Datenanalysen oder Echtzeit-Audio-Interaktionen. Die Modelle bieten ein langes Kontextfenster und fortgeschrittene Denkprozesse (Deep Think).
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Nano Banana
Nano Banana ist eine Familie von KI-Bildmodellen von Google DeepMind, die nativ in Gemini integriert sind. Du nutzt sie, um per Texteingabe konsistente Marketing-Assets, Mockups oder Infografiken mit präzisem Text zu erstellen. Die Modelle bieten starke Charakterkonsistenz, sind aber oft durch Quoten limitiert.
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Haiku
Haiku ist ein KI-Modell von Anthropic. Im Podcast wird es als schnelles Modell beschrieben, das sich gut für einfachere Aufgaben wie das Verbessern von E-Mails eignet.
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Claude Fable 5
Claude Fable 5 ist ein im Juni 2026 veröffentlichtes KI-Modell von Anthropic für anspruchsvolle logische Aufgaben. Du nutzt es für komplexe, mehrtägige Programmierprojekte und autonome Agenten-Workflows. Bei riskanten Anfragen greifen jedoch strenge Sicherheitsfilter, die die Ausführung blockieren.
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GPT-4.5
GPT-4.5 ist ein im Februar 2025 veröffentlichtes Large Language Model von OpenAI, das auf skaliertes unüberwachtes Lernen setzt. Du nutzt es für kreative Textarbeit, Programmierung und Aufgaben mit hohem EQ-Bedarf. Wegen hoher Rechenintensität kosten 1 Million Input-Token stolze 75 US-Dollar.
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Sora
Sora ist ein Text-zu-Video-Modell von OpenAI zur Generierung realistischer Videoszenen aus Text-Prompts. Du konntest damit extrem schnell visuelle Prototypen oder Marketing-Clips erstellen. OpenAI hat die App jedoch im April 2026 eingestellt und schaltet die API am 24. September 2026 endgültig ab.
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Veo
Veo ist ein KI-Videogenerierungsmodell von Google DeepMind. Du nutzt es in der Content-Erstellung, um hochauflösende Clips mit nativ synchronisiertem Audio aus Text- oder Bild-Prompts zu generieren. Die Version 3.1 bietet zwar starke physikalische Konsistenz, erfordert für optimale Ergebnisse aber extrem präzises Prompting.
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Claude Opus
Claude Opus ist eine LLM-Modellreihe von Anthropic für komplexe logische Aufgaben. Du nutzt sie für anspruchsvolles Software-Engineering, tiefe Datenanalysen und autonome Agenten-Workflows. Die Modelle bieten tiefe logische Fähigkeiten, sind jedoch langsamer und teurer als die Sonnet-Varianten.
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Claude Sonnet
Claude Sonnet ist das Workhorse-Modell von Anthropic — schneller und guenstiger als Opus, staerker als Haiku. Deckt den Grossteil produktiver Anwendungsfaelle ab, von Content bis Code.
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Gemini 3.1 Pro ↗
Gemini 3.1 Pro ist ein multimodales KI-Modell von Google DeepMind aus dem Februar 2026. Du nutzt es im Arbeitsalltag für komplexe Reasoning-Aufgaben, Softwareentwicklung oder die Analyse langer Audio- und Videodateien. Ein dreistufiges Thinking-System steuert dabei die Rechenzeit je nach Problemstellung.
deepmind.google/technologies/gemini/
Paper
// 5Diese Kategorie enthält Paper und Studien, die von grundlegenden technischen Innovationen bis zu strategischen Zukunftsszenarien reichen. Ein zentrales Fundament bildet "Attention Is All You Need" mit der Transformer-Architektur. Daneben finden sich Prognosen wie "Situational Awareness: The Decade Ahead", "AI 2027" und "Europe 2031: What getting AI wrong means for us", die sich mit AGI-Entwicklung und geopolitischen Risiken befassen. Der "Stanford AI Index" ergänzt dies mit objektiven Metriken zur globalen KI-Entwicklung.
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Attention Is All You Need
"Attention Is All You Need" ist ein wissenschaftliches Paper von Google-Forschern aus dem Jahr 2017, das die Transformer-Architektur einführte. Entwickler nutzen das Konzept, um hochgradig parallelisierbare Sprachmodelle zu trainieren. Ein Nachteil ist die quadratische Rechenkomplexität bei langen Kontexten.
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Stanford AI Index
Der Stanford AI Index ist ein jährlicher Report des Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI). Du nutzt ihn, um strategische Entscheidungen auf Basis herstellerunabhängiger Daten zu Investitionen, Regulierung und technischer Performance zu treffen. Er entlarvt den typischen Marketing-Hype mit nackten Zahlen.
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AI 2027
AI 2027 ist ein Szenario-Bericht des AI Futures Project über den Weg zur Superintelligenz. Du nutzt das Papier als strategisches Planungswerkzeug, um die geschäftlichen Auswirkungen von AGI zu antizipieren. Kritiker bemängeln jedoch die extrem kurzen, teils unrealistischen Zeithorizonte.
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Europe 2031: What getting AI wrong means for us
Europe 2031 ist ein spekulatives Szenario-Papier aus dem Jahr 2026, verfasst von einer Expertengruppe um Daan Juijn. Du nutzt den Bericht, um die drastischen Folgen einer verschlafenen KI-Adaption für europäische Unternehmen zu verstehen. Er zeigt Wege auf, wie Europa durch Compute-Ausbau handlungsfähig bleibt.
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Situational Awareness: The Decade Ahead
Situational Awareness: The Decade Ahead ist eine vielbeachtete Essay-Reihe des Ex-OpenAI-Forschers Leopold Aschenbrenner aus dem Jahr 2024. Sie prognostiziert AGI bis 2027 und liefert dir eine strategische Analyse geopolitischer Risiken. Kritiker sehen die Annahmen zum Compute-Wachstum jedoch als spekulativ an.
Regulierung
// 2Diese Kategorie behandelt die Regulierung und Gesetze, die den Einsatz von Technologien und Finanzdienstleistungen gestalten. Im Fokus stehen wegweisende EU-Verordnungen wie die DSGVO für den Datenschutz und der EU AI Act, der einen Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz schafft. Ergänzt wird dies durch die Aufsicht nationaler Institutionen wie der BaFin im Finanzsektor. Gemeinsam definieren sie Standards für Compliance und Transparenz.
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DSGVO
Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist eine EU-Verordnung, die seit Mai 2018 die Verarbeitung personenbezogener Daten regelt. Für dich bedeutet das beim KI-Einsatz: Du musst Datenflüsse genau dokumentieren und sicherstellen, dass keine sensiblen Kundendaten ungefragt in externen LLMs landen.
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EU AI Act
Der EU AI Act ist die KI-Verordnung der Europäischen Union, die am 1. August 2024 in Kraft trat. Praktiker nutzen sie, um eigene KI-Systeme in Risikoklassen einzuteilen und Compliance-Pflichten zu prüfen. Strenge Auflagen führen jedoch dazu, dass Tech-Riesen wie Apple neue KI-Features in Europa teils verzögern.
Frameworks
// 1Diese Kategorie beleuchtet Frameworks und Methoden für die Entwicklung und Integration von KI-Systemen. Schwerpunkte liegen auf vielseitigen Programmiersprachen wie Python sowie spezialisierten Ansätzen. Dazu gehören das Model Context Protocol (MCP) zur Standardisierung der KI-Integration und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Erweiterung von LLM-Antworten mit externen Daten. Sie ermöglichen effiziente und präzise Anwendungen.