Avsnitt
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Warum hat Deutschland KI jahrzehntelang fĂŒr spektakulĂ€r, aber unnĂŒtz gehalten? Wieso ist China der eigentlich gröĂere Wettbewerber â und nicht die USA? Und was, wenn unser nĂ€chster Exportschlager nicht der Verbrennungsmotor ist, sondern die smarte Autobahn?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Dr. Tina KlĂŒwer. Tina hat als Computerlinguistin am Deutschen Forschungszentrum fĂŒr KĂŒnstliche Intelligenz an Chatbots geforscht, lange bevor es Large Language Models gab, grĂŒndete danach das KI-Startup parlamind und verkaufte es erfolgreich an einen MittelstĂ€ndler. Nach Stationen als Initiatorin der Berliner KI-Startup-Förderung und als Abteilungsleiterin fĂŒr Technologische SouverĂ€nitĂ€t und Innovation im Bundesforschungsministerium leitet sie heute als Executive Director AI NATION, die nationale Plattform fĂŒr KI-Startups in Deutschland.
Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.
Wir sprechen darĂŒber, wie sich Chatbots von 40.000 handgeschriebenen Regeln ĂŒber statistische Modelle bis zu den heutigen LLMs entwickelt haben und warum Tina nach 15 Jahren Forschung jedes GesprĂ€ch mit einem Chatbot immer noch ein bisschen feiert. AuĂerdem geht es um ihre klare Diagnose: Wir haben zu viel geredet und zu wenig eingesetzt und stecken als Land mitten im Innovators Dilemma.
AuĂerdem diskutieren wir, warum Europa ein eigenes Foundation Model braucht, wo Deutschlands echte StĂ€rken liegen - von Talenten ĂŒber Forschung bis zur Industrie und weshalb die Kombination aus industrieller StĂ€rke und KI unsere gröĂte Chance ist, bevor China beides vereint. Tina erklĂ€rt, warum 100 Jahre Wohlstand unser Mindset-Problem sind und Technologie hier als Risiko gilt, wĂ€hrend sie anderswo ein Versprechen ist.
DarĂŒber hinaus sprechen wir ĂŒber Agents, Accountability und Transparenz: Wer haftet, wenn KI den Code schreibt? Warum ist TĂ€uschung keine Option, wenn Maschinen kommunizieren? Und welche Aufgaben â Intent, Verantwortung, Beziehung, Taste â bleiben auch in Zukunft bei uns Menschen?
Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.
Die Blackboat AI Summer School: Vier Wochen Online-Sprint mit Hands-on-Aufgaben, um vom Kl-Ausprobieren zu echten Pro-Skills zu kommen. Vom Tool-Tourist zu eigenen Agent-Systemen mit unserer AI Summer School!
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(00:00) - Intro(01:33) - Tinas Weg: DFKI, parlamind-GrĂŒndung, Ministerium, AI NATION(03:43) - Von 40.000 Regeln zu LLMs: Eine kurze Geschichte der Chatbots(07:46) - ErklĂ€ren statt anwenden: KundengesprĂ€che, Enquete-Kommission und zehn Jahre KI-Reden(11:52) - Innovators Dilemma: Warum Deutschland den Anschluss verpasst hat(14:18) - Europa braucht ein eigenes Modell: Energieeffizienz, Black Forest Labs und die nĂ€chste Technologiegeneration(20:39) - Sollbruchstelle Kapital: Warum Patriotismus weder User noch GrĂŒnder:innen hĂ€lt(23:10) - China statt USA: Industrielle StĂ€rke trifft KI â Deutschlands Doppelchance(27:22) - Transformer, LSTMs, Halluzinationen: Wo Forschung und Life Science jetzt stehen(31:44) - Das deutsche ABCD: 100 Jahre Wohlstand und die Angst vor dem Risiko(34:39) - Die Bankautomaten-Analogie: Effizienz ist Pflicht, Innovation macht den Unterschied(37:33) - Vom Global Innovation Index bis Tesla in GrĂŒnheide: Technologische Notwendigkeit verstehen(43:50) - Fundamentale Trends erkennen und warum KI nicht das Ende der Fahnenstange ist(48:07) - Tinas Tool-Routine: Morning-Briefing-Bot, Post-it-Hack und zwei Tage gespart(54:50) - Weltwissen vs. Trainingsdaten: Moltbook, lokale Modelle und pure Halluzination(56:37) - Was beim Menschen bleibt: Intent, Verantwortung, Relationship, Taste(01:00:15) - TĂ€uschung ist keine Option: Transparenz, parlamind-Learnings und eine Rechtsform fĂŒr Agents(01:05:10) - Blindspot Sicherheit: Cyber, kritische Infrastruktur und technologische SouverĂ€nitĂ€t(01:07:29) - Die smarte Autobahn: Ein neues Narrativ fĂŒr Deutschland -
What happens when the best engineers at OpenAI stop writing code by hand? How does a coding tool turn into a command center for agents that work for days without you in the loop? And why has Germany quietly become one of OpenAI's top five markets for Codex?
In this episode of AI to the DNA, the podcast for everyone who wants to really understand and apply AI, I sit down with Romain Huet, Head of Developer Experience at OpenAI and one of the key people behind Codex. We meet in Paris at OpenAI's local office, right after the team shipped GPT 5.5 and a wave of new Codex capabilities. Romain previously led product at Stripe and is now building the layer where developers, and increasingly everyone else, meet the models.
You can also watch this episode as a video podcast on my YouTube channel.
We talk about why Codex started as a coding tool, why it became something much bigger, and how OpenAI's own teams, from engineering to finance, now use it as their daily working surface. Romain explains why the jump from GPT 5.2 to 5.3 Codex was the real turning point, and what it means that even the best engineers no longer write code by hand.
From there we go deep into the architecture behind it: the open-source Codex harness, the layer that connects models, tools, files and your computer. We discuss what a harness actually is, why OpenAI made it public, and why prompt engineering as we knew it is essentially gone. We also dig into the harder questions, sandboxing, computer use, prompt injection, and how the new code review capabilities of GPT 5.5 are already preventing real production incidents at companies like Datadog.
Finally, Romain walks us through what excites him most right now: /goal, the command that lets Codex relentlessly pursue an ambitious goal across days of uninterrupted work. We close on a simple but uncomfortable insight: the models are so good now that the real bottleneck has become our own imagination.
I'm Christoph Magnussen and at AI to the DNA, I'm not just asking how to use AI. Iâm asking why it works the way it does. This podcast is for everyone who wants to move beyond tool-tourism and master the real craft of AI: Learning to think, work, and build side by side with intelligent systems!
Die Blackboat AI Summer School: Vier Wochen Online-Sprint mit Hands-on-Aufgaben, um vom Kl-Ausprobieren zu echten Pro-Skills zu kommen. Vom Tool-Tourist zu eigenen Agent-Systemen mit unserer AI Summer School!
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(00:00) - Intro(01:34) - Welcome to Paris: Tool Tourists vs. Champions League(02:35) - The Codex Turning Point: From 5.2 to Days of Uninterrupted Work(05:53) - Codex Without the Word "Code": Explaining It to Mittelstand(08:12) - Inside OpenAI: From Model Speed to "Just Ask Codex"(12:50) - From Chatbot to Harness: What Has Actually Changed(16:57) - Why OpenAI Open-Sourced the Codex Harness(18:36) - The End of Prompt Engineering: Just Talk to Codex(22:39) - Monorepos: How Google, OpenAI and Blackboat Organize Code(25:23) - Slack, Agent Signatures and the FTE Question(28:16) - Trust and Sandboxing: How Codex Asks for Permission(32:22) - Computer Use: When the Agent Takes Over Your Mac(34:27) - The Numbers: 8x Codex Growth, Germany at 10x(36:48) - Beyond Code: Onboarding Codex for Non-Developers(38:36) - ChatGPT vs. Codex: One Model, One Harness, Two Audiences(43:05) - Security: From Prompt Injection to Daybreak(49:22) - Sparkle of AGI: /goal â Codex's Most Ambitious Mode(54:11) - Still Too Shy: The Final Take and Goodbye -
Saknas det avsnitt?
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HeiĂt es bei euch im Unternehmen auch âGeht nicht wegen Datenschutz", sobald jemand ChatGPT, Claude oder einen KI-Agenten erwĂ€hnt? Was sagt die DSGVO eigentlich wirklich zum Einsatz von KI â und warum ist die Schatten-IT in Wahrheit das gröĂere Risiko als die Cloud-Tools, die du verbietest? Und was passiert mit Artikel 22 DSGVO, wenn Agenten anfangen, autonom Entscheidungen zu treffen?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Dr. Sebastian Kraska. Sebastian ist Rechtsanwalt, Diplomkaufmann und GrĂŒnder der IITR Datenschutz GmbH in MĂŒnchen. Er ist seit ĂŒber 15 Jahren auf Datenschutzrecht spezialisiert, ist seit den Anfangstagen unser Datenschutz-Beauftragter bei Blackboat und gehört zu den Stimmen, die in BrĂŒssel zu Datenschutz und KI gehört werden.
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Wir sprechen darĂŒber, warum âDatenschutz geht nicht" das innerbetriebliche Totschlagargument unserer Zeit geworden ist â und welche Rahmenbedingungen die DSGVO tatsĂ€chlich fĂŒr den KI-Einsatz vorsieht. Sebastian erklĂ€rt das kleine Einmaleins von Auftragsverarbeitung ĂŒber Modell-Training bis zum Unterschied zwischen Free- und Business-Accounts und warum bei den groĂen Anbietern heute weit mehr rechtlich konform möglich ist, als viele denken.
AuĂerdem diskutieren wir Artikel 22 DSGVO, also die Vorschrift zur automatisierten Einzelentscheidung. Sie steht im direkten Spannungsfeld zur Effizienzlogik von Agentic AI: Darf eine Maschine ĂŒber deine Bewerbung, deinen Kredit, deine Behandlung entscheiden â oder muss am Ende immer ein Mensch im Driver Seat sitzen? Und was bedeutet es, wenn BrĂŒssel gerade an genau dieser Vorschrift schraubt?
DarĂŒber hinaus geht es um Risiko und SouverĂ€nitĂ€t: US-Cloud, China, eigene Server, Open Source â wo sollte ein Unternehmen heute realistisch ansetzen? Und brauchte es ĂŒberhaupt eine KI-Verordnung, oder hĂ€tte die DSGVO ausgereicht, wenn man sie ernst genommen hĂ€tte? Sebastian bringt eine klare Empfehlung mit, was Mittelstand und Konzerne jetzt konkret tun sollten â und was sie getrost ignorieren können.
Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.
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(00:00) - Intro(01:26) - Willkommen im CafĂ© Datenschutz: Sebastian Kraska(05:25) - MentalitĂ€t und Risiko: Warum âkeine KI einsetzen" der riskantere Weg ist(07:59) - âGeht nicht wegen Claude": Halbwissen und Totschlagargument(10:00) - Auftragsverarbeitung: Das Grundprinzip hinter KI-Auslagerung(13:25) - US-Transfers und EuGH: Deutsche Server vs. Cloud Act(18:54) - SouverĂ€nitĂ€t als Risikosteuerung: Open Source, MĂŒnchen und Schleswig-Holstein(21:08) - Agentic AI: Wenn Claude Code, Codex und Cowork autonom in deine Daten greifen(24:09) - âKI soll zuarbeiten, nicht entscheiden": Der regulative Grundsatz(27:52) - Artikel 22 DSGVO: Science Fiction aus den 70ern trifft auf Agentic AI(30:25) - Workspace, Intent und Taste: Warum der Mensch im Driver Seat bleibt(33:08) - Bewerbungsscreening und selbstfahrende Autos: Die gesellschaftliche Frage(35:40) - Schutzmechanismen fĂŒr die Minderheit: Warum Regeln Sinn machen(38:53) - Verantwortlichkeit, Prompt Injection und Guardrails fĂŒr Agenten(42:35) - China, Hugging Face und Joint Ventures: Datentransfer als wirtschaftspolitische Frage(45:41) - Risiko-RealitĂ€t: Welche Alternativen Unternehmen wirklich haben(49:12) - Das Rennen um die Modelle ist verloren â die Implementierung nicht(52:31) - Der AI Act: Mit heiĂer Nadel gestrickt und schon ĂŒberholt?(57:42) - Brauchte es wirklich eine KI-Verordnung? DSGVO statt Compliance-Layer(59:21) - AI Officer: Warum die Schnittmenge aus Recht und Technik fehlt(01:06:08) - Claude Mythos und SicherheitslĂŒcken: Ein neues Biest fĂŒr den Datenschutz(01:08:15) - Was sollten Unternehmen tun?(01:10:32) - Outro und Empfehlung: Datenschutz-Videos auf YouTube -
Wie bringst du KI in die Schulen, wenn selbst iPads am Elternabend fĂŒr Aufruhr sorgen? Warum googeln SchĂŒler:innen auf ChatGPT genauso wie frĂŒher auf Google und was muss passieren, damit aus Tooltourist:innen echte Anwendungsweltmeister:innen werden? Und was können wir von China lernen, wo Rentner:innen zu Hundertschaften in KI-Kurse strömen?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Verena Pausder. Verena ist Unternehmerin, Investorin und Vorstandsvorsitzende des Startup-Verbands. Sie kĂ€mpft seit ĂŒber einem Jahrzehnt fĂŒr digitale Bildung in Deutschland â als VorstĂ€ndin von Digitale Bildung fĂŒr Alle e.V., als Bestseller-Autorin von âDas Neue Land" und als Mutter von vier Kindern, die sie mitten im digitalen Wandel groĂzieht.
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Wir sprechen darĂŒber, wie sich digitale Erziehung in den letzten zehn Jahren verĂ€ndert hat â von Scratch und kleinen Robotern bis hin zu der Frage âFrag Claude und dann reden wir". Verena erzĂ€hlt offen, warum sie bei ihren beiden JĂŒngeren heute ganz andere Regeln aufstellt als damals bei den Ălteren und warum Social Media ab 16 fĂŒr sie keine Frage mehr ist.
AuĂerdem stellt Verena ihr neues Projekt Scolaia vor, eine Plattform mit Innovators Map, Hospitationsmöglichkeiten und einem KI-Assistenten, der Schulen ein individuelles Playbook fĂŒr die Umsetzung von Bildungsinitiativen liefert. Wir diskutieren, warum Initiativen wie Klasse 0, Life Teach Us und fobizz zeigen, dass wir lĂ€ngst nicht so hilflos sind, wie es sich manchmal anfĂŒhlt.
DarĂŒber hinaus reden wir ĂŒber europĂ€ische KI-SouverĂ€nitĂ€t, warum die Lehrkraft der Zukunft eher Coach als Wissensvermittler sein wird, was Deepfakes und Apps wie Clothe Off fĂŒr den Jugendschutz bedeuten und warum Whisper Flow die erste KI-App ist, bei der Verena das GefĂŒhl hat, sich ein bisschen zu klonen.
Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.
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(00:00) - Intro(01:31) - Von Scratch bis Claude: Wie sich digitale Erziehung in zehn Jahren verĂ€ndert hat(05:23) - KI im Familienalltag: âFrag Claude und dann reden wir"(08:51) - Schulen und KI: Verteufeln oder Aufgabenstellung Ă€ndern?(10:21) - Eltern-Initiative statt Fingerpointing: Wie Eltern VerĂ€nderung anstoĂen(13:15) - Life Teach Us, Klasse 0 und Wir fĂŒr Schule: Initiativen, die wirklich skalieren(18:30) - Scolaia: Innovators Map, Hospitation und der KI-Assistent fĂŒr deine Schule(28:16) - fobizz, Eduki, Anton, KnowUnity: Tools, die LehrkrĂ€fte und SchĂŒler:innen wirklich nutzen(33:00) - Study-Features, OpenAI-Dilemma und der Schwenk zu Anthropic(35:14) - Made in Europe: Warum KI-SouverĂ€nitĂ€t bei der Bildung anfĂ€ngt(39:54) - 1,2 Milliarden Tokens: Wenn Coding-DurchbrĂŒche auf BildungsrealitĂ€t treffen(43:32) - Googeln auf AI: Warum wir in der Anwendung noch bei 0.1 stehen(46:29) - Alpha School, AI-Schulen und die Lehrkraft als Lerncoach(50:23) - Lernen als Luxus? Andrej Karpathy, Europa und das Gegenmodell(53:40) - Early Days: Warum 2025 das neue 2001 ist und die Verantwortung der Early Adopter(57:25) - Social Media ab 16: Australien, Alkohol-Vergleich und Nachjustieren(58:56) - Agents, Chatgruppen-Regeln und digitale Erziehung bei vier Kindern(01:03:20) - Whisper Flow: Die eine KI-App, auf die Verena nicht verzichten kann -
Warum sind 80 % jedes KI-Projekts immer noch stumpfe Datenaufbereitung â und verĂ€ndert sich das durch KI wirklich? Warum brauchst du in deinem Unternehmen dringender Data Engineers als noch einen weiteren KI-Experten auf LinkedIn? Und wie macht man eigentlich eine 150 Jahre alte Logistikfirma datenfĂ€hig, ohne sich in Architektur-Debatten zu verlieren?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Claudia Pohlink. Claudia ist Director Data & AI bei FIEGE und damit verantwortlich fĂŒr Daten und KI in einem 150 Jahre alten Familienunternehmen mit 135 Standorten. Davor hat sie das Data Intelligence Center der Deutschen Bahn geleitet und bei T-Labs der Deutschen Telekom das Machine-Learning-Team verantwortet.
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Wir sprechen darĂŒber, warum KI am Ende des Tages âeigentlich Statistik" ist und warum die klassische 80/20-Regel der Datenaufbereitung sich seit Jahrzehnten nicht verĂ€ndert hat. Claudia erklĂ€rt, warum sie Data Engineering lieber mit Wasserleitungen-Verlegen vergleicht und warum Stammdaten, Governance und Architektur genau die unsexy Monkey-Arbeit sind, an der gerade die spannenden KI-Projekte scheitern.AuĂerdem diskutieren wir drei typische Unternehmens-Szenarien â den Microsoft-MittelstĂ€ndler, den KI-enthusiastischen Selbstbauer und den AI-Native-Startup-GrĂŒnder â und was Claudia jeweils konkret empfehlen wĂŒrde. Dazu: Medaillon-Architektur, Datenkataloge, Reifegrade, die TĂŒcken von Purview und warum man bei 50 parallelen Data Lakes irgendwann den Ăberblick verliert.
DarĂŒber hinaus geht es um das, worĂŒber in deutschen VorstĂ€nden viel zu wenig gesprochen wird: Produkt-Ownership und der Mut, eigene Datenprodukte wieder abzuschalten. Die kulturelle HĂŒrde, Wissen im Unternehmen zu teilen statt zu besitzen. Die AbhĂ€ngigkeit von US-Tools als âDrogenabhĂ€ngigkeit". Und Claudias PlĂ€doyer fĂŒr ein deutsches Kaggle â inklusive der Frage aus ihrer Doktorarbeit, warum eigentlich kein Unternehmen seinen Datenschatz in der Bilanz ausweist.
Zum Abschluss sprechen wir ĂŒber Bildung: warum Claudia sich Urlaub nimmt, um an Schulen VR-Brillen und kleine Roboter mitzubringen, und warum wir bei KI plötzlich den Anspruch haben, alles verstehen zu mĂŒssen â obwohl das bei Computer und Internet nie jemand verlangt hat.
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(00:00) - Intro(01:32) - Daten in der Wiege: Vom Mathematiker-Elternhaus zu Fiege(04:34) - âKI ist eigentlich Statistik": Daten als Fundament(07:52) - Datensee und Monkey-Arbeit: Die Medaillon-Architektur(10:15) - Digitale Handwerker & die 80/20-Regel(11:07) - Architektur: Historisch, Realtime und die SouverĂ€nitĂ€tsfrage(15:42) - Stammdaten: Die FleiĂarbeit, an der keiner vorbeikommt(17:16) - Szenario 1: Microsoft: Governance, Copilot und Purview(25:39) - Szenario 2: Der KI-Enthusiast: Reifegrade und der Fiege Claims-Agent(34:01) - Szenario 3: AI-Native: Warum du trotzdem einen Nerd brauchst(39:26) - Wissen teilen: GitHub fĂŒrs Unternehmen und die Sharing-Kultur(47:11) - Datenprodukte abschalten: Ownership und der Mut zur Konsequenz(50:41) - Warum MittelstĂ€ndler jetzt im Vorteil sind(51:50) - Wem Claudia folgt: NVIDIA, Amy Webb und der Filter-Vorteil(56:28) - Kids & KI: VR-Brillen, Skepsis und Medienkompetenz(01:02:39) - Die 10-Millionen-Euro-Frage: Epstein-Akten, Kaggle und der Datenschatz(01:09:02) - âEinfach loslegen": KI ist keine eigene Strategie -
Was passiert, wenn 300 Ărzt:innen dieselben Daten bekommen â und einer sagt âalles okay", wĂ€hrend der andere âsofort operieren" empfiehlt? Warum werden in deutschen KrankenhĂ€usern noch Daten-CDs gebrannt und per Taxi 70 Kilometer in die nĂ€chste Klinik gefahren? Und wieso könnte es bald haftungsrechtlich riskanter sein, als Arzt ohne KI zu arbeiten als mit?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Prof. Dr. David Matusiewicz. David ist Dekan an der FOM Hochschule, einer der gröĂten Hochschulen Europas, Direktor des Forschungsinstituts fĂŒr Gesundheit & Soziales, SPIEGEL-Bestsellerautor und eine der bekanntesten Stimmen fĂŒr Digital Health in Deutschland.
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Wir sprechen darĂŒber, warum das deutsche Gesundheitswesen ein Krankheitssystem statt ein Gesundheitssystem ist, wo in einer 400-Milliarden-Euro-Branche die gröĂten Einsparpotenziale durch KI liegen und warum Deutschland Weltmeister in der RechtfertigungsbĂŒrokratie fĂŒr theoretische Risiken ist. David erklĂ€rt, wie KI bei seltenen Erkrankungen heute schon Leben retten kann, wo kein einzelner Arzt 100.000 Medikamente, 30.000 Symptome und 20.000 Krankheiten ĂŒberblicken kann.
AuĂerdem diskutieren wir, wie digitale Zwillinge die Pharmaforschung revolutionieren, warum wir als Patient:innen heute eigentlich alle Versuchskaninchen sind und was personalisierte Medizin wirklich bedeutet â von Disease Interception bis Immuntherapie. David teilt auch seine Sicht auf KI als Empathie-BrĂŒcke zwischen Menschen, den Gesundheitskiosk in Essen-Nord und warum die Dosis das Gift macht â bei Technologie genauso wie in der Medizin.
DarĂŒber hinaus sprechen wir ĂŒber den internationalen Vergleich â USA innoviert, China kontrolliert, EU reguliert â und warum David das Gesundheitswesen auf einen Time-Gap von 10 Jahren hinter E-Commerce und Automotive schĂ€tzt, es aber mit einem riesigen Impact ankommen wird.
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(00:00) - Intro(01:21) - AI to the DNA trifft Gesundheits-DNA: Warum es kein wichtigeres KI-Thema gibt(02:54) - 50 Milliarden Einsparpotenzial: Die Wertschöpfungskette im Gesundheitswesen(06:05) - Von Google zu ChatGPT: Wie Patient:innen sich heute selbst diagnostizieren(08:13) - Rare Diseases: Wo KI ultra stark ist â und kein Arzt alles wissen kann(10:32) - Dateninterpretation statt Datenmasse: Warum Heilkunst nicht nur Mathematik ist(14:13) - Foundation Models vs. Feintuning: Braucht Medizin ein eigenes LLM?(16:04) - 4 Arzt vs. KI vs. Team: Warum die Kombination immer gewinnt(18:47) - Mindset-Blockade: Warum Convenience am Ende alles schlĂ€gt(22:44) - âEDVâ ĂŒber der TĂŒr: Die absurde IT-RealitĂ€t deutscher KrankenhĂ€user(27:52) - Generation AI-Native: Studieren ohne ein einziges Buch(29:58) - KI-SchamgefĂŒhl: âIst der Kuchen selbst gebacken?"(31:09) - USA innoviert, China kontrolliert, EU reguliert(34:02) - Ethische Grenzen: Wo KI aufhören und der Mensch ĂŒbernehmen muss(36:31) - Krankheitssystem statt Gesundheitssystem: Disease Interception und personalisierte Medizin(40:10) - Digitale Zwillinge und Pharmaforschung: Vom Zufall zur Simulation(42:34) - Der Everyday-Life-Moment: KI als Demokratisierung von Wissen(47:55) - KĂŒnstliche Empathie: Wenn KI eine BrĂŒcke zwischen Menschen baut(52:31) - Kinder, Screentime und KI: Dosis macht das Gift(56:19) - Einseitige Studienlage: Wo bleiben die positiven Effekte von Digitalisierung?(58:56) - Tonie-Box-Hack: Notebook LM als "Sendung mit der Maus"(01:01:08) - Quality Time statt Folie 200: Die Zukunft der Hochschullehre(01:06:10) - 4,1 Millionen PflegekrĂ€fte fehlen: Ungelöste Probleme dieser Welt(01:07:52) - GrĂŒnden im Medizinmarkt: Warum âunsexy" zum Unicorn wird(01:11:27) - Blindspots der KI: LebergerĂ€usche, Blutpflaster und dezentrale Innovation -
Was passiert, wenn ein Unternehmen seine KI-Abwehr komplett von KI schreiben lĂ€sst â und in fĂŒnf Versuchen fĂŒnf Mal die eigenen Modelle aushebelt? Warum ist Codex der ChatGPT-Moment, auf den die deutsche Wirtschaft gewartet hat? Und wieso könnte ausgerechnet die öffentliche Verwaltung der Bereich sein, in dem Agentic AI am schnellsten echten Impact liefert?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Uwe Peter. Uwe ist General Manager von Cisco Deutschland, verantwortet seit 2019 das gesamte DeutschlandgeschĂ€ft und hat in Braunschweig noch selbst Roboter programmiert â Zeile fĂŒr Zeile, mit Notknopf auf der Brust.
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Wir sprechen darĂŒber, warum Cisco dieses Jahr die ersten sechs Produkte auf den Markt bringt, die zu 100 % von KI geschrieben wurden, wie 30.000 Mitarbeitende tĂ€glich mit Codex und Claude Code arbeiten und warum das fĂŒr den deutschen Mittelstand der entscheidende Weckruf sein sollte.
AuĂerdem diskutieren wir, warum Small Language Models mit begrenztem Kontext das Halluzinierungsproblem fĂŒr die Industrie lösen, weshalb Deutschland mit ĂŒber 1.800 Rechenzentren und seiner Industriedatenbasis besser aufgestellt ist, als viele denken â und was das âCar Valley" Baden-WĂŒrttemberg mit einem Stanford-Studenten zu tun hat.
DarĂŒber hinaus reden wir ĂŒber die Rolle von Open Source fĂŒr persönliche und staatliche SouverĂ€nitĂ€t, warum IT lĂ€ngst Grundschulfach sein mĂŒsste und was Uwe als âPrivatbildungsminister" als Erstes Ă€ndern wĂŒrde. Und wir fragen: Wenn Agenten 24/7 miteinander kommunizieren â wer sichert eigentlich das Netz dazwischen?
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(00:00) - Intro(01:25) - Warum KI keine halbherzige Diskussion verdient(03:36) - Deutschlands DigitalisierungslĂŒcke und der ChatGPT-Moment fĂŒr Unternehmen(06:56) - Von Coding Agents bis Pilotkunde: Ciscos Weg zu 100% KI-geschriebenen Produkten(09:35) - Autonomie vs. Kontrolle: AI-only-Firmen und warum Checkpoints okay sind(12:18) - Hardware-DNA, Small Language Models und warum die Industrie nicht halluziniert(16:20) - Der erste Schritt zum AI-Native-MittelstĂ€ndler: Bildung als SouverĂ€nitĂ€tsrisiko(19:13) - IT als Grundschulfach: Uwes Vision als âBildungsminister"(22:46) - 5 Versuche, 5 Treffer: Wie Cisco die eigenen Modelle ausgehebelt hat(24:04) - Die öffentliche Hand als ChatGPT-Moment fĂŒr Agentic AI(32:58) - EU AI Act, MilitĂ€r und Medizin: Wenn Regulierung nicht mehr mitkommt(34:15) - Tokenverbrauch, Kosten und warum Open Source bei KI unverzichtbar wird(38:12) - Ciscos GrĂŒndungs-DNA: Vom Katzen-FĂŒttern zum Internet-Protokoll(40:34) - MCP, Sprungfunktionen und die Grenzen neuer Agent-Protokolle(44:23) - Infused Security: Warum das Netz zwischen den Agenten entscheidet(47:01) - Partnernetz und FlĂ€che: Wie der Mittelstand an KI-Know-how kommt(49:08) - Startups, Intel-Inside-Angst und warum KI-Routing die Zukunft ist(52:39) - Der KI-Layer ĂŒber dem Internet: Sprungfunktionen und industrielle Software(55:51) - Vom Roboterarm mit Notknopf: Code, Verantwortung und physische Gefahr(58:36) - Jeder wird Programmierer: Domain-Experten, Low-Code und ein Karrieretipp(01:01:53) - Blindspots auf dem Weg zu AI-Native: Energie, Daten und das âCar Valley" -
Was passiert, wenn eine CIO sagt: âReiĂt alles nochmal ein, wir bauen es neuâ? Wie schafft man es, trotz DSGVO, Mitbestimmung und technischer Schulden eine eigene Agent-Plattform im Unternehmen auszurollen? Und warum ist DatenqualitĂ€t immer noch das Thema, an dem die schönste KI-Strategie scheitert?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Saskia Kohlhaas. Saskia ist CIO und CDO der IAV GmbH, einem der fĂŒhrenden Engineering-Dienstleister der Automobilindustrie, wurde 2025 als âCIO des Jahresâ in der Kategorie Mittelstand ausgezeichnet und treibt den Wandel zur AI Infused Company konsequent voran.
Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.
Wir sprechen darĂŒber, wie IAV von einer klassischen Betriebs-IT zu einer eigenen Agent-Plattform mit MCP-Server-Anbindung gekommen ist, warum die erste ChatGPT-Demo auf einer FĂŒhrungskrĂ€fte-Veranstaltung 2023 ein entscheidender TĂŒröffner war und wie Saskia alle Stakeholder von der Mitbestimmung bis zur Unternehmenssicherheit frĂŒh ins Boot geholt hat.
AuĂerdem diskutieren wir, warum IAV gerade Coding-Agent-Plattformen wie Codex evaluiert, wie sich Junior- und Senior-Entwickler:innen durch KI unterschiedlich stark beschleunigen und warum trotzdem âHuman in the Loopâ nicht verschwinden wird. Saskia gibt ehrliche Einblicke in die Security-Herausforderungen durch autonome Agenten von Prompt Injections bis zur Governance-Frage, welche Rechte ein Agent im Unternehmen haben darf.
DarĂŒber hinaus ordnen wir gemeinsam die geopolitische Lage ein: Warum Amerika und China bei Infrastruktur und Geschwindigkeit so weit voraus sind, wo Europas StĂ€rken in der Forschung liegen und warum Saskia trotzdem keine Blase sieht, sondern eine industrielle Revolution. Wir reden ĂŒber Bildung, KI-Natives und darĂŒber, was Kinder in der Schule wirklich lernen sollten.
Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.
Die Blackboat AI Summer School: Vier Wochen Online-Sprint mit Hands-on-Aufgaben, um vom Kl-Ausprobieren zu echten Pro-Skills zu kommen. Vom Tool-Tourist zu eigenen Agent-Systemen mit unserer AI Summer School!
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(00:00) - Intro(01:43) - CIO of the Year: Warum dieses GesprĂ€ch lĂ€ngst ĂŒberfĂ€llig war(03:14) - Von der Wisdom-Bot-Idee zur eigenen Agent-Plattform mit MCP(04:42) - Game-Changer GenAI: Erste Schritte trotz DSGVO und Mitbestimmung(07:28) - 2,5 Millionen Modelle auf Hugging Face: Teamaufbau und Modellstrategie(10:05) - Modelle aus China und Hyperscaler: âDie funken nicht nach drauĂen"(11:13) - Eine Milliarde Tokens durchgecodet: Tempo, Tools und Community(14:27) - Codex vs. Claude Code: Evaluierung der Coding-Agent-Plattformen(17:12) - Nach 4 Minuten 50 war das Spiel fertig: Agenten erklĂ€rt fĂŒrs PartygesprĂ€ch(18:47) - Vibe Coding, Human in the Loop und der Effizienzsprung bei Entwickler:innen(24:56) - Cybersecurity im KI-Zeitalter: Prompt Injections und Agent-Governance(30:18) - Experimentieren am offenen Herzen: KI-Sicherheit im privaten Umfeld(33:47) - Schulstunde mit KI: Was Kinder probieren und Eltern verstehen sollten(37:43) - USA, China, Europa: Wer skaliert, wer forscht, wer reguliert?(43:59) - Blase oder industrielle Revolution? Energie, Infrastruktur und die Zukunft(48:59) - RAG, Vektordatenbanken und MCP: Unternehmenswissen fĂŒr LLMs erschlieĂen(51:03) - DatenqualitĂ€t: Warum KI schlechte Daten nicht retten kann(56:50) - Voice, Audio-Modelle und das Auto als KI-Interface(59:50) - Von der Betriebs-IT zur AgilitĂ€t: Eigenverantwortung und der Mut zum Neuanfang(01:03:28) - 5,7 Milliarden Entwickler? Zukunft der Arbeit und Abschied -
Curling-Eltern, die jedes digitale Hindernis aus dem Weg rĂ€umen, Kinder, die KI nutzen, um bei Klassenarbeiten zu schummeln, und Erwachsene, die beim Programmieren schneller aufgeben als ElfjĂ€hrige â was lĂ€uft schief in unserer digitalen Bildung? Wie bringen wir Kindern bei, hinter die Kulissen von TikTok, ChatGPT und Social Media zu schauen, statt nur passiv zu konsumieren? Und warum ist Coden das digitale Krabbeln, ohne das kein Kind sicher laufen lernt?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Dr. Julia Freudenberg, CEO der Hacker School, und Matthias Feldmann, Vision Officer der Hacker School. Gemeinsam haben die beiden das âWas ist was"-Buch ĂŒber KI geschrieben â mittlerweile in der zweiten Auflage, weil die erste ausverkauft war. Die Hacker School begeistert Kinder und Jugendliche ab 11 Jahren fĂŒrs Programmieren, mit echten ITler:innen als Vorbildern und dem Ziel, digitale Bildung fĂŒr alle zugĂ€nglich zu machen.
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Wir sprechen darĂŒber, warum Medienkompetenz und Verbote kein Widerspruch sein mĂŒssen â und warum Julia trotzdem ihrer Tochter ein Jahr spĂ€ter ein Smartphone gibt als ihrem Sohn. Matthias erklĂ€rt, wie die Hacker School Kinder Schritt fĂŒr Schritt ans Programmieren heranfĂŒhrt: von der selbst gezeichneten Spielfigur ĂŒber Programmierblöcke bis zum fertigen Spiel â und warum der Start ein Feuerwerk sein muss.
AuĂerdem diskutieren wir, wie Vibe Coding den Einstieg erleichtert, aber auch gefĂ€hrliche SicherheitslĂŒcken und âSlop" erzeugt, wenn niemand mehr versteht, was der Code eigentlich tut. Matthias warnt vor dem Ăberwachungskapitalismus bei KI-Tools und erklĂ€rt, warum man lieber mit dem Geldbeutel als mit seinen Daten zahlen sollte. Und Julia macht deutlich: Die gröĂte Gefahr ist nicht, dass Kinder Lehrer:innen bescheiĂen â sondern dass sie sich selbst betrĂŒgen, weil sie denken, sie können Dinge, die sie nie gelernt haben.
DarĂŒber hinaus geht es um die Verantwortung im Dreieck Schule, Eltern und Kinder, um Datenschutz in der Praxis, um Phishing-Mails, die selbst Nerds erwischen, und um die Frage, warum lebenslanges Lernen die beste Versicherung gegen die Angst vor KI ist.
Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.
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(00:00) - Intro: KI und Kinder und warum auch VorstĂ€nde das Was-ist-was-Buch lesen sollten(03:12) - Hacker School: Kinder fĂŒrs Programmieren begeistern mit echten ITler:innen(05:29) - Vom Coding-Kurs zum Was-ist-was-Buch: Wie es dazu kam(07:23) - Die 30-Minuten-Challenge: Was wĂŒrdet ihr vor Schulbeginn mit Kindern machen?(09:29) - Die Matrix-Metapher: Warum wir hinter TikTok und KI schauen mĂŒssen(10:39) - Strategic Incompetence: Wenn Eltern sagen âIch bin technisch nicht so fit"(13:08) - Schule, Eltern, Kinder: Wer trĂ€gt welche Verantwortung?(17:53) - Verbot vs. Medienkompetenz: Warum das kein Widerspruch ist(23:09) - Kompetenz lernst du nur durch Anwenden â auch digital(26:35) - Grundlagen zuerst: Wie die Hacker School Programmieren beibringt(29:58) - Fakes erkennen: Von DisneyPlus.coni bis Deep Fakes(34:15) - Learn to Learn: Warum auch LehrkrĂ€fte nachlernen mĂŒssen(38:27) - Datenschutz in der Praxis: Keine Accounts, keine RĂŒckverfolgung(42:44) - Vibe Coding, Slop und SicherheitslĂŒcken: Die Schattenseite der Bequemlichkeit(48:02) - Basics bleiben: Von Nullen und Einsen bis zum Frontier-Modell(52:13) - Coden ist das digitale Krabbeln: Geduld, Aufmerksamkeit und der richtige Start(57:46) - Der Start muss ein Feuerwerk sein: Wie man Kinder bei der Stange hĂ€lt(59:38) - KI als Schummel-Tool: Warum Kinder sich selbst betrĂŒgen(01:04:40) - Schlusswort: GrundverstĂ€ndnis ist ĂŒberall sinnvoll -
Was passiert, wenn eine Geisteswissenschaftlerin 2016 einen kleinen Chatbot namens Lisa fĂŒr den Kundenservice von TelefĂłnica baut und zehn Jahre spĂ€ter einer ganzen Generation erklĂ€rt, was KI wirklich mit unserem Alltag, unseren Jobs und unseren Kindern macht? In dieser Folge von âAI to the DNAâ, dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, spreche ich mit Sarah Rojewski darĂŒber, wie wir KĂŒnstliche Intelligenz zwischen Hype, Angst und echter Verantwortung einordnen können.
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Sarah hat bei Telefónica Deutschland den ersten Chatbot mit aufgebaut, spÀter alle Conversational-AI Themen im Kundenservice verantwortet und erklÀrt heute als KI-Expertin und Creatorin auf Instagram, LinkedIn und Co, was hinter Chatbots, LLMs und KI-Sicherheit wirklich steckt.
Wir sprechen darĂŒber, wie Chatbots vor ChatGPT funktioniert haben, warum Intent-Mapping damals echte Handarbeit war und was sich durch Transformer-Modelle wirklich geĂ€ndert hat. Es geht um Security-VorfĂ€lle rund um frei zugĂ€ngliche Chatbots, um den Unterschied zwischen kostenloser Nutzung im Browser und sauberen Enterprise-Setups und darum, warum viele Risiken weniger an der Technologie selbst hĂ€ngen, sondern an fehlender AufklĂ€rung, Schulung und klaren Regeln im Unternehmen.
AuĂerdem reden wir ĂŒber KI im Gesundheitsbereich, Therapie-Use-Cases, Halluzinationen und die Frage, welche Daten wir LLMs heute wirklich anvertrauen sollten. Wir sprechen ĂŒber Adult-Content-Modelle, Deepfakes, Grok und Co und darĂŒber, wie schnell sich moralische Empörung, GeschĂ€ftsmodelle und reale GefĂ€hrdungslagen mischen. Sarah erklĂ€rt, warum Debatten hĂ€ufig extrem emotional gefĂŒhrt werden, weshalb AmbiguitĂ€tstoleranz so wichtig ist und wieso wir gleichzeitig Chancen sehen und Risiken ernst nehmen mĂŒssen.
Ein weiterer Schwerpunkt der Folge ist Europa: digitale SouverĂ€nitĂ€t, Open-Source- und Lokalmodelle, AbhĂ€ngigkeit von amerikanischen Anbietern und die Frage, ob wir nur âGPT-Wrapperâ bauen oder eigene Akzente setzen. Wir sprechen ĂŒber AI-first-Schulen in den USA, in denen KI-Tutoren Mathe und Physik erklĂ€ren, wĂ€hrend Lehrerinnen und Lehrer Social Skills und Life Skills vermitteln, und darĂŒber, warum wir uns in Deutschland bei Bildung, Medienkompetenz und Elternrolle nicht hinter Datenschutz als Ausrede verstecken dĂŒrfen. Sarah teilt ihren Blick auf neue Berufsbilder, die Angst, ersetzt zu werden, und die Chance, KI als echtes Enhancement der eigenen FĂ€higkeiten zu nutzen, statt nur als Tool oder Bedrohung zu sehen.
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(00:00) - Intro(01:41) - Sarahs KI-Start 2016: Chatbots bei TelefĂłnica(04:37) - Von Intent-Mapping zu LLMs: Wie Nutzerverhalten sich verĂ€ndert(07:43) - Education statt Prompt-Hype: Wissen vermitteln vs. Reichweite(10:46) - KI-Sicherheit im Unternehmen: Warum Leute trotzdem Free-Tools nutzen(13:52) - Job-Angst vs. Chancen: Neue Rollen statt reiner Stellenabbau(16:50) - Psychologie der Adoption: Wissen, Angst und âkurz vor Renteâ-Denken(19:32) - KI-Sicherheit privat: Welche Daten tabu sind(20:26) - Health-KI: Nutzen vs. Vertrauen und Risiken(24:10) - Lokale Modelle & SouverĂ€nitĂ€t: Interesse wĂ€chst, HĂŒrden bleiben(28:40) - Grok & Adult Content: Menschliches Verhalten als Kernproblem(34:31) - Big Tech & Geopolitik: AbhĂ€ngigkeiten und Machtverschiebung(40:43) - AI-First-Schulen in den USA: Bildung als echter Gamechanger(58:52) - Muss jeder coden? GrundverstĂ€ndnis als neue Alphabetisierung(01:01:40) - Weg vom AI-Slop: Denken, Delegieren und echte Zusammenarbeit mit KI(01:04:49) - Europa zwischen Anspruch und RealitĂ€t: Mindset, Investitionen und Mut(01:08:43) - Was wolltest du als Kind werden: Neugier als Karriere-Kompass(01:13:18) - SchlussplĂ€doyer: Mut, Lernfreude und im eigenen Einflussbereich handeln -
Was passiert, wenn sich Hightech-Drohnen, KI und der brutal reale Krieg in Europa treffen â und nicht im Silicon Valley, sondern im Donbass entwickelt werden? In dieser Folge von âAI to the DNAâ spreche ich mit Matthias Lehna von Quantum Systems darĂŒber, wie sich Drohnentechnologie und KI im ukrainischen Krieg tatsĂ€chlich bewĂ€hren mĂŒssen und warum das viele unserer Annahmen ĂŒber Innovation auf den Kopf stellt. Matthias war 13 Jahre Offizier bei der Bundeswehr, ist heute bei Quantum Systems fĂŒr Business Development, Government Relations und das Ukraine-GeschĂ€ft zustĂ€ndig und pendelt regelmĂ€Ăig zwischen Berlin und Kyjiw.
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Wir sprechen darĂŒber, warum GPS in der Ukraine lĂ€ngst keine verlĂ€ssliche GröĂe mehr ist, wie Drohnen mit KI on edge ĂŒberleben mĂŒssen und wieso kurze Iterationszyklen wichtiger sind als der perfekte âLab-Prototypâ. Matthias erzĂ€hlt, was es heiĂt, wenn eine Firma ĂŒber die Feiertage Antennen-Setups und Redundanzsysteme umbaut, damit ihre Systeme in einem GNSS-denied Environment ĂŒberhaupt noch fliegen â und warum im Feld oft nicht âmehr KIâ, sondern ganz simpel âbetter materialâ die richtige Antwort ist. Es geht um Millionen Low-Cost-Multicopter, hochspezialisierte AufklĂ€rungsdrohnen, die Rolle der Ukraine als eigentlichem Innovationslabor fĂŒr unbemannte Systeme und darum, warum âThe future is unmannedâ vor allem eine Frage von Skalierung, VerfĂŒgbarkeit und Human-in-the-Loop ist.
AuĂerdem reden wir â wenige Wochen bevor es die MilitĂ€r- und Security-Elite bei der MĂŒnchner Sicherheitskonferenz (MSC) macht â ĂŒber Europa: Warum wir uns mit unserer Mischung aus Risikoaversion, regulatorischen HĂŒrden und ausgelagerter Produktion selbst im Weg stehen, gleichzeitig aber einen âSweet Spotâ zwischen Washington und Donbass haben, den weder die USA noch die Ukraine so nutzen können. Matthias erklĂ€rt, wie junge Ingenieur:innen heute mit ganz anderem Purpose in Dual-Use-Firmen gehen, was die Bundeswehr aus der Drohnendebatte der letzten Jahre lernen muss und wie sich eine Organisation verĂ€ndert, wenn Entwickler in Kyjiw wĂ€hrend eines Air Raids mit dem Laptop in den Shelter laufen â und Kolleg:innen in Deutschland wissen, dass ihr Code darĂŒber entscheidet, ob ein System morgen einsatzfĂ€hig ist oder nicht.
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(00:00) - Intro(01:56) - Zwischen Berlin und Kyjiw: Eine neue europĂ€ische RealitĂ€t(03:40) - Scheitern, Lernen und die Illusion, dass KI alles löst(06:56) - Innovationsgeschwindigkeit unter Extrembedingungen(09:59) - Drohnenkrieg heute: Von GPS-Ausfall, Edge-AI und brutaler RealitĂ€t(16:07) - Human in the Loop: Autonomie, Ethik und warum Demos nicht die Wahrheit sind(23:02) - Organisation unter Dauerstress: Teams, Kultur und Verantwortung(31:23) - Ausbildung, Ease of Use und warum Technologie fĂŒr alle funktionieren muss(33:59) - FĂŒhrung von vorne: MilitĂ€rische Prinzipien in moderner Technologiearbeit(36:43) - Beschaffung, Skalierung und warum Masse oft wichtiger ist als Perfektion(46:24) - Missbrauch, hybride Bedrohungen und die neue Unsicherheit(48:50) - The future is unmanned: Abschreckung, Verantwortung und Europas Chance(57:55) - Von Kyjiw zurĂŒck nach Berlin: Lernen, Ăbersetzen und das Richtige tun -
What does it take to build AI that cannot simply go offline when the internet has a bad day? How do you bring large language models, agents and deepfake detection into a 40 year old networking company without breaking trust, security and compliance? And why might the biggest career risk today be ignoring AI rather than embracing it?
You can also watch this episode as a video podcast on my YouTube channel.
In this episode of AI to the DNA, the podcast for everyone who wants to really understand and apply AI, I sit down with Keith Griffin. Keith is a Cisco Fellow, one of the highest technical roles at Cisco, and at the same time VP for Collaboration, responsible for products like Webex. He has been shaping Cisco's AI strategy since 2016, co authored the company wide responsible AI framework and works across engineering, M&A and research to decide where and how Cisco bets on AI.
We talk about what really changes when you move from cool AI demos to mission critical enterprise software. Keith explains how Cisco thinks about outages, data residency and failover, why a lot of speech plus LLM experiments fail in practice, and how you design collaboration systems so that AI features run as close to the problem as possible, from GPUs in meeting room devices to AI ready data centers on premises. We look at deepfake risks in video meetings, live deepfake detection, brand and safety guardrails and why hope is not a strategy when you wire LLMs and agents into real products.
From there we go into the workplace itself. Keith shares why speech is coming back as a serious interface for work, how AI note taking and agentic follow ups can fix very human weaknesses like bad follow through, and what an "AI native" office might look like when devices, network and agents all work together. We discuss AI governance as a team sport between product, IT, legal and procurement, and why the key soft skill for almost every role will be asking better questions and iterating with AI.
I'm Christoph Magnussen and at AI to the DNA, I'm not just asking how to use AI. Iâm asking why it works the way it does so you can gain insights on the nature of this technology. This podcast is for everyone who wants to move beyond tool-tourism and master the real craft of AI: Learning to think, work, and build side by side with intelligent systems!
(00:00) - Hope Is Not a Strategy: Why AI Will Accelerate Work(01:02) - Introducing Keith Griffin: Cisco Fellow & AI Strategy Leader(04:55) - Miscalculations, Timing, and 18 Years of Tech Change(06:48) - Enterprise vs. Consumer AI: Outages, Resilience, and Trust(10:25) - Ciscoâs First AI Breakthrough: From Noise Detection to Responsible AI(12:36) - Deepfakes, Guardrails, and Why Security Becomes an Arms Race(17:48) - Building Agents for Real: Trust, UX, and Why Single-Agent Comes First(21:58) - Speech, Hardware, and Edge AI: Why Not Everything Belongs in the Cloud(28:19) - AI-Native Workplaces: Automation, Augmentation, and New Work Patterns(33:11) - Productivity in Practice: From Weeks to Minutes(35:58) - The Biggest Mistakes Enterprises Make When Adopting AI(38:22) - Scaling AI Governance: How Organizations Keep Pace(40:18) - Explaining AI to Kids: Schools, Skills, and Future Careers(43:58) - System Prompts, Agents, and New Attack Surfaces(47:23) - Where Next? Why the Most Important Question Keeps Changing -
Was passiert, wenn KI nicht an den Modellen scheitert, sondern an Daten, Prozessen und Organisation? Warum âPlug & Playâ in vielen Unternehmen eher âPlug & Prayâ ist und wieso etwas nur dann ein Agent ist, wenn es wirklich autonom Entscheidungen trifft und handelt?
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Zu diesen und vielen weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNAâ, dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Kenza Ait Si Abbou. Kenza hat von der Hardwareentwicklung ĂŒber die Software bei der Telekom, Stationen bei IBM bis hin zur Rolle als TechnikvorstĂ€ndin bei Fiege fast jede Perspektive auf Daten, KI und Transformation erlebt und gilt zurecht als eine der spannendsten KI-Stimmen in Europa.
Wir sprechen darĂŒber, was echte AI Readiness ausmacht und warum KI-Projekte ohne saubere Prozesse, Datenmodelle, Governance und IdentitĂ€tsmanagement nur zufĂ€llig funktionieren. Es geht um Dokumentenmanagement als unscheinbaren, aber riesigen Hebel, um den Unterschied zwischen RPA und Agenten, um Security, Access Rights und darum, weshalb Unternehmen parallel an Shiny Use Cases und Fundament arbeiten mĂŒssen.
AuĂerdem diskutieren wir Effizienz gegen Wirksamkeit, die Gefahr, nur noch kurzfristig Kosten zu senken, und die OpportunitĂ€tskosten, wenn man gar nicht investiert. Kenza teilt ihren Blick auf experimentierfreudige Kulturen wie in China, erklĂ€rt, warum Neugier und Fehlerfreundlichkeit entscheidend sind und weshalb wir uns die Arroganz nicht leisten können, einfach so weiterzumachen wie bisher.
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(00:00) - Intro: Kenza Ait Si Abbou und die Liebe zur Mathematik(04:46) - Generalisten vs. Spezialisten: Ingenieurskultur im Vergleich(07:06) - IT vs. Business: Warum der Perspektivwechsel entscheidend ist(09:31) - Transformation bei Fiege: "What got you here won't get you there"(11:08) - Datenchaos: Heterogene Landschaften und DatenqualitĂ€t(19:43) - AI Maturity: Die 5 Dimensionen der Unternehmensreife(26:18) - Der ChatGPT-Effekt: Schatten-IT und falsche Erwartungen(31:41) - Readiness Assessment: Wo steht mein Unternehmen?(35:48) - Mindset-Shift: IT als Cost-Center oder Investment?(39:25) - Der unterschĂ€tzte Hebel: Dokumentenmanagement (DMS)(41:36) - NotebookLM und RAG: Chatten mit den eigenen Daten(45:03) - RAG: Architektur und Team-Rollen fĂŒr eigene Lösungen(50:05) - Agents vs. RPA: Warum Autonomie den Unterschied macht(54:57) - Security First: Identity Management und Tokens fĂŒr KI-Agenten(58:44) - Die RealitĂ€t: Warum autonome Agenten an undokumentierten Prozessen scheitern(01:03:41) - Use-Case-Priorisierung: Die Matrix aus Value und Machbarkeit(01:07:05) - Effizienz vs. EffektivitĂ€t: Die Falle kurzfristiger SparmaĂnahmen(01:08:44) - Der "Opportunity Case": Wie man die Kosten des Nichtstuns berechnet(01:13:26) - Learning from China: Experimentieren statt Perfektionieren(01:16:54) - Fazit: Neugier als wichtigster Skill der Zukunft -
Was bedeutet es eigentlich, ein KI-Modell zu trainieren, das von Milliarden Menschen genutzt wird? Warum reichen fĂŒnf bis zehn richtig gute Leute aus, um Software mit globalem Impact zu bauen, weshalb scheitert Europa trotzdem immer wieder an genau diesem Punkt? Und wie kommen wir von offenen Forschungsprojekten endlich zu KI-Systemen, die wirklich deployed werden und Wert schaffen?
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Zu diesen und vielen weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNAâ, dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Johannes Otterbach. Johannes war bei Palantir, bei OpenAI, hat an den frĂŒhen GPT-Modellen mitgearbeitet, war bei Merantix und ist heute als Innovationsmanager bei der SPRIN-D, der Bundesagentur fĂŒr Sprunginnovationen, an einer der zentralen Stellen unterwegs, wenn es um die Zukunft von KI in Europa geht.
Wir sprechen darĂŒber, warum das eigentliche Nadelöhr moderner KI nicht Talent, sondern Compute ist und weshalb ein einzelner Trainingslauf fĂŒr ein Frontier-Modell schnell 10 bis 50 Millionen Dollar kostet. Johannes erklĂ€rt, wie sogenannte âYOLO-Runsâ funktionieren, warum beim Training tausende GPUs gleichzeitig laufen mĂŒssen und weshalb der Ausfall einer einzigen GPU einen kompletten Run killen kann. Es geht um Scaling Laws, experimentelle Forschung und darum, warum KI am Ende keine klassische Software ist, sondern eine zutiefst empirische Disziplin.
Wir gehen auĂerdem tief rein in das, was viele nur oberflĂ€chlich diskutieren: Agenten, Autonomie und Verantwortung. Warum KI weder deterministisch noch menschlich ist, sondern eine völlig neue Kategorie darstellt. Warum wir juristisch vielleicht ĂŒber neue Formen von Verantwortung nachdenken mĂŒssen. Und weshalb âsykophantisches Verhaltenâ, also das stĂ€ndige BestĂ€tigen menschlicher Annahmen durch Modelle, kein Bug, sondern ein direktes Ergebnis von Reinforcement Learning ist.
DarĂŒber hinaus sprechen wir ĂŒber Europas echte Chancen: Multilinguale Modelle im gröĂten Sprachraum der Welt, industrielle AnwendungsfĂ€lle jenseits von Text, Agenten-Ăkonomien statt monolithischer Modelle und Frontier AI in Bereichen wie Manufacturing, Energie, Pharma und Robotik. Johannes erklĂ€rt, warum SouverĂ€nitĂ€t nicht Autarkie bedeutet, sondern Wahlfreiheit und warum wir diese Wahl aktuell nicht haben.
Zum Schluss öffnen wir noch einmal bewusst den Horizont: Quantencomputing als komplementĂ€re Technologie zu KI, neue Compute-Architekturen jenseits von CPU und GPU, die Grenzen von AGI-Debatten und warum âTransformative AIâ vielleicht die bessere Messlatte ist als jede philosophische Definition von Intelligenz.
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(00:00) - Intro und warum Johannes nach Europa zurĂŒckgekehrt ist(02:50) - Die Mission der SPRIND: Frontier AI Labs fĂŒr Europa(06:05) - Scaling Laws: Wie kleine Teams gigantische Modelle bauen(11:53) - Der "YOLO-Run": Kosten, Hardware-Crashes und der Trainingsprozess(16:51) - Fine-Tuning, RLHF und was nach dem Training passiert(18:47) - Sycophancy und AI als neue juristische Person(23:39) - AI-Agenten, Autonomie und das "Last Mile"-Problem(31:49) - Cultural Imperialism: Warum Europa eigene Modelle braucht(42:37) - Unfettered Research: KreativitĂ€t bei OpenAI vs. DeepSeek(46:31) - Europas ungenutzte StĂ€rken: Mehrsprachigkeit und Industriedaten(50:43) - AGI, Messbarkeit von Intelligenz und Credit Scoring mit Social Data(59:15) - Die Zukunft von SaaS: Tech-enabled Services(01:03:19) - Lovable und die Attention Economy(01:05:34) - Warum Audio-Modelle schwieriger sind als Bild-Modelle(01:10:39) - Black Forest Labs und die Wurzeln von Stable Diffusion(01:15:40) - Quantencomputer: Hype vs. RealitĂ€t und AnwendungsfĂ€lle(01:19:56) - Das Hardware-Game: GPUs, QPUs und die AbhĂ€ngigkeit von ASML(01:26:58) - Fehlende Sinne fĂŒr AGI: Geruch, Geschmack und Haptik(01:33:06) - Transformative AI (TAI): Welche Jobs wirklich ersetzt werden(01:41:28) - Warum Data Engineering ein Job mit Zukunft bleibt -
Warum glauben so viele Menschen, KI âdenkt wie wirâ â und warum fĂŒhrt genau diese Annahme stĂ€ndig zu Fehlinterpretationen? Wie unterscheidet man eigentlich âReasoningâ von schnellem Token-Raten? Und was passiert, wenn wir Chatbots plötzlich Eigenschaften zuschreiben, die sie ĂŒberhaupt nicht haben?
Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNAâ, dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Lina Sophie Knees. Lina ist KI-Reporterin beim Handelsblatt, Co-Autorin des meistgelesenen KI-Newsletters in Deutschland â und bekannt dafĂŒr, tiefer zu graben als andere. Sie liest Papers, befragt Forschende, experimentiert selbst und macht komplexe KI-Themen verstĂ€ndlich, ohne sie zu vereinfachen.
Wir sprechen darĂŒber, warum Reasoning-Modelle im Kern etwas völlig anderes tun als klassische Transformer, warum Benchmarks heute kaum noch etwas aussagen und weshalb es gefĂ€hrlich ist zu glauben, man könne âeinfach das gröĂte Modell draufpackenâ. Lina erklĂ€rt, wie sie den DeepSeek-Case analysiert hat: Wie ein einziges neues Modell ĂŒber Nacht ihre eigene These ĂŒber das Ende der Transformer-Ăra ins Wanken brachte, warum acht Expertinnen und Experten acht völlig verschiedene technische Hypothesen hatten â und welche davon heute noch Bestand haben.
Ein groĂer Block dreht sich um Psychologie: Warum wir so schnell eine emotionale Bindung zu KI-Systemen aufbauen, wie Systemprompts unser Verhalten lenken und warum wir dringend aufhören mĂŒssen, Sprachmodellen âmenschliches Denkenâ zu unterstellen. Wir diskutieren, was das fĂŒr Kinder bedeutet, die KI-Tools selbstverstĂ€ndlich bedienen â und wie man ihnen (und Erwachsenen) beibringt, dass diese Modelle auf Wahrscheinlichkeiten basieren, nicht auf Verstehen.
AuĂerdem tauchen wir ein in die Zukunft der KI jenseits der Sprache: Physical AI, Weltmodelle, Robotik, Objektpermanenz. Lina zeigt, warum Roboter heute noch an Glitches scheitern, weshalb Simulationen allein nicht reichen und welche europĂ€ischen Teams gerade dabei sind, echte physische KI zu bauen â basierend auf Realdaten statt nur Internetwissen.
Und natĂŒrlich geht es um Anwendung: Wie Firmen sichere Rahmen schaffen, damit Mitarbeitende KI nicht heimlich, sondern kompetent nutzen. Warum Neugier ein Muskel ist, den man trainieren kann. Und wieso wir jetzt die Phase erleben, in der es keine dummen Fragen gibt â nur die Chance, in einem völlig neuen Feld ganz vorne mitzuspielen.
Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz â und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen!
Die Blackboat AI Summer School: Vier Wochen Online-Sprint mit Hands-on-Aufgaben, um vom Kl-Ausprobieren zu echten Pro-Skills zu kommen. Vom Tool-Tourist zu eigenen Agent-Systemen mit unserer AI Summer School!
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(00:00) - Intro & Teaser(05:48) - DeepSeek vs. Transformer: Der Hype-Check(11:27) - Gemini 3 & das Ende der Benchmarks(15:44) - Das "Strawberry-Problem": Wie Modelle wirklich funktionieren(21:16) - Emotionale Bindung an KI(28:48) - Reasoning vs. Next Token Prediction(34:55) - Physical AI & World Models(48:43) - Schatten-IT & der "HĂŒhnchen-Leak"(54:41) - Agentic Browsing: Erwartung vs. RealitĂ€t(01:06:22) - Fazit: Neugier als Muskel -
Wie kann Europa im globalen KI-Rennen gegen die USA und China ĂŒberhaupt noch bestehen? Und was passiert mit unserer Kultur, wenn wir nur noch amerikanische Sprachmodelle nutzen?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von âAI to the DNA", dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Fabian Westerheide. Fabian investiert seit 2014 ausschlieĂlich in KI und ist GrĂŒnder der renommierten âRise of AI"-Konferenz.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.
Wir sprechen darĂŒber, warum Europa das Rennen um die groĂen Basismodelle strategisch bereits verloren hat und warum Fabian sagt: âWir sollten mehr von den Chinesen lernen." Es geht um u. a. um Chinas Milliarden-Investments und die strategische, fast âdystopische Schönheit" des Umgangs des dortigen Systems mit KI. AuĂerdem analysieren wir den DeepSeek-Case: Wie ein chinesischer Fonds mit 85.000 geschmuggelten Chips die KI-Welt aufmischte â einfach, weil sie schneller in der Anwendung waren.Wir reden auch ĂŒber den wahren Preis der KI: den brutalen Infrastruktur-Kampf. Fabian erklĂ€rt, warum Atomkraftwerke heute nur fĂŒr Rechenzentren gebaut werden und warum Elon Musk (xAI) Gasturbinen ĂŒber den Atlantik verschifft, um eine Million GPUs zu betreiben. Es ist ein Kampf um die Hoheit der Sprache, denn wer die Modelle kontrolliert, dominiert die Kultur.
Welchen Weg kann Deutschland da ĂŒberhaupt noch gehen? Statt im Sub-Bereich der Sprachmodelle zu konkurrieren, mĂŒssen wir in die anderen 90 % von KI investieren â in die breite Anwendung. Es geht darum, wie wir als Land vom âLate Adopter" zum Anwendungsweltmeister werden, bevor unsere Kultur in amerikanischen â oder chinesischen â Modellen untergeht.
Wie sieht diese Anwendung praktisch aus? Wir besprechen den Trend zu âDomain-Modellen" â kleinen, feingetunten KIs mit extremem Fachwissen â und das Konzept des âAtomic Scaling", also: wie eine einzelne Person mit KI eine Million Euro Umsatz machen kann. Fabian zeigt, wie er selbst eine Firma âum KI herum" baut (ganz ohne Mitarbeitende) und warum wir KI in Bezug auf Kinder wie eine Bohrmaschine behandeln sollten.
Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz â und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen!
Die Blackboat AI Summer School: Vier Wochen Online-Sprint mit Hands-on-Aufgaben, um vom Kl-Ausprobieren zu echten Pro-Skills zu kommen. Vom Tool-Tourist zu eigenen Agent-Systemen mit unserer AI Summer School!
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(00:00) - Intro & Vorstellung: Fabian Westerheide(02:55) - Vom Scheitern zum KI-Investor: Fabians Weg & Motivation(08:19) - Rise of AI & Chinas KI-Vorsprung(15:39) - Europas Kapitalproblem & das verpasste Rennen(21:55) - KI & Kultur: Warum Sprache IdentitĂ€t ist(23:36) - Deutschland-Tempo, Praxisbeispiele & Erfolgsfaktoren fĂŒr KI-Projekte(31:08) - Atomic Scaling & die Zukunft der Arbeit(37:16) - KI-Infrastruktur & das WettrĂŒsten der SupermĂ€chte(41:31) - Vom LSTM bis zur AGI â alte Ideen, neue Relevanz(47:53) - Neue Nutzungsmuster: ChatGPT, Konsum & Big-Tech-Dynamiken(52:42) - Bildung & Verantwortung: Wie wir Kinder auf die KI-Welt vorbereiten(57:14) - Fokus, Familie & SelbstfĂŒhrung im KI-Zeitalter(01:00:37) - Wie wir zum AI-Anwendungsweltmeister werden -
Wie wird man zur echten AI-Anwendungsweltmeister:in â auch ohne zu coden?
DarĂŒber spreche ich in dieser Folge von âAI to the DNAâ, dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Janette Wiget, Board Member (und frĂŒhere CFO) bei Merantix sowie Mitgestalterin des AI Campus Berlin.
Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.Janette erklĂ€rt, warum der Weg aus dem âTool-Tourismusâ in die echte Anwendung bei Daten beginnt, wie Unternehmen Silos aufbrechen und warum interdisziplinĂ€re Teams den Unterschied machen. Sie teilt auch ihre Erfahrungen ĂŒber produktive Workflows mit LLMs bis hin zu KI-Agenten â und verrĂ€t, warum das eher eine Dekade der Agents als ein âMorgen fertigâ-Projekt wird.
Wir sprechen auĂerdem darĂŒber, wie Merantix ein ganzes Ăkosystem fĂŒr Forschung, Startups, Industrie und Politik gestaltet und Anwendungen in Gesundheit, Industrie und Materialforschung baut, welche Rollen wirklich gebraucht werden (Spoiler: nicht alle mĂŒssen Developer sein), woran viele Corporates scheitern (Daten, Governance, Kultur), und weshalb âunternehmerisch denken statt jammernâ Janettes Leitmotiv ist. Dazu: ein Blick auf SouverĂ€nitĂ€t, Bias in Modellen, Open vs. Closed â und warum regionale Modelle (z. B. fĂŒr Schweizerdeutsch) mehr sind als ânice to haveâ.
Wenn du wissen willst, wie Organisationen vom ersten Aha-Moment zur messbaren Wertschöpfung kommen â und was du persönlich heute dafĂŒr tun kannst, auch ohne technischen Background! â dann ist diese Folge fĂŒr dich.
Hier bei âAI to the DNAâ will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit âAI to the DNAâ gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz â und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird und ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen werdet!
Transparenzhinweis: Ich bin ĂŒber mein Beratungsunternehmen Blackboat bei Merantix investiert.
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(00:00) - Intro(02:39) - Vom Architekturstudium zur KI(05:22) - Die Entstehungsgeschichte des AI Campus Berlin(12:14) - Talente, Recruiting und das Vara-Beispiel(19:50) - Umgang mit KI-Angst: Superintelligenz vs. Jobverlust(26:48) - Was ein gutes KI-Team & Macher-MentalitĂ€t ausmacht(29:00) - EuropĂ€ische KI-SouverĂ€nitĂ€t und Eigenverantwortung(35:05) - GrĂŒne Wiesen & Rote Flaggen(41:05) - Bias, Kultur und warum die Schweiz ein eigenes LLM braucht(45:45) - Bias, Agenten & die Zukunft der Arbeit(55:07) - EU AI Act, Daten-Chaos & Silo-Denken in Unternehmen(01:02:49) - Wie Janette up-to-date bleibt & Karriere im KI-Bereich -
What happens when an author, not a computer scientist, helps design one of the most innovative AI tools of our time?
In this episode of AI to the DNA, the podcast for everyone who wants to really understand and apply AI, I sit down with Steven Johnson, co-founder of NotebookLM, currently one of the hottest tools in the AI world. Together, we explore how a writerâs perspective shaped a product thatâs redefining how we think, research, and create with artificial intelligence.
You can also watch this podcast as a video on my YouTube channel.We talk about how NotebookLM went from a âbroken prototypeâ to a breakthrough and why its core idea, âmake anything interestingâ, might just capture the essence of creative AI collaboration. Steven shares the story of building the tool ahead of its time, designing for the future of models like Gemini, and the moment when everything finally clicked.
We dive into how AI can turn routine knowledge work into moments of discovery, why conversation sits at the heart of understanding and what it means to move from using tools to co-creating with them. We also explore the unexpected lessons from bringing audio and video overviews to life and how curiosity, creativity, and constraint together drive true innovation. Just dive right into this worthwhile episode with Steven Johnson!
I'm Christoph Magnussen and at AI to the DNA, I'm not just asking how to use AI. Iâm asking why it works the way it does. This podcast is for everyone who wants to move beyond tool-tourism and master the real craft of AI: Learning to think, work, and build side by side with intelligent systems!
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(00:00) - Intro: Steven Johnson & NotebookLM(02:17) - The Challenge: Designing Software for the AI of the Future(04:57) - From Author to Google Founder: Steven's Unconventional Path(09:05) - The Origin Story: 8,000 Quotes and the Idiosyncratic User(15:29) - Team Design and the Audio Overviews Story(23:54) - From Boring Work to Magical Research(27:44) - The Slogan: Make Anything Interesting(30:08) - A Look Under the Hood: Gemini Models and System Instructions(35:37) - Champions League: Two Pro-Tips for NotebookLM(42:31) - The Future: NotebookLM as a Publishing Platform -
Wie vermeidet man Frust oder dass Ergebnisse falsch oder unbrauchbar sind, wenn man mit KI-Agenten arbeitet?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in der ersten Episode von âAI to the DNAâ, dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Oliver GĂŒrtler, General Manager SMC bei Microsoft Deutschland.Klicke hier, um den kompletten Podcast als Video auf YouTube anzusehen.
Wir sprechen darĂŒber, wie KI-Agenten heute schon in Unternehmen arbeiten: nicht als hypothetische Zukunftsidee, sondern als tĂ€gliche Praxis. Wir schauen drauf, wie man von der âTool-Tourist:innen-MentalitĂ€tâ zur echten Anwendung von KI-Tools kommt, warum KI-Agenten wie Mitarbeitende behandelt werden sollten und was das heiĂt, sie zu managen, zu trainieren und zur selbststĂ€ndigen Verbesserung zu bringen. Damit wir KI-Agenten entwickeln können, âdie so lange weiterarbeiten, bis sie mit dem Ergebnis zufrieden sindâ.Wir reden ĂŒber den Weg zur âFrontier Firmâ, also darĂŒber, wie Firmen ĂŒber rein oberflĂ€chliche Nutzung hinausgehen und KI-Agenten so integrieren, dass sie wirklich Prozesse ĂŒbernehmen, Entscheidungen vorbereiten und Ergebnisse liefern. Wie helfen Agenten dabei, mehr Innovation zu schaffen, ohne immer mehr Leute einstellen zu mĂŒssen?
Auch wesentlich: die technischen und organisatorischen HĂŒrden. Da geht es um Datenschutz, Governance, RollenklĂ€rung â und Feedback-Kultur. Welche Fragen muss man klĂ€ren, bevor man loslegt? Wo fĂ€ngt man an? Wie bekommt man gute Resultate?
Und natĂŒrlich gibt es allerhand praktische Einblicke: Warum âTĂŒftelzeitâ wichtig ist, wie man Experimentierfreude fördert, wie man Teams befĂ€higt, selbst KI-Agenten zur Lösung tĂ€glicher Herausforderungen zu bauen und wie man dabei den Nutzen messbar macht.
Mehr dazu im GesprĂ€ch mit Oliver GĂŒrtler!Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der KĂŒnstlichen Intelligenz â und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird und ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen werdet!
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(00:00) - Intro & die Macht alter Gewohnheiten(05:05) - Die KI-Reise des Mittelstands: Von Chatbots zu Frontier Firms(11:57) - Was ist ein KI-Agent? Eine Definition(23:46) - Praxisbeispiel: Ein Multi-Agenten-System in der Industrie(27:47) - Umgang mit KI-Herausforderungen: Halluzinationen & Vertrauen(30:43) - Kultur als Treiber: Microsofts Wandel zum Learn-it-all(39:23) - Der nĂ€chste iPhone-Moment & Microsofts Plattform-Strategie(47:37) - Sicherheit und Governance: Der Albtraum Shadow-IT(01:06:21) - Der Fahrplan zur KI-EinfĂŒhrung & die tĂ€gliche TĂŒftelzeit -
Willkommen bei AI to the DNA, dem Podcast fĂŒr alle, die KĂŒnstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen!
Wenn ihr in Sachen KI hinter die Trends schauen und mehr in die Tiefe gehen wollt, dann seid ihr hier genau richtig.
Ich bin Christoph Magnussen und beschĂ€ftige mich als Unternehmer und Creator seit ĂŒber zehn Jahren mit KI. Als CEO von Blackboat begleite ich Organisationen heute dabei, generative KI erfolgreich einzufĂŒhren und effizient einzusetzen. Ich teile meine Erfahrungen als New-Work- und KI-Praktiker u. a. auch als YouTube-Filmemacher, Keynote Speaker sowie Co-Host und Co-Autor von âOn the Way to New Workâ-Podcast und -Buch.
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Ich spreche dazu mit den Menschen, die KI wirklich âbauenâ und erschaffen, in Unternehmen einfĂŒhren und mit ihr arbeiten. KI-Expert:innen, Wissenschaftler:innen, GrĂŒnder:innen, Pionier:innen. Damit ihr versteht, wie ihr diese Technologie sinnvoll in euren Alltag, in euer Business und in eure Zukunft integrieren könnt.
AI to the DNA erscheint zweiwöchentlich, immer Freitags um 12 Uhr! Meist auf Deutsch, manchmal auf Englisch. Immer ehrlich, neugierig und tiefgehend. Ich freue mich, dass ihr dabei seid!
Diese Episode auf YouTube anschauen.
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