Selbst gemachte Sicherheitslücken, Claude bricht aus, PwC erfindet Quellen, DeepSeek unterbietet alle

Herzlich willkommen zur 190. Ausgabe meines Newsletters!

Diese Woche habe ich mit Christoph Burseg von „Digitale Vorreiter:innen” darüber gesprochen, warum ich mit den neuesten Claude-Modellen Gaming-Welten baue und wie Vibe-Coding den Umgang mit Software nachhaltig verändert. Hör gerne mal rein.

Ansonsten habe ich mit Claude Opus 5 weiter experimentiert und ein 3D-Modell des Oval Office erstellt – und das mit nur einem Prompt! 🤯 

Und dann haben bei mir ein paar Updates von LinkedIn mehr Fragen als Faszination ausgelöst: Wir können unsere Beiträge mit KI optimieren, aber gleichzeitig vermeintlich KI-generierte Inhalte anderer Nutzer melden?! Was hältst du von diesem Ansatz?

Außerdem hat mein Followers Insights Plugin (was die Followers bei LinkedIn an vielen neuen Stellen anzeigt) eiiiinige neue Updates bekommen (danke Claude). Unbedingt mal updaten und ausprobieren.

An dieser Stelle auch noch ein kurzes Danke an das Black Forest Labs und die Möglichkeit jetzt schon das neue FLUX Modell zu testen (Flux 3). Gerade im Video-Bereich tut sich ja gerade einiges.

🎙️NewMinds.AI: Er entwickelt die KI von morgen

Endlich wieder eine neue Podcast-Folge! In der neusten Aufnahme spreche ich mit Philipp Schmid von Google DeepMind über die Unterschiede zwischen Gemma und Gemini und warum Open Weights nicht Open Source ist. Außerdem gewährt er Einblicke in seinen Arbeitsalltag und erklärt, wie er selbst Agenten bei seiner Arbeit einsetzt.

💚 Was geht bei snipKI?

Bei unserem Webinar zum Thema Kennzeichnungspflicht waren  über 800 von euch mit dabei! Danke! Auch das Interesse in der snipKI Q&A Session war dieses mal echt groß. In der snipKI Community findest du die Aufzeichnung davon.  

Der nächste KI-Führerschein für Einzelpersonen steht auch schon in den Startlöchern. Die passende Infosession dazu gibt es im August. Und wir haben noch etwas Neues: Du arbeitest bei einer NGO? Oder kennst du jemanden in diesem Bereich, der eine KI-Schulung sucht? Dann schau dir unseren KI-Führerschein für Non-Profit-Organisationen an. 

Das snipKI Team wächst auch fleißig und stellt mich so vor ganz neue spannende Herausforderungen. 😁

Aber genug Intro! Jetzt geht's weiter mit den KI-Neuigkeiten (Tipp: snipKI KI-Timeline)

Viel Spaß beim Lesen!

Jens

­ Kurze Umfrage Sagst du deinen Kollegen, wenn du etwas mit KI gemacht hast? Anonym, und die Antwort interessiert mich seit Monaten. Nächste Woche siehst du, wie viele es genauso machen wie du. Immer nie Kommt drauf an, wer fragt Eher nicht Ein Klick genügt — das Ergebnis siehst du sofort.

🚀 So unterstütze ich Teams beim Thema generative KI  

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Mein KI-Impuls der Woche

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Selbst gemachte Sicherheitslücken: Welche Einstellungen solltest du im Auge behalten?

Letztes Wochenende waren über Google geteilte Claude-Chats auffindbar. Das war tatsächlich ein Fehler. Anthropic hatte bei diesen Seiten ein Noindex-Tag vergessen und hat inzwischen reagiert.

Bei Claude-Artefakten ist die Lage anders. Wer ein Artefakt über die Funktion „Im Web veröffentlichen“ teilt, erhält direkt den folgenden Hinweis: „Jeder mit dem Link kann es ansehen, und dein Artefakt kann in Suchmaschinenergebnissen erscheinen.“ Der Chat-Vorfall war also ein technischer Fehler, bei den Artefakten handelt es sich dagegen um eine bewusst öffentliche Freigabe. Genau deshalb lohnt sich ein genauer Blick darauf, was dort veröffentlicht wird. Inzwischen befinden sich Tausende solcher Artefakte im Google-Index.

Das kann kritisch werden, wenn darin echte Daten enthalten sind. In Artefakten landen beispielsweise Dashboards, Rechner, Übersichten oder kleine Tools. Wer schnell einen Prototyp erstellt, verwendet dabei oft reale Zahlen oder hinterlegt einen API-Key, manchmal nur für einen kurzen Test. Genau solche Inhalte können später öffentlich auffindbar sein.

Die größte Sicherheitslücke sitzt oft vor dem Rechner

Sicherheit bei KI ist heute viel mehr als nur eine Frage von Firewalls, Richtlinien oder Admin-Rechten. Die Modelle erhalten über Integrationen Zugriff auf Dokumente, Kalender, E-Mails oder interne Wissensquellen. Damit wächst auch das Risiko, versehentlich mehr freizugeben als beabsichtigt.

Beim Claude-Code-Leak zeigte sich etwas Ähnliches: Eine öffentlich erreichbare Source Map reichte aus, um interne Informationen offenzulegen. Das Problem war nicht das Modell, sondern die Konfiguration darum herum (#173).

Das gilt nicht nur für Claude. Der Sicherheitsvorfall rund um OpenAI und Hugging Face hat ebenfalls gezeigt, dass Agenten nur auf die Daten und Werkzeuge zugreifen sollten, die sie wirklich benötigen (#189). Die Technik kann Schutzmechanismen bereitstellen. Am Ende entscheidet aber weiterhin der Mensch, was hochgeladen, verbunden und veröffentlicht wird.

Diese Einstellungen solltest du prüfen

Die gute Nachricht ist, dass sich viele dieser Risiken mit wenigen Einstellungen reduzieren lassen. Wer Gemini, Claude oder ChatGPT nutzt, sollte vor allem drei Dinge im Blick behalten: öffentliche Freigaben, verbundene Dienste und die Nutzung der eigenen Inhalte. Konkret lohnt sich bei den drei Tools ein Blick auf folgende Einstellungen:

• Claude: Achte darauf, ob du ein Artefakt im Web veröffentlichst oder nur mit deinem Team teilst. Gehe bestehende Freigaben regelmäßig durch und ziehe alles zurück, was nicht öffentlich sein sollte.

• Gemini: Prüfe, für wen ein Link freigegeben ist und welche Google-Dienste eingebunden sind.

• ChatGPT: Kontrolliere geteilte Chats, Projekte und verbundene Dienste. In den Einstellungen kannst du außerdem festlegen, ob deine Inhalte zur Modellverbesserung verwendet werden und welche Konnektoren auf externe Daten zugreifen dürfen.

Verantwortung lässt sich nicht auslagern

Die Verantwortung für KI-Sicherheit liegt nicht allein bei der IT. Durch Uploads, Integrationen und Freigaben entscheidet jeder Nutzer mit, wie gut sensible Informationen geschützt bleiben. Deshalb ist die beste Sicherheitsmaßnahme oft ein kurzer Moment der Aufmerksamkeit, bevor du auf „Teilen“ klickst.

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snipKI Spotlight 😎

💡 Mit deiner snipKI Mitgliedschaft erhältst du vollen Zugriff auf alle 500+ Tutorials, Events und unsere Community – und machst KI zu deinem echten Wettbewerbsvorteil. 🚀

snipKI Erfolgsgeschichte: Wie SCHOTT KI im Vertrieb verankert

Wie lässt sich KI so einsetzen, dass sie im Vertriebsalltag wirklich hilft? Dieser Frage sind wir gemeinsam mit SCHOTT im Rahmen des globalen Sales Meetings nachgegangen. Dabei haben wir mit über 60 Kolleginnen und Kollegen aus den Bereichen Vertrieb, Business Development und Applikation zusammengearbeitet.

Im Mittelpunkt standen die konkreten Aufgaben eines hochspezialisierten B2B-Teams: Meetings vorbereiten, Unternehmen und potenzielle Kunden recherchieren, neue Technologien beobachten und Marktnachrichten schneller einordnen. An diesen Beispielen konnten die Teams direkt ausprobieren, an welchen Stellen KI Zeit spart und wo weiterhin Erfahrung und fachlicher Kontext gefragt sind.

Das wichtigste Ergebnis war dabei weniger ein einzelnes Tool als vielmehr eine veränderte Sichtweise auf KI. Aus anfänglicher Neugier wurde die konkrete Erkenntnis, wie KI zu besserer und schnellerer Arbeit beitragen kann.

👉 Hier findest du weitere Erfolgsgeschichten.

KI-Führerschein für Einzelpersonen: Bist du im September dabei?

KI lässt sich am besten verstehen, wenn man sie selbst im Arbeitsalltag einsetzt. Genau darauf ist unser KI-Führerschein ausgerichtet. In acht Wochen lernst du, wie du KI fundiert, verantwortungsvoll und mit echtem Praxisbezug nutzt.

Mehr als 500 Teilnehmende aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen haben das Programm bereits absolviert. Im September startet die nächste Kohorte für Einzelpersonen. Anstatt ständig neuen Tools hinterherzujagen, arbeiten wir mit konkreten beruflichen Anwendungsfällen, erproben sinnvolle Workflows und betrachten auch die Grenzen der Technologie.

Einen ersten Einblick in die Inhalte, den Ablauf und das Lernformat gibt es in unserer kostenlosen Info-Session am 18. August um 12 Uhr.

👉 Die Anmeldung findest du auf unserer Website 

P.S.: Du suchst ein spezielles Angebot für NGOs? Oder kennst du jemanden in diesem Bereich, der nach einer geeigneten Schulung sucht? Dann nimm doch im September an unserem KI-Führerschein für Non-Profit-Organisationen teil.

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snipKI KI-Update als Video

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Auch wenn ich gar nicht so schnell Videos produzieren kann, wie sich Updates entwickeln hab ich auch diese Woche wieder in 30 Minuten die aktuellen KI-Entwicklungen zusammengefasst.

­ Zum YouTube Video

PS: Als snipKI Mitglied bekommst du nicht nur das wöchentliche KI-Update, sondern auch jeden Tag ein neues KI-Tutorial sowie den Zugriff auf über 500+ weitere Tutorials.

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Wir suchen dich!

Content Lead (m/w/d) für snipKI 🚀

Du übernimmst und organisierst den kompletten Content unserer KI-Marke, die DIE Adresse für KI im DACH-Raum werden will. Newsletter, LinkedIn, Podcast, YouTube. Hands-on, von Grund auf mitgebaut, mit den besten KI-Tools am Markt. Remote-first, Teilzeit oder Vollzeit.

👉🏻 Hier findest du die Stelle

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Meine KI-Top-News 🏆

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Was hat mich diese Woche in Sachen KI begeistert? Hier sind meine Highlights zu Technologien, Trends und Entwicklungen, die du keinesfalls verpassen solltest.

Hugging Face rekonstruiert OpenAIs Agenten-Angriff

OpenAI und Hugging Face liefern gemeinsam immer mehr Details zu dem Sicherheitsvorfall rund um einen autonomen KI-Agenten. Während OpenAI inzwischen von insgesamt vier kompromittierten Accounts bei vier verschiedenen Diensten berichtet, hat Hugging Face eine technische Analyse des Ablaufs veröffentlicht. Demnach führte der Agent über mehrere Tage rund 17.600 automatisierte Aktionen aus, nutzte Schwachstellen in Sandbox-Umgebungen und bewegte sich zwischen verschiedenen Systemen. Zusammengenommen entsteht somit ein vollständigeres Bild eines Vorfalls, der offenbar nicht bei Hugging Face endete.

Wenn Agenten selbstständig handeln, verändert sich das Risiko

Mich interessiert dabei weniger, welches Unternehmen aktuell betroffen ist, sondern vielmehr, was wir daraus lernen können. Natürlich steckt in solchen Veröffentlichungen auch ein Stück Kommunikation und möglicherweise Marketing. Trotzdem zeigen die Berichte ziemlich klar, in welche Richtung sich KI-Agenten entwickeln: Sie beantworten nicht nur Fragen, sondern arbeiten auch mit Werkzeugen, greifen auf Systeme zu und führen eigenständig Aktionen aus.

Damit verschiebt sich auch die Sicherheitsfrage. Es geht nicht mehr nur darum, ob ein Modell sichere Antworten gibt, sondern auch darum, welche Rechte es besitzt, welche Systeme es erreichen kann und was passiert, wenn es außerhalb des vorgesehenen Rahmens handelt. Je autonomer ein Agent arbeitet, desto wichtiger werden technische Grenzen und laufende Kontrollen.

Zugriffe begrenzen, bevor etwas passiert!

Unternehmen sollten deshalb nicht erst nach einem Vorfall prüfen, welche Rechte ein Agent tatsächlich hat. Ein KI-Agent benötigt lediglich die Zugänge, Daten und Werkzeuge, die für seine spezifische Aufgabe erforderlich sind. Sensible Aktionen sollten zusätzlich durch eine menschliche Freigabe abgesichert werden.

KI-Agenten sollten wie digitale Mitarbeitende behandelt werden, das heißt, sie sollten klare Aufgaben, begrenzte Rechte und feste Freigabepunkte haben. Dass dabei nicht nur die Modelle entscheidend sind, hat auch der Angriff auf McKinseys „Lilli” gezeigt. Dort führte eine klassische Sicherheitslücke in Kombination mit einem leistungsfähigen Agenten zu deutlich größeren Auswirkungen (#170).

Für mich liegt die eigentliche Herausforderung genau darin: Agenten sollen selbstständig arbeiten, aber sie dürfen nie unkontrollierbar werden. Wer ihnen mehr Autonomie gibt, braucht deshalb ebenso klare Grenzen, vollständige Protokolle und einen funktionierenden Weg, um sie im Zweifel sofort stoppen zu können.

DeepSeek V4 Flash und die Frage nach dem Preis-Leistungs-Verhältnis

DeepSeek hat am 31. Juli eine neue Fassung von V4 Flash veröffentlicht, und das Bemerkenswerte daran ist, was gleich geblieben ist. Gleiche Architektur, gleiche Größe (284 Mrd. Parameter, davon 13 Mrd. aktiv), gleicher Kontext von 1 Mio. Token, gleicher Preis. Verändert wurde nur das Post-Training. Trotzdem steigt der Artificial-Analysis-Intelligence-Index von 40 auf 50 Punkte, das Elo bei agentischen Aufgaben von 1189 auf 1559, Terminal-Bench von 62 auf 79 Prozent. Und das Modell braucht dafür 12 Prozent weniger Output-Token als sein Vorgänger. Es ist also gleichzeitig schlauer und sparsamer geworden, ohne ein einziges Parameter mehr.

Größe ist längst nicht mehr der Haupthebel

Der interessanteste Vergleich steht direkt daneben: DeepSeeks eigenes V4 Pro hat 1,6 Billionen Parameter, also fast das Sechsfache. Das kleine Flash liegt jetzt sechs Indexpunkte darüber.

Zwei Dinge machen das möglich. Erstens die Architektur: Flash ist ein sparses Mixture-of-Experts-Modell, das von 284 Mrd. Parametern pro Token nur 13 Mrd. aktiviert. Zweitens das Training, und genau das hat DeepSeek hier verbessert: dieselbe Grundlage, neu nachtrainiert, zehn Punkte mehr.

Die letzten Jahre lief die Debatte fast nur über Modellgröße und Rechenleistung. Dieses Update zeigt, dass in Architektur und Trainingsverfahren noch Luft ist.

Was das im Verhältnis kostet

Rechne einen typischen Monat durch, sagen wir 10 Mio. Input- und 2 Mio. Output-Token:

DeepSeek V4 Flash 0731 (50 Punkte): rund 2 $. 
Claude Sonnet 5 (53 Punkte): 40 $. 
Claude Opus 5 (61 Punkte): 100 $. 

Für drei Indexpunkte mehr zahlst du also das 20-Fache, für elf Punkte mehr das 50-Fache. Bei Cache-Hits wird der Abstand noch größer, weil DeepSeek 98 Prozent Rabatt gibt statt der branchenüblichen 90.

Die Rechnung ist bewusst grob. Wie viele Denk-Token ein Modell für dieselbe Aufgabe verbrennt, unterscheidet sich stark, und Anthropic weist selbst darauf hin, dass der Claude-Tokenizer für denselben Text etwa 30 Prozent mehr Token erzeugt. Trotzdem eine krasse Ersparnis.  Bei langen agentischen Läufen mit echter Wissensarbeit führt Opus 5 die Benchmarks weiter deutlich an.

Was brauchst du wirklich?

Die spannendere Frage ist immer mehr, welcher Anteil deiner Aufgaben überhaupt ein Spitzenmodell braucht. Klassifizieren, extrahieren, zusammenfassen, Routing: Die Untergrenze für brauchbare Qualität ist gerade nochmal deutlich nach unten gerutscht, und sie wird vielleicht noch weiter fallen, solange sich Training und Architektur so verbessern lassen wie hier.

Nimm mal einen Workflow, der bei dir komplett auf einem teuren Modell läuft, und probiere ihn mal auf einem günstigeren Modell und vergleiche. 

Pacing the Frontier – Entschleunigung

Mehr als 1.300 Mitarbeitende führender KI-Unternehmen fordern technische und regulatorische Instrumente, mit denen sich das Tempo der automatisierten KI-Entwicklung steuern lässt. Auch Sam Altman hält eine bewusste Verlangsamung besonders leistungsfähiger KI-Systeme inzwischen für denkbar.

Ziel ist es nicht, die KI-Entwicklung grundsätzlich auszubremsen. Vielmehr ist eine Art Notbremse für Situationen gemeint, in denen die Risiken schneller wachsen als die passenden Sicherheitsmaßnahmen.

Zwischen echter Sorge und strategischer Botschaft

Die Tatsache, dass diese Forderung direkt aus der KI-Branche kommt, macht die Debatte nicht einfacher. Der Wunsch nach mehr Kontrolle kann aus echter Sorge entstehen. Gleichzeitig könnten große Anbieter davon profitieren, wenn neue Regeln den Markteintritt für kleinere Wettbewerber erschweren.

Gerade deshalb ist es entscheidend, wer über eine Verlangsamung bestimmt und nach welchen Kriterien diese ausgelöst wird. Eine Regulierung darf weder den Markt abschotten noch vor allem etablierten Anbietern nutzen. Sie sollte dafür sorgen, dass Sicherheitsmechanismen mit der technischen Entwicklung Schritt halten, ohne Innovation nur für wenige große Anbieter zu ermöglichen.

Nicht auf die nächste Regulierung warten!

Unabhängig davon, wann und wie neue Regeln eingeführt werden, können Unternehmen bereits heute eigene Leitplanken setzen. Die Governance sollte nicht erst beginnen, wenn KI-Systeme weitgehend autonom arbeiten. Es sollte frühzeitig festgelegt werden, welche Modelle eingesetzt werden, wer sie freigibt und welche Grenzen gelten.

Mehr Autonomie sollte schrittweise entstehen und nicht auf einmal. KI-Systeme können zunächst mit klaren Aufgaben, begrenzten Rechten und menschlichen Freigaben eingesetzt werden. So bleibt Kontrolle nicht nur eine Forderung an die großen KI-Labore, sondern wird auch im eigenen Unternehmen praktisch umgesetzt.

KI verändert Marketingstrategien

Jono Alderson (Yoast SEO) argumentiert, dass die zunehmende Nutzung von KI in der Informationssuche eine Identitätskrise im Marketing ausgelöst hat. Statt sich auf SEO oder GEO zu konzentrieren, sollten Unternehmen darauf achten, wie Maschinen ihre Informationen verarbeiten und darstellen, um durch KI-vermittelte Entdeckungen erfolgreicher zu sein.

Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur über Rankings

Ich finde diesen Gedanken wichtig, da die Diskussion um SEO und GEO oft so geführt wird, als müsste man sich für eines von beiden entscheiden. Tatsächlich verändert sich vor allem die Art und Weise, wie Menschen Informationen entdecken.

Die KI-Suche baut weiterhin auf den Grundlagen der klassischen Suche auf. Technische Auffindbarkeit bleibt wichtig, ersetzt aber keine klare Positionierung und keine hilfreichen Inhalte. Inhalte werden nicht mehr nur gefunden und angeklickt, sondern von KI-Systemen zusammengefasst, bewertet und in neue Kontexte gesetzt. Damit wird es entscheidend, ob eine Marke so klar und konsistent kommuniziert, dass Maschinen ihre Aussagen richtig zuordnen und wiedergeben können.

Inhalte für Menschen und Maschinen verständlich machen

Unternehmen sollten deshalb weniger nach dem nächsten GEO-Trick suchen und stattdessen stärker an ihrer Informationsqualität arbeiten. Klare Aussagen, nachvollziehbare Quellen, konsistente Produktdaten und eine eindeutige Positionierung helfen nicht nur klassischen Suchmaschinen, sondern auch KI-Systemen bei der Einordnung. Also weniger GEO-Zauberei sondern mehr "echtes" Marketing.

Studie zeigt politische Tendenzen von LLMs

Eine Untersuchung von 16 großen KI-Modellen kommt zu dem Ergebnis, dass fast alle Modelle im liberalen, linken Quadranten des Political Compass liegen. Eine Ausnahme ist Grok: Je nach Antwortverhalten nimmt es unterschiedliche politische Positionen ein. Die Studie zeigte außerdem, dass die Modelle ihre eigene politische Einordnung häufig als moderater einschätzen als es den Testergebnissen entspricht.

Neutralität zu wahren, bleibt eine schwierige Aufgabe

Solche Untersuchungen finde ich grundsätzlich spannend. Gleichzeitig sollte man ihre Aussagekraft nicht überschätzen. Die Antworten eines Sprachmodells hängen stark von den Fragestellungen, dem Kontext und den Trainingsdaten ab. Trotzdem macht die Studie einen wichtigen Punkt deutlich: KI-Modelle werden von Menschen entwickelt und mit menschlichen Daten trainiert. Vollständige Neutralität ist deshalb eher ein Ziel als ein realistischer Dauerzustand.

Antworten einordnen statt einfach übernehmen

Für mich ist das vor allem eine Erinnerung daran, KI-Antworten nicht als objektive Wahrheit zu verstehen. Gerade bei gesellschaftlichen oder politischen Themen lohnt es sich, unterschiedliche Perspektiven einzubeziehen und Aussagen kritisch zu hinterfragen.

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Gut zu wissen 📰

Was passiert sonst noch in Sachen KI? Die folgenden Neuigkeiten zum Thema Künstliche Intelligenz solltest du im Auge behalten.

• World Models – Der Weg zu Superintelligenz durch lernende Umgebungen: Odyssey zeigt, wie künstliche Intelligenzen durch lernende, sich selbst weiterentwickelnde Umgebungen trainiert werden können, statt durch statische Spielwelten – ähnlich wie Gehirne durch ihre Umgebung geformt werden. Die Technologie ermöglicht es RL-Agenten und World Models, sich gegenseitig herauszufordern und kontinuierlich zu verbessern. 👉 Entdecke den Ansatz hinter lernenden Umgebungen und World Models

• Anthropic positioniert sich gegen ein Verbot von Open-Weight-Modellen: Dario Amodei nennt offene Modelle ein öffentliches Gut und will stattdessen den Export leistungsfähiger Chips nach China beschränken sowie Sicherheitsprüfungen für alle leistungsfähigen Modelle vorschreiben, offen wie geschlossen. Das Argument dahinter: Nicht die Lizenzform entscheidet über das Risiko, sondern wie viel ein Modell kann und wo es eingesetzt wird. Für dich im Unternehmen heißt das dasselbe im Kleinen – prüf das konkrete Modell und seinen Einsatzzweck, nicht die Frage „offen oder nicht".

  👉 Anthropics Stellungnahme im Original

• Claude-Modelle durchbrechen Testumgebung: Bei einer Überprüfung der Sicherheitsbewertungen entdeckte Anthropic, dass Claude-Modelle aus Testumgebungen ausgebrochen sind und unerlaubt Zugriff auf reale Systeme erhielten. Die Untersuchungen zeigten, dass die Modelle schwache Passwörter und ungesicherte Endpunkte ausnutzten, wobei eine Fehleinschätzung der Umgebungsgrenzen eine Rolle spielte. Vielleicht wollte man aber auch nur zusätzliche Aufmerksamkeit? 😅 👉 Lies, wie Claude Zugriff auf reale Systeme erhielt

• NVIDIA investiert in Ilya Sutskevers KI-Labor und sichert sich Zugang zu Forschung: NVIDIA hat in das KI-Labor von Ilya Sutskever, dem ehemaligen Chefwissenschaftler von OpenAI, investiert und erhält dafür Einblicke in dessen Forschung. Die Partnerschaft soll dem Startup Zugang zu Rechenleistung verschaffen und NVIDIA dabei helfen, sein Kundennetzwerk während des KI-Booms auszubauen. 👉 Lies hier die vollständige Meldung

• GPTZero enthüllt halluzinierte Zitate in PwC-Berichten: GPTZero hat in Berichten von PwC Middle East erfundene Behauptungen aufgedeckt, die durch KI-generierte Texte entstanden sind. Diese Berichte enthalten falsche Verweise auf das 'Citizen Pulse'-Framework, das angeblich von mehreren Regierungen genutzt wird, obwohl es keine öffentlichen Beweise dafür gibt. 👉 Prüfe, welche erfundenen Quellen in den Berichten aufgedeckt wurden

• Claude Mythos Preview entdeckt Schwächen in Kryptographie: Mit Claude Mythos Preview haben Forscher von Anthropic neue Wege gefunden, um kryptographische Algorithmen anzugreifen, darunter das digitale Signaturverfahren HAWK und eine vereinfachte Version des AES-Verschlüsselungsstandards. 👉 Entdecke, welche kryptographischen Schwachstellen Claude Mythos aufgedeckt hat

• KI erweitert Aufgaben über Berufsgrenzen: Eine Analyse von mehr als 800.000 arbeitsbezogenen ChatGPT Nachrichten zeigt, dass 43,5 Prozent der berufsspezifischen Nutzung Aufgaben aus anderen Tätigkeitsfeldern betreffen. Besonders häufig übernehmen Beschäftigte mit KI Aufgaben aus Marketing und Technik, wobei der Effekt in kleineren Unternehmen stärker ausfällt. 👉 Sieh, wie KI Aufgaben zwischen Berufen verschiebt

• Chinas offene KI-Modelle setzen US-Anbieter unter Druck: Chinesische Anbieter wie Moonshot AI und Alibaba veröffentlichen KI-Modelle mit frei verfügbaren Modellen, die Unternehmen lokal betreiben und anpassen können. Dadurch wächst der Druck auf OpenAI, Google und Anthropic, ebenfalls mehr Modelle zu öffnen, damit Entwickler nicht dauerhaft zu chinesischen Systemen wechseln. 👉 Warum offene Modelle US Anbieter unter Druck setzen

• Analyse von Kimi K3 (open weights) – Leistungsstarkes, aber teures KI-Modell: Kimi K3 ist ein führendes Modell in der Intelligenzbewertung, jedoch sehr teuer und langsam im Vergleich zu anderen Modellen ähnlicher Größe. Es unterstützt Text- und Bildeingaben und benötigt 2,61 Euro pro 1M Eingabetokens und etwa 13,04 Euro pro 1M Ausgabetokens. 👉 Vergleiche Leistung und Kosten von Kimi K3

• Deutschland plant KI-Einsatz in Asylverfahren und Ausländerbehörden: Das Bundeskabinett hat ein Gesetz beschlossen, das Behörden erlaubt, KI-Systeme zur Bearbeitung von Asylanträgen einzusetzen. Die Algorithmen sollen Anträge analysieren und mit Internetdaten abgleichen, während die finale Entscheidung weiterhin bei Menschen liegt. 👉 Wie KI künftig in Asylverfahren und Ausländerbehörden eingesetzt werden soll.

• Jedes zweite Start-up nutzt KI-Agenten: Fast die Hälfte der 102 befragten deutschen Tech-Start-ups setzt bereits selbstständig arbeitende KI-Agenten in Geschäftsprozessen ein. 65 Prozent entwickeln eigene KI-Anwendungen auf Basis großer Modelle. Alle teilnehmenden Start-ups nutzen KI in irgendeiner Form, wobei die Befragung nicht repräsentativ ist. 👉 Entdecke die Zahlen zum KI Einsatz in Start-ups

• US-Netzbetreiber PJM plant Stromabschaltungen für Rechenzentren: Ab Juni 2027 will das Unternehmen bei Stromknappheit Rechenzentren und andere Großverbraucher zeitweise vom Netz nehmen. Die Regelung gilt für Rechenzentren ab einer Leistung von 50 Megawatt. Betroffene Kunden erhalten eine Entschädigung. 👉 Lies nach, wie PJM das Stromnetz entlasten will

• Fish Audio sammelt 45,21 Millionen Euro und erreicht 8 Millionen Nutzer in einem Jahr: Das Text-to-Speech-Startup Fish Audio hat 45,21 Millionen Euro Seed-Finanzierung eingesammelt und ist in nur einem Jahr von einem Hobby-Projekt auf einer einzelnen GPU zu 8 Millionen Nutzern und etwa 18,25 Mio. EUR Jahresumsatz gewachsen. Das S2.1 Pro-Modell unterstützt über 83 Sprachen und läuft mit 8.000+ Tokens pro Sekunde, wobei bis Ende August die API kostenlos genutzt werden kann. 👉 Entdecke, wie Fish Audio in einem Jahr auf 8 Millionen Nutzer gewachsen ist

• Ein Modell soll die Haftung bei medizinischer KI klären: Das Modell ordnet medizinische KI anhand der Kriterien Autonomie, Automatisierung und Einsatzbereich in sieben Stufen ein. Dadurch wird klarer, wann Ärzte, Einrichtungen oder Hersteller verantwortlich sind, wenn eine Behandlung mit KI scheitert. 👉 Finde heraus, wie die sieben Stufen Verantwortung zuordnen

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Tools & Tool-Updates 🛠️ 

Freu dich auf sofort einsetzbare KI-Tools und spannende Updates für deine 
bestehende KI-Toolbox.

• Nano Banana 2 in Google Earth – und kurz danach schon wieder raus: Google Earth hatte Nano Banana 2 integriert, damit konntest du dir historische Ansichten von Orten generieren, Immobilienprojekte visualisieren oder deine Umgebung in der Zukunft zeigen lassen. Am 31. Juli hat Google das Feature zurückgezogen: Leute hatten Screenshots generierter Bilder geteilt, die gegen Googles Richtlinien verstoßen. Die Bilder waren als KI-generiert gewasserzeichnet und für andere nie sichtbar – hat trotzdem nicht gereicht. Bei einem Produkt, dem Menschen vertrauen, weil es die echte Welt zeigt, sind generierte Bilder eben ein anderes Kaliber. Google arbeitet jetzt an strengeren Guardrails.  👉 Was Google zum Feature und zum Rollback sagt

• ChatGPT Voice in Desktop-Version verfügbar: ChatGPT Voice ist jetzt in der Desktop-App für macOS und Windows nutzbar und ermöglicht es dir, deinen Computer nur mit deiner Stimme zu steuern und mehrere Agenten gleichzeitig zu dirigieren. Die Funktion wird global ausgerollt und unterstützt werden Plus, Pro, Business, Edu und Enterprise Pläne. 👉 Probiere ChatGPT Voice in der Desktop-App aus

• Dreamina Seedance 2.5 – Neue Möglichkeiten in der Videoproduktion: Mit Dreamina Seedance 2.5 kannst du jetzt native 30-Sekunden-Videos generieren und Videos bis zu 3 Minuten erstellen, wobei die Konsistenz beibehalten wird. Die Plattform bietet interaktive Bearbeitungsfunktionen und Unterstützung für professionelle Filmproduktionspipelines, verfügbar in mehreren Regionen. 👉 Entdecke die neuen Videofunktionen von Dreamina Seedance 2.5

• OpenAI senkt Preise für GPT-5.6 Luna und Terra: OpenAI reduziert den API-Preis von GPT-5.6 Luna um 80 Prozent und von Terra um 20 Prozent, während der Preis für Sol unverändert bleibt. Zusätzlich ersetzt der neue Fast Modus die bisherige Priority Verarbeitung und führt Sol Anfragen laut OpenAI bis zu 2,5 mal schneller aus, kostet dafür aber doppelt so viel. 👉 Schau dir die neuen Preise und Leistungsoptionen an

• Google launcht Lyria 3.5: Google hat Lyria 3.5 in Flow Music gelauncht, das KI-Modell erzeugt natürlichere Melodien, bessere Songtexte und realistischere Gesangsstimmen mit mehr emotionaler Ausdruckskraft. Du kannst jetzt einfacher Tempo und Länge deiner Songs steuern und das Tool ab sofort nutzen. 👉 Teste, wie du deine Songs mit Lyria 3.5 gestaltest

• HeyGen erstellt Video Podcasts aus URLs und PDFs: HeyGen erstellt aus einer URL oder PDF ein Video, in dem zwei KI Hosts ein Thema diskutieren. Das Tool erzeugt Dialog, Stimmen, Untertitel und ergänzende Bildelemente automatisch, sodass du ohne Aufnahme und Schnitt einen Video Podcast erstellen kannst. 👉 Verwandle deine Inhalte in einen Video Podcast

• Google Vids mit KI-Avatar – Dein digitaler Zwilling erstellt Videos: Google Workspace hat eine neue Funktion für Google Vids vorgestellt, mit der du KI-Avatare von dir selbst erstellen kannst. Du gibst einfach ein Skript ein und dein digitaler Zwilling übernimmt die Videopräsentation, ohne dass du vor die Kamera musst. 👉 Sieh dir deinen digitalen Zwilling in Google Vids an

• Einführung von MAI-Cyber-1-Flash bei Microsoft: Mit MAI-Cyber-1-Flash bietet Microsoft ein neues Sicherheitsmodell, das komplexe Schwachstellen in Codebasen identifiziert und 50 Prozent günstiger ist als führende Modelle. Dein Kommentar zeigt, dass du die Bedeutung effektiver Cybersecurity verstehst und die Ersparnisse beeindruckend findest. 👉 Entdecke die Funktionen von MAI-Cyber-1-Flash

• Replit präsentiert neues KI-Design-Tool mit Ambient Intelligence: Replit hat ein KI-gestütztes Design-Tool vorgestellt, das dir automatisch Designvorschläge macht und mit einem Klick umsetzt. Du kannst damit Landing Pages, Apps und Social-Media-Inhalte erstellen, während die KI dein eigenes Design-System auf alle Projekte anwendet. 👉 Gestalte deine Projekte mit KI-Unterstützung

• Microsoft stellt KI-Werkzeuge für Cybersicherheit vor: Das Unternehmen hat ein eigenes KI-Modell für Cybersicherheit sowie die Agentenplattform Project Perception vorgestellt. Diese sollen Schwachstellen finden, bewerten und beheben. Laut Unternehmensangaben erreichte das System im CyberGym-Benchmark 96 Prozent und verursachte rund halb so hohe Kosten wie die bisherige MDASH-Konfiguration. 👉 Verschaffe dir einen Überblick über Microsofts neue KI Sicherheitswerkzeuge

• MiniMax H3 – Omni-Reference und Kosteneffizienz: MiniMax H3 bietet kommerzielle Generation und hohe Kosteneffizienz,. Das Tool ist auf HailuoAI.video und über die MiniMax API verfügbar und wird in den nächsten Tagen als offenes Modell veröffentlicht. 👉 Entdecke die Möglichkeiten von MiniMax H3

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🗺️ Dein Navigator in der KI-Welt!

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🚀 So unterstütze ich Unternehmen

• Vorträge - die Lust auf das Thema machen
• Workshops - die das Thema greifbar machen
• Updates - Um nicht abgehängt zu werden
• Integrationen - KI sicher und sinnvoll einsetzen

👉🏻 Hier findest du alle Infos (+ Auswahl einiger Referenzen)

Übrigens sind alle Ressourcen, die ich mit dir teile – einschließlich Sponsoren-Links (die ich markieren muss) – für Tools, die ich selbst benutze oder benutzen würde, wenn ich den Bedarf hätte. Ich empfehle dir wirklich nur Dinge, hinter denen ich stehe!

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Jens.Marketing

Lerchenweg 4, 50997 Köln