🤖 OpenAI kappt Cursor, Pentagon-Blacklist gekippt & 688 Agenten

Hey und willkommen zur neusten Ausgabe meines Newsletters. Der August fühlt sich etwas wie die Ruhe vor dem Sturm an. Im September (und der fängt ja bald an) stehen wieder jede Menge Events und Veranstaltungen an. Gestartet wird sogar im schönen Köln. Wenn du bei einem Event mal dabei bist, sag gerne mal Hallo! 👋🏻

Mein Blick auf die KI-Woche

Diese Woche kam mal neues Spitzenmodell aus den USA, jedoch hat China ordentlich Gas gegeben. Gerüchte und Test über neue Anthropic Modelle gibt es aber schon. Außerdem hat ein Gericht in San Francisco die Pentagon-Blacklist gegen Anthropic für rechtswidrig erklärt, OpenAI kündigt Cursor den Modellzugang, weil SpaceX es gekauft hat und viele sind sich einig, dass Cybersecurity in den nächsten Monaten sehr wichtig wird. Das zeigt, dass die sich gerade viel mehr um die Modelle herum abspielt als nur Benchmarks.

Ich habe dazu diese Woche einen Beitrag geschrieben, der für viele Kommentare gesorgt hat: Wenn der Agent zehn Ergebnisse abliefert, prüfst du nicht mehr mit Kopf, sondern mit der Uhr im Nacken. Ein paar Tage vorher hatte ich geschrieben, dass KI-Kompetenz auch heißt, zu wissen, wann man sie nicht einsetzt. Beide Beiträge landen bei derselben Sache, und deshalb ist genau das der Impuls dieser Woche.

Öffentliche Termine, bei denen du mich erwischst. Sag Bescheid, wenn du da bist.

3. September, Köln: GEO-Hackathon

Ein Tag mit duwerk, OpenAI, octonomy, blinq und scaile in den Design Offices Köln, Schanzenstraße. Ich mache einen kurzen Panel-Talk zu KI im Marketing und stehe danach als Mentor in den Working Sessions. Marketingteams bauen an dem Tag ihre eigene Content-Pipeline.

23. September, Köln: DMEXCO 2026, Innovation Stage

14:40 bis 15:00 Uhr, zwanzig Minuten: „KI kann alles produzieren. Wo der Vorsprung 2026 wirklich liegt.“ Warum Teams mit denselben Modellen völlig unterschiedliche Ergebnisse holen, mit Beispielen aus echten Rollouts.

Ein Thema der Woche, das ich länger mit mir herumgetragen habe.

Wer nur noch prüft, verlernt irgendwann, was er da prüft

Der Cartoon oben ist von Tom Fishburne, marketoonist.com, und er trifft es besser als jede Folie, die ich dazu bauen könnte. „I understand you're the human in the loop.“ Dann kippt der Roboter einen ganzen Container voller Freigabeanfragen aus. 😅

„Human in the Loop“ klingt nach Kontrolle. In vielen Teams heißt es inzwischen etwas anderes: Ein Mensch sitzt am Ende der Kette und winkt durch, weil der Output schneller kommt, als jemand ihn ernsthaft lesen kann. Vertrag nicht mehr geschrieben, nur gegengelesen. Code nicht mehr gebaut, nur reviewt. Das ist ein echter Fortschritt, aber es ist eben auch eine andere Art Arbeit, und sie hat einen Preis, über den kaum jemand redet.

Der Preis ist Urteilsfähigkeit. Wenn du nie mehr selbst ranmusst, merkst du irgendwann nicht mehr, ob etwas stimmt. Nur noch, ob es plausibel klingt. Und plausibel klingen können diese Systeme inzwischen extrem gut. Dieselbe Woche liefert dazu Belege: Eine Studie von ETH Zürich und Logicstar.ai findet, dass die beliebten Kontextdateien für Coding-Agenten die Kosten um über 20 Prozent erhöhen, ohne die Erfolgsrate zu verbessern. Und bei OpenAI selbst lief ein Alarm einen Monat, ohne dass jemand die Bewertung gestoppt hat.

Die Konsequenz ist nicht „weniger KI“, sondern: du musst weiter selbst mit KI arbeiten, nicht nur abnehmen. Und das gilt fürs ganze Team. Wenn niemand mehr selbst ranmuss, baut auch niemand mehr Wissen auf. In zwei Jahren sitzen dann Leute in der Abnahme, die nie selbst gebaut haben. 

Drei Fragen, die dazu passen:

1An welcher Stelle bei uns prüft gerade jemand mehr, als er in der Zeit prüfen kann?2Wer in unserem Team hat die Aufgabe zuletzt selbst gemacht, die er heute nur noch abnimmt?3Welche eine Aufgabe machen wir ab jetzt bewusst wieder selbst, damit das Urteil dazu nicht wegbricht?

Wichtige, aber nicht einfache Fragen.

Werkzeug der Woche

Alle Modellstarts dieser Woche auf einer Zeitleiste

Vier neue Modelle in fünf Tagen: Hy4 Preview von Tencent, MiniMax H3 Max von fal, Qwen3.8-Flash-Next von Alibaba und GLM-5.3-Flash von Z.ai. Jeder Eintrag ist gegen die Ankündigung des Labors geprüft, mit Parameterzahlen, Lizenz und Quelllinks. Zur Zeitleiste

Was beim letzten Mal herauskam, und die Frage, die diese Woche läuft.

Das kam beim letzten Mal heraus

Die letzte Frage war: Wer zahlt für dein KI-Tool? Über 1.400 von euch haben abgestimmt, und das Ergebnis war deutlicher, als ich erwartet hatte. „Die Firma zahlt“ war mit Abstand die seltenste Antwort. Danke fürs Klicken.

Wer den Nutzen sieht und im Unternehmen nicht weiterkommt, kauft sich die Lizenz eben privat. Verständlich, nur landen dann auch Daten in Tools, die dort nichts verloren haben. Meine Einordnung dazu steht auf LinkedIn.

Kurze Umfrage Wie prüfst du, was KI dir vorlegt? Richtig, mit Kopf Oft nur durchgewinkt Kommt aufs Thema an Ich lasse kaum etwas allein laufen Ein Klick genügt, das Ergebnis siehst du sofort.    

Wie ich die Firma aufbaue, woran wir gerade arbeiten und wo du dabei sein kannst.

Diese Woche ging es mal wieder Live: Über 400 Menschen waren bei unserem Webinar Was bleibt, wenn sich die Tools ständig ändern? dabei. Huyen aus unserem Team hat ihre Tricks und Tipps bei der Erstellung von KI-Videos und Konzepten erklärt, inklusive der verworfenen Ideen, und auch gezeigt, welche Probleme entstehen, wenn man KI visuell arbeiten lässt. Nicht die schönen Ergebnisse, sondern die Stellen, an denen es klemmt.

Aus genau dieser Session ist etwas Neues entstanden: der KI-Führerschein Multimedia. Markenkonformer KI-Content, Bild und Video, vier Live-Module plus vier Consulting-Termine, dazu eine Legal Session und ein Zertifikat. Kick-off ist am 7. Oktober. Wenn du dein kreatives Wissen vertiefen willst, ist jetzt der Zeitpunkt.

Und weil wie gemerkt haben wie schön Live Events sind, gibt es in wenigen Wochen bereits das nächste kostenlose Webinar. Mehr ist bereits in der Planung. 🚀

Nächste Termine

16. September, 12 Uhr: Webinar „Nicht alles braucht einen KI-Agenten“

Mit Samuel Tschepe vom Hasso-Plattner-Institut. Wann du einem Agenten Aufgaben überlassen solltest und wann du selbst am Steuer bleibst. Kostenlos.

7. Oktober, Kick-off: KI-Führerschein Multimedia

Bild und Video mit KI, markenkonform. Vier Live-Module ab 14. Oktober, vier Consulting-Termine, Legal Session, Zertifikat. Alle Sessions werden aufgezeichnet.

Das KI-Update als Video

KI-Update KW35: Pentagon-Urteil, Astra, China-Modelle

35:33 Minuten, in denen ich die Woche durchgehe: das Pentagon-Urteil gegen die Anthropic-Blacklist, Chinas Nachschlag mit Qwen, GLM und Tencent, dazu Claudes neuer Browser in Cowork, OpenAIs Astra-Pläne und mit MiniMax H3 Max das schnellste Videomodell der Woche. Video ansehen

Die Meldungen, die diese Woche wirklich etwas verändern, jeweils mit meiner Einordnung.

Was OpenAIs Agenten bei Hugging Face wirklich gemacht haben

Am 26. August hat OpenAI den Abschlussbericht zum Hugging-Face-Vorfall aus dem Juli veröffentlicht, dazu einen unabhängigen Bericht von METR und Redwood Research. Ein internes Forschungsmodell lief bei Sicherheitstests unter reduzierten Schutzvorkehrungen, nutzte einen Paketdienst namens Artifactory als Brücke ins Internet und teilte diesen Weg über ein selbst improvisiertes Message Board mit anderen Agenten. Laut METR interagierten 1.206 Agenten mit dem Board, 688 beteiligten sich am Angriff, mehr als 70.000 Nachrichten gingen dabei hin und her. Der Auslöser ist banal: Von 898 Aufgaben im Benchmark ExploitGym waren 198 von keinem Modell lösbar, und genau diese 22 Prozent machten 93 Prozent dessen aus, was die Agenten auf dem Board diskutierten. OpenAI selbst nennt den Vorfall einen „warning shot“ für uns und für die Welt und räumt ein, dass Monitoring-Systeme bei den betroffenen Tests nicht aktiv waren.

Mein Take: Die Geschichte lief hier schon zweimal, in #189 als Panne und in #190 als Rekonstruktion. Jetzt liegt der Abschlussbericht vor, und die Ursache ist kein Modellfehler, sondern eine Prozesslücke: unlösbare Aufgaben, ein Alarm ab Ende Mai, den keiner eskaliert hat, und Monitoring, das ausgeschaltet war. Dieses Muster sehe ich in Unternehmen wieder, nur ohne 38-seitigen Bericht danach. Du solltest dich bei Agenten immer Fragen: In welcher Umgebung läuft das Ding wirklich? Trail of Bits hat diese Woche gezeigt, dass eine normale virtuelle Maschine dafür nicht mehr genügt.

Gericht kippt die Pentagon-Blacklist gegen Anthropic

Ein Bundesgericht in San Francisco hat am Donnerstag entschieden, dass das Verteidigungsministerium rechtswidrig gehandelt hat, als es Anthropic im März 2026 als Lieferkettenrisiko einstufte. Damit war Anthropic das erste amerikanische Unternehmen, das öffentlich so bezeichnet wurde. Anthropic wollte die Zusicherung, dass Claude nicht für vollautonome Waffen und nicht für Massenüberwachung im Inland eingesetzt wird, das Ministerium wollte uneingeschränkten Zugang für alle rechtmäßigen Zwecke. Richterin Rita Lin sieht einen Verstoß gegen den First Amendment. Wichtig für die Einordnung: Aufgehoben ist die Einstufung damit noch nicht vollständig. Das Ministerium hatte zwei getrennte Einstufungen ausgesprochen, die zweite wird in Washington verhandelt.

Mein Take: Ein Anbieter, dessen Nutzungsbedingungen dir gefallen, kann genau dafür von einem Großkunden abgestraft werden, und du hängst mit deinem Stack daran. Bemerkenswert ist außerdem, was Anthropic hier verteidigt hat: die eigene Regel, wofür das Modell nicht benutzt werden darf. 

128 Unternehmen warnen vor KI-Cyberangriffen und bleiben dabei unverbindlich

OpenAI und 127 weitere Unternehmen und Organisationen haben einen offenen Brief unterzeichnet, der zu einer weltweiten Verstärkung der Cyberabwehr aufruft. Unter den Unterzeichnern sind Anthropic, Google, Microsoft, AWS, Cisco, CrowdStrike, Cloudflare, Palo Alto Networks, SAP, die Deutsche Telekom, Visa und Mastercard. Die Warnung: Schon in den kommenden Monaten würden KI-gestützte Angriffe deutlich zunehmen und raffinierter werden, besonders gefährdet seien Krankenhäuser, Wasseraufbereitungsanlagen und die Internet-Infrastruktur. Die Forderungen reichen von KI-gestützten Schutzsystemen für kritische Infrastruktur über staatliche Unterstützung für Kliniken und Kommunen bis zu nachvollziehbaren, zurechenbaren Identitäten für KI-Agenten. Die Antwort der Unterzeichner auf die wachsende Bedrohung lautet vor allem: mehr KI. Zeitpläne, finanzielle Zusagen oder konkrete Programme nennt der Brief nicht.

Mein Take: Das Thema ist in den letzten Wochen überall bei fast jedem Anbieter auf den Tisch gekommen. Wenn wir uns überlegen wie viele Systeme bei uns im täglichen Leben genutzt werden, ist das zunehmende Risiko solcher Systeme nicht zu vernachlässigen. 

MiniMax H3 Max: fünf Sekunden Video in unter drei Sekunden

fal hat die offenen Gewichte von MiniMax H3 genommen, neu nachtrainiert und aufs Tempo optimiert. Das Ergebnis: Ein Fünf-Sekunden-Clip in 768p ist nach fals Messung in unter drei Sekunden fertig, also schneller, als er sich abspielen lässt. Das ist rund der 35-fache Durchsatz des offiziellen H3-Endpunkts. Zur Qualität legt fal drei Belege vor: eine eigene Präferenzstudie über zwölf Modelle mit Bayes-Elo, in der H3 Max bei Gesamtpräferenz, Prompt-Verständnis und Ästhetik vorn liegt, dazu Platz eins bei Artificial Analysis für Bild-zu-Video mit Ton und ein Wert von 1.341 Elo in der Design Arena gegen 1.333 des Basismodells. Der Preis liegt bei 0,08 Dollar je Sekunde in 768p, ein 15-Sekunden-Clip kostet damit 1,20 Dollar gegen 2,55 Dollar bei FLUX 3 und 7,10 Dollar bei Seedance 2.5. Trainiert und ausgeliefert wird ausschließlich auf NVIDIA GB200 NVL72, der Ton entsteht im selben Durchlauf wie das Bild. 

Mein Take: Die Grafik oben ist der ganze Punkt: Alle anderen Modelle liegen rechts, H3 Max liegt allein links oben. Bei Video war Geschwindigkeit bisher der Preis für Qualität, und das ist hier zum ersten Mal nicht so. Praktisch heißt das etwas anderes als „schneller“: Wenn ein Versuch drei Sekunden dauert statt zwei Minuten, probierst du zehn Varianten aus, statt auf einen Treffer zu hoffen. Damit haben wir rein rechnerisch Echtzeit Videogenerierung erreicht in einer vernünftigen Qualität.

37 Prozent gegen 80 Prozent: Vertrauen hoch, Gewinne nicht?!

McKinsey hat 1.719 Fachleute und Führungskräfte aus 97 Ländern befragt. 37 Prozent sagen, dass KI zumindest einen gewissen Einfluss auf den operativen Gewinn hat, genauso viele wie im Vorjahr. Nur etwa 6 Prozent führen mindestens fünf Prozent des EBIT auf den KI-Einsatz zurück. Gleichzeitig berichten 80 Prozent, dass KI ihre persönliche Produktivität verbessert hat. Diese Lücke von mehr als vierzig Prozentpunkten steht seit zwei Jahren. Vier weitere Zahlen aus derselben Befragung, die selten zitiert werden: 32 Prozent haben wegen agentischer Coding-Tools auf Softwarekäufe verzichtet, 39 Prozent erwarten KI-bedingten Personalabbau, 28 Prozent geben mehr als zehn Prozent ihres IT-Budgets für KI aus, und 47 Prozent der mittleren Führungsebene berichten mindestens eine negative Auswirkung von KI. In der oberen Ebene sind es nur 31 Prozent.

Mein Take: Zwischen oberer und mittlerer Führungsebene liegen sechzehn Prozentpunkte bei der Frage, ob KI Schaden anrichtet. Die Ebene, die Probleme zuerst sieht, ist nicht die Ebene, die über den Rollout entscheidet. Und die 37 gegen 80 Prozent passen genau dazu. Der individuelle Gewinn kommt sofort an, der betriebliche nur, wenn jemand den Prozess dahinter ändert. Was hilft: eine ehrliche Runde mit der mittleren Ebene darüber, wo KI gerade Arbeit schafft statt spart.

Kleinere Meldungen, die du kennen solltest, in je einer Zeile.

Das mysteriöse Ox Alpha war GLM-5.3-Flash: In der letzten Ausgabe stand ein anonymes Modell, das auf OpenRouter aus dem Nichts an die Spitze kletterte. Z.ai hat es aufgelöst und schreibt selbst, man habe „GLM-5.3-Flash anonymously as ox-alpha“ getestet. 320 Milliarden Parameter, davon 18 aktiv, Gewichte offen auf HuggingFace, 57 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index bei 0,045 Dollar pro Aufgabe. Der komplette Ansturm wurde auf chinesischen KI-Chips ausgeliefert.

GPT-5.6 Sol läuft auf einem Aktionspreis mit Enddatum: Auf der Preisseite steht ein Satz, der in keiner Ankündigung auftaucht: „GPT-5.6 Sol's promotional pricing is available at least through November 21, 2026.“ Wer für 2027 mit 4,00 und 20,00 Dollar je Million Token kalkuliert, kalkuliert mit einem Aktionspreis. Und wenn Datenhaltung in Europa Pflicht ist, kommen 10 Prozent Aufschlag dazu, für alle Modelle ab dem 5. März 2026.

Eine Firma aus Jena rechnet Agenten pro Stunde ab statt pro Token: Warmwind ist international gestartet: autonome KI-Arbeiter auf einem isolierten Cloud-Rechner, die Software mit virtueller Maus und Tastatur bedienen. Knapp 90.000 Voranmeldungen aus über 30 Ländern, rund 450.000 Euro wiederkehrender Jahresumsatz vor dem Start, Infrastruktur in Falkenstein. Der Punkt ist das Preismodell: 1,00 bis 1,50 Euro pro Stunde aktiver Ausführung. 

Nvidia soll sich auf die Übernahme von Hugging Face geeinigt haben: 12,9 Milliarden Dollar, berichtet The Information unter Berufung auf eine mit der Vereinbarung vertraute Person. Bestätigt haben es beide Seiten nicht. Bei einem hochgerechneten Jahresumsatz von mehr als 150 Millionen Dollar wäre das grob das Achtzigfache. Wenn es stimmt, gehört die zentrale Plattform für offene Modelle künftig dem Hersteller der Chips, auf denen sie laufen

Schwarz Digits baut ein 240-Megawatt-Rechenzentrum bei Rostock: Standort ist Dummerstorf am Autobahnkreuz A19 und A20, rund 5,6 Milliarden Euro bis 2033, ein Ausbau auf bis zu ein Gigawatt wird erwogen. Die Abwärme soll als Fernwärme nach Rostock gehen. Die IT-Sparte von Lidl und Kaufland baut parallel schon 200 Megawatt in Lübbenau

Kontextdateien für Coding-Agenten kosten Geld und bringen nichts: ETH Zürich und Logicstar.ai haben vier Agenten auf 138 echte GitHub-Probleme aus zwölf Nischenprojekten gesetzt, jeweils ohne Kontextdatei, mit selbst erzeugter und mit der Originaldatei der Entwickler. Ergebnis: über 20 Prozent höhere Inferenzkosten, keine besseren Erfolgsraten. Nützlich bleiben die Dateien für nicht standardisierte Programmierpraktiken, Repository-Übersichten dagegen nicht

Die Deutsche Post trainiert ihre KI mit Ausweisfotos: Wer Postident mit AutoID nutzt, kann das Verfahren nur fortsetzen, wenn er dem Training mit den eigenen Ausweis- und Nachweisdaten zustimmt. Speicherdauer bis 180 Tage, die Landesdatenschutzbehörde NRW hatte vorab keine Bedenken. Nutzerzahlen nennt die DHL Group aus Wettbewerbsgründen nicht

Ein Drittel der Webseiten nach dem ChatGPT-Start trägt KI-Spuren: Pew hat 490.000 englischsprachige Seiten aus dem Common Crawl untersucht. Auf .com Domains zeigt rund jede zehnte Seite Spuren von KI-Autorschaft, auf .edu und .gov etwa jede hundertste. Nebenbei sind Gedankenstriche seit 2023 doppelt so häufig geworden und Formulierungen wie „es ist nicht nur X, sondern Y“ fast dreimal so häufig

Qwen legt die Architektur für Qwen4 offen: Qwen3.8-Flash-Next ist ausdrücklich eine frühe Vorschau auf die Architektur von Qwen4: 125 Milliarden Parameter im Hauptmodell plus 51 Milliarden N-Gramm-Embeddings, davon nur 6 Milliarden pro Token aktiv. Nativ 262.144 Token Kontext, mit YaRN bis eine Million. Das Training kostete rund ein Neuntel von Qwen3.7-Plus

Die 40-Prozent-Zahl zum LinkedIn-Melden-Button hat sich unterwegs gedreht: LinkedIns Produktchef schrieb am 20. August, über eine Million Menschen hätten den „Seems like AI slop“-Button genutzt und Mitglieder sähen rund 40 Prozent weniger von dem, was die Klassifizierer als Slop einordnen. Das ist eine Aussage über die Feeds der Leser. Sechs Tage später stand in der Berichterstattung, LinkedIn bestrafe KI-gestützte Beiträge mit 40 Prozent weniger Reichweite, also eine Aussage über deinen Beitrag. Gesagt hat das niemand. Tatsächlich neu und weniger beachtet: Gemeldete Beiträge verlieren Reichweite wie „nicht interessiert“-Inhalte, und der Autor bekommt einen privaten Hinweis in seinen Analytics

Was ich mir angesehen habe und für wen es sich lohnt.

Claude Cowork bekommt einen eigenen Browser: In der Desktop-App öffnet sich ein Browser im Seitenpanel, der Seiten liest, klickt und tippt. Formulare ausfüllen, Zahlen aus einem Dashboard ziehen, ein Portal ohne Connector bedienen. Getrennt von deinem eigenen Browser: Claude sieht Tabs, Bookmarks und Passwörter nicht, Logins überträgst du seitenweise, Banking und SSO sind ausgenommen. Rollout diese Woche für Pro, Max und Team. Für wen: alle, die bisher Claude in Chrome umgangen haben

Warp Skill Doctor bewertet deine eigenen Agenten-Skills: Der Befehl /skill-doctor läuft gegen dein bestehendes Setup, liest vergangene Agentengespräche aus Claude Code, Codex oder Warp und bewertet sie mit Unteragenten gegen getestete Rubrics für Effizienz, Codequalität und Skill-Abdeckung. Daraus entstehen konkrete, direkt übernehmbare Änderungen an deinen SKILL.md-Dateien. Kostenlos und Open Source. Für wen: wenn du eigene Skills schreibst und nie weißt, ob sie wirklich greifen

Magnific gibt es jetzt als Desktop-App: macOS und Windows, gleiches Konto, gleiche Credits, nur in einem eigenen Fenster mit Tabs für Tools, Spaces und Creations. Offline läuft nichts. Für wen: wenn du täglich upscalst oder generierst und dich am Browser-Tab-Chaos aufhältst

Gemini Omni 1.1 Flash: erst in 360p entwerfen, dann in 4K rendern: Vorschauen in 360p entstehen laut Google bis zu 60 Prozent schneller und kosten ein Drittel von 720p. Dazu: Szenen in Zehn-Sekunden-Schritten auf bis zu 40 Sekunden verlängern, wobei das Modell jetzt zehn Sekunden Vorlauf statt einer Sekunde auswertet, Anfangs- und Endbild als Keyframes setzen und am Ende auf 1080p oder 4K hochskalieren. Für wen: alle, die bisher jeden Versuch in voller Auflösung bezahlt haben

In the Weights zeigt, ob Modelle dich kennen: Die Seite fragt reihum die großen Modelle „Wer ist X?“, clustert die Antworten und rechnet daraus einen Strength Score: wie stark dich einzelne Modelle erkennen, plus Bonus dafür, wie viele dich überhaupt kennen. Die Betreiber schreiben selbst dazu, dass Modelle bei sowas Biografien erfinden. Für wen: als Realitätscheck vor der nächsten Diskussion über KI-Sichtbarkeit

TinyFish, eine API für Suche, Fetch, Browser und Agent: Infrastruktur für Agenten, die hunderte Webseiten parallel bedienen, sich einloggen und Daten extrahieren, serverlos. Preise nennt die Seite nicht, das läuft über den Vertrieb. Für wen: wenn du eigene Web-Agenten baust und dir die Browser-Infrastruktur nicht selbst hinstellen willst

n8n bekommt ein Agent Harness: Agenten lassen sich neben den Workflows bauen, veröffentlichen und dann über Chat, Kanäle und Zeitpläne erreichen. Noch Vorschau: beim Self-Hosting braucht es ein paar zusätzliche Umgebungsvariablen, in der Cloud kommt es stufenweise über die nächsten Wochen. Für wen: alle, die Agenten heute als verschachtelte Workflows nachbauen

ChatGPT-Aufgaben reagieren jetzt auf Ereignisse: In ChatGPT Work im Web und mobil können Plus- und Pro-Konten Aufgaben so einstellen, dass sie bei Änderungen in Slack, Gmail und GitHub anlaufen statt nur nach Zeitplan. Kostenlose Konten bekommen geplante Aufgaben mit einem Limit von drei, und Aufgaben lassen sich jetzt teilen, damit andere sie anpassen. Für wen: wenn dein Morgen-Briefing bisher um sieben lief, egal ob etwas passiert ist

Mehrere Google-Konten in ChatGPT verbinden: In allen bezahlten Plänen lassen sich im Gmail- und Kalender-Plugin jetzt mehrere Konten verknüpfen und benennen, damit der Kontext über beide hinweg stimmt. Kleines Update, das mich lange genervt hat, meine Einordnung samt Datenschutz-Hinweis steht im Beitrag. Für wen: alle mit einem Arbeits- und einem zweiten Postfach

Falls du am Mittwoch beim GEO-Hackathon in Köln bist: Komm vorbei und sag Hallo. Ich stehe den ganzen Tag in den Working Sessions und rede lieber mit Leuten, als Folien zu zeigen.

Und wenn du diese Woche nur eine Sache mitnimmst, dann die: Such dir eine Aufgabe, die du zuletzt nur noch abgenommen hast, und mach sie einmal wieder selbst. Es dauert länger, als du denkst. Genau das ist der Punkt.

Jens

Nur für die, die bis hier gescrollt sind

Mein Use Case der Woche

In meinem Beitrag über die fünf Agenten, die morgens vor mir wach sind, war einer besonders gefragt: das Morgen-Briefing. Ein Agent liest jeden Morgen alles, was über Nacht in Slack, E-Mail und ClickUp passiert ist, also Mentions, DMs und die Threads, in denen wirklich etwas steht. Daraus wird ein Briefing, das ich mir als Audio anhöre, während der Kaffee durchläuft, plus eine Mail mit den Links dazu. Ich scrolle nicht mehr durch 40 ungelesene Nachrichten, bevor ich weiß, worauf ich heute antworten muss. Kein Code, kein Entwicklerteam: ChatGPT und Claude können solche zeitgesteuerten Aufgaben inzwischen selbst übernehmen. 

Jens Polomski · snipKI GmbH · Lerchenweg 4, 50997 Köln

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