Sora ist tot, Claude Mythos kommt, CoWork verändert deinen Alltag und Google macht KI 6x schneller

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Mach es dir mit deinem Lieblingsgetränk bequem. Leg die Beine hoch. Und genieße die neue Ausgabe des KI-Newsletters. Sie ist dank der vielen Neuigkeiten, Updates und Tools extra lang geworden. 😁

🧔🏻 Mein persönliches Update

Ich war mal wieder unterwegs. Diesmal ging es nach Münster auf die data:unplugged. Dort hab ich nicht nur beim Prompt Battle meinen Senf dazugegeben sondern in der Masterclass einer vollen Hütte gezeigt was aus meiner Sicht im KI-Bereich wirklich relevant wird und warum Vibe-Coding etwas ist, was uns alle angeht. Natürlich gabs auch nen Live Projekt auf der Bühne. 😅 Die nächste große Bühne wartet dann im Mai auf mich ... 😉

Auf LinkedIn habe ich zum diskuttieren angeregt, warum die Frage nicht „Ist KI-Code gut genug?", sondern „Kannst du KI-Code managen?" lauten sollte. Außerdem gab es ein wirklich nutzbares Experiment von mir auf LinkedIn. Auf State-of-ai.com kannst du deine eigene personalisierte Webseite mit nur einem Prompt erstellen. Die Zukunft des Internets? Ich kanns mir vorstellen.

💚 Was geht bei snipKI?

Wir haben einen tollen Deal für unsere Jahresmitglieder: 585+ exklusive Deals auf Notion, ElevenLabs, Make, Lovable und Co. mit kostenlosen Pro-Accounts, Gratis-Monaten, Rabatten von bis zu 50 %. Weitere Details findest du unten. 😉

Am Dienstag hatten wir unser Webinar „SEO 2.0" mit Kevin Indig — und die Zahlen waren der Wahnsinn. 868 Anmeldungen, über 500 Leute live dabei. Kevin hat gezeigt, warum klassisches Ranking alleine nicht mehr reicht und was KI bei Google wirklich verändert. Die komplette Aufzeichnung inklusive Q&A gibt es exklusiv für alle snipKI-Mitglieder.

Viel Spaß beim Lesen, ausprobieren, testen und mehr! 

Jens

🚀 So unterstütze ich Teams beim Thema generative KI  

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Mein KI-Impuls der Woche

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Claude Cowork und die neue Art zu arbeiten

Auf den ersten Blick wirkt Claude Cowork wie ein weiteres Chat-Tool, tatsächlich ist es aber eine neue Arbeitsumgebung für die digitale Arbeit. Anstatt sich durch Interfaces, Tabs und Tools zu klicken, beschreibt man in Textform oder per Sprache, was passieren soll und das System führt die Schritte dann selbst aus. Der Unterschied scheint klein, hat in der Praxis jedoch ziemlich starke Auswirkungen darauf, wie man an Aufgaben herangeht.

Ich habe zunehmend das Gefühl, dass wir uns von der Bedienung von Software hin zur Beschreibung von Arbeit bewegen. Das verändert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Frage, wie Prozesse künftig aufgebaut werden. Die eigentliche Umstellung findet im Kopf statt, nicht im Tool.

Was sich verändert hat und wie wir (snipKI) es nutzen

Mittlerweile nutzen wir bei snipKI - Die KI-Enablement Company Cowork für Website-Analysen, erstellen und verändern Inhalte direkt auf Websites über Claude Code, passen Dinge in Systemen und im CRM an und ziehen Reportings aus verschiedenen Quellen zusammen, die dann automatisch aggregiert werden. Was früher viel Klickarbeit in unterschiedlichen Benutzeroberflächen war, ist heute im besten Fall ein Textbefehl oder ein kurzer Sprachbefehl. Skills helfen dabei diese Prozesse zu teilen.

Für mich liegt die Veränderung vor allem darin, dass man anfängt, in Ergebnissen und Prozessen statt in Tools und einzelnen Klicks zu denken. Die Frage ist also nicht mehr, wie etwas in einem bestimmten Tool gemacht wird, sondern was am Ende konkret passieren soll.

7 Tipps für die sinnvolle Nutzung von Claude Cowork

Wenn du mit dem Tool startest, dann fange bei den Aufgaben an, die für dich unnötig viel Reibung erzeugen. Sieben Punkte halte ich dabei für besonders sinnvoll:

1. Identifiziere wiederkehrende Klickarbeit und denke dann direkt in ganzen Workflows statt in Einzelschritten.

2. Verbinde Cowork nicht nur testweise, sondern gib ihm Lese- und Schreibzugriff auf echte Systeme, denn der Hebel entsteht erst, wenn wirklich gearbeitet und nicht nur analysiert wird.

3. Lerne nicht nur Prompting, sondern trainiere auch, Prozesse klar zu beschreiben und in Schritte zu zerlegen.

4. Nutze Voice bewusst, vor allem für operative und wiederkehrende Aufgaben, da gesprochene Arbeitsanweisungen oft der schnellste Weg sind, um Arbeit zu delegieren.

5. Definiere klare Freigaben und Rollen, d. h. lege fest, was Cowork automatisch darf, was nur vorbereitet wird und wo du final entscheidest.

6. Denke Dokumentation neu, denn oft ist der beste Prozess nicht der, der in einem Notion-Dokument steht, sondern der, den Cowork direkt ausführen kann.

7. Starte in Bereichen, in denen viele Systeme zusammenkommen, denn genau dort entsteht durch den Wechsel zu einem Tool meist der größte Zeitverlust.

Wenn du bereits bei Claude Code angekommen bist, dir der Einstieg aber noch zu technisch ist: Ich habe einen kostenlosen, 29-seitigen Guide erstellt, der konkrete Befehle, Prompts, Mini-Projekte und einen Lernpfad für die ersten Wochen enthält. Wenn du das Thema nicht nur verstehen, sondern wirklich in die eigene Arbeit integrieren willst, ist das vielleicht ein ganz guter Einstieg.

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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.

Auto-Modus für Claude Code

Claude Code bekommt einen neuen Auto-Modus, der als Mittelweg zwischen ständigen Bestätigungen und dem Überspringen aller Berechtigungen funktioniert. Ein Klassifizierer prüft dabei jeden Befehl auf potenzielle Risiken und lässt sichere Aktionen automatisch durchlaufen, während riskante blockiert werden.

Der Impact von Auto-Modus

Ich finde vor allem diesen Perspektivwechsel interessant: Freigaben bremsen den Arbeitsfluss, aber es geht nicht darum, Kontrolle leichtfertig abzugeben. Das wird besonders für Teams relevant, die KI wirklich im Alltag einsetzen, weil aus einem kurzen Demo-Moment langsam belastbare Produktivität entsteht. Der eigentliche Unterschied zeigt sich oft nicht in einer einzelnen Abfrage, sondern in den vielen kleinen Unterbrechungen, die sich über den Tag summieren.

Der größere Einflussfaktor liegt für mich aber an einer anderen Stelle. Solche Systeme verschieben die Frage von „Darf die KI überhaupt selbst etwas tun?” zu „Welche Entscheidungen kann sie verlässlich übernehmen und wo braucht es weiterhin den Menschen?”.

TurboQuant – Google entwickelt effiziente Kompressionstechnik für KI-Modelle

Mit TurboQuant hat Google eine Kompressionstechnik entwickelt, die Vektordaten in KI-Modellen auf 3 Bit reduziert und dabei bis zu 6-fach schnellere Verarbeitungszeiten erreicht.

Wenn Effizienz die Infrastruktur plötzlich verändert

TurboQuant verändert, wie Modelle intern mit Informationen umgehen, grundlegend. Wenn sich die Repräsentation von Vektordaten so stark verdichten lässt, ohne dass die Qualität sichtbar leidet, hat das direkte Folgen für Kosten, Geschwindigkeit und Skalierung. Gerade bei Anwendungen, die heute noch an Latenz, Speicher oder Tokenmengen scheitern, könnte dies plötzlich neue Spielräume schaffen.

Warum ist das mehr als nur ein neues Modell-Detail?

Wir reden oft so, als wäre das Transformer-Modell schon der Endzustand, dabei zeigt genau diese Forschung, dass sich auch das Fundament weiter verschiebt. Sobald sich diese Basistechnologie verändert, wirkt sich das nicht isoliert aus, sondern auf alles, was darauf aufbaut: von der Infrastruktur über das Produktdesign bis hin zur Frage, welche KI-Anwendungen wirtschaftlich überhaupt sinnvoll sind. Genau deshalb lohnt sich der Blick auf solche Themen, auch wenn sie auf den ersten Blick sehr abstrakt klingen.

OpenAI beendet Sora-App – Auswirkungen auf Disney-Investment

OpenAI stellt die KI-Video-App Sora ein, was den geplanten Milliarden-Deal mit Disney hinfällig macht. Die Entscheidung könnte durch den Wettbewerbsdruck von Konkurrenten wie Anthropic und Google beeinflusst sein.

Produkt oder Plattform?

Daran lässt sich gut erkennen, wie schwierig die Produktstrategie im KI-Markt ist. Soll ich eine einzelne App entwickeln, die ein konkretes Problem löst, oder eine Plattform, auf der viele andere Produkte entstehen? Eine Video-App ist am Ende nur ein Feature, doch ein starkes Videomodell kann eine ganze Industrie verändern, wenn es in bestehende Tools, Arbeitsabläufe und Plattformen integriert wird. Vielleicht sehen wir hier genau diese Verschiebung.

Was bedeutet das für den Markt?

Für Unternehmen wie Disney ist das mehr als nur ein gescheiterter Deal, denn damit stellt sich auch die Frage, auf wen man sich technologisch langfristig verlässt. Gleichzeitig zeigt sich, wie schnell sich Prioritäten in der KI-Welt ändern können, wenn sich Modelle, Infrastruktur und Wettbewerb im Monatsrhythmus verschieben. Für mich ist das ein gutes Beispiel dafür, dass im KI-Markt nicht die einzelne App gewinnt, sondern die Firma, die die Basistechnologie kontrolliert.

ARC-AGI-3 – Neuer Benchmark testet KI-Agenten wie Menschen

ARC-AGI-3 ist ein interaktiver Benchmark, bei dem KI-Agenten durch Erfahrung in neuen Umgebungen lernen müssen – ohne vorgeladenes Wissen oder Textanweisungen. Der Test misst, wie effizient Agenten im Vergleich zu Menschen Fähigkeiten erwerben und sich über Zeit anpassen können.

Warum es diesen Benchmark überhaupt gibt

ARC ist entstanden, weil viele klassische KI-Benchmarks letztlich nur testen, ob ein Modell trainierte Muster wiedererkennt, aber nicht, ob es wirklich neue Probleme versteht. Die Idee ist hier eher, zu schauen, ob ein System mit völlig neuen Situationen umgehen kann: Muster erkennen, Hypothesen bilden, ausprobieren, scheitern und daraus lernen – fast so wie ein Mensch bei einem neuen Spiel. Die Tatsache, dass es inzwischen Version 3 gibt, zeigt auch, dass man erkannt hat, wie schnell Modelle lernen, Benchmarks zu „lösen“, ohne unbedingt intelligenter zu werden.

Was ist daran eigentlich spannend?

Solche Benchmarks zeigen immer ganz gut, dass wir vielleicht an manchen Stellen in KI-Systemen Fähigkeiten sehen, die wir so gar nicht explizit programmiert haben, während andere Dinge, die für Menschen trivial sind, immer noch erstaunlich schwer bleiben. Genau diese Mischung macht das Feld so unvorhersehbar, weil Fortschritt nicht linear, sondern in Sprüngen passiert – und oft in Bereichen, mit denen vorher kaum jemand gerechnet hat.

NVIDIA, Disney Research und Google DeepMind entwickeln eine Physik-Engine für Roboter.

Mit „Newton” haben NVIDIA, Disney Research und Google DeepMind eine Physik-Engine entwickelt, mit der Roboter Bewegungen und Kräfte in der realen Welt besser simulieren und lernen können. Die Plattform soll das Training von Robotern in Simulationen beschleunigen und später in realen Robotersystemen eingesetzt werden.

Warum wird Simulation gerade so wichtig?

Ein großes Problem in der Robotik ist nicht die KI selbst, sondern die reale Welt. Das Training mit echten Robotern ist langsam, teuer und fehleranfällig. Deshalb findet ein Großteil des Lernens in Simulationen statt. Werden diese Simulationen physikalisch genauer und gleichzeitig schneller, können plötzlich viel mehr Trainingsdurchläufe durchgeführt werden. Das ist oft wichtiger als ein minimal besseres Modell.

Robotik und das Daten- und Simulationsproblem

Ich habe das Gefühl, dass sich gerade die einzelnen Bausteine zusammensetzen: bessere Modelle, bessere Simulationen, bessere Hardware. Lange war Robotik vor allem ein Hardwareproblem, jetzt wird es zunehmend ein Daten- und Simulationsproblem. Wenn die Simulation gut genug ist, könnte dies der Moment sein, in dem die Robotik ähnliche Sprünge macht wie die Sprachmodelle in den letzten Jahren.

Anthropic entwickelt Claude Mythos – Neues KI-Modell mit "beispiellosen" Cybersecurity-Risiken

Anthropic hat bestätigt, dass das Unternehmen ein neues Claude-Modell trainiert hat und es bereits mit „Early-Access“-Kunden testet. Auslöser war ein versehentlich öffentlich zugänglicher Daten-Cache, in dem Fortune Entwürfe und Materialien fand – inklusive Hinweisen auf den Namen „Claude Mythos“ sowie eine neue Modell-Tier-Bezeichnung „Capybara“, die offenbar dasselbe zugrunde liegende Modell beschreibt.

Wenn Anthropic selbst so klar Cybersecurity als zentrales Thema setzt, ist das ein starkes Signal: Diese Modellgeneration wird nicht nur beim Programmieren und logischen Denken zulegen, sondern auch bei Dingen, die schnell „dual use“ werden können. Für dich heißt das vor allem: Wenn du Security-Verantwortung trägst (oder Software entwickelst), lohnt es sich, jetzt schon Prozesse für schnelleres Vulnerability-Scanning, Patch-Zyklen und Red-Teaming zu schärfen – denn die Anbieter planen den Rollout offensichtlich mit angezogener Handbremse und Fokus auf Abwehr.

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snipKI Spotlight 😎

Jede Woche posten wir Webinarankündigungen, unsere Lieblingssnips, kurze Umfragen oder stellen unsere snipKI-Autoren vor. Mehr über snipKI erfahren

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👀 Webinarrückblick: 800 Anmeldungen und ein richtig starker Deep Dive

Mit über 800 Anmeldungen, 2,5 Stunden Deep Dive und extrem vielen guten Fragen aus der Runde hat unser snipKI-Webinar mit unserem Gast Kevin Indig eindrucksvoll gezeigt, wie groß das aktuelle Interesse am Thema KI und Suche ist. Danke an alle, die dabei waren – das nächste öffentliche Webinar steht schon in den Startlöchern und natürlich wirst du hier darüber erfahren.

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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.

• Jensen Huang beschreibt NVIDIA als KI-Fabrik: Im Podcast mit Lex Fridman sagt Jensen Huang fast nebenbei, dass wir AGI im Grunde erreicht hätten. Ob man das so nennen will, ist für mich aber fast zweitrangig, weil die spannendere Frage ohnehin eine andere ist: Was machen Unternehmen eigentlich mit Modellen, die heute schon mehr können, als viele Prozesse überhaupt vorsehen? NVIDIA steht mit seiner Entwicklung vom GPU-Hersteller zur kompletten KI-Infrastruktur ziemlich genau für diesen Moment, in dem nicht mehr das Modell der Engpass ist, sondern die Fähigkeit, es sinnvoll in Arbeit, Systeme und Entscheidungen zu übersetzen.

• OpenAI erzielt mit ChatGPT-Werbung einen Jahresumsatz von über 100 Millionen Dollar: OpenAI hat mit einem Werbetest in ChatGPT in den USA innerhalb von sechs Wochen einen Jahresumsatz von über 100 Millionen Dollar erreicht und arbeitet bereits mit über 600 Werbekunden zusammen. Die Anzeigen erscheinen nur bei Nutzern der Free- und Go-Version, sind von den Antworten getrennt und sollen international ausgeweitet werden.

• China stoppt Manus-Gründer nach Meta-Deal: Die chinesischen Behörden haben die Gründer des KI-Start-ups Manus an der Ausreise gehindert, während die rund zwei bis drei Milliarden Dollar schwere Übernahme durch Meta geprüft wird. Die Behörden untersuchen, ob der Deal gegen Investitionsregeln verstößt. Meta gibt an, alle gesetzlichen Vorgaben eingehalten zu haben.

• KI wird zur neuen Basiskompetenz im Beruf: Laut dem „Skills Economy Report 2026” ist die Nachfrage nach KI- und Machine-Learning-Kompetenzen seit 2023 um 245 Prozent gestiegen. Dadurch werden klassische Routinetätigkeiten wie Datenerfassung oder einfache Buchhaltung verdrängt. Gleichzeitig werden Soft Skills wie emotionale Intelligenz, Resilienz und Leadership wichtiger, da sich Jobprofile verändern, ohne dass Jobs insgesamt verschwinden.

• Mozilla testet eine Wissensplattform für KI-Agenten: Ein Mozilla-Entwickler hat mit „cq” ein Projekt vorgestellt, das wie ein Stack Overflow für KI-Agenten funktionieren soll und ein zentrales Problem von Coding-Agenten adressiert. Laut Ars Technica soll die Plattform Wissen und Lösungen zwischen Agenten teilen. Der Bericht verweist jedoch auch auf offene Probleme, die vor einer breiten Nutzung gelöst werden müssen.

• Fraunhofer entwickelt KI für Chipdesign und KI Chips: Das Fraunhofer IAF entwickelt spezialisierte KI-Chips sowie KI-Methoden, die den Entwurf von Mikrochips automatisieren, beschleunigen und effizienter machen sollen. Im Forschungszentrum „Chip AI” in Heilbronn arbeiten Forschung und Industrie gemeinsam an energieeffizienter KI-Hardware, neuromorphen Prozessoren und sicheren Chipdesign-Prozessen.

• Studie analysiert autonomen AI Scientist: In einer begutachteten Studie wird das System „AI Scientist” untersucht, das eigenständig Hypothesen formuliert, Experimente durchführt und wissenschaftliche Arbeiten schreibt. Die Analyse zeigt die Stärken des Systems bei der Automatisierung von Forschungsschritten, aber auch seine Grenzen, wie beispielsweise Fehleranfälligkeit und den Bedarf an menschlicher Kontrolle.

• Reddit führt eine Verifizierung für verdächtige Accounts ein: Künftig wird Reddit Accounts mit verdächtigem oder automatisiertem Verhalten auffordern, zu bestätigen, dass ein Mensch hinter dem Account steht. Damit soll Bot-Aktivität reduziert werden. Die Verifizierung soll nur in seltenen Fällen erfolgen. Erlaubte Bots werden gekennzeichnet und KI-generierte Inhalte bleiben weiterhin erlaubt.

• Arm entwickelt neue CPU für KI Rechenzentren mit Meta: Arm arbeitet an einer neuen CPU-Generation, die speziell für große KI-Anwendungen und Rechenzentren entwickelt wird. Meta gehört zu den ersten Kunden. Das Ziel besteht darin, die wachsenden Anforderungen von KI-Workloads effizienter zu verarbeiten und eine Alternative zu bisherigen Serverprozessoren zu bieten.

• Spotify testet Tool gegen falsche KI Songs unter Künstlernamen: Das neue Tool soll verhindern, dass KI-generierte Songs fälschlich bekannten Künstlern zugeordnet werden. Hintergrund ist, dass zunehmend KI-Musik unter echten Künstlernamen hochgeladen wird, was zu falschen Zuordnungen und Problemen bei den Tantiemen führt.

• Gimlet Labs verteilt KI-Inferenz auf mehrere Chips: Das Unternehmen hat eine Software entwickelt, die KI-Workloads parallel auf verschiedene Hardwaretypen wie CPUs, GPUs und Speichersysteme verteilt. Dadurch wird die Inferenz effizienter. Das Start-up hat dafür eine Series-A-Finanzierung über 80 Millionen Dollar eingesammelt und richtet sich mit seinem Angebot an große Modellanbieter und Rechenzentren.

• Apple verdient an KI-Apps, ohne selbst KI zu nutzen: Das Unternehmen erhält zwischen 15 und 30 Prozent Provision auf Abonnements und Käufe im App Store, sodass es auch an generativen KI-Apps verdient. Im Jahr 2025 kamen so rund 900 Millionen US-Dollar zusammen, und 2026 könnte erstmals die Marke von einer Milliarde US-Dollar erreicht werden.

• Neuer KI-Fonds macht Nathan Benaich zu Europas größtem Einzelinvestor: Der Investor, der bereits in europäische KI-Firmen wie Black Forest Labs, Eleven Labs und Wayve investiert hat, legt nun einen neuen Millionenfonds auf. Mit diesem will er weitere KI-Start-ups in Europa und Nordamerika finanzieren und wird damit zum größten Einzelinvestor für KI in Europa.

• KI-Chatbots treiben die Zahl der Beschwerden bei den Datenschützern in die Höhe: So ist die Zahl der Beschwerden beim hessischen Datenschutzbeauftragten im Jahr 2025 auf über 6.000 Fälle gestiegen. Ein Grund dafür ist, dass KI-Chatbots den Nutzern empfehlen, sich an die Behörde zu wenden, und ihnen dabei helfen, ihre Beschwerden direkt zu formulieren. Die Behörde begrüßt das gestiegene Interesse am Datenschutz, warnt aber vor Überlastung, da die Zahl der Mitarbeitenden unverändert geblieben ist.

• Deutschland nutzt KI im Gesundheitswesen zu wenig: Die Gesundheitsökonomin Ariel Stern sieht großes Potenzial für KI in diesem Bereich, etwa bei früher Diagnostik und effizienterer Versorgung. Doch Deutschland nutzt diese Möglichkeiten bisher zu wenig. Gründe dafür sind vor allem Datenschutzbedenken, die fehlende Integration in den medizinischen Alltag und ein Gesundheitssystem, das technologisch deutlich zurückliegt.

• KI-Wahnvorstellungen werfen neue Haftungsfragen auf: Die aktuelle Forschung kann bisher nicht klären, ob Chatbots Wahnvorstellungen auslösen oder bereits bestehende psychische Probleme nur verstärken. Diese Unterscheidung ist wichtig, da sie Auswirkungen auf Gerichtsverfahren und künftige Sicherheitsregeln bei KI-Chatbots haben wird.

• KI ist nicht im menschlichen Sinne intelligent: Laut dem KI-Entwickler Luc Julia berechnen heutige KI-Systeme vor allem Wahrscheinlichkeiten und erkennen Muster, können aber nicht wirklich verstehen oder denken. Er warnt davor, KI mit menschlicher Intelligenz zu verwechseln, da dies zu falschen Erwartungen und Fehlentscheidungen führen könne.

• Sachverständige fordern Änderungen bei KI Aufsicht in Deutschland: Einerseits begrüßen sie, dass die Bundesnetzagentur die zentrale Marktaufsicht für die KI-Verordnung übernehmen soll. Andererseits sehen sie Nachbesserungsbedarf bei den Zuständigkeiten, der Koordination und den Reallaboren. Vor allem die geplante Aufteilung auf viele Behörden und die fehlenden klaren Koordinierungsmechanismen werden kritisiert, da diese zu komplexen Verfahren und Nachteilen für Unternehmen führen könnten.

• KI wird in Galerien oft ohne Regeln genutzt: Eine Umfrage der Kunstplattform First Thursday unter mehr als 100 Galerieprofis in Europa, Großbritannien und den USA zeigt, dass 84 Prozent KI in ihrer täglichen Arbeit einsetzen, aber nur acht Prozent über entsprechende Richtlinien verfügen. KI wird vor allem für Texte, Verwaltung, Marktforschung und Sammlerrecherche genutzt, oft über private Konten. Laut First Thursday bringt dies sensible Daten außerhalb der Kontrolle der Galerien.

• Axiom entwickelt KI Tool für Mathematikforschung: Das Start-up Axiom Math hat ein KI-System veröffentlicht, das Mathematiker:innen bei Beweisen, Berechnungen und der Entwicklung neuer Theorien unterstützen soll. Das Tool wird kostenlos bereitgestellt, es ist jedoch noch unklar, ob es die Forschung tatsächlich deutlich beschleunigt.

• Theater und Forschung testen KI auf der Bühne: In Magdeburg wurde ein Institut gegründet, in dem Theatermacher und Wissenschaftler gemeinsam den Einsatz von KI auf der Bühne erforschen und neue Inszenierungsformen entwickeln. Gleichzeitig soll KI dabei helfen, Barrieren abzubauen und beispielsweise Menschen mit Sehbeeinträchtigungen einen besseren Zugang zum Theater zu ermöglichen.

• TikTok und Samsung stehen in der Kritik, da sie die Kennzeichnung von AI-generierten Inhalten in Werbeanzeigen vernachlässigen. Trotz Mitgliedschaft in der Content Authenticity Initiative fehlt oft die klare Kennzeichnung, was für Verwirrung bei den Nutzern sorgt.

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Tools & Tool-Updates 🛠️ 

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

• Gemini API Skills schließen Wissenslücke bei Coding-Agenten: Google DeepMind hat Agent Skills entwickelt, die die Erfolgsrate von Gemini 3.1 Pro bei Coding-Aufgaben von 28% auf 99% steigern, indem sie aktuelle SDK-Informationen und Best Practices bereitstellen. Die lightweight Lösung hilft KI-Modellen, trotz ihres fixierten Trainingswissens mit schnellen Änderungen in der Softwareentwicklung Schritt zu halten.

• ClawTeam – Koordinationswerkzeug für mehrere KI-Coding-Agenten: ClawTeam ist ein CLI-Tool, mit dem du mehrere KI-Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex gleichzeitig steuern und ihre Aufgaben über ein gemeinsames Task-Board koordinieren kannst. Die Agenten arbeiten dabei mit echten Git-Repositories und können Aufgaben untereinander übergeben.

• Kimodo – KI generiert realistische 3D-Bewegungen für Menschen und Roboter: NVIDIA hat Kimodo entwickelt, ein KI-Modell, das auf 700 Stunden Bewegungsdaten trainiert wurde und hochwertige 3D-Animationen für Menschen und humanoide Roboter erzeugt. Du kannst die Bewegungen mit Text-Befehlen und verschiedenen Parametern wie Wegpunkten oder Gelenkpositionen steuern, was besonders für Robotik-Anwendungen und Animationen nützlich ist.

• Google Search Live mit Gemini 3.1 Flash Live weltweit verfügbar: Google hat Search Live in über 200 Ländern ausgerollt und ermöglicht dir interaktive Gespräche mit der Suche per Sprache und Kamera. Das neue Gemini 3.1 Flash Live Modell macht Konversationen natürlicher und unterstützt mehrere Sprachen gleichzeitig.

• Figma integriert KI-Agenten direkt in die Canvas-Oberfläche: Figma ermöglicht es KI-Agenten wie Claude Code oder Codex, direkt auf der Canvas-Oberfläche zu arbeiten und dabei auf bestehende Design-Systeme zuzugreifen. Mit sogenannten "Skills" können Teams festlegen, wie Agenten ihre Design-Richtlinien und Standards anwenden sollen.

• Optimierte Produktsuche in ChatGPT: Mit der neuen Funktion von ChatGPT kannst du Produkte visuell durchsuchen und direkt vergleichen, was das Shoppen erheblich vereinfacht. Das erweiterte Agentic Commerce Protocol sorgt dafür, dass du umfassendere und aktuellere Produktinformationen erhältst, was das Einkaufen effizienter und nahtloser macht.

• One – Open-Source-Plattform für KI-Agenten mit 47.500+ App-Integrationen: One ist eine zentrale Plattform, die KI-Agenten Zugriff auf über 250 Apps wie Gmail, Slack oder HubSpot gibt und dabei Authentifizierung, Workflow-Ausführung und Monitoring übernimmt. Das Unternehmen hat die weltweit größte App-Wissensdatenbank als Open Source veröffentlicht und bietet ein CLI-Tool, mit dem Agenten ohne manuelle API-Integration Aktionen über verschiedene Plattformen hinweg ausführen können.

• Cline Kanban – Mehrere Code-Agenten in einem Interface koordinieren: Cline Kanban ist ein Open-Source-Tool, das verschiedene KI-Programmier-Agenten wie Claude Code oder Codex in einer Board-Ansicht zusammenführt, sodass du mehrere Aufgaben parallel erstellen, verknüpfen und überwachen kannst, ohne zwischen Terminals wechseln zu müssen.

• Lovable integriert KI-gestützte Penetrationstests von Aikido für mehr App-Sicherheit: Lovable bietet mit Aikido automatisierte Penetrationstests für nur 100 Dollar an, die in wenigen Stunden echte Sicherheitslücken aufdecken und dir einen prüffähigen Bericht für SOC 2 oder ISO 27001 liefern. Du kannst gefundene Schwachstellen direkt in Lovable mit einem Klick beheben lassen.

• Alibaba startet das KI-Sourcing-Tool Accio: Accio ist eine KI-gestützte B2B-Suchmaschine, mit der Unternehmen Produkte, Lieferanten und Marktdaten über eine zentrale Plattform finden und vergleichen können. Das System kombiniert eine KI-Suche, eine Produktdatenbank im Wiki-Stil sowie einen KI-Agenten für Beschaffung, Analyse und Lieferantenkommunikation.

• Renoise startet API für KI Videoproduktion: Die speziell für KI-Agenten entwickelte Video-Generation-API von Renoise integriert Videoproduktion direkt in automatisierte Workflows. Die Plattform ermöglicht es, Videoproduktionen nicht mehr manuell zu bearbeiten, sondern KI-gesteuert zu generieren und zu automatisieren.

• Codex Plugins – Wiederverwendbare KI-Workflows verpacken und teilen: OpenAI führt Codex Plugins ein, mit denen du Skills, App-Integrationen und MCP-Server in einem installierbaren Paket bündeln kannst. Damit lassen sich Workflows einfacher über Projekte und Teams hinweg nutzen und durch ein Marketplace-System verteilen.

• FLUX.2-Bildgenerierung in unter 1 Sekunde durch Modular 26.2: Modular veröffentlicht Version 26.2 ihrer KI-Plattform, die Bildgenerierung mit FLUX.2-Modellen um das 4-fache beschleunigt und dabei über 5-fach niedrigere Gesamtkosten als bisherige Lösungen bietet. Außerdem wurde Mojo um spezielle Funktionen für KI-gestützte GPU-Kernel-Entwicklung erweitert, wobei Coding-Agenten wie Claude jetzt besser hochperformante Code schreiben können.

• Luma stellt Uni-1 vor – Multimodales KI-Modell für intelligente Bildgenerierung: Luma AI hat Uni-1 veröffentlicht, ein multimodales KI-Modell das Text und Bilder versteht und dabei räumliches Denken, Szenen-Vervollständigung und referenzbasierte Bildgenerierung beherrscht. Das Modell führt in menschlichen Bewertungen bei Stil-Editing und referenzbasierter Generierung und kostet etwa 9 Cent pro generiertem 2048px-Bild.

• Ab sofort können KI-Agenten wie Claude Code oder Codex direkt in Figma-Dateien arbeiten und dabei dein Design-System nutzen. Mit dem neuen "Skills"-Feature kannst du Agenten anleiten, wie sie mit deinen Design-Konventionen arbeiten sollen – einfach über Markdown-Dateien, ohne Code schreiben zu müssen.

• CapCut hat seine KI-Videofunktion Dreamina Seedance 2.0 für Nutzer in Europa, Kanada, Australien und vielen weiteren Regionen freigeschaltet und bietet jedem einen kostenlosen Test in der App, Desktop- und Web-Version an.

• Skywork AI präsentiert Matrix-Game 3.0, ein KI-Modell das interaktive Videos in 720p mit bis zu 40 Bildern pro Sekunde in Echtzeit erzeugen kann und dabei durch ein Gedächtnissystem konsistente Szenen über mehrere Minuten hinweg beibehält. Das System kombiniert synthetische Trainingsdaten aus der Unreal Engine mit Spieleaufnahmen und nutzt spezielle Trainingsmethoden, die dem Modell beibringen, eigene Fehler zu korrigieren.

• PSDesigner ist ein System, das den kreativen Workflow menschlicher Designer nachahmt und es ermöglicht, hochwertige Design-Dateien durch autonome Integration und Verfeinerung von Elementen zu erstellen. Ein spezielles Dataset namens CreativePSD unterstützt das Lernen professioneller Designprozesse, um Nicht-Spezialisten die Erstellung von Produktionsqualität zu ermöglichen.

• Clonk ist eine Mac-App, die mit KI-Agenten wie Claude und Codex arbeitet, um vollständige Apps automatisch zu erstellen und zu deployen. Du kannst deine eigenen API-Schlüssel nutzen und die App bietet vorgefertigte Templates für SaaS, Mobile Apps und Backends – ohne zusätzliche Kosten für KI-Nutzung.

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