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Die KI-BUSINESS Lounge ...

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3 contributions to Die KI-BUSINESS Lounge ...
Neues KI Tool / Testuser gesucht
Das letzte KI-Cafe letzte Woche hat mich so inspiriert, dass ich als Dödel ohne Programmierkenntnisse eine Anwendung mit Claude Code gebaut habe. Jetzt teste ich gerade das KI Tool und suche ehrliches Feedback aus dieser Runde, die KI wirklich versteht. https://www.sigmacommunication.de/linkedin-content-assistent Der SIGMA LinkedIn Content Assistant scannt RSS-Feeds aus über 120 kuratierten Quellen (SWP, IISS, Foreign Policy, MIT Technology Review u.a.), liest aktuelle Artikel, destilliert drei Kernpunkte. Dann stellt er die Artikel zur Auswahl, zu welchem man einen Kommentar schreiben lassen möchte. Er erstellt daraus drei fertige LinkedIn-Posts. Auf Wunsch in einem voreingestellten oder dem eigenen Schreibstil. Kein KI-Brei. Kein "10 Gründe warum...". Journalistisch grundiert, meinungsstark, LinkedIn-optimiert. Wer testen möchte: kurze Mail an info@sigmacommunication.de genügt. Zugangsdaten kommen umgehend. Kostenlos, kein Abo. Ich freue mich auf kritisches Feedback. 🔗 sigma-linkedin.streamlit.app
1 like • Mar 20
Danke für Euer Interesse. Ich habe mittlerweile zwei Tools da draußen. Für den LinkedIn Content Assistant bitte ich um eine kurze E-Mail; dann sende ich die Zugangsdaten zu. Weitaus weiter entwicklet ist der https://redenschreiben.ai/ Hier habe ich die Prozesse bereits automatisiert, sodass ihr euch einfach registrieren könnt und dann sofort loslegen dürft.
1 like • Mar 20
Streamlit hat mir Claude empfohlen. Sende mir gerne eine E-Mail, dass teile ich dir Zugangsdaten mit.
[Etwas Länger] KI als Produktivitäts-Falle ...
... warum KI uns nicht mehr Freizeit bringt (und wie wir nicht an unseren eigenen Träumen ausbrennen) Heute Nacht wurde ich wach ... und es hat mich ein Gedanke nicht mehr losgelassen ... warum führt KI nicht zu mehr Freiraum, wie wir es alle postulieren ... warum arbeiten wir eher mehr als weniger ... wohin führt das .. und was können wir dagegen tun .. daher hier ein etwas längerer Beitrag ... denn, wir alle haben es in den letzten Wochen gemerkt: Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz fühlt sich aktuell so an, als würde man versuchen, aus einem Feuerwehrschlauch zu trinken. Jeden Tag neue Tools, neue Modelle, neue Möglichkeiten. Aber warum fühlt sich das so überwältigend an? Und warum arbeiten wir eigentlich mehr statt weniger, obwohl uns die KI doch so viel Arbeit abnimmt? Lass uns mal tief in die Mechanik hinter diesem Wahnsinn eintauchen. Schnallt euch an, es wird ein bisschen philosophisch, wirtschaftlich und am Ende sehr, sehr persönlich. 🔥 1. Unser Gehirn vs. Exponentielles Wachstum Das Kernproblem unserer aktuellen Überforderung ist biologisch: Der Mensch denkt linear. Technologie wächst exponentiell. Um zu verstehen, was das bedeutet, lass uns zwei klassische Gedankenexperimente machen: ➡️ Beispiel 1: Der magische Cent Stell dir vor, ich biete dir zwei Optionen an: Option A: Ich gebe dir heute sofort 1 Million Euro in bar. Option B: Ich gebe dir heute 1 Cent und verdopple den Betrag jeden Tag für 30 Tage lang. Unser linear denkendes Gehirn schreit sofort: "Nimm die Million!" Aber wenn wir den Cent nehmen und exponentiell verdoppeln (Tag 1: 1 Cent, Tag 2: 2 Cent, Tag 3: 4 Cent...), haben wir an Tag 30 unfassbare 10,7 Millionen Euro. Die Magie des exponentiellen Wachstums passiert unbemerkt im Hintergrund, bis die Kurve am Ende plötzlich senkrecht nach oben schießt. ➡️ Beispiel 2: Die 30 Schritte Wenn du 30 lineare Schritte machst, stehst du auf der anderen Straßenseite (ca. 30 Meter). Wenn du 30 exponentielle Schritte machst (1 Meter, 2 Meter, 4 Meter, 8 Meter...), bist du nach 30 Schritten nicht am Ende der Straße. Du bist über 26 Mal um die ganze Erde gelaufen.
[Etwas Länger] KI als Produktivitäts-Falle ...
7 likes • Mar 2
KI schafft Zeit. Aber wohin fließt diese Zeit? Meistens direkt in das nächste Projekt. Ich bin selbst mittendrin: Assistenten testen, kleine Apps bauen, Workflows automatisieren. Der potenzielle Zeit-Gewinn ist spürbar. Und genau deshalb ist die Gefahr real. Wenn jede Idee umsetzbar wird, wächst die Liste nicht kürzer, sie wächst schneller. Was hilft, sind keine philosophischen Grundsatzbeschlüsse, sondern schlichte Gewohnheiten. Drei Dinge, die ich seit Jahren praktiziere und die durch KI nicht weniger relevant geworden sind: Erstens: feste Arbeitszeiten, auch als Selbstständiger. Nicht als Disziplinfrage, sondern als Rahmen, der Entscheidungen abnimmt. Zweitens: das bewusste Abschließen von Tagewerken, auch wenn "noch ein Feature" möglich wäre. Drittens: Pausen einplanen, bevor die Erschöpfung sie erzwingt. Das klingt banal. Ist es aber nicht. Denn KI kennt keine Müdigkeit und keine Feierabendstimmung. Wir Menschen schon. Diesen Unterschied zu respektieren ist keine Schwäche, es ist Lebenserfahrung. 22 Jahre Selbstständigkeit haben mir beigebracht: Wer zu lange ohne Pause durchläuft, arbeitet irgendwann gegen sich selbst. Das Werkzeug ändert sich. Die Biologie nicht.
„AI first“ – aber mit wessen KI eigentlich?
Die EU ruft das Zeitalter der „AI first“-Strategie aus. Eine Milliarde Euro sollen mobilisiert werden. Ziel: Schlüsselindustrien transformieren, Innovationslücken zu China und den USA schließen. Von Gesundheit über Energie bis hin zu Mobilität und Raumfahrt. Klingt nach Aufbruch. Ist es aber? Denn so richtig will die Euphorie nicht überspringen. Nicht weil die Idee schlecht wäre. Sondern weil die operative Realität dagegensteht. Die Frage ist nicht: Wo wollen wir KI einsetzen? Die Frage ist: Womit? Und wie? Europa hat keinen souveränen Tech-Stack. Die relevanten Modelle kommen von OpenAI, Google, Anthropic, Meta. Die Basistechnologie liegt ... Stand heute ... außerhalb unseres Machtbereichs. Und die wenigen europäischen Open-Source-Initiativen werden von US-Investoren finanziert. Heißt: Wenn wir KI in unsere Verwaltungen, Behörden, Krankenhäuser oder Bauämter bringen, dann bauen wir digitale Souveränität auf einer amerikanischen GPU-Infrastruktur ... betrieben mit Modellen, die nicht hier trainiert wurden, und abgesichert mit Datenschutzrichtlinien, die wir in Brüssel verabschiedet, aber nicht im Backend implementiert haben. Was wir bekommen, ist nicht „AI first“, sondern „API first“ – angebunden an Systeme, die nicht uns gehören. Die Vorstellung, dass eine Milliardenoffensive die Lücke schließt, ist politisches Storytelling. Es fehlt an Infrastruktur, an Talenten, an Kapital und ... vielleicht am entscheidendsten ... an Umsetzungskompetenz innerhalb der Systeme. Es gibt keine technische Schuldenbremse in den Amtsstuben. Stattdessen: Formularprozesse auf PDF-Basis und Cloudlösungen auf Papier genehmigt. Was also tun? Statt in neue Narrative zu investieren, bräuchte es drei Dinge: 🔥 Technologische Klarheit: Welche Modelle sollen konkret eingesetzt werden? Lokal? Open Source? Europäisch? Oder weiterhin aus dem Silicon Valley? 🔥 Architektonische Souveränität: Wer kontrolliert die Rechenzentren, Schnittstellen, Trainingsdaten und Layer? Die Antwort entscheidet über Abhängigkeit oder Selbstbestimmung.
„AI first“ – aber mit wessen KI eigentlich?
5 likes • Oct '25
Guter Einwand TJ: Wer „AI first“ sagt, muss auch „Womit?“ und „Wie?“ beantworten. Europa steht dabei nicht mit leeren Händen da. Wir haben Unternehmen mit eigenen Modellen (zum Beispiel Mistral in Frankreich, Aleph Alpha in Deutschland, DeepL in Köln, Silo AI in Finnland mit dem offenen Sprachmodell „Poro“), offene Forschungsmodelle wie BLOOM (BigScience), Teuken-7B (OpenGPT-X/Fraunhofer) oder LeoLM (LAION/Hessian.AI) – und wir haben Sicherheitsspezialisten wie Giskard (Testen von KI) und Lakera (Schutz vor Prompt-Angriffen). Auf der Forschungsseite arbeiten unter anderem das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Fraunhofer-Gesellschaft, Helmholtz-Zentren, das ELLIS-Netzwerk sowie Inria in Frankreich an Grundlagen und Transfer. Auch die Infrastruktur ist vorhanden: Die European High-Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC) betreibt Supercomputer wie LUMI, LEONARDO, MareNostrum 5 und JUPITER; die geplanten AI Factories sollen Training, Feinabstimmung und Betrieb großer Modelle in Europa erleichtern. Mit Gaia-X und den gemeinsamen europäischen Datenräumen existiert zudem ein Rahmen, um Daten sicher und föderiert zu teilen. Der EU-AI-Act und das EU-AI-Office liefern Leitplanken für Risiko, Qualität und Aufsicht. Woran es hapert, ist weniger Technik als Orchestrierung. Drei Schritte würden reichen, um aus „AI first“ ein Betriebsmodell zu machen: 1. Klarer Modell-Korridor pro Domäne (Verwaltung, Gesundheit, Energie, Bau): vorrangig offene europäische Modelle; proprietäre Angebote nur, wenn nachweislich besser – mit Ausstiegsklauseln und Portierbarkeit. 2. Architektur-Souveränität: Training auf EuroHPC/AI-Factories, Feinabstimmung in zertifizierten nationalen Rechenzentren, Inferenz möglichst nahe an Behörden und Kliniken; Datenaustausch über Gaia-X-konforme Datenräume; „Security by default“ mit Tests, Red-Team-Übungen und Laufzeit-Schutz. 3. Exekution mit Zähnen: Jede Organisation bekommt eine oder einen Chief Algorithmic Officer (eine Führungskraft für KI-Einsatz), dazu eine 12- bis 24-Monats-Roadmap mit Kennzahlen für Durchlaufzeit, Fehlerquote und Compliance. Förderung wird an messbare Produktivitätsgewinne geknüpft – nicht an die Anzahl der Pilotprojekte. (Und ja: Formulare bleiben PDFs, aber Prozesse werden schneller.)
4 likes • Oct '25
https://www.industry-of-things.de/neue-ki-fabriken-europa-eu-kommission-investition-a-3a3d74945e07a5059ee68c3e198cd8bf/?cmp=nl-f979e949-1ba9-4fb2-88c0-80c31f860568&uuid=EB8E07C9-626B-409E-BF12735C0CC077E9
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Christian Gasche
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@christian-gasche-2595
30+ Erfahrung in U-Kommunikation, Redenschreiben

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Joined Jul 16, 2025
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