🔐 Kurzer Test: Frag mal ChatGPT nach einem Passwort. Du bekommst sowas: G7$kL9#mQ2&xP4!w Sieht stark aus. Jeder Passwort-Checker jubelt. Und trotzdem ist es gefährlich schwach. Warum? KI-Sprachmodelle funktionieren, indem sie immer das Wahrscheinlichste vorhersagen. Das macht sie gut beim Schreiben und Erklären. Bei Passwörtern ist genau das das Problem – denn sichere Passwörter brauchen echte Zufälligkeit. Die kann kein Chatbot liefern. Eine aktuelle Studie hat Claude 50 Mal nach einem Passwort gefragt. Ergebnis: Dasselbe Passwort kam 18 Mal. Das sind 36 Prozent – bei etwas, das "zufällig" sein soll. Was stattdessen funktioniert: → Passwortmanager wie Bitwarden (kostenlos) oder 1Password nutzen – die generieren echte Zufallspasswörter → Wo möglich: Passkeys aktivieren – kein Passwort, kein Problem → Immer: Zwei-Faktor-Authentifizierung einschalten KI ist ein mächtiges Werkzeug. Aber für Passwörter gibt es bessere. 💬 Habt ihr ChatGPT schon mal nach einem Passwort gefragt? Was kam raus?

OpenAI hat heute damit begonnen, GPT-5.3 Instant schrittweise auszurollen – sowohl in ChatGPT als auch über die API. Kein neues Mega-Modell diesmal, sondern ein gezieltes Update für den Alltag. Der Fokus liegt auf drei Bereichen: 🎯 Weniger unnötige Ablehnungen. Das Modell soll nicht mehr so oft Fragen abblocken, die es eigentlich problemlos beantworten kann. Auch der belehrende Unterton soll zurückgefahren werden. Wer ChatGPT regelmäßig nutzt, kennt das Problem. 💬 Besserer Gesprächsfluss. Antworten sollen prägnanter werden – weniger Wiederholungen, weniger überflüssige Einschränkungen, weniger „Aber bedenke, dass…"-Schleifen. 🌐 Smartere Web-Nutzung. Wenn ChatGPT im Web recherchiert, soll es die Ergebnisse besser mit eigenem Reasoning verknüpfen, statt einfach nur Links aufzulisten. Spannend dabei: OpenAI nennt inzwischen über 900 Millionen wöchentlich aktive Nutzer. Bei dieser Masse machen selbst kleine Verbesserungen in der Gesprächsqualität einen riesigen Unterschied. 👉 Meine Einschätzung: Das ist genau die Art von Update, die im Alltag mehr bringt als ein neues Flagship-Modell. Die meisten Leute nutzen ChatGPT nicht für komplexe Reasoning-Aufgaben, sondern für schnelle Hilfe beim Schreiben, Planen und Recherchieren. Wenn das flüssiger wird, merken das alle. Wer tiefer einsteigen will: OpenAI hat einen ausführlichen Blogbeitrag mit Videos veröffentlicht, in denen das Research-Team die Änderungen erklärt. https://www.youtube.com/watch?v=0pmnDimaXnQWas meint ihr – merkt ihr solche Feinabstimmungen im Alltag, oder achtet ihr eher auf die großen Modell-Sprünge?

Google hat gestern Gemini 3.1 Pro veröffentlicht – und der Name täuscht ein bisschen. Das ist kein kosmetisches Update, sondern ein echter Sprung nach vorne. Was ist neu? Der größte Unterschied liegt im Reasoning. Gemini 3.1 Pro erreicht beim ARC-AGI-2-Benchmark (dem härtesten Test für KI-Intelligenz) einen Score von 77,1 % – das ist mehr als doppelt so gut wie das vorherige Gemini 3 Pro. Kurz gesagt: Das Modell denkt tiefer, löst komplexere Probleme und kommt mit weniger Fehlern zum Ziel. Konkret verbessert hat sich: - Schlussfolgern und Problemlösen – komplexe Aufgaben, die mehrere Schritte erfordern - Coding und Software-Entwicklung – vor allem agentic Tasks, also Aufgaben, bei denen die KI selbstständig mehrere Schritte plant und ausführt - Multimodale Verarbeitung – Text, Bilder, Video, Audio, PDFs und ganze Code-Repositories in einem 1-Million-Token-Kontextfenster - Effizienz – weniger Output-Token bei gleichem oder besserem Ergebnis (Entwickler bei JetBrains berichten von 15 % besseren Ergebnissen gegenüber 3 Pro) Wer hat Zugang? Gerade noch im Preview-Status, aber schon breit verfügbar: - Im Gemini App für Google AI Pro und Ultra Nutzer - In NotebookLM (auch Pro/Ultra) - Für Entwickler über Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI und Android Studio - In GitHub Copilot ebenfalls schon in Preview Wann lohnt sich der Test für euch? Gemini 3.1 Pro ist dann interessant, wenn eine einfache Antwort nicht reicht. Ein paar Beispiele aus meiner Praxis: ✅ Du willst komplexe Themen visuell aufbereiten oder erklären lassen ✅ Du arbeitest mit großen Dokumenten, Datensätzen oder ganzen Ordnerstrukturen ✅ Du brauchst Code, der wirklich funktioniert – nicht nur syntaktisch korrekt ist ✅ Du willst KI-Agenten bauen, die selbstständig mehrstufige Aufgaben erledigen ✅ Du nutzt NotebookLM intensiv für Recherche oder Content-Produktion Für einfache Alltagsaufgaben (E-Mails, kurze Texte, schnelle Fragen) bleibt Gemini Flash die bessere Wahl – schneller und günstiger.

Leute, was in den letzten Tagen passiert ist, hat mich selbst überrascht. Nicht, weil KI-Agenten neu wären – darüber habe ich hier ja schon geschrieben. Sondern weil innerhalb weniger Tage gleich drei Tech-Giganten Milliarden auf den Tisch gelegt haben. Hier die Zusammenfassung. Was ist passiert? 🔹 OpenAI hat Peter Steinberger angeheuert – einen österreichischen Entwickler, der mit „OpenClaw" einen KI-Agenten gebaut hat, der über WhatsApp funktioniert. Fast 200.000 GitHub-Sterne, Millionen Nutzer – als Einzelkämpfer. Sam Altman nennt ihn ein „Genie". Gleichzeitig ist der „Agent Mode" jetzt direkt in ChatGPT eingebaut. 🔹 Meta hat das Startup Manus für über 2 Milliarden Dollar gekauft. Ihr erinnert euch an meinen Post über Manus? Die werden jetzt in WhatsApp, Instagram und Facebook integriert. Milliarden Nutzer bekommen potenziell Zugang zu einem vollwertigen KI-Agenten. 🔹 Anthropic (die Claude-Macher) hat am 24. Februar „Claude Cowork" gestartet – KI-Agenten für Unternehmen, die eigenständig Finanzanalysen erstellen, Verträge prüfen und HR-Aufgaben erledigen. Dazu haben sie das Startup Vercept gekauft, damit die KI Computerbildschirme „sehen" und bedienen kann. Was könnt ihr JETZT schon ausprobieren? ✅ ChatGPT Agent Mode: Im Eingabefeld auf „+" klicken → „Agent mode" wählen → Aufgabe beschreiben. Die KI öffnet einen Browser und arbeitet das ab. Funktioniert nur im Plus-Abo (ab 20$/Monat) und hat in der EU noch Einschränkungen. ✅ Manus (manus.im): Kann komplette Marktanalysen, illustrierte Dokumente oder Datenauswertungen erstellen – alles eigenständig. (Siehe auch mein eBook dazu, super Einstieg ins Thema) ✅ Perplexity: Gebt dem Ding eine Rechercheaufgabe und es liefert euch fertige Auswertungen mit Tabellen und Diagrammen. Meine Einschätzung 🎯 Die Technik funktioniert – für überschaubare Aufgaben richtig gut. Recherche, Preisvergleiche, Datenauswertungen: Da sind die Agenten schon heute beeindruckend. ⚠️ Aber: Gebt einem Agenten niemals sensible Aufgaben ohne Aufsicht. Kein Online-Banking, keine Vertragsabschlüsse. Die Technik ist noch jung, und es gibt reale Sicherheitslücken (Stichwort: Prompt Injection).

Perplexity hat gerade "Computer" gelauncht – und das ist ziemlich wild. Statt einem einzigen KI-Modell arbeiten hier bis zu 19 Modelle parallel an deiner Aufgabe. Wie ein KI-Projektteam, das du mit einem Satz briefst. So funktioniert's Du beschreibst, was du willst. Perplexity Computer zerlegt das automatisch in Teilaufgaben und verteilt sie an spezialisierte Agenten: - Claude Opus 4.6 → Steuerung & Code - Gemini → Deep Research - ChatGPT 5.2 → Aufgaben mit viel Kontext - Grok → schnelle kleine Jobs - Nano Banana & Veo 3.1 → Bilder & Videos Alles läuft parallel in der Cloud. Du kannst währenddessen was anderes machen und wirst benachrichtigt, wenn's fertig ist. Was kann das konkret? - Videos runterladen, zu Social-Media-Clips schneiden, Untertitel drauf – automatisch - Marktanalyse: ein Agent recherchiert, einer schreibt, einer macht Grafiken - eBay-Auktionen überwachen und dich per Slack/Mail benachrichtigen - Anbindung an 400+ Dienste (Notion, Dropbox, Gmail, Teams…) Du kannst sogar mehrere "Computer" parallel laufen lassen – an verschiedenen Projekten gleichzeitig. Was kostet das? Hier der Haken: Aktuell nur im Max-Abo (200 $/Monat). Dazu kommt erstmals eine verbrauchsbasierte Abrechnung – du bekommst 10.000 Credits/Monat, zum Start einmalig 20.000 Bonus-Credits (verfallen nach 30 Tagen). Warum Zusatzkosten? Wenn 19 Modelle von verschiedenen Anbietern gleichzeitig arbeiten und kommunizieren, verbraucht das enorm viele Tokens. Die Flatrate funktioniert bei dieser Art KI-Nutzung schlicht nicht mehr. Aber: Du kannst Ausgabenlimits setzen und steuern, welche Modelle eingesetzt werden. Pro- und Enterprise-Tarife sollen bald folgen. Perplexity Computer vs. OpenClaw Klingt beides nach autonomen KI-Agenten – ist aber grundverschieden: Perplexity Computer OpenClaw Läuft wo? Cloud (Sandbox) Lokal auf deinem Rechner Systemzugriff Nein, nur kontrollierte Konnektoren Voll – Dateien, Browser, Mails Sicherheit Hoch (isolierte Umgebung) Riskant (Sicherheitsexperten warnen) Technik nötig? Nein, läuft im Browser Ja, Kommandozeile & Konfiguration Kosten 200 $/Monat + Credits Kostenlos (Open Source) Modelle 19 Modelle orchestriert Frei wählbar, ein Modell