Designerbabys, Peec AI und warum Meta jetzt Menschen kauft

In dieser Episode diskutieren Franz und Tobi verschiedene Themen,
angefangen mit persönlichen Rapidfire Fragen, über die aufregende
Welt von Peec AI, bis hin zu den ethischen Implikationen von
genetisch veränderten Babys. Sie teilen persönliche Einblicke und
Erfahrungen, während sie die neuesten Entwicklungen in der
Technologie und deren Auswirkungen auf die Gesellschaft erkunden.
In dieser Episode diskutieren Tobi und Franz verschiedene Themen
rund um Künstliche Intelligenz, Talentakquise im AI-Bereich, die
Herausforderungen von Startups und die Bedeutung von Retention
und Netzwerkeffekten. Sie beleuchten die hohen Gehälter im
AI-Sektor, die Ausbildung eigener Talente durch Unternehmen wie
OpenAI und die gesundheitlichen Aspekte von Kaffee. Zudem wird
die Frage erörtert, wie man die richtigen Gründer und Teams für
Startups findet und welche Faktoren zum Erfolg oder Misserfolg
von Startups beitragen.





Links


AEO (Answer Engine Optimization)


https://todayihavelearned.substack.com/p/til1-what-is-aeo-and-zero-click-search





Tee + Milch Studie


https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17213230/





Kaffee + Milch Studie


https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21627318/





Chapters





00:00 Highlights & Intro


00:42 Smalltalk und Rapidfire Fragen


05:23 Persönliche Einblicke und Herausforderungen


08:45 Abendroutine und Schlaftechnologien


13:29 Peec AI und Startup-Trends


16:13 Die Evolution von SEO zu AEO


22:49 In Vitro Fertilisation und Genetik


28:01 Der War of Talent im AI-Bereich


36:05 Kaffee, Tee und ihre gesundheitlichen Auswirkungen


37:16 Die Wirkung von Polyphenolen


40:00 Kaffee und Milch: Eine kritische Betrachtung


42:12 Startups und Gründer: Warum scheitern sie?


47:21 Die Suche nach dem richtigen Gründerteam


50:06 Retention und Netzwerkeffekte in Startups


58:49 Outro





Keywords


Podcast, Rapidfire Fragen, Peec AI, genetisch veränderte Babys,
ethische Überlegungen, AI, Technologie, Startup, Innovation,
persönliche Einblicke, AI, Machine Learning, Talent, Startups,
Retention, Netzwerkeffekte, Gesundheit, Kaffee, Gründer, Gehälter