AI & Automation Update: GPT-5, Gemini und die Suche nach dem perfekten KI-Assistenten

In dieser Podcast-Episode spreche ich wieder mit Thomas Fröhlich,
Head of AI in Automation, über die neuesten Entwicklungen in der
Welt der Künstlichen Intelligenz. Wir diskutieren intensiv über
GPT-5 und dessen Vergleich zu Google Gemini, die
Herausforderungen bei der Nutzung verschiedener KI-Modelle und
-Anbieter, die Notwendigkeit von Testverfahren für KI-gestützte
Prozesse und die wachsende Rolle von KI im Journalismus.


5 Highlights der Episode:


GPT-5 vs. Google Gemini: Wir vergleichen die
Stärken und Schwächen von GPT-5 und Gemini 2.5, wobei sich
herausstellt, dass GPT-5 in vielen Bereichen überlegen ist, aber
auch noch mit Bugs kämpft. Das Modell-Routing von GPT-5 ist ein
Beispiel dafür. Wir besprechen auch die unterschiedlichen
Preismodelle und die flexiblere Herangehensweise von Google im
Vergleich zu Microsoft. Die Integration von Gemini in Google
Workspace ist deutlich fortschrittlicher als die von Copilot in
Microsoft Office – zumindest aktuell.


Die Herausforderungen des KI-Tool-Wechsels: Der
Wechsel zwischen verschiedenen KI-Modellen (z.B. GPT-5, Gemini,
Anthropic) ist aufwendig, da Prompts angepasst werden müssen. Es
zeigt sich ein Bedarf an allrounder-fähigen Modellen, die alle
Aufgaben bewältigen können, ohne den Anbieter oder die
Modellversion wechseln zu müssen. Wir sprechen über die
Entstehung von Produktkategorien (High-End, Mid-Tier, Low-Tier),
die den Vergleich verschiedener Modelle vereinfachen könnten.


Das Testen von KI-Mitarbeitern (KI-Agents): Wie
testet man einen KI-Agenten, bevor man ihn auf Kundenprozesse
loslässt? Die Antwort ist nicht einfach. Da KI-Ergebnisse nicht
deterministisch sind, braucht man statistische Methoden. Wir
diskutieren die Notwendigkeit von synthetischen Testfällen, die
von weiteren KIs generiert werden, und die Verwendung von KI als
„Richter“ zur Evaluierung anderer KIs. Die Entwicklung und der
Einsatz von KI-basierten Evaluationssystemen wird als
zukunftsweisend gesehen.


KI im Journalismus: Die zunehmende Verwendung
von KI-generierten Inhalten in Nachrichtenberichten wird
diskutiert. Ich teile meine Bedenken über die zunehmende
Abhängigkeit von KI-generierten Inhalten und frage mich nach der
Zukunft des Journalismus, wenn KI-generierte Artikel als
Expertenmeinung dargestellt werden. Wir besprechen Möglichkeiten,
um die Zuverlässigkeit von Informationen sicherzustellen.


KI-Einführung im Unternehmen (Enablement): Viele
Unternehmen scheitern mit der Einführung von KI, weil Use Cases
isoliert betrachtet und nicht in die Geschäftsprozesse integriert
werden. Wir unterstreichen die Notwendigkeit eines umfassenden
Enablement-Programms, das nicht nur KI-Fähigkeiten vermittelt,
sondern auch ein produktmanagementorientiertes Mindset fördert.


Links in dieser Ausgabe
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